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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明请求保护一种多模型融合的VVC帧内编码快速CU划分方法及存储介质，属于视频编码领域，该方法包括以下步骤：获取当前CU滤波后的图像信息用于CNN模型预测；获取CU的纹理信息、编码信息、上下文信息和子块纹理信息用于LightGBM模型预测；对于尺寸为32×32的CU融合CNN模型和LightGBM模型的预测输出，得到六种划分模式的概率；对于其它尺寸的CU，单独使用LightGBM模型进行CU划分模式预测；将六种划分模式的概率与阈值进行比较，并去除冗余的CU划分模式。本发明在保证视频质量的前提下，能显著节省H.266VVC的帧内编码时间，适用于实时性要求较高的视频编码应用场景。
主权项：1.一种多模型融合的VVC帧内编码快速CU划分方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、设计轻量级的CNN卷积神经网络模型用于CU划分模式的预测；S2、选择用于训练LightGBM模型的CU特征；包括四个类别的特征，分别为纹理信息、编码信息、上下文信息和子块纹理信息；S3、使用VVC测试参考模型编码器对视频序列进行编码，采集CU的编码数据，建立训练数据集，对CNN模型和LightGBM模型进行训练；S4、利用步骤S3已训练好的CNN模型和LightGBM模型，对CU划分模式进行预测，选择最优CU划分模式或跳过冗余的CU划分模式，实现CU的快速划分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种多模型融合的VVC帧内编码快速CU划分方法及存储介质
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