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原创 学习笔记 | AVS3 | SbTMVP
首先将当前大小为2Mx2N编码单元划分为四个MxN的子块,接着用编码单元的四个顶点分别为每个子块找到对应的时域运动信息存储单元,即参考图像队列1中参考索引值为0的图像中的与顶点亮度样本坐标位置相同的亮度样本所在的时域运动信息存储单元,然后对对应时域运动信息存储单元中的运动矢量进行缩放以得到对应子块的运动矢量。同样以32x16 CU为例(如下图),均分为四个子块,取四个顶点坐标,以该坐标为索引找到TMVP map中的mv信息(注意:TMVP map是以16x16粒度存储信息的)。
2025-03-10 14:07:11
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原创 学习笔记 | VVC帧间预测 | DMVR
DMVR技术要点请参考VVC标准文档,本文仅记录学习过程。 1)功能理解 修正Merge模式下双向MV的准确性。是标准操作,编码端和解码端都需要根据相同的过程进行处理。 在满足条件时,在Merge MV的基础上分子块进行MV细化: 搜索到最优的MV偏移量,修正Merge MV 使用修正后的MV进行预测,作为实际的预测值 2)VTM代码流程图 3)结果 CU满足DMVR条件时,只有Merge MV会受影响,此时的CU会按子块进行细化然后生成最终预测结果。 暂时未找到合适的码流做直观演示。.
2021-09-14 19:30:04
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原创 学习笔记 | VVC帧间预测 | AMVR
AMVR技术要点请参考VVC标准文档,本文仅记录学习过程。 1) 功能理解 H266 亮度MV默认采用 1/4 像素精度(内部计算时采用1/16像素精度),而AMVR就是对每个cu依次按照整像素、4倍像素、半像素的精度进行ME,再预测计算RDCost,并取最优结果。 ME时得到的MV需要按照精度进行缩放,然后再存储。 ME的一般过程是 整像素搜索 -> 1/2像素搜索 -> 1/4像素搜索。 2)VTM代码(在VTM9基础上有所改动) 在xCheckRDCostInterIMV()函数
2021-09-14 19:04:49
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The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing
2018-08-29
房价预测的BP神经网络实现_python代码
2018-08-29
ARIB STD-B66
2018-07-31
DVB:MPEG-Dash
2018-07-31
ITU-T T.800 JPEG2000
2018-07-31
空空如也
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