TWI754188B - 用於增加計算交叉分量線性模型參數的穩健性的編碼器、解碼器及方法 - Google Patents

用於增加計算交叉分量線性模型參數的穩健性的編碼器、解碼器及方法 Download PDF

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Abstract

本發明涉及一種解碼器，用於將一圖像的圖像資料基於區塊地解碼，該解碼器被配置成用以將該圖像的一當前區塊解碼，通過：確定在該當前區塊的一鄰近區域中的一第一亮度樣本組及一第二亮度樣本組，該第一亮度樣本組的亮度值小於該第二亮度樣本組的亮度值；通過一第一亮度-色度樣本對及一第二亮度-色度樣本對來擬合具有一線性函數的一直線，其中基於該當前區塊的該鄰近區域中的該第一亮度樣本組與多個第一相應色度樣本來確定該第一亮度-色度樣本對，並且其中基於該當前區塊的該鄰近區域中的該第二亮度樣本組與多個第二相應色度樣本來確定該第二亮度-色度樣本對；以及使用該當前區塊的多個亮度樣本與該線性函數來預測該當前區塊的多個色度樣本。本發明還涉及一對應的編碼器以及用於編碼及解碼的相應方法。

Description

用於增加計算交叉分量線性模型參數的穩健性的編碼器、解碼器及方法
本發明實施例係關於一種用於將一圖像的圖像資料基於區塊地解碼的解碼器及一種用於將一圖像的圖像數據基於區塊地編碼的編碼器，兩者都包含增加計算交叉分量線性模型參數的穩健性的發明特徵。進一步的實施例涉及利用所述發明特徵用於將一圖像的圖像資料基於區塊地解碼與用於將一圖像的圖像數據基於區塊地編碼的相應方法，還涉及一種電腦可讀數位儲存介質，具有儲存在其上的一電腦程式，該電腦程式具有一程式碼，當在一電腦上運行時，該程式碼用於執行用於所述基於區塊地解碼與用於基於區塊地編碼的方法中的至少一個。一些實施例可以屬於線擬合算法的領域，並且特別是屬於交叉分量線性模型(Cross-Component Linear Model, CCLM)預測的領域。
交叉分量線性模型(Cross-Component Linear Model, CCLM)預測是一種編碼工具，其允許在多個信號通道(本文中，為亮度/亮度和色度/色度圖像平面)的編碼中利用統計冗餘。傳統上，CCLM預測參數
Figure 02_image001
和
Figure 02_image003
是通過線性回歸方法所導出的，這些方法嘗試通過直線
Figure 02_image005
來對數據點(本文中，為亮度色-色度樣本對值)[
Figure 02_image007
]進行最小均方(least mean squares, LMS)近似，如第8圖所示。
在圖片及影像編碼的情況下，這種方法可以用來從已經編碼的亮度樣本值
Figure 02_image009
來預測一色度樣本值
Figure 02_image011
，藉此在多個輸入序列(如參考文獻[1]、[2])上實現提高編碼效率。因為基於線性回歸的線擬合算法的計算複雜度非常高，尤其是在圖像編碼中，最近參考文獻[2]提出了一種簡化的線擬合(在下文中稱為JVET-L0191)，並且隨後被納入VVC規範草案(參考文獻[3])。
根據參考文獻[2]，這個建議擬合僅在具有最小亮度值的一個數據點A與具有最大亮度值的一個數據點B之間的線，而不是從所有可獲得的亮度-色度樣本對來確定這個直線。這減少了該算法所需的運算次數（尤其是乘法運算），而將搜索局部亮度的最小值和最大值作為CCLM方法的主要運算。請注意，實際的CCLM預測，其在中型或大型CU(因為它是對CU中的每一個色度樣本來執行)上使用比該模型計算更多的運算。
根據JVET-L0191，這個簡化的CCLM計算節省了大約80行的原始碼，並且在隨機訪問及低延遲B配置中減少了百分之幾的解碼運行時間。不幸的是， 對於UHD內容(A類)，色度的編碼效率的損失高達1%也被報導在參考文獻[2]，這可以歸因於這個簡化的CCLM擬合算法對統計離群值的敏感性增加：與基於亮度-色度點的其餘集合相比，極值（最小值A和最大值B）的強烈變化比基於LMS的CCLM更有可能導致線擬合不准確。實際上，從JVET-L0191截取的圖8中描述了這種情況，其中實線不能很好地擬合數據-即，幾乎所有剩餘的A和B之間的亮度-色度對都位於擬合線之下。
本發明的一目的在於改進用於線性模型參數的計算的穩健性，所述改進的計算統計離群值的敏感性降低，從而減少了色度的編碼效率的損失。
根據本發明，這個目的以  如請求項1所述的一種解碼器、如請求項8所述的一種編碼器、如請求項14所述的用於解碼的一種方法、如請求項15所述的用於編碼的一種方法及如請求項16所述的一種電腦可讀數儲存介質來實現。
一第一實施例涉及一種解碼器，用於將一圖像的圖像資料基於區塊地解碼。這個解碼器配置成用以將該圖像的一當前區塊解碼通過使用一線性函數來預測相對於該當前區塊的多個亮度樣本的該當前區塊的多個色度樣本。該線性函數可以基於一鄰近區域，例如一鄰近區塊，來確定。特別地，該線性函數可以基於該鄰近區域中的亮度-色度樣本對來確定。這樣的一亮度-色度樣本對可以包含一亮度樣本及一相應色度樣本，例如同一位置。更一般地，該亮度-色度樣本對可以包含至少一個亮度樣本及一相應的色度樣本，例如同一位置；降低取樣的色度表示就是這樣的情況，其中只有一個色度樣本可以用於兩個(4:2:2降低取樣)或四個(4:2:0降低取樣)同一位置的亮度樣本。換句話說，為了在色度降低取樣輸入的情況下獲得一亮度-色度樣本對，在形成該亮度-色度樣本對時執行隱性中間亮度降低取樣，因此為了簡單起見，該產出的對包含正好一個(隱性地降低取樣的)亮度樣本及一個相應(隱性地降低取樣的)色度樣本，例如同一位置，參見參考文獻[1]。為了在該鄰近區域中獲得一亮度-色度樣本對，該解碼器配置成用以確定在該當前區塊的該鄰近區域中的一第一亮度樣本組及一第二亮度樣本組。該第一亮度樣本組及該第二亮度樣本組可以各自包含複數個亮度樣本，例如兩個或更多個。包含在該第一亮度樣本組中的多個亮度樣本的亮度值小於包含在該第二亮度樣本組中的多個亮度樣本的亮度值。換句話說，該第一亮度樣本組可以包含複數個小數值的亮度樣本，而該第二亮度樣本組可以包含複數個大數值的亮度樣本。該鄰近區域中的一亮度樣本與一相應色度樣本可以一起在該鄰近區域中形成一亮度-色度樣本對。 因為該第一亮度樣本組可以包含複數個小數值的亮度樣本，具有一小亮度值的複數個相應亮度-色度樣本對是可獲得的，其也可以稱為第一亮度-色度樣本對。接著，因為該第二亮度樣本組可以包含複數個大數值的亮度樣本，具有一大亮度值的複數個相應亮度-色度樣本對是可獲得的，其也可以稱為第二亮度-色度樣本對。換句話說，複數個第一亮度-色度樣本對及複數個第二亮度-色度樣本對是可獲得的，其中該第一亮度-色度樣本對包含多個亮度樣本，它們的亮度值小於包含在該第二亮度-色度樣本對中的多個亮度樣本。