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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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47 篇 专利

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6 篇 郑州轻工业大学
4 篇 北京航空航天大学
3 篇 中国科学院深圳先...
2 篇 福州三龙喷码科技...
2 篇 同济大学
2 篇 宁波大学
2 篇 北京邮电大学
2 篇 晨星软件研发有限...
2 篇 重庆大学
2 篇 晨星半导体股份有...
2 篇 华为技术有限公司
2 篇 深圳广晟信源技术...
2 篇 北京工业大学
2 篇 中山大学
2 篇 中国科学技术大学
2 篇 腾讯科技有限公司
1 篇 成都博盛信息技术...
1 篇 NOT FOUND
1 篇 南华大学
1 篇 逐点半导体有限公...

作者

6 篇 张伟伟
6 篇 王祎菡
6 篇 孙丽君
6 篇 赵永博
6 篇 赵进超
6 篇 蒋斌
6 篇 吴庆岗
6 篇 常化文
6 篇 钱晓亮
6 篇 王晓
6 篇 张秋闻
6 篇 黄立勋
6 篇 崔腾耀
4 篇 王兆博
4 篇 赵冬玉
4 篇 祝世平
3 篇 张云
3 篇 朱林卫
2 篇 刘衍军
2 篇 杨晓花

语言

47 篇 中文

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详细简洁

排序：

基于JND模型的CU分割预测和模式决策纹理编码方法

基于JND模型的CU分割预测和模式决策纹理编码方法

引用

作者：张秋闻赵进超黄立勋王祎菡赵永博王兆博吴庆岗常化文蒋斌王晓张伟伟崔腾耀陈明孙丽君钱晓亮 450002 河南省郑州市金水区东风路5号

本发明提出了一种基于JND模型的CU分割预测和模式决策纹理编码方法，其步骤为：首先，启动模式决策，通过亮度JND模型、空间JND模型和时间JND模型构建纹理视频的多视图纹理JND模型；其次，根据纹理视频的内容设置多视图纹理JND模型的阈... 详细信息

标准号: CN111246218B

本发明提出了一种基于JND模型的CU分割预测和模式决策纹理编码方法，其步骤为：首先，启动模式决策，通过亮度JND模型、空间JND模型和时间JND模型构建纹理视频的多视图纹理JND模型；其次，根据纹理视频的内容设置多视图纹理JND模型的阈值，并根据阈值将纹理视频的树块分为三种类型；再根据当前树块所属类型对当前树块进行自适应CU分割；最后，根据当前树块所属的类型对自适应CU分割的树块进行快速模式决策的预测，确定树块的最佳编码模式。本发明利用JND模型分析纹理图像的树块特征，在早期阶段跳过纹理视频的一些树块，可显著降低3D‑HEVC的编码复杂度，同时视频的RD性能的损失可以忽略不计。

关键词：纹理视频纹理自适应分割最佳编码模式编码复杂度快速模式模式决策内容设置启动模式所属类型纹理编码纹理图像预测构建跳过决策视频分析

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一种快速深度图序列帧间模式选择分形编码方法

一种快速深度图序列帧间模式选择分形编码方法

引用

作者：祝世平赵冬玉 100191 北京市海淀区学院路37号

本发明提出了一种快速深度图序列帧间模式选择分形编码方法。首先使用分形视频压缩方法编码彩色视频，然后用分形视频解压缩方法解码彩色视频，以获得彩色视频各宏块编码模式，利用深度图序列帧宏块与相应彩色视频宏块编码的相关性，设... 详细信息

标准号: CN103546758B

本发明提出了一种快速深度图序列帧间模式选择分形编码方法。首先使用分形视频压缩方法编码彩色视频，然后用分形视频解压缩方法解码彩色视频，以获得彩色视频各宏块编码模式，利用深度图序列帧宏块与相应彩色视频宏块编码的相关性，设计了深度图序列帧宏块编码模式复杂度计算公式。深度图序列的I帧编码采用H.264帧内预测编码方法；深度图序列的P帧编码，首先使用Roberts算子检测对象边界，如果当前深度图序列帧宏块包含对象边界，则使用传统的全搜索编码方法，遍历所有模式，根据拉格朗日率失真优化模型获得最佳编码模式；否则计算当前深度图序列帧宏块的编码模式复杂度，针对复杂度大于阈值T与小于等于阈值T两种情况，分别在不同的有效模式中选择最佳编码模式，然后用分形法编码深度图序列帧宏块。

关键词：深度图序列帧宏块彩色视频最佳编码模式编码模式分形视频复杂度分形宏块编码模式帧间模式选择帧内预测编码复杂度计算率失真优化对象边界宏块编码检测对象模型获得有效模式解码传统的解压缩全搜索遍历压缩

