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公开(公告)号：CN113711601A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202080029582.X
申请日：2020-04-20
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 蒂莫菲·米哈伊洛维奇·索洛维耶夫 , 谢尔盖·尤里耶维奇·伊科宁 , 罗曼·伊戈列维奇·切尔尼亚克 , 亚历山大·亚历山德罗维奇·卡拉布托夫 , 伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜 , 陈焕浜
IPC: H04N19/139 , H04N19/176
Abstract: 本发明涉及视频编码和视频解码，尤其涉及一种用于帧间预测视频信号帧的块的方法。所述方法包括：构建基于历史的运动信息候选列表，其中，所述列表为包括N个基于历史的运动信息候选Hk的有序列表，所述N个基于历史的运动信息候选Hk包括在所述块之前的N个先前块的运动信息，每个基于历史的运动信息候选包括元素：一个或多个运动矢量(motion vector，MV)、与所述MV对应的一个或多个参考图像索引和插值滤波器索引；将所述基于历史的运动信息候选列表中的一个或多个基于历史的运动信息候选添加到所述块的运动信息候选列表中；根据所述运动信息候选列表推导所述块的运动信息。因此，在使用所述基于历史的运动信息候选列表时，可以继承半像素插值滤波器索引，从而可以选择合适的插值滤波器替代默认插值滤波器，并提高预测信号的质量和译码效率。
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公开(公告)号：CN113273180A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201980087138.0
申请日：2019-02-27
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 尼科莱·德米特里耶维奇·叶戈罗夫 , 伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜 , 马拉特·拉维列维奇·吉尔穆蒂诺夫 , 德米特里·瓦迪莫维奇·诺维科夫 , 安东·伊戈列维奇·维泽洛夫 , 基里尔·亚历山德罗维奇·马拉科夫
Abstract: 本发明涉及一种图像处理装置(100)，该装置用于将场景的彩色滤镜马赛克(CFM)图像(002)处理为该场景的最终图像(004)。该图像处理装置(100)包括用于实现神经网络(103)的处理电路，其中，该神经网络(103)用于将CFM图像(002)处理为增强CFM图像(003)，其中，该处理电路还用于将增强CFM图像(003)转换为最终图像(004)。此外，本发明涉及对应的图像处理方法。
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公开(公告)号：CN112930682A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202080005897.0
申请日：2020-06-19
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 塞米赫·艾森力克 , 马克斯·布莱瑟 , 赵志杰 , 高晗 , 阿南德·梅赫·科特拉 , 王彪 , 伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜
IPC: H04N19/172 , H04N19/46
Abstract: 一种由解码设备实现的译码方法，包括：获取码流；根据所述码流获取当前块的指示符的值；根据所述指示符的所述值和预定义查找表，获取所述当前块的第一参数的值和所述当前块的第二参数的值；根据所述第一参数的所述值和所述第二参数的所述值，获取位于所述当前块中的样本的样本距离的值；根据所述样本的所述样本距离的所述值，获取所述样本的预测值。
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公开(公告)号：CN119766999A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510137799.7
申请日：2020-04-20
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 蒂莫菲·米哈伊洛维奇·索洛维耶夫 , 谢尔盖·尤里耶维奇·伊科宁 , 罗曼·伊戈列维奇·切尔尼亚克 , 亚历山大·亚历山德罗维奇·卡拉布托夫 , 伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜 , 陈焕浜
IPC: H04N19/117 , H04N19/176 , H04N19/52 , H04N19/523 , H04N19/70 , H04N19/91
Abstract: 本发明涉及视频编码和视频解码，尤其涉及一种用于视频信号帧中的块的解码方法。所述方法包括：构建基于历史的运动信息候选列表，其中，所述列表为包括N个基于历史的运动信息候选Hk的有序列表，所述N个基于历史的运动信息候选Hk包括在所述块之前的N个先前块的运动信息，每个基于历史的运动信息候选包括元素：一个或多个运动矢量（motion vector，MV）、与所述MV对应的一个或多个参考图像索引和插值滤波器索引；将所述基于历史的运动信息候选列表中的一个或多个基于历史的运动信息候选添加到所述块的运动信息候选列表中；根据所述运动信息候选列表推导所述块的运动信息。
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公开(公告)号：CN118945378A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410391282.6
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: H04N19/52 , H04N19/119 , H04N19/46 , H04N19/44 , H04N19/70 , H04N19/176 , H04N19/184