總而言之，可以基於在該當前區塊的該鄰近區域中的第一亮度樣本組與多個第一相應色度樣本(例如，同一位置)來確定該第一亮度-色度樣本對，並且可以基於該當前區塊的該鄰近區域中的該第二亮度樣本組與多個第二相應色度樣本來確定該第二亮度-色度樣本對。根據本發明原理，該解碼器配置成用以根據一直線擬合算法通過一第一亮度-色度樣本對(例如通過至少兩個第一亮度-色度樣本對)及一第二亮度-色度樣本對(例如通過至少兩個第二亮度-色度樣本對)來擬合具有一線性函數的一直線。該直線本身並不一定需要接觸複數個第一亮度-色度樣本對和第二亮度-色度樣本對。更籠統地說，它可以理解為擬合通過一點雲的一線，其中該第一亮度-色度樣本對和第二亮度-色度樣本對代表該點雲中的多個點。因此，通過複數個亮度-色度樣本對來擬合該直線可以被同義地理解為計算該直線的該線性函數，其中該計算是基於該第一亮度-色度樣本對和第二亮度-色度樣本對。該解碼器配置成用以使用此線性函數，其是在該當前區塊的該鄰近區域中所收集的，用以預測在該當前區塊中的多個當前色度樣本相對於該當前區塊的多個當前亮度樣本。因為本發明構思使用多於一個第一亮度-色度樣本對及多於一個第二亮度-色度樣本對用於計算該線性函數，根據本發明原理的該直線擬合對統計離群值的敏感性降低。
一第二實施例涉及一種編碼器，用於將一圖像的圖像數據基於區塊地編碼到一數據流中，該編碼器配置成用以將該圖像的一當前區塊編碼，通過：確定在該當前區塊的一鄰近區域中的一第一亮度樣本組及一第二亮度樣本組，該第一亮度樣本組的亮度值小於該第二亮度樣本組的亮度值。該編碼器還可以配置成用以通過一第一亮度-色度樣本對及一第二亮度-色度樣本對來擬合具有一線性函數的一直線，其中基於該當前區塊的該鄰近區域中的該第一亮度樣本組與多個第一相應色度樣本來確定該第一亮度-色度樣本對，並且其中基於該當前區塊的該鄰近區域的該第二亮度樣本組與多個第二相應色度樣本來確定該第二亮度-色度樣本對。該編碼器還可以配置成用以使用該當前區塊的多個亮度樣本與該線性函數來預測該當前區塊的多個色度樣本。為了避免重複，關於本發明的編碼器的優點，參考以上對解碼器的描述。
一第三實施例涉及一種方法，用於將一圖像的圖像資料基於區塊地解碼，其中將該圖像的一當前區塊解碼包含：步驟，確定在該當前區塊的一鄰近區域中的一第一亮度樣本組及一第二亮度樣本組，該第一亮度樣本組的亮度值小於該第二亮度樣本組的亮度值。該方法還包含：步驟，通過一第一亮度-色度樣本對及一第二亮度-色度樣本對來擬合具有一線性函數的一直線，其中基於該當前區塊的該鄰近區域中的該第一亮度樣本組與多個第一相應色度樣本來確定該第一亮度-色度樣本對，並且其中基於該當前區塊的該鄰近區域中的該第二亮度樣本組與多個第二相應色度樣本來確定該第二亮度-色度樣本對。該方法還包含：步驟，使用該當前區塊的多個亮度樣本與該線性函數來預測該當前區塊的多個色度樣本。為了避免重複，關於本發明用於解碼的方法的優點，參考以上對解碼器的描述。
一第四實施例涉及一種方法，用於將一圖像的圖像數據基於區塊地編碼，其中將該圖像的一當前區塊編碼包含：步驟，確定在該當前區塊的一鄰近區域中的一第一亮度樣本組及一第二亮度樣本組，該第一亮度樣本組的亮度值小於該第二亮度樣本組的亮度值。該方法還包含：步驟，通過一第一亮度-色度樣本對及一第二亮度-色度樣本對來擬合具有一線性函數的一直線，其中基於該當前區塊的該鄰近區域中的該第一亮度樣本組與多個第一相應色度樣本來確定該第一亮度-色度樣本對，並且其中基於該當前區塊的該鄰近區域的該第二亮度樣本組與多個第二相應色度樣本來確定該第二亮度-色度樣本對。該方法還可以包含：步驟，使用該當前區塊的多個亮度樣本與該線性函數來預測該當前區塊的多個色度樣本。為了避免重複，關於本發明用於編碼的方法的優點，參考以上對解碼器的描述。
根據一第五實施例，提供了多個電腦程式，其中每一個電腦程式配置成用以當在一電腦或一信號處理器上執行時，實現上述多個方法中的一個，使得上述估多個方法通過多個電腦程式中的一個而實現。
在下文中，參考附圖更詳細地描述本發明的實施例，其中：
在以下的描述中，相同或等效的元件或具有相同或等效功能的元件也由相同或等效的符號表示。
借助於框圖描述的並且參照所述框圖描述的方法步驟也可以以與所描述的和/或所描述的順序不同的順序來執行。此外，涉及設備的特定特徵的方法步驟可以用所述設備的所述特徵來替換，反之亦然。
以下圖式描述始於一種基於區塊地預測編碼將一影像的多個圖像編碼的編碼器及解碼器的描述的呈現，為了形成可以將本發明的實施例內置於其中的一編碼框架的一示例。各自的編碼器及解碼器描述在對應的第1圖至第3圖。在下文中，對本發明的概念的實施例的描述以及關於如何將這樣的概念分別構建到第1圖和第2圖的編碼器和解碼器中的描述一起被提出，儘管用隨後的第4圖和以下描述的實施例也可以用於形成不根據如下第1圖和第2圖的編碼器和解碼器的編碼框架進行操作的編碼器和解碼器。
第1圖示出了示例性地使用基於轉換的殘差編碼將一圖像12預測地編碼的一設備到一數據流的一設備。該設備，或編碼器，使用參考符號10。第2圖示出了一相應的解碼器20，即配置成用以使用基於轉換的殘差解碼來預測地解碼來自該數據流14的該圖像12’的一設備20，其中撇號已經被用於表示通過該解碼器20重建的該圖像12’偏離了通過設備10最初解碼的圖像12，其依據預測殘差信號進行量化所導入的編碼損失。第1圖和第2圖示例性地使用基於轉換的預測殘差編碼，儘管本申請的實施例不限於這種類型的預測殘差編碼。對於參照第1圖和第2圖描述的其他細節也是如此，這將在下文中概述。
該編碼器10配置成用以對該預測殘差信號進行空間到頻譜轉換，並且將由此獲得的該預測殘差信號編碼到該數據流14中。同樣地，該解碼器20配置成用以將來自該數據流14的該預測殘差信號解碼，並且對由此獲得的該預測殘差信號進行頻譜到空間轉換。
在內部，該編碼器10可以包含一預測殘差信號形成器22，該預測殘差信號形成器22產生一預測殘差24，以便測量一預測信號26與該原始信號，即該圖像12，的一偏差。該預測殘差信號形成器22可以，例如，是一減法器，其從該原始信號，即從該圖像12，中減去該預測信號。然後，該編碼器10還包含一轉換器28，其對該預測殘差信號24進行一空間到頻譜轉換，以獲得一頻譜域預測殘差信號24’。然後，該頻譜域預測殘差信號24’通過也包含在該編碼器10中的一量化器32來進行量化。因此，該量化後的預測殘差信號24’’被編碼到位元流14中。為此，編碼器10可以可選地包含一熵編碼器34，其將該預測殘差信號熵編碼以轉換並且量化到數據流14。該預測信號26根據編碼到數據流14並且可以從數據流14解碼的該預測殘差信號24’’通過編碼器10的一預測台36而產生。為此，如第1圖所示，該預測台36可以內部地包含一解量化器38，其反量化預測殘差信號24’’，以獲得頻譜域預測殘差信號24’’’。除了量化損失之外，該頻譜域預測殘差信號24’’’相應於信號24’。接下來是一反向轉換器40，其對後一個預測殘差信號24’’’進行一反向轉換，例如一頻譜到空間轉換，以獲得預測殘差信號24’’’’。除了量化損失之外，該預測殘差信號24’’’’相應於該原始預測殘差信號24。然後，該預測台36的一組合器42重組，例如通過加法，該預測信號26和該預測殘差信號24’’’’，以獲得一重建信號46，即該原始信號12的重建。重建信號46可以相應於信號12’。然後，預測台36的一預測模組44根據信號46通過使用例如空間預測(即，圖像內預測)和/或時間預測(即，圖像間預測)，來產生該預測信號26。