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一种快速深度图序列帧间模式选择分形编码方法

一种快速深度图序列帧间模式选择分形编码方法

引用

作者：祝世平赵冬玉 100191 北京市海淀区学院路37号

标准号: CN103546758A

关键词：宏块深度图彩色视频分形编码方法编码模式最佳编码模式复杂度视频压缩方法复杂度计算视频解压缩编码深度对象边界检测对象快速深度模式选择优化模型有效模式帧内预测解码算子遍历帧间失真小于大于

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编码模式选择方法、装置以及可读存储介质

编码模式选择方法、装置以及可读存储介质

引用

作者：张涛 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本发明实施例公开了一种编码模式选择方法、装置以及可读存储介质，该方法包括：通过获取当前编码单元对应的候选编码模式列表，所述候选编码模式列表中包括M个候选编码模式，针对所述M个候选编码模式中前两个候选编码模式进行编码决策... 详细信息

标准号: CN112714312B

本发明实施例公开了一种编码模式选择方法、装置以及可读存储介质，该方法包括：通过获取当前编码单元对应的候选编码模式列表，所述候选编码模式列表中包括M个候选编码模式，针对所述M个候选编码模式中前两个候选编码模式进行编码决策，若所述前两个候选编码模式中存在最佳编码模式，则跳过对所述M个候选编码模式中剩余M‑2个候选编码模式的所述编码决策，依据所述最佳编码模式对所述当前编码单元进行视频编码，若所述前两个候选编码模式中不存在最佳编码模式，则依次对剩余M‑2个所述候选编码模式进行所述编码决策，得到最佳编码模式；采用本发明实施例，有利于降低视频编码的编码时间。

关键词：候选编码最佳编码模式编码决策编码单元视频编码编码模式选择可读存储介质跳过

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基于轻量级神经网络的动态3D点云编码模式快速确定方法及系统

基于轻量级神经网络的动态3D点云编码模式快速确定方法及系统

引用

作者：李跃阙识澄万亚平刘杰 421001 湖南省衡阳市蒸湘区常胜西路28号

基于轻量级神经网络的动态3D点云编码模式快速确定方法及系统，涉及视频编码技术领域。本发明是按照HEVC的原始编码方案进行merge/skip模式的预测编码过程，通过提取当前编码CU的特征信息并处理得到T1网络的输入特征x1，将x1输入T1网络... 详细信息

标准号: CN115550653A

基于轻量级神经网络的动态3D点云编码模式快速确定方法及系统，涉及视频编码技术领域。本发明是按照HEVC的原始编码方案进行merge/skip模式的预测编码过程，通过提取当前编码CU的特征信息并处理得到T1网络的输入特征x₁，将x₁输入T1网络得到判断结果，若T1网络判断merge/skip模式为最佳模式则跳过后续模式的决策过程直接进入划分阶段，否则继续执行inter 2N×2N模式的预测编码过程；提取当前编码CU的特征信息并处理得到T2网络的输入特征x₂，将x₂输入T2网络得到判断结果，若T2网络判断merge/skip模式或inter 2N×2N模式为最佳编码模式则跳过后续模式决策的过程直接进入划分阶段，否则继续后续模式的决策过程。与现有方法相比，本发明可大幅缩短动态3D点云的帧间编码时间。

关键词：后续模式决策过程判断结果输入特征特征信息预测编码点云跳过视频编码技术最佳编码模式编码模式继续执行快速确定神经网络网络判断原始编码帧间编码最佳模式网络决策

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基于最优停止理论的编码模式快速自动选择方法

基于最优停止理论的编码模式快速自动选择方法

引用

作者：王瀚漓衡岳 200092 上海市杨浦区四平路1239号

本发明涉及一种基于最优停止理论的编码模式快速自动选择方法，该方法包括以下步骤：1)将N个候选模式映射为持续问题中的N个变量，并获取当前待编码宏块在每个模式下对应的概率pk；2)将N个候选模式按其概率降序排列；3)应用最优停止理... 详细信息

标准号: CN102957932A

本发明涉及一种基于最优停止理论的编码模式快速自动选择方法，该方法包括以下步骤：1)将N个候选模式映射为持续问题中的N个变量，并获取当前待编码宏块在每个模式下对应的概率p_k；2)将N个候选模式按其概率降序排列；3)应用最优停止理论根据步骤2)的顺序依次检查各候选模式，计算并获得最佳编码模式和最优停止点；4)根据当前最佳编码模式和最优停止点更新参数，并返回步骤1)，直至整个视频序列编码完成。与现有技术相比，本发明具有可缩短编码时间、降低计算量、实用性强等优点。

关键词：最佳编码模式停止视频序列编码自动选择方法编码模式编码时间更新参数模式映射计算量概率宏块排列检查

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一种基于彩色视频编码模式的深度图序列分形编码方法

一种基于彩色视频编码模式的深度图序列分形编码方法

引用

作者：祝世平赵冬玉 100191 北京市海淀区学院路37号

本发明提出了一种基于彩色视频编码模式的深度图序列分形编码方法。首先用分形视频压缩方法编码彩色视频，然后用分形视频解压缩方法解码彩色视频，以获得彩色视频各宏块编码模式，利用深度图序列帧宏块与相应彩色视频宏块编码模式的相... 详细信息

