一种基于深度学习的帧内色度预测方法.pdfVIP

下载本文档

13
0
约2.06万字
约 16页
2024-04-10 发布于四川
举报
版权申诉

一种基于深度学习的帧内色度预测方法.pdf

1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

本发明公开了一种基于深度学习的帧内色度预测方法，基于神经网络的跨分量预测方案，适用于H.266/VVC视频编码标准，该预测方法的输入为重建的亮度分量和临近已重建的亮度和色度分量，输出为当前编码块的色度分量，为了充分利用VVC在进行帧内色度预测时的相关特性，本发明设计了基于三个分支的注意力神经网络结构，包括跨分量边界分支、亮度卷积分支、注意力模块以及预测分支，分别用于提取临近亮度分量与色度分量的特征，以充分利用已重建临近块的信息；提取已重建亮度分量的特征，充分学习分量间的相关性；将跨分量边界分支和

(19)国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN117853976A

(43)申请公布日2024.04.09

(21)申请号202410012769.9

(22)申请日2024.01.04

(71)申请人杭州电子科技大学

地址3100