[发明专利]基于深度学习和显著性感知的压缩视频流再编码方法有效
| 申请号： | 202010394906.1 | 申请日： | 2020-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN111726633B | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 李永军;李莎莎;杜浩浩;邓浩;陈立家;曹雪;王赞;陈竞;李鹏飞 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | H04N19/61 | 分类号： | H04N19/61;H04N19/625;H04N19/177;H04N19/124 |
| 代理公司： | 郑州联科专利事务所(普通合伙) 41104 | 代理人： | 王聚才 |
| 地址： | 475001*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于深度学习和显著性感知的压缩视频流再编码方法，包括以下步骤：构建和训练压缩域视频图像显著性检测深度学习模型；将待再编码的压缩视频图像X输入步骤1训练好的压缩域视频图像显著性检测深度学习模型CDVNet；利用压缩域视频图像显著性检测深度学习模型CDVNet对待再编码的压缩视频图像X部分解码；使用HEVC编码技术，结合每一编码单元更新后的量化参数进行视频图像再编码；本发明采用基于压缩域的显著性特征提取，在压缩码流中利用部分解码得到的数据信息进行显著性检测，克服了现有技术中基于像素域的显著性检测必须先全部解压这些压缩视频到像素域，然后才能进行特征提取和显著性检测的缺点，使得本发明具有计算量小、耗时低的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 显著 性感 压缩 视频 编码 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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