图像编码方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备与流程

本发明涉及图像处理
技术领域：
，具体涉及一种图像编码方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。
背景技术：
：在一些图像应用场景或包括图像帧的视频应用场景中，图像中的一些特定的感兴趣区域需要被重点关注或重点处理，比如图像中包括面部信息的区域。现有技术中，为了便于关注或处理图像的感兴趣区域，通常以矩形框的形式框选感兴趣区域，并提高框选的感兴趣区域的图像品质。然而，由于感兴趣区域的图像品质和非感兴趣区域的图像品质存在显著差别，因此，图像的感兴趣区域和非感兴趣区域之间会存在明显的分界区，进而造成视觉上的块效应，用户体验好感度极差。技术实现要素：有鉴于此，本发明实施例致力于提供一种图像编码方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，以解决现有图像编码技术中，图像感兴趣区域和非感兴趣区域之间存在明显分界区，进而导致视觉效果差的问题。第一方面，本发明一实施例提供一种图像编码方法，该图像编码方法包括基于待编码图像确定待编码图像对应的图像映射表；确定待编码图像的多个编码单元；基于图像映射表确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合；基于偏移量化参数集合对多个编码单元进行编码操作。在本发明一实施例中，基于待编码图像确定待编码图像对应的图像映射表，包括将待编码图像输入到预先训练的映射表模型，并确定映射表模型的输出结果；基于输出结果确定待编码图像对应的图像映射表。在本发明一实施例中，基于图像映射表确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合，包括确定图像映射表的全局映射数据；针对编码单元，基于图像映射表确定编码单元对应的单元映射数据；基于全局映射数据和单元映射数据，确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合。在本发明一实施例中，全局映射数据包括全局映射最小值和全局映射平均值，单元映射数据包括单元映射平均值，基于全局映射数据和单元映射数据，确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合，包括针对编码单元，确定单元映射平均值与全局映射平均值的差值绝对值；当差值绝对值大于预设映射阈值、且单元映射平均值小于全局映射平均值时，编码单元对应的偏移量化参数等于第一差值和第二差值的商，其中，第一差值为单元映射平均值和全局映射平均值的差值，第二差值为全局映射平均值和全局映射最小值的差值；多个编码单元对应的多个偏移量化参数组合在一起，形成了偏移量化参数集合。在本发明一实施例中，全局映射数据包括全局映射最大值，基于全局映射数据和单元映射数据，确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合，还包括当差值绝对值大于预设映射阈值、且单元映射平均值大于全局映射平均值时，编码单元对应的偏移量化参数等于第一差值和第三差值的商，其中，第三差值为全局映射最大值和全局映射平均值的差值。在本发明一实施例中，预设映射阈值基于全局映射最大值和全局映射最小值的差值确定。在本发明一实施例中，基于待编码图像确定待编码图像对应的图像映射表，包括基于第一兴趣信息，确定待编码图像对应的第一图像映射表；基于第二兴趣信息，确定待编码图像对应的第二图像映射表；对第一图像映射表和第二图像映射表进行融合操作，以生成待编码图像对应的图像映射表。第二方面，本发明一实施例提供一种图像编码装置，该图像编码装置包括图像映射表确定模块，用于基于待编码图像确定待编码图像对应的图像映射表；编码单元确定模块，用于确定待编码图像的多个编码单元；偏移量化参数集合确定模块，用于基于图像映射表确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合；编码模块，用于基于偏移量化参数集合对多个编码单元进行编码操作。第三方面，本发明一实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序用于执行上述任一实施例所提及的图像编码方法。第四方面，本发明一实施例提供一种电子设备，该电子设备包括处理器和用于存储处理器可执行指令的存储器，该处理器用于执行上述任一实施例所提及的图像编码方法。