[发明专利]视频编码方法、装置及电子设备在审

专利信息
申请号: 202010950418.4 申请日: 2020-09-10
公开(公告)号: CN114173137A 公开(公告)日: 2022-03-11
发明(设计)人: 成超;蔡媛;樊鸿飞;汪贤;鲁方波 申请(专利权)人: 北京金山云网络技术有限公司
主分类号: H04N19/85 分类号: H04N19/85;H04N19/42;H04N19/132;H04N19/146;G06T9/00
代理公司: 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 代理人: 徐丽
地址: 100000 北京市海淀*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 视频 编码 方法 装置 电子设备
【说明书】:

发明提供了一种视频编码方法、装置及电子设备,从待编码视频中提取预设帧数的视频帧序列;将该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,该视频处理模型用于对该视频帧序列进行去噪处理,该去噪处理的过程包括通过对视频帧图像的像素点进行重排列的方式进行下采样;对处理后的该视频帧序列进行编码压缩处理,得到压缩后的视频码流。本发明实施例通过预先训练去噪网络模型,并在对视频码流编码前利用该模型对视频码流进行预处理,可以节约因噪声信号消耗的编码码率带宽;并且,该去噪网络模型通过对视频帧图像的像素点进行重排列的方式进行下采样,实现了下采样过程中图像信息无损,提升了解码后的视频画质。

技术领域

本发明涉及视频处理技术领域,尤其是涉及一种视频编码方法、装置及电子设备。

背景技术

视频信息的传播往往需要一定的环节流程,例如:视频采集—编码—存储分发—解码—播放流程,其中,在编码过程中,编码码流中有一部分是被噪声信号所消耗,而噪声信号本身并不能给画面提供更多的信息,却会破坏画面的连贯性和语义完整性,且浪费编码码率带宽。

目前,对视频图像的预处理方法往往是聚焦于减弱视频画面中的噪声,从而达到码率节省的目的。其中,图像噪声可以分为很多类型,如高斯白噪声、压缩噪声(如振铃、块状噪声)等。而在真实自然图像里,噪声类型非常复杂,传统的图像处理去噪算法往往只针对于某种特定的噪声类型,使用条件较为理想化,去噪方式单一,去噪效果不佳,导致视频图像中的噪声信号消耗较多的编码码率。

整体而言,现有视频编码方式,因在编码前对视频图像的预处理中去噪效果较差,导致后期在对视频进行编码时,噪声信号浪费较多的编码码率带宽。

发明内容

有鉴于此,本发明的目的在于提供一种视频编码方法、装置及电子设备,可以提升编码前对视频图像的预处理中的去噪效果,进而节约因噪声信号消耗的编码码率带宽。

第一方面,本发明实施例提供了一种视频编码方法,包括:从待编码视频中提取预设帧数的视频帧序列;将该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,该视频处理模型用于对该视频帧序列进行去噪处理,在对该视频帧序列进行去噪处理时,通过对该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;对处理后的该视频帧序列进行编码压缩处理,得到压缩后的视频码流。

在本发明较佳的实施例中,上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,该第一样本集包括高清视频帧序列,以及与该高清视频帧序列对应成对的低清视频帧序列,该低清视频帧序列中的低清视频帧由该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;将该第一样本集中的低清视频帧序列作为输入,将与该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,得到该视频处理模型。

在本发明较佳的实施例中,上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;通过复制该原始图像,得到包含预设第一数量的该原始图像的图像序列;将该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该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,该视频帧序列中的每帧视频帧均包含视频编码噪声;从该视频帧序列中确定与该指定图像对应的目标视频帧;根据该指定图像和该目标视频帧得到视频帧图像对。

在本发明较佳的实施例中,上述根据该指定图像和该目标视频帧得到视频帧图像对的步骤,包括:将该指定图像确定为高清视频帧,将该目标视频帧确定为与该高清视频帧对应的低清视频帧,得到视频帧图像对。

在本发明较佳的实施例中,上述根据该指定图像和该目标视频帧得到视频帧图像对的步骤,包括:对该目标视频帧进行添加图像噪声的加噪处理;将该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该高清视频帧对应的低清视频帧,得到视频帧图像对。

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