CN110677681A - 一种视频编解码方法、装置及终端设备 - Google Patents

一种视频编解码方法、装置及终端设备 Download PDF

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Abstract

本发明适用于视频压缩技术领域，提供了一种视频编解码方法、装置及终端设备，所述方法包括：将原始视频输入编码模型得到第一隐含表示；将所述第一隐含表示进行熵编码熵解码得到第二隐含表示；将所述第二隐含表示输入解码模型得到重构视频。本发明通过对原始视频进行编码得到隐含表示，将隐含表示进行熵编码熵解码后得到的隐含表示再进行解码，最后得到重构视频，改进了传统视频编解码算法的压缩质量和压缩效率。

Description

一种视频编解码方法、装置及终端设备
技术领域
本发明属于视频压缩技术领域，尤其涉及一种视频编解码方法、装置及终端设备。
背景技术
传统视频编解码算法的压缩质量低，且压缩效率不高。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种视频编解码方法、装置终端设备，以解决现有技术中视频压缩质量低以及压缩效率不高的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种视频压缩方法，包括：
将原始视频输入编码模型得到第一隐含表示；
将所述第一隐含表示进行熵编码熵解码得到第二隐含表示；
将所述第二隐含表示输入解码模型得到重构视频。
进一步地，所述将原始视频输入编码模型得到第一隐含表示包括：
将所述原始视频输入编码模型；
获取所述原始视频中相邻帧的运动信息；
对所述相邻帧的运动信息进行编码得到编码信息；
将所述编码信息进行卷积和下采样操作得到第一隐含表示。
进一步地，所述将第一隐含表示进行熵编码熵解码得到第二隐含表示前还包括：
将所述第一隐含表示进行卷积和下采样操作，再进行反卷积和上采样操作得到概率模型的参数；
根据所述概率模型的参数进行概率建模，所述概率建模用于熵编码熵解码。
进一步地，所述将第二隐含表示输入解码模型得到重构视频包括：
将所述第二隐含表示输入解码模型，通过反卷积和上采样操作得到视频光流和自适应卷积核；
结合所述视频光流和自适应卷积核完成帧间预测；
根据所述帧间预测得到重构视频。
进一步地，所述将第一隐含表示进行熵编码熵解码得到第二隐含表示包括：
结合所述第一隐含表示和所述概率建模对所述第一隐含表示进行熵编码，得到编码比特流；
结合所述概率建模和编码比特流进行熵解码得到第二隐含表示。
本发明实施例的第二方面提供了一种视频编解码装置，包括：
编码模块，用于将原始视频输入编码模型得到第一隐含表示；
熵编码熵解码模块，用于将所述第一隐含表示进行熵编码熵解码得到第二隐含表示；
解码模块，用于将所述第二隐含表示输入解码模型得到重构视频。
进一步地，所述编码模块包括：
输入单元，用于将所述原始视频输入编码模型；
运动信息单元，用于获取所述原始视频中相邻帧的运动信息；
编码单元，用于对所述相邻帧的运动信息进行编码得到编码信息；
第一隐含表示单元，用于将所述编码信息进行卷积和下采样操作得到第一隐含表示。
进一步地，所述解码模块包括：
解码单元，用于将所述第二隐含表示输入解码模型，通过反卷积和上采样操作得到视频光流和自适应卷积核；
帧间预测单元，用于结合所述视频光流和自适应卷积核完成帧间预测；
重构视频单元，用于根据所述帧间预测得到重构视频。
本发明实施例的第三方面提供了一种视频编解码终端设备，包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现如上第一方面所提供的方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面所提供的方法的步骤。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
本发明通过对原始视频进行编码得到隐含表示，将隐含表示进行熵编码熵解码后得到的隐含表示再进行解码，最后得到重构视频，改进了传统视频编解码算法的压缩质量和压缩效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的视频编解码方法的实现流程示意图；
图2是本发明实施例提供的视频编解码装置的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的视频编解码终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
实施例一
图1示出了本发明实施例一提供的图像压缩方法的实现流程，该方法的执行主体可以是终端设备，详述如下：
步骤S101，将原始视频输入编码模型得到第一隐含表示。
可选地，将上述原始视频输入编码模型，其中上述编码模型包括运动估计模块、编码器和熵估计模块。
可选地，获取上述原始视频中相邻帧的运动信息。其中，在编码阶段，运动信息主要以光流的形式表示，光流通过二维坐标的偏置来描述像素的运动。
