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- [发明专利]图像编码方法及装置-CN202111116993.5在审
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杨海涛;张恋;毛珏
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华为技术有限公司
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2021-09-23
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2023-03-28
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H04N19/103
- 本申请公开了一种图像编码、解码方法及对应的装置，属于图像编解码技术领域。图像编码方法包括：获取图像信号的第一预测信号，第一预测信号的分辨率小于图像信号的分辨率；基于图像信号的目标残差编码模式和具有目标分辨率的预测信号，得到图像信号的经编码码流，目标分辨率为目标残差编码模式指示的分辨率，具有目标分辨率的预测信号包括第一预测信号或第二预测信号，第二预测信号是基于第一预测信号得到的，且第二预测信号的分辨率与第一预测信号的分辨率不同；发送经编码码流。本申请的图像编码方法能够在保证编码质量的基础上，尽量节约编码开销和降低编码复杂度，提高编码效率，并降低编码器的功耗。
- 图像编码方法装置
- [发明专利]特征图编解码方法和装置-CN202210300566.0在审
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师一博;葛运英;王晶;毛珏;赵寅;杨海涛
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华为技术有限公司
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2022-03-25
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2023-03-21
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H04N19/13
- 本申请提供了特征图编解码方法和装置。涉及基于人工智能(AI)的数据编解码技术领域，具体设计基于神经网络的数据编码解码技术领域。其中特征图解码方法包括：获取待解码特征图的码流，该待解码特征图包括多个特征元素；基于该码流，获得每个特征元素对应的第一概率估计结果，该第一概率估计结果包括第一峰值概率；基于第一阈值和每个特征元素对应的第一峰值概率，从多个特征元素中确定第一特征元素的集合和第二特征元素的集合；基于该第一特征元素的集合和第二特征元素的集合，得到该解码特征图。通过概率估计结果和每个特征元素对应的第一峰值概率确定每个特征元素的解码方式，能在降低编解码复杂度的同时提升编解码性能。
- 特征解码方法装置
- [发明专利]熵编/解码方法及装置-CN202011066451.7有效
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毛珏;杨海涛;马祥
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华为技术有限公司
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2020-09-30
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2023-02-14
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H04N19/91
- 本申请提供了熵编/解码方法及装置。涉及基于人工智能(AI)的视频或图像压缩技术领域领域，具体涉及基于神经网络的视频压缩技术领域。该方法包括：获得待编码的图像块的基本层信息，所述基本层信息对应于所述图像块中的M个像素点，M为正整数；获得与所述图像块的增强层信息对应的K个元素，所述增强层信息对应于所述图像块中的N个像素点，K和N均为正整数，N≥M；将所述基本层信息输入神经网络以获得K组概率值，所述K组概率值和所述K个元素对应，任意一组概率值用于表示对应的元素的多个候选取值的概率；根据所述K组概率值对所述K个元素进行熵编码。本申请能够提高提高熵编/解码的效率。
- 解码方法装置
- [发明专利]特征图的处理方法和相关设备-CN202110740186.4在审
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赵寅;毛珏;杨海涛
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华为技术有限公司
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2021-06-30
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2023-01-03
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G06V10/44
- 本申请涉及人工智能技术领域，提供了一种特征图的处理方法和相关设备。该方法通过调用包括多个输入适配分支和后处理部分的神经网络模型实现，多个输入适配分支的输出为后处理部分的输入，多个输入适配分支中的每个输入适配分支可对特征图进行不同倍率的下采样处理；具体地，将第一特征图输入多个输入适配分支中的其中一个输入适配分支，以得到第二特征图，其中一个输入适配分支是根据第一特征图的尺寸和预设尺寸阈值确定的，预设尺寸阈值为后处理部分的输入特征图的上限尺寸，第二特征图的尺寸不大于预设尺寸阈值；将第二特征图输入后处理部分进行后处理，以得到第一特征图的处理结果。本申请实施例能够降低算力。
- 特征处理方法相关设备
- [发明专利]特征数据编解码方法和装置-CN202111091143.4在审
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毛珏;赵寅;闫宁;杨海涛;张恋;王晶;师一博
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华为技术有限公司
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2021-09-17
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2022-12-06
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H04N19/13
