【摘 要】
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高效视频编码(HEVC)在H.264之上实现了显著的编码性能.但是却以明显的编码复杂度为代价获得了性能上的提高,其中,由于对所有可能的编码单元(CU)进行基于率失真优化的遍历搜索
【机 构】
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上海海事大学 信息工程学院,上海201306
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高效视频编码(HEVC)在H.264之上实现了显著的编码性能.但是却以明显的编码复杂度为代价获得了性能上的提高,其中,由于对所有可能的编码单元(CU)进行基于率失真优化的遍历搜索,因此编码树单元(CTU)最耗时的部分就是CU的划分.为了解决此类问题,本文提出了一种基于纹理分类的深度卷积神经网络(CNN)模型来对CTU的划分进行预测.首先通过考虑每个CU的特征,开发了基于阈值的纹理分类模型来识别纹理简单的编码单元.其次,设计并训练一种CNN结构来预测纹理复杂的编码单元.最后,依据实验结果表明,本文提出的算法与原始HM16.5相比该方案可节省60.28％的帧内编码时间,而BD速率损失可忽略不计2.15％.与其他优秀算法相比,本文算法减少帧内编码时间更明显,并且编码质量更优.
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