【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于视频编码，涉及一种高效的多尺度ctu分区网络架构。
技术介绍
1、近年来，降低hevc的编码复杂度的方法主要分为两大类：基于启发式的方法(heuristic-based methods)和基于深度学习的方法(deep-learning-based methods)。
2、基于启发式的方法通常是通过人为提取ctu中cu的特征或者人为设置某些规则来提前终止ctu的深度划分过程。早期，gweon等人通过在亮度和色度的所有编码块标志codedblock flags(cbf)为零的情况下跳过对当前cu深度的rdcost计算来减少计算复杂度。choi等人通过判断当前cu深度下的最佳预测模式是否为skip来提前结束对该cu深度的划分。yang等人通过采用差分运动矢量和编码块标志两个特征作为cu是否划分的标准来降低编码器的复杂度。kim等人使用了具有低复杂度和低rdcost的贝叶斯决策规则来对cu的划分做出判决。zhang等人采用时空相关性进行自适应的cu深度搜索，从而降低ctu划分的复杂度。在这些方法中都试图寻找到一种影响c...
【技术保护点】
1.一种高效的多尺度CTU分区网络架构，其特征在于：其包括一级预测结构、二级预测结构以及三级预测结构，其中，所述一级预测结构用于预测64×64CU是否需要划分，所述二级预测结构用于预测32×32CU是否需要划分；所述三级预测结构用于预测16×16CU是否需要划分；
2.根据权利要求1所述的一种高效的多尺度CTU分区网络架构，其特征在于：在所述一级预测结构中，执行如下操作：
3.根据权利要求1所述的一种高效的多尺度CTU分区网络架构，其特征在于：在所述二级预测结构中，执行如下操作：
4.根据权利要求1所述的一种高效的多尺度CTU分区网...
【技术特征摘要】
1.一种高效的多尺度ctu分区网络架构，其特征在于：其包括一级预测结构、二级预测结构以及三级预测结构，其中，所述一级预测结构用于预测64×64cu是否需要划分，所述二级预测结构用于预测32×32cu是否需要划分；所述三级预测结构用于预测16×16cu是否需要划分；
2.根据权利要求1所述的一种高效的多尺度ctu分区网络架构，其特征在于：在所述一级预测结构中，执行如下操作：
3.根据权利要求1所述的一种高效的多尺度ctu分区网络架构，其特征在于：在所述二级预测结构中，执行如下操作：
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【专利技术属性】
技术研发人员：唐述，周广义，赵瑜，杨书丽，蒋忱迅，罗钧元，任川渝，韦哲韬，董文琦，梁雅琪，姚智皓，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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