《一種基於強化學習的視頻圖像編碼壓縮效率提升方法》是杭州微幀信息科技有限公司於2018年4月3日申請的專利，該專利公布號為CN110430398B，專利公布日為2019年11月8日，發明人是劉佳揚;李靖;莊育珊;劉禹;彭斌;金星;朱政;劉宇新。
基本介紹
- 中文名：一種基於強化學習的視頻圖像編碼壓縮效率提升方法
- 授權公告號：CN110351558B
- 授權公布日：2021.05.25
- 申請號：2018102915287
- 專利權人：杭州微幀信息科技有限公司
- 申請日：2018.04.03
- 地址：310000浙江省杭州市西湖區西斗門路3號天堂軟體園D幢18樓D座
- 發明人：陳宇;梅元剛;金星;朱政;丁丹丹
- 分類號：H04N19/124(2014.01)I;H04N19/176(2014.01)I;H04N19/70(2014.01)I
- 同一申請的已公布的號：CN110351558A
- 申請公布日：2019.10.18
對比檔案,專利摘要,
對比檔案
CN 107734333 A,2018.02.23; US 6775415 B1,2004.08.10; CN 107613299 A,2018.01.19; CN 106937115 A,2017.07.07; CN 103324085 A,2013.09.25; JP 2006094541 A,2006.04.06; CN 104679863 A,2015.06.03
專利摘要
本發明公開了一種基於強化學習的視頻圖像編碼壓縮效率提升方法，針對不同圖像內容分塊最最佳化關鍵編碼策略參數。創建分別用於預測策略值，和判別策略值好壞的神經網路，即預測網路和判別網路。預測網路作為編碼器的前處理模組，輸入圖像的原始像素值，輸出圖像各個分塊的最最佳化策略參數，不需要編碼器的反饋。編碼結果評分是在對整幀視頻圖像，或者整段視頻圖像編碼完成之後，得到的壓縮效率綜合評分。整個環節與編碼器耦合弱，易於實施，可以與主流視頻或圖像編碼標準結合，有效提升編碼壓縮效率。本發明在編碼時只需要預測網路執行決策過程，速度較快，並且具有較高的魯棒性。
