[发明专利]图像滤波方法、编码方法及相关设备

权利要求书

1.一种图像滤波方法，其特征在于，包括：

获取当前编码块的重建像素值；

将所述重建像素值输入神经网络，以对所述重建像素值进行滤波处理；

其中，所述神经网络包括主干网络和一个从输入到输出的残差连接。

2.根据权利要求1所述的图像滤波方法，其特征在于，

所述主干网络包括多个连接单元，所述连接单元包括至少一个卷积层、至少一个激活层和一个从所述连接单元输入到所述连接单元输出的残差连接。

3.根据权利要求1所述的图像滤波方法，其特征在于，所述图像滤波方法包括：

获取所述神经网络的卷积核尺寸、卷积步长和卷积核层数；

对所述当前编码块进行扩边处理，以使所述当前编码块的尺寸符合所述神经网络的卷积核尺寸、卷积步长和卷积核层数。

4.根据权利要求3所述的图像滤波方法，其特征在于，所述对所述当前编码块进行扩边处理包括：

获取所述当前编码块扩边区域的像素的真实像素值，使用所述真实像素值填充所述扩边区域；

若未获取到所述扩边区域的像素的真实像素值，则利用所述扩边区域的邻近像素的像素值填充所述扩边区域。

5.根据权利要求1所述的图像滤波方法，其特征在于，

输入所述神经网络的所述重建像素值至少包括一个亮度分量重建像素值和一个色度分量重建像素值。

6.根据权利要求5所述的图像滤波方法，其特征在于，所述将所述重建像素值输入神经网络包括：

将亮度分量重建像素划分成若干子亮度分量重建像素，并将所述子亮度分量重建像素分别通过若干所述神经网络的输入通道输入；其中，所述子亮度分量重建像素的采样率与所述色度分量重建像素的采样率匹配。

7.根据权利要求5所述的图像滤波方法，其特征在于，所述将所述重建像素值输入神经网络包括：

对色度分量重建像素进行上采样以匹配亮度分量重建像素的采样率；或

对所述亮度分量重建像素进行下采样以匹配所述色度分量重建像素的采样率。

8.根据权利要求6或7所述的图像滤波方法，其特征在于，将所述重建像素值输入神经网络，以对所述重建像素值进行滤波处理包括：

分别对不同所述输入通道输入的所述亮度分量重建像素值和所述色度分量重建像素值进行滤波处理；

输出滤波处理后的亮度分量重建像素值和/或滤波处理后的色度分量重建像素值。

9.根据权利要求1所述的图像滤波方法，其特征在于，所述将所述重建像素值输入神经网络包括：

将第一重建像素值输入神经网络，输出第二重建像素值，所述第二重建像素值是对所述第一重建像素值进行滤波处理之后的重建像素值；

对所述重建像素值通过缩放处理进行调整。

10.根据权利要求9所述的图像滤波方法，其特征在于，所述对所述重建像素值通过缩放处理进行调整包括：

将所述第二重建像素值减去所述第一重建像素值得到残差像素值；

将所述残差像素值乘以缩放因子得到缩放残差像素值；

将所述第一重建像素值与所述缩放残差像素值相加得到缩放后的重建像素值。

11.根据权利要求1所述的图像滤波方法，其特征在于，将所述重建像素值输入神经网络包括：

获取所述当前编码块的量化参数；

将所述重建像素值输入与所述当前编码块的量化参数相匹配的神经网络，与所述当前编码块的量化参数相匹配的神经网络是利用具有相匹配的量化参数的图像训练得到的。

12.一种编码方法，其特征在于，包括：

获取当前编码块的重建像素值；

利用如权利要求1-11任一项所述的图像滤波方法对所述重建像素值进行滤波处理；

基于滤波处理后的重建像素值对所述当前编码块进行编码。