[发明专利]一种基于卷积神经网络的帧间预测增强方法及系统在审
| 申请号： | 202310224757.8 | 申请日： | 2023-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN116208774A | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 元辉;初彦翰;姜世奇;付丛睿 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | H04N19/186 | 分类号： | H04N19/186;G06V10/774;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;H04N19/51;H04N19/80 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 杨树云 |
| 地址： | 250100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的帧间预测增强方法及系统，使用BVI_DVC视频集制造神经网络训练集，在解码端找到16×16、32×32、64×64的亮度预测块与其对应的原始亮度当前块分别制作三个数据集。将三个数据集对三个相同结构的神经网络进行训练。三个神经网络分别对最小边长为16、32、64的矩形亮度参考块进行质量增强。最后从质量增强后的参考块推导出预测块，根据使用网络增强的效果来决定每个块是否使用该方法，并且将是否使用网络的标记位添加到码流中。实验证明该专利对比标准方案在亮度分量上可以降低1.10％的BDrate。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 预测 增强 方法 系统 | ||
【主权项】：
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