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[发明专利]一种基于显著性的HEVC多描述图像编码算法-CN201711033576.8有效
发明人：徐媛媛 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-10-30 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： H04N19/136 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于显著性的HEVC多描述图像编码算法，包括如下步骤：使用恒定的量化步长对图像进行HEVC帧内编码；采用显著性检测技术利用HEVC编码特征进行显著性检测，根据检测结果来调节描述间的冗余并进行第二次HEVC帧内编码；将两次编码后的图像片进行片交织，生成相应的两个描述，两个描述各自独立地在网络中传输；在接收端，根据接收到单个描述或同时接收到两个描述的不同情况分别进行解码。
一种基于显著 hevc 描述图像编码算法

[发明专利]一种HEVC帧内编码中基于深度学习的率失真优化快速决策系统及其方法-CN202010157663.X有效
发明人：蔡晓刚 -专利权人：蔡晓刚
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： H04N19/149 文献下载
摘要：本发明公开了一种HEVC帧内编码中基于深度学习的率失真优化快速决策系统及其方法，属于视频编码技术领域。考虑到编码参数选择时存在的内在联系，结合视频内容的时空相关性，来同时确定当前编码单元的CU/PU分区和预测模式，避免了HEVC帧内编码中率失真优化过程中的遍历过程，能够最大程度地降低计算复杂度，节省编码时间具体包括步骤：1）准备用于训练及测试决策网络的视频数据集；2）利用训练数据集分别在不同QP下对单步决策网络进行训练，并保存训练后的网络模型参数；3）将单步决策网络嵌入到HEVC参考模型HM.15.0中，实现低复杂度HEVC编码器；4）分别使用不同QP下训练出的单步决策网络模型对测试集上的视频进行编码，测试编码复杂度和RD性能。
一种 hevc 编码基于深度学习失真优化快速决策系统及其方法

[发明专利]用于在ISOBMFF中承载V3C沉浸式媒体的方法和装置-CN202111308524.3在审
发明人：奥兹古尔·奥曼;吉尔·博伊斯 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： H04N19/42 文献下载
摘要：该方法包括：生成具有受限的视频承载框架的AVC、HEVC或VVC文件格式，以存储承载V3C媒体的视频轨道；和使得包含所述V3C媒体的视频比特流能够承载于所述AVC、HEVC或VVC文件格式，其中，所述视频码流包括用于承载V3C媒体的元数据的V3C_metadata补充增强信息(SEI)消息，并且其中，所述AVC、HEVC或VVC文件格式包括用于指示所述V3C_metadata SEI消息的存在的信令。
用于 isobmff 承载 v3c 沉浸媒体方法装置

[发明专利]基于多层次分类的HEVC快速帧间编码方法-CN201910344082.4有效
发明人：陆宇;黄旭东;黄晓峰;周洋;殷海兵 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-04-26 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： H04N19/503 文献下载
摘要：本发明公开了基于多层次分类的HEVC快速帧间编码方法。本发明包括运用CU层次的分类树、PU层次的分类树和TU层次的分类树实现HEVC快速帧间编码，其内容包括基于CU深度分类树的快速CU划分方法、基于帧间模式分类树的快速PU选择方法和基于TU深度分类树的TU本发明利用了HEVC编码过程中CU深度、PU模式和TU深度在时空上的相似性，减少了CU划分的复杂度，简化了帧间预测模式的选择过程，同时利用TU的变换系数特征，降低了TU划分的复杂度。
基于多层次分类 hevc 快速编码方法

[发明专利]HEVC整像素运动估计方法及装置-CN201710384619.0有效
发明人：陈松;刘凯丽;陈成 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2017-05-26 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： H04N19/132 文献下载
摘要：本发明公开了一种HEVC整像素运动估计方法及装置，相关方案中每次搜索参考像素都是完全复用的，可以减少带宽，同时加快数据处理速度，粗搜索和细搜索阶段SAD计算单元复用，可以减少资源的利用。此外，相关方案以较低的资源利用率，实时性的特点完成HEVC标准下的整像素运动估计。
hevc 像素运动估计方法装置