本发明实施例提供的图像编码方法，通过确定与待编码图像对应的图像映射表和多个编码单元，然后基于图像映射表确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合，并基于偏移量化参数集合对多个编码单元进行编码操作的方式，实现了对待编码图像的编码操作。由于图像映射表能够表征待编码图像与兴趣信息的关联度，因此，本发明实施例提及的将图像映射表与编码单元向结合以得出偏移量化参数集合，并基于偏移量化参数集合对多个编码单元进行编码操作的方式，能够实现基于用户的兴趣信息调节编码单元的品质的目的。此外，与现有矩形框框选方式选定感兴趣区域的方法相比，由于图像映射表包括能够表征更具细粒度的待编码图像与兴趣信息的关联度数据，因此，本发明实施例能够实现图像中的感兴趣区域和非感兴趣区域的光滑过渡，进而提升了视觉效果，提高了用户体验好感度。附图说明图1所示为本发明一实施例提供的图像编码方法的流程示意图。图2所示为本发明一实施例提供的图像编码方法的基于待编码图像确定待编码图像对应的图像映射表步骤的流程示意图。图3所示为本发明一实施例提供的图像编码方法的实际应用示意图。图4所示为本发明一实施例提供的图像编码方法的基于图像映射表确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合步骤的流程示意图。图5所示为本发明一实施例提供的图像编码方法的基于全局映射数据和单元映射数据，确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合步骤的流程示意图。图6所示为本发明另一实施例提供的图像编码方法的基于待编码图像确定待编码图像对应的图像映射表步骤的流程示意图。图7所示为本发明一实施例提供的图像编码装置的结构示意图。图8所示为本发明一实施例提供的图像编码装置的图像映射表确定模块的结构示意图。图9所示为本发明一实施例提供的图像编码装置的偏移量化参数集合确定模块的结构示意图。图10所示为本发明一实施例提供的图像编码装置的偏移量化参数集合确定单元的结构示意图。图11所示为本发明另一实施例提供的图像编码装置的图像映射表确定模块的结构示意图。图12所示为本发明一实施例提供的电子设备的结构示意图。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领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他实施例，都属于本发明保护的范围。图1所示为本发明一实施例提供的图像编码方法的流程示意图。如图1所示，本发明实施例提供的图像编码方法包括如下步骤。步骤10，基于待编码图像确定待编码图像对应的图像映射表。图像映射表指的是能够表征待编码图像与兴趣信息的关联度的关联度数据集合，图像映射表的具体形式本发明实施例不进行统一限定。其中，兴趣信息是用户预先设定或者选定的信息，可根据实际情况自行设定。比如，兴趣信息为人脸面部信息，那么，待编码图像中包括人脸面部信息的区域即为感兴趣区域，其余区域为非感兴趣区域。步骤20，确定待编码图像的多个编码单元。在步骤20中，编码单元的具体尺寸及形状等数据可以基于具体的编码类型进行设定。比如，在h.265编码中，编码单元的尺寸及形状可以人为设定。又比如，在h.264中，编码单元的尺寸及形状均以h.264编码为准。步骤30，基于图像映射表确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合。在步骤30中，偏移量化参数集合中包括多个编码单元对应的多个偏移量化参数。应当理解，基于偏移量化参数能够调节编码单元对应的编码码率，进而调节编码单元的品质。其中，品质可以基于清晰度等能够表征图像质量的参数进行衡量。步骤40，基于偏移量化参数集合对多个编码单元进行编码操作。步骤40中提及的编码操作，既可以为h.265编码操作，亦可以为h.264编码操作，本发明实施例对此不进行统一限定。在实际应用过程中，首先基于待编码图像确定待编码图像对应的图像映射表，然后确定待编码图像的多个编码单元，并基于图像映射表确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合，最后基于偏移量化参数集合对多个编码单元进行编码操作。本发明实施例提供的图像编码方法，通过确定与待编码图像对应的图像映射表和多个编码单元，然后基于图像映射表确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合，并基于偏移量化参数集合对多个编码单元进行编码操作的方式，实现了对待编码图像的编码操作。