可选地，对上述相邻帧的运动信息进行编码得到编码信息，在对运动信息进行编码前，需要对相邻两帧进行运动估计。
可选地，将上述编码信息进行卷积和下采样操作得到第一隐含表示。具体地，上述隐含表示通过四层卷积和下采样操作得到，卷积的输入为前一帧的重构帧、当前帧的原始帧以及两帧相关的运动信息，用来压缩当前帧。其中第一隐含表示(即原始隐含表示)为连续的特征空间，进一步经过量化操作得到离散化的特征。
步骤S102，将上述第一隐含表示进行熵编码熵解码得到第二隐含表示。
可选地，在熵编码阶段，通过熵编码技术对编码模型计算获得的第一隐含表示进行熵编码，获得最终的编码比特流，完成视频数据从原始RGB空间到二进制文件的转换，其中生成的编码比特流可用于存储或网络传输等。
可选地，在熵解码阶段，利用得到的概率模型对上述编码比特流进行熵解码，获得第二隐含表示。
可选地，在步骤S102前，还包括：将上述第一隐含表示进行卷积和下采样操作，再进行反卷积和上采样操作得到概率模型的参数；
根据上述概率模型的参数进行概率建模，上述概率建模用于熵编码熵解码。
步骤S103，将上述第二隐含表示输入解码模型得到重构视频。
可选地，向解码模型输入第二隐含表示，解码器通过四层反卷积和上采样实现，并进一步通过卷积操作得到视频光流和自适应卷积核，其中光流描述自适应卷积核对应的卷积位置，自适应卷积核通过对该位置的图像块进行卷积操作获得当前位置的像素点信息。进一步地，光流与自适应卷积核结合完成帧间预测，最终根据上述帧间预测得到重构视频。
本实施例中，通过对原始视频进行编码得到隐含表示，将隐含表示进行熵编码熵解码后得到的隐含表示再进行解码，最后得到重构视频，改进了传统视频编解码算法的压缩质量和压缩效率。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
实施例二
图2示出了本发明实施例提供的视频编解码装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。该视频编解码装置2包括：编码模块21，熵编码熵解码模块22，解码模块23。
其中，编码模块21，用于将原始视频输入编码模型得到第一隐含表示；
熵编码熵解码模块22，用于将上述第一隐含表示进行熵编码熵解码得到第二隐含表示；
解码模块23，用于将上述第二隐含表示输入解码模型得到重构视频。
可选地，上述编码模块21包括：
输入单元，用于将上述原始视频输入编码模型；
运动信息单元，用于获取上述原始视频中相邻帧的运动信息；
编码单元，用于对上述相邻帧的运动信息进行编码得到编码信息；
第一隐含表示单元，用于将上述编码信息进行卷积和下采样操作得到第一隐含表示。
可选地，上述解码模块23包括：
解码单元，用于将上述第二隐含表示输入解码模型，通过反卷积和上采样操作得到视频光流和自适应卷积核；
帧间预测单元，用于结合上述视频光流和自适应卷积核完成帧间预测；
重构视频单元，用于根据上述帧间预测得到重构视频。
可选地，上述视频编解码模块2还包括：
参数获取单元，用于将上述第一隐含表示进行卷积和下采样操作，再进行反卷积和上采样操作得到概率模型的参数；
概率建模单元，用于根据上述概率模型的参数进行概率建模，上述概率建模用于熵编码熵解码。
本实施例通过对原始视频进行编码得到隐含表示，将隐含表示进行熵编码熵解码后得到的隐含表示再进行解码，最后得到重构视频，改进了传统视频编解码算法的压缩质量和压缩效率。
实施例三
图3是本发明一实施例提供的视频编解码终端设备的示意图。如图3所示，该实施例的视频编解码终端设备3包括：处理器30、存储器31以及存储在上述存储器31中并可在上述处理器30上运行的计算机程序32，例如视频编解码程序。上述处理器30执行上述计算机程序32时实现上述各个视频编解码方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至103。或者，上述处理器30执行上述计算机程序32时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示模块21至23的功能。
示例性的，上述计算机程序32可以被分割成一个或多个模块/单元，上述一个或者多个模块/单元被存储在上述存储器31中，并由上述处理器30执行，以完成本发明。上述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述上述计算机程序32在上述视频编解码终端设备3中的执行过程。例如，上述计算机程序32可以被分割成编码模块、熵编码熵解码模块、解码模块，各模块具体功能如下：
编码模块，用于将原始视频输入编码模型得到第一隐含表示；
熵编码熵解码模块，用于将上述第一隐含表示进行熵编码熵解码得到第二隐含表示；
解码模块，用于将上述第二隐含表示输入解码模型得到重构视频。
