一种基于粗糙集理论的帧间图像编码方法、装置及介质与流程

本发明涉及图像处理，具体涉及一种基于粗糙集理论的帧间图像编码方法、装置及介质。

背景技术：

1、近几年来，随着计算机技术等科技的发展，远程指导系统也快速发展起来。目前，市场上远程指导系统多是基于远程视频系统进行的，远程专家根据现场传输的场景画面，进行语音指导。这就要求视频的传输要有很高实时性和画面质量。而随着视频编码技术的发展，视频的高质量传输已不再成为问题，但视频的实时性由于技术的限制还难以完全实现保证视频质量下视频同步性。例如现有技术中的h.266vvc编码标准，虽然能够满足视频的高质量传输，但由于其有较多的参考量，在编码质量和计算复杂度上难以平衡，这就导致高质量的视频传输需要更多的计算量，也就导致了视频的同步性下降，也就是所谓的视频延迟传输。

技术实现思路

1、为了平衡好vvc编码标准中的计算复杂度和编码效率，本发明提出了一种基于粗糙集理论的帧间图像编码方法，包括步骤：

2、s1：提取目标图像组帧内编码帧中各编码块的属性特征集，并以划分模式为划分标准进行属性特征集的划分；

3、s2：基于划分后属性特征集的集合，对各划分模式下的属性特征进行基于正域粗糙度重排序下的属性约简；

4、s3：根据重排序后的属性特征集进行与对应划分模式之间的近似集计算；

5、s4：根据近似集计算结果进行决策规则集的构建；

6、s5：通过构建的决策规则集合对目标图像组中后续的帧间图像进行编码。

7、进一步地，所述s1步骤中，属性特征集包括：率失真函数、预测残差、编码深度、运动矢量预测。

8、进一步地，所述s2步骤中，属性约简具体包括如下步骤：

9、s21：提取当前划分模式下所有编码块目标属性特征的集合，并将该集合加入初始状态为空的预设集；

10、s22：获取当前目标属性状态下，各编码块的属性特征集在预设集下样本的第一正域；

11、s23：判断各编码块的真实类别标签与其对应第一正域的类别标签是否一致，若是，将该编码块添加至第二正域；

12、s24：根据第二正域获取当前属性特征的正域粗糙度值，并在所有属性特征的正域粗糙度都获取完成前返回s21步骤；

13、s25：根据各属性特征的正域粗糙度值由大到小对预设集进行重排序。

14、进一步地，所述s24步骤中，正域粗糙度值通过如下公式获取：

15、

16、式中，i和m为常数，为第m类属性特征集集合，为第m类属性特征的正域粗糙度值，为第i个编码块的属性特征集，为第二正域，d为所有编码块的属性特征集集合。

17、进一步地，所述s3步骤中，近似集的计算具体包括如下步骤：

18、s31：提取当前划分模式的所有编码块的属性特征集集合，并计算该集合的上近似集和下近似集；

19、s32：基于上近似集和下近似集获取当前划分模式的近似描述。

20、进一步地，所述s31步骤中，上近似集和下近似集通过如下公式获取：

21、

22、式中，n为常数，为第n类划分模式，为上近似集，为下近似集，为第n类划分模式下所有编码块的属性特征集结合，为用于描述样本在给定属性特征下类别关系的特征函数。

23、进一步地，所述s32步骤中，进一步地，是通过下近似集描述中的确定部分和上近似集描述中的不确定部分获取当前划分模式的近似描述。

24、还包括一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现一种基于粗糙集理论的帧间图像编码方法的步骤。

25、还包括一种处理数据的装置，包括：

26、存储器，其上存储有计算机程序；

27、处理器，用于执行所述存储器中的计算机程序，以实现一种基于粗糙集理论的帧间图像编码方法的步骤。

28、与现有技术相比，本发明至少含有以下有益效果：

29、本发明所述的一种基于粗糙集理论的帧间图像编码方法、装置及介质，通过从帧内编码帧中筛选出最具有目标划分模式分类能力的属性特征，从而减少多属性特征混杂造成的冗余性和复杂性，实现同图像组内后续帧间图像的高效编码，在保证编码质量的同时，降低计算复杂度。

技术特征：

1.一种基于粗糙集理论的帧间图像编码方法，其特征在于，包括步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于粗糙集理论的帧间图像编码方法，其特征在于，所述s1步骤中，属性特征集包括：率失真函数、预测残差、编码深度、运动矢量预测。

3.如权利要求1所述的一种基于粗糙集理论的帧间图像编码方法，其特征在于，所述s2步骤中，属性约简具体包括如下步骤：

4.如权利要求3所述的一种基于粗糙集理论的帧间图像编码方法，其特征在于，所述s24步骤中，正域粗糙度值通过如下公式获取：

5.如权利要求1所述的一种基于粗糙集理论的帧间图像编码方法，其特征在于，所述s3步骤中，近似集的计算具体包括如下步骤：

6.如权利要求5所述的一种基于粗糙集理论的帧间图像编码方法，其特征在于，所述s31步骤中，上近似集和下近似集通过如下公式获取：

7.如权利要求6所述的一种基于粗糙集理论的帧间图像编码方法，其特征在于，所述s32步骤中，进一步地，是通过下近似集描述中的确定部分和上近似集描述中的不确定部分获取当前划分模式的近似描述。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述编码方法的步骤。

9.一种处理数据的装置，其特征在于，包括：

技术总结
本发明公开了一种基于粗糙集理论的帧间图像编码方法、装置及介质，涉及图像处理技术领域，包括步骤：提取目标图像组帧内编码帧中各编码块的属性特征集，并以划分模式为划分标准进行属性特征集的划分；基于划分后属性特征集的集合，对各划分模式下的属性特征进行基于正域粗糙度重排序下的属性约简；根据重排序后的属性特征集进行与对应划分模式之间的近似集计算；根据近似集计算结果进行决策规则集的构建；通过构建的决策规则集合对目标图像组中后续的帧间图像进行编码。本发明在保证了编码质量的同时，大大降低了计算复杂度，提高了编码效率，增强了VVC编码标准的实时应用能力。

技术研发人员：蒋先涛,柳云夏,郭咏梅,郭咏阳
受保护的技术使用者：宁波康达凯能医疗科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15