| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 41 | 帧内预测装置和方法 | CN202080072351.7 | 2020-08-24 | CN114556949B | 2024-10-25 | 崔璋元; 金昇焕; 许镇; 崔情娥; 柳先美 |
| 根据本文档的一个实施方式，在基于矩阵的帧内预测(MIP)过程中，可以与和块的形式相关的要求无关地执行MIP处理，并且可以提高MIP性能效率。 | ||||||
| 42 | 多参数跨分量帧内预测 | CN202380015101.3 | 2023-10-31 | CN118786662A | 2024-10-15 | 夜静; 赵欣; 赵亮; 刘杉 |
| 本文描述的各种实现方式包括用于编码视频的方法和系统。在一个方面，视频码流包括图像帧的当前编码块和用于跨分量帧内预测模式的语法元素。通过使用多个加权因子，将与第一色度样本位于同一位置的第一亮度样本和与该第一亮度样本相关联的相邻亮度样本组合，以生成第一色度样本。该方法包括从视频码流中提取至少一个加权因子，并导出至少另一个加权因子。该方法还包括：基于在视频码流中发信号通知的至少一个加权因子和在视频码流中未发信号通知的至少另一个加权因子来组合第一亮度样本和相邻亮度样本，以生成第一色度样本。将该第一色度样本应用于重构当前编码块。 | ||||||
| 43 | 非二元块上的帧内预测 | CN202280055667.4 | 2022-08-18 | CN117941353A | 2024-04-26 | 张凯; 张莉; 邓智玭; 张娜; 王洋 |
| 公开了一种由视频编解码装置实施的处理视频数据的机制。该机制基于块是二元还是非二元来确定将基于模板的帧内模式推导(TIMD)应用于该块，其中TMID与帧内预测相关联。通过基于TIMD将帧内预测应用于块来执行视觉媒体数据与比特流之间的转换。 | ||||||
| 44 | 基于位置的帧内预测 | CN201980072548.8 | 2019-11-06 | CN112997491B | 2024-03-29 | 张凯; 张莉; 刘鸿彬; 许继征; 王悦 |
| 提供了一种视频处理的方法。该方法包括：对作为色度块的视频的当前视频块与视频的编解码表示之间的转换，基于来自相邻色度样点的组的R个色度样点，确定跨分量线性模型的参数，其中所述R个色度样点是基于位置规则从所述组中选择的；以及基于所述确定进行转换，且R大于或等于2。 | ||||||
| 45 | 基于上下文的帧内预测 | CN201980078549.3 | 2019-12-05 | CN113170168B | 2023-12-08 | 张凯; 张莉; 刘鸿彬; 许继征; 王悦 |
| 描述了视频处理的方法。该方法包括：对当前视频块的相邻块的色度和亮度样点进行向下采样；为色度块的视频的当前视频块与所述视频的编解码表示之间的转换，基于从所述向下采样获得的向下采样的色度和亮度样点，确定跨分量线性模型(CCLM)的参数；对与所述当前视频块对应的亮度块中的亮度样点应用所述CCLM，以推导所述当前视频块的预测值；以及基于所述预测值进行所述转换。 | ||||||
| 46 | 非二元块上的帧内预测 | CN202280025527.2 | 2022-03-29 | CN117157978A | 2023-12-01 | 张凯; 张莉; 邓智玭; 张娜; 王洋 |
| 公开了一种由视频编解码装置实现的处理视频数据的机制。该机制确定块是二元的还是非二元的。当块被确定是二元的时，该机制还启用与帧内预测相关联的编解码工具。当块被确定是非二元的时，该机制还禁用编解码工具。通过对块应用帧内预测来执行可视媒体数据和比特流之间的转换。 | ||||||
| 47 | 帧内预测方法和装置 | CN202310351940.4 | 2019-06-25 | CN116456095A | 2023-07-18 | 金起佰 |
| 根据本发明的帧内预测方法和装置，能够导出当前块的帧内预测模式，并且确定多个像素线中的用于所述当前块的帧内预测的像素线，基于帧内预测模式与像素线，执行当前块的帧内预测。另外，可以选择性地对已确定的像素线的第一参考像素执行滤波，并且选择性地修改当前块的预测像素，以提高帧内预测的准确性。 | ||||||
| 48 | 帧内预测的参数推导 | CN201980078548.9 | 2019-11-29 | CN113170122B | 2023-06-27 | 张凯; 张莉; 刘鸿彬; 许继征; 王悦 |
| 描述了视频处理的方法。该方法包含：对于视频的当前视频块与视频的编解码表示之间的转换，确定上下文，所述上下文用于使用算术编解码在所述当前视频块的编解码表示中编解码标志，其中所述上下文是基于所述当前视频块的左上邻近块是否是使用跨分量线性模型(CCLM)预测模式编解码的；以及基于所述确定进行转换。 | ||||||
