Resumen

Con el desarrollo de redes de banda ancha y pantallas de alta definición, las personas tienen expectativas más altas en cuanto a la calidad de las imágenes de video, lo que también plantea nuevos requisitos y desafíos para la tecnología de codificación de video. En comparación con H.265/Codificación de Video de Alta Eficiencia (HEVC), el último estándar de codificación de video, Codificación de Video Versátil (VVC), puede ahorrar un 50% de tasa de bits manteniendo la misma calidad subjetiva, pero esto conlleva una complejidad de codificación extremadamente alta. Para disminuir la complejidad, en este artículo se propone un método de decisión de tamaño de unidad de codificación (CU) rápido basado en la Distorsión Justo Perceptible (JND) y el aprendizaje profundo. Específicamente, se diseña primero un modelo híbrido de umbral JND para distinguir regiones suaves, normales o complejas. Luego, si la CU pertenece a un área compleja, se entrenan clasificadores Ultra-Esféric

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Desarrollo; Redes de banda ancha; Pantallas de alta definición; Tecnología de codificación de video; Codificación de Video Versátil (VVC); Complejidad de codificación
• Keywords:Development; Broadband networks; High-definition displays; Video coding technology; Versatile Video Coding (VVC); Encoding complexity