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公开(公告)号:CN105306946A
公开(公告)日:2016-02-03
申请号:CN201510759685.2
申请日:2015-11-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04N19/33 , H04N19/176
Abstract: 本发明公开一种基于均方误差门限的质量可分级视频编码方法,其利用模式矢量大小不同对于重建图像质量的影响,对于不同质量层采用具有不同大小模式矢量的特征模式库进行编码,从而实现视频质量可分级。首先,对视频图像进行分块,对于基本层采用具有较大模式矢量的特征模式库进行编码;通过与均方误差门限比较,对于均方误差较大的图像块进一步分割,采用具有较小模式矢量的特征模式库对这些分割后的图像块进行编码形成增强层。本发明只需要对图像块进行搜索匹配最佳模式矢量,并对索引进行编码,摒弃了现有非常复杂的帧内预测、帧间预测和层间预测,大大降低了复杂度,提升了压缩性能。
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公开(公告)号:CN105306946B
公开(公告)日:2018-06-22
申请号:CN201510759685.2
申请日:2015-11-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04N19/33 , H04N19/176
Abstract: 本发明公开一种基于均方误差门限的质量可分级视频编码方法,其利用模式矢量大小不同对于重建图像质量的影响,对于不同质量层采用具有不同大小模式矢量的特征模式库进行编码,从而实现视频质量可分级。首先,对视频图像进行分块,对于基本层采用具有较大模式矢量的特征模式库进行编码;通过与均方误差门限比较,对于均方误差较大的图像块进一步分割,采用具有较小模式矢量的特征模式库对这些分割后的图像块进行编码形成增强层。本发明只需要对图像块进行搜索匹配最佳模式矢量,并对索引进行编码,摒弃了现有非常复杂的帧内预测、帧间预测和层间预测,大大降低了复杂度,提升了压缩性能。
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公开(公告)号:CN104954801A
公开(公告)日:2015-09-30
申请号:CN201510336278.0
申请日:2015-06-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04N19/513 , H04N19/105
Abstract: 本发明的基于去均值的模式矢量预处理和多模式库的图像/视频编码方法,在初始模式库之前,先令各训练矢量减去其均值,然后再根据去均值后的训练矢量的均方差大小将训练矢量排序分类,再从中抽取模式矢量组成初始模式库,在对图像/视频进行编码时使用多个具有不同尺寸模式矢量的模式库。本发明能够提高模式库中模式矢量的利用效率,并且能够根据图像的结构特征选择最合适的模式库编码,同时满足了对于图像/视频质量和压缩率的双重需求。
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