针对多功能视频编码(versatile video coding,VVC)帧内编码中编码单元(coding units,CU)划分存在计算复杂度过高的问题,本文提出了一种基于DenseNet+FPN(feature pyramid network)的CU快速划分算法。该算法能够大幅度降低VVC的编码复杂...针对多功能视频编码(versatile video coding,VVC)帧内编码中编码单元(coding units,CU)划分存在计算复杂度过高的问题,本文提出了一种基于DenseNet+FPN(feature pyramid network)的CU快速划分算法。该算法能够大幅度降低VVC的编码复杂度,减少编码时间。首先,本文提出了一种基于纹理复杂度的CU分类算法,来评估CU块的纹理复杂度。其次,提出一种基于DenseNet+FPN的网络模型,利用多尺度信息来优化CU划分,以适应多尺度情况下的编码需求。最后,设计了一个新的自适应的质量复杂度均衡损失函数,用于平衡编码质量和计算复杂度。所提算法进行了大量的实验分析,结果证明,与公共参考软件(WC test model 10.0,VTM10.0)相比,所提算法的帧内编码平均时间减少了44.268%,而BDBR(bj?ntegaard delta bit rate)仅增加了0.94%。展开更多
文摘针对多功能视频编码(versatile video coding,VVC)帧内编码中编码单元(coding units,CU)划分存在计算复杂度过高的问题,本文提出了一种基于DenseNet+FPN(feature pyramid network)的CU快速划分算法。该算法能够大幅度降低VVC的编码复杂度,减少编码时间。首先,本文提出了一种基于纹理复杂度的CU分类算法,来评估CU块的纹理复杂度。其次,提出一种基于DenseNet+FPN的网络模型,利用多尺度信息来优化CU划分,以适应多尺度情况下的编码需求。最后,设计了一个新的自适应的质量复杂度均衡损失函数,用于平衡编码质量和计算复杂度。所提算法进行了大量的实验分析,结果证明,与公共参考软件(WC test model 10.0,VTM10.0)相比,所提算法的帧内编码平均时间减少了44.268%,而BDBR(bj?ntegaard delta bit rate)仅增加了0.94%。
