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公开(公告)号：WO2019009489A1
公开(公告)日：2019-01-10
申请号：PCT/KR2018/001540
申请日：2018-02-06
Applicant: 삼성전자 주식회사
IPC: H04N19/196 , H04N19/136 , H04N19/124 , G06N3/08 , G06N99/00
Abstract: 일 실시예에 따라, 영상을 부호화 하는 방법에 있어서, 영상을 압축하였을 때의 주관적 화질을 결정하는 단계; 영상을 압축하는 정도를 나타내는 압축강도들 중 주관적 화질이 달라지게 되는 적어도 하나의 압축강도를 결정하는 단계; 결정된 압축강도에 따른 압축 정보에 기초하여 영상의 잔차 신호를 압축함으로써 영상을 부호화 하는 단계를 포함하고, 주관적 화질은 DNN(Deep Neural Network)을 이용하여 프레임 별로 결정되는 것을 특징으로 하는 영상 부호화 방법이 제공될 수 있다. 영상 부호화 방법에 따라 부호화된 정보를 획득하여 영상을 복호화 하기 위한 영상 복호화 방법, 및 영상 복호화 방법을 수행할 수 있는 영상 복호화 장치가 제공될 수 있다.
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公开(公告)号：WO2019009488A1
公开(公告)日：2019-01-10
申请号：PCT/KR2018/001539
申请日：2018-02-06
Applicant: 삼성전자 주식회사
IPC: H04N19/117 , H04N19/124 , H04N19/105 , G06N3/08
Abstract: 학습된 DNN 필터 모델을 이용한 인루프 필터링 기술이 개시된다. 개시된 일 실시예에 따른 영상 복호화 방법은, 부호화된 영상의 비트스트림을 수신하는 단계, 상기 부호화된 영상을 복원한 복원 데이터를 생성하는 단계, 상기 비트스트림으로부터 상기 부호화된 영상의 컨텐츠 타입에 관한 정보를 획득하는 단계, 상기 컨텐츠 타입에 관한 정보에 기초하여, 하나 이상의 컴퓨터를 이용하여 인루프 필터링을 수행하도록 학습된 DNN(Deep Neural Network) 필터 모델을 결정하는 단계, 및 상기 복원 데이터를 상기 결정된 DNN 필터 모델에 적용하여 인루프 필터링을 수행하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2019009452A1
公开(公告)日：2019-01-10
申请号：PCT/KR2017/007270
申请日：2017-07-06
Applicant: 삼성전자 주식회사
IPC: H04N19/103 , H04N19/176 , H04N19/122 , G06N3/08
CPC classification number: G06N3/08 , H04N19/103 , H04N19/122 , H04N19/176
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：WO2019009448A1
公开(公告)日：2019-01-10
申请号：PCT/KR2017/007263
申请日：2017-07-06
Applicant: 삼성전자 주식회사
IPC: H04N19/117 , H04N19/124 , H04N19/105 , G06N3/08
Abstract: DNN을 이용한 인루프 필터링 기술이 개시된다. 개시된 일 실시예에 따른 영상 복호화 방법은, 부호화된 영상의 비트스트림을 수신하는 단계, 상기 부호화된 영상을 복원한 복원 데이터를 생성하는 단계, 상기 비트스트림으로부터 상기 복원 데이터에 대한 필터 정보를 획득하는 단계, 상기 필터 정보에 기초하여, 미리 설정된 인루프 필터링에 대한 DNN(Deep Neural Network) 필터 세트 후보 중 상기 복원 데이터의 에러를 보상하기 위한 DNN 필터 세트를 선택하는 단계, 및 상기 DNN 필터 세트를 이용하여 상기 복원 데이터에 대하여 DNN에 기반한 인루프 필터링을 수행하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2017200259A1
公开(公告)日：2017-11-23
申请号：PCT/KR2017/005050
申请日：2017-05-16
Applicant: 삼성전자 주식회사
IPC: H04N19/597 , H04N19/182 , H04N19/176
CPC classification number: H04N19/597 , H04N19/119 , H04N19/136 , H04N19/176 , H04N19/182
Abstract: 다면체에 입체 영상을 투영하여 투영 이미지를 획득하는 단계, 투영 이미지에 대응하는 제1 픽셀 영역과 제2 픽셀 영역을 포함하는 직사각형 이미지를 생성하는 단계, 직사각형 이미지로부터 분할된 소정 크기의 블록들 중에서 제1 픽셀 영역에 속하는 적어도 하나의 픽셀과 제2 픽셀 영역에 속하는 적어도 하나의 픽셀을 포함하는 블록을 선택하는 단계, 선택된 블록에 포함된 제2 픽셀 영역에 속하는 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값을 소정 값으로 대체하는 단계, 및 선택된 블록을 부호화하는 단계를 포함하는 비디오 부호화 방법이 개시된다.
