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公开(公告)号:CN118474390A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410663917.3
申请日:2020-01-02
申请人: LG 电子株式会社
IPC分类号: H04N19/513 , H04N19/105 , H04N19/132 , H04N19/109 , H04N19/176 , H04N19/44
摘要: 本发明涉及基于SBTMVP的帧间预测方法和设备。根据本文档,一种解码装置用来执行图像解码的方法包括以下步骤:基于运动移位来导出参考块;基于参考块是否为当前图片参考(CPR)块来确定子块时间运动向量预测器(sbTMVP)候选是否可用;在sbTMVP候选可用时基于sbTMVP候选来导出关于当前块的运动信息;基于运动信息来生成预测样本;以及基于预测样本来生成恢复图片,其中sbTMVP候选被确定为关于作为CPR块的参考块不可用。
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公开(公告)号:CN118474383A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410679132.5
申请日:2019-12-06
申请人: 三星电子株式会社
IPC分类号: H04N19/186 , H04N19/109 , H04N19/119 , H04N19/122 , H04N19/139 , H04N19/159 , H04N19/176 , H04N19/52 , H04N19/527
摘要: 提出了一种视频解码方法以及视频编码方法,其中,一种视频编码和解码处理包括:确定当前块的预测模式是否是仿射模式;如果当前块的预测模式是仿射模式,则基于预定子块尺寸将当前块的亮度块划分为正方形形状的多个子亮度块;通过使用所述多个子亮度块中的彼此邻近的四个子亮度块中的左上子亮度块的运动矢量和右下子亮度块的运动矢量来确定邻近的所述四个子亮度块的平均亮度运动矢量;将所述平均亮度运动矢量确定为与所述四个子亮度块相应的当前子色度块的运动矢量;以及通过使用确定的运动矢量对当前子色度块进行预测。
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公开(公告)号:CN113454991B
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN201980092641.5
申请日:2019-12-30
申请人: 三星电子株式会社
IPC分类号: H04N19/109 , H04N19/137 , H04N19/184 , H04N19/52 , H04N19/176 , H04N19/70
摘要: 提供了一种视频解码方法,包括:从序列参数集获得具有运动矢量差的序列合并模式(序列MMVD)信息,其中,序列MMVD信息指示是否对当前序列启用MMVD模式;当根据序列MMVD信息可应用MMVD模式时,从比特流获得指示MMVD模式是否在针对包括在当前序列中的当前块的第一帧间预测模式中被应用的第一MMVD信息;当根据第一MMVD信息在第一帧间预测模式中可应用MMVD模式时,通过使用从比特流获得的运动矢量差的距离和运动矢量差的方向,重建将在第一帧间预测模式中使用的当前块的运动矢量;以及通过使用当前块的运动矢量重建当前块。
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公开(公告)号:CN118368412A
公开(公告)日:2024-07-19
申请号:CN202410622555.3
申请日:2019-02-27
申请人: 三星电子株式会社
IPC分类号: H04N19/105 , H04N19/109 , H04N19/117 , H04N19/139 , H04N19/159 , H04N19/176 , H04N19/513
摘要: 提供了一种视频解码方法和设备以及视频编码方法和设备,用于在视频编码和解码处理中,通过使用作为应用于预定义数据单元组的信息组的高级语法从比特流获得运动矢量分辨率信息;基于所述运动矢量分辨率信息,确定包括在所述预定义数据单元组中的当前块的运动矢量分辨率;基于当前块的运动矢量分辨率,将当前块的预测运动矢量确定为至少一个候选块中的候选块的运动矢量;以及通过使用当前块的预测运动矢量来确定当前块的运动矢量。
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公开(公告)号:CN118355663A
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202280079273.2
申请日:2022-09-30
申请人: 韩国电子通信研究院 , 淑明女子大学校产学协力团
IPC分类号: H04N19/577 , H04N19/176 , H04N19/70 , H04N19/109 , G06T9/00 , G06N3/08
摘要: 本文公开了一种用于图像编码/解码的方法、设备和存储介质。确定目标块的预测信息,并且使用预测信息对目标块执行预测。对于预测,可使用多个双向预测方法,并且双向预测方法可包括基于神经网络的双向预测。作为基于神经网络的双向预测的输入,可使用多个中间预测块,并且可通过基于神经网络的双向预测输出最终预测块。可基于目标块的属性和编码参数来执行基于神经网络的双向预测。
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公开(公告)号:CN118266213A
