CN110248191A - 一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法 - Google Patents

一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法，涉及视频压缩技术领域，其实现过程依次包括：构建基于深层卷积神经网络的编码模块；构建基于深层卷积神经网络的解码模块，该解码模块与所述编码模块相对应；输入视频数据，基于视频编码标准H.264，使用编码模块完成视频帧间预测后每一帧的编码工作，编码后进行量化完成视频数据的压缩，反量化后使用解码模块进行解码完成视频数据的解压，随后构建视频压缩模型；采集大量视频数据输入视频压缩模型进行训练，通过对比编码前的视频数据和解码后的视频数据，优化视频压缩模型；使用优化后的视频压缩模型对待压缩视频数据进行压缩和解压工作。本方法实现了视频数据的快速压缩和高精度解压。

Description

一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法
技术领域
本发明涉及视频压缩技术领域，具体的说是一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法。
背景技术
H.264技术是一种新的视频压缩编码标准，该标准采用了多项提高图像质量和增加压缩比的技术措施，可用于SDTV、HDTV和DVD等。H.264编码更加节省码流，H.264不仅比MPEG-4节约了50％的码率，而且还具有较强的抗误码特性，可适应丢包率高、干扰严重的无线信道中的视频传输，从而获得平稳的图像质量。H264标准使运动图像压缩技术上升到了一个更高的阶段，在较低带宽上提供高质量的图像传输是H.264的应用亮点，这正好适应了目前国内运营商接入网带宽还非常有限的状况。
目前，随着抖音、头条、爱奇艺等app快速发展，视频在互联网中占据越来越重要的地位，相应的视频压缩技术越来越重要。传统视频压缩技术的发展已经进入停滞期，无法实现较大的突破，随着神经网络的快速发展，我们可以使用神经网络实现更高效率的视频压缩。
基于此，在传统视频压缩已经可以提供较为优秀的视频压缩效率的基础上，如何能将神经网络融入视频编码标准H.264来提高视频压缩效率显得尤为重要。
发明内容
本发明在传统视频压缩已经可以提供较为优秀的视频压缩效率的基础上，提供一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法，进一步提高视频压缩的效率和精度。
本发明的一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法，解决上述技术问题采用的技术方案如下：
一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法，该视频压缩方法的实现过程包括：
步骤一、构建基于深层卷积神经网络的编码模块；
步骤二、构建基于深层卷积神经网络的解码模块，该解码模块与编码模块相对应；
步骤三、输入视频数据，基于视频编码标准H.264，使用编码模块完成视频帧间预测后每一帧的编码工作，编码后进行量化完成视频数据的压缩，反量化后使用解码模块进行解码完成视频数据的解压，随后构建视频压缩模型；
步骤四、采集大量视频数据输入视频压缩模型进行训练，通过对比编码前的视频数据和解码后的视频数据，优化视频压缩模型；
步骤五、使用优化后的视频压缩模型对待压缩视频数据进行压缩和解压工作。
可选的，所涉及编码模块选用VGG16为基础，编码模块的深层卷积神经网络为多层卷积神经网络；
编码模块的多层卷积神经网络对输入的视频数据依次进行卷积、池化、下采样，将图像编码为高维特征图。
具体的，所涉及编码模块的多层卷积神经网络选用四层卷积神经网络；
第一层卷积神经网络使用两层3x3x64步幅为1的same卷积和2x2/2的池化；
第二层卷积神经网络使用两层3x3x128步幅为1的same卷积和2x2/2的池化；
第三层卷积神经网络使用三层3x3x256的same卷积和2x2/2的池化；
第四层卷积神经网络使用三层3x3x256的same卷积和2x2/2的池化。
进一步的，所涉及编码模块的四层卷积神经网络对视频数据进行编码，第四层卷积神经网络完成第二层2x2/2的迟化后：
选择第一层卷积神经网络卷积后的特征图，并将该特征图下采样成与第四层卷积神经网络卷积后得到特征图相同大小；
将两份相同大小的特征图叠加后进行第四层卷积神经网络中最后一层3x3x256的same卷积和2x2/2的池化，完成最终编码，并得到编码后的高维特征图。
