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| 編輯推薦： |
1.H.264秒转HEVC：机器学习赋能，旧片新生！
2.更低码率，更高清晰：视频压缩技术的三重突破！
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| 內容簡介： |
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在视频制作技术和显示技术都突飞猛进的大环境下，视频编码作为视频应用的关键技术之一，面临着越来越大的压力。目前已发布的高性能视频编码标准（High Efficiency Video Coding，HEVC）相比上一代视频编码标准H.264/AVC在同等视频质量下能够降低50%左右的码率，可以在一定程度上缓解视频编码技术目前面临的压力。从应用的角度讲，HEVC作为要在实际网络通信中使用的视频压缩编码技术，人们总希望其压缩效率能进一步提升。因此，如何在HEVC的基础上充分利用现有视频传输的带宽及进一步提升压缩效率，是业界需要不断面对的问题。另外，H.264/AVC是目前全世界应用最广泛的视频编码技术，为了共享已有的视频资源，从H.264/AVC到HEVC的视频格式转码技术也是研究的一个热点方向。《视频压缩效率提升技术》针对以上问题分别研究了结合HEVC的视频编码框架压缩效率提升和HEVC码率控制问题，同时还提出了一种H.264/AVC到HEVC的转码算法。
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| 關於作者： |
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林宏伟，男。出生年月：1983.02。学历：博士，博士毕业学校：四川大学。工作单位：西北民族大学，电气工程学院。职称：副教授。
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| 目錄：
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一、 H.26X 系列标准
二、 MPEG 系列标准
第三节 HEVC 视频编码标准
一、预测编码
二、变换与量化
三、熵编码
第四节 超分辨率重建技术概述
一、时域超分辨算法
二、空域超分辨算法
第五节 研究现状
第六节 各章主要内容
第二章 结合时域超分辨率与HEVC 编码信息的视频编码
算法
第一节 引言
第二节 编码端自适应帧抽取算法
第三节 基于HEVC 运动估计信息的帧恢复策略研究
一、 HEVC 中的运动估计
二、基于HEVC 运动估计信息的运动补偿插帧
第四节 结合FRUC 与HEVC 标准的新型视频压缩编
码算法
一、运动矢量分类
二、不可靠MV 块的融合
三、基于多连续帧的双向运动估计算法
四、运动矢量平滑
五、自适应块覆盖运动补偿插帧
六、闭塞区域的处理
七、本章算法具体流程
第五节 实验结果和分析
第六节 总结
第三章 结合空域超分辨率与HEVC 编码信息的视频编码
算法
第一节 引言
第二节 结合空域超分辨率与HEVC 编码信息的视频
编码算法
一、基于深度学习与梯度转换的超分辨率重建算法
二、自适应关键帧选择
三、基于块补偿的视频后处理算法 （BIPP）
第三节 实验结果和分析
第四节 总结
第四章 图像复杂度自适应的HEVC 低延迟I 帧码率控制
算法
第一节 引言
第二节 HEVC 码率控制原理及模型
一、码率控制基本原理
二、HEVC 码率控制模型
第三节 I 帧复杂度估计模型
一、I 帧空域复杂度
二、I 帧时域复杂度
第四节 本章所提I 帧码率控制算法
一、帧层比特分配
二、LCU 行层比特分配
三、 LCU 层比特分配
四、量化参数QP 的计算
五、参数更新
六、本章算法具体流程
第五节 实验结果和分析
第六节 总结
第五章 基于机器学习的H.264/AVC 到HEVC 转码算法
第一节 引言
第二节 本章所提转码算法
第三节 CU 深度预测训练
第四节 基于信息增益的特征选择
一、候选特征总结
二、基于信息增益（IG）的特征选择
第五节 基于MV 再利用的快速运动估计
一、 H.264/AVC 中MV 直接映射到HEVC 时的PU
二、H.264/AVC 中相同形状/ 大小块对应MV 映射到
HEVC 时的PU
三、H.264/AVC 中不同形状/ 大小块对应MV 映射到
HEVC 时的PU
第六节 实验结果和分析
第七节 总结
第六章 总结与展望
第一节 总结
第二节 展望
参考文献
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