[發明專利]圖像濾波方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210126411.X
• 申請日: 2022-02-10
• 公開（公告）號: CN116630171A
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發明（設計）人: 王力強
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/11;G06T9/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/082
• 代理公司: 北京勵誠知識產權代理有限公司 11647
• 代理人: 熊金鳳

本申請提供了一種圖像濾波方法、裝置、設備及存儲介質，可以應用于云技術、人工智能、智慧交通、輔助駕駛、視頻等各種場景，該方法包括：確定待濾波圖像的編碼信息，編碼信息包括分類信息，該分類信息用于指示待濾波圖像的編碼圖像類型、編碼模式中的至少一個；將待濾波圖像和分類信息輸入濾波模型中，以基于分類信息對待濾波圖像進行濾波，得到濾波后圖像。即本申請的濾波模型為通用濾波模型，可對幀內和/或幀間編碼模式下的待濾波圖像進行濾波，降低模型參數存儲代價，且基于分類信息對待濾波圖像進行差異化濾波，進而可以提高待濾波圖像的濾波效果。

技術領域

本申請實施例涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種圖像濾波方法、裝置、設備及存?儲介質。

背景技術

傳統的環路濾波器有去塊效應濾波(deblocking?filter，簡稱DBF)、樣本自適應偏移?(sample?adaptive?offset，簡稱SAO)和自適應環路濾波(adaptive?loop?filter，簡稱ALF)，?主要針對重建圖像進行濾波，減弱塊效應、振鈴效應等，從而提升重建圖像的質量，理想?情況是通過濾波器將重建圖像恢復到原始圖像。由于傳統濾波器的很多濾波系數是人工設?計的，存在很大的優化空間。鑒于深度學習工具在圖像處理方面的卓越表現，基于深度學?習的環路濾波器被應用于環路濾波器模塊。但是，目前基于深度學習的環路濾波器仍存在?性能優化上的缺陷，需要進一步提升濾波器的性能。

發明內容

本申請提供一種圖像濾波方法、裝置、設備及存儲介質，以降低模型參數存儲代價的?同時，提高圖像濾波效果。

第一方面，本申請提供一種圖像濾波方法，包括：

確定待濾波圖像的編碼信息，所述編碼信息包括所述待濾波圖像的分類信息，所述?分類信息指示所述待濾波圖像的編碼圖像類型、編碼模式中的至少一個；

將所述待濾波圖像和所述分類信息輸入同一個基于深度學習的濾波模型中，以基于?所述分類信息對所述待濾波圖像進行濾波，得到濾波后圖像。

第二方面，本申請提供一種圖像濾波裝置，包括：

確定單元，用于確定待濾波圖像的編碼信息，所述編碼信息包括所述待濾波圖像的?分類信息，所述分類信息指示所述待濾波圖像的編碼圖像類型、編碼模式中的至少一個；

濾波單元，用于將所述待濾波圖像和所述分類信息輸入同一個基于深度學習的濾波?模型中，以基于所述分類信息對所述待濾波圖像進行濾波，得到濾波后圖像。

第三方面，提供了一種電子設備，包括：處理器和存儲器，該存儲器用于存儲計算機?程序，該處理器用于調用并運行該存儲器中存儲的計算機程序，以執行第一方面的方法。

第四方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，用于存儲計算機程序，該計算機程序使?得計算機執行第一方面的方法。

第五方面，提供了一種芯片，用于實現上述第一方面中任一方面或其各實現方式中的?方法。具體地，所述芯片包括：處理器，用于從存儲器中調用并運行計算機程序，使得安?裝有所述芯片的設備執行如上述第一方面中任一方面或其各實現方式中的方法。

第六方面，提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序指令，所述計算機程序指令?使得計算機執行上述第一方面中任一方面或其各實現方式中的方法。

第七方面，提供了一種計算機程序，當其在計算機上運行時，使得計算機執行上述第?一方面中任一方面或其各實現方式中的方法。