[发明专利]帧内预测方法、视频/图像编解码方法及相关装置有效

专利信息
申请号: 202110751422.2 申请日: 2021-07-02
公开(公告)号: CN113489974B 公开(公告)日: 2023-05-16
发明(设计)人: 张雪;江东;林聚财;殷俊 申请(专利权)人: 浙江大华技术股份有限公司
主分类号: H04N19/103 分类号: H04N19/103;H04N19/159;H04N19/44;H04N19/593
代理公司: 深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙) 44280 代理人: 黎坚怡
地址: 310051 浙江*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 预测 方法 视频 图像 解码 相关 装置
【权利要求书】:

1.一种帧内预测方法,其特征在于,用于对具有多个分量块的图像块的第一分量块进行预测,所述方法包括:

确定所述多个分量块中除所述第一分量块以外的至少两个分量块的值,确定利用所述至少两个分量块中各个分量块预测所述第一分量块的预测模型,所述各个分量块对应的预测模型的参数是利用所述各个分量块的邻近参考像素的值和所述第一分量块的邻近参考像素的值推导出的;

采用所述各个分量块的值和所述各个分量块对应的预测模型预测所述第一分量块,得到所述第一分量块对应于所述各个分量块的预测值;

将所述第一分量块对应于所述各个分量块的预测值进行加权融合,得到所述第一分量块的预测值。

2.根据权利要求1所述的帧内预测方法,其特征在于,所述将所述第一分量块对应于所述各个分量块的预测值进行加权融合的步骤包括:

将所述第一分量块对应于所述各个分量块的预测值进行加权平均,得到所述第一分量块的预测值。

3.根据权利要求2所述的帧内预测方法,其特征在于,所述图像块包括亮度分量块、第一色度分量块和第二色度分量块,所述第一分量块为第一色度分量块,所述将所述第一分量块对应于所述各个分量块的预测值进行加权融合,得到所述第一分量块的预测值的步骤包括:

将第一色度分量块对应于亮度分量块的预测值和第一分量块对应于第二色度分量块的预测值进行加权平均,得到所述第一色度分量块的预测值。

4.根据权利要求1所述的帧内预测方法,其特征在于,所述至少两个分量块包括亮度分量块,所述第一分量块为第一色度分量块,所述采用所述各个分量块的值和所述各个分量块对应的预测模型预测所述第一分量块,得到所述第一分量块对应于所述各个分量块的预测值的步骤包括:

将所述亮度分量块下采样到与所述第一色度分量块相同的大小,得到下采样块;将所述下采样块代入到所述亮度分量块对应的预测模型中,以得到所述第一色度分量块对应于所述亮度分量块的预测值;或,

将所述亮度分量块代入到所述亮度分量块对应的预测模型中,得到所述第一色度分量块对应于所述亮度分量块的临时预测块;将所述临时预测块下采样到与所述第一色度分量块相同的大小,得到所述第一色度分量块对应于所述亮度分量块的预测值。

5.根据权利要求1所述的帧内预测方法,其特征在于,所述确定利用所述至少两个分量块中各个分量块预测所述第一分量块的预测模型的步骤包括:

利用所述各个分量块的邻近参考像素的值和所述第一分量块的邻近参考像素的值推导出所述各个分量块对应的预测模型参数;

将所述各个分量块对应的预测模型参数代入到预测模型中,得到所述各个分量块对应的预测模型。

6.根据权利要求1所述的帧内预测方法,其特征在于,所述采用所述各个分量块的值和所述各个分量块对应的预测模型预测所述第一分量块,得到所述第一分量块对应于所述各个分量块的预测值的步骤包括:

采用所述各个分量块的预测值和所述各个分量块对应的预测模型预测所述第一分量块,得到所述第一分量块对应于所述各个分量块的预测值;或,

采用所述各个分量块的重建值和所述各个分量块对应的预测模型预测所述第一分量块,得到所述第一分量块对应于所述各个分量块的预测值。

7.一种视频/图像编解码方法,其特征在于,所述方法包括:

基于权利要求1-6任一项所述的帧内预测方法确定当前块的最佳预测值;

基于所述最佳预测值对所述当前块进行编码或解码。

8.一种编码器,其特征在于,所述编码器包括处理器;所述处理器用于执行指令以实现如权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。

9.一种解码器,其特征在于,所述解码器包括处理器;所述处理器用于执行指令以实现如权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有程序和/或指令,其特征在于,所述程序和/或指令被执行时实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。

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浙江大华技术股份有限公司,未经浙江大华技术股份有限公司许可,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/202110751422.2/1.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