基于U-Net框架的VVC帧内编码快速QTMT划分
图像与视频处理
2023-04-07 v1 多媒体
摘要
通用视频编码（VVC）以大量复杂编码工具为代价显著提升了编码效率，尤其是灵活的四叉树加多类型树（QTMT）块划分。本文提出一种基于深度学习的算法，应用于VVC帧内编码的快速QTMT划分。我们的方案通过提前终止可能性较低的帧内预测与划分，以可忽略的BD-BR增长大幅降低编码时间。首先，推荐将重新设计的U-Net作为网络的基础框架。接着，我们设计了一个质量参数（QP）融合网络来调节QP对划分结果的影响。最后，我们采用一种精细的后处理策略以更好地平衡编码性能与复杂度。实验结果表明，我们的方案优于现有最优工作，复杂度降低44.74%至68.76%，BD-BR增加0.60%至2.33%。
引用
@article{arxiv.2304.03076,
title = {Fast QTMT Partition for VVC Intra Coding Using U-Net Framework},
author = {Zhao Zan and Leilei Huang and ShuShi Chen and Xiantao Zhang and Zhenghui Zhao and Haibing Yin and Yibo Fan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.03076},
year = {2023}
}