本申請一些實施例涉及圖像編解碼。更具體地講，涉及一種圖像解碼方法、圖像編碼方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、在智能電子產(chǎn)品廣泛普及的當(dāng)下，圖像/視頻(由連續(xù)的多幀圖像組合而成)的傳輸早已成為人們生活中不可或缺的一部分，社交媒體中圖像/視頻的上傳與下載、網(wǎng)絡(luò)直播、虛擬現(xiàn)實(virtual?reality，vr)游戲等都依賴于圖像/視頻傳輸與處理技術(shù)，而圖像編碼技術(shù)是這上述諸多圖像/視頻傳輸與處理技術(shù)的基礎(chǔ)。

2、為了無損壓縮圖像中的冗余信息，相關(guān)技術(shù)中提出了熵編碼的圖像編碼方法，以利用信源的統(tǒng)計特性進行碼率壓縮的編碼，降低圖像中的編碼冗余。目前的熵編碼方法主要是提供一個概率預(yù)測模型，以估計待進行熵編碼的圖像特征的概率分布，進而基于該概率分布進行熵編碼。但是，在實現(xiàn)本申請的過程中，申請人發(fā)現(xiàn)統(tǒng)一的概率預(yù)測模型無法很好地適配待進行熵編碼的圖像特征，導(dǎo)致估計的概率分布的準(zhǔn)確性較差，進而造成熵編碼效率低下。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本申請示例性的實施方式提供一種圖像解碼方法、圖像編碼方法及裝置，用于解決圖像編碼的熵編碼過程中存在的概率預(yù)測模型與待進行熵編碼的圖像特征的適配性差的問題。

2、本申請一些實施例提供技術(shù)方案如下：

3、第一方面，本申請一些實施例提供了一種圖像編碼方法，包括：

4、獲取目標(biāo)圖像對應(yīng)的初始輸入特征和超先驗特征；

5、按照選定的圖像編碼模式，基于所述初始輸入特征和所述超先驗特征，生成所述目標(biāo)圖像對應(yīng)的殘差特征；

6、基于所述圖像編碼模式，確定用于所述殘差特征的熵編碼的概率預(yù)測模型；其中，所述概率預(yù)測模型的模型結(jié)構(gòu)適配所述殘差特征的特征分布；

7、基于所述超先驗特征，通過所述概率預(yù)測模型，預(yù)測所述殘差特征的概率分布特征；

8、基于所述概率分布特征，對所述殘差特征進行熵編碼，生成所述目標(biāo)圖像的編碼數(shù)據(jù)。

9、第二方面，本申請一些實施例提供了一種圖像解碼方法，包括：

10、獲取目標(biāo)圖像的編碼數(shù)據(jù)和超先驗特征；

11、基于選定的圖像解碼模式，確定用于所述編碼數(shù)據(jù)中的殘差特征的熵解碼的概率預(yù)測模型；其中，所述概率預(yù)測模型的模型結(jié)構(gòu)適配所述殘差特征的特征分布；

12、基于所述超先驗特征，通過所述概率預(yù)測模型，預(yù)測所述殘差特征的概率分布特征；

13、基于所述概率分布特征，對所述編碼數(shù)據(jù)進行熵解碼，生成所述殘差特征；

14、按照所述圖像解碼模式，基于所述超先驗特征進行幀內(nèi)預(yù)測，生成所述目標(biāo)圖像對應(yīng)的預(yù)測輸入特征；

15、基于所述殘差特征和所述預(yù)測輸入特征，生成重建的目標(biāo)圖像。

16、第三方面，本申請一些實施例提供了一種圖像編碼裝置，包括：

17、存儲器，被配置為存儲計算機程序；

18、處理器，被配置為用于在調(diào)用計算機程序時，使得所述圖像編碼裝置實現(xiàn)第一方面所述的圖像編碼方法。

19、第四方面，本申請一些實施例提供了一種圖像解碼裝置，包括：

20、存儲器，被配置為存儲計算機程序；

21、處理器，被配置為用于在調(diào)用計算機程序時，使得所述圖像解碼裝置實現(xiàn)第二方面所述的圖像解碼方法。

22、第五方面，本申請一些實施例提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)上存儲有計算機程序，當(dāng)所述計算機程序被計算設(shè)備執(zhí)行時，使得所述計算設(shè)備實現(xiàn)第一方面所述的圖像編碼方法或第二方面所述的圖像解碼方法。

23、第六方面，本申請一些實施例提供了一種計算機程序產(chǎn)品，當(dāng)所述計算機程序產(chǎn)品在計算機上運行時，使得所述計算機實現(xiàn)所述圖像編碼方法或第二方面所述的圖像解碼方法。

