一种解码、编码方法、装置及其设备制造方法及图纸

本申请提供一种解码、编码方法、装置及其设备，该解码方法包括：对当前图像块的第一码流进行解码，得到当前图像块的每个阶段子块的系数超参特征；针对每个阶段子块，基于该阶段子块的系数超参特征确定概率分布参数，基于所述概率分布参数对当前图像块的第二码流进行解码，得到该阶段子块的残差特征；基于该阶段子块的残差特征和该阶段子块的均值特征确定该阶段子块的重建特征；基于每个阶段子块的重建特征确定所述当前图像块对应的重建图像块。通过本申请技术方案，能够提高编码性能和解码性能。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及编解码，尤其是涉及一种解码、编码方法、装置及其设备。

技术介绍

1、为了达到节约空间的目的，视频图像都是经过编码后才传输的，完整的视频编码可以包括预测、变换、量化、熵编码、滤波等过程。针对预测过程，预测过程可以包括帧内预测和帧间预测，帧间预测是指利用视频时间域的相关性，使用邻近已编码图像的像素预测当前像素，以达到有效去除视频时间域冗余的目的。帧内预测是指利用视频空间域的相关性，使用当前帧图像的已编码块的像素预测当前像素，以达到去除视频空间域冗余的目的。

2、随着深度学习的迅速发展，深度学习在许多高层次的计算机视觉问题上取得成功，如图像分类、目标检测等，深度学习也逐渐在编解码领域开始应用，即可以采用神经网络对图像进行编码和解码。虽然基于神经网络的编解码方法展现出巨大性能潜力，但是，基于神经网络的编解码方法仍然存在编码性能较差、解码性能较差和复杂度较高等问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请提供一种解码、编码方法、装置及其设备，提高编码性能和解码性能。

2、本申请提供一种解码本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像解码方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多个阶段子块的重建特征和所述码率控制参数确定所述当前图像块对应的重建图像块，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多个阶段子块的重建特征和所述码率控制参数确定所述当前图像块对应的重建图像块，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多个阶段子块的重建特征和所述码率控制参数确定所述当前图像块对应的重建图像块，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于该阶段子块的残差特征和该阶段子块的均值特征确...

【技术特征摘要】

1.一种图像解码方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多个阶段子块的重建特征和所述码率控制参数确定所述当前图像块对应的重建图像块，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多个阶段子块的重建特征和所述码率控制参数确定所述当前图像块对应的重建图像块，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多个阶段子块的重建特征和所述码率控制参数确定所述当前图像块对应的重建图像块，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于该阶段子块的残差特征和该阶段子块的均值特征确定该阶段子块的重建特征，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于该阶段子块的残差特征和该阶段子块的均值特征确定该阶段子块的重建特征，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述均值预测网络包括第二预测网络，所述基于该阶段子块的系数超参特征和所述参考特征通过均值...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈方栋，王莉，武晓阳，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：