由于图像映射表能够表征待编码图像与兴趣信息的关联度，因此，本发明实施例提及的将图像映射表与编码单元向结合以得出偏移量化参数集合，并基于偏移量化参数集合对多个编码单元进行编码操作的方式，能够实现基于用户的兴趣信息调节编码单元的品质的目的。此外，与现有矩形框框选方式选定感兴趣区域的方法相比，由于图像映射表包括能够表征更具细粒度的待编码图像与兴趣信息的关联度数据，因此，本发明实施例能够实现图像中的感兴趣区域和非感兴趣区域的光滑过渡，进而提升了视觉效果，提高了用户体验好感度。图2所示为本发明一实施例提供的图像编码方法的基于待编码图像确定待编码图像对应的图像映射表步骤的流程示意图。在本发明图1所示实施例的基础上延伸出图2所示实施例，下面着重叙述图2所示实施例与图1所示实施例的不同之处，相同之处不再赘述。如图2所示，在本发明实施例中，基于待编码图像确定待编码图像对应的图像映射表步骤(即步骤10)，包括如下步骤。步骤11，将待编码图像输入到预先训练的映射表模型，并确定映射表模型的输出结果。需要说明的是，步骤11中提及的映射表模型，可以是基于感兴趣区域样本训练而成的机器学习映射表模型。步骤12，基于输出结果确定待编码图像对应的图像映射表。在实际应用过程中，首先将待编码图像输入到预先训练的映射表模型，并确定映射表模型的输出结果，并基于输出结果确定待编码图像对应的图像映射表，然后确定待编码图像的多个编码单元，并基于图像映射表确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合，最后基于偏移量化参数集合对多个编码单元进行编码操作。本发明实施例提供的图像编码方法，利用预先训练的映射表模型确定待编码图像对应的图像映射表，确定了与用户的兴趣信息高度匹配的图像映射表，进而为精准区分图像感兴趣区域和非感兴趣区域提供了前提条件。表1所示为本发明一实施例提供的映射表模型的实际应用示意图。具体而言，在本发明实施例中，映射表模型是基于多个感兴趣区域样本训练而成的卷积神经网络结构模型，待编码图像的尺寸经双线性插值缩放大小为224*224*3。如表1所示，表1示出了本发明实施例提供的映射表模型的主要层级结构，在本发明实施例中，映射表模型主要包括卷积层和池化层(即max-pool)等。表1映射表模型主要通道待编码图像(224*224*3)3*3*64,s＝13*3*64,s＝1max-pool,s＝23*3*128,s＝13*3*128,s＝1max-pool,s＝23*3*256,s＝13*3*256,s＝13*3*256,s＝1max-pool,s＝23*3*512,s＝13*3*512,s＝13*3*512,s＝1max-pool,s＝23*3*512,s＝13*3*512,s＝13*3*512,s＝1[14][14][512]3*3*32,s＝13*3*1024,s＝13*3*1024,s＝1最后卷积reduce-mean[1,2]gap[1024]gap*w[1024][257]class-prob[257]在实际应用过程中，将224*224*3的待编码图像输入到映射表模型中，首先对待编码图像进行两次输出通道数为64、卷积核为3*3、步长s＝1的卷积操作，并进行一次步长s＝2最大值池化(即max-pool)，然后又经过两次输出通道数为128、卷积核为3*3、步长s＝1的卷积操作，并进行一次步长s＝2最大值池化，然后再经过三次输出通道数为256、卷积核为3*3、步长s＝1的卷积操作，并进行一次步长s＝2最大值池化，然后再经过三次输出通道数为512、卷积核为3*3、步长s＝1的卷积操作，并进行一次步长s＝2最大值池化，然后再经过三次输出通道数为512、卷积核为3*3、步长s＝1的卷积操作，从而得到14*14*512的特征图像(即通道数为512，每个通道的图像尺寸为14*14)，然后再经过三次卷积(即通道数分别为32、1024、1024，卷积核均为3*3、步长s＝1)，从而得到14*14*1024的特征图像(即通道数为1024，每个通道的图像尺寸为14*14)。基于得到的14*14*1024的特征图像，基于reduce-mean对应计算每一通道的平均值，从而得到gap[1024]个值，最后对gap[1024]乘以权重系数(即w[1024][257])，进而得到257个类的输出概率。在本发明实施例中，257个类别概率分别对应256个类别和1个不包括类别的情况。