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基于CNN的λ域帧内码控最佳码率分配算法

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在λ域帧内码控中,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的帧内码控最佳码率分配算法.首先利用双曲线函数拟合编码树单元(Coding Tree Unit,CTU)的率失真(Rate Distortion,RD)特性.设计双分支卷积神经网络(Dual-Branch Convolutional Neural Network,DBCNN)预测率失真关键参数.然后根据帧级率失真优化(Rate Distortion Optimization,RDO),建立帧级目标码率与CTU码率分配等式关系,推导帧级拉格朗日参数λ.最后反演出最佳CTU码率分配.实验表明,该算法能够显著提高帧内码控编码性能,并具有较高码控精度.
CNN based optimal rate allocation algorithm for λ-domain intra coding rate control

H.265/HEVCintra codingconvolutional neural network(CNN)λ-domain rate controlrate-distortion(RD)

林湧、杨郑龙、罗亦茜、刘欣昱

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上海工程技术大学城市轨道交通学院,上海 201620

H.265/HEVC 帧内编码 卷积神经网络 λ域码率控制 率失真特性

张江基金

ZJ2020-ZD-009

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.09.018

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(9)
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