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一种不依赖GOP结构的量化参数级联方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910214227.9
IPC分类号：H04N19/124;H04N19/147;H04N19/177
申请日期：
2019-03-20
申请人：
福州大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种不依赖GOP结构的量化参数级联方法
申请号	CN201910214227.9	申请日期	2019-03-20
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-05-28	公开/公告号	CN109819252A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04N19/124 ? 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〕 H04N19/10的附注：分入本组时，每个涉及到自适应编码的方面都应当尽可能的分类到H04N 19/102，H04N 19/134，H04N 19/169和H04N 19/189小组〔2014.01〕 H04N19/102 其特征在于由一个元素，参数或选择影响或通过自适应编码控制〔2014.01〕 H04N19/124 量化〔2014.01〕	IPC分类号	H;0;4;N;1;9;/;1;2;4;;;H;0;4;N;1;9;/;1;4;7;;;H;0;4;N;1;9;/;1;7;7查看分类表>
申请人	福州大学	申请人地址	福建省福州市闽侯县上街镇福州大学城学院路2号福州大学新区变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	福州大学	当前权利人	福州大学
发明人	徐艺文;伊世奇;赵铁松;房颖;林丽群
代理机构	福州元创专利商标代理有限公司	代理人	蔡学俊

摘要

本发明涉及一种不依赖GOP结构的量化参数级联方法，首先通过研究编码中帧与帧之间参考比重关系，构建不依赖GOP结构的帧间失真依赖模型；其次，选取适当的参数，使用神经网络获取失真依赖模型的系数；最后，基于编码总体率失真代价最小的原则，利用神经网络输出实现量化参数分配方案，给各个视频帧分配最佳量化参数。本发明能够实现在编码过程不依赖GOP结构的前提下，保证编码的性能。

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