那么，在本发明一实施例的实际应用过程中，将257个类的输出概率进行排序，并确定最大概率的多个类，例如本发明实施例采用5个最大概率类，并基于最大概率的5个类融合生成待编码图像的感兴趣区域的图像映射表。比如，最大概率的类是50类，那么，首先从所有类的权重系数w[1024][257]中提取第50类的权重系数w[1024]，然后利用与待编码图像大小相同的双线性插值将最后一个卷积层[14][14][1024]调整为[224][224][1024](沿轴[1,2])，然后将[224][224][1024]重新调整为[50176][1024]，最后将[50176][1024]矩阵与权重系数向量w[1024]相乘，得到[224][244]的感兴趣区域掩膜图数据，归一化计算后生成一个感兴趣区域的映射数据，然后把5个类对应的映射数据进行融合生成本发明实施例提及的待编码图像对应的图像映射表。需要说明的是，表1所示实施例提及的映射表模型仅是示例性说明，并不用以局限本发明。其他卷积神经网络结构模型或其他计算方式亦可以被应用于计算本发明实施例中提及的图像映射表，本发明不再详细赘述。图3所示为本发明一实施例提供的图像编码方法的实际应用示意图。如图3所示，在本发明实施例中，将本发明上述实施例提及的图像编码方法应用至图像编码操作中，即利用图3所示的图像映射表生成模块生成与待编码图像对应的图像映射表，并将所生成的图像映射表应用到待编码图像的编码操作中。具体地，本发明实施例中的待编码图像为rgb格式图像。在实际应用过程中，首先将rgb格式的待编码图像转换为yuv420格式，然后基于待编码图像生成与待编码图像对应的图像映射表，并结合图像映射表对yuv420格式的待编码图像进行量化、反量化、内部预测等操作，最后生成编码后的图像。其中，在编码后的图像中，感兴趣区域的品质被提升和/或非感兴趣区域的品质被降低，并且，感兴趣区域和非感兴趣区域之间实现了光滑过渡。需要说明的是，图3所示实施例提及的图像映射表所应用到的图像编码场景仅是示例性说明，并不用以局限本发明。其他图像编码场景亦可以应用本发明实施例提及的图像映射表，本发明不再详细赘述。图4所示为本发明一实施例提供的图像编码方法的基于图像映射表确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合步骤的流程示意图。在本发明图1所示实施例的基础上延伸出图4所示实施例，下面着重叙述图4所示实施例与图1所示实施例的不同之处，相同之处不再赘述。如图4所示，在本发明实施例中，基于图像映射表确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合步骤(即步骤30)，包括如下步骤。步骤31，确定图像映射表的全局映射数据。全局映射数据指的是能够表征待编码图像的整体信息的数据。比如，在本发明一实施例中，全局映射数据包括全局映射最小值、全局映射平均值和全局映射最大值，其中，全局映射最小值指的是图像映射表中包括的所有数据的最小值，全局映射平均值指的是图像映射表中包括的所有数据的平均值，全局映射最大值指的是图像映射表中包括的所有数据的最大值。步骤32，针对编码单元，基于图像映射表确定编码单元对应的单元映射数据。单元映射数据指的是能够表征待编码图像的编码单元信息的数据。比如，在本发明一实施例中，单元映射数据包括单元映射平均值，其中，单元映射平均值指的是编码单元对应的图像映射表中的所有数据的平均值。步骤33，基于全局映射数据和单元映射数据，确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合。在实际应用过程中，首先基于待编码图像确定待编码图像对应的图像映射表，然后确定待编码图像的多个编码单元，并基于图像映射表确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合，然后确定图像映射表的全局映射数据，针对编码单元，基于图像映射表确定编码单元对应的单元映射数据，最后基于全局映射数据和单元映射数据，确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合。本发明实施例提供的图像编码方法，通过确定全局映射数据和单元映射数据，然后基于全局映射数据和单元映射数据确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合的方式，实现了基于图像映射表确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合的目的。