本发明专利技术提供一种编码方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。编码方法包括：利用重建图像中每一像素点与邻域像素点的像素值对重建图像进行分类，得到第一类别组合；以及对像素值的取值范围进行划分，得到多个预设区间，基于像素点的像素值所在的预设区间对重建图像进行分类，得到第二类别组合；其中，多个预设区间中至少部分预设区间所包含的像素值的数量不同；和/或，邻域像素点包括像素点的一级邻域像素点、二级邻域像素点；根据第一类别组合以及第二类别组合得到最佳补偿值；利用最佳补偿值对重建图像进行补偿。以此能够提高补偿精度。精度。精度。
【技术实现步骤摘要】
编码方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
[0001]本专利技术涉及视频编码
，特别是涉及一种编码方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]现有技术中，对重建图像进行补偿时，需要对像素进行分类时，仅仅考虑了当前像素和对应的一级邻域像素的像素值大小，其分类过程中的像素相关性不足，并且不能将像素种类分的更细致，会影响到补偿精度，因此现有技术有待改进。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供一种编码方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。用于提高补偿精度以及编码效率。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供的第一个技术方案为：提供一种编码方法，包括：利用重建图像中每一像素点与邻域像素点的像素值对重建图像进行分类，得到第一类别组合；以及对像素值的取值范围进行划分，得到多个预设区间，基于所述像素点的像素值所在的预设区间对所述重建图像进行分类，得到第二类别组合；其中，多个所述预设区间中至少部分所述预设区间所包含的所述像素值的数量不同；和/或，所述邻域像素点包括所述像素点的一级邻域像素点、二级邻域像素点；根据所述第一类别组合以及所述第二类别组合得到最佳补偿值；利用所述最佳补偿值对所述重建图像进行补偿；对补偿后的所述重建图像进行编码，进而得到码流。
[0005]其中，利用重建图像中每一像素点与邻域像素点的像素值对重建图像进行分类，得到第一类别组合，包括：利用像素点与像素点的一级邻域像素点以及二级邻域像素点中至少部分像素点的像素值对重建图像进行分类，得到第一类别组合。
[0006]其中，二级邻域像素点中至少部分像素点为二级邻域像素点中位于像素点的第一方向以及第二方向上的像素点。
[0007]其中，二级邻域像素点中至少部分像素点为二级邻域像素点中位于像素点的正上方、正下方、正左方以及正右方的像素点。
[0008]其中，对像素值的取值范围进行划分，得到多个预设区间，包括：基于编码比特深度获取对应的像素值的取值范围；对像素值的取值范围进行不均匀划分，进而得到多个预设区间。
[0009]其中，对像素值的取值范围进行划分，得到多个预设区间，包括：基于编码比特深度获取对应的像素值的取值范围，编码比特深度为10比特；对像素值的取值范围进行均匀划分，进而得到数量大于16的预设区间。
[0010]其中，根据第一类别组合以及第二类别组合得到最佳补偿值，包括：利用笛卡尔算法对第一类别组合以及第二类别组合进行组合，进而得到第三类别组合以及第三类别组合中每一所述第三类别对应的补偿值；利用率失真代价计算方法基于所述第三类别组合中每
一所述第三类别对应的补偿值计算得到所述最佳补偿值。
[0011]其中，重建图像包括亮度重建图像以及色度重建图像中任一种。
[0012]其中，响应于所述重建图像为所述色度重建图像；所述根据所述第一类别组合以及所述第二类别组合得到最佳补偿值，包括：利用笛卡尔算法对所述第一类别组合以及所述第二类别组合进行组合，进而得到第三类别组合以及所述第三类别组合中每一所述第三类别对应的补偿值；基于所述第三类别组合以及所述第三类别组合中每一所述第三类别对应的补偿值以查表的方式得到所述色度重建图像对应的所述最佳补偿值；或者基于所述第三类别组合以及所述第三类别组合中每一所述第三类别对应的补偿值以不查表的方式得到所述色度重建图像对应的所述最佳补偿值。
[0013]其中，码流包括滤波标记以及句法元素，滤波标记表示重建图像中需要进行补偿的编码单元，句法元素包括最佳补偿值。
[0014]为解决上述技术问题，本专利技术提供的第二个技术方案为：提供一种编码装置，包括：分类模块，用于利用重建图像中每一像素点与邻域像素点的像素值对重建图像进行分类，得到第一类别组合；以及对像素值的取值范围进行划分，得到多个预设区间，基于所述像素点的像素值所在的预设区间对所述重建图像进行分类，得到第二类别组合；其中，多个所述预设区间中至少部分所述预设区间所包含的所述像素值的数量不同；和/或，所述邻域像素点包括所述像素点的一级邻域像素点、二级邻域像素点；获取模块，用于根据第一类别组合以及第二类别组合得到最佳补偿值；补偿模块，用于利用最佳补偿值对重建图像进行补偿；编码模块，用于对补偿后的所述重建图像进行编码，进而得到码流。
