[发明专利]视频图像分量的预测方法和装置、及计算机存储介质有效

专利信息
申请号: 202110320845.9 申请日: 2018-08-09
公开(公告)号: CN113132722B 公开(公告)日: 2023-02-17
发明(设计)人: 霍俊彦;柴小燕;马彦卓;杨付正 申请(专利权)人: OPPO广东移动通信有限公司
主分类号: H04N19/105 分类号: H04N19/105;H04N19/136;H04N19/182;H04N19/186;H04N19/593
代理公司: 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 代理人: 刘晖铭;张颖玲
地址: 523860 广东*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 视频 图像 分量 预测 方法 装置 计算机 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种视频图像分量的预测方法,其特征在于,所述方法应用于编码器,所述方法包括:

获取当前编码块对应的第一图像分量相邻参考值和第一图像分量重建值;其中,所述第一图像分量相邻参考值用于表征所述当前编码块的相邻点对应的第一图像分量参数,所述第一图像分量重建值用于表征与所述当前编码块对应的一个或者多个第一图像分量的重建参数;

根据所述相邻点与所述当前编码块之间的相关性确定对应的权重系数;

根据所述第一图像分量相邻参考值、所述第一图像分量重建值以及所述权重系数确定比例因子;

通过所述比例因子对应的线性模型,获得所述当前编码块对应的第二图像分量预测值。

2.一种视频图像分量的预测方法,其特征在于,所述方法应用于解码器,所述方法包括:

获取当前块对应的第一图像分量相邻参考值和第一图像分量重建值;其中,所述第一图像分量相邻参考值用于表征所述当前块的相邻点对应的第一图像分量参数,所述第一图像分量重建值用于表征与所述当前块对应的一个或者多个第一图像分量的重建参数;

根据所述相邻点与所述当前编码块之间的相关性确定对应的权重系数;

根据所述第一图像分量相邻参考值、所述第一图像分量重建值以及所述权重系数确定比例因子;

通过所述比例因子对应的线性模型,获得所述当前块对应的第二图像分量预测值。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述确定所述相邻点对应的权重系数,包括:

根据所述当前块和所述相邻点之间的相关性,确定所述权重系数。

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一图像分量相邻参考值、所述第一图像分量重建值以及所述权重系数确定比例因子之前,所述方法还包括:

获取所述当前块对应的第二图像分量相邻参考值;其中,所述第二图像分量相邻参考值为所述相邻点对应的、不同于所述第一图像分量参数的第二分量参数。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一图像分量相邻参考值、所述第一图像分量重建值以及所述权重系数确定比例因子,包括:

将所述权重系数、所述第一图像分量相邻参考值以及所述第二图像分量相邻参考值输入至预设因子计算模型中,获得所述比例因子。

6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述通过所述比例因子对应的线性模型,获得所述当前块对应的第二图像分量预测值之前,所述方法还包括:

获取所述当前块对应的第二图像分量估计值;其中,所述第二图像分量估计值为根据所述当前块对应的第二图像分量进行分量预测获得的。

7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述通过所述比例因子对应的线性模型,获得所述当前块对应的第二图像分量预测值,包括:

根据所述比例因子对应的线性模型和所述第一图像分量重建值,获得所述第二图像分量预测值。

8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述通过所述比例因子对应的线性模型,获得所述当前块对应的第二图像分量预测值,包括:

根据所述比例因子和所述第二图像分量估计值,获得所述第二图像分量预测值。

9.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

对所述相邻点进行预处理。

10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

将部分相邻参考值对应的部分参考点的权重系数设置为零。

11.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

在所述相邻点中剔除部分参考点。

12.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

对所述相邻点进行筛选处理。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于OPPO广东移动通信有限公司,未经OPPO广东移动通信有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110320845.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top