由于全局映射数据能够表征图像映射表的整体特征，单元映射数据能够表征编码单元对应的图像映射表区域的局部特征，因此，本发明实施例能够基于待编码图像的实际情况更精准地确定编码单元对应的偏移量化参数集合，进而为进一步实现待编码图像中的感兴趣区域和非感兴趣区域的光滑过渡提供了前提条件，从而进一步提升了视觉效果。图5所示为本发明一实施例提供的图像编码方法的基于全局映射数据和单元映射数据，确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合步骤的流程示意图。在本发明图4所示实施例的基础上延伸出图5所示实施例，下面着重叙述图5所示实施例与图4所示实施例的不同之处，相同之处不再赘述。如图5所示，在本发明实施例中，基于全局映射数据和单元映射数据，确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合步骤(即步骤33)，包括如下步骤。步骤331，针对编码单元，确定单元映射平均值与全局映射平均值的差值绝对值。步骤332，判断差值绝对值是否大于预设映射阈值。需要说明的是，预设映射阈值具体可根据实际情况自行设定，本发明实施例对此不进行统一限定。比如，在本发明一实施例中，预设映射阈值基于全局映射最大值和全局映射最小值的差值确定。由于全局映射最大值和全局映射最小值能够体现图像映射表的极值特性，因此，本发明实施例能够为后续精准确定编码单元对应的偏移量化参数集合提供前提条件，有效防止了过度偏移以及过度调节的情况的发生。在步骤332中，当判断差值绝对值小于或等于预设映射阈值时，则执行步骤334，当判断差值绝对值大于预设映射阈值时，则执行步骤333。步骤333，判断编码单元的单元映射平均值是否小于全局映射平均值。在步骤333中，当判断编码单元的单元映射平均值小于全局映射平均值时，则执行步骤335，当判断编码单元的单元映射平均值大于或等于全局映射平均值时，则执行步骤336。步骤334，确定编码单元对应的偏移量化参数等于零。步骤335，确定编码单元对应的偏移量化参数等于第一差值和第二差值的商。在步骤335中，第一差值为单元映射平均值和全局映射平均值的差值，第二差值为全局映射平均值和全局映射最小值的差值。步骤336，确定编码单元对应的偏移量化参数等于第一差值和第三差值的商。在步骤336中，第三差值为全局映射最大值和全局映射平均值的差值。需要说明的是，在本发明实施例中，当偏移量化参数等于零时，则维持编码单元对应的图像区域品质不变，当偏移量化参数小于零时，则降低编码单元对应的图像区域品质，即降低非感兴趣区域的品质，当偏移量化参数大于零时，则提高编码单元对应的图像区域品质，即提高感兴趣区域的品质。在实际应用过程中，首先基于待编码图像确定待编码图像对应的图像映射表，然后确定待编码图像的多个编码单元，并基于图像映射表确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合，然后确定图像映射表的全局映射数据，针对编码单元，基于图像映射表确定编码单元对应的单元映射数据，然后针对编码单元确定单元映射平均值与全局映射平均值的差值绝对值，并判断差值绝对值是否大于预设映射阈值，当判断差值绝对值小于或等于预设映射阈值时，确定编码单元对应的偏移量化参数等于零，当判断差值绝对值大于预设映射阈值时，判断编码单元的单元映射平均值是否小于全局映射平均值，当判断编码单元的单元映射平均值小于全局映射平均值时，确定编码单元对应的偏移量化参数等于第一差值和第二差值的商，当判断编码单元的单元映射平均值大于或等于全局映射平均值时，确定编码单元对应的偏移量化参数等于第一差值和第三差值的商。本发明实施例提供的图像编码方法，通过判断差值绝对值是否大于预设映射阈值、继而判断编码单元的单元映射平均值是否小于全局映射平均值，并基于判断结果得出不同的偏移量化参数的确定方式的方式，实现了基于全局映射数据和单元映射数据确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合的目的，进而实现了基于待编码图像和编码单元的实际情况精准确定编码单元对应的偏移量化参数集合的目的。因此，本发明实施例为最终实现图像中的感兴趣区域和非感兴趣区域的光滑过渡提供前提条件。此外，本发明实施例通过判断编码单元的单元映射平均值是否小于全局映射平均值，并当判断编码单元的单元映射平均值小于全局映射平均值时，确定编码单元对应的偏移量化参数等于第一差值和第二差值的商的方式，实现了在维持感兴趣区域品质不变的情况下降低非感兴趣区域的品质的目的，由此，不但凸显了感兴趣区域的视觉效果，而且降低了待编码图像的编码码率。