[发明专利]结合多采样率下采样和超分辨率重建技术的图像编码框架在审

专利信息
申请号: 201711314711.6 申请日: 2017-12-12
公开(公告)号: CN109922339A 公开(公告)日: 2019-06-21
发明(设计)人: 何小海;李兴龙;卿粼波;任超;占文枢;滕奇志;吴小强 申请(专利权)人: 四川大学
主分类号: H04N19/122 分类号: H04N19/122;H04N19/124;H04N19/132;H04N19/147;H04N19/59
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 610065 四川*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明公开了一种结合多采样率下采样和超分辨率重建技术的图像编码框架。主要包括以下步骤:将待压缩图像分成32×32的块,然后在多种采样率下对每个块进行下采样;对每种下采样块进行粗略的JPEG编解码,并上采样解码后的低分辨率块;通过率失真优化选择每个块的最优的采样率与量化参数;根据选定的参数,使用JPEG对各个块进行编解码,并使用基于深度学习的超分辨率技术对解码块进行重建;将重建块组合成图像。本发明可以在全码率段提升JPEG的率失真性能,并且在相同解码图像质量下,可以实现更高的压缩率。本方法可以适用于多种主流图像编码器,实现图像数据的高效存储与传输。
搜索关键词: 采样率 下采样 超分辨率重建 图像编码 编解码 超分辨率技术 率失真性能 图像编码器 解码 低分辨率 高效存储 解码图像 量化参数 图像数据 下采样块 压缩图像 优化选择 解码块 框架本 上采样 通过率 压缩率 重建 全码 失真 图像 传输 主流 学习
【主权项】:
1.结合多采样率下采样和超分辨率重建技术的图像编码框架,其特征在于包括以下步骤:步骤一:将原始图像按32×32大小进行分块,然后对每个块进行多种采样率的下采样;步骤二:对下采样后的小块进行多量化参数的预编解码,并统计量化后DCT系数的非零值的个数;步骤三:用插值方法将解码后的图像小块插值到原始分辨率,并计算重建块与原始块间的均方误差;步骤四:使用率失真优化算法,选择最优的采样率及其对应的下采样模式与量化参数;步骤五:根据获得的最优采样模式与量化参数,使用JPEG对原始图像块进行下采样与编解码;步骤六:通过使用基于深度学习的超分辨率重建技术训练出的多个模型,对解码后的图像小块进行超分辨率重建;步骤七:将重建的图像块按照相应的方式组合,形成最终解码图像。
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  • 陈耀武;周承涛;周凡 - 浙江大学
  • 2014-01-28 - 2017-01-25 - H04N19/122
  • 本发明公开了一种低复杂度的HEVC编码多参考帧的选择方法,包括以下步骤输入原始编码序列,以编码树单元为单位,为其中的每个编码单元选择最佳参考帧,操作如下a、若当前编码单元的父编码单元为SKIP模式,则父编码单元的最佳参考帧即为当前编码单元中的所有预测单元的最佳参考帧;b、若当前编码单元的父编码单元不为SKIP模式,首先对当前编码单元帧间划分模式为2N×2N的预测单元进行多参考帧选择,并计算2N×2N帧间划分模式下,各个参考帧的率失真代价,所有率失真代价小于阈值的参考帧构成参考帧集合,在参考帧集合内为其余帧间划分模式选择最佳参考帧。本发明能够显著加快HEVC视频编码的速度。
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