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题名深度学习理念下视频编解码技术探究
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作者
孙斐然
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机构
吴江区融媒体中心
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出处
《软件》
2024年第4期113-115,121,共4页
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文摘
视频编解码过程中,常因量化操作的引入,导致视频出现有损压缩,在后续播放中,产生较多压缩残影,且在低比特编码中更为明显。因此,针对此问题的优化,在深度学习的理论基础上,提出了一种新型的基于光流技术的时空神经网络模型(FGTSN),旨在对编码视频进行精确的后处理。实验证明,该FGTSN方法能够显著提高HEVC压缩视频的质量,其效果远超过其他视频质量增强技术。此方法能有效解决遮挡和大范围运动场景下的问题,并提升了压缩视频帧的重建效率,证明了其在实际应用中的高价值。
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关键词
深度学习理念
视频编解码技术
fgtsn方法
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Keywords
deep learning concept
video encoding and decoding technology
fgtsn method
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分类号
TN919
[电子电信—通信与信息系统]
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