基于AVS-M的帧间预测算法研究的中期报告.docx

基于AVS-M的帧间预测算法研究的中期报告
中期报告：
1.研究背景
随着视频应用的广泛出现，在视频压缩领域中，提升视频编码效率成为了研究的热点。其中，基于帧间预测的压缩算法由于具有高压缩比和良好的编解码性能等特点，因而成为了视频压缩领域中的主流算法之一。
2.研究内容
在本次研究中，我们主要关注基于AVS-M的帧间预测算法，并尝试改进现有算法，提升其压缩效率和图像质量。
目前的帧间预测算法主要依赖于相邻帧之间的相似性，对于运动物体、快速移动的镜头等情况容易出现预测错误，导致图像质量下降，压缩效率低下。为此，我们将探索以下两个方向：
1）利用多帧预测算法：基于多帧参考帧进行预测，可以更好地利用场景中的运动信息，提高预测精度，从而提升图像质量和压缩效率。
2）引入深度学习技术：利用深度学习模型对视频进行学习和训练，从而更好地提取出视频的空间和时间特征，提高帧间预测的准确性，从而获得更高的压缩效率和图像质量。
3.研究进展
在本次研究中，我们首先对AVS-M的帧间预测算法进行了分析和整理，研究了其优缺点和现有的改进算法。同时，我们也开始构建多帧参考帧的预测模型，并在数据集上进行了实验。初步结果表明，多帧预测算法能够有效地提高预测精度和压缩效率。此外，我们还引入了深度学习模型，利用卷积神经网络进行训练，从而更好地提取视频特征，并在多帧预测算法的基础上进行了实验验证。初步结果表明，深度学习模型能够进一步提高预测精度和压缩效率。
4.研究展望
在后续的研究中，我们将进一步深入探索多帧参考帧算法和深度学习算法，并尝试将两者结合起来进一步提高预测精度和压缩效率。同时，我们也将对一些特殊情况进行研究，如运动物体、快速移动镜头等情况下的帧间预测算法，以获得更高的图像质量和压缩效率。