深度学习驱动的视频编码:方法、进展与展望

随着视频数据量的爆炸式增长,有限的网络带宽和高计算资源需求对视频传输与存储提出了严峻挑战.在此背景下,持续开发高效的视频编码方法以保障在资源受限条件下提供高质量视频服务具有至关重要的理论意义与应用价值.然而,传统混合视频编码框架已逐渐遭遇瓶颈,编码性能的进一步提升越来越困难.近年来,深度学习凭借其强大的非线性拟合与表征能力,为视频编码领域的优化带来了契机.本文对基于深度学习驱动的视频编码技术进行了系统而详细的分析.首先,简要介绍传统编码框架下的视频编码技术,并进一步探讨结合深度学习在帧内/帧间预测等关键模块中的优化;然后,重点讨论了基于深度学习的端到端视频编码框架的发展历程及关键技术路线,并对其性能进行对比分析;最后,进一步介绍深度学习在视频编码领域的重要研究成果,剖析现有技术所面临的挑战和局限性,并对未来视频编码技术的发展趋势进行了展望.