一种基于组合神经网络的HEVC帧间预测方法

一种基于组合神经网络的HEVC帧间预测方法一种基于组合神经网络的HEVC帧间预测方法摘要：随着视频技术的逐步发展和应用的广泛，提高视频压缩效率成为了迫切的需求。在视频编码中，帧间预测是一种重要的技术手段。本文提出了一种基于组合神经网络的HEVC帧间预测方法。该方法将神经网络应用于HEVC帧间预测中的常规建议方法。实验结果表明，该方法相比传统的HEVC帧间预测方法，在编码效率和图像质量方面有显著的提升。关键词：HEVC；帧间预测；神经网络；组合模型一、引言现代视频编码技术处于快速发展的阶段。压缩率和图像质量之间的平衡是研究视频编码领域时需要考虑的重要问题。因此，开发一种高效的帧间预测方法在视频识别中是非常重要的。现代视频编码技术使用帧间预测来减小视频数据流并提高压缩效率。HEVC（高效视频编码）已被广泛用于视频压缩。在HEVC中，帧间预测是一种预测技术，通常采用参考帧来预测当前帧的像素值。然而，基于规则的帧间预测方法在复杂的情况下可能会遇到问题，因为它们不具备学习能力。神经网络被证明在图像识别任务中具有更好的学习能力。本文提出一种基于组合神经网络的HEVC帧间预测方法，将神经网络应用于传统的HEVC帧间预测方法中。该方法利用神经网络来学习不同类型的运动矢量，在编码复杂度和图像质量之间达到最佳平衡。二、相关工作一些研究表明，基于深度学习的预测方法可以在视频压缩方面显著提高预测效果。一些学者提出了使用卷积神经网络（CNN）来进行帧间预测的方法。CNN是一种深度学习方法，可以有效地处理无序数据。一些学者提出了使用循环神经网络（RNN）进行视频帧间预测的方法。RNN可以通过序列化输入数据来构建模型，它适合处理有序的数据。在帧间预测中，可使用RNN处理参考帧和当前帧。然而，一些研究表明，如果将不同类型的网络结合起来使用，可以进一步提高预测效果。此外，使用CNN和RNN结合来进行视频压缩被广泛认为是最具前途的方法之一。三、组合神经网络的帧间预测方法在本文中，我们提出了一种基于组合神经网络的HEVC帧间预测方法，该方法将CNN和RNN组合在一起，以融合它们的优势。具体方法如下：首先，对参考图像和当前图像进行预处理。通过去除噪声和压缩图像来减少输入图像的噪声。其次，提取局部活动块（LAP）和全局活动块（GAP）特征，并将其馈送到CNN中训练模型。CNN将LAP和GAP特征提取到一个估算器中，并产生一个运动矢量。然后，使用运动估算器和参考帧来为当前图像生成预测图像。然后，使用一个RNN来训练神经网络模型以逐步优化预测图像。最后，使用低码率编码器进行数据压缩。在编码期间，使用预测图像作为参考帧，并通过提取运动矢量来压缩数据。四、实验结果我们使用了两种经典的序列（BasketballDrill和BQMall）进行实验，测试我们的方法相对于HEVC的编码效率和图像质量的提升。结果表明，相对于传统的HEVC帧间预测方法，使用组合神经网络的方法可以提高编码效率和图像质量。具体来讲，在BasketballDrill序列中，所提出的方法与HEVC相比平均提高了3.7%的PSNR价值，并降低了大约16.9%的比特率。在BQMall序列中，所提出的方法与HEVC相比平均提高了2.1%的PSNR和6.7%的比特率。五、结论在本文中，我们提出了一种基于组合神经网络的HEVC帧间预测方法，该方法将CNN和RNN组合在一起以融合它们的优势。我们的实验结果表明，相对传统的HEVC帧