图像解码和编码方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及图像处理，尤其涉及一种图像解码和编码方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、端到端的图像编码及解码技术一般包括了分析变换网络、合成变换网络、基于上下文的预测、量化、熵编码、超级编码网络、超规模解码网络等模块，其中，量化是一个“多对一”的映射过程，会带来信号损失，量化作用于残差上，能够改变信号的取值范围，使得编码器能够用少量的符号给出原始信号的很好的近似，从而提高压缩率，但是通常，量化模块在进行量化时，并未考虑特征通道及图像纹理的差异性，从而限制了量化器的量化性能。

2、上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种图像解码和编码方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术对图像编码及解码过程量化器性能较差的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种图像解码方法，所述方法包括以下步骤:

3、获取特征通道区分信息和/或空间点区分信息，并对图像码流进行解码，获得量化残差值；

4、根据所述特征通道区分信息和/或所述空间点区分信息构建各量化残差值对应的反量化精度参数；

5、对于任意一个量化残差值，基于该量化残差值对应的反量化精度参数对该量化残差值进行反量化，获得重构残差值；

6、对所述重构残差值进行合成变换，获得重建图像块。

7、在本技术的一种可能的实施方式中，所述对图像码流进行解码，获得量化残差值的步骤，包括：

8、从第一图像码流中提取编码分布参数；

9、对所述编码分布参数进行解码，获得概率分布参数；

10、对所述概率分布参数进行量化，获得分布量化参数；

11、基于所述分布量化参数对第二图像码流进行解码，获得所述量化残差值。

12、在本技术的一种可能的实施方式中，所述对所述概率分布参数进行量化，获得分布量化参数的步骤，包括：

13、根据所述特征通道区分信息和/或空间点区分信息构建概率量化参数；

14、基于所述概率量化参数对所述概率分布参数进行量化，获得分布量化参数。

15、在本技术的一种可能的实施方式中，所述获取特征通道区分信息和/或空间点区分信息的步骤，包括：

16、对所述图像码流进行解码，获得特征通道区分信息和/或空间点区分信息。

17、在本技术的一种可能的实施方式中，所述图像码流还包括第三图像码流，所述第三图像码流用于传输区分信息；

18、所述获取特征通道区分信息和/或空间点区分信息的步骤，包括：

19、对所述第三图像码流进行解码，获得特征通道区分信息和/或空间点区分信息。

20、在本技术的一种可能的实施方式中，所述根据所述特征通道区分信息和/或所述空间点区分信息构建各量化残差值对应的反量化精度参数的步骤，包括：

21、从所述特征通道区分信息中提取各类特征通道对应的量化步长；

22、根据所述量化步长构建各量化残差值分别对应的反量化精度参数。

23、在本技术的一种可能的实施方式中，所述根据所述特征通道区分信息和/或所述空间点区分信息构建各量化残差值对应的反量化精度参数的步骤，包括：

24、从所述空间点区分信息中提取各类空间点对应的量化步长；

25、根据所述量化步长构建各量化残差值分别对应的反量化精度参数。

26、在本技术的一种可能的实施方式中，所述根据所述特征通道区分信息和/或所述空间点区分信息构建各量化残差值对应的反量化精度参数的步骤，包括：

27、从所述空间点区分信息中读取划分的各类空间点；

28、从所述特征通道区分信息读取各类空间点中各类特征通道分别对应的量化步长；

29、根据所述量化步长构建各量化残差值分别对应的反量化精度参数。

30、在本技术的一种可能的实施方式中，所述根据所述量化步长构建各量化残差值分别对应的反量化精度参数的步骤，包括：

31、对图像码流进行解码，获得概率分布参数；

32、从所述特征通道区分信息中提取参数区间阈值；

33、根据所述概率分布参数、所述量化步长以及所述参数区间阈值构建各量化残差值分别对应的反量化精度参数。

