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[發(fā)明專利]圖像劃分方法和裝置在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202110752745.3 申請日: 2021-07-02
公開(公告)號: CN113382245A 公開(公告)日: 2021-09-10
發(fā)明(設(shè)計)人: 劉東;馮傲林;李禮 申請(專利權(quán))人: 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
主分類號: H04N19/147 分類號: H04N19/147;H04N19/149;H04N19/96;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227 代理人: 劉翠香
地址: 230026 安*** 國省代碼: 安徽;34
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 圖像 劃分 方法 裝置
【說明書】:

本申請?zhí)峁┝艘环N圖像劃分方法和裝置,本申請的方案在獲得圖像的編碼樹單元CTU之后,可以將CTU輸入到訓(xùn)練好的劃分深度識別模型,便可以得到CTU中各個基本單元的劃分深度,而基于CTU中各個基本單元的劃分深度便可以推導(dǎo)出該CTU中編碼單元的劃分方式,從而無需通過遞歸方式來確定CTU對應(yīng)的編碼單元劃分方式,也就避免了遞歸過程中頻繁計算率失真代價,從而降低了確定CTU的編碼單元劃分方式的復(fù)雜度和耗時。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種圖像劃分方法和裝置。

背景技術(shù)

HEVC(High Efficiency Video Coding,高效視頻編碼)標準是目前互聯(lián)網(wǎng)視頻數(shù)據(jù)主流的壓縮標準之一。HEVC引入了自適應(yīng)四叉樹的塊劃分技術(shù),帶來了十分可觀的編碼性能增益,同時也大幅度提升了編碼器復(fù)雜度。

自適應(yīng)四叉樹劃分在編碼過程中經(jīng)常通過率失真優(yōu)化(Rate–distortionoptimization,RDO)的方式,確定圖像的各編碼樹單元(Coding Tree Unit,CTU)的劃分方式。具體的,一幀圖像在被劃分為互不重疊的多個CTU之后,每個CTU會進一步被劃分為需要編碼的編碼單元(Coding Unit,CU),而將CTU劃分為CU是一個遞歸過程,需要遍歷CTU所有可能的CU劃分方式,并通過計算率失真代價來確定最優(yōu)的CU劃分方式。

然而,由于基于率失真優(yōu)化的方式劃分CTU需要遍歷所有的CU劃分方式,而每個CTU對應(yīng)的CU劃分方式較多,如,HEVC標準中采用的CTU尺寸(同時也是最大可能的CU尺寸)為64×64,最小CU尺寸為8×8。因此,一個CTU可能的劃分方式高達83522種,且每次計算率失真代價都需要耗費一定時長,從而使得CTU劃分過程的復(fù)雜度較高,耗時較長。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此,本申請?zhí)峁┝艘环N圖像劃分方法和裝置,以降低圖像的CTU劃分的復(fù)雜度,減少了CTU劃分編碼單元所需的時間。

為實現(xiàn)上述目的,本申請?zhí)峁┝巳缦录夹g(shù)方案:

一方面,本申請?zhí)峁┝艘环N圖像劃分方法,包括:

獲得圖像中待劃分的編碼樹單元CTU;

將所述CTU輸入到劃分深度識別模型,得到所述劃分深度識別模型預(yù)測出的所述CTU的劃分深度特征,所述CTU的劃分深度特征包括所述CTU中各基本單元對應(yīng)的劃分深度,所述CTU包括K*K個互不重疊的基本單元,且每個基本單元由L*L個像素點構(gòu)成,其中,K=2n,n為大于等于1的自然數(shù),L為大于等于2的自然數(shù);其中,所述劃分深度識別模型為利用標注有實際劃分深度特征的多個CTU樣本訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得到的,所述CTU樣本的實際劃分深度特征為基于率失真優(yōu)化方式確定出的所述CTU樣本中各個基本單元對應(yīng)的劃分深度;

基于所述CTU中各基本單元的劃分深度,確定所述CTU所需劃分出的至少一個編碼單元CU,并將所述CTU劃分為所述至少一個編碼單元CU。

又一方面,本申請還提供了一種圖像劃分裝置,包括:

劃分對象獲得單元,用于獲得圖像中待劃分的編碼樹單元CTU;

深度識別單元,用于將所述CTU輸入到劃分深度識別模型,得到所述劃分深度識別模型預(yù)測出的所述CTU的劃分深度特征,所述CTU的劃分深度特征包括所述CTU中各基本單元對應(yīng)的劃分深度,所述CTU包括K*K個互不重疊的基本單元,且每個基本單元由L*L個像素點構(gòu)成,其中,K=2n,n為大于等于1的自然數(shù),L為大于等于2的自然數(shù);其中,所述劃分深度識別模型為利用標注有實際劃分深度特征的多個CTU樣本訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得到的,所述CTU樣本的實際劃分深度特征為基于率失真優(yōu)化方式確定出的所述CTU樣本中各個基本單元對應(yīng)的劃分深度;

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