一种基于SFLA算法的深度图像模式划分简化方法

摘要

本发明公开了一种基于SFLA算法的深度图像模式划分简化方法，包括：初始化，设定初始种群；将初始种群中所有元素样本根据适应度函数从高到底进行排列，形成一个序列；模因组分类，将元素样本均分为多个模因组；获取每个模因组内适应度最佳的个体和适应度最差的个体，以及整体中适应度最高的个体，通过计算结合个体适应度变化使用新个体数据代替原有个体数据；整体重排，在所有模因组完成上述步骤并重复达到指定次数后，重新计算所有个体的适应度，如果达到收敛标准，就停止计算并且输出结果，否则重新进入上述模因组分类步骤进行计算；本发明方法基于SFLA算法的特性，在不降低视频质量的情况下，实现视频编码复杂度的降低，提升了编码效率。