基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的屏幕內(nèi)容幀內(nèi)快速編碼算法
發(fā)布時間:2022-02-11 08:29
屏幕內(nèi)容編碼(Screen Content Coding,SCC)是高效視頻編碼(High Efficiency Video Coding,HEVC)的擴(kuò)展,并且通過采用HEVC的35種幀內(nèi)模式和兩種新的編碼模式:幀內(nèi)塊復(fù)制(Intra Block Copy,IBC)模式和調(diào)色板(Palette,PLT)模式,來提高屏幕內(nèi)容視頻的編碼效率。然而,在這三類模式候選者中對最優(yōu)模式的窮舉搜索以及靈活的基于四叉樹的編碼樹單元(Coding Tree Unit,CTU)劃分結(jié)構(gòu)給SCC編碼器帶來了顯著的計算負(fù)擔(dān)。對于計算能力受限的應(yīng)用而言,降低SCC的編碼復(fù)雜度至關(guān)重要,因此,本文針對如何有效降低SCC幀內(nèi)編碼的計算復(fù)雜度進(jìn)行了研究。針對SCC幀內(nèi)編碼的編碼單元(Coding Unit,CU)劃分過程,本文設(shè)計了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)的屏幕內(nèi)容編碼幀內(nèi)CTU深度范圍預(yù)測快速算法。為了預(yù)測CTU深度范圍,本文設(shè)計了與CU劃分特性相適應(yīng)的CNN結(jié)構(gòu),并根據(jù)CTU深度范圍的統(tǒng)計分析設(shè)置了分類標(biāo)簽。設(shè)計的CNN結(jié)構(gòu)分三層并行利用不同大小的...
【文章來源】:重慶郵電大學(xué)重慶市
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
四個類別的測
重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第4章HEVCSCC幀內(nèi)CU劃分和PU模式選擇快速算法40(a)SlideShow(b)Map(c)Basketball_Screen(d)MissionControlClip3圖4.1不同內(nèi)容特性的視頻幀示例基于以上分析,本章考慮進(jìn)行更加細(xì)化的PU模式占比分析,以設(shè)置更加多類的分類的標(biāo)簽,以便后期實驗中能更準(zhǔn)確的預(yù)測PU模式類型,縮小模式選擇范圍,減少編碼復(fù)雜度。為了使用于分析的數(shù)據(jù)更加完整充分,本章編碼了表4.1中所選的所有不同類型的訓(xùn)練樣本幀,所有序列幀均在4個不同QP值(22、27、32、37)下編碼。根據(jù)編碼后的數(shù)據(jù),對IBC模式、PLT模式、DC模式、Planar模式、水平模式(mode10)和垂直模式(mode26)以及剩余的Intra(otherintra)模式的占比進(jìn)行了統(tǒng)計,結(jié)果如表4.3所示,表中所示結(jié)果均為各個序列4個QP值下的平均值。表4.3不同模式占比分析二序列類型序列名稱PlanarDCmode10&26OtherintraIBCPLTTGMMap10.977.488.5432.8514.8825.28Console1.030.108.730.2067.7322.21Programming3.81.9923.57.7449.7613.21SlideShow26.489.5734.179.7313.456.60ChineseEditing1.80.4811.061.2247.9537.49Desktop2.710.649.320.7169.0717.55WebBrowsing5.861.712.264.3165.939.94FlyingGraphics1.990.974.434.9670.9316.72自然內(nèi)容自然內(nèi)容
重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第4章HEVCSCC幀內(nèi)CU劃分和PU模式選擇快速算法40(a)SlideShow(b)Map(c)Basketball_Screen(d)MissionControlClip3圖4.1不同內(nèi)容特性的視頻幀示例基于以上分析,本章考慮進(jìn)行更加細(xì)化的PU模式占比分析,以設(shè)置更加多類的分類的標(biāo)簽,以便后期實驗中能更準(zhǔn)確的預(yù)測PU模式類型,縮小模式選擇范圍,減少編碼復(fù)雜度。為了使用于分析的數(shù)據(jù)更加完整充分,本章編碼了表4.1中所選的所有不同類型的訓(xùn)練樣本幀,所有序列幀均在4個不同QP值(22、27、32、37)下編碼。根據(jù)編碼后的數(shù)據(jù),對IBC模式、PLT模式、DC模式、Planar模式、水平模式(mode10)和垂直模式(mode26)以及剩余的Intra(otherintra)模式的占比進(jìn)行了統(tǒng)計,結(jié)果如表4.3所示,表中所示結(jié)果均為各個序列4個QP值下的平均值。表4.3不同模式占比分析二序列類型序列名稱PlanarDCmode10&26OtherintraIBCPLTTGMMap10.977.488.5432.8514.8825.28Console1.030.108.730.2067.7322.21Programming3.81.9923.57.7449.7613.21SlideShow26.489.5734.179.7313.456.60ChineseEditing1.80.4811.061.2247.9537.49Desktop2.710.649.320.7169.0717.55WebBrowsing5.861.712.264.3165.939.94FlyingGraphics1.990.974.434.9670.9316.72自然內(nèi)容自然內(nèi)容
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于梯度的H.265/HEVC幀內(nèi)預(yù)測硬件加速算法研究[J]. 李文武,孫書為,郭陽. 計算機(jī)工程與科學(xué). 2019(04)
[2]一種HEVC幀內(nèi)編碼快速決策組合算法[J]. 易清明,謝志煌,石敏. 小型微型計算機(jī)系統(tǒng). 2019(01)
