[发明专利]视频编码、视频解码方法、装置、电子设备和存储介质在审
| 申请号: | 202110875430.8 | 申请日: | 2021-07-30 |
| 公开(公告)号: | CN115695812A | 公开(公告)日: | 2023-02-03 |
| 发明(设计)人: | 谢绍伟;吴钊;吴平;蔡品隆;高莹 | 申请(专利权)人: | 中兴通讯股份有限公司 |
| 主分类号: | H04N19/42 | 分类号: | H04N19/42;H04N19/126;H04N19/105 |
| 代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 潘登 |
| 地址: | 518057 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 视频 编码 解码 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种视频编码方法,其特征在于,所述方法包括:
获取视频图像,其中,所述视频图像为视频的至少一帧图像;
对所述视频图像进行加权预测编码以生成图像码流,其中,所述加权预测编码使用至少一套加权预测标识信息和参数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
根据所述视频图像与参考图像的比较结果确定亮度变化情况。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述亮度变化情况包括以下至少之一:
图像亮度变化均值、像素点亮度变化值。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述视频图像进行加权预测编码以生成图像码流,包括:
根据所述视频图像的亮度变化情况对所述视频图像进行加权预测编码。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述亮度变化情况对所述视频图像进行加权预测编码,包括以下至少之一:
若所述亮度变化情况为整帧图像亮度一致,则对所述视频图像进行加权预测编码;
若所述亮度变化情况为分区图像亮度一致,则确定分别对所述视频图像内各所述分区图像进行加权预测编码。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述视频图像针对所述参考图像或所述参考图像的分区图像存在至少一套所述加权预测标识信息和参数。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述加权预测编码使用的一套所述加权预测标识信息和参数对应一帧所述视频图像或者所述视频图像的至少一个分区图像。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述分区图像的规格包括以下至少之一:
分片Slice、瓦片Tile、子图像Subpicture、编码树单元Coding Tree Unit、编码单元Coding Unit。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
将所述加权预测标识信息和参数写入所述图像码流。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述加权预测标识信息和所述参数包含在下述至少一种参数集合中:序列层参数集、图像层参数集、分片层参数集、补充增强信息、视频可用性信息、图像头信息、分片头信息、网络抽象层单元头信息、编码树单元、编码单元。
11.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述加权预测标识信息和所述参数包括以下信息中至少之一:参考图像索引信息、加权预测启用控制信息、区域自适应的加权预测启用控制信息、加权预测参数。
12.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述图像码流包括传输流或媒体文件。
13.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述视频图像进行加权预测编码以生成图像码流,包括
根据预先训练的神经网络模型对所述视频图像进行加权预测编码。
14.根据权利要求13所述的方法,其特征在于,所述加权预测标识信息还包括神经网络模型结构和神经网络模型参数。
15.一种视频解码方法,其特征在于,所述方法包括:
获取图像码流,并解析所述图像码流中的加权预测标识信息和参数;
根据所述加权预测标识信息和参数解码所述图像码流以生成重建图像。
16.根据权利要求15所述的方法,其特征在于,所述图像码流中的加权预测标识信息和参数的数量为至少一套。
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