文件名称：论文研究-基于随机森林分类的HEVC帧内CU快速划分算法.pdf
文件大小：1.2MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-28 01:50:09
论文研究
针对HEVC帧内编码中递归式四叉树编码单元（Coding Unit，CU）划分引起的高计算复杂度问题，提出了基于随机森林分类（Random Forest Classifier，RFC）的CU快速划分算法。该算法包括模型离线训练和CU快速编码算法两部分。在模型离线训练中，将CU最佳划分结果（ 1，－1）作为分类标签，将当前CU的对比度、逆差矩和熵信息作为特征属性，训练RFC模型。在编码时，提取当前CU的特征属性值，利用训练好的RFC模型快速预测当前CU的划分结果。实验结果表明，该算法与HEVC的标准算法相比，在保证编码质量的前提下，平均可以节约45.18%的编码时间。