在当前的视频处理领域，随着网络带宽和存储能力的提升，人们对于高清视频和视频通话等多媒体应用的需求不断增加。新一代视频编码标准，例如VP9，相较于前代标准如VP8，性能显著提升，但是这种性能的提升也带来了编码复杂度的增加，从而对实时视频应用的处理速度和效率产生不利影响。在这一背景下，深度学习技术的发展为解决这一问题提供了新的可能性。
深度学习，作为一种基于人工神经网络的机器学习方法，已经在图像和视频处理领域显示出了巨大的潜力。本文研究了如何将深度学习应用于视频编码单元选择算法中，旨在简化编码过程中的单元选择步骤，降低编码复杂度，并提高编码效率。
本文提出的视频编码单元选择算法，首先聚焦于编码复杂度高的超级块划分模式的选择。采用深度学习中的全连接神经网络作为编码块的划分模型。在全连接神经网络中，输入特征向量的数量为36个，对应于编码过程中的不同参数和统计特征。通过深度学习模型的训练，能够预测并选择出最适合当前视频内容的块划分模式。
为了进一步简化模型结构，同时提高分类器的性能，本文对四叉树递归划分方式进行了优化。四叉树递归是一种常用的编码策略，它可以将图像递归地划分为四个部分，直到达到一定的编码粒度。但这种递归策略的计算复杂度较高，导致编码效率不高。因此，本文提出利用具体的量化参数值和视频块大小，采用离线训练的方式，构建了层级化的二分类模型。这样的模型结构更加简洁，且便于实现高效分类。
该算法在编码效率方面表现出色。通过针对不同复杂度的视频图像应用简化版的四叉树进行测试，测试结果表明，与传统的四叉树递归算法相比，该算法在不降低编码质量的前提下，平均编码复杂度降低了14QP%。QP是量化参数（Quantization Parameter），在视频编码中，它用于量化变换系数，影响视频压缩率和质量。这种效率的提升意味着视频编码过程可以更快完成，实时性更强，尤其对于实时视频应用，如视频会议、在线游戏直播等，具有重要的实际应用价值。
关键词中提到的视频图像编码、深度学习、编码单元划分、量化参数（QP）和SAD（Sum of Absolute Difference，绝对差值之和）是本文研究的核心概念。视频图像编码涉及将视频数据压缩，以便于存储和传输；深度学习作为一种强大的数据处理方法，在本研究中通过其模型和算法对编码过程进行优化；编码单元划分是视频编码中的关键步骤，不同的划分方法影响编码效率；量化参数QP用于控制视频压缩的程度；SAD作为一种常用的视频压缩质量评估指标，反映了视频帧之间像素差异的大小。
以上分析表明，基于深度学习的视频编码单元选择算法研究对于提升视频编解码效率具有重要意义，不仅减少了编码所需资源，还优化了实时视频处理的性能。在未来，随着深度学习模型的进一步发展和优化，这种基于深度学习的视频编码技术将有更大的发展空间和应用前景。