可选的，所涉及解码模块选用VGG16为基础，解码模块的深层卷积神经网络为多层卷积神经网络；
解码模块的深层卷积神经网络对反量化后的高维特征图依次进行上采样、卷积、反卷积，将反量化后的高维特征图解码为与视频数据中视频帧图像近似的图片；
解码模块进行上采样的次数与编码模块进行下采样的次数相同。
具体的，所涉及解码模块的深层卷积神经网络为四层卷积神经网络；
第一层卷积神经网络使用三层3x3x256的same卷积和3x3/2的反卷积；
第二层卷积神经网络使用三层3x3x128的same卷积和3x3/2的反卷积；
第三层卷积神经网络使用两层3x3x64的same卷积和3x3/2的反卷积；
第四层卷积神经网络使用两层3x3x3的same卷积和3x3/2的反卷积；
解码模块基于四层卷积神经网络对编码后的高维特征图进行解码。
可选的，基于二值化的量化模块，对编码后的高维特征图进行量化工作；
基于二值化的反量化模块，对量化后的高维特征图进行反量化工作；
解码模块对反量化的高维特征图进行解码，得到视频帧图像。
进一步的，对量化后的高维特征图进行熵编码，完成无损编码进一步压缩视频帧形成码字；
对熵编码形成的码字进行码字估计，将解码后的视频帧图像与编码模块编码前的视频数据包含的视频帧图像进行对比，对比后形成重建误差，码子估计和重建误差按照一定权重形成优化参数，利用优化参数对步骤三构建的视频压缩模型进行优化，得到步骤四的优化视频压缩模型。
本发明的一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法，与现有技术相比具有的有益效果是：
本发明的视频压缩方法引入深层卷积神经网络，构建基于深层卷积神经网络的编码模块和解码模块，基于视频编码标准H.264，对编码后视频数据进行量化、反量化进而使用解码模块进行解码，从而完成视频压缩模型的构建，采集大量视频数据输入视频压缩模型进行训练，并进一步通过对比编码前的视频数据和解码后的视频数据，优化视频压缩模型，优化后的视频压缩模型可以直接对待压缩视频数据进行压缩和解压工作，由此实现了视频数据的快速压缩和高精度解压，在传统H.264标准压缩技术的基础上完成了对视频压缩技术的拓展。
附图说明
附图1是本发明的方法流程图；
附图2是本发明实施例一的结构原理图；
附图3是本发明实施例二的结构原理图。
具体实施方式
为使本发明的技术方案、解决的技术问题和技术效果更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下获得的所有实施例,都在本发明的保护范围之内。
实施例一：
结合附图1、2，本实施例提出一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法，该视频压缩方法的实现过程包括：
S10、构建基于深层卷积神经网络的编码模块；
S20、构建基于深层卷积神经网络的解码模块，该解码模块与编码模块相对应；
S30、输入视频数据，基于视频编码标准H.264，使用编码模块完成视频帧间预测后每一帧的编码工作，编码后进行量化完成视频数据的压缩，反量化后使用解码模块进行解码完成视频数据的解压，随后构建视频压缩模型；
S40、采集大量视频数据输入视频压缩模型进行训练，通过对比编码前的视频数据和解码后的视频数据，优化视频压缩模型；
S50、使用优化后的视频压缩模型对待压缩视频数据进行压缩和解压工作。
在本实施例中，所涉及编码模块选用VGG16为基础，编码模块的深层卷积神经网络为多层卷积神经网络；
编码模块的多层卷积神经网络对输入的视频数据依次进行卷积、池化、下采样，将图像编码为高维特征图。
在本实施例中，所涉及编码模块的多层卷积神经网络选用四层卷积神经网络；
第一层卷积神经网络使用两层3x3x64步幅为1的same卷积和2x2/2的池化；
第二层卷积神经网络使用两层3x3x128步幅为1的same卷积和2x2/2的池化；
第三层卷积神经网络使用三层3x3x256的same卷积和2x2/2的池化；
第四层卷积神经网络使用三层3x3x256的same卷积和2x2/2的池化。
可选的，所涉及解码模块选用VGG16为基础，解码模块的深层卷积神经网络为多层卷积神经网络；
解码模块的深层卷积神经网络对反量化后的高维特征图依次进行上采样、卷积、反卷积，将反量化后的高维特征图解码为与视频数据中视频帧图像近似的图片；
解码模块进行上采样的次数与编码模块进行下采样的次数相同。
在本实施例中，所涉及解码模块的深层卷积神经网络为四层卷积神经网络；
