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对比文件列表
2002-02-28_US2002025001A_发明申请_US20020025001A1 Method and apparatus for video coding_+++H_U_V_a_b_c_e_f_g_o_p_q_r_t+++.docx
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2006-11-02_US2006245497A_发明申请_US20060245497A1 Device and method for fast block-matching motion estimation in video encoders_+++F_S_a_b_e_g_o_p_q_r_t+++.docx
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2008-11-06_KR1020080097673A_发明公开_KR1020080097673A 모션 벡터 탐색 방법_+++B_O_P_a_f_g_q_r+++.docx
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2008-11-06_US2008273597A_发明申请_US20080273597A1 Method for searching for motion vector_+++a_b_e_f_g_o_p+++.docx
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2009-03-26_JP2009513068A_发明专利_JP2009513068A Scalable motion estimation for video encoding_+++A_B_O_P_T_c_g_u+++.docx
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2009-04-08_EP2046047A_发明公开_EP2046047A1 Method and device for performing motion estimation_+++b_e_f_o_p_q_r+++.docx
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2009-07-22_KR1020090079286A_发明公开_KR1020090079286A 고속 전역탐색 블록정합 알고리즘을 이용한 동영상 움직임추정 방법 및 장치_+++B_C_E_F_J_M_N_P_Q_R_a_d_g_i_k_l_o+++.docx
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2010-12-14_US7852940B_发明授权_US07852940B2 Scalable motion estimation for video encoding_+++A_B_E_F_G_H_O_P_Q_R_c_d_h_i_j_k_l_m_n_s_t_u_v_w+++.docx
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2011-05-11_KR1020110048243A_发明公开_KR1020110048243A 적응적 탐색 영역 및 부분 정합 오차 기반의 고속 움직임 추정 장치 및 방법_+++B_C_E_F_J_O_P_R_d_q+++.docx
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2013-04-18_US2013094567A_发明申请_US20130094567A1 APPARATUS AND METHODS FOR PERFORMING BLOCK MATCHING ON A VIDEO STREAM_+++B_P_R+++.docx
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2015-09-17_US2015264387A_发明申请_US20150264387A1 METHOD FOR MOTION ESTIMATION OF NON-NATURAL VIDEO DATA_+++A_C_D_E_F_H_J_L_N_O_P_Q_R_S_T_W_X_Y_b_g_i_k_m_u_v+++.docx
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2016-11-23_CN106165423A_发明公开_CN106165423A 用于非自然视频数据的运动估计的方法_+++A_B_C_D_E_F_H_I_J_N_O_P_Q_S_T_U_V_W_X_Y_g_k_l_m_r+++.docx
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2017-01-25_EP3120557A_发明公开_EP3120557A1 METHOD FOR MOTION ESTIMATION OF NON-NATURAL VIDEO DATA_+++C_D_E_H_I_O_P_S_T_U_W_X_Y_a_b_f_g_j_k_l_m_n_q_r_v+++.docx
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2017-05-25_JP2017513329A_发明专利_JP2017513329A 非自然ビデオデータの動き推定のための方法_+++A_C_D_E_F_H_J_M_N_P_Q_S_T_W_X_Y_b_g_i_k_l_o_r_u_v+++.docx
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2019-11-19_US10484721B_发明授权_US10484721B2 Method for motion estimation of non-natural video data_+++A_C_D_E_F_H_I_M_N_Q_R_S_T_U_V_W_X_Y_b_g_j_k_l_o_p+++.docx
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2020-04-15_EP3120557B_发明授权_EP3120557B1 METHOD FOR MOTION ESTIMATION OF NON-NATURAL VIDEO DATA_+++A_B_C_D_E_F_G_H_I_P_Q_S_T_U_W_X_Y_j_k_l_m_n_o_r_v+++.docx
2026-03-19 22:09
JP2006254454A_Description_20260309_1923_+++B_P_a_b_e_f_g_o_q_r_t+++.docx
2026-03-19 22:09
JP2006270958A_Description_20260309_1924_+++a_b_g_o_p+++.docx
2026-03-19 22:09
JP2007053788A_Description_20260309_1924_+++b_o_p_u+++.docx
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JP2017513329A_Description_20260309_1924_+++A_B_C_D_E_F_H_I_Q_S_T_W_X_Y_g_j_k_l_m_n_o_p_r_u_v+++.docx
2026-03-19 22:09
2009-03-26_JP2009513068A_发明专利_JP2009513068A Scalable motion estimation for video encoding_+++A_B_O_P_T_c_g_u+++.docx

