一种基于方向梯度统计特征的快速帧内预测模式决策方法
发明专利本发明公开一种基于方向梯度统计特征的快速帧内预测模式决策方法，包括步骤：S1、在离线阶段，从N个类型的视频序列中提取训练实例，以组成训练数据集；S2、在离线阶段，利用训练数据集提取编码块CU的特征向量X＝{SOG,xQstep}和对应的类别标签y，计算局部区域的梯度方向并进行统计，以此作为该局部区域的特征，并将训练数据集划分成训练集、验证集、测试集；S3、在离线阶段，训练各不同大小编码块CU的SVM离线模型；S4、在在线阶段，提取当前待编码块CU的特征向量，并将其输入到步骤S3训练好的对应的SVM模型中，并通过SVM模型预测待编码块CU是否选择Planar模式。本发明在保证视频质量基本不变的前提下，有效地降低了VVC帧内编码时间和复杂度。
《一种基于方向梯度统计特征的快速帧内预测模式决策方法》是一发明专利，专利号为 202011561933X，当前法律状态为已售，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为王娇娇;姚英彪;杜晨杰;徐欣;冯维;许晓荣，申请日期为2020-12-25，公开（公告）日期为2021-05-07，国际专利分类号（IPC）为 H04N19/11(2014.01)I;H04N19/593(2014.01)I;H04N19/186(2014.01)I;H04N19/149(2014.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：视频压缩 传输视频数据 视频传输存储 视频编码 视频压缩 帧内预测编码 SOG H 266 VVC 降低VVC帧内编码时间。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开一种基于方向梯度统计特征的快速帧内预测模式决策方法，包括步骤：S1、在离线阶段，从N个类型的视频序列中提取训练实例，以组成训练数据集；S2、在离线阶段，利用训练数据集提取编码块CU的特征向量X＝{SOG,xQstep}和对应的类别标签y，计算局部区域的梯度方向并进行统计，以此作为该局部区域的特征，并将训练数据集划分成训练集、验证集、测试集；S3、在离线阶段，训练各不同大小编码块CU的SVM离线模型；S4、在在线阶段，提取当前待编码块CU的特征向量，并将其输入到步骤S3训练好的对应的SVM模型中，并通过SVM模型预测待编码块CU是否选择Planar模式。本发明在保证视频质量基本不变的前提下，有效地降低了VVC帧内编码时间和复杂度。
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