[0015]为解决上述技术问题，本专利技术提供的第三个技术方案为：提供一种电子设备，包括相互耦接的处理器以及存储器，其中，存储器用于存储实现上述任一项的编码方法的程序指令；处理器用于执行存储器存储的程序指令。
[0016]为解决上述技术问题，本专利技术提供的第四个技术方案为：提供一种计算机可读存储介质，存储有程序文件，程序文件能够被执行以实现上述任一项的编码方法。
[0017]本专利技术的有益效果，区别于现有技术，本专利技术利用重建图像中每一像素点与像素点的一级邻域像素点、二级邻域像素点的像素值对重建图像进行分类，得到第一类别组合，以此结合像素点更多的周围像素点的关系，充分利用两者之间的相关性进行分类。另外，本申请对像素值的取值范围进行划分，得到多个预设区间，基于所述像素点的像素值所在的预设区间对所述重建图像进行分类，以使得多个预设区间中至少部分预设区间所包含的像素值的数量不同，进而得到第二类别组合，以此能够更符合真实图像信息的事实，使得像素分类更为准确。通过本申请的编码方法，能够提高像素的分类精度，进而提高重建图像的补偿精度以及编码效率。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本邻域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图，其中：
[0019]图1为本专利技术编码方法的第一实施例的流程示意图；
[0020]图2为像素点A与一级邻域像素点、二级邻域像素点的一实施例的结构示意图；
[0021]图3为像素点A与一级邻域像素点、部分二级邻域像素点的第一实施例的结构示意图；
[0022]图4为像素点A与一级邻域像素点、部分二级邻域像素点的第二实施例的结构示意图；
[0023]图5为像素点A与一级邻域像素点、部分二级邻域像素点的第三实施例的结构示意图；
[0024]图6为步骤S11的第一实施例的流程示意图；
[0025]图7为步骤S11的第二实施例的流程示意图；
[0026]图8为本专利技术编码装置的一实施例的结构示意图；
[0027]图9是本专利技术电子设备的一实施例的结构示意图；
[0028]图10是本专利技术计算机可读存储介质的结构示意图。
[0029]具体实施方法
[0030]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本邻域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种编码方法，其特征在于，包括：利用重建图像中每一像素点与邻域像素点的像素值对重建图像进行分类，得到第一类别组合；以及对像素值的取值范围进行划分，得到多个预设区间，基于所述像素点的像素值所在的预设区间对所述重建图像进行分类，得到第二类别组合；其中，多个所述预设区间中至少部分所述预设区间所包含的所述像素值的数量不同；和/或，所述邻域像素点包括所述像素点的一级邻域像素点、二级邻域像素点；根据所述第一类别组合以及所述第二类别组合得到最佳补偿值；利用所述最佳补偿值对所述重建图像进行补偿；对补偿后的所述重建图像进行编码，进而得到码流。2.根据权利要求1所述的编码方法，其特征在于，所述利用重建图像中每一像素点与邻域像素点的像素值对重建图像进行分类，得到第一类别组合，包括：利用所述像素点与所述像素点的一级邻域像素点以及二级邻域像素点中至少部分所述像素点的像素值对所述重建图像进行分类，得到所述第一类别组合。3.根据权利要求2所述的编码方法，其特征在于，所述二级邻域像素点中至少部分所述像素点为所述二级邻域像素点中位于所述像素点的第一方向以及第二方向上的像素点。4.根据权利要求2所述的编码方法，其特征在于，所述二级邻域像素点中至少部分所述像素点为所述二级邻域像素点中位于所述像素点的正上方、正下方、正左方以及正右方的像素点。5.根据权利要求1所述的编码方法，其特征在于，所述对像素值的取值范围进行划分，得到多个预设区间，包括：基于编码比特深度获取对应的像素值的取值范围；对所述像素值的取值范围进行不均匀划分，进而得到多个所述预设区间。6.根据权利要求1所述的编码方法，其特征在于，所述对像素值的取值范围进行划分，得到多个预设区间，包括：基于编码比特深度获取对应的像素值的取值范围，所述编码比特深度为10比特；对所述像素值的取值范围进行均匀划分，进而得到数量大于16的预设区间。7.根据权利要求1所述的编码方法，其特征在于，所述根据所述第一类别组合以及所述第二类别组合得到最佳补偿值，包括：利用笛卡尔算法对所述第一类别组合以及所述第二类别组合进行组合，进而得到第三类别组合以及所述第三类别组合中每一所述第三类别对应的补偿值；利用率失真代价计算方法基于所述第三类别组...
【专利技术属性】
技术研发人员：粘春湄，方瑞东，江东，林聚财，殷俊，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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