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一种基于深度学习的提高视频压缩编码效率的方法

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本发明公开了一种基于深度学习的提高视频压缩编码效率的方法。本发明具体步骤如下：步骤1获取由基本的运动估计和运动补偿组成的原始视频帧间预测的峰值信噪比PSNR1；步骤2引入SRCNN模型对帧间图片进行训练得到权重矩阵与偏差矩阵，对SRCNN模型的参数进行修改，并对网络进行调整从而，得到最优的训练参数；步骤3将训练得到的模型对测试图片进行测试，得出由SRCNN模型测试的结果PSNR2，对PSNR1与PSNR2进行比较，得出SRCNN模型应用于帧间预测编码的可行性；步骤4将SRCNN模型应用于最新编码标准HEVC提供的官方代码HM16.0中。本发明将深度学习应用在了帧间编码领域，能提高帧间运动剧烈块的编码效率。

著录项

公开/公告号CN107820085A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-03-20

原文格式PDF
申请/专利权人杭州电子科技大学;
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申请/专利号CN201711044430.3
发明设计人李志胜;颜成钢;张永兵;张腾;赵崇宇;
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申请日2017-10-31
分类号H04N19/159(20140101);H04N19/172(20140101);H04N19/51(20140101);H04N19/52(20140101);H04N19/70(20140101);G06T7/223(20170101);
代理机构33240 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);
代理人朱月芬
地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
入库时间 2023-06-19 04:49:43

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-12-25

著录事项变更 IPC(主分类):H04N19/159 变更前: 变更后: 申请日:20171031

著录事项变更
2018-04-13

实质审查的生效 IPC(主分类):H04N19/159 申请日:20171031

实质审查的生效
2018-03-20

公开

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