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AVS2编码帧内预测模式的快速选择算法研究的任务书
任务书：
1.研究背景
随着视频压缩技术的不断发展，现代视频编码标准已经从H.264/AVC发展到了HEVC，AVS2等高效视频编码标准。在视频编码中，帧内预测模式对压缩性能具有非常重要的影响。因此，如何快速、准确地选择适合的帧内预测模式成为了视频编码研究的热点问题。
2.研究目的
本次研究旨在探究AVS2编码中帧内预测模式的快速选择算法，以提高视频编码的压缩性能和编码效率。
具体研究内容包括以下几个方面：
（1）对AVS2编码中的帧内预测模式进行梳理和总结。
（2）阐述现有的帧内预测模式快速选择算法，并比较其优缺点。
（3）提出基于机器学习和深度学习的帧内预测模式快速选择算法，并进行实验验证。
（4）讨论新算法在压缩性能和编码效率方面的优势和不足。
（5）总结并提出未来研究方向和改进意见。
3.研究方法和步骤
（1）文献综述：对AVS2编码中的帧内预测模式和快速选择算法进行综述和总结，从基础知识、发展历程、现状和问题等方面进行分析。
（2）算法设计：通过分析现有帧内预测模式的快速选择算法，提出基于机器学习和深度学习的新算法，并进行实验验证。
（3）实验设计：选择不同编码序列和码率下的视频，利用x265和JM等编码工具进行编码，并统计压缩性能指标，如均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）等，进行实验比较和分析。
（4）评估和总结：从压缩性能和编码效率两个方面进行算法评估和总结，并提出未来研究方向和改进意见。
4.预期成果
（1）基于机器学习和深度学习的AVS2帧内预测模式快速选择算法。
（2）实验数据和结果分析，包括压缩性能指标的统计和分析，以及新算法与现有算法的比较和分析。
（3）论文撰写和发表。
（4）研究报告和工作总结。
5.时间安排
本次研究方案拟定为一年时间完成，具体时间安排如下：
第一阶段：文献综述与算法设计（2个月）
第二阶段：实验设计和结果分析（6个月）
第三阶段：论文撰写和发表（4个月）
第四阶段：研究报告和工作总结（1个月）
6.预期经费
本次研究涉及到实验所需的电脑设备、视频数据等费用，预计经费为10万元左右。
7.风险评估
本次研究涉及到机器学习和深度学习等高技术，需要研究人员具备相关的知识和经验。有可能出现实验数据不统一、结果分析不准确等问题，需要研究人员严密把关。同时，经费存在不足等风险，需要研究人员合理规划使用。