基于神经网络的HEVC帧间预测

• 作者: 王洋 高文
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: HEVC 帧间预测 神经网络 卷积神经网络 全连接网络
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 科技创见与应用
• 页码范围: 386-391
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3999字
• 语种: 中文

摘要

高效视频编码标准HEVC是最新的数字视频编码标准,其中,帧间预测在去除时域相关性方面扮演重要角色.在传统的帧间预测方法中,因为仅仅利用了时域信息,所以帧间预测的准确性是有限的.在本文中,提出了利用时域-空域信息的基于神经网络的HEVC帧间预测算法.具体来讲,在本文提出的算法中,首先设计了一个包含全连接网络(fully connected network,FCN)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的神经网络结构.其次,时域相邻像素和空域相邻像素输入到FCN网络,FCN网络输出的结果和当前预测块输入到CNN网络中,CNN网络生成最终的当前块的更准确的预测块.实验结果表明,与HEVC参考软件HM 16.9在通用测试条件Low Delay P(LDP)下编码,本文提出的算法能够带来平均1.7％(高达8.6％)的BD-rate节省.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高文	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	101	3554	30.0	58.0
2	王洋	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	74	922	16.0	28.0