标准号: CN103546747B

本发明提出了一种基于彩色视频编码模式的深度图序列分形编码方法。首先用分形视频压缩方法编码彩色视频，然后用分形视频解压缩方法解码彩色视频，以获得彩色视频各宏块编码模式，利用深度图序列帧宏块与相应彩色视频宏块编码模式的相关性建立深度图序列帧宏块的候选模式选择表。深度图序列的I帧采用H.264帧内预测编码方法；深度图序列的P帧编码，首先用Sobel算子检测对象边界，对于包含对象边界的深度图序列帧宏块，使用全搜索遍历所有模式，对于不包含对象边界的深度图序列帧宏块，采用SKIP模式预判断策略，即首先判断与之相对应的彩色宏块是否编码为SKIP模式，若是SKIP模式，则直接将当前深度图序列帧宏块的最佳编码模式设为SKIP，否则使用率失真优化算法在候选模式中找到当前深度图序列帧宏块的最佳编码模式，然后用分形法编码深度图。

关键词：深度图序列帧宏块彩色视频宏块编码模式最佳编码模式对象边界分形视频候选模式分形彩色视频编码帧内预测编码解码检测对象优化算法解压缩全搜索深度图选择表预判断使用率遍历宏块失真压缩

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基于宏块运动活跃度的编码模式快速预测方法

基于宏块运动活跃度的编码模式快速预测方法

引用

作者：沈燕 610000 四川省成都市高新区紫荆北路19号

本发明涉及视频编码领域中的编码模式的选取，其公开了一种基于宏块运动活跃度的编码模式快速预测方法，解决传统技术中在选取最佳编码模式时会增加计算复杂度的问题，该预测方法，包括：对H.264标准定义下的各个可选用的编码模式按照... 详细信息

标准号: CN103200404A

本发明涉及视频编码领域中的编码模式的选取，其公开了一种基于宏块运动活跃度的编码模式快速预测方法，解决传统技术中在选取最佳编码模式时会增加计算复杂度的问题，该预测方法，包括：对H.264标准定义下的各个可选用的编码模式按照宏块运动活跃度进行分类；首先，计算当前宏块在跳过模式下的RD代价，然后，将计算出的RD代价与预设的阈值进行比较，确定最佳编码模式所属类别，最后，在该类别中选取最佳编码模式。本发明根据宏块的运动活跃度对编码模式进行分类，对处理过程分级处理，避免了可能落选的编码模式的预测计算，同时加强了对跳过模式的预判断，优化了处理流程，显著降低了运算处理时间，有利于编码效果的提高，适用于视频图像快速编码。

关键词：编码模式最佳编码模式宏块运动活跃度宏块视频编码领域运算处理时间计算复杂度编码效果分级处理快速编码快速预测模式进行视频图像所属类别对编码对处理活跃度优化

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编码模式选择方法、装置以及可读存储介质

编码模式选择方法、装置以及可读存储介质

引用

作者：张涛 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

标准号: CN112714312A

关键词：候选编码最佳编码模式编码决策编码单元视频编码编码模式选择可读存储介质跳过

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一种视频编码的编码模式选择方法及装置

一种视频编码的编码模式选择方法及装置

引用

作者：崔岩松蔡晓霞任维政邓中亮刘欣段大高 100876 北京市海淀区西土城路10号

本发明公开了一种视频编码的编码模式选择方法及装置，属于视频编码领域。所述方法包括：当前帧是I帧时，对当前I帧的增强层进行预测编码，得到帧内最优编码模式；当前帧不是I帧时，根据编码量化步长和当前帧的前一个I帧的图像的相对复... 详细信息

标准号: CN102790878A

本发明公开了一种视频编码的编码模式选择方法及装置，属于视频编码领域。所述方法包括：当前帧是I帧时，对当前I帧的增强层进行预测编码，得到帧内最优编码模式；当前帧不是I帧时，根据编码量化步长和当前帧的前一个I帧的图像的相对复杂度计算得到当前最佳编码模式的提前终止条件，如果当前最佳编码模式的率失真代价满足提前终止条件，则将当前待检验编码模式作为帧间最优编码模式。本发明分别针对帧间、帧内编码的模式选择进行了优化，帧间模式选择则使用前一个I帧的图像相对复杂度结合编码量化步长确定提前终止条件，能够快速选择编码模式，并且能够自适应编码参数变化，能够有效提高编码速度，保证编码效率。

关键词：编码模式帧间最佳编码模式相对复杂度模式选择最优编码终止量化图像视频编码领域自适应编码编码速度编码效率参数变化结合编码进行预测快速选择视频编码待检验失真优化

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