一种基于深度学习的多模式分像素插值方法
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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的多模式分像素插值方法，其步骤包括：1)差分预测网络对输入的已编码的整像素参考块采用两种模式进行预测，生成两种模式下的分像素预测值；模式一、差分预测网络预测所有目标亚像素到该整像素参考块的左上角整像素的残差，并将左上角整像素与预测残差相加，得到一组目标亚像素值；模式二、差分预测网络预测目标亚像素与该整像素参考块的左上角之外的一整像素的残差，计算对应的目标亚像素预测值；2)编码器分别使用已有插值方法生成的亚像素级参考块、模式一和模式二生成的亚像素级参考块，对待编码块进行帧间编码，然后基于三种编码的编码效果选择最佳亚像素级参考块，并将供解码器端使用的相应信息存储到码流。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的多模式分像素插值方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111698514A
申请号 ：
CN201910184099.8
公开（公告）日 ：
2020-09-22
申请日 ：
2019-03-12
授权号 ：
CN111698514B
授权日 ：
2022-04-15
发明人 ：
刘家瑛夏思烽胡越予郭宗明
申请人 ：
北京大学
申请人地址 ：
北京市海淀区颐和园路5号北京大学
代理机构 ：
北京君尚知识产权代理有限公司
代理人 ：
司立彬
优先权 ：
CN201910184099.8
主分类号 ：
H04N19/176
IPC分类号 ：
H04N19/176 H04N19/51 H04N19/146 H04N19/149 H04N19/109 G06N3/04 G06N3/08
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法律状态
2022-04-15 ：
授权
2020-10-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04N 19/176
申请日 : 20190312
申请日 : 20190312
2020-09-22 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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