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公开(公告)号：CN119484858A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411750025.3
申请日：2024-12-02
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04N19/42 , H04N19/63 , H04N19/172 , H04N19/44 , H04N19/91 , G06T9/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于高频特征增强的神经表示视频编码方法，属于深度学习和视频编码领域。该方法对视频帧预处理，构建数据集并输入基于高频特征增强的神经网络。编码过程中，通过内容编码器和小波高频编码器下采样视频帧，提取嵌入特征。小波高频编码器利用哈尔小波分解块分离高频信息，生成独立的高频特征。在解码阶段，通过高频特征调制层融合高频信息，并利用谐波块上采样生成重建视频帧，增强高频细节。方法在空间和频率域的重建损失上进行端到端优化，满足预设轮次后保存训练好的网络权重和特征嵌入。本发明通过引入高频信息指导解码器上采样，显著提升了重建视频的质量和压缩效率。
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