JP2022500890A - ビデオ画像成分の予測方法、装置及びコンピュータ記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
ビデオ画像成分の予測方法、装置及びコンピュータ記憶媒体であって、前記方法は、現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値に基づいて、少なくとも１つの閾値を取得すること（Ｓ６０１）と、前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいてグループ化を行い、少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値を得ること（Ｓ６０２）と、前記少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値に基づいて、少なくとも２つの演算モデルを構築すること（Ｓ６０３）と、前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択すること（Ｓ６０４）と、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルに基づいて、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点の第２画像成分予測値を取得すること（Ｓ６０５）と、を含む。
Description
本願の実施例は、ビデオ符号化復号化技術分野に関し、特に、ビデオ画像成分の予測方法、装置及びコンピュータ記憶媒体に関する。
ビデオ表示品質に求められる要件の向上に伴い、高精細度及び超高精細度ビデオなどの新たなビデオアプリケーション形態は、機運に応じて生まれた。このような高解像度高品質ビデオの鑑賞アプリケーションがますます広がっているのに伴い、ビデオ圧縮技術に求められる要件もますます高まっている。Ｈ．２６５／高効率ビデオ符号化（Ｈｉｇｈ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ Ｖｉｄｅｏ Ｃｏｄｉｎｇ：ＨＥＶＣ）は、現在最新の世界的ビデオ圧縮規格であり、Ｈ．２６５／ ＨＥＶＣの圧縮性能は、前世代のビデオ符号化規格Ｈ．２６４／アドバンスドビデオ符号化（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｖｉｄｅｏ Ｃｏｄｉｎｇ：ＡＶＣ）よりも約５０％向上したが、超高精細度、仮想現実（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ：ＶＲ）などの新たなビデオアプリケーションのようなビデオアプリケーションの迅速な成長の需要を満たすことができない。
ＩＴＵ−Ｔのビデオ符号化エキスパートグループ及びＩＳＯ／ＩＥＣのモーションピクチャエキスパートグループは、２０１５年に、ビデオ共同探索チーム（Ｊｏｉｎｔ Ｖｉｄｅｏ Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ Ｔｅａｍ：ＪＶＥＴ）を設立して次世代のビデオ符号化規格の策定に着手した。共同探索試験モデル（Ｊｏｉｎｔ Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ Ｔｅｓｔ Ｍｏｄｅｌ：ＪＥＭ）は、汎用基準ソフトウェアプラットフォームである。様々な符号化ツールは、該プラットフォームに基づいて検証を行う。２０１８年４月、ＪＶＥＴは、次世代のビデオ符号化規格を多機能ビデオ符号化（Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｖｉｄｅｏ Ｃｏｄｉｎｇ：ＶＶＣ）と正式に命名した。それに対応する試験モデルは、ＶＴＭである。ＪＥＭ及びＶＴＭ基準ソフトウェアにおいて、線形モデルに基づいた予測方法が集積されている。色度成分は、線形モデルにより、輝度成分から予測値を得ることができる。しかしながら、従来技術において、線形モデルのモデルパラメータを算出する時、隣接基準輝度値及び隣接基準色度値のみを考慮したため、算出された線形モデルに偏差があり、線形モデルを利用して得られた色度予測値の正確度が低くなる。
上記技術的課題を解決するために、本願の実施例は、ビデオ画像成分の予測正確度を向上させ、符号化レートを節約することができるビデオ画像成分の予測方法、装置及びコンピュータ記憶媒体を提供することが望ましい。
本願の実施例の技術的解決手段は、以下のように実現される。
第１態様によれば、本願の実施例は、ビデオ画像成分の予測方法を提供する。前記方法は、
現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値に基づいて、少なくとも１つの閾値を取得することと、
前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいてグループ化を行い、少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値を得ることと、
前記少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値に基づいて、少なくとも２つの演算モデルを構築することと、
前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択することと、
前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルに基づいて、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点の第２画像成分予測値を取得することと、を含む。
現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値に基づいて、少なくとも１つの閾値を取得することと、
前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいてグループ化を行い、少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値を得ることと、
前記少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値に基づいて、少なくとも２つの演算モデルを構築することと、
前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択することと、
前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルに基づいて、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点の第２画像成分予測値を取得することと、を含む。
第２態様によれば、本願の実施例は、ビデオ画像成分の予測装置を提供する。前記ビデオ画像成分の予測装置は、ネットワークインタフェースと、メモリと、プロセッサと、を備え、
前記ネットワークインタフェースは、他の外部ネットワーク要素との情報送受信過程において、信号を送受信するように構成され、
