JP2018509035A5

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Publication number: JP2018509035A5
Application number: JP2017538385A
Authority: JP
Filing date: 2016-01-27
Publication date: 2018-09-20
Anticipated expiration: 2036-01-27

Claims

ビデオデータを符号化する方法であって、
エンコーダ内で、前記ビデオデータの現在ブロックのソース色成分の残差信号に基づいて、前記現在ブロックのターゲット色成分の予測残差信号を決定するために線形モデルを使用するステップであって、前記線形モデルが1つまたは複数のパラメータに基づく、ステップと、
前記エンコーダ内で、前記ターゲット色成分の残差信号と、前記ターゲット色成分の前記予測残差信号とに基づいて、前記ターゲット色成分のための残りの残差信号を決定するステップと、
前記ターゲット色成分の前記残りの残差信号の値を符号化するステップと、
ビデオビットストリーム中で前記符号化された残りの残差信号値を出力するステップと
を含む方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータに対応するデフォルトパラメータ値を取り出すステップを含む、請求項1に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータが、重み付け係数とオフセットとを含み、前記線形モデルが、前記ソース色成分の色成分タイプによって定義され、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータに対応するデフォルトパラメータ値を取り出すステップが、第1のソース色成分の前記色成分タイプに基づいて、前記ターゲット色成分の前記予測残差信号を決定するために前記線形モデルを使用するとき、第1のデフォルトパラメータ値を取り出すステップと、第2のソース色成分の前記色成分タイプに基づいて、前記ターゲット色成分の前記予測残差信号を決定するために前記線形モデルを使用するとき、第2のデフォルトパラメータ値を取り出すステップとを含む、請求項2に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータが、重み付け係数とオフセットとを含み、前記線形モデルが、前記ソース色成分の色成分タイプによって定義され、1つの色成分タイプがルーマであり、もう1つの色成分タイプがクロマであり、前記ソース色成分が、ルーマ色成分タイプまたは第1のクロマ色成分タイプのうちの1つであり、前記ターゲット色成分が、第2のクロマ色成分タイプであり、
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータに対応するデフォルトパラメータ値を取り出すステップが、
ルーマ色成分の残差信号を使用して、第1のクロマ色成分の残差信号を予測するとき、第1のデフォルト重み付け係数を取り出すステップと、
第2のクロマ色成分の残差信号を使用して、前記第1のクロマ色成分の前記残差信号を予測するとき、前記第1のデフォルト重み付け係数とは異なる第2のデフォルト重み付け係数を取り出すステップと
を含む、請求項2に記載の方法。
前記第2のデフォルト重み付け係数が-0.5である、請求項4に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータを決定するステップをさらに含み、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータを決定するステップが、
予測誤差を、参照ターゲット色成分の参照サンプル値と、参照ソース色成分の参照サンプル値との関数として決定するステップと、
前記予測誤差を最小化する、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップが、E(α,β)を最小化する重み付け係数αとオフセットβとを選択するステップを含み、ただし、

であり、ただし、y_iが、前記参照ターゲット色成分の参照サンプル値であり、x_iが、前記参照ソース色成分の参照サンプル値である、請求項6に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップが、E(α)を最小化する重み付け係数αを選択するステップを含み、ただし、

であり、ただし、y_iが、前記参照ターゲット色成分の参照サンプル値であり、x_iが、前記参照ソース色成分の参照サンプル値である、請求項6に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップが、E(β)を最小化するオフセットβを選択するステップを含み、ただし、

