CN104639948B - 用于视频编码及解码的环内自适应维纳滤波器 - Google Patents

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Abstract

一种视频编码器可以在核心视频编码环内使用自适应维纳滤波器以提高编码效率。在一个实施例中，维纳滤波器可以在运动估计单元的输入上，而在另一个实施例中，它可以在运动补偿单元的输出上。维纳滤波器的抽头可以基于图像内的至少一个区域的像素强度的特性而确定。从而，滤波可以是自适应的，因为它可以基于正在处理的视频的类型而变化。

Description

用于视频编码及解码的环内自适应维纳滤波器
技术领域
本发明一般涉及编解码器或视频编码器及解码器。
背景技术
视频编码器压缩视频信息以便可以在给定带宽上发送更多的信息。然后，可以将经过压缩的信号传送到接收器，信号在经接收器解码或解压缩之后用于显示。
常规的视频编码算法会导致损失。也就是说，在压缩视频信息的过程中，一些信息可能会丢失，从而导致图像质量下降。理想的是，尽最大可能改善视频质量，并且尽最大可能增加压缩。然而，这两个目标往往是彼此矛盾的。
发明内容
本发明涉及一种用于编码视频的方法，包括：
在视频编码器中使用环内自适应维纳滤波器以提高编码效率。
该方法包括基于通过排除图像边界周围的像素而对像素进行分析来设置维纳滤波器的抽头。
该方法包括将去块效应滤波器通过延迟元件连接到运动估计单元，并与所述维纳滤波器并联。
本发明涉及一种编码器，包括：
差分脉冲编码调制环，包含运动估计级和运动补偿级以及用于提高所述编码器的编码效率的环内自适应维纳滤波器；以及
耦合到所述环的量化单元。
该编码器包括延迟元件，其中去决效应滤波器通过延迟元件耦合到运动估计级，并与所述维纳滤波器并联。
本发明涉及一种解码器，包括：
环内自适应维纳滤波器；以及
耦合到所述滤波器的反量化单元。
附图说明
图1是依据一个实施例的编码器的示意图；
图2是依照一个实施例与图1中所示的编码器结合使用的解码器的示意图；
图3是依照本发明另一实施例的另一个编码器的示意图；
图4是依照一个实施例与图3中的编码器结合使用的解码器的视图；
图5是依照本发明一个实施例的编码器的另一个实施例；
图6是依照一个实施例与图5中的编码器配合使用的解码器的视图；
图7是依照本发明另一实施例的编码器的视图；
图8是依照一个实施例与图7中所示的编码器配合使用的解码器的视图；
图9是依照本发明另一实施例的编码器的视图；
图10是与图9中的编码器配合使用的解码器的视图；以及
图11是一个实施例的系统视图。
具体实施方式
参考图1，可以从当前视频块10中以多个图像或帧的形式提供当前视频信息。当前视频被传递到差分单元11。差分单元11是差分脉冲编码调制(DPCM)(又称为核心视频编码)环15的一部分，差分脉冲编码调制环15包括运动补偿级(stage)22和运动估计级18。环15还可以包括内部预测级20、内插级24、以及延迟线28。在一些情况下，环15中还可以使用环内去块效应滤波器(in-loop de-blocking filter)26。
当前视频被提供到差分单元11以及运动估计级18。运动补偿级22或内插级24通过开关23在B处产生输出，然后将该输出从A处的当前视频10中减去以在C处产生残差(residual)。接着，残差在块12处进行变换及量化，并在块14中进行熵编码。在块16处产生通道输出。
运动补偿或内插的输出还被提供给加法器33，加法器33接收来自反量化单元30和反变换单元32(它们消除了单元12的变换及量化)的输入。反变换单元32将去量化及去变换后的(dequantized and detransformed)信息提供回给环15。
“编码效率”是对DPCM环15减少来自环的预测图像B与当前图像A之间的残差或差(difference)的有效程度的指示。编码效率影响最终的图像质量。
