一种基于图神经网络和统计分析的VVC帧内编码快速算法 - 黎天送; 刘昊坤; 崔少国; 刘姝岑; 陈艳; 王鸿奎 (电信科学, 2024)
多功能视频编码（versatile video coding, VVC）作为最新一代的视频编码标准，通过引入多种高效的编码工具进一步提升了视频编码性能。然而，VVC标准引入了四叉树加多类型树（quadtree plus multi-type tree, QTMT）划分结构，并将帧内预测模式从35种扩展到67种，导致编码复杂度急剧上升。为降低VVC的帧内编码复杂度，首先，提出了一种基于图神经网络的帧内编码单元（coding unit, CU）划分快速算法，该算法利用高效的图神经网络模型直接预测CU的最优划分模式，从而跳过冗余的CU划分遍历。其次，提出了一种基于空间相关性和纹理特征的帧内模式选择快速算法，该算法利用平均方向方差和Sobel梯度算子确定纹理方向，并跳过部分角度预测模式，同时结合预测模式间的相关性精简率失真模式列表。实验结果表明，该算法能够在BDBR（bjontegaard delta bit rate）上升2.29%的代价下，节省64.04%的编码时间。