一种基于深度特征表达与学习的HEVC帧内快速编码方法

摘要

本发明公开了一种基于深度特征表达与学习的HEVC帧内快速编码方法。首先，通过利用深度卷积神经网络强大的特征表达与学习能力，并将注意力机制、特征传递机制等思想与视频编码流程的先验信息相结合，构建CU划分表征矢量预测网络；其次，通过设计有效的损失函数及网络超参数完成该网络的训练过程；最后，使用网络输出结果代替四叉树划分算法的划分结果，完成视频编码流程。采用本发明的技术方案，与国际编码标准HEVC(HM16.5)相比，在保证视频编码质量基本不变的前提下，减少视频编码所需时间成本，缓解编码质量与编码速度之间的矛盾，提高HEVC的编码效率。