同樣，如圖2所示，解碼器20可以在內部由相應於預測台36的組件組成，並以相應於預測台36的方式相互連接。具體而言，解碼器20的熵解碼器50可以將來自該數據流的該量化後的頻譜域預測殘差信號24’’進行熵解碼，於是，解量化器52、反向轉換器54、組合器56和預測模組58相互連接並且以上述相對於預測台36的模組的方式來配合，以根據預測殘差信號24’’來回復該重建信號。因此，如第2圖所示，組合器56的輸出導致產生該重建信號，即圖像12’。
儘管上面沒有具體描述，但很容易明白，根據某些優化方案，例如以一種方式優化某些速率和失真相關的準則，即編碼成本，該編碼器10可以設置一些編碼參數，包含例如預測模式、運動參數等。例如，編碼器10和解碼器20以及相應的模組44、58分別可以支持不同的預測模式，例如幀內編碼模式和幀間編碼模式。編碼器和解碼器在這些預測模式類型之間切換的粒度可以分別相應於圖片12和12'的一細分，成為多個編碼段或多個編碼區塊。例如，以這些編碼段為單位，該圖像可以被細分為多個幀內編碼區塊及多個幀間編碼區塊。幀內編碼區塊是基於一空間、該對應區塊的已編碼的/已解碼的鄰近區域來預測的，如以下更詳細的描述。數種幀內編碼模式可以存在並且被選擇用於一對應幀內編碼段，該對應幀內編碼段包含定向或角度幀內編碼模式，根據該些模式， 該對應段通過沿著特定於該對應方向幀內編碼模式的一特定方向外推該鄰近區域的該樣本值被填入到該對應幀內編碼段中。舉例來說，該幀內編碼模式也可以包含一個或多個模式，例如一DC編碼模式，根據該DC編碼模式用於該對應幀內編碼區塊的預測分配一DC值給該對應幀內編碼段內的所有樣本，和/或一平面幀內編碼模式，根據該平面幀內編碼模式該對應區塊的預測被近似或確定為多個樣本值的一空間分佈，該多個樣本值通過二維線性函數所描述，該二維線性函數帶有驅動傾斜及平面偏移通過該對應幀內編碼區塊的多個樣本位置，該平面基於多個鄰近樣本被該二維線性函數所定義。相較於此，幀間編碼區塊是可以預測的，例如在時間上預測。對於幀間編碼區塊，多個運動向量可能會在該數據流中發出信號，多個運動向量指示圖像12所屬的影像的一先前已編碼的圖片的部分的空間位移，在該處，對該先前已編碼的/已解碼的圖片進行取樣，以獲得用於該對應幀間編碼區塊的該預測信號。這意味著，除了數據流14所包含的該殘差信號編碼外，例如代表該量化後的頻譜域預測殘差信號24’’的熵編碼轉換係數水平，數據流14可能已在其中編碼了用於分配多個編碼模式給各個區塊的多個編碼模式參數、用於一些區塊的多個預測參數，例如幀間編碼段的運動參數以及可選的其它參數，例如用於分別控制和發信號通知圖像12和12'的該細分到該片段中的參數。該解碼器20使用這些參數以與該編碼器相同的方式來細分該圖像，將相同的預測模式分配給該片段，並執行相同的預測以產生相同的預測信號。
第3圖一方面說明了該重建信號之間的關係，並且另一方面也說明了在該數據流14中發出的該預測殘差信號24’’’’與該預測信號26的組合。如上所述，該組合可以是加法。該預測信號26在第3圖中示為該圖像區域的一細分成被示意性地用陰影示出的多個幀內編碼區塊和被示意性地被非陰影示出的多個幀間編碼區塊。該細分可以是任何分割，例如將該圖像區域的一規則細分為正方形區塊或非正方形區塊的行和列，或圖像12的一多重樹狀細分從一樹根區塊成為複數個可變大小的葉狀區塊，例如一四分樹狀細分等，其中在第3圖中示出了它們的混和，其中該圖像區域先被細分成樹根區塊的行和列，然後根據一遞歸多重樹狀細分來進一步細分成一個或多個葉狀區塊。
此外，數據流14可以具有編碼到其中的一幀內編碼模式用於多個幀內編碼區塊80，該幀內編碼模式分配多個支援幀內編碼模式中的一個給該對應幀內編碼區塊80。對於多個幀間編碼區塊82，該數據流14可以具有編碼到期中的一個或多個運動參數。一般而言，多個幀間編碼區塊82不限於被時間地編碼。可替代地，多個幀間編碼區塊82可以是從除了該當前圖像12本身之外的先前已編碼的部分所預測的任何區塊，例如圖像12所屬的一影像的多個先前已編碼的圖像、或其它視圖的圖像、或在編碼器和解碼器分別是可伸縮編碼器和可伸縮解碼器的情況下，一層次結構較低的層。
在第3圖中的該預測殘差信號24’’’’也示出該圖像區域細分成為多個區塊84。這些塊可以稱為轉換區塊，以便於與該幀內編碼區塊80和該幀間編碼區塊82區分。實際上，第3圖說明了編碼器10和解碼器20可以分別地使用兩個不同圖像12和圖像12’的細分成多個區塊，即一個分別地細分成編碼區塊80和82，另一個細分成轉換區塊。兩個細分可以是相同的，即每一個編碼區塊80和82，也可以同時形成一轉換區塊84，但是第3圖說明的這種情況，舉例來說，一細分成轉換區塊84形成該細分的擴展成編碼區塊80和82，使得兩個區塊80和82之間的任何邊界重疊兩個區塊84之間的一邊界，或者換句話說，每一個區塊80、82要麼與轉換區塊中的一個重合，要不就是與轉換區塊84中的一組重合。然而，多個細分也可以彼此獨立地確定或選擇，使得轉換區塊84可以可替換地跨越在多個區塊80、82之間的區塊邊界。就細分成轉換塊84而言，相似的陳述是正確的如同那些先前關於細分成區塊80、82的陳述，即區塊84可以是圖像區域的一規則細分成多個區塊(有或無設置成行和列)的結果、該圖像區域的一遞歸多重樹狀細分的結果、或其組合或其他任何類型。順道一提，需要注意的是區塊80、82、84不限於正方形、矩形或任何其他形狀。
第3圖進一步說明該預測信號26和該預測殘差信號24’’’’的組合直接地產生該重建信號12’。 然而，應該注意的是，根據替代實施例，可將不止一個預測信號26與預測殘差信號24’’’’組合以產生圖像12’。
