[发明专利]基于神经网络的视频编解码处理方法和装置

权利要求书

1.一种用于视频解码器的视频解码方法，其特征在于，所述方法包括：

接收视频序列中对应于一个或多个图片的视频比特流；

使用解码处理对每个所述图片进行解码，所述解码处理包括以下处理：从所述视频比特流生成重建的残差的残差解码处理，生成与每个所述图片相关的预测信号的预测处理，根据所述重建残差和所述预测信号生成重建图片的重建处理，以及/或者至少一个用于所述重建图片的滤波处理；

使用深度神经网络处理目标信号，其中被提供给所述深度神经网络输入的所述目标信号对应于所述重建残差，为所述重建处理提供来自深度神经网络输出的输出数据；以及/或者

被提供给所述深度神经网络输入的所述目标信号对应于所述预测处理的输出以及所述重建处理的输出，为所述滤波处理提供来自深度神经网络输出的输出数据；以及/或者

被提供给所述深度神经网络输入的所述目标信号对应于所述至少一个滤波处理，为所述至少一个滤波处理的下一级滤波处理提供来自深度神经网络输出的输出数据，或为解码图片提供来自深度神经网络输出的输出数据；

其中所述一个或多个图片包括不同的色彩分量，所述使用所述深度神经网络处理所述目标信号包括对不同的所述色彩分量一同处理或者对不同的所述色彩分量分别处理。

2.根据权利要求1所述的用于视频解码器的视频解码方法，其特征在于，

所述至少一个滤波处理包括去块滤波器、取样自适应偏移、自适应环路滤波器或者其组合。

3.根据权利要求2所述的用于视频解码器的视频解码方法，其特征在于，

被提供给所述深度神经网络输入的所述目标信号对应于所述去块滤波器、所述取样自适应偏移或者所述自适应环路滤波器的输出。

4.根据权利要求2所述的用于视频解码器的视频解码方法，其特征在于，

来自所述深度神经网络输出的所述输出数据被作为解码图片或者提供给所述去块滤波器、所述取样自适应偏移或者所述自适应环路滤波器作为输入。

5.根据权利要求1所述的用于视频解码器的视频解码方法，其特征在于，

所述深度神经网络被用于复原所述目标信号的像素值。

6.根据权利要求1所述的用于视频解码器的视频解码方法，其特征在于，

所述深度神经网络被用于预测所述目标信号和原始信号之间的一个或多个残差像素的符号。

7.根据权利要求6所述的用于视频解码器的视频解码方法，其特征在于，

所述一个或多个残差像素的绝对值取决于所述视频比特流，其中所述绝对值和所述一个或多个残差像素的符号被用于减少所述一个或多个残差像素的残差误差。

8.根据权利要求1所述的用于视频解码器的视频解码方法，其特征在于，

所述深度神经网络的深度神经网络参数针对所述视频解码器预先设置。

9.根据权利要求8所述的用于视频解码器的视频解码方法，其特征在于，

多组所述深度神经网络参数可供所述视频解码器选择。

10.根据权利要求9所述的用于视频解码器的视频解码方法，其特征在于，

在所述多组深度神经网络参数中的选择取决于所述视频比特流或者隐性取决于所述视频解码器。

11.根据权利要求10所述的用于视频解码器的视频解码方法，其特征在于，

在所述多组深度神经网络参数中的所述选择取决于视频比特流的序列级、图片级、片级、编码树单元级或者编码单元级。

12.根据权利要求10所述的用于视频解码器的视频解码方法，其特征在于，

在所述多组深度神经网络参数中的所述选择是由所述视频解码器侧决定，所述选择取决于片类型、量化参数、预测模式、量化系数、所述重建残差、预测器、重建像素、运动信息，或其任意组合。