であり、ただし、y_iが、前記参照ターゲット色成分の参照サンプル値であり、x_iが、前記参照ソース色成分の参照サンプル値である、請求項6に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップが、前記ターゲット色成分の色成分タイプと、前記ソース色成分の色成分タイプとに基づいて、あらかじめ定義されたパラメータ値を選択するステップと、前記選択されたあらかじめ定義されたパラメータ値に近くなるように、線形モデルパラメータを制約することによって、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータのうちの線形モデルパラメータを導出するステップとを含む、請求項6に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップが、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータのうちの線形モデルパラメータを導出するステップを含み、線形モデルパラメータを導出するステップが、あらかじめ定義されたパラメータ値に近くなるように、前記線形モデルパラメータを制約するステップと、前記線形モデルパラメータと、1つまたは複数の時間または空間隣接ブロックの線形モデルパラメータとの間の変動を制限するステップとを含む、請求項6に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップが、
前記ソース色成分が第1の色成分タイプであるかどうかを決定するステップと、
前記ソース色成分が前記第1の色成分タイプであるとき、あらかじめ定義されたパラメータ値に近くなるように、線形モデルパラメータを制約することによって、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータのうちの前記線形モデルパラメータを導出するステップと
を含む、請求項6に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップが、あらかじめ定義されたパラメータ値に近くなるように、線形モデルパラメータを制約することによって、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータのうちの線形モデルパラメータを導出するステップを含む、請求項6に記載の方法。
前記線形モデルパラメータを導出するステップが、前記あらかじめ定義されたパラメータ値を、前記線形モデルパラメータで置き換えるステップを含む、請求項13に記載の方法。
前記線形モデルパラメータを導出するステップが、ブロックサイズが、あらかじめ定義されたしきい値ブロックサイズよりも大きい場合、前記あらかじめ定義されたパラメータ値を、前記線形モデルパラメータで置き換えるステップを含む、請求項13に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップが、E(α,β)を最小化する重み付け係数αとオフセットβとを導出するステップを含み、ただし、

であり、ただし、α_defaultが、αのデフォルト値であり、y_iが、前記参照ターゲット色成分の参照サンプル値であり、x_iが、前記参照ソース色成分の参照サンプル値である、請求項6に記載の方法。
前記参照ターゲット色成分および前記参照ソース色成分が、現在のブロックの時間隣接またはコロケートされた参照ブロックの、それぞれ第1の色成分および第2の色成分である、請求項6に記載の方法。
前記参照ターゲット色成分の前記参照サンプル値、および前記参照ソース色成分の前記参照サンプル値が、現在のブロックの時間隣接またはコロケートされた参照ブロックの、それぞれ第1の色成分および第2の色成分に対応する残差信号である、請求項6に記載の方法。
前記参照ターゲット色成分の前記参照サンプル値、および前記参照ソース色成分の前記参照サンプル値が、再構成された空間隣接サンプルの、それぞれ第1の色成分および第2の色成分である、請求項6に記載の方法。
前記参照ターゲット色成分の前記参照サンプル値、および前記参照ソース色成分の前記参照サンプル値が、現在のブロックの、それぞれ第1の色成分および第2の色成分に対応する空間隣接サンプル値および時間隣接サンプル値を含む、請求項6に記載の方法。
前記参照ターゲット色成分および前記参照ソース色成分が、現在のブロックの空間隣接サンプルおよび時間隣接サンプルを含む、複数のサンプルから選択され、前記選択されるサンプルが、現在ブロックまたは隣接ブロックに関連付けられた統計量の関数として選択される、請求項6に記載の方法。
前記線形モデルの1つまたは複数のパラメータを決定するステップをさらに含み、前記線形モデルの1つまたは複数のパラメータを決定するステップが、
予測誤差を、参照ターゲット色成分のダウンサンプリングまたはサブサンプリングされた参照サンプル値と、参照ソース色成分のダウンサンプリングまたはサブサンプリングされた参照サンプル値との関数として決定するステップと、
前記予測誤差を最小化する、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。
前記参照ターゲット色成分および前記参照ソース色成分が、現在のブロックの空間隣接サンプルおよび時間隣接サンプルを含む、複数のサンプルから選択され、ダウンサンプリングが、ダウンサンプリング比によって定義され、時間隣接サンプルのために使用される前記ダウンサンプリング比が、空間隣接サンプルのために使用される前記ダウンサンプリング比とは異なる、請求項22に記載の方法。
前記参照ターゲット色成分および前記参照ソース色成分が、現在のブロックの空間隣接サンプルおよび時間隣接サンプルを含む、複数のサンプルから選択され、サブサンプリングが、サブサンプリング比によって定義され、時間隣接サンプルのために使用される前記サブサンプリング比が、空間隣接サンプルのために使用される前記サブサンプリング比とは異なる、請求項22に記載の方法。
ビデオデータを符号化するためのデバイスであって、
前記ビデオデータを記憶するように構成されたメモリと、
1つまたは複数のプロセッサとを備え、前記1つまたは複数のプロセッサが、
前記ビデオデータの現在ブロックのソース色成分の残差信号に基づいて、前記現在ブロックのターゲット色成分の予測残差信号を決定するために線形モデルを使用することであって、前記線形モデルが1つまたは複数のパラメータに基づく、ことと、
前記ターゲット色成分の残差信号と、前記ターゲット色成分の前記予測残差信号とに基づいて、前記ターゲット色成分のための残りの残差信号を決定すること、
前記ターゲット色成分の前記残りの残差信号の値を符号化すること、および
ビデオビットストリーム中で前記符号化された残りの残差信号値を出力すること
を行うように構成される、デバイス。
前記1つまたは複数のプロセッサが、前記線形モデルの1つまたは複数のパラメータを決定することを行うように構成され、前記線形モデルの1つまたは複数のパラメータを決定することが、
予測誤差を、参照ターゲット色成分の参照サンプル値と、参照ソース色成分の参照サンプル値との関数として決定すること、および
前記予測誤差を最小化する、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択すること
を含む、請求項25に記載のデバイス。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択することが、E(α,β)を最小化する重み付け係数αとオフセットβとを選択することを含み、ただし、

