[发明专利]一种图像的像素分类处理方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例提供了一种图像的像素分类处理方法、装置及电子设备，该方法和装置具体用于获取待分类的图像及其多个编码参数；通过预先训练的智能分类器并根据图像的多个编码参数对该图像的所有像素进行分类，得到多个像素分类。由于本方案不限于考虑梯度特征，而是考虑到了编码过程中使用的预测模式、预测参数、运动向量、量化参数、残差信息、像素值等多个编码信息，从而提高了分类精度。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像的像素分类处理方法、装置及电子设备。

背景技术

ALF(Adaptive Loop Filter)自适应环路滤波器是VVC标准中提出的一个编码工具，属于环路滤波器的一种，在编码图像处理过程中处于其最后一环。其原理是基于维纳滤波算法，根据编码后的图像估计原始输入图像，以此修复编码过程中引入的失真，使滤波后的图像更接近于原图像。

现有技术方案是根据待滤波图像局部区域的梯度方向和大小，通过比较和量化的方式将像素分为25个类别，分别拟合一组滤波器系统。这种方式只考虑了图像像素的梯度特征，造成分类的精确性较差。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像的像素分类处理方法、装置及电子设备。

第一方面，提供了一种图像的像素分类处理方法，应用于图像处理系统，包括：

获取待分类的图像及其多个编码参数；

根据所述图像的多个编码参数，通过预先训练的智能分类器对所述图像的所有像素进行分类，得到多个像素分类。

可选的，所述多个编码参数包括预测模式、预测参数、运动向量、量化参数、残差信息、当前像素值和相邻像素值中的部分或全部。

可选的，所述智能分类器为逻辑回归模型、决策树或者支持向量机。

可选的，在根据所述图像的多个编码参数，通过所述预先训练的智能分类器对所述图像的所有像素进行分类，得到多个像素分类之前，还包括：

提取所述图像的多个特征值；

所述根据多个编码参数，通过预先训练的智能分类器对所述图像的所有像素进行分类，得到多个像素分类，包括：

根据所述多个编码参数和所述多个特征值，通过所述智能分类器对所述图像的所有像素进行分类，得到所述多个像素分类。

可选的，还包括：

获取训练样本集，所述训练样本集包括多个图像样本以及每个所述图像样本的预测模式、量化参数、残差信息、当前像素值和相邻像素值的部分或全部；

利用所述训练样本集进行模型训练，得到所述分类器。

第二方面，提供了一种图像的像素分类处理装置，应用于图像处理系统，包括：

图像输入模块，被配置为获取待分类的图像及其多个编码参数；

分类执行模块，被配置为根据所述图像的多个编码参数，通过预先训练的智能分类器对所述图像的所有像素进行分类，得到多个像素分类。

可选的，所述多个编码参数包括预测模式、预测参数、运动向量、量化参数、残差信息、当前像素值和相邻像素值中的部分或全部。

可选的，所述智能分类器为逻辑回归模型、决策树或者支持向量机。

可选的，还包括：

梯度提取模块，被配置为在所述分类执行模块通过所述智能分类器进行分类之前，提取所述图像的多个特征值；

所述分类执行模块则被配置为根据所述多个编码参数和所述多个特征值，通过所述智能分类器对所述图像的所有像素进行分类，得到所述多个像素分类。