前記メモリは、前記プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを記憶するように構成され、
前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行して、第１態様に記載の方法を実行するように構成される。
前記ネットワークインタフェースは、他の外部ネットワーク要素との情報送受信過程において、信号を送受信するように構成され、
前記メモリは、前記プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを記憶するように構成され、
前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行して、第１態様に記載の方法を実行するように構成される。
第３態様によれば、本願の実施例は、コンピュータ可読記憶媒体を提供する。前記コンピュータ可読記憶媒体に、少なくとも１つのプロセッサに第１態様に記載の方法を実行させるための、ビデオ画像成分の予測プログラムが記憶されている。
本願の実施例は、ビデオ画像成分の予測方法、装置及びコンピュータ記憶媒体を提供する。現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値に基づいて、少なくとも１つの閾値を取得し、前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいてグループ化を行い、少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値を得て、前記少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値に基づいて、少なくとも２つの演算モデルを構築し、前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択し、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルに基づいて、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点の第２画像成分予測値を取得する。これにより、ビデオ画像成分の予測正確度を向上させ、更に、符号化レートを節約する。
本願の実施例の特徴及び技術的要旨をより詳しく理解するために、以下、図面を参照しながら、本願の実施例の実現を詳しく説明する。添付した図面は、参照のためのものに過ぎず、本願の実施例を限定するものではない。
ビデオ画像において、一般的には、第１画像成分、第２画像成分及び第３画像成分で符号化ブロックを表す。ここで、該３つの画像成分は、１つの輝度成分及び２つの色度成分を含む。輝度成分は一般的には、記号Ｙで表され、色度成分は一般的には、記号Ｃｂ、Ｃｒで表される。ここで、Ｃｂは、青色色度成分を表し、Ｃｒは、赤色色度成分を表す。本願の実施例において、第１画像成分は、輝度成分Ｙであってもよく、第２画像成分は、青色色度成分Ｃｂであってもよく、第３画像成分は、赤色色度成分Ｃｒであってもよいが、本願の実施例は、これを具体的に限定するものではない。現在、一般的に用いられるサンプリングフォーマットは、ＹＣｂＣｒフォーマットである。ＹＣｂＣｒフォーマットは、図１Ａから図１Ｃに示したものを含む。ここで、図面におけるバツ印は、第１画像成分サンプリング点を表し、丸印は、第２画像成分又は第３画像成分サンプリング点を表す。ＹＣｂＣｒフォーマットは、以下を含む。
４：４：４フォーマットは、図１Ａに示すように、第２画像成分又は第３画像成分がサブサンプリングされていないことを表す。
４：２：２フォーマットは、図１Ｂに示すように、第１画像成分に対して第２画像成分又は第３画像成分が２：１で水平サンプリングされており、垂直サブサンプリングされていないことを表す。２つ毎の第２画像成分サンプリング点又は第３画像成分サンプリング点について、各走査ラインは、いずれも４つのＹサンプリング点を含む。
４：２：０フォーマットは、図１Ｃに示すように、第１画像成分に対して第２画像成分又は第３画像成分が２：１で水平サブサンプリング及び垂直サブサンプリングされることを表す。
ビデオ画像がＹＣｂＣｒ４：２：０フォーマットを用いる場合、ビデオ画像の第１画像成分が、サイズ２Ｎ×２Ｎの符号化ブロックであれば、対応する第２画像成分又は第３画像成分は、サイズＮ×Ｎの符号化ブロックである。ここで、Ｎは、符号化ブロックの辺長である。本願の実施例において、以下、４：２：０フォーマットを例として説明するが、本願の実施例の技術的解決手段は同様に他のサンプリングフォーマットに適用可能である。
次世代ビデオ符号化規格Ｈ．２６６において、符号化性能及び符号化効率を更に向上させるために、成分間予測（Ｃｒｏｓｓ−ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：ＣＣＰ）に対して拡張改良を行って、成分間演算モデル予測（Ｃｒｏｓｓ−ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｌｉｎｅａｒ Ｍｏｄｅｌ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：ＣＣＬＭ）を提出した。Ｈ．２６６において、ＣＣＬＭは、第１画像成分から第２画像成分、第１画像成分から第３画像成分及び第２画像成分と第３画像成分との予測を実現した。以下、第１画像成分から第２画像成分の予測を例として説明するが、本願の実施例の技術的解決手段は同様に他の画像成分の予測に適用可能である。
第１画像成分と第２画像成分との間の冗長性を減少させるために、ＣＣＬＭ演算モデルを用いる予測モードにおいて、第２画像成分は、同一の符号化ブロックの第１画像成分再構成値に基づいて予測される。例えば、式（１）に示す演算モデルを用いる。
従来のＭＭＬＭ予測モードにおいて、現在、第１画像成分隣接基準値の平均値を第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値並びに第１画像成分再構成値の分類根拠として利用している。しかしながら、本願の実施例において、現在符号化ブロックの第２画像成分予測値が現在符号化ブロックの第１画像成分再構成値により予測されたものであることを考慮すると、ビデオ画像成分の予測正確度を向上させるために、以下、図面を参照しながら、本願の各実施例を詳しく説明する。
実施例１
