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文档简介
PCT/CN2018/1009652018.PCT/CN2019/0713822019.201910765291.62019.08.19度分量和至少一个色度分量的视频数据的当前第二样点集合是通过对至少一个亮度分量的样2为是色度块的视频的当前视频块和所述视频的生成所述对应亮度块的降采样的上侧邻近亮度样点置使用不同的降采样滤波方案来生成所述降采样的至少基于所述降采样的上侧邻近亮度样点来推导基于所述跨分量线性模型的参数和所述降采样的内部其中,响应于所述对应亮度块的位置不满足第一位置其中,所述跨分量线性模型包括多种类型,并且哪2.根据权利要求1所述的方法,其中,响应于所述对应亮度块的位置满足第一位置规规则是,所述对应亮度块的顶部边界与包括所述对应亮度块的当前亮度编解码树块CTB的述第三降采样滤波方案使用与所述第二降采样滤波方案相同9.根据权利要求1所述的方法,其中,所述转换包括从所述比特流解码所述当前视频为是色度块的视频的当前视频块和所述视频的3生成所述对应亮度块的降采样的上侧邻近亮度样点置使用不同的降采样滤波方案来生成所述降采样的至少基于所述降采样的上侧邻近亮度样点来基于所述跨分量线性模型的参数和所述降采样的内部其中,响应于所述对应亮度块的位置不满足第一位置其中,所述跨分量线性模型包括多种类型,并且哪规则是,所述对应亮度块的顶部边界与包括所述对应亮度块的当前亮度编解码树块CTB的述第三降采样滤波方案使用与所述第二降采样滤波方案相同为是色度块的视频的当前视频块和所述视频的生成所述对应亮度块的降采样的上侧邻近亮度样点置使用不同的降采样滤波方案来生成所述降采样的至少基于所述降采样的上侧邻近亮度样点来基于所述跨分量线性模型的参数和所述降采样的内部4其中,响应于所述对应亮度块的位置不满足第一位置其中,所述跨分量线性模型包括多种类型,并且哪20.一种存储由视频处理装置执行的方法生成的比特流的非暂时性计算机可读记录介视频块和所述对应亮度块的颜色格式是4:2:0,并且跨分量线性模型被应用于所述当前视生成所述对应亮度块的降采样的上侧邻近亮度样点置使用不同的降采样滤波方案来生成所述降采样的至少基于所述降采样的上侧邻近亮度样点来基于所述跨分量线性模型的参数和所述降采样的内部其中,响应于所述对应亮度块的位置不满足第一位置其中,所述跨分量线性模型包括多种类型,并且哪视频块和所述对应亮度块的颜色格式是4:2:0,并且跨分量线性模型被应用于所述当前视生成所述对应亮度块的降采样的上侧邻近亮度样点置使用不同的降采样滤波方案来生成所述降采样的5至少基于所述降采样的上侧邻近亮度样点来基于所述跨分量线性模型的参数和所述降采样的内部其中,响应于所述对应亮度块的位置不满足第一位置其中,所述跨分量线性模型包括多种类型,并且哪6述的方法可以应用于现有视频编解码标准(例如,高效视频编解码(HighEfficiency第一色度块的样点;其中训练样点或样点集合在不使用多抽头降采样滤波器的情况下确规则来选择性地确定用于从亮度块的样点集合生成第一色度块的样点的跨分量预测方案;以及根据跨分量预测方案来生成第一色度块的样点,其中跨分量预测方案是以下中的一位置处的亮度样点;其中规则指定根据当前视频块所属的视频区域来选择跨分量预测方7中第一色度块的样点对应于第一中间色度块和N个第二中间色度块的加权组合,其中第一[0010]在另一代表性方面,所公开的技术可以用于提供用于简化的跨分量预测的方[0011]在另一代表性方面,所公开的技术可以用于提供用于简化的跨分量预测的方[0012]在又一代表性方面,所公开的技术可以用于提供用于简化的跨分量预测的方[0013]在又一代表性方面,所公开的技术可以用于提供用于简化的跨分量预测的方[0014]在又一代表性方面,所公开的技术可以用于提供用于简化的跨分量预测的方8[0027]图8A和图8B示出了编解码树单元(CodingTreeUnit,CTU)的边界处的编解码单[0032]图13是用于实施本文档中描述的视觉媒体解码或视觉媒体编码技术的硬件平台[0034]图19A图19B描绘了当前块内部和外部的亮度样点的降采样位置。假设当前块尺[0039]跨分量预测是在复杂性和压缩效率改进之间具有良好平衡的权衡的色度到亮度9[0046]这里,L(n)表示降采样(对于颜色格式4:2:0或4:2:2)或原始(对于颜色格式4:4:同数量的样点。图1示出了CCLM模式中涉及的当前块的样点以及左侧和上侧重构样点的位差(blue_difference))分量预测Cr(红差(red_difference))分量。代替使用重构样点信[0065](6)中定义的示例性6抽头降采样滤波器被用作单模型CCLM模式和多模型CCLM模>>2(11)个上侧相邻行的亮度样点和三个左侧相邻列的亮度样点。