[发明专利]一种视频处理及编码的方法、装置及可读存储介质

摘要

本发明提供一种新的运用机器学习来估计视频压缩噪声的方法、装置、计算机可读存储介质，基于视频的码率、纹理空间梯度、运动时间梯度等视频特征，通过压缩噪声估计模型估计出压缩噪声，并依据估计的压缩噪声进而自适应的调整视频预处理中的前处理算法参数，从而实现对视频的有效压缩，在同样的主观质量前提下，可以大幅降低视频编码码率；或者在同样的码率下，可以大幅提高视频的主观质量。

主权项

1.一种视频处理及编码的方法，基于机器学习估计视频压缩噪声，所述方法包括：步骤1，提取压缩后训练样本视频的每个像素点码率bpp、平均时间梯度tg、平均空间梯度sg，所述平均空间梯度tg表示空间上相邻像素之间的平均变化程度，所述平均时间梯度sg表示时间上相邻两帧图像相同像素点的平均变化程度；步骤2，基于所述训练样本视频的所述每个像素点码率bpp、所述平均时间梯度tg、所述平均空间梯度sg，利用机器学习的方法来拟合视频编码器的关键参数，训练得到压缩噪声估计模型，所述关键参数包括CRF(Constant Rate Factor)，所述CRF为编码器的码率控制的参数，所述CRF的值越大压缩度越高，压缩噪声越大；步骤3，在对待处理视频进行预处理之前，根据所述待处理视频的目标码率计算出所述待处理视频压缩后的所述每个像素点码率bpp，以及提取所述待处理视频的所述平均时间梯度tg和所述平均空间梯度sg，输入所述待处理视频压缩后的所述每个像素点码率bpp、所述待处理视频的所述平均时间梯度tg和所述平均空间梯度sg至所述压缩噪声估计模型中，由所述压缩噪声估计模型估计得到压缩噪声；步骤4，根据估计的所述压缩噪声决策前处理算法参数，所述前处理算法参数为图像处理中调节图像清晰度的处理参数；步骤5，使用决策好的所述前处理算法参数来对所述待处理视频进行预处理；步骤6，最后对待处理视频进行压缩编码得到压缩的视频码流。