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公开(公告)号：WO2023008678A1
公开(公告)日：2023-02-02
申请号：PCT/KR2022/004156
申请日：2022-03-24
Applicant: 삼성전자 주식회사
Abstract: 영상의 화질 처리를 수행하는 영상 처리 장치는, 하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리, 및 메모리에 저장된 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써 다운스케일 네트워크를 이용하여, 입력 영상을 다운스케일링한 제1 영상을 획득하고, 특징 추출 네트워크를 이용하여, 제1 영상에 대응하는 제1 특징 정보를 추출하고, 화질 처리 네트워크를 이용하여, 제1 특징 정보에 기초하여, 제1 영상의 화질 처리를 수행함으로써, 제2 영상을 획득하며, 업스케일 네트워크를 이용하여, 제2 영상을 업스케일링하고, 입력 영상에 대응하는 제2 특징 정보를 추출하고, 제2 특징 정보에 기초하여, 업스케일링된 제2 영상의 화질 처리를 수행함으로써, 출력 영상을 획득할 수 있는 영상 처리 장치가 개시된다.
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公开(公告)号：WO2022092555A1
公开(公告)日：2022-05-05
申请号：PCT/KR2021/012433
申请日：2021-09-13
Applicant: 삼성전자 주식회사
Abstract: 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른, 방법은, 전자 장치의 제2 프로세서가 상기 전자 장치의 제1 프로세서로부터 상기 이미지 데이터를 획득하기 위한 제어 신호를 획득하는 단계, 적어도 하나의 학습 모델 중 어느 하나의 학습 모델을 메모리에 저장하는 단계, 카메라 모듈을 이용하여, 상기 카메라 모듈로부터 수신된 광으로부터, 상기 객체에 대한 원시 이미지 데이터(raw image data)를 획득하는 단계로서, 상기 원시 이미지 데이터는 복수의 픽셀들에 대하여 복수의 색상들로 이루어진 색상 배열을 가지도록 설정된, 단계, 상기 저장된 어느 하나의 학습 모델을 이용하여 상기 획득된 원시 이미지 데이터로부터 상기 복수의 픽셀들에 대한 색상 데이터 세트를 획득하는 단계로서, 상기 색상 데이터 세트는 상기 복수의 색상으로 구분되는 복수의 색상 데이터들을 포함하는, 단계, 및 상기 생성된 색상 데이터 세트를 이용하여 상기 객체에 대한 노이즈 저감 처리된 상기 이미지 데이터를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2019009491A1
公开(公告)日：2019-01-10
申请号：PCT/KR2018/001552
申请日：2018-02-06
Applicant: 삼성전자 주식회사
IPC: H04N19/50 , H04N19/176 , G06N3/08 , G06N99/00 , H04N19/103 , H04N19/122
Abstract: DNN을 이용한 예측 영상 생성 기술이 개시된다. 개시된 일 실시예에 따른 영상 복호화 방법은, 부호화된 영상의 비트스트림을 수신하는 단계, 상기 부호화된 영상으로부터 분할된 하나 이상의 블록을 결정하는 단계, 상기 하나 이상의 블록 중 현재 블록에 대해 DNN(Deep Neural Network)에 기반한 예측을 수행하여 예측 데이터를 생성하는 단계, 상기 비트스트림으로부터 상기 현재 블록의 레지듀얼 데이터를 추출하는 단계; 및 상기 예측 데이터와 상기 레지듀얼 데이터를 이용하여 상기 현재 블록을 복원하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2015167312A1
公开(公告)日：2015-11-05
申请号：PCT/KR2015/004456
申请日：2015-05-01
Applicant: 삼성전자 주식회사
IPC: H04N21/4408
CPC classification number: H04N21/2541 , H04N21/2343 , H04N21/236 , H04N21/23614 , H04N21/4402 , H04N21/440245 , H04N21/4408 , H04N21/4627 , H04N21/8355
Abstract: 기재된 실시예는 동영상에 포함된 컨텐츠에 대한 보안 수준을 관리할 수 있는 동영상 처리 장치 및 방법에 관한 것으로서, 동영상의 식별자 및 동영상에 설정할 보안 정책에 대한 정보를 수신하는 단계, 보안 정책과 관련된 보안정보를 수신하는 단계, 수신된 동영상의 식별자를 이용하여 동영상을 준비하는 단계, 및 보안 정책에 따라 수신된 보안정보를 이용하여 준비된 동영상의 보안정보를 갱신하는 단계를 포함하는 동영상 처리 방법이 제공될 수 있다.
Abstract translation: 所公开的实施例涉及用于处理视频的设备和方法，其可以管理视频中包括的内容的安全级别，并且可以提供视频处理方法，包括以下步骤：接收视频的标识符和关于 为视频配置的安全策略; 接收有关安全策略的安全信息; 使用所接收的视频的标识符准备视频; 以及根据所述安全策略，使用所接收的信息来更新准备好的视频的安全信息。
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15.发明申请참조 픽처 정보를 이용한 병렬 처리 비디오 부호화 방법 및 장치, 병렬 처리 비디오 복호화 방법 및 장치 审中-公开使用参考图像信息并行处理的视频编码方法和装置以及使用参考图像信息的并行处理的视频解码方法和装置
公开(公告)号：WO2014051409A1
公开(公告)日：2014-04-03
申请号：PCT/KR2013/008754
申请日：2013-09-30
Applicant: 삼성전자 주식회사 , 연세대학교 산학협력단
CPC classification number: H04N19/159 , H04N19/105 , H04N19/124 , H04N19/172 , H04N19/177 , H04N19/31 , H04N19/436 , H04N19/44 , H04N19/51 , H04N19/70 , H04N19/91
Abstract: 병렬 처리를 위한 비디오 부호화 및 복호화 방법이 개시된다. 병렬 처리를 위한 비디오 부호화 방법은 GOP 에 포함된 픽처들 사이의 부호화 순서 및 참조 의존성을 결정하고, GOP에 포함된 픽처들 사이의 부호화 순서 및 참조 의존성에 기초하여 생성된 참조 관계 정보를 포함하는 소정의 데이터 단위를 생성하여 출력한다.