Abstract translation: 将立体图像投影到多面体以获得投影图像，生成包括与投影图像对应的第一像素区域和第二像素区域的矩形图像， 从预定尺寸的块中选择属于第一像素区域的至少一个像素和属于第二像素区域的至少一个像素，选择属于包括在所选块中的第二像素区域的至少一个像素， 用预定值替换所选块的像素的像素值，并对所选块进行编码。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2016048054A2
公开(公告)日：2016-03-31
申请号：PCT/KR2015/010073
申请日：2015-09-24
Applicant: 삼성전자 주식회사
Abstract: 본 개시는 센서 네트워크(Sensor Network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication) 및 사물 인터넷(Internet of Things, IoT)을 위한 기술과 관련된 것이다. 본 개시는 상기 기술을 기반으로 하는 지능형 서비스(스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 헬스 케어, 디지털 교육, 소매업, 보안 및 안전 관련 서비스 등)에 활용될 수 있다. 본 개시에서는, 제1 디바이스에서 제2 디바이스로 송수신 디바이스의 식별을 방지하는 암호화된 데이터를 송신하는 방법으로서, 데이터를 암호화하기 위한 암호화키를 생성하는 단계, 생성된 암호화키를 이용하여 키식별정보를 생성하고 데이터를 암호화하는 단계, 암호화된 데이터 및 키식별정보를 포함하는 데이터 세트를 제2 디바이스로 송신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 암호화된 데이터 전송 방법이 개시된다.
Abstract translation: 本公开涉及用于传感器网络，机器对机器（M2M），机器类型通信（MTC）和物联网（IOT）的技术， 。 本公开可以用于基于上述技术（智能家居，智能建筑，智能城市，智能汽车或联网汽车，医疗保健，数字教育，零售，安全和安全相关服务等）的智能服务中。 在本公开中，用于发送加密数据的方法防止发送/接收设备从第一设备到第二设备的识别包括：生成用于加密数据的加密密钥;生成密钥标识信息 并且将包括加密数据和密钥标识信息的数据集发送到第二设备。加密数据传输方法包括以下步骤：
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27.发明申请비디오 데이터의 재생 상태 식별을 위한 비디오 데이터의 다중화 방법 및 장치, 역다중화 방법 및 장치 审中-公开用于多路复用视频数据以识别视频数据的再现状态的方法和装置，多路分解方法和装置
公开(公告)号：WO2013005969A2
公开(公告)日：2013-01-10
申请号：PCT/KR2012/005256
申请日：2012-07-02
CPC classification number: H04N19/46 , H04N19/107 , H04N19/119 , H04N19/188 , H04N19/426 , H04N19/503 , H04N19/70 , H04N21/2387 , H04N21/42623 , H04N21/6587 , H04N21/8455
Abstract: 비디오 데이터의 다중화/역다중화 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명에 따른 비디오 데이터의 다중화 방법은 랜덤 액세스에 이용되는 CRA 픽처를 다중화한 전송 단위 데이터의 헤더에 CRA 픽처의 재생 상태, 즉 일반 재생 및 랜덤 액세스에 의한 재생인지 여부를 나타내는 소정의 신택스를 부가한다.