在第3圖中，多個轉換區塊84應具有以下含義。轉換器28和反向轉換器54以這些轉換區塊84為單位來執行它們的轉換。舉例來說，多種編解碼器對所有轉換區塊84使用某種DST或DCT。一些編解碼器允許跳過轉換，從而對於一些轉換區塊84，將該預測殘差信號直接在該空間域中編碼。然而，根據以下描述的實施例，編碼器10和解碼器20以它們支持幾種轉換的方式來配置。例如，編碼器10和解碼器20支持的變換可以包含： ․DCT-II(或DCT-III)，其中DCT代表離散餘弦轉換(Discrete Cosine Transform) ․DST-IV，其中DST代表離散正弦轉換(Discrete Sine Transform) ․DCT-IV ․DST-VII ․恆等轉換(Identity Transformation, IT)
自然地，儘管轉換器28將支持這些轉換的所有前向轉換版本，但是解碼器20或反向轉換器54將支持其對應的後向或反向版本： ․反向DCT-II（或反向DCT-III） ․反向DST-IV ․反向DCT-IV ․反向DST-VII ․恆等轉換(Identity Transformation, IT)
後續描述提供了關於編碼器10和解碼器20可以支持哪些轉換的更多細節。無論如何，應該注意的是，一組支持的轉換可以僅包括一個轉換，例如一個頻譜到空間轉換或空間到頻譜轉換。
如以上概述，第1圖至第3圖呈現了一種示例，其中可以實施以下進一步描述的發明概念，以便於根據本申請形成用於編碼器和解碼器的特定示例。就此而言，第1圖和第2圖的編碼器和解碼器分別可以代表  本文以下描述的編碼器和解碼器的可能實現。然而，第1圖和第2圖僅是示例。然而，根據本申請的實施例的一種編碼器可以使用以下更詳細地概述的概念來執行一圖像12的基於區塊地編碼，並且不同於第1圖的該編碼器。例如，舉例來說，沒有影像編碼器，而是靜止圖像編碼器、不支持幀間預測，或者以與第3圖中不同的方式細分成多個區塊80。同樣地，根據本申請的實施例的解碼器可以使用以下進一步概述的編碼概念來執行來自數據流14的圖像12’基於區塊地解碼，但是可能與第2圖的該編碼器20不同，舉例來說，沒有影像解碼器，而是靜止圖像解碼器、不支持幀內預測、或者以與第3圖中不同的方式細分圖像12’成多個區塊和/或不從轉換域中的該數據流14導出該預測殘差，而是從空間域中。
在下文中，將討論一些示例和實施例，以便示例性地描述用於基於區塊地編碼的編碼器10的實施例和用於基於區塊地解碼的解碼器20的實施例如何可以利用本文描述的發明原理。具體來說，將會描述如何在一當前區塊中使用本發明原理從已編碼的亮度樣本值來預測一色度樣本值，即使用一線性函數，其通過一鄰近區塊的多個亮度-色度樣本所獲得。即使以下描述解碼器20的示例，但是對於編碼器10的相應示例也同樣有效。
第4圖示出了在一當前區塊的一鄰近區域所收集的一亮度-色度樣本對累積的一散佈圖。該鄰近區域可以是在該當前區塊的直接附近中的一鄰近區塊或是在該當前區塊的稍遠的附近中的一鄰近區塊，即在它們之間有一個或多個區塊。
首先，將說明該編碼器10和/或該解碼器20如何獲得上述的亮度-色度樣本對。因此，該編碼器10和/或該解碼器20可以配置成用以確定在該當前區塊的該鄰近區域中的一第一亮度樣本組及確定在該鄰近區域中的一第二亮度樣本組。該第一亮度樣本組可以包含具有不同亮度值的複數個亮度樣本，例如至少兩個。該第二亮度樣本組可以包含具有不同亮度值的複數個亮度樣本，例如至少兩個。然而，可以根據它們各自的亮度值來區分包含在該第一亮度樣本組中的多個亮度樣本與包含在該第二亮度樣本組中的多個亮度樣本。具體來說，包含在該第一亮度樣本組中的多個亮度樣本的亮度值小於包含在該第二亮度樣本組中的多個亮度樣本的亮度值。
一個或多個色度樣本可以分別與該第一亮度樣本組和該第二亮度樣本組的多個亮度樣本鏈接。該編碼器10和/或該解碼器20可以通過鏈接一亮度樣本與一相應色度樣本來獲得各自數量的亮度-色度樣本對。然後，這些亮度-色度樣本對可以基於它們各自的亮度值來分類。
例如，包含該第一亮度樣本組(即，亮度值較小的那些)的多個亮度樣本的亮度-色度樣本對可以分類為第一亮度-色度樣本對。反過來說，包含該第二亮度樣本組(即，亮度值較大的那些)的多個亮度樣本的亮度-色度樣本對可以分類為第二亮度-色度樣本對。
第4圖示出了複數個第一亮度-色度樣本對，其被該示意性橢圓形41象徵性地包圍，以及複數個第二亮度-色度樣本對，其被該示意性橢圓形42象徵性地包圍。三個第一亮度-色度樣本對A、A’、A’’和三個第二亮度-色度樣本對B、B’、B’’通過該編碼器10和/或解碼器20所確定，用於後續的線擬合步驟。
同樣，第一亮度-色度樣本對A、A’、A’’的亮度值小於第二亮度-色度樣本對B、B’、B’’的亮度值。這可以在所描繪的散佈圖中看到，因為x軸表示該亮度-色度樣本對的各自的亮度值，而y軸表示各自的亮度-色度樣本對的該相應色度值。因此，每一個亮度-色度樣本對A、A’、A’’、B、B’、B’’包含一亮度樣本值和一相應色度樣本值。
該編碼器10和/或解碼器20還可以配置成用以通過描繪在第4圖中散佈點來擬合一直線43。基本上，該散佈點相當於一點雲，其中該第一和第二亮度-色度樣本對A、A’、A’’、B、B’、B’’中的每一個可以相應於該點雲內的一個點。
該編碼器10和/或解碼器20可以通過示例性選擇的三個第一亮度-色度樣本對A、A’、A’’和通過示例性選擇的三個第二亮度-色度樣本對B、B’、B’’來擬合該直線43。例如，該編碼器10和/或解碼器20可以使用該三個第一亮度-色度樣本對A、A’、A’’和該三個第二亮度-色度樣本對B、B’、B’’作為用於該直線擬合算法的一計算基礎，該直線擬合算法通過該點雲來擬合該直線43。
可以看出，該直線43不必一定要接觸或者甚至延伸穿過該第一和/或第二亮度-色度樣本對A、A’、A’’、B、B’、B’’中的一個或多個。相反地，通過該第一和/或第二亮度-色度樣本對A、A’、A’’、B、B’、B’’來擬合該直線43應當理解為   該擬合算法本身是基於第一和/或第二亮度-色度樣本對A、A’、A’’、B、B’、B’’的選定數量，導致如描繪的該直線43的該線性函數。
為了使所討論的直線擬合算法可視化，第4圖中描繪的 該直線43應被理解為一示意性的構造。一個重要資訊是該直線43的線性函數可以從該直線擬合導出。該線性函數可以由方程式給定：
Figure 02_image013
其中
Figure 02_image015
是代表該直線的一斜率的一第一交叉分量線性模型參數，而
Figure 02_image017
是代表該直線的一偏移的一第二交叉分量線性模型參數。
根據本發明，該編碼器10和/或解碼器20配置成用以通過該線性函數為一當前區塊的一當前亮度樣本
Figure 02_image019
來預測該當前區塊的一相應色度樣本
Figure 02_image021
，如上所述，該線性函數是從該當前區塊的該鄰近區域所確定的。