第一层卷积神经网络使用三层3x3x256的same卷积和3x3/2的反卷积；
第二层卷积神经网络使用三层3x3x128的same卷积和3x3/2的反卷积；
第三层卷积神经网络使用两层3x3x64的same卷积和3x3/2的反卷积；
第四层卷积神经网络使用两层3x3x3的same卷积和3x3/2的反卷积；
解码模块基于四层卷积神经网络对编码后的高维特征图进行解码。
实施例二：
结合附图1，本实施例提出一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法，该视频压缩方法的实现过程包括：
S10、构建基于深层卷积神经网络的编码模块；
S20、构建基于深层卷积神经网络的解码模块，该解码模块与编码模块相对应；
S30、输入视频数据，基于视频编码标准H.264，使用编码模块完成视频帧间预测后每一帧的编码工作，编码后进行量化完成视频数据的压缩，反量化后使用解码模块进行解码完成视频数据的解压，随后构建视频压缩模型；
S40、采集大量视频数据输入视频压缩模型进行训练，通过对比编码前的视频数据和解码后的视频数据，优化视频压缩模型；
S50、使用优化后的视频压缩模型对待压缩视频数据进行压缩和解压工作。
结合附图3，在本实施例中，针对S30和S40，还可以对量化后的高维特征图进行熵编码，完成无损编码进一步压缩视频帧形成码字；
进一步，对熵编码形成的码字进行码字估计，将解码后的视频帧图像与编码模块编码前的视频数据包含的视频帧图像进行对比，对比后形成重建误差，码子估计和重建误差按照一定权重形成优化参数，利用优化参数对S30构建的视频压缩模型进行优化，得到S40的优化视频压缩模型。
在本实施例中，所涉及编码模块选用VGG16为基础，编码模块的深层卷积神经网络为多层卷积神经网络；
编码模块的多层卷积神经网络对输入的视频数据依次进行卷积、池化、下采样，将图像编码为高维特征图。
在本实施例中，所涉及编码模块的多层卷积神经网络选用四层卷积神经网络；
第一层卷积神经网络使用两层3x3x64步幅为1的same卷积和2x2/2的池化；
第二层卷积神经网络使用两层3x3x128步幅为1的same卷积和2x2/2的池化；
第三层卷积神经网络使用三层3x3x256的same卷积和2x2/2的池化；
第四层卷积神经网络使用三层3x3x256的same卷积和2x2/2的池化。
在本实施例中，进一步所涉及编码模块的四层卷积神经网络对视频数据进行编码，第四层卷积神经网络完成第二层2x2/2的迟化后：
选择第一层卷积神经网络卷积后的特征图，并将该特征图下采样成与第四层卷积神经网络卷积后得到特征图相同大小；
将两份相同大小的特征图叠加后进行第四层卷积神经网络中最后一层3x3x256的same卷积和2x2/2的池化，完成最终编码，并得到编码后的高维特征图。
在本实施例中，所涉及解码模块选用VGG16为基础，解码模块的深层卷积神经网络为多层卷积神经网络；
解码模块的深层卷积神经网络对反量化后的高维特征图依次进行上采样、卷积、反卷积，将反量化后的高维特征图解码为与视频数据中视频帧图像近似的图片；
解码模块进行上采样的次数与编码模块进行下采样的次数相同。
在本实施例中，所涉及解码模块的深层卷积神经网络为四层卷积神经网络；
第一层卷积神经网络使用三层3x3x256的same卷积和3x3/2的反卷积；
第二层卷积神经网络使用三层3x3x128的same卷积和3x3/2的反卷积；
第三层卷积神经网络使用两层3x3x64的same卷积和3x3/2的反卷积；
第四层卷积神经网络使用两层3x3x3的same卷积和3x3/2的反卷积；
解码模块基于四层卷积神经网络对编码后的高维特征图进行解码。
在本实施例中，基于二值化的量化模块，对编码后的高维特征图进行量化工作；
基于二值化的反量化模块，对量化后的高维特征图进行反量化工作；
解码模块对反量化的高维特征图进行解码，得到视频帧图像。
综上可知，采用本发明的一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法，实现了视频数据的快速压缩和高精度解压，在传统H.264标准压缩技术的基础上完成了对视频压缩技术的拓展。
以上应用具体个例对本发明的原理及实施方式进行了详细阐述，这些实施例只是用于帮助理解本发明的核心技术内容，并不用于限制本发明的保护范围，本发明的技术方案不限制于上述具体实施方式内。基于本发明的上述具体实施例，本技术领域的技术人员在不脱离本发明原理的前提下，对本发明所作出的任何改进和修饰，皆应落入本发明的专利保护范围。

Claims (8)