对比文件名称:2009-03-26_JP2009513068A_发明专利_JP2009513068A Scalable motion estimation for video encoding

目标专利名称:229用于视频数据的方法、装置、设备和计算机可读存储媒体CN106165423B

本次调用模型名称:DeepSeek

### 特征比对表格

技术特征描述及公开性判断结果对比文件原文引用(翻译为中文)公开性论述
**技术特征A《直接公开》**<br>选择用于与所述非自然视频数据的第二帧的当前块匹配的所述非自然视频数据的第一帧的候选块,所述候选块是从围绕所述第一帧的先前候选块的第一菱形样式中选择的[2] “一連の同心領域を、中央のアンカー点のところで始めそして外側に向けて移動するように検索するために構成されることができる。 ある複数の実施形態では、同心領域は、ダイアモンドのような形にされることがある。”<br>(可以配置为从中央锚点开始向外移动的方式搜索一系列同心区域。在某些实施方式中,同心区域可以呈菱形。)<br>[2] “アンカー点D0は、初期に予測した動きベクトル位置に対応する。 同心ダイアモンド領域は、予測したMV位置を中心として中心を決められる。”<br>(锚点D0对应于初始预测的运动矢量位置。同心菱形区域以预测的MV位置为中心。)对比文件明确公开了运动估计搜索从中心锚点(即先前候选块的位置)开始,并采用同心菱形(diamond)样式向外搜索候选块(“ダイアモンドのような形”)。该菱形样式是围绕锚点(即先前候选块)的。因此,技术特征A“选择...候选块,所述候选块是从围绕...先前候选块的第一菱形样式中选择的”已被对比文件直接公开。
**技术特征B《直接公开》**<br>基于使所述第一帧的所述先前候选块与所述当前块匹配来获得先前经计算的最低匹配差值[2] “動作では、検索は、アンカー点D0で始まる。 … 差異値、例えば、SAD又はSSD、が参照フレームのビデオ・ブロック59と現在のフレーム中でエンコードされようとしているビデオ・ブロックとの間で一旦決定されると…”<br>(在操作中,搜索从锚点D0开始。...一旦确定了参考帧的视频块59与当前帧中要编码的视频块之间的差异值,例如SAD或SSD...)<br>[2] “最小の差異値は、現在のビデオ・ブロックに良く符合するビデオ・ブロックにより生成されるはずの絶対的な最小の差異値である必要は必ずしもなく、むしろ実際に評価されるこれらのビデオ・ブロック間での最小の差異値である。”<br>(最小差异值不一定是与当前视频块最匹配的视频块所产生的绝对最小差异值,而是实际评估的这些视频块之间的最小差异值。)<br>[2] 图6流程:步骤60固定同心菱形,步骤62判断差异值是否小于阈值。对比文件公开了在搜索过程中会计算并比较候选块(如锚点D0处的块)与当前块之间的差异值(如SAD),并在后续搜索中以此作为比较基准(“最小の差異値”)。这相当于“获得先前经计算的最低匹配差值”。因此,技术特征B被对比文件直接公开。
**技术特征C《隐含公开》**<br>计算用于使所述候选块的样本的第一子集与所述当前块匹配的第一部分匹配差值[2] “候補ビデオ・ブロックと現在のビデオ・ブロックとの間の類似性は、差異値、例えば、差異の絶対値の和(SAD:sum of absolute difference)メトリック…として表わされることができ、それは現在と前にエンコードされたビデオ・フレーム中のビデオ・ブロックとの間のピクセル差異を定量化する。”<br>(候选视频块与当前视频块之间的相似性可以表示为差异值,例如绝对差和(SAD)度量...,它量化当前视频块和先前编码的视频帧中的视频块之间的像素差异。)对比文件公开了计算候选块与当前块之间的匹配差值(如SAD)。SAD的计算通常涉及对块中所有像素差值的求和。