图像编码方法、图像解码方法、装置以及计算机存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116016954A(43)申请公布日2023.04.25(21)申请号202211598629.1(22)申请日2022.12.09(71)申请人浙江大华技术股份有限公司地址310051浙江省杭州市滨江区滨安路1187号(72)发明人施晓迪江东林聚财粘春湄殷俊戴亮(74)专利代理机构深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙)44280专利代理师李秀云(51)Int.Cl.H04N19/60(2014.01)H04N19/44(2014.01)G06T9/00(2006.01)H04N19/85(2014.01)权利要求书3页说明书13页附图11页(54)发明名称图像编码方法、图像解码方法、装置以及计算机存储介质(57)摘要本申请公开了一种图像编码方法、图像解码方法、装置以及计算机存储介质，该方法包括：利用主编码网络中变换模块的第一分支提取待编码图像的待编码图像特征和第一编码特征；利用变换模块的第二分支提取待编码图像特征的全局信息，基于全局信息获取第一编码特征的全局相关性因子；利用全局相关性因子对第一编码特征进行调制，获取调制后的第二编码特征；将第二编码特征输入第一熵模型网络进行特征分析，获取第二编码特征的分布信息；采用主编码网络的编码模块根据分布信息对第二编码特征进行编码，得到待编码图像的特征码流。本申请通过采用基于全局信息指导的变换网络，该网络采用双分支结构充分利用输入特征的全局相关性，提取紧凑的特征表示。CN116016954ACN116016954A权利要求书1/3页1.一种图像编码方法，其特征在于，所述图像编码方法包括：输入待编码图像，并利用主编码网络的变换模块的第一分支提取所述待编码图像的待编码图像特征和第一编码特征；利用所述变换模块的第二分支提取所述待编码图像特征的全局信息，基于所述全局信息获取所述第一编码特征的全局相关性因子；利用所述全局相关性因子对所述第一编码特征进行调制，获取调制后的第二编码特征；将所述第二编码特征输入第一熵模型网络进行特征分析，获取所述第二编码特征的分布信息；采用所述主编码网络的编码模块根据所述分布信息对所述第二编码特征进行编码，得到所述待编码图像的特征码流。2.根据权利要求1所述的图像编码方法，其特征在于，所述利用所述变换模块的第二分支提取所述待编码图像特征的全局信息，包括：利用所述变换模块的第二分支获取所述待编码图像特征的空域注意力权重，以及获取所述待编码图像特征的通道维度注意力权重；利用所述空域注意力权重，获取所述待编码图像特征在空域的非局部计算得到的第三编码特征；利用所述通道维度注意力权重，获取所述待编码图像特征在通道维度的非局部计算得到的第四编码特征；将所述第三编码特征和所述第四编码特征进行特征融合，提取所述待编码图像特征的全局信息。3.根据权利要求2所述的图像编码方法，其特征在于，所述获取所述待编码图像特征的空域注意力权重，包括：利用第一卷积获取所述待编码图像特征的第一特征表示；利用第二卷积获取所述第一特征表示的第二特征表示；对所述第二特征表示采用不同的维度调整方式后，得到第三特征表示和第四特征表示；将所述第三特征表示和所述第四特征表示进行矩阵运算，得到所述待编码图像特征的空域注意力权重；所述利用所述空域注意力权重，获取所述待编码图像特征在空域的非局部计算得到的第三编码特征，包括：将所述待编码图像特征和所述空域注意力权重进行矩阵运算，得到第一加权特征表示；将所述第一加权特征表示与所述待编码图像特征进行特征融合，得到所述第三编码特征。4.根据权利要求2所述的图像编码方法，其特征在于，所述获取所述待编码图像特征的通道维度注意力权重，包括：利用第三卷积获取所述待编码图像特征的第五特征表示；对所述第五特征表示采用不同的维度调整方式后，得到第六特征表示和第七特征表2CN116016954A权利要求书2/3页示；将所述第六特征表示和所述第七特征表示进行矩阵运算，得到所述待编码图像特征的通道维度注意力权重；所述利用所述通道维度注意力权重，获取所述待编码图像特征在通道维度的非局部计算得到的第四编码特征，包括：利用第四卷积获取所述待编码图像特征的第八特征表示；将所述第八特征表示和所述通道维度注意力权重进行矩阵运算，得到第二加权特征表示；将所述第二加权特征表示与所述待编码图像特征进行特征融合，得到所述第四编码特征。5.根据权利要求1所述的图像编码方法，其特征在于，所述全局相关性因子包括掩膜因子和偏移因子；所述基于所述全局信息获取所述第一编码特征的全局相关性因子，包括：利用第五卷积对所述全局信息进行卷积处理，获取所述第一编码特征的掩膜因子；利用第六卷积对所述全局信息进行卷积处理，获取所述第一编码特征的偏移因子；所述利用所述全局相关性因子