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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
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04N19/96 , H04N19/147 , H04N19/503
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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公开(公告)号：CN111246218B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202010046667.0
申请日：2020-01-16
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04N19/597 , H04N19/96 , H04N19/176 , H04N19/107
Abstract: 本发明提出了一种基于JND模型的CU分割预测和模式决策纹理编码方法，其步骤为：首先，启动模式决策，通过亮度JND模型、空间JND模型和时间JND模型构建纹理视频的多视图纹理JND模型；其次，根据纹理视频的内容设置多视图纹理JND模型的阈值，并根据阈值将纹理视频的树块分为三种类型；再根据当前树块所属类型对当前树块进行自适应CU分割；最后，根据当前树块所属的类型对自适应CU分割的树块进行快速模式决策的预测，确定树块的最佳编码模式。本发明利用JND模型分析纹理图像的树块特征，在早期阶段跳过纹理视频的一些树块，可显著降低3D‑HEVC的编码复杂度，同时视频的RD性能的损失可以忽略不计。
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公开(公告)号：CN111462261B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202010262211.8
申请日：2020-04-06
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06T9/00 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出了一种针对H.266/VVC的快速CU分区和帧内决策方法，其步骤为：首先，利用标准差计算当前CU的纹理复杂度，并根据纹理复杂度将当前CU分为平滑区域、普通区域或复杂区域；其次，针对平滑区域和普通区域利用原始预测方式进行编码，输出最佳帧内模式预测；针对复杂区域利用随机森林分类器模型进行分类；最后，利用基于纹理区域特征的快速帧内预测模式优化方法对复杂区域进行帧内模式预测，输出最佳帧内模式。本发明通过基于随机森林分类器和基于纹理区域特征的快速帧内预测模式优化方法对CU进行帧内编码预测，得到最优的帧内编码模式，能够减少一半以上的编码模式的计算，降低了计算复杂度，节省了编码时间。
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公开(公告)号：CN111212292B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010046795.5
申请日：2020-01-16
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04N19/96 , H04N19/176 , H04N19/119 , H04N19/147 , H04N19/109 , H04N19/11 , H04N19/19 , H04N19/14
Abstract: 本发明提出了一种基于H.266的自适应CU分区和跳过模式方法，其步骤为：首先，利用编码器将视频划分为编码树单元；其次，根据编码树单元的不同分别利用改进的贝叶斯决策或相邻块单元的RD成本信息对CU块进行分割；再根据分割后的子CU块的相邻块及分割前的CU块的相关性，计算子CU块的相邻块及分割前的CU块的RD成本的平均值，并作为帧间预测的阈值；最后，根据子CU块的RD成本与帧间预测的阈值的关系，判断子CU块是否帧间预测确定最佳编码模式。本发明利用时间和空间的相关性分析当前CU块的特征，进行自适应CU分区及早期跳过模式检测，有效降低了CU分区以及预测过程的复杂度，从而加速编码过程。
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公开(公告)号：CN112929658B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110161928.8
申请日：2021-02-05
Applicant: 郑州轻大产业技术研究院有限公司 , 郑州轻工业大学
IPC: H04N19/122 , H04N19/147 , H04N19/159 , H04N19/186 , H04N19/96
Abstract: 本发明提出了一种针对VVC的基于深度强化学习的快速CU分区方法，用于解决现有编码技术中存在的计算复杂性和编码性能不平衡的技术问题。其步骤为：首先，通过计算率失真值的方式分别对视频序列中的单帧图像进行划分得到大小为32×32的CU，并保存每个32×32的CU的初始状态；其次，分别将每个32×32的CU的初始状态及其对应的动作输入DQN中进行训练，输出每个32×32的CU的最佳划分方式。本发明将拆分32×32的CU划分情况视为状态，将划分模式决策视为动作，将率失真值作为奖励，并由编码器作为智能体来连续做出编码决策。并通过DQN对32×32的CU进行编码模式的选择，既保证了迭代的稳定性，在不降低编码性能的前提下降低了计算复杂性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112929657B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110086854.6