1.一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法，其特征在于,该视频压缩方法的实现过程包括：
步骤一、构建基于深层卷积神经网络的编码模块；
步骤二、构建基于深层卷积神经网络的解码模块，该解码模块与所述编码模块相对应；
步骤三、输入视频数据，基于视频编码标准H.264，使用编码模块完成视频帧间预测后每一帧的编码工作，编码后进行量化完成视频数据的压缩，反量化后使用解码模块进行解码完成视频数据的解压，随后构建视频压缩模型；
步骤四、采集大量视频数据输入视频压缩模型进行训练，通过对比编码前的视频数据和解码后的视频数据，优化视频压缩模型；
步骤五、使用优化后的视频压缩模型对待压缩视频数据进行压缩和解压工作。
2.根据权利要求1所述的一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法，其特征在于，所述编码模块选用VGG16为基础，所述编码模块的深层卷积神经网络为多层卷积神经网络；
所述编码模块的多层卷积神经网络对输入的视频数据依次进行卷积、池化、下采样，将图像编码为高维特征图。
3.根据权利要求2所述的一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法，其特征在于，所述编码模块的多层卷积神经网络选用四层卷积神经网络；
第一层卷积神经网络使用两层3x3x64步幅为1的same卷积和2x2/2的池化；
第二层卷积神经网络使用两层3x3x128步幅为1的same卷积和2x2/2的池化；
第三层卷积神经网络使用三层3x3x256的same卷积和2x2/2的池化；
第四层卷积神经网络使用三层3x3x256的same卷积和2x2/2的池化。
4.根据权利要求3所述的一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法，其特征在于，所述编码模块的四层卷积神经网络对视频数据进行编码，所述第四层卷积神经网络完成第二层2x2/2的迟化后：
选择所述第一层卷积神经网络卷积后的特征图，并将该特征图下采样成与所述第四层卷积神经网络卷积后得到特征图相同大小；
将两份相同大小的特征图叠加后进行第四层卷积神经网络中最后一层3x3x256的same卷积和2x2/2的池化，完成最终编码，并得到编码后的高维特征图。
5.根据权利要求2所述的一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法，其特征在于，所述解码模块选用VGG16为基础，所述解码模块的深层卷积神经网络为多层卷积神经网络；
所述解码模块的深层卷积神经网络对反量化后的高维特征图依次进行上采样、卷积、反卷积，将反量化后的高维特征图解码为与视频数据中视频帧图像近似的图片；
所述解码模块进行上采样的次数与所述编码模块进行下采样的次数相同。
6.根据权利要求5所述的一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法，其特征在于，所述解码模块的深层卷积神经网络为四层卷积神经网络；
第一层卷积神经网络使用三层3x3x256的same卷积和3x3/2的反卷积；
第二层卷积神经网络使用三层3x3x128的same卷积和3x3/2的反卷积；
第三层卷积神经网络使用两层3x3x64的same卷积和3x3/2的反卷积；
第四层卷积神经网络使用两层3x3x3的same卷积和3x3/2的反卷积；
所述解码模块基于四层卷积神经网络对编码后的高维特征图进行解码。
7.根据权利要求2-6中任一项所述的一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法，其特征在于，基于二值化的量化模块，对编码后的高维特征图进行量化工作；
基于二值化的反量化模块，对量化后的高维特征图进行反量化工作；
所述解码模块对反量化的高维特征图进行解码，得到视频帧图像。
8.根据权利要求7所述的一种基于深层卷积神经网络的视频压缩方法，其特征在于，对量化后的高维特征图进行熵编码，完成无损编码进一步压缩视频帧形成码字；
对熵编码形成的码字进行码字估计，将解码后的视频帧图像与编码模块编码前的视频数据包含的视频帧图像进行对比，对比后形成重建误差，码子估计和重建误差按照一定权重形成优化参数，利用优化参数对步骤三构建的视频压缩模型进行优化，得到步骤四所述的优化视频压缩模型。
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