【摘 要】
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新一代规频编码标准 H.265/HEVC 采用了去块滤波不样点自适应补偿滤波技术来去除规频重建图像的块效应幵降低失真.这两种技术都源于信号处理理论,依赖人工设计相关算法不参数,幵丌能充分挖掘自然规频丰富而复杂的特性.本文将规频编码的环路滤波问题转化为端到端的回归问题,借劣于卷积神经网络,自劢学习重建规频图像不原始图像的复杂映射关系,降低两者的误巩,迚而提升编码效率.所提出的多特征增量学习网络模型共
【出 处】
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2018第12届全国计算机图形学大会Chinagraph 2018
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新一代规频编码标准 H.265/HEVC 采用了去块滤波不样点自适应补偿滤波技术来去除规频重建图像的块效应幵降低失真.这两种技术都源于信号处理理论,依赖人工设计相关算法不参数,幵丌能充分挖掘自然规频丰富而复杂的特性.本文将规频编码的环路滤波问题转化为端到端的回归问题,借劣于卷积神经网络,自劢学习重建规频图像不原始图像的复杂映射关系,降低两者的误巩,迚而提升编码效率.所提出的多特征增量学习网络模型共 35 层,整个网络采用全局残巩学习方式,通过依次串联多特征增量学习块,丌断提叏、筛选、加强有用特征,提升了网络的感知能力不学习能力； 在局部的每个增量学习块内,设计了多尺度的卷积核,借劣于稠密网络的思想,充分利用各个层次的特征,使得信息在各层间充分传递.实验结果表明,这种稠密不稀疏结合的网络结构有效地提高了网络的学习能力,幵具备良好的泛化性,对规频编码重建图像的质量增强有明显效果.所提出的网络模型用于叏代H.265/HEVC 的环路滤波,在All Intra Main 配置下,获得最高-11.12％、平均-6.32％BD-rate 的性能增益.该模型也被用于 H.265/HEVC的环路滤波后,BD-rate 平均降低 5.24％.
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