专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种可分级多视点视频加深度宏块编码模式快速选择方法-CN201511015791.6有效
  • 马然;李攀攀;侯宇;安平 - 上海大学
  • 2015-12-29 - 2019-07-23 - H04N19/597
  • 本发明涉及一种可分级多视点视频加深度宏块编码模式快速选择方法,其步骤是:1.基本视V0编码:使用全遍历选择方式编码纹理视频T0;根据对应T0宏块的编码模式,快速选择深度视D0宏块的编码模式。2.增强视V1编码:对纹理视频T1,根据其参考视点T0和D0的宏块编码模式以及宏块纹理复杂度之间的关系,快速选择当前宏块的编码模式;对深度视频D1,根据参考视点T1对应位置宏块的编码模式以及当前深度宏块在DIRECT或Inter16x16模式下的CBP值快速选择当前深度宏块的编码模式。3.增强视V2编码:参考步骤2中原理,但纹理视频T2参考视点T1和D1,深度视频D2参考视点T2。本方法在编码增强视的纹理视频和深度视频时,可提前终止模式选择的过程,降低编码的时间复杂度。
  • 一种分级视点视频深度编码模式快速选择方法
  • [发明专利]一种局部视差矢量的导出方法-CN201710086852.0有效
  • 马思伟;毛琪;王苫社;苏静;罗法蕾 - 北京大学
  • 2017-02-17 - 2019-07-02 - H04N19/597
  • 一种多视点视频编码中的局部视差矢量获取方法,将当前预测单元PU相邻已经编码的左边、左上、上边、右上、左下五个候选区域划分为若干个l×w大小的块,按照一定的顺序考察当前候选区域所有划分的块中是否含有视差矢量来决定是否考察下一候选区域,如果当前候选区域均没有可以使用的视差矢量则扩大相邻区域得到新的候选区域,直到当前候选区域所有划分的块中存在视差矢量或候选区域到达设置的最大相邻区域为止,最后利用当前候选区域l×w块中的所有视差矢量求均值获得当前预测单元的局部视差矢量。本方法解决了当前3D‑HEVC中获取视差矢量的来源较少,易由默认导出的零矢量代替视差矢量导致不准确,3D‑AVS中利用全局信息导出视差矢量不够准确的问题。
  • 一种局部视差矢量导出方法
  • [发明专利]图像处理设备和图像处理方法-CN201710072281.5有效
  • 池田优;田中润一;森上义崇 - 索尼公司
  • 2011-12-02 - 2019-06-18 - H04N19/597
  • 本发明涉及图像处理设备和图像处理方法。提供一种图像处理设备,包括解码部件,所述解码部件被配置成从编码流中解码图像,水平滤波部件,所述水平滤波部件被配置成将去块滤波器应用于在将由解码部件解码的图像内的垂直块边界,垂直滤波部件,所述垂直滤波部件被配置成将去块滤波器应用于在将由解码部件解码的图像内的水平块边界,和控制部件,所述控制部件被配置成使水平滤波部件并行地滤波包括在包含多个编码单位的处理单位中的多个垂直块边界,和使垂直滤波部件并行地滤波包括在所述处理单位中的多个水平块边界。
  • 图像处理设备方法
  • [发明专利]使用深度图估计和更新的高效多视点编码-CN201280066739.1有效
  • 海科·施瓦茨;托马斯·维甘徳 - GE视频压缩有限责任公司
  • 2012-11-09 - 2019-06-11 - H04N19/597
  • 由于其不会以预期的任意方式进行传输,或由于纹理/图片与其深度图之间的优选编码顺序,或由于在传输或解码期间预期丢弃来自比特流的深度数据而造成的用于参考视点的当前图片的深度图的缺失可以被充分解决,以通过估计用于参考视点和从属视点的图片的深度图和使用在多视点数据流内用信号传递的运动和/或视差数据更新所述深度图来减少视点间冗余。具体地,几乎所有多视点数据流都具有其中定义的随机访问点,即,与多视点信号的视点的图片对应的时间点,在没有时间预测和事先编码图片的其他相关性的情况下,而就参考视点被关注而言仅仅使用帧内预测,和就从属视点被关注而言使用帧内预测以及基于视差的预测来编码视点。因此,在视点间预测的多视点数据流内用信号传递的视差数据被用来初始化从属视点的深度图估计,并且该主要深度图估计在多视点编码的进一步进展期间使用在多视点数据流内的运动数据和/或视差数据信号来连续更新。由此获得的不断更新的深度图估计允许以比在没有访问该深度图估计的情况下更高效的方式来执行视点间冗余减少的各种相关方法。根据另一个方面,利用以下发现:与从属视点的图片的区块的运动预测因子候选者的放大列表相关联的开销与由运动矢量候选者的添加导致的运动矢量预测质量的增益相比相对较低,其从视差补偿的意义上来说从参考视点的协同定位区块来确定。
  • 使用深度估计更新高效视点编码

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