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基于深度学习的端到端压缩

更新时间：2026-03-26 19:42:26 大小：21K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：深度学习 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

一、引言

随着视频业务的快速发展，传统的基于块的混合编码框架（如H.264/AVC、H.265/HEVC、H.266/VVC）在压缩效率提升方面逐渐面临瓶颈。近年来，深度学习技术凭借其强大的特征学习和非线性映射能力，为视频压缩领域带来了新的发展机遇。端到端视频压缩作为一种新兴的编码范式，旨在通过深度学习模型实现从原始视频到压缩码流的端到端优化，有望突破传统编码框架的性能极限。VVC/H.266作为当前最新的视频编码标准，虽然在传统编码工具上进行了全面升级，但也为深度学习技术的融合与扩展预留了空间。本文将围绕基于深度学习的端到端压缩技术，探讨其核心原理、关键技术、在VVC/H.266标准中的扩展应用以及未来发展趋势。

二、传统视频压缩与端到端压缩的对比

（一）传统视频压缩框架

传统视频压缩标准（如VVC/H.266）通常采用混合编码框架，主要由以下几个关键模块组成：

  1. 预测模块：包括帧内预测和帧间预测。帧内预测利用空间域的相关性，通过相邻像素预测当前块的像素值；帧间预测则利用时间域的相关性，通过运动估计和运动补偿技术消除帧间冗余。VVC中引入了更多的预测模式，如仿射运动补偿、ATMVP（Advanced Temporal Motion Vector Prediction）等，以提高预测精度。

  2. 变换与量化模块：对预测残差进行变换（如DCT、DST）以去相关，并通过量化减少数据量。VVC中采用了多种变换核（如4x4 DCT-IV、各种尺寸的DST-VII和DCT-VIII）以及子变换技术，提升变换效率。

  3. 熵编码模块：对量化系数、运动矢量、预测模式等语法元素进行无损压缩，VVC主要使用CABAC（Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding）熵编码。

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