[發明專利]代價估計模型的構建方法、裝置、計算機設備和介質

在審

• 申請號: 202211635500.3
• 申請日: 2022-12-19
• 公開（公告）號: CN116016926A
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發明（設計）人: 鄒良濤;黃曉峰;陳科;吳飛紅
• 申請（專利權）人: 重慶京像微電子有限公司
• 主分類號: H04N19/147
• 分類號: H04N19/147;H04N19/109
• 代理公司: 北京挺立專利事務所(普通合伙) 11265
• 代理人: 彭豆

本申請實施例提供一種代價估計模型的構建方法、裝置、計算機設備和介質，其中，該方法包括：確定模型擬合系數在預設的系數表中的存儲位置；基于存儲位置，確定模型擬合系數；基于預設的變量定義域確定模型自變量，預設的變量定義域為模型自變量的定義域；基于模型擬合系數和模型自變量，構建代價估計模型，代價估計模型對應目標編碼模式。本實施例能夠有效構建出代價估計模型。

技術領域

本申請實施例涉及圖像處理領域，尤其涉及一種代價估計模型的構建方法、裝置、計算機設備和介質。

背景技術

AV1中幀間模式決策包含一種用于幀間模式初步篩選的靜態率失真代價估計三次擬合模型，其中，每種編碼模式可對應一個代價估計模型，進而能夠通過代價估計模型求出率失真代價來篩選多種編碼模式。

目前，在構建代價估計模型時，計算模型擬合系數以及自變量時，計算過程復雜，模型構建效率不高。

發明內容

鑒于上述問題，本申請實施例提供了一種代價估計模型的構建方法、裝置、計算機設備和介質，克服了上述問題。

第一方面，提供了一種代價估計模型的構建方法，包括：

確定模型擬合系數在預設的系數表中的存儲位置；

基于所述存儲位置，確定所述模型擬合系數；

基于預設的變量定義域確定模型自變量，所述預設的變量定義域為所述模型自變量的定義域；

基于所述模型擬合系數和所述模型自變量，構建所述代價估計模型，所述代價估計模型對應目標編碼模式。

在一種可選的方式中，所述確定模型擬合系數在預設的系數表中的存儲位置，包括：

確定所述目標編碼模式下當前圖像塊與參考圖像塊的誤差平方和；

獲取所述當前圖像塊對應的像素深度、像素數量以及量化參數，所述像素數量用于描述以預設數值為底的對數域像素數；

基于所述誤差平方和、所述像素深度、所述像素數量以及所述量化參數，確定模型擬合系數在預設的系數表中的存儲位置。

在一種可選的方式中，所述基于預設的變量定義域確定模型自變量，包括：

劃分所述預設的變量定義域，得到至少兩個分割區域；

確定變量參考值，所述變量參考值用于確定所述模型自變量所處的分割區域；

基于所述變量參考值和至少兩個所述分割區域，確定所述模型自變量。

在一種可選的方式中，每個所述分割區域對應一個索引值，所述基于所述變量參考值和至少兩個所述分割區域，確定所述模型自變量，包括：

遍歷每個所述分割區域，確定所述變量參考值所屬分割區域的索引值；

基于所述所屬分割區域的索引值，確定所述模型自變量。

在一種可選的方式中，所述基于所述所屬分割區域的索引值，確定所述模型自變量，包括：

基于所述所屬分割區域的索引值，確定第一數值；

對第二數值進行所述第一數值的左移運算操作，得到所述模型自變量。

在一種可選的方式中，所述基于所述變量參考值和至少兩個所述分割區域，確定所述模型自變量，包括：

確定所述變量參考值小于目標索引值對應的分割區域中的數據，所述目標索引值為至少兩個所述分割區域中第二個分割區域的索引值；

確定所述模型自變量為第三數值。

在一種可選的方式中，所述確定變量參考值，包括：