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202380014499.9
申请日:2023-03-21
申请人: 腾讯美国有限责任公司
IPC分类号: H04N19/159 , H04N19/109 , H04N19/105 , H04N19/513 , H04N19/176 , H04N19/52 , H04N19/70
摘要: 本公开总体上涉及视频编解码,并且具体地涉及用于确定用于在帧间预测模式中对视频码流的各种语法元素进行编码和解码的上下文的方法和系统。公开了各种示例实施方式,用于限制与帧间预测模式相关的语法元素的可能编码上下文的数量,以及用于基于空间相邻块的编码信息和时间运动预测信息来选择当前块的编码上下文。
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公开(公告)号:CN118235390A
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202380014387.3
申请日:2023-09-26
申请人: 辉达公司
IPC分类号: H04N19/109 , G06V20/40 , H04N19/46 , H04N19/503 , H04N19/51
摘要: 本文的系统和方法使用一个或更多个处理单元至少部分地基于帧的第一运动方差(VoM)小于或等于自适应阈值将帧序列中的帧识别为模糊帧,解决了视频流应用中的参考帧选择,该自适应阈值是部分地基于使用一个或更多个参考帧确定的运动方差的移动平均值(MAoV)。
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公开(公告)号:CN118233650A
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410377071.7
申请日:2019-11-19
申请人: 佳能株式会社
IPC分类号: H04N19/52 , H04N19/109 , H04N19/46 , H04N19/13 , H04N19/105 , H04N19/463 , H04N19/176 , H04N19/91
摘要: 本发明涉及一种编码和解码与运动信息预测子有关的信息的方法和装置以及存储介质。对与运动信息预测子有关的信息进行编码的方法包括:选择多个运动信息预测子候选中的一个运动信息预测子候选;以及使用CABAC编码对用于识别所选择的运动信息预测子候选的信息进行编码,其中,CABAC编码包括:针对所述信息的至少一个位,在使用三角合并模式和具有运动矢量差的合并(MMVD)的合并模式中的一个或这两个的情况下,使用用于其它帧间预测模式的相同上下文变量。
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公开(公告)号:CN118233630A
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410344004.5
申请日:2019-05-10
申请人: 三星电子株式会社
IPC分类号: H04N19/105 , H04N19/107 , H04N19/109 , H04N19/11 , H04N19/117 , H04N19/119 , H04N19/129 , H04N19/159 , H04N19/176 , H04N19/44 , H04N19/503 , H04N19/52 , H04N19/577 , H04N19/593 , H04N19/82 , H04N19/90 , H04N19/96
摘要: 提供一种视频解码方法,所述方法由设备执行并包括:基于当前块的面积,确定是否向当前块应用帧间预测和帧内预测的组合预测,其中:基于当前块的面积等于或大于64,确定向当前块应用组合预测,并且基于当前块的面积小于64,确定不向当前块应用组合预测;当向当前块应用组合预测时,基于帧间预测获取当前块的帧间预测块,并且基于帧内预测获取当前块的帧内预测块;以及通过根据权重组合帧间预测块和帧内预测块来获取当前块的组合预测块,其中,基于合并模式执行帧间预测。还提供了视频编码设备和存储通过视频编码方法生成的比特流的方法。
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公开(公告)号:CN118216138A
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202280073025.7
申请日:2022-11-11
申请人: 腾讯美国有限责任公司
IPC分类号: H04N19/105 , H04N19/159 , H04N19/593 , H04N19/109 , H04N19/11 , H04N19/132 , H04N19/176 , H04N19/186 , H04N19/70
摘要: 本公开的各方面提供了一种用于视频解码的方法和装置。该装置包括处理电路。该处理电路将具有多参考线(MRL)预测的帧内预测模式应用于当前块。对于多个权重候选组合中包括对应的第一权重候选和对应的第二权重候选的每个权重候选组合,使用帧内预测融合来预测当前块中的样本子集,该帧内预测融合基于由所述对应的第一权重候选加权的第一参考线和由所述对应的第二权重候选加权的第二参考线。该样本子集包括最顶行中的顶部样本和最左列中的左侧样本。基于所预测的样本子集和当前块之外的重建样本来确定梯度代价。基于梯度代价选择权重候选组合。
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