であり、ただし、y_iが、前記参照ターゲット色成分の参照サンプル値であり、x_iが、前記参照ソース色成分の参照サンプル値である、請求項26に記載のデバイス。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択することが、E(α)を最小化する重み付け係数αを選択することを含み、ただし、

であり、ただし、y_iが、前記参照ターゲット色成分の参照サンプル値であり、x_iが、前記参照ソース色成分の参照サンプル値である、請求項26に記載のデバイス。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択することが、E(β)を最小化するオフセットβを選択することを含み、ただし、

であり、ただし、y_iが、前記参照ターゲット色成分の参照サンプル値であり、x_iが、前記参照ソース色成分の参照サンプル値である、請求項26に記載のデバイス。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択することが、前記ターゲット色成分の色成分タイプと、前記ソース色成分の色成分タイプとに基づいて、あらかじめ定義されたパラメータ値を選択すること、および、前記選択されたあらかじめ定義されたパラメータ値に近くなるように、線形モデルパラメータを制約することによって、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータのうちの線形モデルパラメータを導出することを含む、請求項26に記載のデバイス。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択することが、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータのうちの線形モデルパラメータを導出することを含み、線形モデルパラメータを導出することが、あらかじめ定義されたパラメータ値に近くなるように、前記線形モデルパラメータを制約すること、および、前記線形モデルパラメータと、1つまたは複数の時間または空間隣接ブロックの線形モデルパラメータとの間の変動を制限することを含む、請求項26に記載のデバイス。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択することが、
前記ソース色成分が第1の色成分タイプのものであるかどうかを決定すること、および
前記ソース色成分が前記第1の色成分タイプであるとき、あらかじめ定義されたパラメータ値に近くなるように、線形モデルパラメータを制約することによって、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータのうちの線形モデルパラメータを導出すること
を含む、請求項26に記載のデバイス。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択することが、あらかじめ定義されたパラメータ値に近くなるように、線形モデルパラメータを制約することによって、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの線形モデルパラメータを導出することを含む、請求項26に記載のデバイス。
前記線形モデルパラメータを導出することが、前記あらかじめ定義されたパラメータ値を、前記線形モデルパラメータで置き換えることを含む、請求項33に記載のデバイス。
前記線形モデルパラメータを導出することが、ブロックサイズが、あらかじめ定義されたしきい値ブロックサイズよりも大きい場合、前記あらかじめ定義されたパラメータ値を、前記線形モデルパラメータで置き換えることを含む、請求項33に記載のデバイス。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択することが、E(α,β)を最小化する重み付け係数αとオフセットβとを導出することを含み、ただし、

