使用AI对图像进行编码和解码的设备和方法技术

一种图像解码方法包括：从比特流中获取当前光流的特征数据和当前残差图像的特征数据；通过将当前光流的特征数据应用于光流解码器来获取当前光流和第一权重数据；通过将当前残差图像的特征数据应用于残差解码器来获取当前残差图像；基于当前光流从前一重构图像中获取初步预测图像；通过将第一权重数据的样本值应用于初步预测图像的样本值来获取最终预测图像；以及通过将最终预测图像与当前残差图像组合来获取与当前图像相对应的当前重构图像。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本公开涉及图像编码和解码。更具体地，本公开涉及一种用于通过使用人工智能(artificial intelligence，ai)(例如，神经网络)对图像进行编码(encoding)和解码(decoding)的技术。

技术介绍

1、诸如h.264高级视频编解码(advanced video coding，avc)和高效视频编解码(high efficiency video coding，hevc)的编解码器将图像划分成多个块，并且通过帧间预测或帧内预测对每个块进行预测性编码和解码。

2、帧内预测是一种通过去除图像中的空域冗余来压缩图像的方法，而帧内预测是一种通过去除图像之间的时域冗余来压缩图像的方法。

3、帧间预测的代表性示例是运动估计编解码(coding)。运动估计编解码通过使用参考图像来预测当前图像的块。与当前块最相似的参考块可以通过使用特定评估函数而在特定范围内找到。基于参考块来预测当前块，并且从当前块中减去作为预测结果而生成的预测块以生成残差块。然后对残差块进行编码。

4、为了推导出指示参考图像中的参考块的运动矢量，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能AI的图像解码方法，所述图像解码方法包括：

2.根据权利要求1所述的图像解码方法，其中

3.根据权利要求1和2中任一项所述的图像解码方法，其中，作为所述光流解码器(450)的训练结果，随着所述初步预测图像中的样本值和所述当前图像中位于相同位置的样本值之间的差减小，第一权重数据中的样本值变得接近1。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的图像解码方法，其中，作为所述光流解码器(450)的训练结果，当所述初步预测图像中的样本值大于所述当前图像中位于相同位置的样本值时，第一权重数据中的样本值小于1。

5.根据权利要求1至4中任一...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种基于人工智能ai的图像解码方法，所述图像解码方法包括：

2.根据权利要求1所述的图像解码方法，其中

3.根据权利要求1和2中任一项所述的图像解码方法，其中，作为所述光流解码器(450)的训练结果，随着所述初步预测图像中的样本值和所述当前图像中位于相同位置的样本值之间的差减小，第一权重数据中的样本值变得接近1。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的图像解码方法，其中，作为所述光流解码器(450)的训练结果，当所述初步预测图像中的样本值大于所述当前图像中位于相同位置的样本值时，第一权重数据中的样本值小于1。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的图像解码方法，其中，作为所述光流解码器(450)的训练结果，当所述初步预测图像中的样本值小于所述当前图像中位于相同位置的样...

【专利技术属性】
技术研发人员：Q·丁，崔光杓，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：