一种基于动态卷积神经网络的视频编码环路滤波方法

本发明公开了一种基于动态卷积神经网络的视频编码环路滤波方法，包括以下步骤；步骤1：从输入的重建图像和预测图像提取多维度的浅层特征；步骤2：将所述浅层特征与量化参数相结合，并通过下采样减小特征图的大小；步骤3：网络的主干部分对融合减小后的特征图提取深层特征，根据输入数据的特点动态调整参数，得到处理后的特征图；步骤4：对处理后的特征图进行整合，并通过上采样操作恢复到原始输入的分辨率，进而得到残差图，将残差图与原始的重建图像相加得到滤波后的图像。本发明能够根据图像内容，动态的调整卷积核参数，来应对不同图像的压缩伪影。此外，将量化参数与动态卷积相结合，更好的利用量化参数的先验信息。