视频处理的方法和装置制造方法及图纸

本申请实施例提供了视频处理的方法，包括：接收第一视频分片，其中，所述第一视频分片的分辨率为初始分辨率；根据机器学习模型的模型参数，利用所述机器学习模型获得第一视频分片的自适应采样分辨率；根据所述自适应采样分辨率，对所述第一视频分片进行采样，获得第二视频分片；根据所述第一视频分片和所述第二视频分片，获得辅助参数，所述辅助参数包含所述第一视频分片的自适应采样分辨率；将所述第二视频分片和所述辅助参数进行编码处理，形成第三视频分片；将所述第三视频分片发送给视频解码装置。实现了高质量视频传输的带宽压力和高质量之间的平衡。

Method and device of video processing

The embodiment of this application provides a method of video processing, including: receiving the first video fragment, in which the resolution of the first video fragment is the initial resolution; using the machine learning model to obtain the adaptive sampling resolution of the first video fragment according to the model parameters of the machine learning model; and importing the first video fragment according to the adaptive sampling resolution. Line sampling is used to obtain the second video fragment; auxiliary parameters are obtained according to the first video fragment and the second video fragment, which include the adaptive sampling resolution of the first video fragment; the second video fragment and the auxiliary parameters are coded to form the third video fragment; and the third video fragment is transmitted to the video decoder. \u3002 The balance between bandwidth pressure and quality of high quality video transmission is achieved.

【技术实现步骤摘要】
视频处理的方法和装置
本申请涉及视频
，尤其涉及视频处理的方法和装置。
技术介绍
4K(分辨率为4096×2160)超高清视频业务的发展，对传输带宽的需求日益增大，而传统通用的视频编解码技术已无法保证在现有带宽环境下传输高质量的4K视频。多个内容运营商已经推出了4K视频服务，在传输超高清视频过程中，带宽将承受很大压力，例如：以实际的4K超高清视频业务为例，业界目前情况以H.264编码标准为主，码率需要达到50M以上才能保障较好的4KP60视觉体验，对应网络带宽需要75M以上；而当H.265编码标准普及后，在保证业务体验的前提下，4KP60码率可以降到30M，对应网络带宽需要45M以上；但受制于高昂的带宽和CDN成本，目前国内固定接入网带宽现状无法满足4K带宽要求，甚至可能导致视频无法传输或者传输的速度过慢的问题，进一步可能使得宽带的负荷过大，导致传输网络瘫痪的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种视频处理的方法和装置，可以实现高质量视频内容能够在有限的带宽的传输网络进行传输，并且接收端能够重构成高质量视频内容，从而使得视频处理技术方案中的降低传输压力和保证视频质量的平衡。第一方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频处理的方法，其特征在于，包括：接收第一视频分片，其中，所述第一视频分片的分辨率为初始分辨率；根据机器学习模型的模型参数，利用所述机器学习模型获得第一视频分片的自适应采样分辨率；根据所述自适应采样分辨率，对所述第一视频分片进行采样，获得第二视频分片；根据所述第一视频分片和所述第二视频分片，获得辅助参数，所述辅助参数包含所述第一视频分片的自适应采样分辨率；将所述第二视频分片和所述辅助参数进行编码处理，形成第三视频分片；将所述第三视频分片发送给视频解码装置。

【技术特征摘要】
1.一种视频处理的方法，其特征在于，包括：接收第一视频分片，其中，所述第一视频分片的分辨率为初始分辨率；根据机器学习模型的模型参数，利用所述机器学习模型获得第一视频分片的自适应采样分辨率；根据所述自适应采样分辨率，对所述第一视频分片进行采样，获得第二视频分片；根据所述第一视频分片和所述第二视频分片，获得辅助参数，所述辅助参数包含所述第一视频分片的自适应采样分辨率；将所述第二视频分片和所述辅助参数进行编码处理，形成第三视频分片；将所述第三视频分片发送给视频解码装置。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据机器学习模型的模型参数，利用机器学习模型预测出第一视频分片的自适应采样分辨率，具体包括：根据机器学习模型的模型参数，利用所述机器学习模型，对所述第一视频分片进行训练，获得训练后的分类结果，所述分类结果为所述第一视频分片的自适应采样分辨率；或者根据机器学习模型的模型参数，利用所述机器学习模型，所述第一视频分片进行训练，获得训练后的分类结果，所述分类结果为预测的视频分片的类型，根据所述视频分片的类型确定所述第一视频分片的自适应采样分辨率。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一视频分片和所述第二视频分片，获得辅助参数，具体包括：恢复所述第二视频分片的分辨率为初始分辨率，获得第四视频分片；将所述第一视频分片的图像和所述第四视频分片的图像相减，获得相减的差值，所述差值为残差图像；分别对每个所述残差图像进行编码处理，获得每个所述残差图像的辅助信息，所述辅助参数还包括所有的残差图像的辅助信息。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：接收样本视频分片和所述样本视频分片设定的分类结果；根据初始的模型参数，利用机器学习模型训练所述样本视频分片，获得训练后的样本视频分片的分类结果；利用样本视频分片的训练后的分类结果和所述样本视频分片设定的分类结果，获得机器学习模型的模型参数。5.一种视频处理的方法，其特征在于，包括：接收第三视频分片,所述第三视频分片包含了自适应的采样分辨率；对所述第三视频分片进行解码,获得第五视频分片和辅助参数，所述第五视频分片的分辨率为自适应采样分辨率，所述辅助参数包含所述自适应采样分辨率；根据所述辅助参数，对所述第五视频分片进行重构，获得第六视频分片，所述第六视频分片的分辨率为初始分辨率。6.如权利要求5所述的方法，特征在于，所述参数还包括每个残差图像的辅助信息；所述根据所述辅助参数，对所述第五视频分片进行重构，获得第六视频分片，具体包括：对所述每个残差图像的辅助信息进行反编码处理，分别恢复出每个残差图像；根据所述每个残差图像，获取所述初始分辨率；根据所述每个残差图像、所述初始分辨率和所述自适应采样分辨率，采用插值计算，将所述第五视频分片的每个图像分别重构为所述初始分辨率的图像，所述所有的重构后的所述初始分辨率的图像构成所述第六视频分片。7.一种视频编码装置，其特征在于，包括：收发器，用于接...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐威，周力，
申请(专利权)人：华为软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32