【技术实现步骤摘要】
一种视频帧预测方法、装置及终端设备
本专利技术属于视频压缩
，尤其涉及一种视频帧预测方法、装置及终端设备。
技术介绍
在视频压缩过程中，高效的时域预测机制是提高视频压缩性能的关键所在。现有的视频压缩技术中，大多根据光流插值，或者分离卷积在原分辨率尺寸上进行操作，获取相应的预测图像。然而，其均没有考虑到在不同尺度上进行时域预测带来的影响，从而导致视频预测性能不高。因此，有必要提出一种新的技术方案，以解决上述问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种视频帧预测方法及终端设备，以解决现有技术中视频预测性能低的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种视频帧预测方法，包括：计算当前帧和参考帧之间的光流信息；将所述光流信息、参考帧和当前帧输入运动补偿网络得到运动补偿特征信息，其中所述运动补偿网络的上采样层包括N个卷积层，其中N为大于1的正整数；对所述运动补偿特征信息进行熵编码和熵解码后输入所述运动补偿网络；在所述上采样层中，从输入端开始的第(N+...
【技术保护点】
1.一种视频帧预测方法，其特征在于，包括：/n计算当前帧和参考帧之间的光流信息；/n将所述光流信息、参考帧和当前帧输入运动补偿网络得到运动补偿特征信息，其中所述运动补偿网络的上采样层包括N个卷积层，其中N为大于1的正整数；/n对所述运动补偿特征信息进行熵编码和熵解码后输入所述运动补偿网络；/n在所述上采样层中，从输入端开始的第(N+1-m)个卷积层到第N个卷积层上得到对应的m组重构光流信息和分离卷积核，其中m为小于N的正整数；/n根据所述m组重构光流信息和分离卷积核得到m个对应的预测帧；/n将所述m个对应的预测帧输入到融合网络中进行融合得到当前帧预测帧。/n
【技术特征摘要】
1.一种视频帧预测方法，其特征在于，包括：
计算当前帧和参考帧之间的光流信息；
将所述光流信息、参考帧和当前帧输入运动补偿网络得到运动补偿特征信息，其中所述运动补偿网络的上采样层包括N个卷积层，其中N为大于1的正整数；
对所述运动补偿特征信息进行熵编码和熵解码后输入所述运动补偿网络；
在所述上采样层中，从输入端开始的第(N+1-m)个卷积层到第N个卷积层上得到对应的m组重构光流信息和分离卷积核，其中m为小于N的正整数；
根据所述m组重构光流信息和分离卷积核得到m个对应的预测帧；
将所述m个对应的预测帧输入到融合网络中进行融合得到当前帧预测帧。
2.如权利要求1所述的视频帧预测方法，其特征在于，所述计算当前帧和参考帧之间的光流信息包括：
计算当前帧图像的像素与参考帧图像的像素的空间位置映射关系得到光流信息。
3.如权利要求1所述的视频帧预测方法，其特征在于，所述在所述上采样层中，从输入端开始的第(N+1-m)个卷积层到第N个卷积层上得到对应的m组重构光流信息和分离卷积核包括：
根据所述输入运动补偿网络中的熵解码后的运动补偿特征信息，在从上采样层的输入端开始的第(N+1-m)个卷积层到第N个卷积层共m个卷积层上，分别得到每个卷积层对应的重构光流信息和分离卷积核，即m组对应的重构光流信息和分离卷积核。
4.如权利要求1所述的视频帧预测方法，其特征在于，所述根据所述m组重构光流信息和分离卷积核得到m个对应的预测帧包括：
根据所述m组重构光流信息分别对所述参考帧进行warp操作后，再分别与重构光流信息对应的分离卷积核进行分离卷积操作得到m个对应的预测帧。
5.如权利要求1所述的视频帧预测方法，其特征在于，所述将所述m个对应的预测帧输入到融合网络中进行融合得到当前帧预测帧包括：
将所述m个对应的预测帧输入到融合网络中，其中所述融合网络包括m个卷积层；
将所述第(N+1-m)个卷积层到第N个卷积层对应的m个预测帧与所述融合网络中从输入端到输出端...
【专利技术属性】
技术研发人员：李东阳，
申请(专利权)人：合肥图鸭信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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