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基于深度特征表达与学习的HEVC低复杂度算法研究的开题报告
一、选题背景
随着4K、8K、VR等高清、大数据量的多媒体应用的快速发展，对于视频编码技术的要求也越来越高。当前，高效视频编码标准HEVC被广泛应用于视频压缩领域，通过HEVC视频编码技术，可以实现更好的视频压缩效率和更高的视频质量。
然而，随着高清、大数据量多媒体应用的普及，HEVC编码的高计算复杂度问题也逐渐显现出来。在实际应用中，HEVC编码需要较高的计算资源，这对于实时性要求高的视频通信和多媒体应用来说，是一个制约因素。
因此，本课题旨在研究基于深度特征表达与学习的HEVC低复杂度算法，通过深度学习算法提取和学习视频图像的特征信息，进而用于视频编码中，以降低HEVC编码的复杂度，实现更大程度的压缩和更高质量的视频编码。
二、选题意义
1.实现HEVC编码的低复杂度
当前，多媒体应用普遍运用HEVC编码技术，然而其计算复杂度较高，会造成传输延迟等问题。因此，研究基于深度特征表达与学习的HEVC低复杂度算法可以大大降低HEVC编码的复杂度，实现更快速的视频压缩和传输。
2.提高视频压缩效率和视频质量
该算法采用深度学习算法进行视频特征抽取和学习，可以更准确地提取视频的特征信息，从而更高效地进行视频压缩，同时也可以保证视频的质量。
3.推广深度学习技术的应用
本课题采用了深度学习算法进行视频特征抽取和学习，对于深度学习技术的研究和推广具有积极的意义。
三、研究内容和方法
1.研究内容
本课题主要研究基于深度特征表达与学习的HEVC低复杂度算法。该算法基于深度学习技术，通过前期采集的视频数据进行特征提取和学习，对于HEVC编码中需要处理的像素和波段数据进行分析和处理，以此实现更低的计算复杂度和更高的视频压缩比折叠和更准确的视频重建。
2.研究方法
本课题的研究方法主要采用深度学习，通过自编码网络、卷积神经网络等深度学习算法进行视频特征表达与学习，对于HEVC编码中需要处理的像素和波段数据进行分析和处理，探索视频压缩的最优解，最大程度地降低HEVC编码的复杂度。
四、研究流程和时间安排
1.研究流程
（1）数据采集和预处理
通过采集不同类型的视频数据，进行数据清洗和预处理工作，统一编码格式和视频帧率，准备好视频数据集。
（2）特征提取和学习
采用自编码网络、卷积神经网络等深度学习算法进行特征提取和学习，将视频图像转换成特征向量，以此实现更低的计算复杂度和更高的视频压缩比折叠和更准确的视频重建。
（3）HEVC编码和性能测试
使用提取的特征向量进行HEVC编码，对于编码结果进行评估和性能测试，探索算法的最优解和最大的HEVC编码压缩率和最佳视频质量。
2.时间安排
阶段时间安排
数据采集和预处理1周
特征提取和学习6周
HEVC编码和性能测试3周
算法总结和论文撰写2周
五、预期成果
通过本课题的研究，预期达到以下成果：
1.提出一种基于深度学习的HEVC低复杂度算法，实现更低的HEVC计算复杂度和更高效的视频压缩效率和视频质量；
2.探索更优秀的HEVC编码方案，推动视频压缩技术的发展和应用；
3.推广深度学习技术在视频编码行业的应用，为未来的技术研究和发展提供了思路和方法。
六、参考文献
[1]LiY,PengX,YuQ.Low-complexityandhigh-accuracyneuralnetwork-basedHEVCintraprediction[J].IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,2019,29(2):408-423.
[2]XuYuxi,YaoYan,LiuJun,etal.Learningbasedcompressionwithsuperresolution[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2018,27(1):315-327.
[3]LiC,LiJ,SunL,etal.Highperformanceadaptivedeblockingfilterwithsharedfeatures[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2019,28(2):542-555.