公开(公告)号：CN107371022B

公开(公告)日：2020-02-14

申请号：CN201710746108.9

申请日：2017-08-26

Applicant: 同济大学

Inventor： 张冬冬 ,  段晓景

IPC: H04N19/109 ,  H04N19/119 ,  H04N19/122 ,  H04N19/147 ,  H04N19/513 ,  H04N19/59

Abstract: 本发明是一种应用于HEVC医学影像无损编码的帧间编码单元快速划分方法。本发明基于HEVC对医学影像序列进行无损编码，并使用编码帧间2N×2N模式和SKIP模式后得到的编码信息对当前编码单元(Coding Unit,CU)是否划分进行提前决策。本发明从编码帧间2N×2N模式和SKIP模式后得到的编码信息中提取了八个特征，并利用上述特征针对划分深度为0、1、2的CU分别离线训练了决策树分类模型来决策是否终止当前CU划分。该方法可以显著的减少HEVC医学影像帧间编码的计算复杂度。

公开(公告)号：CN107371022A

公开(公告)日：2017-11-21

申请号：CN201710746108.9

申请日：2017-08-26

Applicant: 同济大学

Inventor： 张冬冬 ,  段晓景

IPC: H04N19/109 ,  H04N19/119 ,  H04N19/122 ,  H04N19/147 ,  H04N19/513 ,  H04N19/59

Abstract: 本发明是一种应用于HEVC医学影像无损编码的帧间编码单元快速划分方法。本发明基于HEVC对医学影像序列进行无损编码，并使用编码帧间2N×2N模式和SKIP模式后得到的编码信息对当前编码单元(Coding Unit,CU)是否划分进行提前决策。本发明从编码帧间2N×2N模式和SKIP模式后得到的编码信息中提取了八个特征，并利用上述特征针对划分深度为0、1、2的CU分别离线训练了决策树分类模型来决策是否终止当前CU划分。该方法可以显著的减少HEVC医学影像帧间编码的计算复杂度。