申请日：2021-01-22
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04N19/119 , H04N19/147 , H04N19/96
Abstract: 本发明提出了一种基于梯度与方差的H.266/VVC快速CU划分方法，其步骤为：首先根据方差值评估当前CU的同质性，判断是否能提前终止当前CU被进一步划分。然后利用Sobel算子提取当前CU的梯度特征，判断当前CU能否进行QT划分，从而跳过BT和TT划分。最后利用Canny算子提取当前CU纹理的边缘特征，根据当前CU的纹理趋向排除垂直或水平划分方向上的MT划分，将另一个方向的MT划分作为候选，将RDO‑cost最小的一个划分方式作为最优划分方式。本发明逐步对CU划分进行决策，通过早期终止和早期跳过加速CU划分过程，在保证编码质量的情况下，明显降低了CU划分的复杂度，大大提高了编码效率。
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公开(公告)号：CN112819922A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110143469.0
申请日：2021-02-02
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于连续线条的人物肖像画生成方法，步骤为：采集彩色的人物肖像图像；采用平均值法得到灰度图像；生成包围肖像区域的圆形蒙版；在圆形蒙版的圆形轮廓上均匀设定多个锚点并计算坐标；得到肖像图像，在肖像图像上选取两个锚点并连线，计算连线经过的像素点的像素值的均值，将最小值对应的锚点作为起始点；将起始点存入数组中，依次计算并顺序存入数组中，以黑色的连线顺序连接数组中的锚点得到初始线肖像画；去除冗余保留连线交点得到黑色线肖像画；检测人物肖像图像的皮肤区域，顺序连接皮肤区域内的锚点并叠加得到彩色线肖像画。本发明自动化程度高，计算速度快，人物肖像还原精度高，为人物肖像生成提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN112601087A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011320958.0
申请日：2020-11-23
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04N19/14 , H04N19/96 , H04N19/176 , H04N19/147
Abstract: 本发明提出了一种针对H.266/VVC的快速CU分裂模式决策方法，用于解决H.266/VVC编码的计算复杂度高的技术问题。其步骤为：首先，采用原始VTM算法对待编码的当前帧的第一个CTU进行编码，并统计编码过程中该CTU所有CU的ASM，进而得到第一个CTU的最小阈值和最大阈值；其次，在对后续的视频序列编码时，将当前CU的ASM值与最小阈值和最大阈值进行对比，从而判断当前CU是否继续分裂。最后通过纹理方向算法计算需要进行分裂的CU的纹理方向，根据纹理方向选择出最佳CU分裂模式。本发明通过GLCM和SAD的结合，能够在节省大量计算量的前提下，提前预测最佳CU分裂模式，降低了计算复杂度，节省了编码时间。
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公开(公告)号：CN112819922B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110143469.0
申请日：2021-02-02
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06T11/40 , G06T11/00 , G06T3/4007 , G06V10/25
Abstract: 本发明提出了一种基于连续线条的人物肖像画生成方法，步骤为：采集彩色的人物肖像图像；采用平均值法得到灰度图像；生成包围肖像区域的圆形蒙版；在圆形蒙版的圆形轮廓上均匀设定多个锚点并计算坐标；得到肖像图像，在肖像图像上选取两个锚点并连线，计算连线经过的像素点的像素值的均值，将最小值对应的锚点作为起始点；将起始点存入数组中，依次计算并顺序存入数组中，以黑色的连线顺序连接数组中的锚点得到初始线肖像画；去除冗余保留连线交点得到黑色线肖像画；检测人物肖像图像的皮肤区域，顺序连接皮肤区域内的锚点并叠加得到彩色线肖像画。本发明自动化程度高，计算速度快，人物肖像还原精度高，为人物肖像生成提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN111479110B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202010293694.8
申请日：2020-04-15
Applicant: 郑州轻大产业技术研究院有限公司 , 郑州轻工业大学
IPC: H04N19/109 , H04N19/119 , H04N19/51 , H04N19/543 , H04N19/567
Abstract: 本发明提出了一种针对H.266/VVC的快速仿射运动估计方法，其步骤为：利用标准差计算当前CU的纹理复杂度，并根据纹理复杂度将当前CU分为静态区域或非静态区域；对于静态区域的CU，跳过仿射运动估计，直接利用运动估计对当前CU进行预测，并通过率失真优化的方法选择最佳的预测方向模式；对于非静态区域的CU，利用训练好的随机森林分类器RFC模型对当前CU进行分类，输出最佳的预测方向模式。对于静态区域的CU，本发明跳过仿射运动估计，降低了计算复杂度；对于非静态区域的CU，本发明通过提前训练好的模型直接进行预测方向模式的预测，避免了仿射运动估计的计算，从而降低仿射运动估计模块的复杂度。
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