图1中的编码器可以符合例如H.264(高级视频编解码(AVC)和MPEG-4第10部分)压缩标准。H.264标准是由联合视频工作组(JVT)制定的，JVT包括又称为VCEG(视频编码专家组)的ITU-T SG16Q.6和称为MPEG(运动图像专家组)的ISO-IEC JTC1/SC29/WG11(2003)。作为示例，H.264被设计为用于在数字TV广播、直播卫星视频、数字用户线路视频、交互式存储介质、多媒体传讯、数字地面TV广播、以及远程视频监视等领域中应用。
虽然一个实施例可以符合H.264视频编码，但本发明并不受此限制。而是，实施例可以用于多种视频压缩系统，包括MPEG-2(ISO/IEC13818-1(2000)MPEG-2，可从瑞士日内瓦的国际标准化组织获得)和VC1(SMPTE 421M(2006)，可从SMPTE White Plains，NY 10601获得)。
基于块的编码可以对运动补偿或内插后的块的残差C应用变换量化单元12、运动估计单元18、以及熵编码单元14。宏块可以包括16×16亮度(luma)像素。宏块还可以进一步分割成较小的16×8、8×16和8×8的块。每个8×8的块称为子宏块，它还可以进一步分成更小的8×4、4×8和4×4的块。
H.264允许用户使用从由多个图像组成的两个参考列表中的参考图像得到的运动补偿预测。量化单元12执行有损处理来压缩数据速率，从而以图像质量为代价满足应用的带宽要求。在量化处理过程中丢失的信息是不可恢复的，因而会观察到编码伪影，例如块效应噪声。在一些实施例中，环内去块效应滤波器26可以使运动估计和运动补偿的图像部分变得平滑。
环内自适应滤波36可以通过维纳滤波器来实现。维纳滤波器是一种在源信号与通过随机噪声建模的预测信号之间实现最小均方差的滤波器。对于编码器，“环内(in-loop)”是指差分脉冲编码调制环中输出被反馈回到差分单元的任何模块、级或单元。用于将环内解码的结果进行解码的解码器的相应部分也属于“环内”。“自适应滤波”是指滤波随内容而定或是基于对图像的一部分、整个图像、或者多个连续图像的像素强度的分析。例如，所接收的视频信息的类型可以是图形或流视频，对于不同类型的视频，这导致维纳滤波器具有不同的抽头(tap)。因而，自适应滤波器抽头是检查给定图像部分、图像或图像系列中的每个像素的强度的结果。
自适应滤波36从统计特征采集器34、并且在一个实施例中从去块效应滤波器26中接收输入。在一个实施例中，通过延迟单元28将其输出提供给运动补偿单元22和运动估计单元18。因而，对运动估计和运动补偿级18和22的输入应用自适应滤波36。
在一个实施例中，统计特征采集器34接收来自去块效应滤波器26的输入，并接收线A上的当前视频。统计特征采集器34计算权ci，将权ci应用到重建映射后的像素yi。利用权ci来计算进行自适应滤波36的维纳滤波器的滤波器抽头。统计特征采集器34分析图像的每个像素，并确定图像的某个区域上或多个图像上的像素组在强度上如何变化以确定正在接收何种类型的视频以及应当进行何种自适应滤波。基于此信息，可以设置自适应滤波单元36中的维纳滤波器的滤波器抽头以减小C处的所得残差。
下面参考图2，用于图1中的编码器的解码器包括耦合到熵解码单元40的通道输入38。来自解码单元40的输出被提供给反量化单元42和反变换单元44以及自适应滤波单元52。自适应滤波单元52耦合到延迟单元50以及运动补偿单元48。熵解码单元40的输出还被提供给内插单元54，然后流向选择开关23。接着，来自反变换单元44的信息和来自运动补偿单元48或内插单元54(由开关23选择)的信息被相加并被提供给环内去块效应单元46。然后，环内去块效应单元46的输出被反馈回给自适应滤波52。自适应滤波52也可以使用维纳滤波器。
来自编码操作的输出可以包括具有指示关于编码器的自适应滤波所使用的滤波器抽头的信息的报头的帧。然后，利用该报头信息来设置自适应滤波52中的适当的滤波器抽头。