図４は、ビデオ符号化システムの構造例を示すブロック図である。図５は、ビデオ復号化システムの構造例を示すブロック図である。図４に示すように、該ビデオ符号化システム４００は、変換と量子化４０１、フレーム内（ｉｎｔｒａ−ｆｒａｍｅ）推定４０２、フレーム内予測４０３、運動補償４０４、運動推定４０５、逆変換と逆量子化４０６、フィルタ制御分析４０７、デブロッキングフィルタリング及びサンプル適応オフセット（Ｓａｍｐｌｅ Ａｄａｐｔｉｖｅ ０ｆｆｓｅｔ：ＳＡＯ）フィルタリング４０８、ヘッダ情報符号化及びコンテキストベースの適応型バイナリ算術符号化（Ｃｏｎｔｅｘｔ−ｂａｓｅｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｂｉｎａｒｙ Ａｒｉｔｈｍａｔｉｃ Ｃｏｄｉｎｇ：ＣＡＢＡＣ）４０９及び復号済み画像バッファ４１０等の部材を備える。図５に示すように、該ビデオ復号化システム５００は、ヘッダ情報復号及びＣＡＢＡＣ復号５０１、逆変換と逆量子化５０２、フレーム内予測５０３、運動補償５０４、デブロッキングフィルタリング及びＳＡＯフィルタリング５０５及び復号済み画像バッファ５０６等の部材を備える。ビデオ画像を、ビデオ符号化システム４００における変換と量子化４０１、フレーム内推定４０２、フレーム内予測４０３、運動補償４０４、運動推定４０５、デブロッキングフィルタリング及びＳＡＯフィルタリング４０８及びヘッダ情報符号化及びＣＡＢＡＣ４０９等により処理した後、該ビデオ画像のコードストリームを出力する。該コードストリームをビデオ復号化システム５００に入力し、ビデオ復号化システム５００におけるヘッダ情報復号及ＣＡＢＡＣ復号５０１、逆変換と逆量子化５０２、フレーム内予測５０３及び運動補償５０４等により処理し、最終的に元のビデオ画像を復元する。本願の実施例は、主に、図４に示すようなフレーム内予測４０３及び図５に示すようにフレーム内予測５０３に適用される。つまり、本願の実施例は、符号化システム及び復号システムに同時に適用可能である。本願の実施例は、これを具体的に限定するものではない。
図４は、ビデオ符号化システムの構造例を示すブロック図である。図５は、ビデオ復号化システムの構造例を示すブロック図である。図４に示すように、該ビデオ符号化システム４００は、変換と量子化４０１、フレーム内（ｉｎｔｒａ−ｆｒａｍｅ）推定４０２、フレーム内予測４０３、運動補償４０４、運動推定４０５、逆変換と逆量子化４０６、フィルタ制御分析４０７、デブロッキングフィルタリング及びサンプル適応オフセット（Ｓａｍｐｌｅ Ａｄａｐｔｉｖｅ ０ｆｆｓｅｔ：ＳＡＯ）フィルタリング４０８、ヘッダ情報符号化及びコンテキストベースの適応型バイナリ算術符号化（Ｃｏｎｔｅｘｔ−ｂａｓｅｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｂｉｎａｒｙ Ａｒｉｔｈｍａｔｉｃ Ｃｏｄｉｎｇ：ＣＡＢＡＣ）４０９及び復号済み画像バッファ４１０等の部材を備える。図５に示すように、該ビデオ復号化システム５００は、ヘッダ情報復号及びＣＡＢＡＣ復号５０１、逆変換と逆量子化５０２、フレーム内予測５０３、運動補償５０４、デブロッキングフィルタリング及びＳＡＯフィルタリング５０５及び復号済み画像バッファ５０６等の部材を備える。ビデオ画像を、ビデオ符号化システム４００における変換と量子化４０１、フレーム内推定４０２、フレーム内予測４０３、運動補償４０４、運動推定４０５、デブロッキングフィルタリング及びＳＡＯフィルタリング４０８及びヘッダ情報符号化及びＣＡＢＡＣ４０９等により処理した後、該ビデオ画像のコードストリームを出力する。該コードストリームをビデオ復号化システム５００に入力し、ビデオ復号化システム５００におけるヘッダ情報復号及ＣＡＢＡＣ復号５０１、逆変換と逆量子化５０２、フレーム内予測５０３及び運動補償５０４等により処理し、最終的に元のビデオ画像を復元する。本願の実施例は、主に、図４に示すようなフレーム内予測４０３及び図５に示すようにフレーム内予測５０３に適用される。つまり、本願の実施例は、符号化システム及び復号システムに同時に適用可能である。本願の実施例は、これを具体的に限定するものではない。
また、該方法がビデオ符号化システム（または「エンコーダ」と呼ばれる）に適用されるときに、「現在符号化ブロック」は、フレーム内予測のコーディングされるべき現在ブロックを指す。該方法がビデオ復号化システム（または「デコーダ」と呼ばれる）に適用されるときに、「現在符号化ブロック」は、フレーム内予測のデコードされるべき現在ブロックを指す。
上記図４又は図５に示す適用シーンの例によれば、本願の実施例によるビデオ画像成分の予測方法を示すフローチャートである図６を参照すると、前記方法は、以下を含んでもよい。
Ｓ６０１において、現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値に基づいて、少なくとも１つの閾値を取得する。
Ｓ６０２において、前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいてグループ化を行い、少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値を得る。
Ｓ６０３において、前記少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値に基づいて、少なくとも２つの演算モデルを構築する。
Ｓ６０４において、前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択する。
Ｓ６０５において、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルに基づいて、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点の第２画像成分予測値を取得する。
図６に示す技術的解決手段によれば、現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値に基づいて、少なくとも１つの閾値を取得し、前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいてグループ化を行い、少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値を得て、前記少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値に基づいて、少なくとも２つの演算モデルを構築し、前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択し、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルに基づいて、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点の第２画像成分予測値を取得する。これにより、ビデオ画像成分の予測正確度を向上させ、更に、符号化レートを節約する。
図６に示す技術的解決手段によれば、考えられる実現形態において、現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値に基づいて、少なくとも１つの閾値を取得する前に、前記方法は、
前記現在符号化ブロックに対して第１画像成分の隣接基準値のサンプリングを行い、前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値を取得することと、
前記現在符号化ブロックに対して第２画像成分の隣接基準値のサンプリングを行い、前記現在符号化ブロックの第２画像成分隣接基準値を取得することと、
