[发明专利]面向视觉分析任务的图像编码方法、电子设备及介质

权利要求书

1.一种面向视觉分析任务的图像编码方法，其特征在于，包括：

根据待编码图像的视觉分析任务类型，确定相应的恰可识别失真预测模型；

将待编码图像输入所述恰可识别失真预测模型，得到所述恰可识别失真预测模型输出的所述图像的恰可识别失真；

根据所述图像的恰可识别失真确定编码参数，并根据所述编码参数对所述图像进行编码，得到相应的编码图像；

其中，所述恰可识别失真是编码图像造成所述视觉分析任务类型对应的视觉分析准确度小于预设准确度的失真阈值；所述恰可识别失真预测模型是根据视觉分析失真图像数据集为样本集训练得到的，该失真图像数据集中以视觉分析任务评价指标为准标注恰可识别失真；

所述恰可识别失真预测模型包括多个子模型，每个子模型负责预测所述图像在相应编码参数下完成编码后，能否获得正确的视觉分析结果；

采用从后向前或从前向后、逐一判断的搜索策略，若搜索到当前子模型能获得正确的视觉分析结果，则结束搜索，并根据当前子模型对应的编码参数确定所述图像的恰可识别失真。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视觉分析失真图像数据集的构建过程，包括：

构建面向视觉分析的图像数据集；

对所述图像数据集使用不同编码参数进行编码，得到不同编码质量的失真图像数据集；

选择不同视觉分析任务，在所述失真图像数据集上试验视觉分析模型，获得图像质量和视觉分析模型准确度的统计关系；

标注图像在不同视觉分析任务、不同视觉分析模型下的恰可识别失真。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编码参数包括量化参数和/或码率。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述编码参数对所述图像进行编码，包括：

在帧级或最大编码单元级，根据所述恰可识别失真选择量化参数进行编码。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述视觉分析任务类型包括图像分类、目标检测和姿态估计。

6.一种面向视觉分析任务的图像编码装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于根据待编码图像的视觉分析任务类型，确定相应的恰可识别失真预测模型；

预测模块，用于将待编码图像输入所述恰可识别失真预测模型，得到所述恰可识别失真预测模型输出的所述图像的恰可识别失真；

编码模块，用于根据所述图像的恰可识别失真确定编码参数，并根据所述编码参数对所述图像进行编码，得到相应的编码图像；

其中，所述恰可识别失真是编码图像造成所述视觉分析任务类型对应的视觉分析准确度小于预设准确度的失真阈值；所述恰可识别失真预测模型是根据视觉分析失真图像数据集为样本集训练得到的，该失真图像数据集中以视觉分析任务评价指标为准标注恰可识别失真；

所述恰可识别失真预测模型包括多个子模型，每个子模型负责预测所述图像在相应编码参数下完成编码后，能否获得正确的视觉分析结果；

采用从后向前或从前向后、逐一判断的搜索策略，若搜索到当前子模型能获得正确的视觉分析结果，则结束搜索，并根据当前子模型对应的编码参数确定所述图像的恰可识别失真。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预测模块，还用于构建所述视觉分析失真图像数据集；

所述视觉分析失真图像数据集的构建过程，包括：

构建面向视觉分析的图像数据集；

对所述图像数据集使用不同编码参数进行编码，得到不同编码质量的失真图像数据集；

选择不同视觉分析任务，在所述失真图像数据集上试验视觉分析模型，获得图像质量和视觉分析模型准确度的统计关系；

标注图像在不同视觉分析任务、不同视觉分析模型下的恰可识别失真。

8.一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。