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公开(公告)号：CN114503558B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202080068491.7
申请日：2020-09-30
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 蒂莫菲·米哈伊洛维奇·索洛维耶夫 , 马克西姆·鲍里索维奇·西切夫 , 陈焕浜 , 亚历山大·亚历山德罗维奇·卡拉布托夫 , 罗曼·伊戈列维奇·切尔尼亚克 , 谢尔盖·尤里耶维奇·伊科宁 , 杨海涛 , 伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜
IPC: H04N19/105 , H04N19/139 , H04N19/573
Abstract: 本发明提供了一种由解码/编码设备实现的译码方法，用于对视频数据进行译码。所述方法包括以下步骤：确定在仿射模式下译码的块的控制点运动矢量(control point motion vector，CPMV)；根据所述确定的CPMV，确定参考图像中与所述仿射译码块中的子块对应的参考区域；如果所述参考区域的大小大于预定义阈值，则将变量clipMVX设置为真(TRUE)，否则将变量clipMVX设置为假(FALSE)；推导所述仿射译码块的基于像素的运动矢量场，其中，如果所述变量clipMVX为真，则所述推导基于像素的运动矢量场还包括根据第一限幅范围进行运动矢量限幅，其中，所述第一限幅范围是根据所述确定的CPMV和所述仿射译码块的大小确定的。
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公开(公告)号：CN116760984A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310754266.4
申请日：2020-04-26
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 谢尔盖·尤里耶维奇·伊科宁 , 罗曼·伊戈列维奇·切尔尼亚克 , 蒂莫菲·米哈伊洛维奇·索洛维耶夫 , 亚历山大·亚历山德罗维奇·卡拉布托夫 , 陈建乐 , 伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜
IPC: H04N19/124 , H04N19/186
Abstract: 本申请提供了一种根据亮度分量的亮度量化参数(quantization parameter，QP)获取色度分量的色度QP的方法，其中，所述方法由解码器执行，包括：解析接收到的码流，以获取所述亮度QP和将QP索引(QP index，QPi)与所述色度QP(QPc)相关联的映射函数(f)的信息；至少部分地根据所述亮度QP获取所述QPi；根据所述获取的信息，获取所述映射函数；根据所述获取的映射函数和所述获取的QPi，获取所述QPc。
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公开(公告)号：CN116708797A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310530937.9
申请日：2019-08-26
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 高晗 , 塞米赫·艾森力克 , 伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜 , 王彪 , 阿南德·梅赫·科特拉
IPC: H04N19/176 , H04N19/513 , H04N19/20 , H04N19/42
Abstract: 一种运动信息存储方法，包括：确定当前块中的样本集与共同边界之间的距离；将所述距离与阈值进行比较，以确定是否为所述样本集存储第三运动信息，其中，所述第三运动信息通过第一运动信息和第二运动信息推导。
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公开(公告)号：CN116671106A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202080108181.3
申请日：2020-12-24
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 谢尔盖·尤里耶维奇·伊科宁 , 米哈伊尔·维亚切斯拉沃维奇·索苏尔尼科夫 , 亚历山大•亚历山德罗维奇•卡拉布托夫 , 蒂莫菲·米哈伊洛维奇·索洛维耶夫 , 王彪 , 伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜
IPC: H04N19/187
Abstract: 本发明还涉及用于从码流中解码(用于静止图像或视频处理的)数据的方法和装置。从所述码流中获取两个或两个以上分割信息元素集。然后，将所述两个或两个以上分割信息元素集中的每个分割信息元素集分别输入到多个级联层中的两个或两个以上分割信息处理层中。在所述两个或两个以上分割信息处理层中的每个分割信息处理层中，处理各自的分割信息集。根据所述多个级联层处理的所述分割信息，获取用于图像或视频处理的经解码数据。因此，可以在分层结构中以高效的方式从所述码流中解码所述数据。
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公开(公告)号：CN114450958B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202080067504.9
申请日：2020-09-30
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 蒂莫菲·米哈伊洛维奇·索洛维耶夫 , 马克西姆·鲍里索维奇·西切夫 , 陈焕浜 , 亚历山大·亚历山德罗维奇·卡拉布托夫 , 罗曼·伊戈列维奇·切尔尼亚克 , 谢尔盖·尤里耶维奇·伊科宁 , 杨海涛 , 伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜
Abstract: 一种在编码器或解码器中实现的用于对视频进行译码的方法，所述编码器或解码器包括用于进行运动补偿的增强插值滤波器(enhanced interpolation filter，EIF)，所述方法包括：(i)根据仿射帧间预测确定块的控制点运动矢量(control point motion vector，CPMV)，所述块是仿射块或所述仿射块的子块；(ii)对于预定义子块尺寸，根据所述CPMV的值确定具有所述预定义子块尺寸的子块的参考区域；(iii)将所述确定的参考区域与预定义阈值进行比较；iv)使用EIF进行运动补偿，包括推导所述块的基于像素的运动矢量场；其中，如果所述确定的参考区域大于所述阈值，则推导所述块的所述基于像素的运动矢量场还包括运动矢量限幅(clipping)，其中，运动矢量限幅范围根据所述块的运动模型和所述块的所述尺寸确定。