前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点に対して第１画像成分の再構成サンプリングを行い、前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値を取得することと、を更に含む。
前記現在符号化ブロックに対して第１画像成分の隣接基準値のサンプリングを行い、前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値を取得することと、
前記現在符号化ブロックに対して第２画像成分の隣接基準値のサンプリングを行い、前記現在符号化ブロックの第２画像成分隣接基準値を取得することと、
前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点に対して第１画像成分の再構成サンプリングを行い、前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値を取得することと、を更に含む。
閾値は、現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値の分類根拠であると共に、現在符号化ブロックの第１画像成分再構成値の分類根拠であることに留意されたい。ここで、閾値は、複数の演算モデルを構築するための根拠とした設定値である。閾値の大きさは、現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値に関わる。具体的には、現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値の平均値を演算することで得られてもよく、現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値の中間値を演算することで得られてもよい。本願の実施例は、これを具体的に限定するものではない。
図６に示す技術的解決手段によれば、考えられる実現形態において、前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択することは、
前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいてグループ化を行い、少なくとも二つ組の前記第１画像成分再構成値集合、及び前記少なくとも二つ組の第１画像成分再構成値集合と前記少なくとも２つの演算モデルとの対応関係を得ることと、
前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点の第１画像成分再構成値の属する第１画像成分再構成値集合及び前記少なくとも二つ組の第１画像成分再構成値集合と前記少なくとも２つの演算モデルとの対応関係に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択することと、を含む。
前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいてグループ化を行い、少なくとも二つ組の前記第１画像成分再構成値集合、及び前記少なくとも二つ組の第１画像成分再構成値集合と前記少なくとも２つの演算モデルとの対応関係を得ることと、
前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点の第１画像成分再構成値の属する第１画像成分再構成値集合及び前記少なくとも二つ組の第１画像成分再構成値集合と前記少なくとも２つの演算モデルとの対応関係に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択することと、を含む。
現在符号化ブロックの第１画像成分再構成値と第１画像成分隣接基準値との類似度を考慮して、演算モデルを構築する前に、現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値に基づいて選別を行うこともできることが理解されるべきである。選別を行う場合、現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値と第１画像成分再構成値との差分値に基づいて選別を行うことができ、現在符号化ブロックにおける、第１画像成分隣接基準値の出現回数に基づいて選別を行うこともできる。延いては、現在符号化ブロックの第１画像成分の他の形態に基づいて選別を行うこともできる。本願の実施例は、これを具体的に限定するものではない。以下、現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値と第１画像成分再構成値との差分値を例として、選別を説明する。
図６に示す技術的解決手段によれば、考えられる実現形態において、前記少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値に基づいて、少なくとも２つの演算モデルを構築する前に、前記方法は、
前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値をトラバースし、前記第１画像成分隣接基準値におけるいずれか１つのサンプリング値と前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点に対応する第１画像成分再構成値との差分値を算出し、前記サンプリング値に対応する差分値集合を得ることと、
前記差分値集合の最小値が所定の閾値より大きい場合、前記第１画像成分隣接基準値から前記サンプリング値を削除し、前記第２画像成分隣接基準値から、対応する位置のサンプリング値を削除することと、を更に含む。
前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値をトラバースし、前記第１画像成分隣接基準値におけるいずれか１つのサンプリング値と前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点に対応する第１画像成分再構成値との差分値を算出し、前記サンプリング値に対応する差分値集合を得ることと、
前記差分値集合の最小値が所定の閾値より大きい場合、前記第１画像成分隣接基準値から前記サンプリング値を削除し、前記第２画像成分隣接基準値から、対応する位置のサンプリング値を削除することと、を更に含む。
演算モデルを得る前に、現在符号化ブロックの第１画像成分再構成値と第１画像成分隣接基準値との類似度を考慮してもよい。つまり、第１画像成分隣接基準値と第１画像成分再構成値との差分値に基づいて第１画像成分隣接基準値を選別する。例えば、まず、閾値を設定する。続いて、現在符号化ブロックの全ての第１画像成分隣接基準値をトラバースし、前記第１画像成分隣接基準値におけるいずれか１つのサンプリング値と現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の各第１画像成分再構成値との差を求める。第１画像成分隣接基準値における１つのサンプリング値と現在全ての第１画像成分再構成値との差分値における最小値が所定の閾値より大きい場合、該サンプリング値に対応する位置の隣接点が干渉点であり、演算モデルの正確度に影響を与え、該隣接点を削除する必要があると認められる。後続で、干渉点が削除された第１画像成分隣接基準値及び対応する第２画像成分隣接基準値を演算モデルの訓練サンプルとしてモデルパラメータを算出する。これにより、導出された演算モデルをより正確する。