根據一實施例，該解碼器20可以配置成用以通過幀內預測和/或幀間預測來重建該當前區塊的多個亮度樣本。根據又一實施例，該解碼器20配置成用以從一數據流14將用於該當前區塊的一亮度樣本殘差解碼；及通過幀內預測和/或幀間預測來重建該當前區塊的該些亮度樣本，以獲得多個預測亮度樣本，並且使用該亮度樣本殘差來校正該些預測亮度樣本。
因此，一實施例提供了一種對應的編碼器10，其配置成用以將用於該當前區塊的一亮度樣本殘差編碼到該數據流14中，使得該當前區塊的該些亮度樣本可以通過幀內預測和/或幀間預測被重建，以獲得多個預測亮度樣本，其中通過使用該亮度樣本殘差該些預測亮度樣本是可以校正的。
在上述示例中，三個第一亮度-色度樣本對A、A’、A’’和三個第二亮度-色度樣本對B、B’、B’’示例性地用來作為擬合算法的一基礎，該擬合算法通過至少這三個第一亮度-色度樣本對和這三個第二亮度-色度樣本對A、A’、A’’、B、B’、B’’來擬合該直線43。然而，除了示例性描述的三個第一亮度-色度樣本對和三個第二亮度-色度樣本對A、A’、A’’、B、B’、B’’之外，也可以在本發明原理中使用。另外地或可替代地，在本發明原理中，僅兩個第一和第二亮度-色度樣本對A、A’、B、B’可以被使用。然而，根據本發明原理，至少兩個第一亮度色度樣本對A、A’和至少兩個第二亮度色度樣本對B、B’可以被使用。
相對於JVET-L01915，這是一個重要區別特徵，在JVET-L01915中僅使用了一個第一亮度色度樣本對A和僅一個第二亮度色度樣本對B。
例如，該編碼器10和/或解碼器20可以配置成用以選擇具有最小亮度值的兩個或更多個第一亮度-色度樣本A、A’、A’’。因此，該編碼器10和/或解碼器20可以配置成用以通過找到在該當前區塊的該鄰近區域中的n個最小亮度值來確定該第一亮度樣本組，其中n大於1。連同多個相應色度值，這些n大於1個具有最小亮度值的第一亮度-色度樣本A、A’、A’’可以通過該編碼器10和/或解碼器20從複數個第一亮度-色度樣本對41中被選出。
另外地或可替代地，該編碼器10和/或解碼器20可以配置成用以選擇具有最大亮度值的兩個或更多個第二亮度-色度樣本B、B’、B’’。 因此，該編碼器10和/或解碼器20可以配置成用以通過找到在該當前區塊的該鄰近區域中的n個最大亮度值來確定該第二亮度樣本組，其中n大於1。連同多個相應色度值，這些n大於1個具有最大亮度值的第二亮度-色度樣本B、B’、B’’ 可以通過該編碼器10和/或解碼器20從複數個第二亮度-色度樣本對42中被選出。
如上所述，至少兩個，並且根據一些示例性實施例正好兩個具有最小亮度值的第一亮度-色度樣本A、A’可以從複數個第一亮度-色度樣本對41中被選出。此外，至少兩個，並且根據一些示例性實施例正好兩個具有最大亮度值的第二亮度-色度樣本B、B’可以從複數個第二亮度-色度樣本對42中被選出。
根據這樣的實施例，該編碼器10和/或解碼器20可以配置成用以通過找到在該當前區塊的該鄰近區域中的n個最小亮度值來確定該第一亮度樣本組，其中n等於2；和/或通過找到在該當前區塊的該鄰近區域中的n個最大亮度值來確定該第一亮度樣本組，其中n等於2。通過鏈接該相應色度值，該編碼器10和/或解碼器20可以n等於2個具有最小亮度值的第一亮度-色度樣本A、A’，以及n等於2個具有最大亮度值的第二亮度-色度樣本B、B’。
現在將參考第5圖討論一相應示例，第5圖示出了與先前第4圖所討論的一相似點雲。因此，將描述與第4圖的差異。
在第5圖所示的示例中，這兩個具有最小亮度值的第一亮度-色度樣本A、A’和這兩個具有最大亮度值的第二亮度-色度樣本B、B’ 通過該編碼器10和/或解碼器20被選出，用於通過該第一和第二亮度-色度樣本對A、A’、B、B’來擬合該直線43。
可以看出，使用具有最小亮度值的該第一亮度-色度樣本對A與具有最大亮度值的該第二亮度-色度樣本B可以擬合出一第一臨時直線51。使用具有第二小亮度值的該第一亮度-色度樣本對A’與具有第二大亮度值的該第二亮度-色度樣本B’可以擬合出一第二臨時直線52。
在具有最小亮度值和第二小亮度值的兩個第一亮度-色度樣本對A、A’之間的一平均值53以及在具有最大亮度值和第二大亮度值的兩個第二亮度-色度樣本對B、B’之間的一平均值54可以確定，用於通過該第一和第二亮度-色度樣本對A、A’、B、B’來擬合該直線43，即導出該線性函數
Figure 02_image013
。
因此，根據一實施例，該編碼器10和/或解碼器20可以配置成用以擬合該直線43，使得該直線43延伸通過該第一亮度-色度樣本對A、A’的一平均值53與該第二亮度-色度樣本對B、B’的一平均值54，用於導出該直線43的該線性函數。換句話說，建議不僅搜索最小亮度值A和最大亮度值B(如在JVET-L0191中所做的那樣)，還要搜索第二小亮度值A’和第二大亮度值B’，如第5圖所示。然後，該直線43擬合在A和A’的數據點的該平均值53與B和B’的數據點的該平均值54之間，產生在第5圖中的該直線，與現有技術相比，這通常會導致一較好的數據擬合。可以指定平均A、A’和B、B’的兩種變量，但複雜度不同： 1.精確的整數平均：(A + A’ + 1) >> 1、(B + B’ + 1) >> 1，其中“>>”是按位元右移。 2.不精確的整數平均：(A + A’) >> 1、(B + B’) >> 1，在精確的變量形式上節省了四個“+1”。 兩種變量都代表算術平均的定點整數實現；其他形式的平均，例如幾何平均，也是可行的，但此處不予考慮。
如第5圖所示，該直線43更適合該點雲，即比起僅由上方的第一臨時直線51表示的較早提案更適合於多個第一和第二亮度-色度樣本對。該編碼器10和/或解碼器20可以將亮度樣本殘差編碼/解碼，然而可以看出根據較早提案從上方的第一臨時直線51所預測的一預測殘差55可以明顯地大於從該直線43所預測的一預測殘差56，該直線43已經根據本發明概念來擬合。因此，本文描述的發明概念可以顯著抵消先前概念的CCLM不精確。
與先前採用的CCLM版本相比，表1總結了本文所述的修改後的CCLM計算所消耗的算法操作。可以看出，因為搜索了兩個以上的極端亮度值A’、B’，因此比較的次數增加了一倍。應當注意，所建議的兩個變量之一所需的運算次數仍然比參考文獻[1]的VTM 2中採用的初始CCLM的運算次數少得多。
測量了SDR類通用測試條件(Common Test Conditions, CTC)序列集，參考文獻[5]、[6]，上的Bjontegaard delta (BD) PSNR增益，以驗證存在顯著的編碼效率提高而不會由於建議的更改而增加編解碼器運行時間的情況。使用具有默認配置的VTM軟體版本3(參考文獻[4])。 表1  不同的CCLM計算中的運算次數。N：色度參考樣本的數量。*：包括用於平均所需要的右移。
CCLM Config. Multiplies Additions “Divisions” Comparisons Sum excl. div.
