[发明专利]一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，应用于终端设备，包括：

接收服务器发送的视频编码图像，所述视频编码图像是对视频流数据中的视频图像进行超分辨率压缩和编码获得的；

将所述视频编码图像进行解码，获得视频解码图像；

将所述视频解码图像进行超分辨率重建，获得超分辨率图像；

根据所述超分辨率图像生成视频流数据，并将所述视频流数据存储或播放显示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述视频解码图像进行超分辨率重建，获得超分辨率图像，包括：

使用超分辨率重建网络模型中的上采样网络对所述视频解码图像进行上采样，获得上采样图像；

使用所述超分辨率重建网络模型中的残差学习网络提取所述上采样图像的细节特征，获得细节特征图；

将所述细节特征图和所述上采样图像进行融合，获得所述超分辨率图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述上采样网络包括：动态滤波器生成网络和上采样滤波器；所述使用超分辨率重建网络模型中的上采样网络对所述视频解码图像进行上采样，获得上采样图像，包括：

使用所述动态滤波器生成网络提取所述视频解码图像的上采样权重；

使用所述上采样滤波器根据所述视频解码图像的上采样权重对所述视频解码图像进行滤波，获得上采样图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述视频解码图像进行超分辨率重建，获得超分辨率图像，包括：

使用插值算法对所述视频解码图像进行上采样，获得上采样图像；

提取所述上采样图像的深度信息，获得深度特征图；

将所述深度特征图和所述上采样图像进行融合，获得所述超分辨率图像。

5.一种图像处理方法，其特征在于，应用于服务器，包括：

获得视频流数据中的视频图像；

使用超分辨率压缩网络模型将所述视频流数据中的视频图像进行超分辨率压缩，获得视频压缩图像；

将所述视频压缩图像进行编码，获得视频编码图像；

将所述视频编码图像发送给终端设备。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述超分辨率压缩网络模型包括：第一卷积层、第二卷积层和第三卷积层；所述使用超分辨率压缩网络模型将所述视频流数据中的视频图像进行超分辨率压缩，获得视频压缩图像，包括：

使用所述第一卷积层中的卷积函数和非线性激活函数提取所述视频图像的第一特征图；

使用所述第二卷积层中的卷积函数、批量归一化函数和非线性激活函数对所述第一特征图进行分辨率下采样，获得第二特征图；

使用所述第三卷积层中的卷积函数对所述第二特征图进行特征筛选，获得所述视频压缩图像。

7.一种图像处理装置，其特征在于，应用于终端设备，包括：

编码图像接收模块，用于接收服务器发送的视频编码图像，所述视频编码图像是对视频流数据中的视频图像进行超分辨率压缩和编码获得的；

解码图像获得模块，用于将所述视频编码图像进行解码，获得视频解码图像；

超分辨率重建模块，用于将所述视频解码图像进行超分辨率重建，获得超分辨率图像；

视频生成显示模块，用于根据所述超分辨率图像生成视频流数据，并将所述视频流数据存储或播放显示。

8.一种图像处理装置，其特征在于，应用于服务器，包括：

视频图像获得模块，用于获得视频流数据中的视频图像；

压缩图像获得模块，用于使用超分辨率压缩网络模型将所述视频流数据中的视频图像进行超分辨率压缩，获得视频压缩图像；

编码图像获得模块，用于将所述视频压缩图像进行编码，获得视频编码图像；

编码图像发送模块，用于将所述视频编码图像发送给终端设备。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至6任一所述的方法。

10.一种存储介质，其特征在于，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至6任一所述的方法。