上記ＭＭＬＭ予測モードにおいて、現在符号化ブロックの第１画像成分から第２画像成分を予測できるのに加えて、第２画像成分から第３画像成分を予測するか又は、第３画像成分から第２画像成分を予測することもできる。ここで、第３画像成分から第２画像成分を予測する方法は、第２画像成分から第３画像成分を予測する方法と類似する。本願の実施例において、以下、第２画像成分から第３画像成分を予測することを例として説明する。
本願の実施例は、ビデオ画像成分の予測方法を提供する。現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値に基づいて、少なくとも１つの閾値を取得し、前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいてグループ化を行い、少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値を得て、前記少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値に基づいて、少なくとも２つの演算モデルを構築し、前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択し、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルに基づいて、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点の第２画像成分予測値を取得する。これにより、ビデオ画像成分の予測正確度を向上させ、更に、符号化レートを節約する。
実施例２
前記実施例と同様な発明構想によれば、本願の実施例によるビデオ画像成分の予測装置９０の構造を示す図９を参照すると、前記ビデオ画像成分の予測装置９０は、第１取得部９０１と、グループ化部９０２と、構築部９０３と、選択部９０４と、第１予測部９０５と、を備え、
前記第１取得部９０１は、現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値に基づいて、少なくとも１つの閾値を取得するように構成され、
前記グループ化部９０２は、前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいてグループ化を行い、少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値を得るように構成され、
前記構築部９０３は、前記少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値に基づいて、少なくとも２つの演算モデルを構築するように構成され、
前記選択部９０４は、前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択するように構成され、
前記第１予測部９０５は、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルに基づいて、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点の第２画像成分予測値を取得するように構成される。
前記実施例と同様な発明構想によれば、本願の実施例によるビデオ画像成分の予測装置９０の構造を示す図９を参照すると、前記ビデオ画像成分の予測装置９０は、第１取得部９０１と、グループ化部９０２と、構築部９０３と、選択部９０４と、第１予測部９０５と、を備え、
前記第１取得部９０１は、現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値に基づいて、少なくとも１つの閾値を取得するように構成され、
前記グループ化部９０２は、前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいてグループ化を行い、少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値を得るように構成され、
前記構築部９０３は、前記少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値に基づいて、少なくとも２つの演算モデルを構築するように構成され、
前記選択部９０４は、前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択するように構成され、
前記第１予測部９０５は、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルに基づいて、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点の第２画像成分予測値を取得するように構成される。
上記技術的解決手段において、図１０を参照すると、前記ビデオ画像成分の予測装置９０は、
前記現在符号化ブロックに対して第１画像成分の隣接基準値のサンプリングを行い、前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値を取得し、
前記現在符号化ブロックに対して第２画像成分の隣接基準値のサンプリングを行い、前記現在符号化ブロックの第２画像成分隣接基準値を取得し、
前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点に対して第１画像成分の再構成サンプリングを行い、前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値を取得するように構成される第２取得部９０６を更に備える。
前記現在符号化ブロックに対して第１画像成分の隣接基準値のサンプリングを行い、前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値を取得し、
前記現在符号化ブロックに対して第２画像成分の隣接基準値のサンプリングを行い、前記現在符号化ブロックの第２画像成分隣接基準値を取得し、
前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点に対して第１画像成分の再構成サンプリングを行い、前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値を取得するように構成される第２取得部９０６を更に備える。
上記技術的解決手段において、前記選択部９０４は具体的には、
前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいてグループ化を行い、少なくとも二つ組の前記第１画像成分再構成値集合、及び前記少なくとも二つ組の第１画像成分再構成値集合と前記少なくとも２つの演算モデルとの対応関係を得て
