-
公开(公告)号：CN110460844A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910744353.5
申请日：2019-08-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/117 , H04N19/119 , H04N19/635 , H04N19/70
Abstract: 本发明公开了一种基于DWT的3D-HEVC快速CU分割预测方法。快速CU分割预测编码决策方法在CU划分之前，首先对CU进行DWT变换获得当前CU的DWT系数矩阵，然后对当前系数块的水平，垂直，对角线方向系数和进一步对预测块的四周方差进行判断是否平缓，如果平缓则CU不需要划分为子CU，否则进入递归进一步划分。DWT具有能量聚集的特性，故在3D-HEVC深度图编码过程中可以明显区分编码块是否具有边缘。本发明直接对CU进行判断，减少了递归带来的时间消耗因此具有计算复杂度低、编码时间短和视频重建效果好的特点。
-
公开(公告)号：CN110460844B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201910744353.5
申请日：2019-08-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/117 , H04N19/119 , H04N19/635 , H04N19/70
Abstract: 本发明公开了一种基于DWT的3D‑HEVC快速CU分割预测方法。快速CU分割预测编码决策方法在CU划分之前，首先对CU进行DWT变换获得当前CU的DWT系数矩阵，然后对当前系数块的水平，垂直，对角线方向系数和进一步对预测块的四周方差进行判断是否平缓，如果平缓则CU不需要划分为子CU，否则进入递归进一步划分。DWT具有能量聚集的特性，故在3D‑HEVC深度图编码过程中可以明显区分编码块是否具有边缘。本发明直接对CU进行判断，减少了递归带来的时间消耗因此具有计算复杂度低、编码时间短和视频重建效果好的特点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107864380B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201711337701.4
申请日：2017-12-14
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/11 , H04N19/147 , H04N19/176 , H04N19/593 , H04N19/625
Abstract: 本发明公开了一种基于DCT的3D‑HEVC快速帧内预测决策方法。本发明首先利用DCT公式计算当前预测块的DCT矩阵，然后对当前系数块的左上角系数和进一步对右下角系数进行判断是否具有边缘，最后通过是否具有边缘判定是否要将DMMs加入帧内预测模式候选列表。本发明在3D‑HEVC中引入了深度图实现更好的视图合成，3D视频编码扩展开发联合协作组针对深度图帧内预测编码提出了4中新的针对深度图帧内预测模式DMMs。DCT具有能量聚集的特性，故在3D‑HEVC深度图编码过程中可以明显区分编码块是否具有边缘。本发明具有计算复杂度低、编码时间短和视频重建效果好的特点。
-
公开(公告)号：CN110650335B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201910744849.2
申请日：2019-08-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/103 , H04N19/117 , H04N19/124 , H04N19/147 , H04N19/63 , H04N19/70
Abstract: 本发明公开了一种基于DWT的3D‑HEVC快速DMM预测决策方法。快速DMM预测决策方法首先利用DWT变换获得当前预测块的DWT系数矩阵，然后对当前系数块的水平，垂直，对角线方向系数和进一步对预测块的四周方差进行判断是否具有边缘，最后通过是否具有边缘判定是否要将DMMs加入帧内预测模式候选列表。本发明在3D‑HEVC中引入了深度图实现更好的视图合成，3D视频编码扩展开发联合协作组针对深度图帧内预测编码提出了4中新的针对深度图帧内预测模式DMMs。DWT具有能量聚集的特性，故在3D‑HEVC深度图编码过程中可以明显区分编码块是否具有边缘。本发明对PU进行判断，可有效的减少遍历预测候选列表的时间代价，因此具有计算复杂度低、编码时间短和视频重建效果好的特点。
-
公开(公告)号：CN110650335A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910744849.2
申请日：2019-08-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/103 , H04N19/117 , H04N19/124 , H04N19/147 , H04N19/63 , H04N19/70
Abstract: 本发明公开了一种基于DWT的3D-HEVC快速DMM预测决策方法。快速DMM预测决策方法首先利用DWT变换获得当前预测块的DWT系数矩阵，然后对当前系数块的水平，垂直，对角线方向系数和进一步对预测块的四周方差进行判断是否具有边缘，最后通过是否具有边缘判定是否要将DMMs加入帧内预测模式候选列表。本发明在3D-HEVC中引入了深度图实现更好的视图合成，3D视频编码扩展开发联合协作组针对深度图帧内预测编码提出了4中新的针对深度图帧内预测模式DMMs。DWT具有能量聚集的特性，故在3D-HEVC深度图编码过程中可以明显区分编码块是否具有边缘。本发明对PU进行判断，可有效的减少遍历预测候选列表的时间代价，因此具有计算复杂度低、编码时间短和视频重建效果好的特点。
-
公开(公告)号：CN109714584A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201910026936.4
申请日：2019-01-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N13/161 , H04N13/106 , H04N19/182 , H04N19/597 , H04N19/91
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的3D-HEVC深度图编码单元尺寸快速决策方法。本发明首先利用官方传统方法，先统计测试序列前10帧的深度图编码单元的分割情况来建立数据库，再通过深度学习对这些数据集来进行训练，从而产生一个模型。最后利用该模型来判断测试序列完整帧的深度图编码单元是否需要继续分割。深度学习可以发现数据的分布式特征表示，利用深度学习训练出来的网络具有很强的判知能力，所以利用深度学习可以预知深度图编码单元是否需要继续分割。本发明可以降低编码过程中的计算复杂度，缩短编码时间，在视频重建上也有良好的效果。
-
公开(公告)号：CN107864380A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711337701.4
申请日：2017-12-14
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/11 , H04N19/147 , H04N19/176 , H04N19/593 , H04N19/625
Abstract: 本发明公开了一种基于DCT的3D-HEVC快速帧内预测决策方法。本发明首先利用DCT公式计算当前预测块的DCT矩阵，然后对当前系数块的左上角系数和进一步对右下角系数进行判断是否具有边缘，最后通过是否具有边缘判定是否要将DMMs加入帧内预测模式候选列表。本发明在3D-HEVC中引入了深度图实现更好的视图合成，3D视频编码扩展开发联合协作组针对深度图帧内预测编码提出了4中新的针对深度图帧内预测模式DMMs。DCT具有能量聚集的特性，故在3D-HEVC深度图编码过程中可以明显区分编码块是否具有边缘。本发明具有计算复杂度低、编码时间短和视频重建效果好的特点。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.023 seconds)
