[發明專利]視頻編解碼方法、裝置、電子設備及存儲介質在審
| 申請號: | 201911046199.0 | 申請日: | 2019-10-30 |
| 公開(公告)號: | CN110740319A | 公開(公告)日: | 2020-01-31 |
| 發明(設計)人: | 張清;劉杉;劉海軍;金飛劍;王詩濤;郭靖 | 申請(專利權)人: | 騰訊科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | H04N19/107 | 分類號: | H04N19/107;H04N19/117;H04N19/176 |
| 代理公司: | 11330 北京市立方律師事務所 | 代理人: | 張筱寧 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 預測 濾波處理 待編碼塊 濾波模型 殘差 減小 待編碼視頻幀 神經網絡模型 信息處理技術 視頻編解碼 編碼效率 存儲介質 電子設備 編碼塊 數據量 原始塊 申請 行進 傳輸 | ||
1.一種視頻編碼方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取待編碼視頻幀的待編碼塊和所述待編碼塊對應的預測塊;
通過預測塊濾波模型對所述預測塊進行濾波處理,得到濾波處理后的預測塊;
基于所述濾波處理后的預測塊和所述待編碼塊,對所述待編碼塊進行編碼;
其中,所述預測塊濾波模型是通過以下方式得到的:
獲取訓練樣本,所述訓練樣本包括各樣本待編碼塊、以及各所述樣本待編碼塊對應的樣本預測塊;
基于所述訓練樣本對神經網絡模型進行訓練,直至所述神經網絡模型的損失函數收斂,將將訓練結束時的神經網絡模型作為所述預測塊濾波模型,其中,所述神經網絡模型的輸入為所述樣本預測塊,輸出為濾波處理后的樣本預測塊,所述損失函數表征了所述樣本預測塊與所述樣本待編碼塊之間的差異。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述待編碼塊對應的所述濾波處理后的預測塊和所述待編碼塊,對所述待編碼塊進行編碼,包括:
基于所述待編碼塊對應的所述濾波處理后的預測塊和所述待編碼塊,確定所述待編碼塊對應的殘差塊;
基于所述待編碼塊對應的殘差塊,對所述待編碼塊進行編碼。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述預測塊濾波模型包括幀內預測塊濾波模型,所述樣本預測塊包括樣本幀內預測塊,所述損失函數表征了所述樣本幀內預測塊與所述樣本待編碼塊之間的差異;
當所述待編碼塊對應的預測塊為幀內預測塊時,所述通過預測塊濾波模型對所述預測塊進行濾波處理,得到濾波后的預測塊,包括:
利用幀內預測塊濾波模型對所述待編碼塊對應的幀內預測塊進行濾波處理,得到所述待編碼塊對應的濾波處理后的預測塊。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述幀內預測塊濾波模型包括對應于各幀內預測模式信息的幀內預測塊濾波模型,所述樣本預測塊包括各幀內預測模式信息對應的樣本幀內預測塊,所述損失函數表征了所述各幀內預測模式信息各自對應的樣本幀內預測塊與所述樣本待編碼塊之間的差異;
所述通過預測塊濾波模型對所述預測塊進行濾波處理,得到濾波后的預測塊,包括:
獲取所述幀內預測塊對應的幀內預測模式信息;
利用與所述幀內預測模式信息對應的幀內預測塊濾波模型對所述待編碼塊對應的幀內預測塊進行濾波處理,得到所述待編碼塊對應的濾波處理后的預測塊。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述預測塊濾波模型包括幀間預測塊濾波模型,所述樣本預測塊包括樣本幀間預測塊,所述損失函數表征了所述樣本幀間預測塊與所述樣本待編碼塊之間的差異;
當所述待編碼塊對應的預測塊為幀間預測塊時,所述通過預測塊濾波模型對所述預測塊進行濾波處理,得到濾波后的預測塊,包括:
利用幀間預測塊濾波模型對所述待編碼塊對應的幀間預測塊進行濾波處理,得到所述待編碼塊對應的濾波處理后的預測塊。
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述幀間預測塊濾波模型包括對應于各幀間預測類別信息的幀間預測塊濾波模型,所述樣本預測塊包括各幀間預測類別信息對應的樣本幀間預測塊,所述損失函數表征了所述各幀間預測類別信息各自對應的樣本幀間預測塊與所述樣本待編碼塊之間的差異;
所述通過預測塊濾波模型對所述預測塊進行濾波處理,得到濾波后的預測塊,包括:
獲取所述幀間預測塊對應的幀間預測類別信息;
利用與所述幀間預測類別信息對應的幀間預測塊濾波模型對所述待編碼塊對應的幀間預測塊進行濾波處理,得到所述待編碼塊對應的濾波處理后的預測塊。
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