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摘要:
为减小3D-高效视频编码(three dimensional-high efficiency video coding,3D-HEVC)的编码复杂度,提出一种深度图帧内预测模式决策改进算法.一方面,采用拉普拉斯边缘检测法对是否遍历深度模型模式(depth modeling modes,DMMs)进行快速判决;另一方面,利用预测单元(prediction unit,PU)的楔形分割线与其纹理特征的相关性,只对候选预测模式中的帧内角度模式相关的楔形分割进行搜索,减少楔形分割模式遍历的数量,实现DMM1模式的快速决策.经测试,算法在平均编码比特率增加很少的情况下,深度模型模式的平均编码时间降低了53.65%,而深度图的合成质量基本不变.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 一种深度图帧内预测模式决策改进算法
来源期刊 重庆邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 多视点视频加深度 帧内预测模式 楔形分割 快速决策
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 计算机与自动化
研究方向 页码范围 837-843
页数 7页 分类号 TP919.81|TP39
字数 4705字 语种 中文
DOI 10.3979/j.issn.1673-825X.2017.06.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李强 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室 100 403 11.0 16.0
2 明艳 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室 55 226 7.0 13.0
3 范杰羚 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
多视点视频加深度
帧内预测模式
楔形分割
快速决策
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-825X
50-1181/N
大16开
重庆南岸区
78-77
1988
chi
出版文献量(篇)
3229
总下载数(次)
12
总被引数(次)
19476
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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