原创 基於學習的編碼（六）：DRNLF
基於學習的編碼（六）：DRNLF 本文算法來自JVET-L0242，dense residual convolutional network based in-loop filter (DRNLF)用於VTM的環路濾波中，用在DBF之後，
2020-07-07 10:57:02
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原创 SAR、PAR和DAR
PAR(PictureAspect Ratio): 圖像縱橫比； DAR(Display Aspect Ratio):顯示縱橫比； SAR(Sample Aspect Ratio):樣點縱橫比； 注意：有的地方將PAR作爲像素縱橫比，SA
2020-07-02 15:59:33
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原创 參考圖像詳解
由於幀間預測的需要，編碼當前幀時需要參考其他幀，這些被參考的幀稱爲當前幀的參考幀。在前面一節DPB中我們知道，DPB中包含參考圖像和非參考圖像。 參考圖像集（Reference Picture Set，RPS）:RPS中包含DPB內的參考
2020-07-02 15:59:33
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原创 VPS參數集
HEVC在H.264/AVC的基礎上引入了視頻參數集(Video Parameter Set,VPS)。這樣HEVC共定義了3類參數集：視頻參數集(Video Parameter Set,VPS)、序列參數集(SequenceParame
2020-07-02 15:59:33
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原创 HM內CU的數據結構
HM是H.265/HEVC的官方參考軟件，H.265是基於塊的混合編碼標準，以CTU爲單位進行四叉樹劃分，H.265中規定最大的CTU爲64x64。在HM中CTU的信息保存在TComDataCU類中，TComDataCU類的定義（定義太長
2020-07-02 15:59:22
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原创 VVC之SCC（一）：IBC
VVC之SCC（一）：IBC Intra block copy(IBC)是屏幕內容編碼(Screen Content Coding,SCC)的主要技術之一。IBC是塊級的編碼模式，在編碼端會使用塊匹配(Block Matching,BM)
2020-07-02 15:59:22
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原创 VVC之SCC（二）：RDPCM
VVC之SCC（二）：RDPCM VTM5中對SCC支持supports quantized residual differential pulse coded modulation (RDPCM)技術。 當允許使用RDPCM時，如果CU
2020-07-02 15:59:22
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原创 碼率控制（五）：流體流量模型
碼率控制（五）：流體流量模型 碼率控制的主要作用就是適應帶寬需求來壓縮碼率，防止網絡頻繁丟包 流體流量模型就是模擬比特數據在網絡和緩存器中的狀態，下面從解碼端的視角來說明。 HRD( hypothetical reference de
2020-07-02 15:59:21
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原创 基於學習的編碼（五）：MCNN
基於學習的編碼（五）：MCNN 本文介紹的算法來自JVET-P0489，是對基於學習的編碼（三）：ACNNLF的改進。ACNNLF是在線（online）訓練，而MCNN是離線（offline）訓練。 網絡結構 MCNN（Multiple
2020-07-02 15:59:20
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原创 基於學習的編碼（二）：使用CNN對intra frame進行環路濾波
基於學習的編碼（二）：使用CNN對intra frame進行環路濾波 本文算法來自JVET-O0157 介紹 爲了取代VVC環路濾波中的去方塊濾波（DBF）提出來一種下采樣的CNN濾波器。該CNN濾波器在降低神經網絡複雜度的同時能保持編碼
2020-07-02 15:59:19
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原创 使用ffmpeg繪製運動向量MV
使用ffmpeg繪製運動向量MV 本文將使用ffmpeg提取每幀視頻的運動向量MV，並使用opencv將其繪製出來。 運動向量MV 瞭解視頻編碼的人都對運動向量不陌生，它是在進行幀間預測時標記當前塊和參考塊位置關係的一個向量。幀間預測包括
2020-07-02 15:59:19
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原创 基於學習的編碼（三）：ACNNLF
基於學習的編碼（三）：ACNNLF 本文算法來自JVET-M0566提案，介紹了一種adaptive convolution neural network loop filter(ACNNLF)網絡進行環路濾波。 介紹 ACNNLF方法會
2020-07-02 15:59:19
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原创 HVS的真相
HVS的真相 人眼視覺系統（ human visual system，HVS）是人類通過感知光線形成視覺的系統，是人類捕獲外界信息最關鍵的系統之一。HVS在視頻編碼的主觀優化中發揮重要作用。關於HVS有以下特性不得不知： HVS對高頻信
2020-07-02 15:59:19
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原创 基於學習的編碼（一）：使用CNN進行環路濾波
基於學習的編碼（一）：使用CNN進行環路濾波 本文介紹一種在VVC環路濾波中使用CNN的技術，該算法來自於JVET-O0056 CNNLF 該卷積網絡模型稱爲CNNLF，用於VVC的環路濾波的ALF階段之後，如下圖所示。 CNNLF
2020-07-02 15:59:18
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原创 基於學習的編碼（四）：WSE-CNNLF
基於學習的編碼（四）：WSE-CNNLF 本文算法來自JVET-N0133，提出了一個CNN模型WSE-CNNLF(Wide-activated Squeeze-and-Excitation Convolutional Neural Ne
2020-07-02 15:59:18
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