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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利编码视频图像压缩失真修复方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120017865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510464093.1，技术领域涉及：H04N19/85；该发明授权编码视频图像压缩失真修复方法、装置、设备及存储介质是由叶涛;刘祥凯;陈方栋;武晓阳;俞海设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本编码视频图像压缩失真修复方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种编码视频图像压缩失真修复方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取当前帧视频图像的编码码流；对所述当前帧视频图像的编码码流进行解码，得到解码图像；以及，对所述编码码流中的码流参数集进行解析，得到参数类结构化数据，以所述参数类结构化数据作为码流先验信息，并对所述码流先验信息进行数据预处理，得到先验信息数据；对所述先验信息数据与所述解码图像进行融合，并将融合信息输入到预先训练的神经网络，利用所述预先训练的神经网络对所述解码图像进行失真修复。通过本申请方案，可以优化编码视频图像压缩失真修复的性能。

本发明授权编码视频图像压缩失真修复方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种编码视频图像压缩失真修复方法，其特征在于，包括： 获取当前帧视频图像的编码码流； 对所述当前帧视频图像的编码码流进行解码，得到解码图像；以及，对所述编码码流中的码流参数集进行解析，得到参数类结构化数据，以所述参数类结构化数据作为码流先验信息，并对所述码流先验信息进行数据预处理，得到先验信息数据； 对所述先验信息数据与所述解码图像进行融合，并将融合信息输入到预先训练的神经网络，利用所述预先训练的神经网络对所述解码图像进行失真修复； 其中，所述先验信息数据包括掩膜类先验信息数据以及非掩膜类先验信息数据；所述掩膜类先验信息数据用于引导网络关注解码图像中失真区域，非掩膜类先验信息数据用于提供额外的细节信息；所述先验信息数据的宽及高分别与所述解码图像的宽及高一致；所述掩膜类先验信息数据包括去块滤波边界强度先验信息以及编码单元所需比特先验信息； 所述非掩膜类先验信息数据包括滤波前的重建先验信息； 所述对所述先验信息数据与所述解码图像进行融合，包括： 对所述非掩膜类先验信息数据，以及，所述解码图像，在通道维度进行拼接；或，对所述非掩膜类先验信息数据进行特征提取，得到先验信息特征，对所述先验信息特征，以及，所述解码图像，在通道维度进行拼接； 利用逐像素乘积，和或，逐像素相加方式，对拼接特征与所述掩膜类先验信息数据进行融合；其中，利用逐像素乘积，和或，逐像素相加方式，对拼接特征与所述掩膜类先验信息数据进行融合，包括：对所述去块滤波边界强度先验信息与所述拼接特征进行逐像素乘积，并与所述编码单元所需比特先验信息进行逐像素相加； 所述先验信息数据包括至少一种目标先验信息数据，所述目标先验信息数据用于指示失真修复过程中需重点关注的区域；所述目标先验信息数据包括去块滤波边界强度先验信息以及编码单元所需比特先验信息； 所述将融合信息输入到预先训练的神经网络，利用所述预先训练的神经网络对所述解码图像进行失真修复，包括： 将所述融合信息输入到预先训练的神经网络，以及，在所述预先训练的神经网络的解码端，将所述目标先验信息数据以空域注意力方式融入网络，利用所述预先训练的神经网络对所述解码图像进行失真修复； 其中，所述去块滤波边界强度先验信息包括解码视频图像时保存的每个去块滤波单元的边界强度值；所述编码单元所需比特先验信息包括解码视频图像时保存的每个编码单元下编码每个像素所需要的比特；所述滤波前的重建先验信息包括解码视频图像时保存的每个编码单元下的滤波前重建值。

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