[发明专利]一种基于深度变维码率控制的视频图像处理方法

权利要求书

1.一种基于深度变维码率控制的视频图像处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤S1、将原始高分辨率图像进行双三次下采样和低通滤波，得到平滑滤波图像；

步骤S2、利用降维修正网络生成的修正项对所述平滑滤波图像进行细节修正，得到降维修正图像；

步骤S3、采用深度码率控制模型对所述降维修正图像进行编码，重建后生成失真图像；

步骤S4、建立并级联率失真卷积网络模型，基于先知图像率失真特性和预测失真图像线性缩放准则，对所述失真图像线性补偿优化，得到无损降维图像；

步骤S5、对所述无损降维图像进行双三次插值维度还原，得到模糊深维图像；

步骤S6、采用升维特征预测网络对升维细节进行预测并优化，得到还原图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度变维码率控制的视频图像处理方法，其特征在于，所述步骤S2中的降维修正网络的优化目标为：

式中，x为原始高分辨率图像，x^*为理想最佳降维图像；Red(·)为需要训练的降维修正网络，θ₁为降维修正网络的参数；down(·)为对图像进行双三次下采样加上低通滤波操作。

3.根据权利要求2所述的一种基于深度变维码率控制的视频图像处理方法，其特征在于，所述步骤S4中的升维特征预测网络的优化目标为：

式中，x′为深度码控模块输出图像，Ris(·)为需要训练的升维特征预测网络，θ₂为升维特征预测网络的参数，bicup(·)为双三次插值操作。

4.根据权利要求3所述的一种基于深度变维码率控制的视频图像处理方法，其特征在于，所述降维修正网络和升维特征预测网络采用联合优化方式进行训练，其中联合优化目标为：

式中，参数θ₁和θ₂采用渐进交替迭代优化方法进行获取。

5.根据权利要求4所述的一种基于深度变维码率控制的视频图像处理方法，其特征在于，所述参数θ₁和θ₂采用渐进交替迭代优化方法进行获取，具体为：固定参数θ₂，训练参数θ₁，然后固定训练后的参数θ₁，对参数θ₂进行训练，接着再固定训练后的参数θ₂，训练承诺书θ₁，交互往替，直至达到最优；

Red(·)与Ris(·)交替迭代的损失函数分别定义为：

式中，N为数据集大小。

6.根据权利要求1所述的一种基于深度变维码率控制的视频图像处理方法，其特征在于，所述步骤S3中的深度码率控制模型的优化目标为：

式中，Cod(·)为码控编码过程，Dcod(·)为码控解码过程，与分别为码控编解码参数。

7.根据权利要求1所述的一种基于深度变维码率控制的视频图像处理方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：

采用并级联率失真卷积网络模型从非线性损失中分离出码控编码失真损失；

利用先知图像率失真特性和预测失真图像线性缩放准则，对生成的失真图像线性补偿优化，得到无损降维图像。

8.根据权利要求7所述的一种基于深度变维码率控制的视频图像处理方法，其特征在于，所述并级联率失真卷积网络模型包括一级并联网络和二级级联网络；所述一级并联网络包括10个结构相同的失真图像预测卷积网络；所述二级级联网络包括1个码率预测卷积网络。