摘要
本发明属于体视频编码压缩相关技术领域,具体涉及一种多视点视频压缩方法及其应用,包括:根据视频首帧初始化各锚点信息;对部分锚点当前的各锚点信息分别采用预设量化偏移参数进行量化及熵编码,编码结果相加得到Loss2;对所有锚点当前各锚点信息分别加上对应量化偏移量,将每个锚点带偏移的静态、动态特征分别对应输入神经高斯静态、动态属性的mlp,得到该锚点各神经高斯的静态属性、动态属性,由动态属性得到形变属性,基于每个神经高斯的各属性信息渲染得到图片,与真实图对比得到Loss1;由两个Loss优化mlp及所有锚点信息,优化后通过哈希编码量化优化后的锚点信息并熵编码,编码结果及优化后mlp为压缩结果。本发明能极大提高压缩率。
技术关键词
视频压缩方法
多视点视频解码方法
静态特征
锚点
动态
神经网络模型
比特流
投影模型
视角
视频压缩设备
视频解码设备
视频编码
处理器
图片
参数
存储器
计算机程序产品
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
柔性车间调度方法
订单
车间调度系统
深度Q网络
贪婪策略
激光雷达点云数据
卡尔曼滤波器
扩展卡尔曼滤波
跟踪方法
坐标系
环境感知数据
人工智能汽车
融合注意力机制
安全控制方法
风险预测模型