であり、ただし、α_defaultが、αのデフォルト値であり、y_iが、前記参照ターゲット色成分の参照サンプル値であり、x_iが、前記参照ソース色成分の参照サンプル値である、請求項26に記載のデバイス。
ビデオデータを符号化するためのデバイスであって、
エンコーダ内で、前記ビデオデータの現在ブロックのソース色成分の残差信号に基づいて、前記現在ブロックのターゲット色成分の予測残差信号を決定するために線形モデルを使用するための手段であって、前記線形モデルが1つまたは複数のパラメータに基づく、手段と、
前記エンコーダ内で、前記ターゲット色成分の残差信号と、前記ターゲット色成分の前記予測残差信号とに基づいて、前記ターゲット色成分のための残りの残差信号を決定するための手段と、
前記ターゲット色成分の前記残りの残差信号の値を符号化するための手段と、
ビデオビットストリーム中で前記符号化された残りの残差信号値を出力するための手段と
を備えるデバイス。
前記線形モデルの1つまたは複数のパラメータを決定するための手段をさらに含み、前記線形モデルの1つまたは複数のパラメータを決定するための前記手段が、
予測誤差を、参照ターゲット色成分の参照サンプル値と、参照ソース色成分の参照サンプル値との関数として決定するための手段と、
前記予測誤差を最小化する、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するための手段と
を含む、請求項37に記載のデバイス。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するための前記手段が、E(α,β)を最小化する重み付け係数αとオフセットβとを導出するための手段を含み、ただし、

であり、ただし、y_iが、前記参照ターゲット色成分の参照サンプル値であり、x_iが、前記参照ソース色成分の参照サンプル値である、請求項38に記載のデバイス。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するための前記手段が、E(α,β)を最小化する重み付け係数αとオフセットβとを導出するための手段を含み、ただし、

であり、ただし、α_defaultが、αのデフォルト値であり、y_iが、前記参照ターゲット色成分の参照サンプル値であり、x_iが、前記参照ソース色成分の参照サンプル値である、請求項38に記載のデバイス。
命令を記憶したコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、実行されると、ビデオデータを符号化するためのデバイスの1つまたは複数のプロセッサに、
前記ビデオデータの現在ブロックのソース色成分の残差信号に基づいて、前記現在ブロックのターゲット色成分の予測残差信号を決定するために線形モデルを使用することであって、前記線形モデルが1つまたは複数のパラメータに基づく、ことと、
前記ターゲット色成分の残差信号と、前記ターゲット色成分の前記予測残差信号とに基づいて、前記ターゲット色成分のための残りの残差信号を決定すること、
前記ターゲット色成分の前記残りの残差信号の値を符号化すること、および
ビデオビットストリーム中で前記符号化された残りの残差信号値を出力すること
を行わせる、コンピュータ可読記憶媒体。
実行されると、前記1つまたは複数のプロセッサに、前記線形モデルの1つまたは複数のパラメータを決定することを行わせる命令が、前記1つまたは複数のプロセッサに、
予測誤差を、参照ターゲット色成分の参照サンプル値と、参照ソース色成分の参照サンプル値との関数として決定すること、および
前記予測誤差を最小化する、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択すること
を含む、請求項41に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
ビデオデータを復号する方法であって、
前記ビデオデータの現在ブロックのソース色成分の残差信号に基づいて、前記現在ブロックのターゲット色成分の予測残差信号を決定するために線形モデルを使用するステップであって、前記線形モデルが1つまたは複数のパラメータに基づく、ステップと、
前記ターゲット色成分の残差信号を、前記ターゲット色成分の復号された残りの残差信号と、前記ターゲット色成分の前記予測残差信号とに基づいて決定するステップと、
前記ターゲット色成分の前記残差信号に基づいて、前記現在ブロックのサンプルを再構成するステップと
を含む方法。
ビデオビットストリームを受信するステップと、前記ターゲット色成分の前記残りの残差信号と、前記ソース色成分の前記残差信号とを表すデータを、メモリ中に記憶するステップとをさらに含む、請求項43に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータに対応するデフォルトパラメータ値を取り出すステップをさらに含む、請求項43に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータが、重み付け係数とオフセットとを含み、前記線形モデルが前記ソース色成分の色成分タイプによって定義され、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータに対応するデフォルトパラメータ値を取り出すステップが、第1のソース色成分の前記色成分タイプに基づいて、前記ターゲット色成分の前記予測残差信号を決定するために前記線形モデルを使用するとき、第1のデフォルトパラメータ値を取り出すステップと、第2のソース色成分の前記色成分タイプに基づいて、前記ターゲット色成分の前記予測残差信号を決定するために前記線形モデルを使用するとき、第2のデフォルトパラメータ値を取り出すステップとを含む、請求項45に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータが、重み付け係数とオフセットとを含み、前記線形モデルが前記ソース色成分の色成分タイプによって定義され、1つの色成分タイプがルーマであり、もう1つの色成分タイプがクロマであり、前記ソース色成分が、ルーマ色成分タイプおよびクロマ色成分タイプのうちの1つであり、前記ターゲット色成分が、クロマ色成分タイプであり、
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータに対応するデフォルトパラメータ値を取り出すステップが、
ルーマ色成分の残差信号を使用して、第1のクロマ色成分の残差信号を予測するとき、第1のデフォルト重み付け係数を取り出すステップと、
第2のクロマ色成分の残差信号を使用して、前記第1のクロマ色成分の残差信号を予測するとき、前記第1のデフォルト重み付け係数とは異なる第2のデフォルト重み付け係数を取り出すステップと
を含む、請求項45に記載の方法。
前記第2のデフォルト重み付け係数が-0.5である、請求項47に記載の方法。
前記線形モデルの1つまたは複数のパラメータを決定するステップをさらに含み、前記線形モデルの1つまたは複数のパラメータを決定するステップが、
予測誤差を、参照ターゲット色成分の参照サンプル値と、参照ソース色成分の参照サンプル値との関数として決定するステップと、
前記予測誤差を最小化する、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップと
を含む、請求項45に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップが、E(α,β)を最小化する重み付け係数αとオフセットβとを選択するステップを含み、ただし、