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118871926A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202280093756.8
申请日：2022-03-14
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 蒂莫菲·米哈伊洛维奇·索洛维耶夫 , 谢尔盖·尤里耶维奇·伊科宁 , 伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜 , 约翰内斯·绍尔 , 艾辛·科云朱 , 马克西姆·鲍里索维奇·西切夫 , 亚历山大·亚历山德罗维奇·卡拉布托夫 , 米哈伊尔·维亚切斯拉沃维奇·索苏尔尼科夫 , 基里尔·伊戈列维奇·索洛德斯基赫 , 弗拉基米尔·米哈伊洛维奇·克里扎诺夫斯基 , 亚历山大·尼古拉耶维奇·菲利波夫
IPC: G06N3/0495 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F7/00 , H04N19/124 , H04N19/85 , G06N3/047 , H04N19/517 , H04N19/91
Abstract: 本发明涉及一种使用限幅输入数据操作神经网络的方法。所述方法包括操作神经网络，包括为所述至少一个神经网络层的输入数据的数据实体中包括的整数值定义整数下阈值和整数上阈值，如果所述输入数据的数据实体中包括的整数的值小于所述定义的整数下阈值，则将所述输入数据的所述数据实体中包括的所述整数的所述值限幅至所述定义的整数下阈值，如果所述输入数据的数据实体中包括的整数的值大于所述定义的整数上阈值，则将所述输入数据的所述数据实体中包括的所述整数的所述值限幅至所述定义的整数上阈值，从而避免所述累加寄存器的整数溢出。
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公开(公告)号：CN118786462A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202280092548.6
申请日：2022-07-18
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 崔凯 , 阿塔纳斯·波夫 , 埃克哈德·斯坦巴赫 , 伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜 , 阿赫迈特·布拉汗·科云朱
Abstract: 本发明涉及图像修改，例如图像增强，其中，处理至少部分基于神经网络。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，并且辅通道是基于经处理的主通道进行处理的。所述主通道是基于第一空间频率变换(920)进行处理的，以获得变换后的主通道，所述辅通道是基于第二空间频率变换(930、940)进行处理的，以获得变换后的辅通道。所述变换后的主通道是通过第一神经网络进行处理的，以获得经修改的变换后的主通道，所述变换后的辅通道是基于所述变换后的主通道通过第二神经网络进行处理的，以获得经修改的变换后的辅通道。
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公开(公告)号：CN118451424A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202180105033.0
申请日：2021-12-15
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 乔治·彼得罗维奇·盖科夫 , 谢尔盖·尤里耶维奇·伊科宁 , 阿赫迈特·布拉汗·科云朱 , 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 , 伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜
IPC: G06N3/0455 , H04N19/00 , H04N19/517 , G06F40/00 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06N3/088 , G10L19/00 , G11B20/00
Abstract: 本发明涉及基于变换器的神经网络。本发明提供了一种处理当前对象的方法，包括以下步骤：将表示所述当前对象的输入数据张量集输入到基于变换器的神经网络的神经层中；将至少一个辅助数据张量输入到所述基于变换器的神经网络的神经层中，其中，所述至少一个辅助数据张量与所述输入数据张量集中的每个输入数据张量不同，并表示至少一个辅助输入；所述基于变换器的神经网络使用所述至少一个辅助数据张量处理所述输入数据张量集，以获取输出数据张量集。所述输入至少一个辅助数据张量取决于关于处理所述当前对象的信息。
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公开(公告)号：CN116208773B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202211584669.0
申请日：2021-01-22
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 阿南德·梅赫·科特拉 , 塞米赫·艾森力克 , 高晗 , 王彪 , 伊蕾娜·亚历山德罗夫娜·阿尔希娜
IPC: H04N19/176 , H04N19/86
Abstract: 编码器、解码器及用于自适应环路滤波的对应方法。本发明公开了一种对图像的样本值进行滤波的方法及视频解码装置，所述方法包括：获取所述图像的块的重建样本值；根据码流获取用于自适应环路滤波的滤波系数；根据所述滤波系数和所述块的所述重建样本值，获取和值；根据样本在所述块中的垂直位置对所述和值进行舍入，以获取舍入的和值；根据所述舍入的和值，获取所述块的滤波重建样本值。
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公开(公告)号：CN115996296B
公开(公告)日：2024-06-04
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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