[发明专利]HEVC帧内角度模式选择方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种HEVC帧内角度模式选择方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：将若干输入视频帧图像分别划分为若干PU图像，将所有PU图像分类为训练集和测试集；将训练集内所有PU图像相同位置像素值计算均值得到均值图像；

S2：构建深度卷积神经网络，并将深度卷积神经网络的输出设定为35类角度模式；通过训练集和均值图像对深度卷积神经网络进行训练，通过测试集对深度卷积神经网络进行测试，得到深度卷积神经网络预测模型；

深度卷积神经网络包括依次设置的第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第二池化层、第一全连接层、第二全连接层以及输出层，输出层的输出设定为35类角度模式；第一卷积层和第二卷积层均设定为64个卷积核，卷积核大小均为5×5；第一池化层和第二池化层均设定为MaxPooling操作，池化窗口大小均为3×3；第一全连接层和第二全连接层均设定为512维神经元节点；

S3：获取待预测视频帧图像，并将其划分为若干待预测PU图像，将若干待预测PU图像通过深度卷积神经网络预测模型进行预测，得到每个待预测PU图像对应的角度模式；

具体的，按照HEVC原始的四叉树划分方式获取待预测视频帧图像所有的需要的PU图像，并对PU图像进行统一尺寸处理，统一为8×8，然后对每个像素点减去均值，得到待预测PU图像；

S4：选取数量最多的前预设个数类角度模式组成角度模式候选列表，然后通过HEVC编码流程遍历角度模式候选列表中的角度模式，得到最优角度模式。

2.根据权利要求1所述的HEVC帧内角度模式选择方法，其特征在于，所述S1的具体方法为：

将若干输入视频帧图像分别按照4种PU图像尺寸进行无重叠划分，将4种尺寸的PU图像全部缩放为同一尺寸，然后将同一尺寸的PU图像分类为训练集和测试集。

3.根据权利要求1所述的HEVC帧内角度模式选择方法，其特征在于，所述S1中，将输入视频帧图像的前50帧的PU图像作为训练集，其余帧的PU图像作为测试集。

4.根据权利要求1所述的HEVC帧内角度模式选择方法，其特征在于，所述S2中通过训练集和均值图像对深度卷积神经网络进行训练时，以及通过测试集对深度卷积神经网络进行测试时，均通过最小二乘法函数和反向传播BP算法对深度卷积神经网络进行更新与求解。

5.根据权利要求1所述的HEVC帧内角度模式选择方法，其特征在于，所述S4中，选取数量最多的前3个角度模式组成角度模式候选列表。

6.根据权利要求5所述的HEVC帧内角度模式选择方法，其特征在于，所述S4中，当数量最多的前3类角度模式中不包含Planar模式和/或DC模式时，将Planar模式和/或DC模式添加至角度模式候选列表。