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基于卷积神经网络和HEVC压缩域显著信息的视频压缩方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络和HEVC压缩域显著信息的视频压缩方法,该方法从以注意力机制为基础的视频显著性算法和感知优先的视频压缩算法这两个方面对HEVC进行改进和强化,在视频显著性方面,本方法在卷积神经网络的基础上结合HEVC压缩过程中对各个CU的运动估计结果对两者进行自适应的动态融合,从而完成对输入视频的显著性检测;在感知优先的视频压缩算法方面,根据CU的显著值来选择其对应的QP,以确保具有较高显著性的CU能以较小的QP进行编码,同时将当前CU块的显著性特征纳入传统的率失真计算方法,从而达到感知优先的目的,该方法降低了视频的感知冗余从而得到较好的压缩效果。

著录项

  • 公开/公告号CN109309834B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-01-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京航空航天大学;

    申请/专利号CN201811392633.6

  • 发明设计人 祝世平;刘畅;

    申请日2018-11-21

  • 分类号H04N19/154(20140101);H04N19/42(20140101);H04N19/527(20140101);H04N19/70(20140101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构11465 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人曹鹏飞

  • 地址 100000 北京市海淀区学院路37号

  • 入库时间 2022-08-23 11:27:58

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