图3中的编码器类似于图1中的编码器。最明显的区别在于，在图3中，线D从环内去块效应滤波器26通过迟延28一路到运动估计单元18。在一些实施例中，线D可以开关或可有开关控制，以便可以根据需要提供或不提供线D。因此，在一些实施例中，在运动估计单元18中，自适应滤波36可以由来自线D的信息加以补充。
环内自适应维纳滤波机制是可升级的，并且可以扩展成除了自适应滤波的图像之外还包括去块效应的图像，以作为运动估计阶段的参考图像，如图3所示。这可以使参考图像的数量加倍以增加运动估计的准确度，而无需从视频编码器侧发送更多的额外信息，因为去块效应的图像在视频解码器侧总是可获得的。
类似地，图4所示的用于图3中的编码器的解码器与图2中的解码器的区别在于增加了线E，线E将来自环内去块效应滤波器46的输出通过延迟50提供给运动补偿单元48。
转到图5，编码器与图1中的编码器大致对应，差别在于延迟28被移到自适应滤波36的输入，而不是其输出。设置在去块效应滤波器26之后的延迟28在每个图像时间为参考图像列表内的每个图像产生多个自适应滤波器抽头。
利用位于去块效应26之后的延迟28，可以在每个图像时间基于与缓冲器列表内的参考图像相对的当前输入图像重新计算自适应滤波器抽头的产生。从而，视频编码器为每个参考图像更新滤波器抽头。
图6所示的对应解码器与图2中的解码器的区别在于，延迟50被移到环内去块效应滤波器46的输出以及自适应滤波52的输入，而不是如图2中的情况那样位于自适应滤波52的输出上。
接下来参考图7，编码器与图5中的编码器大致对应，差别在于增加了图3中的线D。
图8中的用于图7的编码器的解码器对应于图6中的解码器，差别在于增加了来自图4实施例的线E。
图9中的编码器与图1中的编码器的区别在于，统计特征采集器34和自适应滤波器36从运动估计单元18的输入移到了运动补偿单元22的输出。然而，其功能基本保持相同，那就是减小残差C。
统计特征采集器34和自适应滤波36被添加到经运动补偿的图像的输出以找到输入视频和经运动补偿的图像间的最小均方差的解。在一些情况下，这导致更好的编码效率。在运动补偿之后的自适应滤波独立于如图1-8所描绘的在运动估计单元18之前的自适应滤波。从而，采集器34和滤波36的这个位置还可以作为图1-8的附加组件。
图10中的解码器(与图9中的编码器配合使用)与图2中的解码器基本相同，差别在于自适应滤波52被移到运动补偿单元48的输出，延迟单元50被移到环内去块效应滤波器46的输出，并且滤波器抽头被直接提供到(运动补偿单元48的周围)自适应滤波单元52中需要它们的位置，而运动矢量(MV)被提供给需要它们的运动补偿单元48。
在一些实施例中，采用维纳滤波器的环内自适应滤波提高了去块效应的图像的质量，并且改善了用于运动估计阶段和下一个编码图像的参考图像。维纳滤波器是熟知的用于处理因高斯噪声、模糊和失真而降级的图像的最佳线性滤波器。将编码损失的压缩影响建模为随机噪声添加到原始输入像素中，并且可以通过在环内应用维纳滤波器而提高编码效率。然后，可以应用关于维纳滤波器抽头的信息作为图像层面上的全局信息，并且在一些实施例中，这不是基于块的，并且与重建的邻近像素没有连续相关性。
统计特征采集器34和环内自适应滤波36可以在重建的图像与原始视频A之间产生更好的匹配以实现更好的编码效率。这些模块的操作可以基于一系列图像、一个图像或图像内的一些区域。
采集器34对滤波器抽头的推导如下所述。
考虑输入像素xk和维纳滤波器的输出zk，其中维纳滤波器的输出zk由滤波器支集(filter support){S}中的重建像素yi组成，支集大小为L+1，权为ci。自适应(维纳)滤波器函数为：
输入像素xk和经维纳滤波的像素zk间的残差信号C定义为：
errorr＝zk-xk [2]
通过使具有滤波器抽头{ci}的均方差最小化而优化维纳滤波器：
其中E[]是感兴趣像素的残差信号的平方期望，感兴趣的像素可以是来自一系列图像、一个图像或图像中的一些区域的像素。
为了找到E[errork 2]的最小值，对ci取导数。可以通过令导数等于零而推导出滤波器抽头：
