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申请/专利权人：华侨大学

摘要：本发明公开了一种基于IPMS‑CNN和空域相邻CU编码模式的HEVC‑SCC快速编码方法及装置，将卷积神经网络预测大尺寸CU模式的方法与基于空间相邻CU所采用模式数量预测小尺寸CU模式的方法相结合，旨在保持编码质量的同时减少编码时间，降低计算复杂度，方法首先搭建数据库，训练IBCPLT模式选择的卷积神经网络模型；其次将输入的CTU通过模式选择网络，输出CTU的模式预测标签；最后通过统计相邻3个CU所使用的模式数量来预测当前CU选择的模式。本发明能够节省编码时间，降低屏幕内容视频的计算复杂度。

主权项：1.一种基于IPMS-CNN和空域相邻CU编码模式的HEVC-SCC快速编码方法，其特征在于，包括：数据集制作步骤，建立不同分辨率的视频序列数据集并编码，获取不同量化参数下HEVC-SCC的各个CU是否使用IBCPLT模式的真实标签；网络模型构建步骤，构建包括输入层、特征提取层和输出表达层的网络模型IPMS-CNN；其中，特征提取层中搭建三个卷积层提取三种特征图，加上下采样后得到的特征图，共提取四种不同尺寸的特征图；网络模型训练步骤，基于制作的数据集，对构建的网络模型进行训练，获得训练好的IBCPLT模式选择卷积神经网络IPMS-CNN模型；网络模型预测步骤，将LCU输入到训练好的IPMS-CNN，获得模式预测标签，以预测出CTU的模式选择；当前CU模式预测步骤，计算相邻3个CU所使用的IBCPLT模式数量NumSCCNeigh和相邻3个CU所使用的Intra模式数量NumIntraNeigh，根据两个数量关系联合预测当前8×8CU模式；编码步骤，编码器基于网络模型预测步骤调用预测标签，与当前CU模式预测步骤一起预测CU划分结果；所述网络模型预测步骤中，网络模型输出21个二进制标签表示64×64、32×32、16×16的CTU是否会划分以及在此基础上是否会选择IBCPLT模式；所述当前CU模式预测步骤，具体包括：当CU尺寸为8×8时，计算相邻3个CU所使用的IBC、PLT模式数量和Intra模式数量；具体的，当NumSccNeigh＝0时，候选模式只有Intra模式；当NumSCCNeigh≠0且NumIntraNeigh＝0时，候选模式为IBC和PLT模式；当NumSCCNeigh≠0且NumIntraNeigh≠0时，候选模式为Intra、IBC和PLT模式。

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百度查询： 华侨大学 基于IPMS-CNN和空域相邻CU编码模式的HEVC-SCC快速编码方法及装置