24、由以上技術(shù)方案可知，本申請實施例提供的圖像編碼方法在對目標(biāo)圖像進行編碼時，先獲取目標(biāo)圖像對應(yīng)的初始輸入特征和超先驗特征，并按照選定的圖像編碼模式，基于所述初始輸入特征和所述超先驗特征，生成所述目標(biāo)圖像對應(yīng)的、待進行熵編碼的殘差特征；該殘差特征的特征分布取決于選定的圖像編碼模式，故可根據(jù)所述圖像編碼模式，設(shè)計并確定模型結(jié)構(gòu)適配所述殘差特征的特征分布的、用于殘差特征熵編碼的概率預(yù)測模型；再基于所述超先驗特征，通過所述概率預(yù)測模型，預(yù)測所述殘差特征的概率分布特征；最后利用該概率分布特征，對所述殘差特征進行熵編碼，生成所述目標(biāo)圖像的編碼數(shù)據(jù)；如此，實現(xiàn)了為不同圖像編碼模式設(shè)計不同的概率預(yù)測模型，解決了熵編碼過程中的概率預(yù)測模型與待進行熵編碼的殘差特征的適配性差的問題，使得預(yù)測的概率分布特征能夠匹配由相應(yīng)圖像編碼模式而獲得的殘差特征的特征分布，提高了概率預(yù)測模型與殘差特征的特征分布之間的契合程度，從而提高了估計的概率分布特征的準(zhǔn)確性，進而提高了殘差特征的熵編碼效率。

25、由以上技術(shù)方案可知，本申請實施例提供的圖像解碼方法在對目標(biāo)圖像進行解碼的過程中，采用了同上述編碼過程一致的概率預(yù)測模型來預(yù)測將要解碼的殘差特征對應(yīng)的概率分布特征，解決了熵解碼過程中的概率預(yù)測模型與待進行熵解碼的殘差特征的適配性差的問題，從而提高了估計的概率分布特征的準(zhǔn)確性，進而提高了殘差特征的熵解碼效率。

技術(shù)特征：

1.一種圖像編碼方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述概率預(yù)測模型的最后一個處理層的結(jié)構(gòu)、與所述圖像編碼模式中生成所述殘差特征的幀內(nèi)預(yù)測模型的最后一個處理層的結(jié)構(gòu)相同。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述圖像編碼模式，確定用于所述殘差特征的熵編碼的概率預(yù)測模型，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述超先驗特征，通過所述概率預(yù)測模型，預(yù)測所述殘差特征的概率分布特征，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述超先驗特征，通過所述概率預(yù)測模型，預(yù)測所述殘差特征的概率分布特征，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述圖像編碼模式，確定用于所述殘差特征的熵編碼的概率預(yù)測模型，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述超先驗特征，通過所述概率預(yù)測模型，預(yù)測所述殘差特征的概率分布特征，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述超先驗特征，通過所述概率預(yù)測模型，預(yù)測所述殘差特征的概率分布特征，包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照選定的圖像編碼模式，基于所述初始輸入特征和所述超先驗特征，生成所述目標(biāo)圖像對應(yīng)的殘差特征，包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照選定的圖像編碼模式，基于所述初始輸入特征和所述超先驗特征，生成所述目標(biāo)圖像對應(yīng)的殘差特征，包括：

11.一種圖像解碼方法，其特征在于，包括：

12.一種圖像編碼裝置，其特征在于，包括：

13.一種圖像解碼裝置，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請一些實施例提供了一種圖像解碼方法、圖像編碼方法及裝置。圖像編碼方法包括：獲取目標(biāo)圖像對應(yīng)的初始輸入特征和超先驗特征；按照選定的圖像編碼模式，基于初始輸入特征和超先驗特征，生成目標(biāo)圖像對應(yīng)的殘差特征；基于圖像編碼模式，確定用于殘差特征的熵編碼的概率預(yù)測模型；其中，概率預(yù)測模型的模型結(jié)構(gòu)適配殘差特征的特征分布；基于超先驗特征，通過概率預(yù)測模型，預(yù)測殘差特征的概率分布特征；基于概率分布特征，對殘差特征進行熵編碼，生成目標(biāo)圖像的編碼數(shù)據(jù)。如此，解決了熵編碼過程中概率預(yù)測模型與殘差特征的生成方式和分布特性不適配的問題，更好地預(yù)測了殘差特征的概率分布特征，從而提升熵編碼效率。

技術(shù)研發(fā)人員：李帥,高艷博,李斌,邢芳,王之奎
受保護的技術(shù)使用者：海信視像科技股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/4/28