MM_CCLM需要四个上侧相邻行的视频编解码标准和未来视频编解码标准,在针对各种实施方式描述的以下示例中被阐述。[0085](b)在一个示例中,在CCLM色度预测过程中移除共位的亮度块中的样点的降采样进行2抽头滤波来完成CCLM。图7A一图7D示出了关于对应于4×4色度块的8×8亮度块的示[0108](a)在一个实施例中,编码器从预定义的候选集中选择一个种类的简化的CCLM方器可以在示例2(a)和示例2(c)之间进行选择。可[0120](或N*W<H),则仅在推导CCLM参数时使用左侧或/和左下方相邻重构样点的候选[0122](c)可以在序列参数集/图片参数集/条带标头/CTU/CTB/CTU组中信令通知一个或[0125](b)可以以与示例3描述的方式类似的方式(隐式地或显式地)信令通知对多种[0126](c)可以在序列参数集/图片参数集/条带标头/CTU组/CTU/编解码块中信令通知[0144]示例7.在一个示例中,所建议的亮度降采样方法可以应用于JEM或VTM中的LM模来推导线性模型的左LM(left_LM)模式、或仅使用上侧相邻样点来推导线性模型的上LM[0145]示例8.无论哪个种类的降采样滤波器被应用,边界滤波都可以应用于LM模式、接收包括至少一个亮度分量和至少一个色度分量的视频数据的示例1的上下文中,训练样点包括与作为当前块的邻域(neighbor)的色度样点相关联的亮[0157]图10示出了用于跨分量预测的另一示例性方法的流程图。该示例包括类似于图9示例2的上下文中,训练样点包括与作为当前块的邻域的色度样点相关联的亮度样点块的[0161]在一些实施例中,基于亮度样点中的两个亮度样点的滤波样点与色度样点相对其中训练样点包括左下方样点和右下方样点中的每一个的上侧相邻样点和右上方相邻样包括右上方样点和右下方样点中的每一个的左侧相邻[0162]图11示出了用于跨分量预测的另一示例性方法的流程图。该示例包括类似于图9[0171]在一些实施例中,并且在示例5的上下文中,执行预测步骤是基于当前块在当前[0194]9.根据解决方案1_4中任一项所述的方法,其中线性模型来确定(1504)第一色度块的样点;其中训练亮度样点被限制为与亮度块相邻的、[0207]21.根据解决方案16至20关的规则来选择性地确定(1602)用于从亮度块的样点集合生成第一色度块的样点的跨分[0219]亮度块的上侧相邻样点,并且其中亮度块的样点集合对应于亮度块的左下方像[0221]亮度块的上侧相邻样点,并且其中亮度块的样点集合对应于亮度块的右下方像[0223]亮度块的左侧相邻样点,并且其中亮度块的样点集合对应于亮度块的右上方像[0228]其中第一色度块通过将2抽头滤波器应用于亮度块的样点集合中的第一样点和第第一跨分量线性模型是使用亮度样点的第一训练序列生成的;并且其中N个第二中间色度块是使用N个第二跨分量线性模型根据亮度块的N个第二样点集合生成的,其中N个第二跨于视频块的宽度W或视频块的高度H的规则的第一跨分量线性模型和/或N个第二跨分量线采样滤波器应用于视频块外部的亮度样点以[0256]56.根据解决方案55所述的[0272]69.根据解决方案65所述的方法,其中该指令在由处理器运行时使得处理器实施根据解决方[0279]75.一种存储在非暂时性计算机可读介质种或多种。装置1300可以体现在智能手机、平板电脑、计算机、物联网(Internetof[0286]图20是示出可以在其中实施本文公开的各种技术的示例视频处理系统2000的框[0287]系统2000可以包括可以实施本文档中描述的各种解码或编码方法的编解码组件入端2002处接收的视频的存储或通信传送的比特流(或编解码)表示可以由组件2008用于[0288]外围总线接口或显示接口的示例可以包括通用串行总线(UniversalSerial口(Displayport)等。存储接口的示例包括SATA(serialadvancedtechnology个或多个的组合)中实施。本说明书中描述的主题的实施方式可以实施为一个或多个计算以在一个计算机上或在位于一个站点上或跨多个站点分布并通过通信网络互连的多个计[0301]本说明书中描述的过程和逻辑流程可以由执行一个或多个计算机程序的一个或ProgrammableGateArray,现场可编程门阵列)或ASIC(ApplicationSpecific单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以分别在多个实施例中或以任何合适的子组示的特定顺序或以先后顺序执行这样的操作或者执行所有示出的操作以实现期望的结果。
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