公开(公告)号：CN119299671B

公开(公告)日：2025-02-21

申请号：CN202411815010.0

申请日：2024-12-11

Applicant: 华侨大学

Inventor： 陈婧 ,  曾家鑫 ,  曾焕强 ,  朱建清 ,  林琦 ,  郑惠洁

IPC: H04N19/103 ,  H04N19/96 ,  H04N19/119 ,  H04N19/126 ,  H04N19/127 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段不规则编码单元划分的VVC‑SCC帧内编码方法及装置，涉及视频编码领域，包括：设计并训练基于多阶段卷积神经网络的编码单元划分预测模型；其次将输入的视频帧通过经训练的编码单元划分预测模型进行编码单元划分预测模型预测，输出当前帧所有CU的模式类型的预测概率；最后为不同的模式类别设置不同的阈值，根据预测概率和对应的阈值指导VVC‑SCC编码器进行编码，从而跳过不必要的模式类别的遍历。本发明解决现有的VVC‑SCC帧内编码方法编码时间长、编码器计算的复杂度高的问题。

公开(公告)号：CN119299671A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411815010.0

申请日：2024-12-11

Applicant: 华侨大学

Inventor： 陈婧 ,  曾家鑫 ,  曾焕强 ,  朱建清 ,  林琦 ,  郑惠洁

IPC: H04N19/103 ,  H04N19/96 ,  H04N19/119 ,  H04N19/126 ,  H04N19/127 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段不规则编码单元划分的VVC‑SCC帧内编码方法及装置，涉及视频编码领域，包括：设计并训练基于多阶段卷积神经网络的编码单元划分预测模型；其次将输入的视频帧通过经训练的编码单元划分预测模型进行编码单元划分预测模型预测，输出当前帧所有CU的模式类型的预测概率；最后为不同的模式类别设置不同的阈值，根据预测概率和对应的阈值指导VVC‑SCC编码器进行编码，从而跳过不必要的模式类别的遍历。本发明解决现有的VVC‑SCC帧内编码方法编码时间长、编码器计算的复杂度高的问题。