基于学习模型的3D-HEVC提前Merge模式优化算法：编码效率与时间降低41.9%

本文主要探讨的是"基于学习模型的3D-HEVC提前Merge模式终止算法"，这是一种针对3D高效视频编码（3D-HEVC）的创新优化策略。3D-HEVC是HEVC标准的扩展，旨在提升3D视频的压缩效率，然而其编码计算复杂度较高，这对实际应用提出了挑战。为了有效降低这种复杂度，研究者提出了一种新的方法。 算法的核心步骤包括： 1. 特征提取：首先，通过Merge模式对编码后的3D视频残差信号进行处理，将其视为重要的特征信息。这种残差信号反映了编码过程中的重要变化，是学习模型的基础。 2. 学习模型构建：利用当前编码帧中已编码编码单元（CU）的最优Merge模式残差信号，构建一个学习模型。这个模型旨在捕捉并理解不同模式下残差信号的模式和规律，以便后续的预测。 3. 预测与决策：对于当前CU的Merge模式，提取其残差信号后，利用之前建立的学习模型来预测该模式是否是最优选择。如果模型预测非最优，就可能提前终止该模式的编码过程，从而节省计算资源。 通过实验验证，这种提前Merge模式终止算法在纹理视点和深度图编码上分别实现了41.9%和24.3%的时间降低，而且编码性能损失非常小，几乎可以忽略不计。与现有提前Merge模式算法相比，新算法不仅进一步降低了3D-HEVC的编码时间，而且由于其设计简洁、易于集成，具有更高的实用价值，可以直接应用于3D-HEVC的实际测试模型中。 这项工作结合了机器学习的方法，为解决3D视频编码的计算效率问题提供了一个有效且实用的解决方案，对于推动3D视频技术的实际应用和发展具有重要意义。同时，它也为其他领域的视频编码优化提供了新的思路和技术借鉴。