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结合预处理的深度视频帧内快速编码算法
结合预处理的深度视频帧内快速编码算法
作者:
彭宗举
郭明松
金德富
陈芬
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
深度视频
3D高效视频编码(3D-HEVC)
帧内编码
反向传播神经网络(BPNN)
摘要:
多视点彩色加深度(MVD)视频是三维(3D)视频的主流格式.在3D高效视频编码中,深度视频帧内编码具有较高的编码复杂度;深度估计软件获取的深度视频由于不够准确会使深度图平坦区域纹理增加,从而进一步增加帧内编码复杂度.针对以上问题,本文提出了一种联合深度处理的深度视频帧内低复杂度编码算法.首先,在编码前对深度视频进行预处理,减少由于深度图不准确而出现的纹理信息;其次,运用反向传播神经网络(BPNN,backpropagation neural network)预测最大编码单元(LCU,largest coding unit)的最大划分深度;最后联合深度视频的边缘信息及对应的彩色LCU最大划分深度进行CU提前终止划分和快速模式选取.实验结果表明,本文算法在保证虚拟视点质量的前提下,BDBR下降0.33%,深度视频编码时间平均节省50.63%.
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文献信息
篇名
结合预处理的深度视频帧内快速编码算法
来源期刊
光电子·激光
学科
工学
关键词
深度视频
3D高效视频编码(3D-HEVC)
帧内编码
反向传播神经网络(BPNN)
年,卷(期)
2017,(10)
所属期刊栏目
视频
研究方向
页码范围
1131-1138
页数
8页
分类号
TN919.81
字数
语种
中文
DOI
10.16136/j.joel.2017.10.0510
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
陈芬
98
285
7.0
13.0
2
彭宗举
81
256
9.0
12.0
3
金德富
3
3
1.0
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4
郭明松
4
3
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1.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
深度视频
3D高效视频编码(3D-HEVC)
帧内编码
反向传播神经网络(BPNN)
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
光电子·激光
主办单位:
天津理工大学
中国光学学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1005-0086
CN:
12-1182/O4
开本:
大16开
出版地:
天津市南开区红旗南路263号
邮发代号:
6-123
创刊时间:
1990
语种:
chi
出版文献量(篇)
7085
总下载数(次)
11
总被引数(次)
60345
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