[发明专利]基于支持向量机的AVS到HEVC优化视频转码方法有效
申请号: | 201510215888.5 | 申请日: | 2015-04-30 |
公开(公告)号: | CN104837019B | 公开(公告)日: | 2018-01-02 |
发明(设计)人: | 解蓉;罗瑞;张文军;张良 | 申请(专利权)人: | 上海交通大学 |
主分类号: | H04N19/40 | 分类号: | H04N19/40;H04N19/147;H04N19/103 |
代理公司: | 上海交达专利事务所31201 | 代理人: | 王毓理,王锡麟 |
地址: | 200240 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 一种基于支持向量机的AVS到HEVC优化视频转码方法,通过采集AVS码流的特征向量,并利用支持向量机对其进行学习并得到训练模型,将提取出的AVS特征向量分为在HEVC中相应位置的CU划分或不划分两类,在转码阶段以训练模型预测CU是否需要划分,当得到当前CU需要划分时,再在当前HEVC的深度下分别进行2N×2N模式和SKIP模式计算,并从这两种模式中选择出最优预测模式,当预测得到当前CU不需要进行划分,则按照HEVC标准编码过程进行最优模式选择。本发明结合了机器学习基本思想,将整个转码过程分为了训练阶段和转码阶段,通过学习得到训练模型,预测HEVC中CU的划分,并结合快速模式选择算法,既提高了转码的速度,又保证了转码后视频的整体视频质量。 | ||
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【主权项】:
一种基于支持向量机的AVS到HEVC优化视频转码方法,其特征在于,通过采集AVS码流的特征向量,并利用支持向量机对其进行学习并得到训练模型,将提取出的AVS特征向量分为在HEVC中相应位置的CU划分或不划分两类,在转码阶段以训练模型预测CU是否需要划分,当得到当前CU需要划分时,再在当前HEVC的深度下分别进行2N×2N模式和SKIP模式计算,并从这两种模式中选择出最优预测模式,当预测得到当前CU不需要进行划分,则按照HEVC标准编码过程进行最优模式选择;所述的AVS特征向量采集自AVS码流,包括:宏块编码模式、运动向量和变换系数;所述的最优预测模式是指:对2N×2N和SKIP模式进行率失真比较,选择出的率失真代价最小的编码模式。
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