[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

说明书

本发明提供一种图像重建、编码解码方法、重建模型训练方法、相关装置，图像重建方法包括：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，将所有的重建分量组合得到重建图像。该方法在进行图像重建过程中考虑了分量的类型，对于不同的分量采用不同类型的图像重建模型进行图像重建，能够提高图像重建效果。

技术领域

本发明涉及视频编解码技术领域，特别是涉及一种图像重建、编码解码方法、重建模型训练方法、相关装置。

背景技术

视频图像数据量比较大，通常需要对视频像素数据(RGB、YUV等)进行压缩，压缩后的数据称之为视频码流，视频码流通过有线或者无线网络传输至用户端，再进行解码观看。整个视频编码流程包括块划分、预测、变换、量化、编码等过程。为了更有效地压缩视频数据，在编解码中将高分辨率图像下采样为低分辨率图像，在需要高分辨率图像时通过上采样进行放大或超分辨率技术进行重建。

超分辨率重建技术不仅需要将低分辨率图像放大，并且通过模型对缺失的信息进行重建，从而恢复出高分辨率图像。超分辨率重建技术的模型通常包括先验、神经网络等。

在现有技术中，超分辨率重建技术的重建模型进行图像重建时效果较差。

发明内容

本发明提供一种图像重建、编码解码方法、重建模型训练方法、相关装置，其能够提高图像重建效果。

为解决上述技术问题，本发明提供的第一个技术方案为：提供一种图像重建方法，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。

为解决上述技术问题，本发明提供的第二个技术方案为：提供一种图像重建装置，包括：获取模块，用于获取输入图像，所述输入图像包括至少一个类型的分量；确定模块，用于基于所述分量的类型确定所述分量对应的图像重建模型；重建模块，用于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，组合模块，用于将所有的所述重建分量组合得到重建图像。

为解决上述技术问题，本发明提供的第三个技术方案为：提供一种图像解码方法，包括：获取码流；对所述码流进行解码，得到输入图像，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。

为解决上述技术问题，本发明提供的第四个技术方案为：提供一种图像解码装置，包括：获取模块，用于获取码流；解码模块，用于对所述码流进行解码，得到输入图像，所述输入图像包括至少一个类型的分量；确定模块，用于基于所述分量的类型确定所述分量对应的图像重建模型；重建模块，用于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；组合模块，用于将所有的所述重建分量组合得到重建图像。

为解决上述技术问题，本发明提供的第五个技术方案为：提供一种图像重建模型的训练方法，包括：获取多张样本图像，每张所述样本图像包括至少一种类型的分量；分别利用不同类型的分量对初始网络模型进行训练，以得到每一分量对应的图像重建模型，所述图像重建模型用于实现上述所述的图像重建方法。

为解决上述技术问题，本发明提供的第六个技术方案为：提供一种图像重建模型的训练装置，包括：获取模块，用于获取多张样本图像，每张所述样本图像包括至少一种类型的分量；训练模块，用于分别利用不同类型的分量对初始网络模型进行训练，以得到每一分量对应的图像重建模型，所述图像重建模型用于实现上述所述的图像重建方法。