であり、ただし、y_iが、前記参照ターゲット色成分の参照サンプル値であり、x_iが、前記参照ソース色成分の参照サンプル値である、請求項49に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップが、E(α)を最小化する重み付け係数αを選択するステップを含み、ただし、

であり、ただし、y_iが、前記参照ターゲット色成分の参照サンプル値であり、x_iが、前記参照ソース色成分の参照サンプル値である、請求項49に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップが、E(β)を最小化するオフセットβを選択するステップを含み、ただし、

であり、ただし、y_iが、前記参照ターゲット色成分の参照サンプル値であり、x_iが、前記参照ソース色成分の参照サンプル値である、請求項49に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップが、前記ターゲット色成分の色成分タイプと、前記ソース色成分の色成分タイプとに基づいて、あらかじめ定義されたパラメータ値を選択するステップと、前記選択されたあらかじめ定義されたパラメータ値に近くなるように、線形モデルパラメータを制約することによって、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータのうちの線形モデルパラメータを導出するステップとを含む、請求項49に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップが、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータのうちの線形モデルパラメータを導出するステップを含み、線形モデルパラメータを導出するステップが、あらかじめ定義されたパラメータ値に近くなるように、前記線形モデルパラメータを制約するステップと、前記線形モデルパラメータと、1つまたは複数の時間または空間隣接ブロックの線形モデルパラメータとの間の変動を制限するステップとを含む、請求項49に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップが、
前記ソース色成分が第1の色成分タイプであるかどうかを決定するステップと、
前記ソース色成分が前記第1の色成分タイプであるとき、あらかじめ定義されたパラメータ値に近くなるように、線形モデルパラメータを制約することによって、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータのうちの線形モデルパラメータを導出するステップと
を含む、請求項49に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップが、あらかじめ定義されたパラメータ値に近くなるように、線形モデルパラメータを制約することによって、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータのうちの線形モデルパラメータを導出するステップを含む、請求項49に記載の方法。
前記線形モデルパラメータを導出するステップが、前記あらかじめ定義されたパラメータ値を、前記線形モデルパラメータで置き換えるステップを含む、請求項56に記載の方法。
前記線形モデルパラメータを導出するステップが、ブロックサイズが、あらかじめ定義されたしきい値ブロックサイズよりも大きい場合、前記あらかじめ定義されたパラメータ値を、前記線形モデルパラメータで置き換えるステップを含む、請求項56に記載の方法。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップが、E(α,β)を最小化する重み付け係数αとオフセットβとを導出するステップを含み、ただし、