| 49 | 帧内预测方法及装置 | CN202111144070.0 | 2021-09-28 | CN115883833A | 2023-03-31 | 周川; 吕卓逸; 张晋荣 |
| 本申请公开了一种帧内预测方法及装置，属于视频编解码标准技术领域，本申请实施例的帧内预测方法包括：获取待解码的编码单元对应的模板的帧内预测模式的梯度直方图；获取所述梯度直方图中的第一帧内预测模式和第一候选帧内预测模式；根据所述第一候选帧内预测模式以及候选帧内预测模式集合，获取第二帧内预测模式；根据所述第一帧内预测模式和所述第二帧内预测模式，获取待解码的编码单元的预测样本；其中，候选帧内预测模式集合包括梯度直方图中除第一帧内预测模式和第一候选帧内预测模式之外的至少一个帧内预测模式。 | ||||||
| 50 | 帧内预测方法及设备 | CN202210926561.9 | 2019-09-30 | CN115334303A | 2022-11-11 | 马祥; 陈建乐; 赵寅; 杨海涛 |
| 一种使用分量间线性预测模式(cross component liner prediction mode，CCLM)的帧内预测方法包括：确定与当前色度块对应的亮度块；根据确定所述当前色度块的L个可用色度参考像素点，获得所述亮度块的亮度参考像素点，其中，所述亮度块的所述获得的亮度参考像素点为经过下采样的亮度参考像素点；根据所述亮度参考像素点和与所述亮度参考像素点对应的色度参考像素点，计算线性模型系数；根据所述线性模型系数和所述亮度块的经过下采样的亮度块的值，获得所述当前色度块的预测值。 | ||||||
| 51 | 帧内预测装置和方法 | CN202080072351.7 | 2020-08-24 | CN114556949A | 2022-05-27 | 崔璋元; 金昇焕; 许镇; 崔情娥; 柳先美 |
| 根据本文档的一个实施方式，在基于矩阵的帧内预测(MIP)过程中，可以与和块的形式相关的要求无关地执行MIP处理，并且可以提高MIP性能效率。 | ||||||
| 52 | 帧内预测方法及装置 | CN202011043931.1 | 2020-09-28 | CN114286099A | 2022-04-05 | 杨海涛; 宋楠; 陈旭; 马祥; 陈焕浜; 赵寅 |
| 本申请提供了帧内预测方法及装置。涉及基于人工智能(AI)的视频或图像压缩技术领域，具体涉及基于神经网络的视频压缩技术领域。该方法包括：获取当前块的周边区域中的P个已重建图像块各自的帧内预测模式或纹理分布；根据P个已重建图像块各自的帧内预测模式或者纹理分布，得到当前块的Q个先验候选帧内预测模式以及Q个概率值；根据与M个先验候选帧内预测模式对应的M个概率值，得到与M个先验候选帧内预测模式对应的M个权重因子；根据M个先验候选帧内预测模式分别执行帧内预测得到M个预测值；根据M个预测值和对应的M个权重因子加权求和得到当前块的预测值。本申请能够提升帧内预测的准确度，减小帧内预测的误差，改善帧内预测的RDO效率。 | ||||||
| 53 | 帧内预测和残差编解码 | CN202080030814.3 | 2020-04-23 | CN113728640A | 2021-11-30 | 刘鸿彬; 许继征; 张莉; 张凯; 王悦 |
| 一种视频处理方法，包括：对当前视频块或从当前视频块划分的子块执行预测；生成与当前视频块或子块相对应的残差样点；获得量化的残差样点；以及对量化的残差样点进行编解码以对当前视频块执行转换；第一一维(1‑d)变换在残差样点被量化之前被应用于残差样点，和/或第二1‑d变换被应用于量化的残差样点。 | ||||||
| 54 | 帧内预测装置和方法 | CN201810120773.1 | 2018-01-29 | CN108337508B | 2021-09-17 | 赵光东; 黄雄科 |
| 本申请涉及一种帧内预测装置和方法。所述装置包括：控制单元和计算单元；控制单元用于将帧内宏块划分为多种编码块类型，并行读取各编码块类型当前的待编码块，获取待编码块的参考像素，根据参考像素获取待编码块的可能预测模式，计算单元接收控制单元发送的计算任务信息，计算任务信息包括编码块类型、参考像素以及可能预测模式，根据计算任务信息，得到待编码块在每种可能预测模式下的预测值，根据编码块类型中每个待编码块的预测值，得到各编码块类型对帧内宏块进行编码的最优代价总和，根据各编码块类型的最优代价总和，得到编码器对当前帧内宏块编码的编码类型。本发明突破帧内预测并行性的限制，提高编码器帧内预测的效率。 | ||||||
| 55 | 改进的子分区帧内预测 | CN202080011442.X | 2020-01-31 | CN113366837A | 2021-09-07 | A.K.拉马苏布拉莫尼安; G.范德奥韦拉; L.法姆范; M.卡尔切维茨 |
