[发明专利]图像重建、编码解码方法、重建模型训练方法、相关装置

权利要求书

1.一种图像重建方法，其特征在于，包括：

获取输入图像，所述输入图像包括至少一个类型的分量；

基于所述分量的类型确定所述分量对应的图像重建模型；

利用选择的所述图像重建模型对对应的所述分量进行处理，得到重建分量；

将所有的所述重建分量组合得到重建图像。

2.根据权利要求1所述的图像重建方法，其特征在于，所述基于所述分量的类型确定所述分量对应的图像重建模型的步骤，包括：

基于所述分量的类型以及量化参数确定所述分量对应的图像重建模型，所述量化参数表征所述输入图像的失真程度。

3.根据权利要求1所述的图像重建方法，其特征在于，所述利用选择的所述图像重建模型对对应的所述分量进行处理，得到重建分量的步骤，包括：

确定选择的所述图像重建模型对应的输入信息；

响应于所述输入信息包括附加信息，则将所述分量与所述附加信息进行组合，利用选择的所述图像重建模型对组合后的所述分量以及所述附加信息进行处理，得到重建分量；所述附加信息包括所述分量对应的附加分量、所述分量对应的量化参数图、所述分量对应的帧内帧间预测值、所述分量的先验信息中至少一种。

4.根据权利要求3所述的图像重建方法，其特征在于，所述基于所述分量的类型以及量化参数确定所述分量对应的图像重建模型的步骤，包括：

将所述量化参数与预设值进行比较；

基于所述分量的类型以及比较结果确定所述分量对应的图像重建模型。

5.根据权利要求1所述的图像重建方法，其特征在于，所述利用选择的所述图像重建模型对对应的所述分量进行处理，得到重建分量的步骤，包括：

利用第一卷积模块对所述分量进行处理；

利用残差模块对所述第一卷积模块的输出进行处理；

利用第二卷积模块对所述残差模块的输出进行处理；

利用上采样模块对所述第一卷积模块的输出以及所述第二卷积模块的输出进行处理；

利用第三卷积模块对所述上采样模块的输出进行处理，得到所述重建分量。

6.根据权利要求5所述的图像重建方法，其特征在于，所述利用第一卷积模块对所述分量进行处理的步骤，包括：

依次利用n个第一处理模块、第一卷积层对所述分量进行处理；

其中，n为大于或等于0的正整数，所述第一处理模块包括依次级联的卷积层和激活层。

7.根据权利要求5所述的图像重建方法，其特征在于，所述利用残差模块对所述第一卷积模块的输出进行处理的步骤，包括：

依次利用m个第二处理模块、第二卷积层对所述第一卷积模块的输出进行处理；其中，m大于等于1；

其中，所述第二处理模块包括依次级联的卷积层和激活层。

8.根据权利要求5所述的图像重建方法，其特征在于，所述利用残差模块对所述第一卷积模块的输出进行处理的步骤，包括：

依次利用m个第二处理模块、第二卷积层对所述第一卷积模块的输出进行处理；

第m个所述第二处理模块的输入为第m-a个所述第二处理模块的输出以及第m-a-1个所述第二处理模块的输出，和/或所述第二卷积层的输入为第m个所述第二处理模块的输出以及第m-a个所述第二处理模块的输出；

将所述第二卷积层的输出与所述第一卷积模块的输出叠加作为所述残差模块的输出；

其中，m、a为大于或等于1的正整数，a小于m，所述第二处理模块包括依次级联的卷积层和激活层。

9.根据权利要求5所述的图像重建方法，其特征在于，所述利用残差模块对所述第一卷积模块的输出进行处理的步骤，包括：

利用m个第二处理模块、第二卷积层以及注意力处理模块对所述第一卷积模块的输出进行处理；

其中，m为大于或等于1的正整数，所述第二处理模块包括依次级联的卷积层和激活层。