公开(公告)号：CN112188202A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN201910585090.8

申请日：2019-07-01

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 何刚 ,  李云松 ,  沈八中 ,  蒋昊 ,  吴畅

IPC分类号： H04N19/172 ,  H04N19/42 ,  G06T5/00 ,  G06N3/08

摘要： 本公开涉及一种基于神经网络的自学习视频编解码技术。其介绍如下：视频编码装置中的第一编码模块对目标视频进行压缩编码获得对应的第一码流数据和重建图像，并将第一码流数据发送至视频解码装置；视频编码装置中的第二编码模块用于以目标视频所对应的原始视频帧为标签、重建图像为输入，训练学习得到对应目标视频的修复神经网络，并获取对应的神经网络信息、发送至视频解码装置；视频解码装置中的第一解码模块基于第一码流数据进行解码得到重建图像；视频解码装置中的第二解码模块根据神经网络信息构建的修复神经网络对重建图像进行修复，得到目标视频的修复视频作为最终的解码输出。本公开实施例所提供的视频编解码技术，压缩效率高、兼容性好。

公开(公告)号：CN110087092B

公开(公告)日：2020-06-05

申请号：CN201910182160.5

申请日：2019-03-11

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 何刚 ,  王正 ,  蒋昊 ,  李云松

IPC分类号： H04N19/85 ,  H04N19/593 ,  H04N19/176 ,  H04N19/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提出了一种基于图像重构卷积神经网络的低码率视频编解码方法，用以解决现有技术中存在的在低码率下视频编解码后视频有严重压缩失真的问题，其实现步骤为：对输入视频通过下采样操作后得到低分辨率的视频，再使用标准X265编解码器对低分辨率视频进行视频编解码，得到解码后的低分辨率视频，将解码后的低分辨率视频输入到训练好的图像重构卷积神经网络，然后得到与输入视频相同分辨率的重构视频。本发明能够在低码率下有效抑制视频编解码带来的严重压缩失真，能够很好地提升视频的质量。

公开(公告)号：CN110087092A

公开(公告)日：2019-08-02

申请号：CN201910182160.5

申请日：2019-03-11

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 何刚 ,  王正 ,  蒋昊 ,  李云松

IPC分类号： H04N19/85 ,  H04N19/593 ,  H04N19/176 ,  H04N19/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提出了一种基于图像重构卷积神经网络的低码率视频编解码方法，用以解决现有技术中存在的在低码率下视频编解码后视频有严重压缩失真的问题，其实现步骤为：对输入视频通过下采样操作后得到低分辨率的视频，再使用标准X265编解码器对低分辨率视频进行视频编解码，得到解码后的低分辨率视频，将解码后的低分辨率视频输入到训练好的图像重构卷积神经网络，然后得到与输入视频相同分辨率的重构视频。本发明能够在低码率下有效抑制视频编解码带来的严重压缩失真，能够很好地提升视频的质量。