基于随机森林分类的HEVC帧内CU快速划分算法

发布时间：2018-06-05 06:04

  本文选题：随机森林 + 快速编码　； 参考：《计算机工程与应用》2017年21期

【摘要】：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。
[Abstract]:To solve the problem of high computational complexity caused by recursive quadtree coding unit (HEVC) in intra frame coding, a fast CU partition algorithm based on Random Forest Classifier (RFC) is proposed. The algorithm includes two parts: model off-line training and CU fast coding algorithm. In off-line training, the optimal partition result of CU (1 / 1) is used as the classification label, and the contrast, deficit moment and entropy information of the current CU are used as the feature attributes to train the RFC model. In coding, the characteristic attribute values of the current CU are extracted, and the division results of the current CU are predicted quickly by using the trained RFC model. Experimental results show that the algorithm can save an average of 45.18% of coding time on the premise of ensuring coding quality compared with the standard algorithm of HEVC.
【作者单位】： 中北大学计算机与控制工程学院;中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室;
【基金】：2015年度山西省高校科技创新项目(No.20151101)
【分类号】：TN919.81

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本文编号：1980900