| 描述了用于改进用于将编解码块分割成子块的帧内子划分(ISP)模式的技术。在一些情况下，是否对编解码块启用ISP模式基于与数据单元(例如VPDU、变换块等)有关的大小约束。例如，基于与VPDU相关的大小约束，可以对跨越VPDU边界的编解码块禁用ISP模式。在一些情况下，是否启用ISP模式可以基于编解码块的宽度和/或高度与对应于一个或多个最大变换块大小的大小阈值的比较。在一些情况下，在对编解码块启用ISP模式的情况下，可以基于编解码块相对于一个或多个阈值的宽度和/或高度来推断用于定义编解码块的水平或垂直分割类型的标志的值。 | ||||||
| 56 | 基于上下文的帧内预测 | CN201980078549.3 | 2019-12-05 | CN113170168A | 2021-07-23 | 张凯; 张莉; 刘鸿彬; 许继征; 王悦 |
| 描述了视频处理的方法。该方法包括：对当前视频块的相邻块的色度和亮度样点进行向下采样；为色度块的视频的当前视频块与所述视频的编解码表示之间的转换，基于从所述向下采样获得的向下采样的色度和亮度样点，确定跨分量线性模型(CCLM)的参数；对与所述当前视频块对应的亮度块中的亮度样点应用所述CCLM，以推导所述当前视频块的预测值；以及基于所述预测值进行所述转换。 | ||||||
| 57 | 仿射线性加权帧内预测 | CN201980074244.5 | 2019-09-13 | CN113170114A | 2021-07-23 | 乔纳森·普法夫; 海科·施瓦茨; 菲利普·赫勒; 米夏埃尔·沙费尔; 罗曼·里沙克; 托比亚斯·欣茨; 菲利普·默克尔; 比约恩·施塔伦贝格尔; 马丁·温肯; 米沙·斯科曼; 德特勒夫·马尔佩; 托马斯·威甘德 |
| 公开了用于逐块编码和解码的技术。这些技术可以应用于编码器、解码器以及用于编码和/或解码的方法。在一个示例中，公开了一种用于从数据流(12、80)中解码图片(10)的解码器(54)。解码器可以被配置为通过使用线性或仿射线性变换(17M)将与图片(10)的预定块(18)相邻的P个相邻样本(17'c、17'a)的集合映射到用于该预定块(18)的样本的Q个预测值的集合，来预测该预定块(18)。线性或仿射线性变换(17M)可以包括P*Q个加权因子，P*Q个加权因子中的至少1/4个是非零加权值，对于Q个预测值中的每个预测值，加权因子包括与相应预测值有关的一系列P个加权因子，其中，该一系列P个加权因子在根据预定块(18)的样本之间的光栅扫描顺序一个接一个地排列时，形成全向非线性的包络。 | ||||||
| 58 | 基于位置的帧内预测 | CN201980072548.8 | 2019-11-06 | CN112997491A | 2021-06-18 | 张凯; 张莉; 刘鸿彬; 许继征; 王悦 |
| 提供了一种视频处理的方法。该方法包括：对作为色度块的视频的当前视频块与视频的编解码表示之间的转换，基于来自相邻色度样点的组的R个色度样点，确定跨分量线性模型的参数，其中所述R个色度样点是基于位置规则从所述组中选择的；以及基于所述确定进行转换，且R大于或等于2。 | ||||||
| 59 | 帧内预测方法及设备 | CN201980065676.X | 2019-09-30 | CN112789863A | 2021-05-11 | 马祥; 陈建乐; 赵寅; 杨海涛 |
| 一种使用分量间线性预测模式(cross component liner prediction mode，CCLM)的帧内预测方法包括：确定与当前色度块对应的亮度块；根据确定所述当前色度块的L个可用色度参考像素点，获得所述亮度块的亮度参考像素点，其中，所述亮度块的所述获得的亮度参考像素点为经过下采样的亮度参考像素点；根据所述亮度参考像素点和与所述亮度参考像素点对应的色度参考像素点，计算线性模型系数；根据所述线性模型系数和所述亮度块的经过下采样的亮度块的值，获得所述当前色度块的预测值。 | ||||||
| 60 | 帧内预测方法及设备 | CN201980064929.1 | 2019-09-30 | CN112789858A | 2021-05-11 | 马祥; 陈建乐; 杨海涛 |
| 一种使用跨分量线性预测模式(cross component liner prediction mode，CCLM)的帧内预测方法，包括：获取亮度块的相邻亮度样本；获取所述相邻亮度样本的平均亮度值；获取当前色度块的相邻色度样本，其中，所述当前色度块与所述亮度块对应；获取所述相邻色度样本的平均色度值；根据第一线性模型系数、所述平均亮度值和所述平均色度值计算第二线性模型系数；根据所述第一线性模型系数和所述第二线性模型系数获得所述当前色度块的预测值。所述方法可以提高所述第二线性模型系数的准确度，并对应地提高所述当前色度块的预测值的准确度。 | ||||||
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