下式[6]中的{y}的自相关函数以及下式[7]中的{y}和{x}的互相关函数表示为：
ryy(i)＝E[ykyk+1] [6]
rxy(i)＝E[xkyk+1] [7]
式[5]可以用矩阵形式重写为：
从而，维纳滤波器抽头集合{C}可以用矩阵格式推导为：
其中在式[9]中，是自相关矩阵的逆矩阵。
统计特征采集器34通过以下方法确定权ci：用式[6和7]来填充式[8]的矩阵，然后进行式[9]的计算以确定权ci。式[9]是指示维纳滤波器的抽头的ci值的最终答案。在一些实施例中，在整个图像上使用相同的滤波器抽头，但是在帧-帧间或图像-图像间，抽头可以变化。
对于大小为L+1＝(21+1)*(21+1)的不可分离滤波器，可以用下式[10-11]中的两维格式以表达式的形式指出(expressively index)式[6-7]：
其中m、n在(-1，1)的范围内。
式[6]和[10]中的自相关函数集可以在视频解码器侧获得，而式[7]和[11]中的互相关则是在视频编码器侧导出的，因为输入{x}只可在视频编码器侧获得。从而，将在式[9]中导出的滤波器抽头从视频编码器传送到视频解码器。
在一些情况下，代替导出的滤波器抽头，互相关函数的传输就足够了，因为视频解码器可以在它自已侧通过接收互相关函数以及经解码去块的数据{y}而导出滤波器抽头。
在一个实施例中，还可以通过跳过接近图像边界的像素而实现更精确的统计信息以提高编码效率。式[10-11]的右手边表示这种跳过。
还可以分别为每个亮度和每个色度通道推导出滤波器抽头。基于仅对色度像素推导出的滤波器抽头而对色度图像实现更好的编码效率。在一些情境中，一个色度表可以由Cb和Cr这两个通道共享，或者Cb和Cr可以分别使用两个独立的表。
在一些实施例中，在线维纳自适应滤波的编码效率可以优于仅应用去块效应滤波器的情形。在此情况下，可以从核心编码环15中移除去块效应滤波器。利用这种替换，可以在没有去块效应滤波器的情况下产生图1-10中的任何系统。
式[10和11]的右侧是式[6和7]的两维近似值，其中排除了接近像素边界的边缘像素。这可以提高图像质量，因为在图像边界，邻居的缺少导致注尺寸的(dimensioned)值数据。
参考图11，在一个实施例中，图1-10中描绘的编码器和解码器可以是图形处理器112的一部分。在一些实施例中，图1-10中所示的编码器和解码器可以在硬件中实施，在其它实施例中，它们可以在软件或固件中实施。在软件实施的情况下，相关代码可以存储在任何适当的半导体、磁或光存储器中，包括主存储器132。因而，在一个实施例中，源代码139可以存储在诸如主存储器132的机器可读介质中，供诸如处理器100或图形处理器112的处理器执行。
计算机系统130可以包括通过总线104耦合到芯片组核心逻辑110的硬盘驱动器134和可移动介质136。在一个实施例中，核心逻辑可以耦合到图形处理器112(通过总线105)和主处理器100。图形处理器112还可以通过总线106耦合到帧缓冲器114。帧缓冲器114可以通过总线107耦合到显示屏118，而显示屏118又可通过总线108耦合到诸如键盘或鼠标120的常规组件。
图1-10中所示的块可以构成硬件或软件组件。在软件组件的情况下，这些图可以表示可存储在计算机可读介质中的指令序列，其中计算机可读介质可以是例如半导体集成电路存储器、光存储设备、或磁存储设备。在此情况下，指令可由从存储设备检索指令并执行这些指令的计算机或基于处理器的系统来执行。在一些情况下，指令可以是固件，其可以存储在适当的存储介质中。执行这些指令的一个结果是提高最终显示在显示屏上的图像的质量。
整篇说明书中提到“一个实施例”或“实施例”时是指结合该实施例描述的特定特征、结构或特性包含在本发明所涵盖的至少一个实施中。因而，出现短语“一个实施例”或“在实施例中”时不一定指相同的实施例。而且，这些特定特征、结构或特性可以用不同于所说明的特定实施例的其它适当的形式设立，并且所有这些形式都可以包含在本申请的权利要求内。