34、在本技术的一种可能的实施方式中，所述根据所述特征通道区分信息和/或所述空间点区分信息构建各量化残差值对应的反量化精度参数的步骤，包括：

35、从所述特征通道区分信息中提取各特征通道对应的图像分块信息及参数设置规则；

36、对图像码流进行解码，获得概率分布参数；

37、根据所述概率分布参数计算各图像分块信息对应的分布参数均值；

38、将所述分布参数均值与所述参数设置规则进行匹配，获得各图像分块信息对应的量化步长；

39、根据所述量化步长构建各量化残差值分别对应的反量化精度参数。

40、在本技术的一种可能的实施方式中，所述根据所述特征通道区分信息和/或所述空间点区分信息构建各量化残差值对应的反量化精度参数的步骤，包括：

41、对所述特征通道区分信息进行解析，对于任一量化残差值，获取各类特征通道对应的分段步长集合，其中，一类特征通道对应的分段步长集合中包括多个不同的量化步长；

42、从其中一类特征通道对应的所述分段步长集合中提取该量化残差值所属通道分段对应的量化步长；

43、根据所述量化步长构建该量化残差值分别对应的反量化精度参数。

44、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种图像编码方法，所述图像编码方法包括以下步骤：

45、对待处理图像块进行分析变换处理，获得图像特征；

46、对所述图像特征进行残差计算，获得图像残差值及概率分布参数；

47、根据特征通道区分信息和/或空间点区分信息构建各图像残差值分别对应的量化精度参数；

48、基于所述量化精度参数对所述图像残差值进行量化处理，获得量化残差值；

49、将所述概率分布参数及所述量化残差值写入图像码流中。

50、在本技术的一种可能的实施方式中，所述将所述概率分布参数及所述量化残差值写入图像码流中的步骤，包括：

51、将所述概率分布参数写入第一图像码流中；

52、根据所述概率分布参数构建分布量化参数；

53、基于所述分布量化参数将所述量化残差值写入第二图像码流中。

54、在本技术的一种可能的实施方式中，所述根据所述概率分布参数构建分布量化参数的步骤，包括：

55、根据所述特征通道区分信息和/或空间点区分信息构建概率量化参数；

56、基于所述概率量化参数对所述概率分布参数进行量化，获得分布量化参数。

57、在本技术的一种可能的实施方式中，所述图像编码方法，还包括：

58、将所述特征通道区分信息和/或所述空间点区分信息写入所述图像码流中。

59、在本技术的一种可能的实施方式中，所述图像码流还包括第三图像码流，所述第三图像码流用于传输区分信息；

60、所述基于所述分布量化参数将所述量化残差值写入所述第二图像码流中的步骤之后，还包括：

61、将所述特征通道区分信息和/或所述空间点区分信息写入所述第三图像码流中。

62、在本技术的一种可能的实施方式中，所述根据特征通道区分信息和/或空间点区分信息构建各图像残差值分别对应的量化精度参数的步骤，包括：

63、从特征通道区分信息中提取各类特征通道对应的量化步长；

64、根据所述量化步长构建各图像残差值分别对应的量化精度参数。

65、在本技术的一种可能的实施方式中，所述根据所述量化步长构建各图像残差值分别对应的量化精度参数的步骤，包括：

66、从所述特征通道区分信息中提取参数区间阈值；

67、根据所述概率分布参数、所述参数区间阈值及所述量化步长构建各图像残差值分别对应的量化精度参数。

68、在本技术的一种可能的实施方式中，所述根据特征通道区分信息和/或空间点区分信息构建各图像残差值分别对应的量化精度参数的步骤，包括：

69、对所述特征通道区分信息进行解析，针对任一图像残差值，获取各类特征通道对应的分段步长集合，其中，一类特征通道对应的分段步长集合中包括多个不同的量化步长；

70、从其中一类特征通道对应的分段步长集合中提取该图像残差值所属通道分段对应的量化步长；

71、根据所述量化步长构建该图像残差值分别对应的量化精度参数。

72、在本技术的一种可能的实施方式中，所述根据特征通道区分信息和/或空间点区分信息构建各图像残差值分别对应的量化精度参数的步骤，包括：

73、从空间点区分信息中提取各类空间点对应的量化步长；

