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公开(公告)号：CN117544778A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202210914809.X
申请日：2022-08-01
Applicant: 深圳市中兴微电子技术有限公司
Abstract: 本公开提供一种视频传输方法，所述方法包括：利用预先训练得到的自编码网络中的最终编码网络，对待传输视频帧的预测残差数据进行编码处理得到视频特征数据，所述自编码网络包括所述最终编码网络和最终解码网络；将所述视频特征数据传输至解码端设备。既能够提高视频传输码率又能够提升视频帧编解码精度，还具有计算量小、计算复杂度低以及编解码时间耗时短的优势。本公开还提供一种电子设备及计算机存储介质。
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公开(公告)号：CN117395426A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202210759310.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 深圳市中兴微电子技术有限公司
IPC: H04N19/172 , H04N19/103 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H04N19/107 , H04N19/124 , H04N19/176 , H04N19/182 , H04N19/91
Abstract: 本申请提出一种编码模式的预测方法、装置、电子设备和存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取至少两帧待处理图像的信息，两帧待处理图像为连续的前后两帧图像；将至少两帧待处理图像的信息输入至编码模式预测网络中进行预测，确定目标编码模式；其中，编码模式预测网络为基于多尺寸的像素块对卷积神经网络进行训练获得的网络，目标编码模式用于对待处理图像进行编码和/或解码。能够降低传统算法循环遍历寻找最优编码模式的时间复杂度，减少对待处理图像的处理时长，经过训练标签和网络结构合理的设计，可以获得相近或更高的压缩比，保证图像质量的同时，还能够提升视频图像的编码效率。
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公开(公告)号：CN117376572A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202210770312.5
申请日：2022-06-30
Applicant: 深圳市中兴微电子技术有限公司
IPC: H04N19/176 , H04N19/182
Abstract: 本发明提供一种CU划分方法、电子设备和计算机可读存储介质。所述CU划分方法包括：对原始图像进行划分，得到多个编码树单元CTU；以图像块为粒度，将每个所述CTU分成包括多个图像块的图像块一维数组；对所述图像块一维数组中的图像块进行视觉注意力机制计算，得到所述图像块一维数组中各个图像块对应的CU划分深度；根据所述各个图像块对应的CU划分深度，对所述CTU进行CU划分。
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公开(公告)号：CN115880381A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202111144470.1
申请日：2021-09-28
Applicant: 深圳市中兴微电子技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图像处理方法、图像处理装置、模型训练方法，所述图像处理方法包括获取待处理图像，所述待处理图像由原始图像经解码处理后得到；获取所述原始图像在编码时的编码单元划分信息，所述编码单元划分信息包括各个编码单元的第一位置信息和第一大小信息；根据所述第一位置信息和所述第一大小信息将所述待处理图像进行划分，得到多个与所述编码单元对应的特征块；通过Transformer模块的自注意力机制建立多个所述特征块之间的联系，得到与所述原始图像对应的第一输出图像，可以更好地去除相邻特征块之间的差异性，使得块间过度更平滑，有利于增强图像画质。
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公开(公告)号：CN119277083A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202310803485.7
申请日：2023-06-30
Applicant: 深圳市中兴微电子技术有限公司
IPC: H04N19/172 , H04N19/20
Abstract: 本申请实施例提供了一种视频编码的参数处理方法和装置、存储介质及电子设备，其中，该方法包括：将待编码的目标视频帧输入到训练好的恰可察觉失真JND预测模型，得到目标视频帧中的每个视频块的预测JND等级；将目标视频帧输入到视觉注意力模型，得到每个视频块的视觉重要性等级，其中，每个视频块的视觉重要性等级用于表示每个视频块在目标视频帧中的视觉重要性程度；根据每个视频块的预测JND等级和每个视频块的视觉重要性等级，调整每个视频块的量化参数的参数值，得到与每个视频块对应的目标参数值；解决了相关技术中对于视觉冗余估计精准度较低的问题；达到了在提升视觉冗余估计精确度的同时，最大限度地消除难以察觉的视觉冗余的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119255044A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202310763706.2
