申请/专利权人：海信集团控股股份有限公司

申请日：2023-11-28

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117793360A

主分类号：H04N19/177

分类号：H04N19/177;H04N19/593;H04N19/103;H04N19/136;G06T9/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本申请涉及图像编解码技术领域，提供一种基于深度学习的自由视点图像编解码方法及设备，用于提高图像编解码的质量。编码端通过将自由视点图像序列划分的每个视点组中关键视点图像和至少一张参考视点图像分别进行编码，有利于更好的学习不同视点间图像的空间关联性，且在对参考视点图像进行残差编码时，根据其所在视点组的关键视点图像、下一视点组的关键视点图像以及上一参考视点图像中的至少一个及相应视点图像的深度图像分别进行图像预测，能够有效减少不同视点间的空间冗余，提高图像编码质量，降低图像编码的数据量，提高端到端的传输速度；同时，解码端通过对不同图像码流的解码结果进行图像预测和重建，从而获得高质量的解码图像。

主权项：1.一种基于深度学习的自由视点图像编解码方法，其特征在于，应用于编码端，包括：将自由视点图像序列分割为多个视点组并输入到训练好的编解码压缩网络模型中，其中，每个视点组包含一张关键视点图像和至少一张参考视点图像，每张视点图像对应一张深度图像；采用所述编解码压缩网络模型中的关键视点编解码模块，对每个视点组中的关键视点图像进行独立编码，获得第一图像码流；采用所述编解码压缩网络模型中的深度编解码模块，对每个视点图像对应的深度图像进行独立编码，获得第二图像码流；采用所述编解码压缩网络模型中的参考视点编解码模块，针对每个视点组中的参考视点图像，根据同一视点组中的关键视点图像、下一视点组中的关键视点图像和上一参考视点图像中的至少一个及相应的深度图像进行图像预测，获得一张基础图像，结合所述参考视点图像，获得视点残差图像，并对所述视点残差图像进行编码，获得第三图像码流；将各视点组对应的第一图像码流、第二图像码流和第三图像码流传输给解码端进行解码。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 海信集团控股股份有限公司 基于深度学习的自由视点图像编解码方法及设备

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