虽然关于有限数量的实施例描述了本发明，但是本领域的技术人员可由此明白多种修改和变化。希望随附权利要求涵盖所有这些落入本发明的真正精神和范围内的修改和变化。

Claims (37)

1.一种硬件编码器，包括：
运动估计级；
运动补偿级，耦合至所述运动估计级的输出；
环内自适应维纳滤波器，耦合至所述运动估计级的输入以便提高所述编码器的编码效率；
所述维纳滤波器的输入上的统计特征采集器；以及
量化单元，耦合至所述运动补偿级的输出。
2.如权利要求1所述的编码器，还包括耦合至所述维纳滤波器的输入的去块效应滤波器。
3.如权利要求1所述的编码器，所述编码器基于对图像内像素的分析来设置所述维纳滤波器的抽头。
4.如权利要求1所述的编码器，基于对排除图像边界处边缘像素的像素的分析来设置所述维纳滤波器的抽头。
5.如权利要求2所述的编码器，还包括延迟元件，其中所述维纳滤波器通过所述延迟元件耦合至所述运动估计级的所述输入。
6.一种如权利要求1所述的编码器，所述编码器基于图像内的像素强度来设置所述维纳滤波器的抽头。
7.一种如权利要求1所述的编码器，所述编码器调整所述滤波器的抽头以便使由当前图像与预测图像之间的差构成的误差最小化。
8.如权利要求7所述的编码器，还包括所述维纳滤波器的输出上的延迟元件。
9.如权利要求2所述的编码器，还包括所述去块效应滤波器的输出上的延迟元件。
10.一种硬件编码器，包括：
运动估计级；
运动补偿级，耦合至所述运动估计级的输出；
环内自适应维纳滤波器，耦合至所述运动补偿级的输出以便提高所述编码器的编码效率；
插入所述运动补偿级的所述输出和所述维纳滤波器的输入之间的统计特征采集器；以及
量化单元，耦合至所述维纳滤波器的输出。
11.如权利要求10所述的编码器，还包括耦合至所述运动估计级的输入的去块效应滤波器。
12.如权利要求11所述的编码器，还包括插入所述去块效应滤波器的输出和所述运动估计级的输入之间的延迟元件。
13.一种利用自适应滤波进行视频解码的计算机实现的方法，所述方法包括：
在输入上执行反量化；
利用执行反量化的结果执行反变换；
在输入上执行运动补偿；
对来自执行运动补偿的结果和来自执行反变换的结果求和；
对来自求和的结果进行去块效应滤波；
至少部分基于来自去块效应滤波的结果来对数据应用自适应维纳滤波；
通过选择性地延迟作为输入用于执行运动补偿的来自应用自适应维纳滤波的结果来提供作为输入用于执行运动补偿的来自应用自适应维纳滤波的结果；以及
基于应用自适应维纳滤波的结果提供可用于显示的输出图像，
其中，所述输入是通过如权利要求1-12中任一项所述的硬件编码器来编码的视频。
14.如权利要求13所述的方法，其中应用自适应维纳滤波包括基于图像的一部分、图像整体或多个连续图像进行滤波。
15.如权利要求13所述的方法，其中应用自适应维纳滤波包括减小源信号与通过随机噪声建模的预测信号之间的均方差。
16.如权利要求13所述的方法，其中来自应用自适应维纳滤波的结果包括参考图像。
17.一种非暂时计算机可读介质，包括存储在其上的指令，所述指令在被处理器执行时使得所述处理器：
在输入上执行反量化；
对执行反量化的结果执行反变换；
在输入上执行运动补偿；
对来自执行运动补偿的输出和来自执行反变换的输出求和；
对所述和执行去块效应滤波；
至少部分基于来自执行去块效应滤波的输出使用数据执行自适应维纳滤波；以及
通过延迟作为输入用于执行运动补偿的来自执行自适应维纳滤波的反馈来提供所述反馈，
其中，所述输入是通过如权利要求1-12中任一项所述的硬件编码器来编码的视频。
18.如权利要求17所述的计算机可读介质，其中为了执行自适应维纳滤波，所述处理器基于图像的一部分、图像整体或多个连续图像来执行滤波。
19.如权利要求17所述的计算机可读介质，其中为了执行自适应维纳滤波，所述处理器减小源信号与通过随机噪声建模的预测信号之间的均方差。
20.如权利要求17所述的计算机可读介质，其中所述反馈包括参考图像。
