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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种AME低复杂度仿射运动估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115442620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211095417.1，技术领域涉及：H04N19/52；该发明授权一种AME低复杂度仿射运动估计方法是由牛伟宏;黄晓峰;周洋;王鸿奎;陆宇;殷海兵;崔燕设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种AME低复杂度仿射运动估计方法在说明书摘要公布了：本发明属于视频编码领域，公开了一种AME低复杂度仿射运动估计方法，包括如下步骤：步骤1：基于划分深度的最优帧间模式的提前预测：根据父CU最优帧间模式来预测子CU最优帧间模式；步骤2：AME内部的低复杂度算法：在AME算法内部，通过CPMV平行与否、迭代过程的提前终止以及有无必要进行细粒度调整优化来加速AME算法；步骤3：AME外部的低复杂度算法：对于需要在传统Inter和AME之间进行模式决策的CU提取相关特征，基于决策树对这样的CU进行提前预测其最优帧间模式，以此跳过RDO决策及次优模式的遍历过程。本发明大大减少了VVC帧间模式决策复杂度。

本发明授权一种AME低复杂度仿射运动估计方法在权利要求书中公布了：1.一种AME低复杂度仿射运动估计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：基于划分深度的最优帧间模式的提前预测：根据父CU最优帧间模式来预测子CU最优帧间模式；步骤2：AME内部的低复杂度算法：在AME算法内部，通过CPMV平行与否、迭代过程的提前终止以及有无必要进行细粒度调整优化来加速AME算法；步骤2.1：基于CPMV的提前终止：在AME过程中，通过CPMV来描述旋转、缩放的块，然后基于CPMV得到当前CU里每个小的预测块的运动矢量，最终进行运动补偿得到预测块；步骤2.2：迭代过程的提前终止：如果在AME迭代过程开始之前，四参数的两个CPMV平行，则直接选取传统Inter作为最优帧间模式，否则，进行AME的基于梯度的迭代过程；步骤2.3：细粒度优化：VTM10.0在CU周围加入8个方向来对MV基于RDO进行调整与否的判断，并得到最终的最优CPMV；步骤3：AME外部的低复杂度算法：对于需要在传统Inter和AME之间进行模式决策的CU提取相关特征，基于决策树对这样的CU进行提前预测其最优帧间模式，以此跳过RDO决策及次优模式的遍历过程；步骤3.1：采用决策树模型进行离线训练，定义真正率TPR、假正率FPR、查准率PPV、误报率FDR、假负率FNR，这些参数定义如下， 式中，TP代表最优帧间模式是affine，检测为affine的CU块的数量，FN代表将affine预测为inter的数量，FP代表将inter预测为affine的数量，TN代表将inter预测为inter的数量；步骤3.2：基于旋转、缩放的CU的纹理、块划分中父子CU最优帧间模式的关系、变换后能量等理论来找寻相关特征；步骤3.3：采用标准差对较小概率选取AME作为最优帧间模式的背景CU进行剔除，对此，提取原始CU像素，并计算其标准差。

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