VTM 2.x [1] 2N + 2 + 2 7N + 3 2   9N + 7
VTM 3.x [2] 1 3 1 2N 2N + 4
Proposed Variant 1 1 3 + 8 1 4N 4N + 12 + 4*
Proposed Variant 2 1 3 + 4 1 4N 4N + 8 + 4*
表2列出了上述平均變量1(精確的整數平均)的BD-PSNR結果，而表3用於平均變量2(不精確的整數平均)的BD-PSNR值。應當注意到： ․兩種變量導致總體BD-PSNR表現非常相似 ․兩個色度通道均達到一致的BD-PSNR增益 ․兩種變量均未觀察到明顯的運行時間增加
這表明，本文所述的兩個建議都成功地提高了色度編碼效率約0.4％，並且對CCLM預測工具的算法複雜度產生了微不足道的影響。 表2  VTM 3.0.0的BD-PSNR(參考文獻[6])數據，帶有相對於不帶有建議的修改變量1，SDR CTC (參考文獻[5])。
All Intra Gain Y (%) Gain Cb (%) Gain Cr (%) Time Enc. (%) Time Dec. (%)
Class A1 –0.12 –0.25 –0.17 101 98
Class A2 –0.11 –0.42 –0.34 101 99
Class B –0.05 –0.41 –0.56 100 98
Class C –0.05 –0.45 –0.40 100 99
Class E –0.02 –0.25 –0.28 100 99
Overall –0.07 –0.37 –0.37 100 99
Random Access Gain Y (%) Gain Cb (%) Gain Cr (%) Time Enc. (%) Time Dec. (%)
Class A1 –0.09 –0.33 –0.40 100 104
Class A2 –0.05 –0.34 –0.15 100 99
Class B –0.02 –0.39 –0.61 99 97
Class C   0.00 –0.39 –0.19 99 96
Class E          
Overall –0.04 –0.37 –0.36 100 99
表3  VTM 3.0.0的BD-PSNR (參考文獻[6])數據，帶有相對於不帶有建議的修改變量2，SDR CTC (參考文獻[5])。
All Intra Gain Y (%) Gain Cb (%) Gain Cr (%) Time Enc. (%) Time Dec. (%)
Class A1 –0.15 –0.30 –0.30 101 100
Class A2 –0.11 –0.38 –0.33 101 98
Class B –0.05 –0.41 –0.57 100 97
Class C –0.06 –0.41 –0.42 100 95
Class E –0.04 –0.16 –0.19 100 94
Overall –0.08 –0.35 –0.39 100 96
Random Access Gain Y (%) Gain Cb (%) Gain Cr (%) Time Enc. (%) Time Dec. (%)
Class A1 –0.11 –0.52 –0.51 100 101
Class A2 –0.04 –0.41 –0.13 100 102
Class B –0.02 –0.37 –0.56 100 99
Class C   0.01 –0.47 –0.23 100 99
Class E          
Overall –0.03 –0.44 –0.37 100 100
總而言之，本文描述了對L0191中描述的簡化的交叉分量線性模型(CCLM)預測器的修改的兩個變量。建議的低複雜度更改可穩定CCLM中的直線擬合算法，從而在色度通道中獲得0.3-0.4%的BD-PSNR增益。同時，CCLM計算的算法複雜度僅是以前在VTM 2中採用的CCLM設計的算法複雜度的一半(對於大型CU而言則更低)。
具體來說，JVET-L0191描述了在通用影像編碼(Versatile Video Coding, VVC)標準中交叉變量線性模型(cross-component linear model, CCLM)預測器的一簡化參數計算。根據這種簡化，CCLM參數
Figure 02_image015
和
Figure 02_image017
可以通過最大和最小亮度-色度對樣本值之間的一直線擬合來導出，這與先前從多個亮度和色度樣本中使用的更複雜的線性回歸相反。結果，降低了CCLM工具的算法複雜度，而又不會損失太多的編碼效率。
本發明提供的證據表明，兩個極端樣本值之間的簡化線擬合很容易受到統計離群值的影響，並建議對CCLM方法進行一些修改，例如： 1. 以精確的平均，擬合在最大的兩個亮度樣本B、B’的平均值54與最小的兩個亮度樣本A、A’的平均值53之間(而不是只有最大值和最小值)的該直線43。 2. 以節省一些加法的不精確的平均(除法前不偏移1)，擬合在最大的兩個亮度樣本B、B’的平均值54與最小的兩個亮度樣本A、A’的平均值53之間的該直線43。 變量2可以產生與變1相同的BD-PSNR增益，同時每個CCLM編碼CU需要更少的四個加法。
然而，這兩種修改對VTM編碼器和解碼器的複雜性的影響都可以忽略不計(編碼器運行時100%，解碼器運行時99-101%)，並且據報導在每個色度通道中提供了大約0.3-0.4%的編碼效率增益(Cb和Cr BD-PSNR增益用於全幀內和隨機訪問)。
第6圖示出了一種方法，用於將一圖像的圖像資料基於區塊地解碼的一實施例的一示意框圖，其中將該圖像的一當前區塊解碼包含至少以下步驟。
在框601，確定在該當前區塊的一鄰近區域中的一第一亮度樣本組及一第二亮度樣本組，其中該第一亮度樣本組的亮度值小於該第二亮度樣本組的亮度值。
在框602中，通過一第一亮度-色度樣本對A、A’及一第二亮度-色度樣本對B、B’來擬合具有一線性函數的一直線43，其中基於該當前區塊的該鄰近區域中的該第一亮度樣本組與多個第一相應色度樣本來確定該第一亮度-色度樣本對A、A’，並且其中基於該當前區塊的該鄰近區域中的該第二亮度樣本組與多個第二相應色度樣本來確定該第二亮度-色度樣本對B、B’。
在框603中，使用該當前區塊的多個亮度樣本與該線性函數來預測該當前區塊的多個色度樣本，如上所述，該線性函數從該當前區塊的該鄰近區域。
第7圖示出了一種方法，用於將一圖像的圖像數據基於區塊地編碼的一實施例的一示意框圖，其中將該圖像的一當前區塊編碼至少包含以下步驟。
在框701中，確定在該當前區塊的一鄰近區域中的一第一亮度樣本組及一第二亮度樣本組，該第一亮度樣本組的亮度值小於該第二亮度樣本組的亮度值。
在框702中，通過一第一亮度-色度樣本對A、A’及一第二亮度-色度樣本對B、B’來擬合具有一線性函數的一直線43，其中基於該當前區塊的該鄰近區域中的該第一亮度樣本組與多個第一相應色度樣本來確定該第一亮度-色度樣本對A、A’，並且其中基於該當前區塊的該鄰近區域的該第二亮度樣本組與多個第二相應色度樣本來確定該第二亮度-色度樣本對B、B’。
在框703中，使用該當前區塊的多個亮度樣本與該線性函數來預測該當前區塊的多個色度樣本，如上所述，該線性函數從該當前區塊的該鄰近區域。