Abstract translation: 公开了一种用于复用/解复用视频数据的方法和设备。 根据本发明的视频数据复用方法被添加到描述是否要用于随机接入的通过复用所获得的CRA图像数据的传输单元的报头中的CRA-图像的再现状态的规定的语法，即，再现由所述正常播放和随机存取
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公开(公告)号：WO2023085704A1
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：PCT/KR2022/017321
申请日：2022-11-07
Applicant: 삼성전자 주식회사
IPC: H04N19/577 , H04N19/105 , H04N19/176 , H04N19/513 , H04N19/139 , H04N19/70
Abstract: 비트스트림으로부터 현재 블록의 제1 움직임 벡터에 대한 정보를 획득하고, 상기 제1 움직임 벡터에 대한 정보에 기초하여 상기 제1 움직임 벡터를 결정하고, 상기 현재 블록의 제2 움직임 벡터를 결정하기 위한 복수의 후보 예측 움직임 벡터들을 포함하는 후보 리스트를 결정하고, 상기 복수의 후보 예측 움직임 벡터들 각각과 상기 제1 움직임 벡터 사이의 거리를 기초로, 상기 복수의 후보 예측 움직임 벡터들 중 하나를 상기 제2 움직임 벡터로 결정하고, 상기 제1 움직임 벡터 및 상기 제2 움직임 벡터를 이용하여 상기 현재 블록의 움직임 벡터를 결정하는 비디오 복호화 방법 및 장치를 제안한다.
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公开(公告)号：WO2022131655A1
公开(公告)日：2022-06-23
申请号：PCT/KR2021/018430
申请日：2021-12-07
Applicant: 삼성전자 주식회사
Abstract: 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및 메모리에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고, 프로세서는, 현재 프레임의 현재 샘플에 대응하는 예측 샘플을 이전 프레임에서 식별하고, 이전 프레임의 콜로케이티드 샘플의 샘플 값을 예측 샘플의 샘플 값에 따라 변경하여 현재 프레임에 대한 예측 프레임을 생성하고, 현재 샘플의 샘플 값과 예측 샘플의 샘플 값을 비교하여 가중치를 도출하고, 가중치 적용된 예측 프레임을 획득하기 위해, 예측 프레임의 콜로케이티드 샘플에 가중치를 적용하고, 컨볼루션 레이어를 포함하는 신경망을 통해 가중치 적용된 예측 프레임과 현재 프레임을 처리하여 현재 출력 프레임을 획득하되, 이전 프레임의 콜로케이티드 샘플 및 예측 프레임의 콜로케이티드 샘플은 현재 샘플에 대한 콜로케이티드 샘플인, 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 개시된다.
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公开(公告)号：WO2021206479A1
公开(公告)日：2021-10-14
申请号：PCT/KR2021/004436
申请日：2021-04-08
Applicant: 삼성전자 주식회사
IPC: H04N19/513 , H04N19/105 , H04N19/70 , H04N19/176
Abstract: 현재 블록의 좌상측 지점으로부터 소정 거리만큼 떨어진 지점을 가리키는 콜로케이티드 블록의 제1 좌표를 획득하고, 콜로케이티드 블록의 제1 좌표를 포함하는 MxN 크기의 블록의 좌상측 지점에 해당하는 제2 좌표가 콜로케이티드 블록의 좌표가 되도록 결정하고, 콜로케이티드 블록의 좌표에 대응하는 콜로케이티드 블록의 움직임 벡터를 이용하여 현재 블록의 움직임 벡터를 획득하고, 현재 블록의 움직임 벡터를 이용하여 결정된 현재 블록의 예측 블록을 이용하여 현재 블록의 복원 블록을 생성하기 위한 비디오 복호화 방법이 제공된다.
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