[发明专利]视频编解码方法、解码器、编码器和相关设备在审
申请号: | 201910088252.7 | 申请日: | 2019-01-29 |
公开(公告)号: | CN111491168A | 公开(公告)日: | 2020-08-04 |
发明(设计)人: | 周川;金慕淳 | 申请(专利权)人: | 华为软件技术有限公司;韩国科学技术院 |
主分类号: | H04N19/30 | 分类号: | H04N19/30;H04N19/98;H04N19/187 |
代理公司: | 北京龙双利达知识产权代理有限公司 11329 | 代理人: | 孙涛;毛威 |
地址: | 210012 江苏省南京*** | 国省代码: | 江苏;32 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 视频 解码 方法 解码器 编码器 相关 设备 | ||
1.一种视频解码方法,其特征在于,包括:
解码基础层码流,以获取视频的第一图像,所述视频的第一图像为普通动态范围SDR的图像;
对所述视频的第一图像进行重构处理,以获取所述视频的第二图像,所述视频的第二图像为高动态范围HDR的图像;
解码增强层码流,以获取残差;
将所述残差与所述视频的第二图像进行叠加,以获取所述视频的目标图像。
2.根据所述权利要求1所述的视频解码方法,其特征在于,所述对所述视频的第一图像进行重构处理,以获取所述视频的第二图像,包括:
对所述视频的第一图像进行上采样处理和反向色调映射处理,以获取所述视频的第二图像。
3.根据权利要求2所述的视频解码方法,其特征在于,所述对所述视频的第一图像进行上采样处理和反向色调映射处理,以获取所述视频的第二图像,包括:
采用深度神经网络对所述视频的第一图像进行所述上采样处理和所述反向色调映射处理,以获取所述视频的第二图像,其中,将所述视频的第一图像作为所述深度神经网络的输入量,所述视频的HDR图像作为所述深度神经网络的输出目标。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的视频解码方法,其特征在于,所述方法还包括:
解复用码流,以获取所述基础层码流和所述增强层码流,其中,所述基础层码流为所述视频的第一图像对应的码流,所述增强层码流为所述残差对应的码流。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的视频解码方法,其特征在于,所述方法还包括:
输出所述视频的目标图像。
6.一种视频编码方法,其特征在于,包括:
对视频的第一图像进行基础层编码,以获取基础层码流,所述视频的第一图像为普通动态范围SDR的图像;
对所述视频的第一图像进行重构处理,以获取所述视频的第二图像,所述视频的第二图像为高动态范围HDR的图像;
根据所述视频的第二图像与所述视频的HDR图像确定残差;
对所述残差进行增强层编码,以获取增强层码流;
将所述基础层码流与所述增强层码流进行复用,以获取所述视频的HDR图像的码流。
7.根据所述权利要求6所述的视频编码方法,其特征在于,所述对所述视频的第一图像进行重构处理,以获取所述视频的第二图像,包括:
对所述视频的第一图像进行上采样处理和反向色调映射处理,以获取所述视频的第二图像。
8.根据权利要求7所述的视频编码方法,其特征在于,所述对所述视频的第一图像进行上采样处理和反向色调映射处理,以获取所述视频的第二图像,包括:
采用深度神经网络对所述视频的第一图像进行所述上采样处理和所述反向色调映射处理,以获取所述视频的第二图像,其中,将所述视频的第一图像作为所述深度神经网络的输入量,所述视频的HDR图像作为所述深度神经网络的输出目标。
9.根据权利要求6至8中任一项所述的视频编码方法,其特征在于,所述根据所述视频的第二图像与所述视频的HDR图像确定残差,包括:
根据所述视频的HDR图像的像素值与所述第二图像的像素值的差值确定残差值。
10.根据权利要求6至9中任一项所述的视频编码方法,其特征在于,所述对视频的第一图像进行基础层编码之前,所述方法还包括:
对所述视频的HDR图像进行下采样处理和色调映射处理,以获取所述视频的第一图像。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华为软件技术有限公司;韩国科学技术院,未经华为软件技术有限公司;韩国科学技术院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910088252.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。