[发明专利]视频编解码方法、装置、电子设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 201911046199.0 申请日: 2019-10-30
公开(公告)号: CN110740319A 公开(公告)日: 2020-01-31
发明(设计)人: 张清;刘杉;刘海军;金飞剑;王诗涛;郭靖 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: H04N19/107 分类号: H04N19/107;H04N19/117;H04N19/176
代理公司: 11330 北京市立方律师事务所 代理人: 张筱宁
地址: 518000 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 本申请实施例提供了一种视频编解码方法、装置、电子设备及存储介质,涉及信息处理技术领域。编码方法包括:获取待编码视频帧的待编码块和待编码块对应的预测块;通过预测块滤波模型对预测块进行滤波处理,得到滤波处理后的预测块;基于滤波处理后的预测块和待编码块,对待编码块进行编码。本申请技术方案通过对神经网络模型行进训练得到预测块滤波模型,利用预测块滤波模型对预测块进行滤波处理,以实现减小预测块与原始块之间的残差,提高预测块的预测精度,减小传输残差所需要的数据量,提升编码效率。
搜索关键词: 预测 滤波处理 待编码块 滤波模型 残差 减小 待编码视频帧 神经网络模型 信息处理技术 视频编解码 编码效率 存储介质 电子设备 编码块 数据量 原始块 申请 行进 传输
【主权项】:
1.一种视频编码方法,其特征在于,所述方法包括:/n获取待编码视频帧的待编码块和所述待编码块对应的预测块;/n通过预测块滤波模型对所述预测块进行滤波处理,得到滤波处理后的预测块;/n基于所述滤波处理后的预测块和所述待编码块,对所述待编码块进行编码;/n其中,所述预测块滤波模型是通过以下方式得到的:/n获取训练样本,所述训练样本包括各样本待编码块、以及各所述样本待编码块对应的样本预测块;/n基于所述训练样本对神经网络模型进行训练,直至所述神经网络模型的损失函数收敛,将将训练结束时的神经网络模型作为所述预测块滤波模型,其中,所述神经网络模型的输入为所述样本预测块,输出为滤波处理后的样本预测块,所述损失函数表征了所述样本预测块与所述样本待编码块之间的差异。/n
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