如討論，該解碼器20和編碼器10都可以確定在該當前區塊80、82、84的一鄰近區域中的一第一亮度樣本組及一第二亮度樣本組。該鄰近區域可以是與該當前區塊直接相鄰的多個亮度樣本的行或列，優選地(在圖片或影像壓縮中)在樣本的上方鄰近列或樣本的左方鄰近行。然而，在確定該第一亮度樣本組和該第二亮度樣本組時，不一定必須考慮所有可用的相鄰亮度樣本。換句話說，為此目的，形成所有可用的相鄰亮度樣本的子集就足夠了。尤其是，當僅考慮四個相鄰的亮度樣本時，本發明仍然適用，在這種情況下，該第一亮度樣本組可以包含該四個考慮值中的n等於2個較小的亮度值，並且該第二亮度樣本組可以包含該四個考慮值中n等於2個較大的亮度值。
在該當前區塊的該鄰近區域中的這四個鄰近亮度樣本的選擇可以是任意的，但是優選地，可以沿著該當前區塊的空間頂部和/或左側邊界以等距(或幾乎等距)的方式來選擇這四個鄰近亮度樣本。此外，用於確定該第一亮度樣本組和該第二亮度樣本的這四個鄰近亮度樣本的選擇可以根據樣本的一上方鄰近列和/或樣本的一左方鄰近行的存在來調整。更具體來說，如果上方垂直鄰近區域是不可獲得的(例如，在上方圖像邊界處)，則可以從多個亮度樣本的左方鄰近行中選擇全部四個鄰近亮度樣本，而如果左方水平鄰近區域是不可獲得的(例如，在左方圖像邊界處)，則可以從多個亮度樣本的上方鄰近列中選擇全部四個鄰近亮度樣本。然而，如果上方和左方的鄰近區域都是可以獲得的(默認情況下，例如，在要壓縮的圖像的中心)，則可以從上方鄰近樣本列中選擇兩個亮度樣本，並可以從左方鄰近樣本行中選擇另外兩個亮度樣本。最後，應注意的是，如果該圖像是以一降低取樣色度格式儲存，則在選擇從中確定該第一和第二亮度樣本組的(例如四個)鄰近亮度樣本之前，還可以根據該色度格式對該鄰近亮度樣本進行降低取樣。
應當注意，該當前區塊的該鄰近區域通常代表該當前圖像(空間鄰近區域)的一先前解碼和重建的部分(例如，區塊)或另一個先前解碼和重建的圖像(時間鄰近區域)。然而，應該理解的是，在編碼器方面，代替先前解碼和重建的圖像區域的原始輸入圖像區域也可以用作該當前區塊的該鄰近區域的來源。此外，對於本領域技術人員而言，很明顯地本發明的方法同樣適用於任意的交叉分量預測，例如從RGB顏色編碼中的紅色分量來預測綠色或藍色。
此外。應當注意，該第一/第二亮度-色度樣本對組可以重疊(至少部分地重疊)。尤其是這種情況，當該當前區塊的鄰近區域的該解碼的、重建的亮度具有相同值的樣本時。然後，該第一和第二亮度-色度樣本對都可以保持相同的值。然而，在對“自然”圖像內容進行“正常”運算的期間，這種情況很少發生。
儘管在設備的上下文中描述了一些方面，但是很明顯，這些方面也代表了對應方法的描述，其中框或設備對應於方法步驟或方法步驟的特徵。類似地，在方法步驟的上下文中描述的方面也表示對相應裝置的相應框或項目或特徵的描述。
方法步驟中的一些或全部可以由（或使用）硬體設備（例如，微處理器、可程式化電腦或電子電路）執行。在一些實施例中，最重要的方法步驟中的一個或多個可以由這樣的設備執行。
取決於某些實施要求，本發明的實施例可以以硬體或軟體來實現。實施例可以使用數位儲存介質來執行，例如儲存有電子可讀控制信號的軟碟、DV、藍光、CD、ROM、PROM、EPROM、EEPROM或快閃記憶體，它們與可程式化電腦系統配合(或能夠配合)，從而執行相應的方法。因此，數位儲存介質可以是電腦可讀的。
根據本發明的一些實施例包括具有電子可讀控制信號的數據載體，該電子可讀控制信號能夠與可程式化電腦系統合作，從而執行本文描述的方法之一。
通常，本發明的實施例可以被實現為具有程式代碼的電腦程式產品，當電腦程式產品在電腦上運作時，該程式代碼可操作用於執行方法之一。程式代碼可以例如被儲存在機器可讀載體上。
其他實施例包括儲存在機器可讀載體上的，用於執行本文描述的方法之一的電腦程式。
換句話說，因此，本發明方法的實施例是一種電腦程式，該電腦程式具有當電腦程式在電腦上運行時用於執行本文描述的方法之一的程式代碼。
因此，本發明方法的另一實施例是一種數據載體(或數位儲存介質、或電腦可讀介質)，其包括記錄在其上的用於執行本文所述方法之一的電腦程式。數據載體、數位儲存介質或記錄介質通常是有形的和/或非過渡性的。
因此，本發明方法的另一實施例是表示用於執行本文所述方法之一的電腦程式的數據流或信號序列。數據流或信號序列可以例如被配置為經由數據通信連接，例如經由網路來傳輸。
另一實施例包含處理裝置，例如電腦或可程式化邏輯元件，其被配置為或適於執行本文描述的方法之一。
另一實施例包含一種電腦，該電腦上安裝了用於執行本文描述的方法之一的電腦程式。
根據本發明的另一實施例包括一種設備或系統，該設備或系統被配置為(例如，以電子方式或光學方式)將用於執行本文描述的方法之一的電腦程式傳送給接收器。接收器可以是例如電腦、行動裝置、儲存元件等。該設備或系統可以例如包含用於將電腦程式傳送到接收器的檔案伺服器。
在一些實施例中，可程式化邏輯元件(例如現場可程式化閘陣列)可以用於執行本文描述的方法的一些或全部功能。在一些實施例中，現場可程式化閘陣列可以與微處理器協作以便執行本文描述的方法之一。通常，該方法優選地由任何硬體設備執行。
可以使用硬體設備、或使用電腦、或使用硬體設備和電腦的組合來實現本文描述的設備。
可以使用硬體設備、或使用電腦、或使用硬體設備和電腦的組合來執行本文描述的方法。
儘管已經參考說明性實施例描述了本公開，但是該描述並非旨在以限制性的意義來解釋。參考說明書、示例性實施例以及本公開的其他實施例的各種修改和組合對於本領域技術人員將是顯而易見的。因此，所附的申請專利範圍旨在涵蓋任何這樣的修改或實施例。
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10:設備 12:圖像 12’:圖像 14:數據流 20:解碼器 22:預測殘差信號形成器 24:預測殘差 24’:頻譜域預測殘差信號 24’’:預測殘差信號 24’’’:頻譜域預測殘差信號 24’’’’:預測殘差信號24 26:預測信號 28:轉換器 32:量化器 34:熵編碼器 36:預測台 38:解量化器 40:反向轉換器 41:示意性橢圓形 42:組合器 43:直線 44:預測模組 46:重建信號 50:熵解碼器 51:第一臨時直線 52:解量化器 53:平均值 54:反向轉換器 55:預測殘差 56:組合器 58:預測模組 80:幀內編碼區塊 82:幀間編碼區塊 84:轉換區塊 A:第一亮度-色度樣本對 A’:第一亮度-色度樣本對 A’’:第一亮度-色度樣本對 B:第二亮度-色度樣本對 B’:第二亮度-色度樣本對 B’’:第二亮度-色度樣本對
第1圖示出了以一編碼器為例，用於將一圖像預測地編碼的一設備的一示意框圖，其中根據本申請實施例的一幀內預測被可以實現。 第2圖示出了以一解碼器為例，用於將一圖像預測地解碼的一設備，其適合第1圖的該設備，的一示意框圖，其中根據本申請實施例的一幀內預測可以被實現。 第3圖示出了說明預測殘差信號、預測信號及重建信號之間的關係的一示例的一示意圖，以分別地說明用於編碼模式選擇、轉換選擇及轉換表現的設定細分的可能性。 第4圖示出了複數個第一亮度-色度樣本對及第二亮度-色度樣本對的一示例，其根據實施例可以通過用於直線擬合的編碼器和/或解碼器潛在地使用。 第5圖示出了一示例，其根據一實施例使用正好兩個第一亮度-色度樣本對及正好兩個第二亮度-色度樣本對用於直線擬合。 第6圖示出了根據一實施例的一種方法的一示意框圖，該方法用於基於區塊地解碼。 第7圖示出了根據一實施例的一種方法的一示意框圖，該方法用於基於區塊地編碼。 第8圖取自參考文獻[2]並且示出了一種簡化的交叉分量線性模型(Cross-Component Linear Model, CCLM)預測方法，其根據先前技術使用正好一個第一亮度-色度樣本及正好一個第二亮度-色度樣本。
