[发明专利]基于深度神经网络的3D视频深度图帧内快速编码方法有效
| 申请号： | 202011603013.X | 申请日： | 2020-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN112770120B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 伏长虹;徐梦婷;洪弘 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | H04N19/597 | 分类号： | H04N19/597;H04N19/96;H04N19/593;H04N19/147;H04N13/161;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的3D视频深度图帧内快速编码方法，方法包括：输入大小为64×64的编码树单元(CTU)和其深度帧内跳过模式(DIS)率失真值、量化参数QP，预处理后作为卷积神经网络的输入，经过卷积操作后，对最终特征反卷积，并与中间特征叠加起来，最终输出CTU中深度为0、1和2的21个预测结果，对一个CTU中三个深度层级的CU继续四叉树划分或者停止四叉树划分做出预测。本发明有效地降低了深度图编码单元四叉树划分的复杂度，减少了所需的编码时间；并在提高编码速度的同时，保证了最终解码端合成视角的视频质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 视频 图帧内 快速 编码 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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