Abstract translation: 公开了用于并行处理的视频编码方法和视频解码方法。 用于并行处理的视频编码方法确定GOP中包含的图像的编码顺序和参考相关性，并且生成包括基于GOP中包含的图像的编码顺序和参考依赖性而生成的参考关系信息的预定数据单元 并输出预定数据单元。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2013005962A3
公开(公告)日：2013-01-10
申请号：PCT/KR2012/005246
申请日：2012-07-02
Abstract: 본 발명을 통해, 영상의 블록들 중 현재블록보다 이전에 복원된 이웃블록을 검색하고, 검색된 이웃블록이 인트라 모드로 복원된 블록이면서 현재블록이 인트라 모드로 복원된 이웃블록만 참조하는지 여부를 확인하고, 확인 결과에 기초하여 이웃블록이 현재블록의 인트라 예측을 위해 참조가능한 참조블록인지 결정하는 인트라 예측 방법이 개시된다.
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公开(公告)号：WO2023033441A1
公开(公告)日：2023-03-09
申请号：PCT/KR2022/012599
申请日：2022-08-23
Applicant: 삼성전자 주식회사
Abstract: 제 1 프레임 또는 제 1 프레임에 대응하는 제 1 특징 맵과, 제 2 프레임에 대응하는 복수의 제 2 특징 맵들 사이의 복수의 차이 맵들을 획득하고, 복수의 차이 맵들을 제 1 크기 및 제 2 크기에 따라 풀링 처리하여 복수의 제 3 특징 맵들과 복수의 제 4 특징 맵들을 획득하고, 복수의 제 3 특징 맵들과 복수의 제 4 특징 맵들을 가중 합하여 복수의 변형 차이 맵들을 획득하고, 제 1 프레임의 현재 샘플에 대응하는 복수의 변형 차이 맵들의 콜로케이티드 샘플들의 크기를 고려하여 어느 하나의 콜로케이티드 샘플을 식별하고, 식별된 콜로케이티드 샘플을 포함하는 변형 차이 맵에 대응하는 제 2 특징 맵을 획득하는데 이용된 필터 커널을 현재 샘플의 움직임 벡터로 결정하는, 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 개시된다.
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公开(公告)号：WO2023018288A1
公开(公告)日：2023-02-16
申请号：PCT/KR2022/012103
申请日：2022-08-12
Applicant: 삼성전자 주식회사
Abstract: 일 실시예에 따른 AI에 기반하여 영상을 제공하는 전자 장치에 있어서, 전자 장치에 저장된 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 프로세서를 포함하고, 프로세서는, 다운스케일용 신경망을 이용하여 원본 영상에 대해 AI 다운스케일을 수행하여 제 1 영상을 획득하고, 제 1 영상을 부호화하여 제 1 영상 데이터를 획득하고, AI 업스케일 기능을 지원하지 않는 디스플레이 장치에 기초하여, 제 1 영상 데이터를 복호화하여 제 2 영상을 획득하고, 업스케일용 신경망을 이용하여 제 2 영상을 AI 업스케일하여 제 3 영상을 획득하고, 제 3 영상에 대한 부호화를 통해 획득한 제 2 영상 데이터를 디스플레이 장치로 제공할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2022177383A1
公开(公告)日：2022-08-25
申请号：PCT/KR2022/002493
申请日：2022-02-21
Applicant: 삼성전자 주식회사
Abstract: 일 실시예에 따른 AI를 이용하는 옵티컬 플로우의 복원 방법은, 비트스트림으로부터 현재 영상에 대한 현재의 잔차 옵티컬 플로우(current residual optical flow)의 특징 데이터를 획득하는 단계; 신경망 기반의 제 1 디코더에 상기 현재의 잔차 옵티컬 플로우의 특징 데이터를 적용하여 상기 현재의 잔차 옵티컬 플로우를 획득하는 단계; 이전 옵티컬 플로우, 상기 이전 옵티컬 플로우의 특징 데이터, 및 이전의 잔차 옵티컬 플로우의 특징 데이터 중 적어도 하나에 기반하여 현재의 예측 옵티컬 플로우를 획득하는 단계; 및 상기 현재의 잔차 옵티컬 플로우와 상기 현재의 예측 옵티컬 플로우에 기초하여 현재 옵티컬 플로우를 복원하는 단계를 포함할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2020080698A1
公开(公告)日：2020-04-23
申请号：PCT/KR2019/012510
申请日：2019-09-26
Applicant: 삼성전자 주식회사
IPC: H04N19/132 , H04N19/85 , H04N19/50 , H04N19/184 , G06N3/08
Abstract: 품질을 평가하기 위한 타겟 영상과 상기 타겟 영상의 비교 대상이 되는 참조 영상으로부터 분할된 소정의 크기를 가지는 블록들을 획득하고, 상기 블록들을 영상 품질 평가 네트워크에 입력하여, 상기 블록들 각각에 대한 민감도 정보 및 품질 평가 정보를 결정하고, 상기 블록들 각각에 대한 상기 민감도 정보에 기초하여 상기 품질 평가 정보를 조합하여 상기 타겟 영상의 최종 영상 품질 평가 점수를 결정하는 영상의 품질을 평가하는 방법 및 장치를 제안한다.
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