前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点の第１画像成分再構成値の属する第１画像成分再構成値集合及び前記少なくとも二つ組の第１画像成分再構成値集合と前記少なくとも２つの演算モデルとの対応関係に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択するように構成される。
前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいてグループ化を行い、少なくとも二つ組の前記第１画像成分再構成値集合、及び前記少なくとも二つ組の第１画像成分再構成値集合と前記少なくとも２つの演算モデルとの対応関係を得て
前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点の第１画像成分再構成値の属する第１画像成分再構成値集合及び前記少なくとも二つ組の第１画像成分再構成値集合と前記少なくとも２つの演算モデルとの対応関係に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択するように構成される。
上記技術的解決手段において、図１２を参照すると、前記ビデオ画像成分の予測装置９０は、
前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値をトラバースし、前記第１画像成分隣接基準値におけるいずれか１つのサンプリング値と前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点に対応する第１画像成分再構成値との差分値を算出し、前記サンプリング値に対応する差分値集合を得て、
前記差分値集合の最小値が所定の閾値より大きい場合、前記第１画像成分隣接基準値から前記サンプリング値を削除し、前記第２画像成分隣接基準値から、対応する位置のサンプリング値を削除するように構成される削除部９０８を更に備える。
前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値をトラバースし、前記第１画像成分隣接基準値におけるいずれか１つのサンプリング値と前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点に対応する第１画像成分再構成値との差分値を算出し、前記サンプリング値に対応する差分値集合を得て、
前記差分値集合の最小値が所定の閾値より大きい場合、前記第１画像成分隣接基準値から前記サンプリング値を削除し、前記第２画像成分隣接基準値から、対応する位置のサンプリング値を削除するように構成される削除部９０８を更に備える。
本願の実施例において、「部」は、一部の回路、一部のプロセッサ、一部のプログラム又はソフトウェア等であってもよく、勿論、ユニットであってもよく、モジュール又は非モジュール化のものであってもよいことが理解されるべきである。
なお、本願の各実施例における各構成部は一つの処理ユニットに集積されてもよいし、各ユニットが物理的に別個のものとして存在してもよいし、２つ以上のユニットが一つのユニットに集積されてもよい。上記集積したユニットは、ハードウェアの形態で実現してもよく、ソフトウェア機能モジュールの形態で実現してもよい。
又は、本発明の上記集積したユニットはソフトウェア機能ユニットの形で実現され、かつ独立した製品として販売または使用されるとき、コンピュータにより読み取り可能な記憶媒体内に記憶されてもよい。このような理解のもと、本発明の技術的解決手段は、本質的に、又は、従来技術に対して貢献をもたらした部分又は該技術的解決手段の一部は、ソフトウェア製品の形式で具現することができ、このようなコンピュータソフトウェア製品は、記憶媒体に記憶しても良く、また、コンピュータ設備（パソコン、サーバ、又はネットワーク装置など）又はｐｒｏｃｅｓｓｏｒ（プロセッサ）に、本実施例に記載の方法の全部又は一部のステップを実行させるための若干の命令を含む。前記の記憶媒体は、ＵＳＢメモリ、リムーバブルハードディスク、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスク又は光ディスクなどの、プログラムコードを記憶できる種々の媒体を含む。
従って、本実施例は、コンピュータ記憶媒体を提供する。該コンピュータ記憶媒体に、ビデオ画像成分の予測プログラムが記憶されており、前記ビデオ画像成分の予測プログラムが少なくとも１つのプロセッサにより実行される時、上記実施例１に記載の方法の工程を実現させる。
上記ビデオ画像成分の予測装置９０の構造及びコンピュータ記憶媒体によれば、本願の実施例によるビデオ画像成分の予測装置９０の具体的なハードウェア構造を示す概略図である図１４に示すように、ネットワークインタフェース１４０１と、メモリ１４０２と、プロセッサ１４０３と、を備え、各ユニットは、バスシステム１４０４を介して結合される。バスシステム１４０４は、これらのユニットの間の接続と通信を実現するためのものであることが理解されるべきである。バスシステム１４０４は、データバスに加えて、電源バス、制御バス及び状態信号バスを更に備える。明確に説明するために、図１４において、様々なバスをバスシステム１４０４と記す。ここで、ネットワークインタフェース１４０１は、他の外部ネットワーク要素との情報送受信過程において、信号を送受信するように構成され、
メモリ１４０２は、プロセッサ１４０３で実行可能なコンピュータプログラムを記憶するように構成され、
プロセッサ１４０３は、前記コンピュータプログラムを実行する時、
現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値に基づいて、少なくとも１つの閾値を取得することと、
前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいてグループ化を行い、少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値を得ることと、
前記少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値に基づいて、少なくとも２つの演算モデルを構築することと、
前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択することと、
前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルに基づいて、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点の第２画像成分予測値を取得することと、を実行するように構成される。
メモリ１４０２は、プロセッサ１４０３で実行可能なコンピュータプログラムを記憶するように構成され、
プロセッサ１４０３は、前記コンピュータプログラムを実行する時、
現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値に基づいて、少なくとも１つの閾値を取得することと、
前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいてグループ化を行い、少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値を得ることと、
