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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明提供了一种具有超先验引导模式预测的由粗到细深度视频编码方法，包括：先提取输入视频帧的特征，然后以粗略到精细的方式进行两次运动估计，压缩与补偿得到预测的特征，其中在精细层面上进行的运动压缩使用了超先验引导的运动压缩。得到运动补偿后的特征后，超先验引导的残差压缩会对残差信息进行压缩。最后将重建的残差特征加载回预测特征，并经过帧重建模块，最终得到了重建的视频帧。本发明能够更好的处理复杂以及运动大的场景，在极少的比特消耗的情况下提升运动补偿质量。利用超先验信息预测了运动压缩中的不同块的分辨率大小与残差压缩中的是否跳过当前块的压缩，从而极大程度上节省了运动与残差压缩中所需要的比特数。
主权项：1.一种具有超先验引导模式预测的由粗到细深度视频编码方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、特征获取：获取当前待压缩的输入图像帧Xt与上一帧压缩得到的重建参考帧分别提取得到输入特征Ft与参考特征S2、粗略运动补偿：所述输入特征Ft与参考特征经一次运动估计和一次运动压缩获得两帧之间的粗略偏移量，将所述粗略偏移量加载至所述参考特征进行一次运动补偿，获得中间预测特征S3、精细运动补偿：所述中间预测特征和输入特征Ft再次进行二次运动估计、二次运动压缩和二次运动补偿生成最终预测特征所述二次运动压缩采用超先验引导的自适应运动压缩方法，将二次运动估计所得特征的超先验信息作为输入进行分辨率模式预测，所得预测特征块引导二次运动估计所得特征在二次运动压缩中的编解码操作；S4、残差特征压缩：输入特征Ft和最终预测特征之间的残差特征Rt经超先验引导的自适应残差压缩方法进行跳过非跳过模式预测，并跳过残差值符合设定阈值要求的特征，得到重构的残差特征并加载至最终预测特征生成重构特征S5、将所述重构特征输入至帧重构模块，生成重构帧S6、重构帧作为下一帧的参考帧，重复执行S1-S5的步骤直至最后一帧，得到压缩后视频。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 具有超先验引导模式预测的由粗到细深度视频编码方法
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