[发明专利]一种基于深度学习特征空间的视频压缩方法有效
| 申请号： | 202110547310.5 | 申请日： | 2021-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN113298894B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 胡智昊 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00 |
| 代理公司： | 北京首捷专利代理有限公司 11873 | 代理人： | 梁婧宇;张倩楠 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习特征空间的视频压缩方法，包括：将待压缩的视频拆解为连续的图像帧，利用特征提取器提取当前图像帧的当前特征；基于当前特征与上一重建帧之间的运动信息，采用可变形卷积对上一重建帧在特征层面进行运动补偿，得到当前图像帧的预测特征；利用压缩网络对预测特征的误差在特征层面进行计算和压缩，得到初始重建特征；将初始重建特征与之前缓存的多帧参考特征进行多帧特征融合，得到最终重建特征；对最终重建特征进行帧重建，得到当前图像帧的重建帧；将压缩网络中产生的量化特征进行熵编码，得到二进制比特流。本发明将运动估计，运动补偿，残差压缩操作从像素层面转到特征层面，更具鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 特征 空间 视频压缩 方法 | ||
【主权项】：
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