21.如权利要求17所述的计算机可读介质，还包括指令，所述指令在被处理器执行时使所述处理器：
提供执行自适应维纳滤波的输出用于显示。
22.一种解码视频的设备，所述设备包括：
反量化逻辑；
反变换逻辑，用于接收所述反量化逻辑的输出；
解码器环，所述解码器环包括：
运动补偿逻辑；
加法器，用于对来自所述运动补偿逻辑的输出和来自所述反变换逻辑的输出求和；
去块效应滤波器，用于接收来自加法器的所述和；以及
自适应维纳滤波器，其中所述自适应维纳滤波器被耦合以便至少部分基于来自所述去块效应滤波器的输出来接收数据并且提供反馈给所述运动补偿逻辑，其中所述自适应维纳滤波器的不同抽头用于不同类型的视频，
其中，所述视频是通过如权利要求1-12中任一项所述的硬件编码器来编码的视频。
23.如权利要求22所述的设备，还包括缓冲器，其中所述自适应维纳滤波器经由所述缓冲器提供反馈给所述运动补偿逻辑。
24.如权利要求22所述的设备，其中所述自适应维纳滤波器基于图像的一部分、图像整体或多个连续图像进行滤波。
25.如权利要求22所述的设备，其中所述自适应维纳滤波器减小源信号与通过随机噪声建模的预测信号之间的均方差。
26.如权利要求22所述的设备，其中所述反馈包括参考图像。
27.一种用于视频处理的系统，包括：
显示器接口；
至少一个存储器；以及
视频解码器，以通信方式耦合至所述显示器接口和所述至少一个存储器，所述视频解码器包括：
反量化逻辑；
反变换逻辑，用于接收所述反量化逻辑的输出；
运动补偿逻辑；
加法器，用于对来自所述运动补偿逻辑的输出和来自所述反变换逻辑的输出求和；
去块效应滤波器，用于接收来自所述加法器的所述和；以及
自适应维纳滤波器，其中所述自适应维纳滤波器被耦合以便至少部分基于来自所述去块效应滤波器的输出来接收数据并且提供反馈给所述运动补偿逻辑，其中所述自适应维纳滤波器的不同抽头用于不同类型的视频，
其中，所述视频是通过如权利要求1-12中任一项所述的硬件编码器来编码的视频。
28.如权利要求27所述的系统，还包括缓冲器，其中所述自适应维纳滤波器经由所述缓冲器提供反馈给所述运动补偿逻辑。
29.如权利要求27所述的系统，其中所述自适应维纳滤波器基于图像的一部分、图像整体或多个连续图像进行滤波。
30.如权利要求27所述的系统，其中所述自适应维纳滤波器减小源信号与通过随机噪声建模的预测信号之间的均方差。
31.如权利要求27所述的系统，其中所述反馈包括参考图像。
32.如权利要求27所述的系统，还包括以通信方式耦合至所述显示器接口的显示器。
33.如权利要求27所述的系统，还包括用于接收压缩的视频流并且将所述压缩的视频流提供给所述视频解码器的接口。
34.一种用于利用自适应滤波进行视频解码的装置，所述装置包括：
用于在输入上执行反量化的部件；
用于利用执行反量化的结果执行反变换的部件；
用于在输入上执行运动补偿的部件；
用于对来自执行运动补偿的结果和来自执行反变换的结果求和的部件；
用于对来自求和的结果进行去块效应滤波的部件；
用于至少部分基于来自去块效应滤波的结果来对数据应用自适应维纳滤波的部件；
用于通过选择性地延迟作为输入用于执行运动补偿的来自应用自适应维纳滤波的结果来提供作为输入用于执行运动补偿的来自应用自适应维纳滤波的结果的部件；以及
用于基于应用自适应维纳滤波的结果提供可用于显示的输出图像的部件，
其中，所述输入是通过如权利要求1-12中任一项所述的硬件编码器来编码的视频。
35.如权利要求34所述的装置，其中用于应用自适应维纳滤波的部件包括用于基于图像的一部分、图像整体或多个连续图像进行滤波的部件。
36.如权利要求34所述的装置，其中用于应用自适应维纳滤波的部件包括用于减小源信号与通过随机噪声建模的预测信号之间的均方差的部件。
37.如权利要求34所述的装置，其中来自应用自适应维纳滤波的结果包括参考图像。
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