图6所示为本发明另一实施例提供的图像编码方法的基于待编码图像确定待编码图像对应的图像映射表步骤的流程示意图。在本发明图1所示实施例的基础上延伸出图6所示实施例，下面着重叙述图6所示实施例与图1所示实施例的不同之处，相同之处不再赘述。如图6所示，在本发明实施例中，基于待编码图像确定待编码图像对应的图像映射表步骤(即步骤10)，包括如下步骤。步骤13，基于第一兴趣信息，确定待编码图像对应的第一图像映射表。步骤14，基于第二兴趣信息，确定待编码图像对应的第二图像映射表。步骤15，对第一图像映射表和第二图像映射表进行融合操作，以生成待编码图像对应的图像映射表。步骤13中提及的第一兴趣信息和步骤14中提及的第二兴趣信息，为不同类型的兴趣信息，第一兴趣信息和第二兴趣信息均可根据待编码图像以及实际应用场景自行设定。此外，步骤15中提及的融合操作，亦可以根据实际情况自行设定融合方式和融合参数。在实际应用过程中，首先基于第一兴趣信息确定待编码图像对应的第一图像映射表，并基于第二兴趣信息确定待编码图像对应的第二图像映射表，然后对第一图像映射表和第二图像映射表进行融合操作，以生成待编码图像对应的图像映射表，确定待编码图像的多个编码单元，并基于图像映射表确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合，最后基于偏移量化参数集合对多个编码单元进行编码操作。本发明实施例提供的图像编码方法，通过基于第一兴趣信息确定第一图像映射表，并基于第二兴趣信息确定第二图像映射表，进而基于第一图像映射表和第二图像映射表以生成待编码图像对应的图像映射表的方式，实现了基于多类型兴趣信息的感兴趣区域与非感兴趣区域的光滑过渡，从而进一步提升了视觉效果，并进一步提高了用户体验好感度。应当理解，兴趣信息的类型数量，不局限于上述实施例提及的两个，也可以为三个、四个或更多个。在本发明一实施例中，兴趣信息的类型数量为多个，并且，在融合操作过程中，进行基于权重的融合操作。其中，权重的具体设置方式以及具体设置参数可根据实际情况自行设定。图7所示为本发明一实施例提供的图像编码装置的结构示意图。如图7所示，本发明实施例提供的图像编码装置包括：图像映射表确定模块100，用于基于待编码图像确定待编码图像对应的图像映射表；编码单元确定模块200，用于确定待编码图像的多个编码单元；偏移量化参数集合确定模块300，用于基于图像映射表确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合；编码模块400，用于基于偏移量化参数集合对多个编码单元进行编码操作。图8所示为本发明一实施例提供的图像编码装置的图像映射表确定模块的结构示意图。在本发明图7所示实施例的基础上延伸出图8所示实施例，下面着重叙述图8所示实施例与图7所示实施例的不同之处，相同之处不再赘述。如图8所示，在本发明实施例提供的图像编码装置中，图像映射表确定模块100包括：输出结果确定单元110，用于将待编码图像输入到预先训练的映射表模型，并确定映射表模型的输出结果；图像映射表确定单元120，用于基于输出结果确定待编码图像对应的图像映射表。图9所示为本发明一实施例提供的图像编码装置的偏移量化参数集合确定模块的结构示意图。在本发明图7所示实施例的基础上延伸出图9所示实施例，下面着重叙述图9所示实施例与图7所示实施例的不同之处，相同之处不再赘述。如图9所示，在本发明实施例提供的图像编码装置中，偏移量化参数集合确定模块300包括：全局映射数据确定单元310，用于确定图像映射表的全局映射数据；单元映射数据确定单元320，用于针对编码单元，基于图像映射表确定编码单元对应的单元映射数据；偏移量化参数集合确定单元330，用于基于全局映射数据和单元映射数据，确定多个编码单元对应的偏移量化参数集合。图10所示为本发明一实施例提供的图像编码装置的偏移量化参数集合确定单元的结构示意图。在本发明图9所示实施例的基础上延伸出图10所示实施例，下面着重叙述图10所示实施例与图9所示实施例的不同之处，相同之处不再赘述。如图10所示，在本发明实施例提供的图像编码装置中，偏移量化参数集合确定单元330包括：差值绝对值确定子单元3310，用于针对编码单元，确定单元映射平均值与全局映射平均值的差值绝对值；第一判断子单元3320，用于判断差值绝对值是否大于预设映射阈值；第二判断子单元3330，用于判断编码单元的单元映射平均值是否小于全局映射平均值；第一偏移量化参数确定子单元3340，用于确定编码单元对应的偏移量化参数等于零；第二偏移量化参数确定子单元3350，用于确定编码单元对应的偏移量化参数等于第一差值和第二差值的商；第三偏移量化参数确定子单元3360，用于确定编码单元对应的偏移量化参数等于第一差值和第三差值的商。