前記少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値に基づいて、少なくとも２つの演算モデルを構築することと、
前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択することと、
前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルに基づいて、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点の第２画像成分予測値を取得することと、を実行するように構成される。
理解すべき点として、メモリは、揮発性メモリ又は不揮発性メモリであってもよいし、揮発性メモリと不揮発性メモリの両方であってもよい。ここで、不揮発性メモリは、読み出し専用メモリ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＯＭ）、プログラマブル読み出し専用メモリ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ：ＰＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（Ｅｒａｓａｂｌｅ ＰＲＯＭ：ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ＥＰＲＯＭ：ＥＥＰＲＯＭ）又はフラッシュメモリであってもよい。揮発性メモリは、外部キャッシュとして用いられるランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＡＭ）であってもよい。非限定的な例証として、ＲＡＭは、スタティックランダムアクセスメモリ（Ｓｔａｔｉｃ ＲＡＭ：ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（Ｄｙｎａｍｉｃ ＲＡＭ：ＤＲＡＭ）、同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ＤＲＡＭ：ＳＤＲＡＭ）、ダブルデータレート同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（Ｄｏｕｂｌｅ Ｄａｔａ Ｒａｔｅ ＳＤＲＡＭ：ＤＤＲＳＤＲＡＭ）、エンハンスト同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ ＳＤＲＡＭ：ＥＳＤＲＡＭ）、同期リンクダイナミックランダムアクセスメモリ（Ｓｙｎｃｈｌｉｎｋ ＤＲＡＭ：ＳＬＤＲＡＭ）及びダイレクトラムバスランダムアクセスメモリ（Ｄｉｒｅｃｔ Ｒａｍｂｕｓ ＲＡＭ：ＤＲＲＡＭ）などの多数の形態で使用可能である。本明細書に記載のシステム及び方法におけるメモリは、これら及び任意の他の適切な形態のメモリを含むが、これらに限定されない。
プロセッサ１４０３は、信号処理能力を持つ集積回路チップであってもよい。実現プロセスにおいて、上記方法の実施例における各ステップは、プロセッサにおけるハードウェアの集積論理回路又はソフトウェアの形の命令により完成することができることが理解されるべきである。上記プロセッサは、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ：ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｒｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、現場でプログラム可能なゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ）又は他のプログラマブルロジックデバイス、ディスクリートゲート又はトランジスタロジックデバイス、ディスクリートハードウェアコンポーネントであってもよい。本願の実施例に開示されている各方法、ステップ及び論理ブロック図を実現又は実行することができる。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであってもよいし、該プロセッサは如何なる従来のプロセッサ等であってもよい。本願の実施例に開示されている方法のステップを結合して、ハードウェア解読プロセッサによって完成し、又は解読プロセッサ内のハードウェアとソフトウェアモジュールとの組み合わせで実行して完成するように示す。ソフトウェアモジュールは、ランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ、プログラマブル読み取り専用メモリ又は電気的消去プログラム可能なメモリ、レジスタ等の本分野の従来の記憶媒体内に存在してもよい。該記憶媒体はメモリ１４０２内に位置し、プロセッサ１４０３はメモリ１４０２中の情報を読み取り、そのハードウェアと共に上記方法のプロセスを完了する。
本明細書に記載のこれらの実施例は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード又はその組み合わせにより実現されることは、理解されるべきである。ハードウェアによる実現において、処理ユニットは、１つ又は複数の特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｒｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ：ＤＳＰ）、デジタル信号処理装置（ＤＳＰ Ｄｅｖｉｃｅ：ＤＳＰＤ）、プログラマブルロジックデバイス（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＰＬＤ）、現場でプログラム可能なゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ）、汎用プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、本出願に記載の機能を実行するための他の電子ユニット又はその組み合わせにより実現される。
ソフトウェアによる実現において、本明細書に記載の機能のモジュール（例えば、プロセス、関数など）を実行することで本明細書に記載の技術を実現させることができる。ソフトウェアコードはメモリに記憶され、プロセッサにより実行される。メモリは、プロセッサ内又はプロセッサの外部で実現される。
任意選択的に、もう１つの実施例として、プロセッサ１４０３は更に、前記コンピュータプログラムを実行する時、上記実施例１に記載のビデオ画像成分予測方法の工程を実行するように構成される。
本明細書において、用語「含む」、「備える」、またはそれらの他のいずれかの変形は、非排他的包含を包括するように意図される。従って、一連の要素を含むプロセス、方法、品目又は装置は、これらの要素を含むだけでなく、明確に列挙されていない他の要素も含み、又は、このようなプロセス、方法、品目又は装置に固有の要素も含む。更なる限定が存在しない場合、“・・・を含む”なる文章によって規定される要素は、該要素を有するプロセス、方法、品目又は装置内に、同じ要素が更に存在することを排除しない。
上記本願の実施例の番号は説明するためのものに過ぎず、実施例の優劣を表すものではない。
