编码和解码程序、编码和解码设备、编码和解码方法技术

提供了一种编码和解码程序、编码和解码设备、编码和解码方法。一种存储介质，其存储使处理器执行处理的程序，所述处理包括：根据通过画面内预测或画面间预测生成的预测图像与要处理的输入图像之间的差来计算预测残差并且对预测残差执行正交变换处理和量化处理，并且然后执行熵编码处理；获取在对要处理的输入图像进行编码时在量化处理中使用的量化参数、包括在量化处理中出现的量化误差的信号和包括在画面内预测或画面间预测中出现的预测误差的图像；以及获取通过将量化参数、包括量化误差的信号和包括预测误差的图像分别输入至已经学习了所生成的编码失真的滤波器单元而由滤波器单元推理出的编码失真；对用于学习的输入图像进行编码。

【技术实现步骤摘要】
编码和解码程序、编码和解码设备、编码和解码方法
本文讨论的实施方式涉及编码程序(存储介质)、解码程序、编码设备、解码设备、编码方法和解码方法。
技术介绍
在作为用于运动图像数据的压缩编码的下一代国际标准的通用视频编码(VVC)标准中，已经研究了能够推理参考图像中包括的编码失真的人工智能(AI)滤波器作为环路滤波器的应用。例如，相关技术包括国际公开小册子第WO2016/199330号。
技术实现思路
然而，通过环路滤波器处理的参考图像是通过对由画面内预测或画面间预测生成的预测图像加上预测残差(通过对预测图像与输入图像之间的差执行量化处理、逆量化处理等而获得的预测残差)而生成的。因此，在参考图像中，在画面内预测或画面间预测中出现的“预测误差”和在量化处理中出现的“量化误差”两者被混合。结果，在已经通过使用参考图像作为输入而被学习的AI滤波器的情况下，假定可能无法获得足够的滤波器性能的情况。在一个方面，本公开内容的目的是提高环路滤波器的滤波器性能。根据实施方式的一方面，一种存储程序的非暂态计算机可读本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种存储程序的非暂态计算机可读存储介质，所述程序使包括在计算机中的处理器执行处理，所述处理包括：/n通过根据通过画面内预测或画面间预测生成的预测图像与要处理的输入图像之间的差来计算预测残差并且对所计算的预测残差执行正交变换处理和量化处理，并且然后执行熵编码处理，来对所述要处理的输入图像进行编码；/n获取在对所述要处理的输入图像进行编码时在所述量化处理中使用的量化参数、包括在所述量化处理中出现的量化误差的信号和包括在所述画面内预测或所述画面间预测中出现的预测误差的图像；以及/n获取通过将所获取的量化参数、所获取的包括所述量化误差的信号和所获取的包括所述预测误差的图像分别输入至已经学习了在对用...

【技术特征摘要】
20190530 JP 2019-1016291.一种存储程序的非暂态计算机可读存储介质，所述程序使包括在计算机中的处理器执行处理，所述处理包括：
通过根据通过画面内预测或画面间预测生成的预测图像与要处理的输入图像之间的差来计算预测残差并且对所计算的预测残差执行正交变换处理和量化处理，并且然后执行熵编码处理，来对所述要处理的输入图像进行编码；
获取在对所述要处理的输入图像进行编码时在所述量化处理中使用的量化参数、包括在所述量化处理中出现的量化误差的信号和包括在所述画面内预测或所述画面间预测中出现的预测误差的图像；以及
获取通过将所获取的量化参数、所获取的包括所述量化误差的信号和所获取的包括所述预测误差的图像分别输入至已经学习了在对用于学习的输入图像进行编码时生成的编码失真的滤波器单元而由所述滤波器单元推理出的编码失真。


2.根据权利要求1所述的非暂态计算机可读存储介质，其中，
包括在所述量化处理中出现的量化误差的信号是通过对所述量化处理的结果执行逆量化处理和逆正交变换处理而获得的信号，以及
包括所述预测误差的图像是通过所述画面内预测或所述画面间预测生成的预测图像。


3.根据权利要求2所述的非暂态计算机可读存储介质，其中，所述处理还包括：
通过将通过执行所述逆正交变换处理而获得的所述信号与所述预测图像相加来生成参考图像；以及
通过将通过分别将所获取的量化参数、通过执行所述逆正交变换处理而获得的所述信号和所述预测图像输入至所述滤波器单元而推理出的所述编码失真添加至所生成的参考图像来输出第一滤波后的参考图像。


4.根据权利要求3所述的非暂态计算机可读存储介质，其中，所述处理还包括：
通过将所生成的参考图像输入至另一滤波器单元来输出第二滤波后的参考图像；以及
输出所述第一滤波后的参考图像和所述第二滤波后的参考图像中的率失真较小的一者作为最终滤波后的参考图像。


5.根据权利要求4所述的非暂态计算机可读存储介质，其中，
所述滤波器单元是通过使用当对所述用于学习的输入图像进行编码时获得的学习数据进行学习来生成的。


6.根据权利要求5所述的非暂态计算机可读存储介质，其中，
所述学习数据包括：
通过画面内预测或画面间预测而生成的预测图像，
在对根据所述预测图像与所述用于学习的输入图像之间的差计算出的预测残差执行正交变换处理和量化处理时使用的量化参数，
通过对所述量化处理的结果执行逆量化处理和逆正交变换处理而获得的信号，以及
所述用于学习的输入图像。


7.根据权利要求6所述的非暂态计算机可读存储介质，其中，
所述滤波器单元是通过执行学习使得通过将所述预测图像和所述信号与当所述学习数据中包括的所述预测图像、所述量化参数和所述信号被输入时的输出相加而获得的相加结果接近所述学习数据中包括的所述用于学习的输入图像来生成的。


8.一种存储程序的非暂态计算机可读存储介质，所述程序使包括在计算机中的处理器执行处理，所述处理包括：
通过将通过对量化信号执行逆量化处理和逆正交变换处理而获得的信号与通过执行画面内预测或运动补偿而获得的预测图像相加并且执行滤波处理，来对编码数据进行解码，所述量化信号通过对所述编码数据执行熵解码而获得；
获取在对所述编码数据进行解码时的量化参数、包括量化误差的信号和包括在所述画面内预测或所述运动补偿中出现的预测误差的图像；以及
获取通过将所获取的量化参数、所获取的包括所述量化误差的信号和所获取的包括所述预测误差的图像分别输入至已经学习了在对用于学习的输入图像进行编码时生成的编码失真的滤波器单元而由所述滤波器单元推理出的编码失真。


9.根据权利要求8所述的非暂态计算机可读存储介质，其中，
包括所述量化误差的信号是通过对所述量化信号执行逆量化处理和逆正交变换处理而获得的信号，以及
包括所述预测误差的图像是通过所述画面内预测或所述运动补偿生成的预测图像。


10.根据权利要求9所述的非暂态计算机可读存储介质，其中，所述处理还包括：
通过将通过执行所述逆正交变换处理而获得的所述信号与所述预测图像相加来生成参考图像；以及
通...

【专利技术属性】
技术研发人员：片山健太朗，
申请(专利权)人：富士通株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP