[发明专利]一种面向多场景的自适应决策树选择的帧间快速预测算法

摘要

一种面向多场景的自适应决策树选择的帧间快速预测算法，包括以下步骤：1）预备部分：输入一个视频测试序列，对该视频序列中CU帧间预测的各个PU模式进行概率统计，得到帧间预测各个PU模式的概率情况；2）训练部分：分若干个场景类别输入视频测试序列，针对各个场景类别的视频序列收集其CU块的相关特征，将收集到的特征进一步进行筛选和优化，再针对各个场景类别基于优化后的特征生成针对4种8×8、16×16、32×32、64×64不同CU块的决策树；3）执行部分：输入一段由各个场景所组成的视频序列，对输入视频根据视频内场景的变换进行分割，收集各个分割后视频序列CU块的相关特征并进行优化；确定是否继续遍历之后的PU预测模式，帧间预测结束。

主权项

1.一种面向多场景的自适应决策树选择的帧间快速预测算法，其特征在于，包括以下步骤：(1)预备部分：输入一个视频测试序列，对该视频序列中CU帧间预测的各个PU模式进行概率统计，得到帧间预测各个PU模式MSM、2N×2N、N×2N、2N×N、N×N、nL×2N、nR×2N、2N×nU、2N×nD的概率情况；(2)训练部分：分若干个场景类别输入视频测试序列，针对各个场景类别的视频序列收集其CU块的相关特征，将收集到的特征进一步进行筛选和优化，再针对各个场景类别基于优化后的特征生成8×8、16×16、32×32、64×64的决策树；(3)执行部分：输入一段由各个场景所组成的视频序列，对输入视频根据视频内场景的变换进行分割，收集各个分割后视频序列CU块的相关特征并进行优化；利用优化后的特征对分割后的视频序列进行场景类别判断并选择合适的决策树，若无合适的决策树则转入训练部分更新决策树；将优化后的特征数据传入针对该场景的决策树进行判断；判断完成，确定是否继续遍历之后的PU预测模式，帧间预测结束。