[发明专利]一种HEVC帧内预测模式快速选择系统及方法-CN201810074444.8在审
发明人：张敏;李芙蓉;王海;赵伟;秦红波;刘岩 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-01-25 - 公布日： 2018-08-03 - 主分类号： H04N19/103 文献下载
摘要：本发明提出了一种HEVC帧内预测模式快速选择系统及方法，用于减小HEVC帧内预测编码模式选择的复杂度；系统包括五个模块，MPM模式确定模块为当前预测块确定三个MPM预测模式；模式区域划分模块将所有预测方向分为三个区域率失真代价计算模块计算高概率预测模式候选列表中每种模式的RDcost，得到RDcost集合；最优模式选取模块将RDcost集合降序排序，选取最小RDcost值对应的模式即为最优预测模式，本发明具有编码效率高和预测精度高的特点，可用于HEVC
预测模式帧内预测模式快速选择高概率集合帧内预测编码模式率失真代价计算模式确定模块帧内预测编码编码效率划分模块降序排序模式方向模式区域匹配模块视频标准选取模块预测方向最优模式复杂度预测减小可用

[发明专利]一种基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法-CN202210562182.6在审
发明人：付冲;贾红展;王钧天 -专利权人：东北大学
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明的一种基于H.265/HEVC的视频盲水印嵌入和提取方法，包括；对带有版权信息的水印图像加密处理；加密后水印图像的像素值作为水印信息以二进制的形式嵌入到HEVC的I帧图像和P帧图像中；HEVC视频解码阶段
一种基于 265 hevc 视频水印嵌入提取方法

[发明专利]HEVC中B帧的基于SKIP/MergeRDCost的CU提前终止方法-CN201410582598.X有效
发明人：王嘉;沈静;张小云;高志勇 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2014-10-27 - 公布日： 2017-11-14 - 主分类号： H04N19/109 文献下载
摘要：本发明提供了一种HEVC中B帧的基于SKIP/Merge RD Cost的CU提前终止方法，步骤是首先是为每一帧初始化各个阈值，然后是针对每一个CU通过阈值来判断是否能提前终止，包括SKIP/Merge本发明能够解决HEVC在B帧CU搜索时复杂度过大的问题，在HEVC的参考编码器HM12.0下，针对多个视频序列编码器平均有50％的速度提升，而BD‑rate(相同质量下的码率)仅有1.25％的增加。
hevc 基于 skip merge rd cost cu 提前终止方法

[发明专利]一种HEVC快速帧间预测方法-CN201410288532.X有效
发明人：林其伟;许东旭;董晓慧 -专利权人：华侨大学
申请日： 2014-06-24 - 公布日： 2017-05-24 - 主分类号： H04N19/109 文献下载
摘要：本发明公开了一种HEVC快速帧间预测方法，首先统计出两组健壮的阈值使其能满足不同深度级的编码单元(CU)以及不同量化参数(QP)；当当前CU的SKIP模式的率失真代价小于给定阈值时，该CU的最优预测模式为本发明可精确地终止编码单元不必要的深度计算以及跳过不必要的预测模式计算，能够极大地降低HEVC的帧间编码复杂度，有助于实现HEVC编码器的实时应用。
一种 hevc 快速预测方法

[发明专利]一种适用于HEVC的快速帧间预测方法-CN201410285612.X有效
发明人：林其伟;许东旭;董晓慧 -专利权人：华侨大学
申请日： 2014-06-24 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： H04N19/147 文献下载
摘要：本发明提供了一种适用于HEVC的快速帧间预测方法。本发明方法可精确地终止CU不必要的深度计算以及终止PU不必要的模式计算，能够极大地降低HEVC的帧间编码复杂度，有助于实现HEVC编码器的实时应用。
一种适用于 hevc 快速预测方法