であり、ただし、α_defaultが、αのデフォルト値であり、y_iが、前記参照ターゲット色成分の参照サンプル値であり、x_iが、前記参照ソース色成分の参照サンプル値である、請求項49に記載の方法。
前記参照ターゲット色成分および前記参照ソース色成分が、現在のブロックの時間隣接またはコロケートされた参照ブロックの、それぞれ第1の色成分および第2の色成分である、請求項49に記載の方法。
前記参照ターゲット色成分の前記参照サンプル値、および前記参照ソース色成分の前記参照サンプル値が、現在のブロックの時間隣接またはコロケートされた参照ブロックの、それぞれ第1の色成分および第2の色成分に対応する残差信号である、請求項49に記載の方法。
前記参照ターゲット色成分の前記参照サンプル値、および前記参照ソース色成分の前記参照サンプル値が、再構成された空間隣接サンプルの、それぞれ第1の色成分および第2の色成分である、請求項49に記載の方法。
前記参照ターゲット色成分の前記参照サンプル値、および前記参照ソース色成分の前記参照サンプル値が、現在のブロックの、それぞれ第1の色成分および第2の色成分に対応する空間隣接サンプル値および時間隣接サンプル値を含む、請求項49に記載の方法。
前記参照ターゲット色成分および前記参照ソース色成分が、現在のブロックの空間隣接サンプルおよび時間隣接サンプルを含む、複数のサンプルから選択され、前記選択されるサンプルが、現在ブロックまたは隣接ブロックに関連付けられた統計量の関数として選択される、請求項49に記載の方法。
前記線形モデルの1つまたは複数のパラメータを決定するステップをさらに含み、前記線形モデルの1つまたは複数のパラメータを決定するステップが、
予測誤差を、参照ターゲット色成分のダウンサンプリングまたはサブサンプリングされた参照サンプル値と、参照ソース色成分のダウンサンプリングまたはサブサンプリングされた参照サンプル値との関数として決定するステップと、
前記予測誤差を最小化する、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択するステップと
を含む、請求項43に記載の方法。
前記参照ターゲット色成分および前記参照ソース色成分が、現在のブロックの空間隣接サンプルおよび時間隣接サンプルを含む、複数のサンプルから選択され、ダウンサンプリングが、ダウンサンプリング比によって定義され、時間隣接サンプルのために使用される前記ダウンサンプリング比が、空間隣接サンプルのために使用される前記ダウンサンプリング比とは異なる、請求項65に記載の方法。
前記参照ターゲット色成分および前記参照ソース色成分が、現在のブロックの空間隣接サンプルおよび時間隣接サンプルを含む、複数のサンプルから選択され、サブサンプリングが、サブサンプリング比によって定義され、時間隣接サンプルのために使用される前記サブサンプリング比が、空間隣接サンプルのために使用される前記サブサンプリング比とは異なる、請求項65に記載の方法。
ビデオデータを復号するためのデバイスであって、
前記ビデオデータを記憶するように構成されたメモリと、
1つまたは複数のプロセッサとを備え、前記1つまたは複数のプロセッサが、
前記ビデオデータの現在ブロックのソース色成分の残差信号に基づいて、前記現在ブロックのターゲット色成分の予測残差信号を決定するために線形モデルを使用することであって、前記線形モデルが1つまたは複数のパラメータに基づく、ことと、
前記ターゲット色成分の残差信号を、前記ターゲット色成分の復号された残りの残差信号と、前記ターゲット色成分の前記予測残差信号との関数として決定することと、
前記ターゲット色成分の前記残差信号に基づいて、前記現在ブロックのサンプルを再構成することと
を行うように構成される、デバイス。
前記1つまたは複数のプロセッサが、前記線形モデルの1つまたは複数のパラメータを決定することを行うように構成され、前記線形モデルの1つまたは複数のパラメータを決定することが、
予測誤差を、参照ターゲット色成分の参照サンプル値と、参照ソース色成分の参照サンプル値との関数として決定すること、および
前記予測誤差を最小化する、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択すること
を含む、請求項68に記載のデバイス。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択することが、E(α,β)を最小化する重み付け係数αとオフセットβとを選択することを含み、ただし、

