[发明专利]视频处理方法、视频处理装置及终端设备

权利要求书

1.一种视频处理方法，其特征在于，所述视频处理方法包括：

获取待处理视频；

将所述待处理视频分解成多个视频片段，其中，每个视频片段包括一个I帧和多个R帧，I帧为所述每个视频片段中的关键帧，R帧为所述每个视频片段中除I帧之外的帧；

通过基于深度学习的第一编码模型对所述每个视频片段中的I帧进行编码；

获取所述每个视频片段中每层插值的R帧和所述每个视频片段中每层插值的R帧的上下文帧；

根据所述每个视频片段中每层插值的R帧的上下文帧和基于深度学习的第二编码模型，对所述每个视频片段中每层插值的R帧进行编码。

2.如权利要求1所述的视频处理方法，其特征在于，所述每个视频片段包括N层插值，N为大于1的整数，所述N层插值包括首层插值和非首层插值，针对所述首层插值，所述获取所述每个视频片段中每层插值的R帧和所述每个视频片段中每层插值的R帧的上下文帧包括：

根据当前视频片段的I帧和下一个视频片段的I帧，获取所述当前视频片段中所述首层插值的R帧，其中，所述当前视频片段的I帧和所述下一个视频片段的I帧为所述当前视频片段中所述首层插值的R帧的上下文帧；

针对所述非首层插值中的第M层插值，所述第M层插值为所述非首层插值中的任意一层插值，所述获取所述每个视频片段中每层插值的R帧和所述每个视频片段中每层插值的R帧的上下文帧包括：

根据所述当前视频片段中前M-1层插值分别对应的R帧、所述当前视频片段的I帧和所述下一个视频片段的I帧，获取所述当前视频片段中所述第M层插值的R帧，其中，所述当前视频片段中前M-1层插值的R帧、所述当前视频片段的I帧和所述下一个视频片段的I帧为所述当前视频片段中所述第M层插值的R帧的上下文帧，M为大于1且小于或等于N的整数。

3.如权利要求1所述的视频处理方法，其特征在于，所述根据所述每个视频片段中每层插值的R帧的上下文帧和基于深度学习的第二编码模型，对所述每个视频片段中每层插值的R帧进行编码包括：

将所述每个视频片段中每层插值的R帧的上下文帧输入至基于深度学习的上下文模型，输出所述每个视频片段中每层插值的R帧的上下文帧的上下文特征；

将所述每个视频片段中每层插值的R帧输入至所述第二编码模型，并将所述每个视频片段中每层插值的R帧的上下文帧的上下文特征与所述第二编码模型的指定网络层进行融合，以对所述每个视频片段中每层插值的R帧进行编码。

4.如权利要求3所述的视频处理方法，其特征在于，所述视频处理方法还包括：

获取所述每个视频片段中每层插值的R帧与所述每个视频片段中每层插值的R帧的上下文帧的运动估计信息；

根据所述每个视频片段中每层插值的R帧与所述每个视频片段中每层插值的R帧的上下文帧的运动估计信息，对所述每个视频片段中每层插值的R帧的上下文帧的上下文特征进行映射；

相应的，所述将所述每个视频片段中每层插值的R帧的上下文帧的上下文特征与所述第二编码模型的指定网络层进行融合包括：

将映射后的所述每个视频片段中每层插值的R帧的上下文特征与所述第二编码模型的指定网络层进行融合。

5.如权利要求1所述的视频处理方法，其特征在于，在对所述每个视频片段中的I帧和每层插值的R帧进行编码之后，还包括：

通过基于深度学习的第一解码模型对所述每个视频片段中编码后的I帧进行解码；

根据所述每个视频片段中每层插值的R帧的上下文帧和基于深度学习的第二解码模型，对所述每个视频片段中编码后的每层插值的R帧进行解码。

6.如权利要求5所述的视频处理方法，其特征在于，在将所述待处理视频分解成多个视频片段之后，还包括：

将每个视频片段中的每个帧分成多个图像块；

在对所述每个视频片段中的I帧和每层插值的R帧进行解码之后，还包括：

将所述每个视频片段中解码后的I帧和解码后的每层插值的R帧进行图像块合并。