- 本申请提供了特征数据编解码方法和装置，涉及基于人工智能(AI)的图像或音频的编解码技术领域，具体涉及基于神经网络的图像特征图或音频特征变量的编解码技术领域。其中编码方法包括：获取待编码目标，所述待编码目标包括多个特征元素，所述多个特征元素包括第一特征元素。所述方法还包括获取所述第一特征元素的概率估计结果，根据所述第一特征元素的概率估计结果，判断是否对所述第一特征元素执行熵编码；仅当判断出需要对所述第一特征元素执行熵编码时，对所述第一特征元素执行熵编码。本申请根据概率估计结果来判断是否对特征元素编码。这样，能够在不影响编解码性能情况下降低编解码复杂度，其中待编码目标包括图像特征图或音频特征变量。
- 特征数据解码方法装置
- [发明专利]分层编解码的方法及装置-CN202110071775.8在审
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毛珏;杨海涛;王晶;崔泽
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华为技术有限公司
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2021-01-19
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2022-07-29
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H04N19/30
- 本申请提供了分层编解码的方法及装置。涉及基于人工智能(AI)的视频或图像压缩技术领域。该编码方法包括把视频信号的第一信号分量的控制信号作用于所述第一信号分量的第一特征图，获得所述第一信号分量的第二特征图，其中所述第一信号分量的控制信号通过学习获得；把所述视频信号的第二信号分量的控制信号作用于所述第二信号分量的第一特征图，获得所述第二信号分量的第二特征图，其中所述第二信号分量的控制信号通过学习获得；以及根据所述第一信号分量的第二特征图和所述第二信号分量的第二特征图，获得所述视频信号的码流。本申请能够适配不同色彩特性的图像内容。
- 分层解码方法装置
- [发明专利]一种运动矢量预测的方法及设备-CN201710445873.7有效
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毛珏;虞露;赵寅
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浙江大学;华为技术有限公司
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2017-06-13
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2021-08-13
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H04N19/172
- 本申请实施例公开了一种运动矢量预测的方法及设备，用于确定当前块的运动矢量预测值，提高运动矢量的预测效率。本申请实施例方法包括：获取当前块的运动矢量对应的参考帧；根据所述参考帧的参考帧类型，确定所述当前块的运动矢量的运动矢量类型；当所述当前块的至少一个空间相邻预测块为帧间预测块时，获取所述至少一个空间相邻预测块的第一运动矢量的运动矢量类型；当获取的所述第一运动矢量的运动矢量类型和所述当前块的运动矢量的运动矢量类型均不相同时，根据所述当前块的空间相邻像素块的解码信息，确定所述相邻像素块的第二运动矢量，将所述第二运动矢量或者所述第二运动矢量的缩放值作为所述当前块的候选运动矢量预测值。
- 一种运动矢量预测方法设备
- [发明专利]一种双向帧间预测方法及装置-CN201810118179.9有效
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毛珏;虞露;赵寅;杨海涛
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浙江大学;华为技术有限公司
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2018-02-06
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2021-07-09
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H04N19/52
- 本申请实施例公开了一种双向帧间预测方法及装置，涉及视频图像编解码技术领域，自适应确定出双向加权预测的权重值，提高了双向加权预测的预测性能。该方法包括：根据当前图像块的双向运动信息，确定第一参考图像块和第二参考图像块；获取当前模板、第一参考模板和第二参考模板；计算当前模板与第一参考模板之间的第一差异值，以及当前模板与第二参考模板之间的第二差异值；确定用于表征第一差异值与第二差异值的差异程度的差距，并根据该差距归属的预设范围，确定第一参考图像块的权重值和第二参考图像块的权重值；根据第一参考图像块的权重值和第二参考图像块的权重值，对第一参考图像块和第二参考图像块进行加权，得到预测图像块。
- 一种双向预测方法装置
- [发明专利]基于神经网络的预测块生成方法及装置-CN201911126877.4在审
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虞露;毛珏
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浙江大学
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2019-11-18
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2021-05-18
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G06N3/08
- 本发明提供一种基于神经网络的预测块生成方法，包括：至少将以下信息输入到卷积神经网络：待预测区域的参考块集合，所述参考块集合包括两个以上参考块；以及所述参考块集合中的至少一个参考块与所述待预测区域的相似度图；使用卷积神经网络处理输入信息；由以下方法之一得到所述待预测区域的预测块：直接由所述卷积神经网络的输出得到；或者由所述卷积神经网络的输出与所述待预测区域的第一预测块相加得到，所述第一预测块由参考块集合中的部分或全部参考块线性加权得到。本发明通过增加待预测区域与参考像素的相似度距离，能够有效学习预测值与原始值的映射关系，从而提高预测值的预测效率。
- 基于神经网络预测生成方法装置
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