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跨平台视频编码gui 编码视频很慢。 qencoder可以使其快速！ 最高效的av1和vp9 / vp8编码器无法在许多CPU内核上很好地扩展。 通过智能地将视频分成多个块，qencoder可以让您比使用svt在更少的时间内编码更好的视频。 qencoder被激发，并会使用代码 ，同时提供Windows和Linux更熟悉的GUI体验。 简单易用 您无需对视频的工作原理有深入的了解即可利用qencoder。 qencoder具有非常易于使用和强大的预设功能，适合每个人。 对于需要它的人功能强大 qencoder具有许多有用的功能，这使其成为功能强大的工具。 通过基于场景的拆分，qencoder是第一个利用具有数百个内核的系统的GUI。 通过在适当的时候进行分割，qencoder可确保您的视频不会因不需要的关键帧而产生任何开销。 它也是第一个能够增强黑暗场景的图形用户界面。 允许您使用

MPEG4 c++源代码 压缩包包括MPEG4编解码器c++源代码 完美编译无错误

国外优秀研究生论文，深入浅出讲解了分布式视频编码的理论基础，发展历程，基本系统框架

3D-HEVC/HTM平台的简单配置，自己对HTM平台的配置做了简要的总结。希望能对初学3D-HEVC者有一定的帮助。

为了降低高效视频编码(HEVC)帧内编码复杂度,提出一种HEVC帧内快速编码算法。根据视频图像的纹理复杂性,提前跳过或者中止部分尺寸的编码单元(CU)的划分,减少CU深度遍历区间;同时,根据粗选过程后预测模式和代价值的统计特性采用阈值法或者梯度模式直方图法进一步筛选掉粗选后可能性较小的预测模式,从而减少最后进行率失真(RD)代价计算的帧内预测模式数量,进一步降低编码复杂度。实验结果表明,本文算法与HEVC原始平台相比,在全I帧编码模式下编码时间平均减少42.20%,码率(BR)上升约1.75%,峰值信噪比(PSNR)降低了0.108dB,有利于实时应用。

针对现有相关噪声模型—Laplacian 模型不能精确描述相关噪声，导致分布式视频编码(DVC,distributed video coding)系统的率失真性能不高的问题，提出像素域DVC中广义伽马分布相关噪声模型。首先分析了相关噪声的统计特性，发现 Laplacian 分布的峰值比实际相关噪声分布的低，然后采用广义伽马分布对相关噪声进行拟合，并给出在线估计广义伽马分布参数的方法。实验结果表明，提出的模型能较精确地描述相关噪声，且有效地改善了系统的率失真性能，并减少了解码端计算复杂度。

为了适用于实时编码，必须对 HEVC 编码标准的关键技术和耗时模块进行研 究，然后提出提高编码速度的优化算法

新一代视频编码H266的源码，可以直接下载，研究学习。

C++写的分布式视频编码中边信息的生成，下载后用VC新建一个工程，代码拷进去即可