[发明专利]一种视频编码方法、装置、计算机设备及存储介质有效
申请号: | 202011286774.7 | 申请日: | 2020-11-17 |
公开(公告)号: | CN112399176B | 公开(公告)日: | 2022-09-16 |
发明(设计)人: | 王妙辉;张家麟 | 申请(专利权)人: | 深圳市创智升科技有限公司 |
主分类号: | H04N19/117 | 分类号: | H04N19/117;H04N19/124;H04N19/154;H04N19/85 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 潘登 |
地址: | 518131 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 视频 编码 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种视频编码方法,其特征在于,包括以下步骤:
A、获取待编码视频图像组以及所述待编码视频图像组分配得到的总码率和所述待编码视频图像组中每个视频帧分配得到的初始码率;
B、利用预设滤波核对当前待编码视频帧的内容特征进行提取,所述内容特征包括能量特征、强度特征、形状特征以及平滑性特征;
所述预设滤波核包括对应三种尺寸以及三种角度的九个滤波核,所述三种尺寸分别为3×3、5×5和7×7,所述三种角度分别为0度、45度和90度;
相应的,所述利用预设滤波核对当前待编码视频帧的内容特征进行提取,所述内容特征包括能量特征、强度特征、形状特征以及平滑性特征,包括:
将所述九个滤波核分别与所述当前待编码视频帧进行卷积操作,得到不同细致程度以及不同方向的九个特征矩阵;
根据所述九个特征矩阵以及第一公式确定所述能量特征,所述第一公式为:
其中,G1表示所述能量特征,Gn(i,j,θ)表示对应尺寸为n×n角度为θ的滤波核的特征矩阵中位置为(i,j)的灰度值,S表示所述预设滤波核的尺寸的值域,X表示所述滤波核的角度的值域,n1、n2和n3分别表示所述预设滤波核的三种尺寸,ω1表示第一调节系数,N表示所述当前待编码视频帧的像素数量;
根据所述九个特征矩阵以及第二公式确定所述强度特征,所述第二公式为:
其中,G2表示所述强度特征,ω2表示第二调节系数,α1表示第一正比例因子,α2表示第二正比例因子,C1表示第一稳定系数,C2表示第二稳定系数;
根据所述九个特征矩阵以及第三公式确定所述形状特征,所述第三公式为:
其中,G3表示所述形状特征,ω3表示第三调节系数;
根据所述九个特征矩阵、第四公式以及第五公式确定所述平滑性特征,所述第四公式和所述第五公式分别为:
其中,Vn(θ)表示对应尺寸为n×n的滤波核所述当前待编码视频帧在θ方向上的平滑性特征,表示对应尺寸为n×n角度为θ的滤波核的特征矩阵的平均值,G4表示所述当前待编码视频帧在三种滤波核尺寸以及三种角度上的平滑性特征,ω4表示第四调节系数,ω5表示第五调节系数,α3表示第三正比例因子,α4表示第四正比例因子;
C、确定所述待编码视频图像组的当前未编码帧数以及所述当前待编码视频帧的前一同图像级别视频帧的压缩质量,并根据所述总码率确定所述待编码视频图像组的当前剩余码率;
D、将所述当前待编码视频帧的初始码率、所述内容特征、所述当前未编码帧数、所述当前剩余码率以及所述前一同图像级别视频帧的压缩质量输入训练好的强化学习模型中,以对所述当前待编码视频帧的量化参数进行预测;
E、根据所述量化参数对所述当前待编码视频帧进行编码;
F、判断当前是否满足预设结束条件;若是,则结束所述待编码视频图像组的编码过程;若否,则将所述当前待编码视频帧更新为后一视频帧并返回执行步骤B。
2.根据权利要求1所述的视频编码方法,其特征在于,所述预设滤波核包括对应至少一种尺寸以及至少一种角度的至少一个滤波核。
3.根据权利要求1所述的视频编码方法,其特征在于,所述将所述九个滤波核分别与所述当前待编码视频帧进行卷积操作,得到不同细致程度以及不同方向的九个特征矩阵,包括:
其中,Gn(θ)表示对应尺寸为n×n角度为θ的滤波核的特征矩阵,I表示所述当前待编码视频帧,表示所述当前待编码视频帧的亮度平均值,gn(θ)表示尺寸为n×n角度为θ的滤波核,ω6表示第六调节系数。
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