[发明专利]视频编码方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种视频编码方法，其特征在于，包括：

从待编码视频中提取预设帧数的视频帧序列；

将所述视频帧序列输入到预先训练的视频处理模型中，得到处理后的视频帧序列；其中，所述视频处理模型用于对所述视频帧序列进行去噪处理，在对所述视频帧序列进行去噪处理时，通过对所述视频帧序列中视频帧图像的像素点进行重排列的方式进行下采样；

对处理后的所述视频帧序列进行编码压缩处理，得到压缩后的视频码流。

2.根据权利要求1所述的视频编码方法，其特征在于，所述视频处理模型通过下述方式训练得到：

获取预设的第一样本集；其中，所述第一样本集包括高清视频帧序列，以及与所述高清视频帧序列对应成对的低清视频帧序列，所述低清视频帧序列中的低清视频帧由所述高清视频帧序列中对应的高清视频帧，经过添加视频编码噪声后得到；

将所述第一样本集中的低清视频帧序列作为输入，将与所述低清视频帧对应的高清视频帧序列作为期望输出，训练预设的神经网络模型，得到所述视频处理模型。

3.根据权利要求2所述的视频编码方法，其特征在于，所述第一样本集中的视频帧图像对通过下述方式得到：

获取原始图像；

通过复制所述原始图像，得到包含预设第一数量的所述原始图像的图像序列；

将所述图像序列中除指定图像之外的图像进行图像变形处理；

将图像变形处理后的所述图像序列先后进行视频编码处理和视频解码处理，得到视频帧序列；其中，所述视频帧序列中的每帧视频帧均包含视频编码噪声；

从所述视频帧序列中确定与所述指定图像对应的目标视频帧；

根据所述指定图像和所述目标视频帧得到视频帧图像对。

4.根据权利要求3所述的视频编码方法，其特征在于，所述根据所述指定图像和所述目标视频帧得到视频帧图像对的步骤，包括：

将所述指定图像确定为高清视频帧，将所述目标视频帧确定为与所述高清视频帧对应的低清视频帧，得到视频帧图像对。

5.根据权利要求3所述的视频编码方法，其特征在于，所述根据所述指定图像和所述目标视频帧得到视频帧图像对的步骤，包括：

对所述目标视频帧进行添加图像噪声的加噪处理；

将所述指定图像确定为高清视频帧，将加噪处理后的目标视频帧确定为与所述高清视频帧对应的低清视频帧，得到视频帧图像对。

6.根据权利要求5所述的视频编码方法，其特征在于，所述对所述目标视频帧进行添加图像噪声的加噪处理的步骤，包括：

对所述目标视频帧添加预设强度的高斯噪声或者JPEG压缩噪声。

7.根据权利要求2所述的视频编码方法，其特征在于，所述神经网络模型包括相同层数的下采样层和上采样层；所述下采样层通过下述方式进行下采样处理：

获取输入图像的第一特征矩阵(C，M，N)；其中，C为所述输入图像的数量，M为所述输入图像的像素点行数，N为所述输入图像的像素点列数；

根据预设下采样倍数S，对所述第一特征矩阵(C，M，N)进行矩阵重划分操作，得到第一中间矩阵(C，M/S，S，N/S，S)；

对所述第一中间矩阵进行矩阵转置操作，得到第二中间矩阵(C，S，S，M/S，N/S)；

对所述第二中间矩阵进行矩阵重划分操作，得到所述输入图像的第二特征矩阵(C*S*S，M/S，N/S)；其中，所述第二特征矩阵(C*S*S，M/S，N/S)用于表示所述输入图像的C*S*S个特征图。

8.根据权利要求2所述的视频编码方法，其特征在于，所述神经网络模型为预先训练的视频超分模型，所述视频超分模型通过下述方式训练得到：

获取预设的第二样本集，其中，所述第二样本集包括样本高清图像，以及与所述样本高清图像对应成对的样本低清图像；

以所述第二样本集中的样本低清图像作为输入，以与所述样本低清图像对应的样本高清图像作为期望输出，训练预设的第二初始网络模型，得到所述视频超分模型。