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公开(公告)号：CN104202612B
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201410151037.4
申请日：2014-04-15
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: H04N19/96 , H04N19/597 , H04N19/187
Abstract: 本发明公开了一种基于四叉树约束的编码单元的划分方法及视频编码方法。编码单元的划分方法包括步骤：输入两个以上视点视频纹理图像和深度图像序列；记录各独立视点的最大编码单元的划分层次信息；获取最大编码单元中各个存储单元在独立视点中的匹配单元；得到最大编码单元对应的子分块的初步划分层次图；利用四叉树约束条件对初步划分层次图进行校正；输出当前编码视点各最大编码单元的划分。视频编码方法中对编码单元的划分采用上述划分方法。本发明利用独立视点的编码单元的划分信息来帮助非独立视点进行编码单元的划分，并利用四叉树约束条件对编码单元划分层次图进行校正，避免了现有的复杂算法，加速了整个编码单元划分的过程，提高了效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103428499A
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN201310373531.0
申请日：2013-08-23
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供了一种编码单元的划分方法，包括如下步骤：A1、输入两个以上视点视频纹理图像和深度图像序列；A2、记录独立视点各最大编码单元的划分信息；A3、建立所述最大编码单元的划分信息与权重的映射；A4、获取所述最大编码单元在独立视点中的匹配单元；A5、判定当前待编码的非独立视点纹理图像中各待编码的最大编码单元对应的子分块的划分；A6、输出当前编码视点各最大编码单元的划分。本发明利用已编码的同一时刻的独立视角的CU划分的统计信息来帮助当前编码的非独立视角CU的划分，在计算上省略了穷尽迭代的非独立视角的CU划分法，从而加速了整个CU划分的过程，提高了效率。
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公开(公告)号：CN104754360B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201510137212.9
申请日：2015-03-26
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: H04N19/597 , H04N19/436 , H04N13/00
Abstract: 本发明公开了用于自由视点视频编码过程中的负载预测方法及装置，该方法包括如下步骤：输入独立视点视频的纹理图像和深度图像序列，以及非独立视点视频的纹理图像和深度图像序列；对所述独立视点视频进行编码；根据所述非独立视点视频与独立视点视频之间的相关性，利用所述非独立视点视频与独立视点视频之间的视差向量、以及所述独立视点视频的编码结果，找到与所述独立视点视频的编码单元对应的非独立视点视频的对应帧的对应编码单元，确定对应的第n帧的理论编码负载；确定马尔科夫模型系数；计算所述非独立视点视频的第n帧的实际编码负载。本发明能够有效的提高负载预测的准确度，促进了分布式计算方法在多视点视频编码方法中的应用。
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公开(公告)号：CN103428499B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310373531.0
申请日：2013-08-23
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: H04N19/597 , H04N13/00
Abstract: 本发明提供了一种编码单元的划分方法，包括如下步骤：A1、输入两个以上视点视频纹理图像和深度图像序列；A2、记录独立视点各最大编码单元的划分信息；A3、建立所述最大编码单元的划分信息与权重的映射；A4、获取所述最大编码单元在独立视点中的匹配单元；A5、判定当前待编码的非独立视点纹理图像中各待编码的最大编码单元对应的子分块的划分；A6、输出当前编码视点各最大编码单元的划分。本发明利用已编码的同一时刻的独立视角的CU划分的统计信息来帮助当前编码的非独立视角CU的划分，在计算上省略了穷尽迭代的非独立视角的CU划分法，从而加速了整个CU划分的过程，提高了效率。
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公开(公告)号：CN104754360A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510137212.9
申请日：2015-03-26
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: H04N19/597 , H04N19/436 , H04N13/00
Abstract: 本发明公开了用于自由视点视频编码过程中的负载预测方法及装置，该方法包括如下步骤：输入独立视点视频的纹理图像和深度图像序列，以及非独立视点视频的纹理图像和深度图像序列；对所述独立视点视频进行编码；根据所述非独立视点视频与独立视点视频之间的相关性，利用所述非独立视点视频与独立视点视频之间的视差向量、以及所述独立视点视频的编码结果，找到与所述独立视点视频的编码单元对应的非独立视点视频的对应帧的对应编码单元，确定对应的第n帧的理论编码负载；确定马尔科夫模型系数；计算所述非独立视点视频的第n帧的实际编码负载。本发明能够有效的提高负载预测的准确度，促进了分布式计算方法在多视点视频编码方法中的应用。
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公开(公告)号：CN104202612A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410151037.4
申请日：2014-04-15
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: H04N19/96 , H04N19/597 , H04N19/187
Abstract: 本发明公开了一种基于四叉树约束的编码单元的划分方法及视频编码方法。编码单元的划分方法包括步骤：输入两个以上视点视频纹理图像和深度图像序列；记录各独立视点的最大编码单元的划分层次信息；获取最大编码单元中各个存储单元在独立视点中的匹配单元；得到最大编码单元对应的子分块的初步划分层次图；利用四叉树约束条件对初步划分层次图进行校正；输出当前编码视点各最大编码单元的划分。视频编码方法中对编码单元的划分采用上述划分方法。本发明利用独立视点的编码单元的划分信息来帮助非独立视点进行编码单元的划分，并利用四叉树约束条件对编码单元划分层次图进行校正，避免了现有的复杂算法，加速了整个编码单元划分的过程，提高了效率。
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