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公开(公告)号：CN115996296A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211556267.X
申请日：2021-01-13
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 阿列克谢·康斯坦丁诺维奇·菲利波夫 , 瓦西里·亚历斯维奇·拉夫特斯基 , 伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜
IPC: H04N19/20 , H04N19/42 , H04N19/139
Abstract: 本发明公开了一种获取用于视频解码的几何划分融合模式候选的最大数量的方法和一种视频解码装置。所述方法包括：获取视频序列的码流；根据所述码流获取第一指示符的值，其中，所述第一指示符表示融合运动矢量预测(motion vector prediction，MVP)候选的最大数量；根据所述码流获取第二指示符的值，其中，所述第二指示符表示是否对所述视频序列启用基于几何划分的运动补偿；当所述第一指示符的值大于阈值且所述第二指示符的值等于预设值时，从所述码流中解析第三指示符的值，其中，所述第三指示符表示从所述第一指示符的值中减去几何划分融合模式候选的最大数量。
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公开(公告)号：CN115918074A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202180037747.2
申请日：2021-04-20
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 崔凯 , 阿塔纳斯·波夫 , 伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜 , 埃克哈德·斯坦巴赫
IPC: H04N19/117 , H04N19/85 , H04N19/186 , H04N19/17
Abstract: 本发明涉及图像修改，例如图像增强。所述图像增强可以应用于任何图像修改，并且可以在图像编码和/或解码期间或之后应用，例如作为环路滤波器或后滤波器。具体地，所述图像修改包括多通道处理，其中，主通道被单独处理，并且根据所述处理后的主通道处理辅通道。所述处理是基于神经网络的。为了增强图像修改性能，在应用所述修改之前，分析图像通道并确定主通道和辅通道，所述主通道和辅通道可以根据图像的倍数、图像或图像区域而变化。
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公开(公告)号：CN115665408A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202210802951.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 阿列克谢·康斯坦丁诺维奇·菲利波夫 , 瓦西里·亚历斯维奇·拉夫特斯基 , 伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜
IPC: H04N19/117 , H04N19/186 , H04N19/136 , H04N19/593
Abstract: 本发明涉及一种使用线性模型进行帧内预测的方法和译码装置。该方法包括：根据当前块所属图像的色度格式，确定用于所述当前块的亮度分量的滤波器；将所述确定的滤波器应用于所述当前块的亮度分量的重建亮度样本区域和/或与所述当前块相邻的选定位置处的亮度样本区域，以获得经滤波重建亮度样本。该方法还包括：根据所述经滤波重建亮度样本获得线性模型系数。根据线性模型推导中的线性模型系数和所述经滤波重建亮度样本执行跨分量预测。
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公开(公告)号：CN115606179A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202180035443.2
申请日：2021-04-20
Applicant: 华为技术有限公司(CN)
Inventor： 陈虎 , 拉尔斯·赫特尔 , 埃哈特·巴斯 , 托马斯·马丁内茨 , 伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜 , 阿南德·梅赫·科特拉 , 尼古拉·朱利安尼
Abstract: 本发明涉及图像处理，尤其涉及使用神经网络等进行处理对图像进行修改。执行所述处理以生成输出图像。输出图像是通过用神经网络处理输入图像来生成的。使用神经网络进行的处理包括图像下采样和对下采样图像进行滤波的至少一个阶段；图像上采样的至少一个阶段。图像下采样是通过应用跨步卷积来执行的。这种方法的一个优点是提高了所述神经网络的效率，从而可以加快学习速度并且提高性能。本发明的实施例提供了用于使用训练后的神经网络进行处理的方法和装置，以及用于训练这种神经网络进行图像修改的方法和装置。
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公开(公告)号：CN115336253A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202080098958.2
申请日：2020-05-08
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 陈虎 , 王弋川 , 徐巍炜 , 余全合 , 伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜
IPC: H04N5/355
Abstract: 本发明大体上涉及视频处理领域，更具体地涉及高动态范围(high dynamic range，HDR)图像处理。特别地，本发明涉及一种用于确定色调映射曲线的参数集的方法。所述方法包括：获取多个参数集，其中，每个参数集定义所述色调映射曲线，每个参数集根据多个HDR视频帧中的一个HDR视频帧导出。所述方法还包括：对所述多个参数集进行时域滤波，以获取时域滤波后的参数集。
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