[3]基于紋理主方向強(qiáng)度的HEVC幀內(nèi)快速分層算法[J]. 郭磊,王曉東,王健,徐博文. 計算機(jī)工程. 2018(03)
[4]利用時空相關(guān)性的HEVC幀內(nèi)編碼塊快速劃分[J]. 仲偉波,陳東,姚旭洋,馮友兵. 中國圖象圖形學(xué)報. 2018 (02)
[5]基于深度預(yù)測的HEVC編碼單元快速劃分算法[J]. 趙宏,蔣雨晨,李靖波. 計算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2017(05)
[6]基于調(diào)色板模式的屏幕視頻幀內(nèi)編碼快速算法[J]. 王菲. 微型機(jī)與應(yīng)用. 2017(02)
本文編號:3619947
【文章來源】:重慶郵電大學(xué)重慶市
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
四個類別的測
重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第4章HEVCSCC幀內(nèi)CU劃分和PU模式選擇快速算法40(a)SlideShow(b)Map(c)Basketball_Screen(d)MissionControlClip3圖4.1不同內(nèi)容特性的視頻幀示例基于以上分析,本章考慮進(jìn)行更加細(xì)化的PU模式占比分析,以設(shè)置更加多類的分類的標(biāo)簽,以便后期實驗中能更準(zhǔn)確的預(yù)測PU模式類型,縮小模式選擇范圍,減少編碼復(fù)雜度。為了使用于分析的數(shù)據(jù)更加完整充分,本章編碼了表4.1中所選的所有不同類型的訓(xùn)練樣本幀,所有序列幀均在4個不同QP值(22、27、32、37)下編碼。根據(jù)編碼后的數(shù)據(jù),對IBC模式、PLT模式、DC模式、Planar模式、水平模式(mode10)和垂直模式(mode26)以及剩余的Intra(otherintra)模式的占比進(jìn)行了統(tǒng)計,結(jié)果如表4.3所示,表中所示結(jié)果均為各個序列4個QP值下的平均值。表4.3不同模式占比分析二序列類型序列名稱PlanarDCmode10&26OtherintraIBCPLTTGMMap10.977.488.5432.8514.8825.28Console1.030.108.730.2067.7322.21Programming3.81.9923.57.7449.7613.21SlideShow26.489.5734.179.7313.456.60ChineseEditing1.80.4811.061.2247.9537.49Desktop2.710.649.320.7169.0717.55WebBrowsing5.861.712.264.3165.939.94FlyingGraphics1.990.974.434.9670.9316.72自然內(nèi)容自然內(nèi)容
重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第4章HEVCSCC幀內(nèi)CU劃分和PU模式選擇快速算法40(a)SlideShow(b)Map(c)Basketball_Screen(d)MissionControlClip3圖4.1不同內(nèi)容特性的視頻幀示例基于以上分析,本章考慮進(jìn)行更加細(xì)化的PU模式占比分析,以設(shè)置更加多類的分類的標(biāo)簽,以便后期實驗中能更準(zhǔn)確的預(yù)測PU模式類型,縮小模式選擇范圍,減少編碼復(fù)雜度。為了使用于分析的數(shù)據(jù)更加完整充分,本章編碼了表4.1中所選的所有不同類型的訓(xùn)練樣本幀,所有序列幀均在4個不同QP值(22、27、32、37)下編碼。根據(jù)編碼后的數(shù)據(jù),對IBC模式、PLT模式、DC模式、Planar模式、水平模式(mode10)和垂直模式(mode26)以及剩余的Intra(otherintra)模式的占比進(jìn)行了統(tǒng)計,結(jié)果如表4.3所示,表中所示結(jié)果均為各個序列4個QP值下的平均值。表4.3不同模式占比分析二序列類型序列名稱PlanarDCmode10&26OtherintraIBCPLTTGMMap10.977.488.5432.8514.8825.28Console1.030.108.730.2067.7322.21Programming3.81.9923.57.7449.7613.21SlideShow26.489.5734.179.7313.456.60ChineseEditing1.80.4811.061.2247.9537.49Desktop2.710.649.320.7169.0717.55WebBrowsing5.861.712.264.3165.939.94FlyingGraphics1.990.974.434.9670.9316.72自然內(nèi)容自然內(nèi)容
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于梯度的H.265/HEVC幀內(nèi)預(yù)測硬件加速算法研究[J]. 李文武,孫書為,郭陽. 計算機(jī)工程與科學(xué). 2019(04)
[2]一種HEVC幀內(nèi)編碼快速決策組合算法[J]. 易清明,謝志煌,石敏. 小型微型計算機(jī)系統(tǒng). 2019(01)
[3]基于紋理主方向強(qiáng)度的HEVC幀內(nèi)快速分層算法[J]. 郭磊,王曉東,王健,徐博文. 計算機(jī)工程. 2018(03)
[4]利用時空相關(guān)性的HEVC幀內(nèi)編碼塊快速劃分[J]. 仲偉波,陳東,姚旭洋,馮友兵. 中國圖象圖形學(xué)報. 2018 (02)
[5]基于深度預(yù)測的HEVC編碼單元快速劃分算法[J]. 趙宏,蔣雨晨,李靖波. 計算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2017(05)
[6]基于調(diào)色板模式的屏幕視頻幀內(nèi)編碼快速算法[J]. 王菲. 微型機(jī)與應(yīng)用. 2017(02)
本文編號:3619947
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