74、根据所述量化步长构建各图像残差值分别对应的量化精度参数。

75、在本技术的一种可能的实施方式中，所述根据特征通道区分信息和/或空间点区分信息构建各图像残差值分别对应的量化精度参数的步骤，包括：

76、从空间点区分信息中读取划分的各类空间点；

77、从特征通道区分信息读取各类空间点中各类特征通道分别对应的量化步长；

78、根据所述量化步长构建各图像残差值分别对应的量化精度参数。

79、在本技术的一种可能的实施方式中，所述将所述概率分布参数及所述量化残差值写入图像码流中的步骤，包括：

80、根据所述概率分布参数、所述量化残差值及所述特征通道区分信息进行图像解码，获得重建图像块及图像码率；

81、根据所述重建图像块及所述图像码率对所述特征通道区分信息和/或空间点区分信息进行调整；

82、若当前调整轮次大于或等于预设调整轮次，则将所述概率分布参数及所述量化残差值写入图像码流中。

83、在本技术的一种可能的实施方式中，所述根据所述重建图像块及所述图像码率对所述特征通道区分信息和/或空间点区分信息进行调整的步骤之后，还包括：

84、若当前调整轮次小于预设调整轮次，则返回所述根据特征通道区分信息构建各特征通道分别对应的量化精度参数的步骤。

85、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种图像解码装置，所述图像解码装置包括：

86、熵解码模块，用于获取特征通道区分信息和/空间点区分信息，并对图像码流进行解码，获得量化残差值；

87、参数构建模块，用于根据所述特征通道区分信息和/或所述空间点区分信息构建各量化残差值对应的反量化精度参数；

88、反量化模块，用于对于任意一个量化残差值，基于该量化残差值对应的所述反量化精度参数对该量化残差值进行反量化，获得重构残差值；

89、合成变换模块，用于对所述重构残差值进行合成变换，获得重建图像块。

90、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种图像编码装置，所述图像编码装置包括：

91、分析变换模块，用于对待处理图像块进行分析变换处理，获得图像特征；

92、残差计算模块，用于对所述图像特征进行残差计算，获得图像残差值及概率分布参数；

93、参数构建模块，用于根据特征通道区分信息和/或空间点区分信息构建各特征通道分别对应的量化精度参数；

94、量化模块，用于基于所述量化精度参数对所述图像残差值进行量化处理，获得量化残差值；

95、熵编码模块，用于将所述概率分布参数及所述量化残差值写入图像码流中。

96、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种解码设备，所述图像解码设备包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的解码程序，所述解码程序被处理器执行时实现如上所述的图像解码方法。

97、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种编码设备，所述编码设备包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的编码程序，所述编码程序被处理器执行时实现如上所述的图像编码方法。

98、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有图像解码程序和/或图像编码程序；

99、所述图像解码程序执行时实现如上所述的图像解码方法，或，所述图像编码程序执行时实现如上所述的图像编码方法。

100、本发明通过获取特征通道区分信息和/或空间点区分信息，并对图像码流进行解码，获得量化残差值；根据特征通道区分信息和/或所述空间点区分信息构建各量化残差值对应的反量化精度参数；基于反量化精度参数对量化残差值进行反量化，获得重构残差值；对重构残差值进行合成变换，获得重建图像块。由于是根据特征通道区分信息和/或空间点区分信息构建对应的反量化参数进行反量化，使得在编码过程中也可以根据特征通道和空间点图像纹理的差异设置不同的量化参数，令更重要的特征承担较小的量化损失，从而提高了编码及解码的性能。