[发明专利]基于空间下采样的多描述编码高质量边重建方法有效
| 申请号： | 202010278978.X | 申请日： | 2020-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN111510721B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 陈婧;林琦;曾焕强;朱建清;蔡灿辉 | 申请（专利权）人： | 华侨大学 |
| 主分类号： | H04N19/39 | 分类号： | H04N19/39;H04N19/132;H04N19/59;H04N19/124;H04N19/61 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 张松亭 |
| 地址： | 362000 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 空间 采样 描述 编码 质量 重建 方法 | ||
1.一种基于空间下采样的多描述编码高质量边重建方法，包括制作数据集阶段、训练SD-VSRnet网络阶段、测试SD-VSRnet网络阶段，其特征在于，具体包括如下步骤：
步骤S1：制作数据集阶段
步骤S11：选取视频，将每一帧视频图像通过空间下采样分成两个描述；
步骤S12：在量化参数QP值设定下，通过原始HEVC编码器编码；
步骤S13：将编码后的两个描述的码流分别打包后通过不同的信道进行传输；
步骤S14：通过原始HEVC解码器解码，将解码后的视频序列和相应的原始视频作为训练集，其中，所述解码后的视频序列作为训练的数据，所述相应的原始视频作为训练的标签；
步骤2：训练SD-VSRnet网络阶段
步骤S21：将视频帧分为图像块，同时将多帧视频经过双三次上采样后作为网络的输入，逐帧顺延；
步骤S22：利用不同大小的卷积层进行不同大小的特征提取；
步骤S23：通过残差学习恢复高频细节；
步骤S24：通过亚像素卷积层进行像素重排；
步骤S25：经过最大池化层，与输入的中间帧进行跳跃连接得到重建的视频帧；
步骤S26：逐帧重建获得重建视频，实现SD-VSRnet网络训练；
步骤3：测试网络阶段
步骤S31：选择多种不同分辨率不同视频内容视频序列作为测试集；
步骤S32：视频帧通过空间下采样分成两个描述；
步骤S33：在量化参数QP值设定下，通过原始HEVC编码器编码；
步骤S34：将编码后的两个描述的码流分别打包后通过不同的信道进行传输；
步骤S35：通过原始HEVC解码器解码，当解码端只收到一个描述时，将解码后的视频作为测试的数据；
制作数据集、测试网络和训练网络的QP值是一一对应的。
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