【摘 要】
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新一代视频编码标准H.265/HEVC采用了去方块滤波与样点自适应补偿滤波技术来去除视频重建图像的块效应并降低失真.这两种技术都源于信号处理理论,依赖人工设计相关算法与参数
【机 构】
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杭州师范大学信息科学与工程学院,广州玖的数码科技有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB1002803);国家级大学生创新创业训练计划项目(201810346015)~~
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新一代视频编码标准H.265/HEVC采用了去方块滤波与样点自适应补偿滤波技术来去除视频重建图像的块效应并降低失真.这两种技术都源于信号处理理论,依赖人工设计相关算法与参数,并不能充分挖掘自然视频丰富而复杂的特性.本文将视频编码的环路滤波问题转化为端到端的回归问题,借助于卷积神经网络,自动学习重建视频图像与原始图像的复杂映射关系,降低两者的误差,进而提升编码效率.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差学习方式,通过依次串联多特征增量学习块,不断提取、筛选,加强有用特征,提升网络的感知
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