[发明专利]一种基于图像复杂度的多模型融合的CU划分方法

摘要

本发明公开的一种基于图像复杂度的多模型融合的CU划分方法，包括以下步骤：根据编码块的大小选择不同的混合模型；混合模型为预先建立并训练的模型；根据选择的模型对输入的编码单元进行处理，得到的值与编码单元的真实方差相比较，从而判断图像的复杂度，对编码单元的划分情况进行预测。本发明提供一个均值模型学习图像的均值，差值模型学习图像的方差，预测CU的划分结果,如果图像的像素值存在较大的差异，说明图像包含的信息比较多，CU倾向于划分成更小的CU，如果图像的像素值几乎相等，CU的大小基本保持不变。上述方法可以优化视频编码框架中的帧内预测模式，降低视频编码框架的编码复杂度，提升视频的编码效率。