基于时空深度信息的VCC编码单元快速划分方法

    公开(公告)号:CN114257819B

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202111556624.8

    申请日:2021-12-18

    Abstract: 本发明提出了一种基于时空深度信息的VCC编码单元快速划分方法,步骤为:将最大编码单元的CU进行四叉树划分,四叉树划分结束进行多类型树划分;当最大编码单元的四叉树划分深度为2时,时空相邻CU的平均深度小于2时,则四叉树划分终止;当最大编码单元的四叉树划分深度为3时,时空相邻CU的平均深度小于3时,则四叉树划分终止;当最大编码单元的四叉树划分深度在2~4之间时,CU进行多类型树划分;当最大编码单元的多类型树划分深度为0时,时空相邻的平均深度小于0.1时,CU不需要多类型树划分,否则遍历所有的划分模式;根据率失真代价决策最优的预测方式。本发明平均可节省35.72%的编码时间,同等编码质量下平均比特率增加较少。

    基于时空深度信息的VCC编码单元快速划分方法

    公开(公告)号:CN114257819A

    公开(公告)日:2022-03-29

    申请号:CN202111556624.8

    申请日:2021-12-18

    Abstract: 本发明提出了一种基于时空深度信息的VCC编码单元快速划分方法,步骤为:将最大编码单元的CU进行四叉树划分,四叉树划分结束进行多类型树划分;当最大编码单元的四叉树划分深度为2时,时空相邻CU的平均深度小于2时,则四叉树划分终止;当最大编码单元的四叉树划分深度为3时,时空相邻CU的平均深度小于3时,则四叉树划分终止;当最大编码单元的四叉树划分深度在2~4之间时,CU进行多类型树划分;当最大编码单元的多类型树划分深度为0时,时空相邻的平均深度小于0.1时,CU不需要多类型树划分,否则遍历所有的划分模式;根据率失真代价决策最优的预测方式。本发明平均可节省35.72%的编码时间,同等编码质量下平均比特率增加较少。

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