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摘要：本发明属于视频编码领域，具体涉及一种适用于VVCSCC的快速编码模式决策方法，包括：将视频帧亮度分量分割成不同大小的子块并分为四组；对四组CU分别设计四种基于卷积神经网络的模式分类器，并设计损失函数进行训练；通过训练后的模式分类器并行预测每个子块的编码模式概率；对每个子块的编码模式概率进行排序，从大到小选择前n个模式的概率并求和，当所选模式的概率和大于设定阈值时，停止选择，得到最优编码模式。本发明针对VVC复杂的划分结构进行了优化，通过使用卷积神经网络，实现了对编码单元CU的模式快速预测，能够有效地跳过不可能的模式，显著减少了不必要的模式检查，从而大幅提高了编码速度。

主权项：1.一种适用于VVCSCC的快速编码模式决策方法，其特征在于，包括：S1：在VTM编码器每帧图像编码开始阶段，将视频帧亮度分量分割成尺寸大小32x32、32x16、32x8、32x4的四组CU；S2：对四组CU分别设计四种基于卷积神经网络的模式分类器，并设计损失函数对基于卷积神经网络的模式分类器进行训练；S3：通过训练后的模式分类器并行预测每个子块的编码模式分布，得到每个子块的编码模式概率；所述编码模式包括：Intra、PLT、IBC；S4：对每个子块的编码模式概率进行排序，从大到小选择前n个模式的概率并计算前n个模式的概率和s，当所选模式的概率和s大于设定阈值T时，停止选择，得到最优编码模式；所述阈值T，包括：利用相邻区域的最佳模式确定阈值T：首先计算相邻区域的权重和相邻区域最佳模式所占的比例，根据相邻区域的权重和相邻区域最佳模式所占的比例计算出当前区域的第i个模式阈值的偏移量，基于当前区域的第i个模式阈值的偏移量得到最终的阈值T；计算相邻区域的权重和相邻区域最佳模式所占的比例，包括：区域的权重：区域最佳模式所占的比例：其中，Weighta表示相邻区域a的权重，Relationa表示相邻区域a的相关性程度，A表示当前区域的所有相邻区域，A＝left,leftabove,above，a∈A，left表示当前区域的左方区域，leftabove表示当前区域的左上方区域，above表示当前区域的上方区域，Percenta,i表示相邻区域a的第i个最佳模式所占的比例，B表示相邻区域a中4x4块的数量，mb表示第b个4×4块的编码模式，mi表示当前区域的第i个模式；根据相邻区域的权重和相邻区域最佳模式所占的比例计算出当前区域的第i个模式阈值的偏移量，包括： 其中，Offseti表示当前区域的第i个模式阈值的偏移量；基于当前区域的第i个模式阈值的偏移量得到最终的阈值T，包括： 其中，Tbase表示理论最优编码模式阈值，较小的阈值会排除更多的编码模式，导致BDBR的增加幅度较大，但编码速度较快，因此理论上取Tbase＝0.6；n表示从编码模式概率排序中选取的前n个编码模式概率。

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百度查询： 重庆邮电大学 一种适用于VVC SCC的快速编码模式决策方法