用于逐块图像压缩中的去块的内容自适应在线训练方法和装置制造方法及图纸

本公开内容的各方面提供了用于视频解码的方法、装置和非暂态计算机可读存储介质。该装置包括处理电路系统，该处理电路系统对要从编码视频比特流重构的图像的块进行重构。处理电路系统对编码视频比特流中的第一去块信息进行解码，该第一去块信息包括视频解码器中的深度神经网络(DNN)的第一去块参数。DNN的第一去块参数是先前已经通过内容自适应训练过程确定的更新参数。处理电路系统基于包括在第一去块信息中的第一去块参数针对包括重构块中的样本子集的第一边界区域确定DNN。处理电路系统基于对应于第一去块参数的所确定的DNN来对包括重构块中的样本子集的第一边界区域进行去块。行去块。行去块。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于逐块图像压缩中的去块的内容自适应在线训练方法和装置
通过引用并入
[0001]本申请要求2022年5月27日提交的美国专利申请第17/826,806号，“CONTENT
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ADAPTIVE ONLINE TRAINING METHOD AND APPARATUS FOR DEBLOCKING IN BLOCK
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WISE IMAGE COMPRESSION”的优先权权益，该美国专利申请要求2021年6月16日提交的美国临时申请第63/211,408号，“Content Adaptive Online Training Deblocking for Block
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Wise Image Compression”的优先权权益。在先申请的公开内容在此通过引用整体并入。


[0002]本公开内容描述了总体上涉及视频编码的实施方式。

技术介绍

[0003]本文中提供的
技术介绍
描述的目的在于总体上呈现本公开内容的背景。就在该
技术介绍
部分中描述的工作的程度而言，目前署名的专利技术人的工作以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于视频解码器中的视频解码的方法，包括：对要从编码视频比特流重构的图像的块进行重构；对所述编码视频比特流中的第一去块信息进行解码，所述第一去块信息包括所述视频解码器中的深度神经网络(DNN)的第一去块参数，其中，所述DNN的所述第一去块参数是先前已经通过内容自适应训练过程确定的更新的参数；基于包括在所述第一去块信息中的所述第一去块参数针对包括重构块中的样本子集的第一边界区域确定所述视频解码器中的所述DNN；以及基于对应于所述第一去块参数的所确定的DNN来对包括重构块中的所述样本子集的所述第一边界区域进行去块。2.根据权利要求1所述的方法，其中，重构块包括第一相邻重构块，所述第一相邻重构块具有第一共享边界并且包括在所述第一共享边界的两侧上的样本的所述第一边界区域；所述第一相邻重构块还包括在所述第一边界区域之外的非边界区域；以及用去块后的所述第一边界区域替换所述第一相邻重构块中的所述第一边界区域。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一去块参数是所述DNN中的偏置项或权重系数。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述DNN配置有初始参数，并且确定所述DNN包括基于所述第一去块参数更新所述初始参数中的一个初始参数。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述第一去块信息指示所述第一去块参数与所述初始参数中的所述一个初始参数之间的差，以及所述方法还包括根据所述差和所述初始参数中的所述一个初始参数的和来确定所述第一去块参数。6.根据权利要求2所述的方法，其中，重构块包括第二相邻重构块，所述第二相邻重构块具有第二共享边界并且包括在所述第二共享边界的两侧上的样本的第二边界区域；以及所述方法还包括：对与所述第二边界区域对应的所述编码视频比特流中的第二去块信息进行解码，所述第二去块信息指示先前已经通过内容自适应训练过程确定的第二去块参数，所述第二边界区域不同于所述第一边界区域；基于所述第一去块参数和所述第二去块参数更新所述DNN，更新的DNN对应于所述第二边界区域并且被配置有所述第一去块参数和所述第二去块参数；以及基于对应于所述第二边界区域的更新的DNN对所述第二边界区域进行去块。7.根据权利要求2所述的方法，其中，重构块包括重构块的第二相邻重构块，所述第二相邻重构块具有第二共享边界并且包括具有在所述第二共享边界的两侧上的样本的第二边界区域；以及所述方法还包括基于对应于所述第一边界区域的所确定的DNN对所述第二边界区域进行去块。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述DNN的层的数目取决于所述第一边界区域的大小。9.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一边界区域还包括在第三共享边界的两侧上的样本，所述第三共享边界在包括在重构块中的第三两个相邻重构块之间，以及所述第一两个相邻重构块不同于所述第三两个相邻重构块。10.一种用于视频解码的装置，包括：处理电路系统，所述处理电路系统被配置成：对要从编码视频比特流重构的图像的块进行重构；对所述编码视频比特流中的第一去块信息进行解码，所述第一去块信息包括视频解码器中的深度神经网络(DNN)的第一去块参数，其中，所述DNN的第一去块参数是先前已经通过内容自适应训练过程确定的更新参数；基于包括在所述第一去块信息中的所述第一去块参数针对包括重构块中的样本子集的第一边界区域确定所述视频解码器中的所述DNN；以及基于对应于所述第一去块参数的所确定的DNN来...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁鼎，蒋薇，王炜，刘杉，
申请(专利权)人：腾讯美国有限责任公司，
类型：发明
国别省市：