HEVC帧内角度模式选择方法、装置、设备及可读存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202010628727.X
IPC分类号：H04N19/593;H04N19/105;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-07-02
申请人：
中实燃气发展（西安）有限公司

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著录项信息

专利名称	HEVC帧内角度模式选择方法、装置、设备及可读存储介质
申请号	CN202010628727.X	申请日期	2020-07-02
法律状态	公开	申报国家	暂无
公开/公告日	2020-10-20	公开/公告号	CN111800642A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04N19/593 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04N 图像通信，如电视 H04N19/00 用于数字视频信号编码，解码，压缩或解压缩的方法或装置〔2014.01〕 H04N19/50 使用预测编码（H04N 19/61优先）〔2014.01〕 H04N19/593 涉及空间预测技术〔2014.01〕	IPC分类号	H;0;4;N;1;9;/;5;9;3;;;H;0;4;N;1;9;/;1;0;5;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	中实燃气发展（西安）有限公司	申请人地址	陕西省西安市高新区唐延南路11号I都会2号楼一单元1004室变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中实燃气发展（西安）有限公司	当前权利人	中实燃气发展（西安）有限公司
发明人	李帅厂;陈小磊;刘俊;姜光心
代理机构	西安通大专利代理有限责任公司	代理人	朱海临

摘要

本发明属于视频编码领域，公开了一种HEVC帧内角度模式选择方法、装置、设备及可读存储介质，所述HEVC帧内角度模式选择方法包括获取学习视频帧图像，划分为若干PU图像；构建深度卷积神经网络，从PU图像上学习预测出当前PU图像的最佳角度模式，得到深度卷积神经网络预测模型，将深度卷积神经网络预测模型嵌入到HEVC原始的编码流程中，通过深度卷积神经网络预测模型直接得到最佳的角度模式的n种模式候选列表，替代视频帧图像编码时的35类角度模式。本方法将深度卷积神经网络引入到HEVC视频编码中，从原始输入视频帧图像上学习适合解决PU角度模式选择的问题，能够保证视频编码的质量，较好的解决视频编码过程中时间较长的问题。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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