[发明专利]一种QP自适应环内滤波方法、系统、电子设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 202210407377.3 申请日: 2022-04-19
公开(公告)号: CN114513662B 公开(公告)日: 2022-06-17
发明(设计)人: 黄震坤 申请(专利权)人: 北京云中融信网络科技有限公司
主分类号: H04N19/117 分类号: H04N19/117;H04N19/124;H04N19/176;H04N19/70;H04N19/82;G06N3/04
代理公司: 北京千壹知识产权代理事务所(普通合伙) 11940 代理人: 王玉玲
地址: 102627 北京市大兴区经*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 qp 自适应 滤波 方法 系统 电子设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种QP自适应环内滤波方法,其特征在于,包括:

对输入图像进行边缘检测,提取输入图像的图像梯度,获取梯度图像;

用相同的QP值组成与所述输入图像分辨率相同的QP图像;

将所述输入图像、梯度图像和QP图像作为原始图输入至用于图像去噪的U-net结构的卷积网络,所述用于图像去噪的U-net结构的卷积网络包括依次连接的第一卷积层、第一残差网络、第二卷积层至第六卷积层、特征拼接模块、第一转置卷积层至第五转置卷积层、第二残差网络和第六转置卷积层;其中,所述第一卷积层、第一残差网络、第二卷积层至第六卷积层为下采样处理,所述第一转置卷积层至第五转置卷积层、第二残差网络和第六转置卷积层为上采样处理;其中,第二卷积层和第五转置卷积层为跳层链接,第四卷积层和第三转置卷积层为跳层链接,第六卷积层和第一转置卷积层为跳层链接;

所述特征拼接模块,用于将所述输入图像、梯度图像和QP图像经下采样处理后的多个不同特征值拼接在一起。

2.根据权利要求1所述的一种QP自适应环内滤波方法,其特征在于,第一卷积层至第六卷积层、第一转置卷积层至第六转置卷积层均为3×3的卷积核。

3.根据权利要求1所述的一种QP自适应环内滤波方法,其特征在于,所述第一残差网络和第二残差网络均包含四个残差块,每个残差块包括一个激活函数。

4.根据权利要求1所述的一种QP自适应环内滤波方法,其特征在于,所述用相同的QP值组成与所述输入图像分辨率相同的QP图像的步骤,具体包括:

根据下式计算QP图像的每个像素点的图像数据值

其中,为量化步长,为视频编码中设置的最大值。

5.一种QP自适应环内滤波系统,其特征在于,包括:

梯度图像获取模块,被配置为对输入图像进行边缘检测,提取输入图像的图像梯度,获取梯度图像;

QP图像获取模块,被配置为用相同的QP值组成与所述输入图像分辨率相同的QP图像;

输入模块,被配置为将所述输入图像、梯度图像和QP图像作为原始图输入至用于图像去噪的U-net结构的卷积网络,所述用于图像去噪的U-net结构的卷积网络包括依次连接的第一卷积层、第一残差网络、第二卷积层至第六卷积层、特征拼接模块、第一转置卷积层至第五转置卷积层、第二残差网络和第六转置卷积层;其中,第一卷积层、第一残差网络、第二卷积层至第六卷积层为下采样处理,第一转置卷积层至第五转置卷积层、第二残差网络和第六转置卷积层为上采样处理;特征拼接模块,用于将输入图像、梯度图像和QP图像经下采样处理后的多个不同特征值拼接在一起;第二卷积层和第五转置卷积层为跳层链接,第四卷积层和第三转置卷积层为跳层链接,第六卷积层和第一转置卷积层为跳层链接。

6.根据权利要求5所述的一种QP自适应环内滤波系统,其特征在于,第一卷积层至第六卷积层、第一转置卷积层至第六转置卷积层均为3×3的卷积核。

7.根据权利要求5所述的一种QP自适应环内滤波系统,其特征在于,所述第一残差网络和第二残差网络均包含四个残差块,每个残差块包括一个激活函数。

8.根据权利要求5所述的一种QP自适应环内滤波系统,其特征在于,所述QP图像获取模块被进一步配置为:

根据下式计算QP图像的每个像素点的图像数据值

其中,为量化步长,为视频编码中设置的最大值。

9.一种电子设备,其特征在于,包括:

一个或多个处理器;

存储装置,用于存储一个或多个程序;

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4任意一项所述的QP自适应环内滤波方法。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任意一项所述的QP自适应环内滤波方法。

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