主要包括以下三个步骤: 首先,基于方差判断当前32×32编码单元(CU)是否为平滑区域,若是则直接跳过所有进一步划分;其次,利用Sobel算子提取梯度特征,判断是否采用四叉树(QT)划分以跳过所有非对称的多类型树(MT)划分;最后,通过计算每种划分方式下子CU的方差的方差,选择方差最大的划分方式作为最优解。这一算法充分利用了平滑区域的
针对三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding, 3D-HEVC)深度图编码单元(coding unit, CU)划分复杂度高的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的算法来实现快速深度图帧内编码。首先,提出...
另一个背景是AV1和HEVC具有不同的块划分结构,如右图所示,HEVC的CU划分是递归的四叉树划分,而AV1中一共有10种划分类型,当执行四叉树划分时子块可以递归划分,不同的块划分结构导致了相同的块划分快速算法如果不加以修改直接应用到不同的标准会有不同的性能表现,本文根据已有的HEVC算法经过改进推广到AV1中。 本文...
为了解决这一问题，提出了一种基于时空域信息的编码单元（coding unit ，CU ）快速划分算法。该算法分为两部分，第一部分根据当前编码CU 的形状，使用三种不同的模型在参考帧对应区域提取运动矢量，根据模型中运动矢量的分布特性提前筛选划分模式，从而减少需要遍历的划分模式数量；第二部分利用相邻同尺寸CU 的相关性，...
快速划分算法在 CU 划分的过程中是递归的,如图 2 所示,具有两个名为 S-NS 和 HS-VS 的二元分类器。在对 CU 进行编码之前,我们利用 CU 深度和大小的限制来确定当前 CU 是否可以进一步划分,然后使用分类器 S-NS 和 HS-VS 预测进一步的划分结果。
根据EVC编码单元(coding unit,CU)的亮度残差值设计了一种全新的CU快速划分算法,CU的亮度残差值是由原始亮度值和预测亮度值之间的差异得到的,利用残差值,建立了一个CU提前终止模型,有效地降低了编码的复杂性。大量的实验结果表明,本文提出的方法平均减少了31.56%...
一、划分算法 1、划分 划分是快速排序的根本机制。划分数据就是把数据分成两组,所有大于特定值的数据在一组,所有小于特定值的在一组。比如将{3,1,9,0,4,7,2,6,5,8}以特定值为5划分为{3,1,0,4,5}和{9,0,7,6,8} 2、划分算法 划分算法由两个指针来完成,这两个指针分别指向数组的两头,左指针lef...
摘要:针对通用视频编码(versatilevideocoding,VVC)在编码单元(codingunit,CU)划分中引入了多类型树划分结构导致编码复杂度增加的问题,提出了一种基于CU子块方向特性与空间复杂度的快速划分算法。首先利用CU整体的纹理复杂度对当前CU进行分类,筛选出不划分CU;然后利用子块不同划分方向的特性差异提前决策CU划分方向;最后利...
快速排序一次划分算法Partitionint Partition(int r[ ], int first, int end) { i=first; j=end; //初始化 while(i<j) { while(i<j && r[i]<= r[j])j--;//右侧扫描 if(i<j){ r[i]←→r[j];//将较小记录交换到前面 i++; } while(i<j && r[i]<= r[j])i++;//左侧扫描 ...