43:直線
51:第一臨時直線
52:第二臨時直線
53:平均值
54:平均值
55:預測殘差
56:預測殘差
A:第一亮度-色度樣本對
A’:第一亮度-色度樣本對
B:第二亮度-色度樣本對
B’:第二亮度-色度樣本對

Claims (12)

  1. 一種解碼器，用於將一圖像的圖像資料基於區塊地解碼，該解碼器被配置成用以將該圖像的一當前區塊解碼，通過：確定在該當前區塊的一鄰近區域中的一第一亮度樣本組及一第二亮度樣本組，該第一亮度樣本組的亮度值小於該第二亮度樣本組的亮度值；通過找到在該當前區塊的該鄰近區域中的n個最小亮度值來確定該第一亮度樣本組，其中n等於2；和/或通過找到在該當前區塊的該鄰近區域中的n個最大亮度值來確定該第一亮度樣本組，其中n等於2；通過一第一亮度-色度樣本對及一第二亮度-色度樣本對來擬合具有一線性函數的一直線，其中基於該當前區塊的該鄰近區域中的該第一亮度樣本組與多個第一相應色度樣本來確定該第一亮度-色度樣本對，並且其中基於該當前區塊的該鄰近區域中的該第二亮度樣本組與多個第二相應色度樣本來確定該第二亮度-色度樣本對；其中該解碼器配置成用以擬合該直線，使得該直線延伸通過該第一亮度-色度樣本對的一平均值與該第二亮度-色度樣本對的一平均值，用於導出該直線的該線性函數；以及使用該當前區塊的多個亮度樣本與該線性函數來預測該當前區塊的多個色度樣本。
  2. 如請求項1所述之解碼器，其中該解碼器配置成用以通過幀內預測和/或幀間預測來重建該當前區塊的該些亮度樣本。
  3. 如請求項1所述之解碼器，其中該解碼器配置成用以從一數據流將用於該當前區塊的一亮度樣本殘差解碼；及通過幀內預測和/或幀間預測來重建該當前區塊的該些亮度樣本，以獲得多個預測亮度樣本，並且使用該亮度樣本殘差來校正該些預測亮度樣本。
  4. 如請求項1所述之解碼器，其中該解碼器配置成用以通過找到在該當前區塊的該鄰近區域中的n個最小亮度值來確定該第一亮度樣本組，其中n大於1：和/或通過找到在該當前區塊的該鄰近區域中的n個最大亮度值來確定該第二亮度樣本組，其中n大於1。
  5. 如請求項1所述之解碼器，其中該線性函數由方程式y=α．x+β給定，其中α是代表該直線的一斜率的一第一交叉分量線性模型參數，β是代表該直線的一偏移的一第二交叉分量線性模型參數，並且其中該解碼器更配置成用以使用該線性函數為該當前區塊的一個或多個亮度樣本x來預測該當前區塊的至少一個相應色度樣本y。
  6. 一種編碼器，用於將一圖像的圖像數據基於區塊地編碼到一數據流中，該編碼器被配置成用以將該圖像的一當前區塊編碼，通過：確定在該當前區塊的一鄰近區域中的一第一亮度樣本組及一第二亮度樣本組，該第一亮度樣本組的亮度值小於該第二亮度樣本組的亮度值；通過找到在該當前區塊的該鄰近區域中的n個最小亮度值來確定該第一亮度樣本組，其中n等於2；和/或 通過找到在該當前區塊的該鄰近區域中的n個最大亮度值來確定該第一亮度樣本組，其中n等於2；通過一第一亮度-色度樣本對及一第二亮度-色度樣本對來擬合具有一線性函數的一直線，其中基於該當前區塊的該鄰近區域中的該第一亮度樣本組與多個第一相應色度樣本來確定該第一亮度-色度樣本對，並且其中基於該當前區塊的該鄰近區域的該第二亮度樣本組與多個第二相應色度樣本來確定該第二亮度-色度樣本對；該編碼器配置成用以擬合該直線，使得該直線延伸通過該第一亮度-色度樣本對的一平均值與該第二亮度-色度樣本對的一平均值，用於導出該直線的該線性函數；以及使用該當前區塊的多個亮度樣本與該線性函數來預測該當前區塊的多個色度樣本。
  7. 如請求項6所述之編碼器，其中該編碼器配置成用以將用於該當前區塊的一亮度樣本殘差編碼到該數據流中，使得該當前區塊的該些亮度樣本可以通過幀內預測和/或幀間預測被重建，以獲得多個預測亮度樣本，其中通過使用該亮度樣本殘差該些預測亮度樣本是可以校正的。
  8. 如請求項6所述之編碼器，其中該編碼器配置成用以通過找到在該當前區塊的該鄰近區域中的n個最小亮度值來確定該第一亮度樣本組，其中n大於1：和/或通過找到在該當前區塊的該鄰近區域中的n個最大亮度值來確定該第二亮度樣本組，其中n大於1。
  9. 如請求項6所述之編碼器，其中該線性函數由方程式y=α．x+β給定，其中α是代表該直線的一斜率的一第一交叉分量線性模型參數，β是代表該直線的一偏移的一第二交叉分量線性模型參數，並且其中該編碼器更配置成用以使用該線性函數為該當前區塊的一個或多個亮度樣本x來預測該當前區塊的至少一個相應色度樣本y。
  10. 一種用於將一圖像的圖像資料基於區塊地解碼的方法，其中將該圖像的一當前區塊解碼包含以下步驟：確定在該當前區塊的一鄰近區域中的一第一亮度樣本組及一第二亮度樣本組，該第一亮度樣本組的亮度值小於該第二亮度樣本組的亮度值；通過找到在該當前區塊的該鄰近區域中的n個最小亮度值來確定該第一亮度樣本組，其中n等於2；和/或通過找到在該當前區塊的該鄰近區域中的n個最大亮度值來確定該第一亮度樣本組，其中n等於2；通過一第一亮度-色度樣本對及一第二亮度-色度樣本對來擬合具有一線性函數的一直線，其中基於該當前區塊的該鄰近區域中的該第一亮度樣本組與多個第一相應色度樣本來確定該第一亮度-色度樣本對，並且其中基於該當前區塊的該鄰近區域中的該第二亮度樣本組與多個第二相應色度樣本來確定該第二亮度-色度樣本對；其中擬合出該直線，使得該直線延伸通過該第一亮度-色度樣本對的一平均值與該第二亮度-色度樣本對的一平均值，用於導出該直線的該線性函數；以及 使用該當前區塊的多個亮度樣本與該線性函數來預測該當前區塊的多個色度樣本。
  11. 一種用於將一圖像的圖像數據基於區塊地編碼的方法，其中將該圖像的一當前區塊編碼包含以下步驟：確定在該當前區塊的一鄰近區域中的一第一亮度樣本組及一第二亮度樣本組，該第一亮度樣本組的亮度值小於該第二亮度樣本組的亮度值；通過找到在該當前區塊的該鄰近區域中的n個最小亮度值來確定該第一亮度樣本組，其中n等於2；和/或通過找到在該當前區塊的該鄰近區域中的n個最大亮度值來確定該第一亮度樣本組，其中n等於2；通過一第一亮度-色度樣本對及一第二亮度-色度樣本對來擬合具有一線性函數的一直線，其中基於該當前區塊的該鄰近區域中的該第一亮度樣本組與多個第一相應色度樣本來確定該第一亮度-色度樣本對，並且其中基於該當前區塊的該鄰近區域的該第二亮度樣本組與多個第二相應色度樣本來確定該第二亮度-色度樣本對；其中擬合出該直線，使得該直線延伸通過該第一亮度-色度樣本對的一平均值與該第二亮度-色度樣本對的一平均值，用於導出該直線的該線性函數；以及使用該當前區塊的多個亮度樣本與該線性函數來預測該當前區塊的多個色度樣本。
  12. 一種電腦可讀數位儲存介質，具有儲存在其上的一電腦程式，該電腦程式具有一程式碼，當在一電腦上運行時，該程式碼用於執行如請求項10或11所述之方法。
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