计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
13期
100-102,133
,共4页
H.264%帧内编码%模式选择%BP神经网络
H.264%幀內編碼%模式選擇%BP神經網絡
H.264%정내편마%모식선택%BP신경망락
H.264/AVC采用17种预测模式和率失真优化模型来进行帧内模式的选择,复杂度很高.目前的快速帧内模式选择算法能有效减少模式选择的复杂度,但还存在很大的不足.提出了一种基于BP神经网络的快速帧内模式选择算法.该算法使用BP神经网络对大量视频序列预先训练的结果对宏块进行预判,得出当前宏块采用Intra16x16或Intra4x4模式,然后使用Pan Feng的方法判断具体选择何种模式.实验结果表明,该算法在保证视频质量几乎不变(PSNR平均降低约0.01 dB)的同时,可以有效减少计算复杂度,与JM86相比减少75%～83%,与Pan Feng的方法相比减少30%-70%.
H.264/AVC採用17種預測模式和率失真優化模型來進行幀內模式的選擇,複雜度很高.目前的快速幀內模式選擇算法能有效減少模式選擇的複雜度,但還存在很大的不足.提齣瞭一種基于BP神經網絡的快速幀內模式選擇算法.該算法使用BP神經網絡對大量視頻序列預先訓練的結果對宏塊進行預判,得齣噹前宏塊採用Intra16x16或Intra4x4模式,然後使用Pan Feng的方法判斷具體選擇何種模式.實驗結果錶明,該算法在保證視頻質量幾乎不變(PSNR平均降低約0.01 dB)的同時,可以有效減少計算複雜度,與JM86相比減少75%～83%,與Pan Feng的方法相比減少30%-70%.
H.264/AVC채용17충예측모식화솔실진우화모형래진행정내모식적선택,복잡도흔고.목전적쾌속정내모식선택산법능유효감소모식선택적복잡도,단환존재흔대적불족.제출료일충기우BP신경망락적쾌속정내모식선택산법.해산법사용BP신경망락대대량시빈서렬예선훈련적결과대굉괴진행예판,득출당전굉괴채용Intra16x16혹Intra4x4모식,연후사용Pan Feng적방법판단구체선택하충모식.실험결과표명,해산법재보증시빈질량궤호불변(PSNR평균강저약0.01 dB)적동시,가이유효감소계산복잡도,여JM86상비감소75%～83%,여Pan Feng적방법상비감소30%-70%.
