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[发明专利]用于快速矢量化转置的自适应环路滤波器系数的布置-CN202280017800.7在审
发明人：尼克拉·施拉可夫;刘杉 -专利权人：腾讯美国有限责任公司
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04N19/82 文献下载
摘要：将具有中心对称形状的滤波器应用于当前块。滤波器包括多个系数。多个系数中的每一个系数与沿着第一轴的相应第一坐标值和沿着第二轴的相应第二坐标值关联。基于将要在滤波器上执行的转置操作，将滤波器的多个系数分组为多个组。多个组中的每一个组中的系数离滤波器的中心位置，是相同距离。基于所述转置操作，对多个组中的第一组的系数进行重新排序。通过基于滤波器的重新排序的系数将具有中心对称形状的滤波器应用于当前块来重建当前块的滤波样本。
用于快速矢量化转置自适应环路滤波器系数布置

[发明专利]通过使用交叉分量线性模型来处理视频信号的方法和设备-CN201980066770.7有效
发明人：金东哲;高建重;郑在洪;孙周亨;郭真三 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2019-10-14 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： H04N19/82 文献下载
摘要：公开了一种用于对视频信号进行编码或解码的视频信号处理方法和设备。该视频信号处理方法包括下述步骤：对与当前块相邻的重构块的亮度分量进行下采样；基于第一索引，从下采样的亮度分量当中获取最大亮度值；基于第二索引，从下采样的亮度分量当中获取次高最大亮度值；根据最大亮度值和次高最大亮度值的平均值，获取最大平均亮度值；基于第三索引，从下采样的亮度分量当中获取次低最小亮度值；基于第四索引，从下采样的亮度分量当中获取最小亮度值；以及基于次低最小亮度值和最小亮度值来获取最小平均亮度值。
通过使用交叉分量线性模型处理视频信号方法设备

[发明专利]减少视频译码的内存消耗的自适应环路滤波器参数的时间预测-CN201980058289.3有效
发明人： H.E.埃吉尔梅兹;N.胡;V.塞雷金;W-J.钱;M.卡尔切维茨 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2019-09-12 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： H04N19/82 文献下载
摘要：一种用于对视频数据进行解码的设备包括：存储器，被配置为存储视频数据；以及一个或多个处理器，被实现在电路中并且被配置为将自适应环路滤波器(ALF)参数集合存储在存储器中的一维阵列中，该一维阵列具有预定义大小的N个存储器元件，N是正整数值，其中一个或多个处理器被配置为在阵列的一个或多个存储器元件中存储对应的ALF参数和指示要从中估计对应的ALF参数的时间层的时间层标识符(ID)值两者；对视频数据的一个或多个块进行解码；以及使用一维阵列的ALF参数对一个或多个块进行滤波。设备可以在对一个或多个块进行解码之前进一步对一个或多个块进行编码。
减少视频译码内存消耗自适应环路滤波器参数时间预测

[发明专利]用于对视频数据进行编码的方法、设备和介质-CN202211275539.9有效
发明人：马宗全;王祥林;陈漪纹;修晓宇;朱弘正;于冰 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H04N19/82 文献下载
摘要：本申请涉及用于对视频数据进行编码的方法、设备和介质。公开了一种用于对视频数据进行编码的方法，包括：获得与视频帧的多个像素组相对应的多个亮度样点和多个色度样点；以及对于所述多个像素组中的每一个像素组：识别与该像素组相对应的相应色度样点和一组亮度样点，每个亮度样点具有相应光亮度值；根据预定义锚定规则确定锚亮度样点，所述锚亮度样点具有锚光亮度值；基于所述一组亮度样点生成色度细化值，进一步包括：(1)将所述一组亮度样点中的每个亮度样点的相应光亮度值与所述锚光亮度值求差，以及(2)对所述一组亮度样点的光亮度值差应用跨分量滤波器以生成所述色度细化值；以及使用所述色度细化值来得到所述相应色度样点的值。
用于视频数据进行编码方法设备介质

[发明专利]使用自适应环路滤波器的方法及其系统-CN202180070067.0在审
发明人：陈杰;廖如伶;李新伟;叶琰 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： H04N19/82 文献下载
摘要：本公开提供了一种视频数据处理方法。该方法包括：接收比特流；从比特流中解码得到第一索引；基于第一索引来确定图片的分量的自适应环路滤波器(ALF)的最大数量；利用ALF处理图片中的像素。
使用自适应环路滤波器方法及其系统

