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基于CART决策树的HEVC帧间CU快速划分算法汇报人：2024-01-07

引言HEVC编码原理CART决策树原理基于CART决策树的HEVC帧间CU快速划分算法实验与分析结论与展望contents目录

01引言

随着高清视频的普及，HEVC作为新一代的视频编码标准，能够提供更高的压缩效率和更好的图像质量。然而，其计算复杂度较高，对实时处理提出了挑战。高效视频编码标准（HEVC）的应用在HEVC中，帧间编码单元（CU）的快速划分对于提高编码速度和降低计算复杂度具有重要意义。因此，研究高效的CU快速划分算法对于实际应用具有重要意义。CU快速划分的重要性研究背景与意义

决策树算法的应用决策树算法在许多领域都有广泛应用，包括机器学习和数据挖掘。CART（ClassificationandRegressionTrees）是一种常用的决策树算法，具有简单、直观和易于解释的特点。CU快速划分的研究现状目前，已有许多研究工作致力于HEVC的CU快速划分。其中，基于规则的方法和基于机器学习的方法是两种主要的研究方向。基于规则的方法通过预设的规则进行CU划分，而基于机器学习的方法则利用训练数据进行模型训练，然后利用模型进行预测。相关工作概述

02HEVC编码原理

03变换单元变换单元用于对预测残差进行变换和量化，以进一步压缩数据。01编码结构HEVC采用四叉树结构进行编码单元划分，每个编码单元包含一个预测单元和变换单元。02预测单元预测单元是帧间预测的基础，用于存储参考图像的像素信息。HEVC编码框架

高效压缩通过合理的CU划分，能够有效地去除图像中的空间冗余，提高压缩效率。灵活适应CU划分能够灵活适应不同大小和形状的图像内容，提高编码的适应性。快速算法合理的CU划分能够加速算法的运算过程，降低编码时间复杂度。CU划分在HEVC中的重要性

帧间预测利用已编码帧作为参考帧，对当前帧进行预测，以去除时间冗余。要点一要点二CU划分与帧间预测的关联合理的CU划分能够提高帧间预测的准确性，进而提高压缩效率。帧间预测与CU划分

03CART决策树原理

CART（ClassificationandRegressionTrees）决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它通过递归地将数据集分割成更纯的子集来构建决策树，每个内部节点对应一个特征和阈值，每个叶节点表示一个类别或回归值。在HEVC（HighEfficiencyVideoCoding）中，CART决策树被用于快速划分帧间编码单元（CU），以提高编码效率。CART决策树定义

123选择对分类贡献最大的特征作为划分标准。特征选择当满足停止条件（如纯度、节点样本数等）时，停止划分。划分停止条件为了防止过拟合，可以对决策树进行剪枝。剪枝CART决策树构建过程

分类准确率高CART决策树在许多分类任务中表现出较高的准确率。对缺失值和异常值容忍度高CART决策树在处理缺失值和异常值时表现较好，因为它们在构建树的过程中会自动忽略这些数据点。泛化能力强通过剪枝等手段，CART决策树能够避免过拟合，具有较强的泛化能力。可解释性强CART决策树的结构直观，易于理解。CART决策树的优点

04基于CART决策树的HEVC帧间CU快速划分算法

输出预处理对输入数据进行必要的预处理，如滤波、去噪等，以提高后续处理的准确性。CART决策树训练使用提取的特征训练CART决策树模型。CU划分根据训练好的CART决策树模型，对当前帧进行快速帧间CU划分。当前帧的图像数据和相关信息。输入特征提取从预处理后的数据中提取与帧间CU划分相关的特征，如运动矢量、纹理信息等。划分后的CU结构和相关信息。算法总体流程

特征选择对提取的特征进行标准化处理，以消除不同特征之间的量纲差异。特征标准化特征降维为了减少计算复杂度和提高分类性能，可以采用特征降维技术，如主成分分析（PCA）等。选择与帧间CU划分密切相关的特征，如运动矢量、纹理信息、边缘信息等。特征选择与预处理

使用历史帧的图像数据和对应的CU划分结果作为训练数据集。训练数据集使用训练数据集训练CART决策树模型，通过不断剪枝和优化，提高模型的泛化能力。CART决策树训练对于当前帧的图像数据，使用训练好的CART决策树模型进行快速预测，得到初步的CU划分结果。预测CART决策树训练与预测

基于阈值的划分根据CART决策树预测结果，设置合适的阈值进行快速划分。基于聚类的划分将预测结果进行聚类处理，根据聚类结果进行快速划分。动态调整策略根据当前帧的图像特性和运动信息，动态调整阈值或聚类参数，以获得更好的划分效果。CU快速划分策略

05实验与分析

实验数据集与环境数据集使用JM和DFD两个标准HEVC测试序列作为实验数据集，每个序列包含不同分辨率和帧率的视频。实验环境在具有8