であり、ただし、y_iが、前記参照ターゲット色成分の参照サンプル値であり、x_iが、前記参照ソース色成分の参照サンプル値である、請求項69に記載のデバイス。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択することが、E(α)を最小化する重み付け係数αを選択することを含み、ただし、

であり、ただし、y_iが、前記参照ターゲット色成分の参照サンプル値であり、x_iが、前記参照ソース色成分の参照サンプル値である、請求項69に記載のデバイス。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択することが、E(β)を最小化するオフセットβを選択することを含み、ただし、

であり、ただし、y_iが、前記参照ターゲット色成分の参照サンプル値であり、x_iが、前記参照ソース色成分の参照サンプル値である、請求項69に記載のデバイス。
前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択することが、E(α,β)を最小化する重み付け係数αとオフセットβとを導出することを含み、ただし、

であり、ただし、α_defaultが、αのデフォルト値であり、y_iが、前記参照ターゲット色成分の参照サンプル値であり、x_iが、前記参照ソース色成分の参照サンプル値である、請求項69に記載のデバイス。
ビデオデータを復号するためのデバイスであって、
前記ビデオデータの現在ブロックのソース色成分の残差信号に基づいて、前記現在ブロックのターゲット色成分の予測残差信号を決定するために線形モデルを使用するための手段であって、前記線形モデルが1つまたは複数のパラメータに基づく、手段と、
前記ターゲット色成分の残差信号を、前記ターゲット色成分の復号された残りの残差信号と、前記ターゲット色成分の前記予測残差信号とに基づいて決定するための手段と、
前記ターゲット色成分の前記残差信号に基づいて、前記現在ブロックのサンプルを再構成するための手段と
を備えるデバイス。
前記線形モデルの1つまたは複数のパラメータを決定するための手段をさらに含み、前記線形モデルの1つまたは複数のパラメータを決定することが、
予測誤差を、参照ターゲット色成分の参照サンプル値と、参照ソース色成分の参照サンプル値との関数として決定すること、および
前記予測誤差を最小化する、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択すること
を含む、請求項74に記載のデバイス。
命令を記憶したコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、実行されると、ビデオデータを復号するためのデバイスの1つまたは複数のプロセッサに、
前記ビデオデータの現在ブロックのソース色成分の残差信号に基づいて、前記現在ブロックのターゲット色成分の予測残差信号を決定するために線形モデルを使用することであって、前記線形モデルが1つまたは複数のパラメータに基づく、ことと、
前記ターゲット色成分の残差信号を、前記ターゲット色成分の復号された残りの残差信号と、前記ターゲット色成分の前記予測残差信号とに基づいて決定することと、
前記ターゲット色成分の前記残差信号に基づいて、前記現在ブロックのサンプルを再構成することと
を行わせる、コンピュータ可読記憶媒体。
実行されると前記1つまたは複数のプロセッサに前記線形モデルの1つまたは複数のパラメータを決定することを行わせる命令が、前記1つまたは複数のプロセッサに、
予測誤差を、参照ターゲット色成分の参照サンプル値と、参照ソース色成分の参照サンプル値との関数として決定すること、および
前記予測誤差を最小化する、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択することを含み、前記線形モデルの前記1つまたは複数のパラメータの値を選択することが、E(α,β)を最小化する重み付け係数αとオフセットβとを選択することを含み、ただし、

であり、ただし、y_iが、前記参照ターゲット色成分の参照サンプル値であり、x_iが、前記参照ソース色成分の参照サンプル値である、請求項76に記載のコンピュータ可読記憶媒体。