[发明专利]环路滤波实现方法、装置及计算机存储介质-CN202111050475.8有效
发明人：万帅;王铭泽;马彦卓;霍俊彦;杨付正 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2019-03-07 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： H04N19/82 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种环路滤波实现方法、装置及计算机存储介质，该方法包括：获取待滤波图像；其中，所述待滤波图像是待编码视频中的原始图像在视频编码过程中所生成的，所述待编码视频包括原始图像帧，所述原始图像帧包括所述原始图像；基于所述待滤波图像，分别获得所述待滤波图像的至少两个图像分量；确定所述待滤波图像的融合信息；其中，所述融合信息至少包括对所述至少两个图像分量进行融合得到的；基于所述融合信息对所述待滤波图像进行环路滤波处理，得到所述待滤波图像滤波后的至少一个图像分量。
环路滤波实现方法装置计算机存储介质

[发明专利]环路滤波实现方法、装置及计算机存储介质-CN202110832617.X有效
发明人：万帅;王铭泽;马彦卓;霍俊彦;杨付正 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2019-03-07 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： H04N19/82 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种环路滤波实现方法、装置及计算机存储介质，该方法包括：获取待滤波图像；其中，所述待滤波图像是待编码视频中的原始图像在视频编码过程中所生成的，所述待编码视频包括原始图像帧，所述原始图像帧包括所述原始图像；确定所述待滤波图像的融合信息；其中，所述融合信息是所述待滤波图像的至少两个图像分量以及对应的辅助信息融合得到的；基于所述融合信息对所述待滤波图像进行环路滤波处理，得到所述待滤波图像滤波后的至少一个图像分量。
环路滤波实现方法装置计算机存储介质

[发明专利]用于视频编解码的基于网络的图像滤波-CN202180081815.5在审
发明人：陈伟;修晓宇;陈漪纹;朱弘正;郭哲瑋;王祥林;于冰 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： H04N19/82 文献下载
摘要：提供了一种使用神经网络在视频编解码中进行图像滤波的方法和装置。该方法包括：将多个量化参数(QP)图(QpMap)通道处的多个QpMap值加载到神经网络中；以及根据QP缩放因子调整所述神经网络的所述多个QpMap值，以对所述神经网络的当前输入帧进行学习和滤波。
用于视频解码基于网络图像滤波

[发明专利]基于卷积神经网络的环路滤波方法和装置-CN202011230701.6有效
发明人：孙俊;黄志杰;郭晓鹏 -专利权人：北京大学
申请日： 2020-11-06 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： H04N19/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的环路滤波方法和装置。该方法的步骤包括：建立并训练用于重建视频质量恢复的卷积神经网络，包括第一网络、第二网络和第三网络；利用索贝尔算子和二阶拉普拉斯算子求出输入的重建图像的一阶梯度和二阶梯度；利用第一网络和第三网络对输入的重建图像的一阶梯度和二阶梯度进行恢复，并将恢复的梯度与输入的重建图像的特征图进行整合，得到整合后的特征图；将整合后的特征图经过第二网络，得到恢复后的重建图像。相对于传统的环路滤波技术，本发明通过卷积网络提取视频特征，提高了对压缩视频的恢复能力。本发明在GPU的加速下能够与传统滤波技术的计算复杂度相当，且能够更加有效提升视频编码器压缩视频质量。
基于卷积神经网络环路滤波方法装置

[发明专利]用于简化视频译码中的自适应环路滤波器的方法-CN201880081527.8有效
发明人：拉胡尔·瓦纳姆;贺玉文;叶艳 -专利权人： VID拓展公司
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H04N19/82 文献下载
摘要：公开了用于基于帧处于哪个时间层来自适应地选择用于该帧的自适应环路滤波器(ALF)程序的系统、方法和手段。ALF程序在计算复杂度方面可以变化。包括当前帧的一个或多个帧可以在译码方案的时间层中。解码器可确定所述当前帧在所述译码方案内的时间层级。所述解码器可基于所述当前帧的时间层级选择ALF程序。如果所述当前帧的时间层级在译码方案内比一些其他时间层级更高，则可以为所述当前帧选择计算复杂度更低的ALF程序。然后所述解码器可对所述当前帧执行所选择的ALF程序。
用于简化视频译码中的自适应环路滤波器方法

