[发明专利]视频编码、解码方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请涉及视频处理技术领域，公开了一种视频编码、解码方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术，利用人工智能中机器学习技术进行视频滤波，可在几乎不影响视频质量或视频质量下降不明显的情况下，降低解码复杂度，提升滤波效率。所述方法包括：从视频帧的编码数据中获得重建的视频帧，视频帧包括至少两个区块；对重建的视频帧进行滤波处理，获取重建的视频帧中的各个区块在滤波处理后获得的增益；根据各个区块的增益分布，从各个区块中确定出对编码数据进行解码时需要进行滤波处理的区块；发送视频帧的编码数据，编码数据中包含需要进行滤波处理的区块的指示信息。

技术领域

本申请涉及视频处理技术领域，尤其涉及一种视频编码、解码方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

近年来，随着深度学习技术的发展，已经有不少研究尝试采用深度学习模型替代传统视频编码框架中的部分模块或提出基于深度学习的端到端编码框架，尤其是在环路滤波工具上，相比于传统滤波工具能明显提升编码性能。但是，基于深度学习的环路滤波工具的使用，会增加视频解码端的解码复杂度，目前的一种处理方式是通过RDO(Ratedistortion optimization，率失真优化)筛选出滤波后的视频帧中有增益提升的CTU(Coding Tree Unit，编码树单元)，并在视频解码端对这部分CTU进行滤波。

发明内容

但是，基于RDO筛选出的CTU的增益分布不均匀，其中包括大量增益较小的CTU，这部分CTU对提升图像质量的帮助较小，却会增加解码复杂度。基于此，本申请实施例提供一种视频编码、解码方法、装置、电子设备及存储介质，可在几乎不影响视频质量或视频质量下降不明显的情况下，降低解码复杂度，提升滤波效率。

一方面，本申请一实施例提供了一种视频编码方法，包括：

从视频帧的编码数据中获得重建的视频帧，所述视频帧包括至少两个区块；

对重建的视频帧进行滤波处理，获取重建的视频帧中的各个区块在滤波处理后获得的增益；

根据各个区块的增益分布，从所述各个区块中确定出对所述编码数据进行解码时需要进行滤波处理的区块；

发送所述视频帧的编码数据，所述编码数据中包含需要进行滤波处理的区块的指示信息。

一方面，本申请实施例提供了一种视频解码方法，包括：

获取视频帧的编码数据，所述视频帧包括至少两个区块，所述编码数据中包含需要进行滤波处理的区块的指示信息，所述指示信息是根据所述至少两个区块在滤波处理后获得的增益的增益分布确定的；

从所述编码数据中获得重建的视频帧；

基于所述指示信息，对所述重建的视频帧中需要进行滤波处理的区块进行滤波处理。

可选地，所述编码数据中还包括用于指示所述视频帧是否需要进行滤波处理的帧级开关信息，所述帧级开关信息是通过如下方式确定：基于率失真优化算法，确定当重建的视频帧滤波后获得的增益达到第一总增益阈值时，是否需要在解码时对所述重建的视频帧进行滤波处理，其中，所述第一总增益阈值为所述视频帧中增益大于所述增益阈值的区块的增益之和；

所述方法还包括：

所述基于所述指示信息，对所述重建的视频帧中需要进行滤波处理的区块进行滤波处理之前，所述方法还包括：

确定从所述编码数据中获取的帧级开关信息表示需要对所述视频帧进行滤波处理。

可选地，所述增益阈值是通过如下方式确定的：

根据各个区块的增益分布，确定总增益为增益为正的区块的增益之和；

基于总增益保留比例与总增益的乘积，获得第二总增益阈值；