[发明专利]基于机器学习的视频转码方法及其转码器-CN201611186074.4有效
发明人：何小海;林宏伟;苏姗;熊淑华;卿粼波;滕奇志;吴小强 -专利权人：四川大学
申请日： 2016-12-21 - 公布日： 2019-05-07 - 主分类号： H04N19/103 文献下载
摘要：本发明从H.264/AVC与HEVC标准间的差异入手，公开了一种快速帧间转码算法。详细分析了两标准在帧间预测编码的分块结构上的差异，在此基础上发明设计一种利用树增强贝叶斯分类器进行HEVC中CU深度预测方案。利用H.264/AVC解码端帧间预测的块尺寸、MV等信息，来确定HEVC编码端中CU和PU预测模式，从而节省了转码中帧间模式判决的计算复杂度。
基于机器学习性能视频方法及其转码器

[发明专利]一种结合超分辨率重建的超高清视频新型压缩框架-CN201710151638.9有效
发明人：何小海;李向群;苏姗;熊淑华;卿粼波;吴小强;滕奇志 -专利权人：四川大学
申请日： 2017-03-15 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： H04N19/59 文献下载
摘要：本发明针对HEVC视频编码标准提供了一种结合超分辨率重建的超高清视频新型压缩框架。主要包括利用奇数分割方法，结合基于学习的超分辨率重建技术。利用一种基于“分割‑补偿”的策略来进一步提升针对单幅图像或I帧的压缩性能，利用HEVC作为基本编码框架，利用HEVC帧内编码和帧间编码的各自特征对视频序列进行压缩。
一种结合分辨率重建超高视频新型压缩框架

[发明专利]一种HEVC解码视频主观质量评价方法-CN201610533901.6有效
发明人：王朋;倪翠;张广渊;李克峰;朱振方;武华 -专利权人：山东交通学院
申请日： 2016-07-07 - 公布日： 2019-01-29 - 主分类号： H04N19/154 文献下载
摘要：本发明公布了一种HEVC解码视频主观质量评价方法，该方法首先计算解码视频的平均客观质量，然后提取图像中物体的运动趋势，结合编码帧率，用以表示视频中物体的运动，最后计算图像分辨率对解码视频主观质量的影响。综合以上三者，建立HEVC解码视频主观质量评价模型，定量计算解码视频主观质量。本发明所提出的HEVC解码视频主观质量评价方法更加符合人眼视觉系统特性，对解码视频质量的评价更能够反映解码视频在播放时带给人们的主观视觉感受。
一种 hevc 解码视频主观质量评价方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的HEVC帧内CTU划分方法-CN202110147340.7有效
发明人：汪大勇;徐太杰;赵奕婷 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-02-03 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： H04N19/119 文献下载
摘要：本发明属于视频编码相关技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的HEVC帧内CTU划分方法，该方法包括：采用四杈树神经网络模型对视频帧进行处理，得到整帧所有的CTU四杈树结构，采用优化的编码器对当前帧的所有CTU四杈树的结构进行编码划分，根据划分结果对HEVC帧内CTU进行划分；本发明采用多个卷积神经网络对四杈树进行优化处理，构成了四杈树神经网络模型，通过该模型，能够将所有的HEVC帧内CTU进行划分，并且使得每个划分结果的关联性加强
一种基于卷积神经网络 hevc ctu 划分方法

[发明专利]一种不同量化参数下的HEVC视频二次压缩检测方法-CN201510464179.0有效
发明人：王让定;黄美玲;徐健;徐达文;李倩 -专利权人：宁波大学
申请日： 2015-07-31 - 公布日： 2018-01-05 - 主分类号： H04N19/122 文献下载
摘要：本发明公开了一种不同量化参数下的HEVC视频二次压缩检测方法，其利用HEVC编码器HM12.0对多个常用的标准未压缩YUV视频序列进行压缩编码，得到每个未压缩YUV视频序列对应的一次压缩视频码流和二次压缩视频码流然后通过提取一次压缩视频码流和二次压缩视频码流各自的特征值，并将这些特征值送入LibSVM分类器中进行分类训练，得到一个可以判断待检测压缩视频码流是一次压缩视频码流还是二次压缩视频码流的检测模板，从而能够快速的完成HEVC视频的二次压缩检测；优点是检测准确率高、计算量小和特征维度低，且能够对不同分辨率下的HEVC视频进行二次压缩检测。
一种不同量化参数 hevc 视频二次压缩检测方法