上記実施形態の記載により、当業者であれば、上記実施例の方法が、ソフトウェアと必須な汎用ハードウェアプラットフォームとの組み合わせにより実現してもよく、ハードウェアにより実現してもよいが、前者がより好適な実施形態であることを理解すべきである。このような理解のもと、本発明の技術的解決手段は、本質的に、又は、従来技術に対して貢献をもたらした部分又は該技術的解決手段の一部は、ソフトウェア製品の形式で具現することができ、該コンピュータソフトウェア製品は、記憶媒体（例えば、ＲＯＭ／ＲＡＭ、磁気ディスク、光ディスク）に記憶しても良く、また、一台の端末（携帯電話、コンピュータ、サーバ、エアコン又はネットワーク装置等）に、本願の各実施例に記載の方法を実行させるための若干の命令を含む。
以上、図面を参照しながら、本願の実施例を説明するが、本願は、上記具体的な実施形態に限定されず、上記具体的な実施形態は、模式的なものに過ぎず、本願を限定するものではない。当業者は、本願を踏まえて、本願の主旨及び請求項の保護範囲から逸脱することなく、多くの変更を行うことができ、これらは、いずれも本願の保護範囲内に含まれる。
本願の実施例において、現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値に基づいて、少なくとも１つの閾値を取得し、前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいてグループ化を行い、少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値を得て、前記少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値に基づいて、少なくとも２つの演算モデルを構築し、前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択し、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルに基づいて、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点の第２画像成分予測値を取得する。これにより、ビデオ画像成分の予測正確度を向上させ、更に、符号化レートを節約する。
Claims (11)
- 現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値に基づいて、少なくとも１つの閾値を取得することと、
前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいてグループ化を行い、少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値を得ることと、
前記少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値に基づいて、少なくとも２つの演算モデルを構築することと、
前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択することと、
前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルに基づいて、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点の第２画像成分予測値を取得することと、を含む、ビデオ画像成分の予測方法。 - 前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値に基づいて、少なくとも１つの閾値を取得する前に、
前記現在符号化ブロックに対して第１画像成分の隣接基準値のサンプリングを行い、前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値を取得することと、
前記現在符号化ブロックに対して第２画像成分の隣接基準値のサンプリングを行い、前記現在符号化ブロックの第２画像成分隣接基準値を取得することと、
前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点に対して第１画像成分の再構成サンプリングを行い、前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値を取得することと、を更に含むことを特徴とする
請求項１に記載の方法。 -
-
-
-
- 前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択することは、
前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点の第１画像成分再構成値と前記少なくとも１つの閾値との比較結果に基づいてグループ化を行い、少なくとも二つ組の前記第１画像成分再構成値集合、及び前記少なくとも二つ組の第１画像成分再構成値集合と前記少なくとも２つの演算モデルとの対応関係を得ることと、
前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点の第１画像成分再構成値の属する第１画像成分再構成値集合及び前記少なくとも二つ組の第１画像成分再構成値集合と前記少なくとも２つの演算モデルとの対応関係に基づいて、前記少なくとも２つの演算モデルから、前記現在符号化ブロックにおける各サンプリング点に対応する演算モデルを選択することと、を含むことを特徴とする
請求項１に記載の方法。 - 前記少なくとも二つ組の第１画像成分隣接基準値及び第２画像成分隣接基準値に基づいて、少なくとも２つの演算モデルを構築する前に、
前記現在符号化ブロックの第１画像成分隣接基準値をトラバースし、前記第１画像成分隣接基準値におけるいずれか１つのサンプリング値と前記現在符号化ブロックの全てのサンプリング点に対応する第１画像成分再構成値との差分値を算出し、前記サンプリング値に対応する差分値集合を得ることと、
前記差分値集合の最小値が所定の閾値より大きい場合、前記第１画像成分隣接基準値から前記サンプリング値を削除し、前記第２画像成分隣接基準値から、対応する位置のサンプリング値を削除することと、を更に含むことを特徴とする
請求項１から７のうちいずれか一項に記載の方法。 -
- 他の外部ネットワーク要素との情報送受信過程において、信号を送受信するように構成されるネットワークインタフェースと、
プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを記憶するように構成されるメモリと、
前記コンピュータプログラムを実行して、請求項１から９のうちいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されるプロセッサと、を備える、ビデオ画像成分の予測装置。 - 少なくとも１つのプロセッサに請求項１から９のうちいずれか一項に記載の方法を実行させるためのビデオ画像成分の予測プログラムを記憶した、コンピュータ可読記憶媒体。
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