[发明专利]面向VVC视频编码标准基于可变CNN的QP自适应环路滤波方法-CN202310250176.1在审
发明人：刘鹏宇;金鹏程;陈善继;王偲荣 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： H04N19/82 文献下载
摘要：本发明公开了面向VVC视频编码标准基于可变CNN的QP自适应环路滤波方法，属于视频编码技术领域，本方法包含以下步骤：构建轻量级CTU质量三分类网络；构建三个不同复杂度的CNN滤波网络；构建滤波和分类数据集；训练轻量级CTU质量三分类网络模型和三个不同复杂度的CNN滤波网络模型；将轻量级CTU质量三分类网络与三个不同复杂度的CNN滤波网络耦合，并集成到VVC标准VTM6.0中。本发明充分利用了深度学习在图像滤波去噪方面的优势，改善了视频编码器中环路滤波器的性能，有效提升视频整体质量和压缩效率。
面向 vvc 视频编码标准基于可变 cnn qp 自适应环路滤波方法

[发明专利]一种基于编码信息的深度神经网络的环路滤波决策方法-CN202310309504.0在审
发明人：向劲松;王鹏;黄胜;曹维俊;陈贤龙 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： H04N19/82 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于编码信息的深度神经网络的环路滤波决策方法，属于图像处理技术领域。该决策方法应用于视频编码标准VVC中的基于神经网络的环路滤波器决策，首先预设基于神经网络的环路滤波器为Filter Net，用于替换VVC标准中的去块效应滤波器DBF和样值自适应补偿SAO；并搭建FFDN对所输入信息进行特征提取，以准确学习失真情况，进而得到CTU级别的Filter Net标志位，FFDN的输入为编码树单元CTU的重建信息、划分深度矩阵、Slice类型信息和QP值。借助这些编码信息，FFDN网络可以在编码增益相当的情况下，实现基于神经网络的环路滤波方案复杂度降低，进而实现整体编码时间的减少。
一种基于编码信息深度神经网络环路滤波决策方法

[发明专利]交叉分量样本自适应偏移中的编码增强-CN202280007226.7在审
发明人：郭哲玮;修晓宇;陈伟;王祥林;陈漪纹;朱弘正;闫宁;于冰 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04N19/82 文献下载
摘要：一种电子设备执行解码视频数据的方法。所述方法包括：从视频信号接收包括第一分量和第二分量的图片帧；通过第一环路滤波器重建第一分量的样本；通过第二环路滤波器重建第二分量的样本；从相对于第一分量的相应重建样本的第二分量的一个或多个重建样本确定用于第一分量的分类器；根据所述分类器为第一分量的相应重建样本选择第一样本偏移；与第一样本偏移的选择并行地应用多个滤波器以获得多个并行偏移；以及对第一分量的相应重建样本、第一样本偏移和来自所述多个滤波器的多个并行偏移的组合的输出进行截取。
交叉分量样本自适应偏移中的编码增强

[发明专利]环路滤波器的自适应舍入-CN202180009735.9有效
发明人： N.胡;V.塞雷金;M.卡尔切维茨 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04N19/82 文献下载
摘要：提供了用于视频编解码的系统、方法和介质，包括环路滤波。一个示例包括获得包括一个或多个图片的视频数据并确定要使用环路滤波器滤波的一个或多个图片的样本。确定与样本相关联的移位变量，并且基于移位变量选择舍入值。生成修改的样本，该修改的样本至少部分地通过使用一个或多个滤波器系数、环路滤波器的一个或多个裁剪值、舍入值和移位变量修改样本的值来生成。然后输出修改的样本。
环路滤波器自适应

[发明专利]约束用于以不同比特深度对视频数据进行译码的自适应环路滤波的操作比特深度-CN202180064774.9在审
发明人： D·鲁萨诺夫斯基;L·彭万;M·卡切夫维茨 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： H04N19/82 文献下载
摘要：描述了用于对视频数据进行译码的示例设备和技术。一种示例设备包括：被配置为存储视频数据的存储器；以及在电路中实现并且通信地耦合到存储器的一个或多个处理器。一个或多个处理器被配置为：将视频数据的经重构的样本的输入比特深度调整为固定比特深度，其中，固定比特深度不同于输入比特深度。一个或多个处理器被配置为：以固定比特深度对经重构的样本进行分类；以及基于该分类来确定滤波器。一个或多个处理器被配置为：基于所确定的滤波器，以输入比特深度对经重构的样本进行自适应环路滤波；以及处理经自适应环路滤波的样本。
约束用于不同比特深度视频数据进行译码自适应环路滤波操作

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