图11所示为本发明另一实施例提供的图像编码装置的图像映射表确定模块的结构示意图。在本发明图7所示实施例的基础上延伸出图11所示实施例，下面着重叙述图11所示实施例与图7所示实施例的不同之处，相同之处不再赘述。如图11所示，在本发明实施例提供的图像编码装置中，图像映射表确定模块100包括：第一图像映射表确定单元130，用于基于第一兴趣信息，确定待编码图像对应的第一图像映射表；第二图像映射表确定单元140，用于基于第二兴趣信息，确定待编码图像对应的第二图像映射表；融合单元150，用于对第一图像映射表和第二图像映射表进行融合操作，以生成待编码图像对应的图像映射表。需要说明的是，图7至图11提供的图像编码装置中的图像映射表确定模块100、编码单元确定模块200、偏移量化参数集合确定模块300和编码模块400，以及图像映射表确定模块100中的输出结果确定单元110、图像映射表确定单元120、第一图像映射表确定单元130、第二图像映射表确定单元140和融合单元150，以及偏移量化参数集合确定模块300中的全局映射数据确定单元310、单元映射数据确定单元320和偏移量化参数集合确定单元330，以及偏移量化参数集合确定单元330中的差值绝对值确定子单元3310、第一判断子单元3320、第二判断子单元3330、第一偏移量化参数确定子单元3340、第二偏移量化参数确定子单元3350和第三偏移量化参数确定子单元3360的操作和功能可以参考上述图1至图6提供的图像编码方法，为了避免重复，在此不再赘述。下面，参考图12来描述实现本发明实施例提供的图像编码方法的电子设备。图12所示为本发明一实施例提供的电子设备的结构示意图。如图12所示，电子设备50包括一个或多个处理器501和存储器502。处理器501可以是中央处理单元(cpu)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备中的其他组件以执行期望的功能。存储器502可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(ram)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(rom)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器501可以运行所述程序指令，以实现本发明上述实施例提及的图像编码方法以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如带编码图像等各种内容。在一个示例中，电子设备50还可以包括输入装置503和输出装置504。这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(图中未示出)互连。其中，输入装置503包括但不限于为键盘、鼠标等等。当然，为了简化，图12中仅示出了该电子设备中与本发明有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备还可以包括任何其他适当的组件。除了上述方法和设备以外，本发明的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的本发明实施例提及的图像编码方法中的步骤。所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。此外，本发明实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的图像编码方法中的步骤。所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。以上结合具体实施例描述了本发明的基本原理，但是，需要指出的是，在本发明中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本发明的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本发明为必须采用上述具体的细节来实现。本发明中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。还需要指出的是，在本发明的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页12