申请日：2023-06-26
Applicant: 深圳市中兴微电子技术有限公司
IPC: H04N21/4402 , H04N21/44
Abstract: 本公开提供一种视频插帧方法，应用于视频解码端，包括：对码流进行解码，得到当前帧图像，在确定对当前帧图像进行插帧的情况下，根据当前帧图像生成中间帧图像，中间帧图像用于插帧在当前帧图像之前或之后；视频解码端进行插帧与解析码流同时进行，可以节约效率，达到时分复用的目的；本公开实施例可以应用于AV1视频传输场景下，在增加视频流畅度的同时，不影响解码效率和显示效率。本公开还提供一种视频插帧装置、计算机设备和可读介质。
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公开(公告)号：CN119205540A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202310732722.5
申请日：2023-06-19
Applicant: 深圳市中兴微电子技术有限公司
Abstract: 本公开提供一种图像处理方法，应用于图像编码端，包括：对预设颜色空间格式的第一图像进行滤波处理得到第二图像，并对第二图像进行边缘检测，得到第二图像的平坦区域和第二图像的边缘区域；确定第二图像的平坦区域的第二胶片颗粒噪声，并根据第二胶片颗粒噪声，确定第二图像的边缘区域的第一胶片颗粒噪声，第一胶片颗粒噪声用于和解码图像合成第三图像；由于添加了边缘区域的胶片颗粒噪声，因此合成后的第三图像具有更加真实的颗粒感，视频效果更好，提高了图像视觉质量。本公开还提供一种计算机设备和可读介质。
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公开(公告)号：CN115861045A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202111106460.9
申请日：2021-09-22
Applicant: 深圳市中兴微电子技术有限公司
IPC: G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本公开提供一种图像超分辨率方法，获取处理参数和待处理的第一图像，并获取包括动态处理模型和控制模型的动态超分辨率模型，动态超分辨率模型是对动态处理模型和控制模型进行整体训练后得到的；根据处理参数利用控制模型调整或控制动态处理模型，并根据经调整或控制的动态处理模型处理第一图像，得到第二图像，第二图像的分辨率高于第一图像的分辨率；本公开实施例可以在保证图像处理要求的前提下，尽可能简化动态处理模型的结构或执行次数，从而兼顾图像质量、系统高运行速度和低运算力；动态超分辨率模型可以根据处理参数自动调整，提高图像超分辨率处理的灵活性和广泛性。本公开还提供一种图像超分辨率装置、计算机设备和可读介质。
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公开(公告)号：CN115731098A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202110985417.8
申请日：2021-08-25
Applicant: 深圳市中兴微电子技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种视频图像处理方法、网络训练方法、电子设备、计算机可读存储介质，视频图像处理方法包括：采用第一胶囊网络对当前图像和与当前图像相邻的N帧参考图像进行特征提取得到当前图像的特征向量，以及每一帧参考图像的特征向量；采用第一注意力网络对当前图像的特征向量，以及参考图像的特征向量进行相关性处理得到第一相关性向量；采用第一运动估计网络对第一相关性向量进行运动估计处理得到第一帧间运动信息；根据第一帧间运动信息对参考图像进行图像变换得到图像变换后的参考图像；采用第一运动补偿网络对当前图像和所有图像变换后的参考图像进行融合处理得到第一融合图像；对第一融合图像进行超分辨率处理得到目标图像。
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公开(公告)号：CN119254988A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202310756755.3
申请日：2023-06-25
Applicant: 深圳市中兴微电子技术有限公司
IPC: H04N19/52 , H04N19/172 , G06N20/00 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种端到端视频编码及解码方法、系统、设备及存储介质，属于信息处理技术领域。编码方法包括：获取视频中当前帧图像的原始运动矢量；将视频中位于当前帧图像之前的多帧重构帧图像的运动矢量输入到基于VVT的运动矢量预测网络，获得当前帧图像对应的预测运动矢量，并基于原始运动矢量和预测运动矢量，确定当前帧图像的运动矢量残差压缩编码；基于当前帧图像的运动矢量残差压缩编码以及预测运动矢量确定解码运动矢量，将解码运动矢量以及当前帧图像之前的多帧重构帧图像输入基于VVT的运动补偿网络，获得当前预测帧图像，并基于当前帧图像和当前预测帧图像确定图像预测残差压缩编码。该方法用以在保证视频质量的同时提高压缩比。
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