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龙图腾网获悉中科方寸知微(南京)科技有限公司申请的专利一种动态纹理视频编码方法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：CN120434390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510922432.6，技术领域涉及：H04N19/137；该发明授权一种动态纹理视频编码方法是由海雷;冷聪设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态纹理视频编码方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态纹理视频编码方法，包括：提取输入视频帧的像素级运动场；进行流体动力学分解，得到满足无旋约束的层流场和满足无散度约束的湍流场；对层流场进行仿射运动模型编码，生成层流运动参数；将湍流场输入预构建的神经常微分方程网络进行参数化编码，生成湍流参数；将层流运动参数和湍流参数复用为输出码流。本发明改善了纹理细节的时域连贯性，提升了编码效率，避免了过度分配。

本发明授权一种动态纹理视频编码方法在权利要求书中公布了：1.一种动态纹理视频编码方法，其特征在于，包括： 获取输入视频帧，提取输入视频帧的像素级运动场； 对像素级运动场进行流体动力学分解，得到满足无旋约束的层流场和满足无散度约束的湍流场； 对层流场进行仿射运动模型编码，生成层流运动参数； 将湍流场输入预构建的神经常微分方程网络进行参数化编码，生成湍流参数； 将层流运动参数和湍流参数复用为输出码流； 生成湍流参数，包括： 将湍流场输入卷积编码器，提取湍流场的潜在表示； 通过神经常微分方程网络预测潜在表示在时间域上的连续演化轨迹，生成湍流参数； 提取湍流场的潜在表示，包括： 构建8层卷积神经网络，通过逐层特征提取将湍流场映射至高维特征空间； 通过渐进式降维将高维特征空间中的特征压缩至8维潜在编码空间，生成尺寸为8×H16×W16的潜在编码，其中H和W分别为输入视频帧的高度和宽度； 对潜在编码进行8比特均匀量化，生成量化后的潜在表示； 将层流运动参数和湍流参数复用为输出码流包括闭环码率控制机制： 分别评估层流运动参数和湍流参数的码率； 根据预设的目标码率和纹理复杂度，动态分配层流场和湍流场的码率比例；其中纹理复杂度通过湍流场的能量占比确定； 基于动态分配结果，获取实际码率，当实际码率超出目标码率时，调整湍流参数的量化步长，得到更新后的码率分配结果； 通过闭环反馈机制迭代优化码率分配，使输出码流满足目标码率约束； 生成层流运动参数，包括： 分析层流场的局部运动一致性，根据运动矢量的空间相关性自适应划分编码块； 对每个编码块采用至少6参数仿射运动模型进行拟合，得到块运动参数集合；其中6参数包括水平平移、垂直平移、旋转、缩放以及水平和垂直剪切变换； 基于块运动参数集合，通过最小化相邻编码块边界的运动矢量差异，优化各编码块的仿射参数，生成层流运动参数。

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