上述视频编解码终端设备3可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。上述视频编解码终端设备可包括，但不仅限于，处理器30、存储器31。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是视频编解码终端设备3的示例，并不构成对视频编解码终端设备3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如上述视频编解码终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器30可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
上述存储器31可以是上述视频编解码终端设备3的内部存储单元，例如视频编解码终端设备3的硬盘或内存。上述存储器31也可以是上述视频编解码终端设备3的外部存储设备，例如上述视频编解码终端设备3上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart MediaCard,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，上述存储器31还可以既包括上述视频编解码终端设备3的内部存储单元也包括外部存储设备。上述存储器31用于存储上述计算机程序以及上述视频编解码终端设备所需的其他程序和数据。上述存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
由上可见，本实施例通过对原始视频进行编码得到隐含表示，将隐含表示进行熵编码熵解码后得到的隐含表示再进行解码，最后得到重构视频，改进了传统视频编解码算法的压缩质量和压缩效率。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将上述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，上述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，上述计算机程序包括计算机程序代码，上述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。上述计算机可读介质可以包括：能够携带上述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，上述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上上述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种视频编解码方法，其特征在于，包括：
将原始视频输入编码模型得到第一隐含表示；
将所述第一隐含表示进行熵编码熵解码得到第二隐含表示；
将所述第二隐含表示输入解码模型得到重构视频。
2.如权利要求1所述的视频编解码方法，其特征在于，所述将原始视频输入编码模型得到第一隐含表示包括：
将所述原始视频输入编码模型；
获取所述原始视频中相邻帧的运动信息；
对所述相邻帧的运动信息进行编码得到编码信息；
将所述编码信息进行卷积和下采样操作得到第一隐含表示。
3.如权利要求1所述的视频编解码方法，其特征在于，所述将第一隐含表示进行熵编码熵解码得到第二隐含表示前还包括：
将所述第一隐含表示进行卷积和下采样操作，再进行反卷积和上采样操作得到概率模型的参数；
根据所述概率模型的参数进行概率建模，所述概率建模用于熵编码熵解码。
4.如权利要求1所述的视频编解码方法，其特征在于，所述将第二隐含表示输入解码模型得到重构视频包括：
将所述第二隐含表示输入解码模型，通过反卷积和上采样操作得到视频光流和自适应卷积核；
结合所述视频光流和自适应卷积核完成帧间预测；
根据所述帧间预测得到重构视频。
5.如权利要求1-4任一项所述的视频编解码方法，其特征在于，所述将第一隐含表示进行熵编码熵解码得到第二隐含表示包括：
结合所述第一隐含表示和所述概率建模对所述第一隐含表示进行熵编码，得到编码比特流；
结合所述概率建模和编码比特流进行熵解码得到第二隐含表示。
6.一种视频编解码装置，其特征在于，包括：
编码模块，用于将原始视频输入编码模型得到第一隐含表示；
熵编码熵解码模块，用于将所述第一隐含表示进行熵编码熵解码得到第二隐含表示；
解码模块，用于将所述第二隐含表示输入解码模型得到重构视频。
7.如权利要求6所述的视频编解码装置，其特征在于，所述编码模块包括：
输入单元，用于将所述原始视频输入编码模型；
运动信息单元，用于获取所述原始视频中相邻帧的运动信息；
编码单元，用于对所述相邻帧的运动信息进行编码得到编码信息；
第一隐含表示单元，用于将所述编码信息进行卷积和下采样操作得到第一隐含表示。
8.如权利要求6所述的视频编解码装置，其特征在于，所述解码模块包括：
解码单元，用于将所述第二隐含表示输入解码模型，通过反卷积和上采样操作得到视频光流和自适应卷积核；
帧间预测单元，用于结合所述视频光流和自适应卷积核完成帧间预测；
重构视频单元，用于根据所述帧间预测得到重构视频。
9.一种视频编解码终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
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