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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于3D-HEVC深度图模式预测的深度图编码方法、装置及可读介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116405683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310449794.9，技术领域涉及：H04N19/147；该发明授权基于3D-HEVC深度图模式预测的深度图编码方法、装置及可读介质是由陈婧;周廷开;曾焕强;朱建清;施一帆;林琦设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于3D-HEVC深度图模式预测的深度图编码方法、装置及可读介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于3D‑HEVC深度图模式预测的深度图编码方法、装置及可读介质，通过构建基于卷积网络的DMM模式预测模型并进行训练，得到经训练的DMM模式预测模型；将待编码深度图序列划分得到第一级别尺寸下的若干个当前待编码块，将当前待编码块输入经训练的DMM模式预测模型，输出的网络预测值为当前待编码块的编码过程中是否需要将DMM模式加入对应尺寸的全率失真代价计算列表的标签值；采用3D‑HEVC编码器对当前待编码块进行编码，在编码过程中调用网络预测值，并确定当前待编码块在对应尺寸下的最佳模式；以判断是否需要将DMM模式加入对应尺寸的全率失真代价计算列表，可避免直接将DMM模式加入全率失真代价计算列表，导致对DMM模式冗余的率失真计算过程。

本发明授权基于3D-HEVC深度图模式预测的深度图编码方法、装置及可读介质在权利要求书中公布了：1.一种基于3D-HEVC深度图模式预测的深度图编码方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取训练数据，构建基于卷积网络的DMM模式预测模型，采用所述训练数据对所述DMM模式预测模型进行训练，得到经训练的DMM模式预测模型，所述经训练的DMM模式预测模型的输入为待编码块，输出为所述待编码块的编码过程中是否需要将DMM模式加入对应尺寸的全率失真代价计算列表的标签值； S2，获取待编码深度图序列，将所述待编码深度图序列划分得到第一级别尺寸下的若干个当前待编码块，将所述当前待编码块输入所述经训练的DMM模式预测模型，输出的网络预测值为所述当前待编码块的编码过程中是否需要将DMM模式加入对应尺寸的全率失真代价计算列表的标签值； S3，采用3D-HEVC编码器对所述当前待编码块进行编码，在编码过程中调用所述网络预测值，并确定所述当前待编码块在对应尺寸下的最佳模式； S4，判断所述当前待编码块的尺寸是否大于第二级别尺寸，若是则调整所述当前待编码块的尺寸缩小一个级别，并重复步骤S3-S4，否则得到所有尺寸下的当前待编码块的最佳模式。

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