虽然对比文件没有明确说明只计算“样本的第一子集”,但本领域技术人员公知,为了降低计算复杂度,可以先计算部分像素(子集)的SAD作为近似或早期判断,这是一种常见的运动估计加速技术。因此,对比文件隐含公开了计算部分样本匹配差值的可能性。
**技术特征D《未公开》**<br>基于所述第一部分匹配差值来估计用于使所述候选块与所述当前块匹配的总匹配差值无相应内容。对比文件计算的是候选块与当前块之间完整的匹配差值(如基于所有像素的SAD),或至少是用于直接比较的差值,并未公开基于“第一部分匹配差值”去“估计”一个“总匹配差值”的技术手段。目标专利中“估计总匹配差值”是其多级近似、提早退出机制的核心,对比文件未公开此概念。
**技术特征E《未公开》**<br>将所述候选块的经估计的总匹配差值与所述先前候选块的所述最低匹配差值进行比较无相应内容。对比文件公开了比较不同候选块的差异值以寻找最小差异(如步骤70、72、74的判断),但其比较的是实际计算出的差异值(如SAD),而非基于部分样本“估计”出的“总匹配差值”。技术特征E依赖于特征D的“估计总匹配差值”,而该特征未被公开,因此特征E也未被公开。
**技术特征F《未公开》**<br>基于所述比较确定所述候选块是否并不具有与所述当前块的最低匹配差值无相应内容。对比文件公开了通过比较差异值来确定最佳匹配块(具有最小差异的块)。但技术特征F的确定是基于“经估计的总匹配差值”的比较(特征E),而该比较未被公开。因此,这种基于估计值的特定提早退出判断逻辑未被对比文件公开。
**技术特征G《隐含公开》**<br>响应于所述候选块不具有与所述当前块的所述最低匹配差值而选择所述第一帧的后续候选块以用于匹配自所述第一菱形样式水平地和/或垂直地移位的且具有与所述第一菱形样式相同尺寸的第二菱形样式的所述当前块[2] “検索ユニット50は、そのアンカー点を中心として同心ダイアモンドの中心を決める(84)。 … もし…十分なコンピュータ能力が利用可能である場合には(90)、…検索ユニット50が…次のダイアモンドの動きベクトルを検索することを可能にする(92)。”<br>(搜索单元50以该锚点为中心确定同心菱形的中心(84)...如果...有足够的计算能力可用(90),...允许搜索单元50...搜索下一个菱形的运动矢量(92)。)<br>[2] 图5及说明:搜索从锚点D0开始,搜索菱形D1、D2后,若未满足条件,则将锚点移动到新位置D0‘(最小差异值处),并以D0’为中心继续搜索新的菱形D1‘、D2’。对比文件公开了在基于当前菱形样式搜索未得到满意结果(即当前候选块不具有最低匹配差值)时,会继续搜索“下一个”同心菱形区域(步骤92)。虽然对比文件的同心菱形通常尺寸递增,但其图5和说明也揭示了搜索窗口(菱形样式)可以整体“移动”到新的锚点(如从D0到D0‘)。本领域技术人员可以理解,这种移动可以分解为在水平和/或垂直方向上的位移,并且在新锚点处开始的搜索样式(如D1‘)与之前的样式(如D1)在形状和尺寸上是相同或相似的(均为菱形)。因此,对比文件隐含公开了响应于当前结果不理想,选择后续候选块的方式涉及将菱形样式水平/垂直移位并保持相同尺寸。
**技术特征H《直接公开》(部分)**<br>通过在所述第一帧上水平和/或垂直地遍历固定大小的菱形搜索样式来执行所述运动估计,其中,非自然视频数据包括未通过具有光学系统的相机捕获的视频数据。[2] “同心ダイアモンド領域は、予測したMV位置を中心として中心を決められる。”<br>(同心菱形区域以预测的MV位置为中心。)<br>[2] 图4A-4C展示了以锚点为中心的固定形状(菱形)的搜索区域D1, D2, D3...。搜索过程是在参考帧(第一帧)上遍历这些菱形区域中的位置。对比文件明确公开了使用以预测位置为中心的、形状固定的菱形(“ダイアモンド”)样式在参考帧上进行遍历搜索。这直接公开了技术特征H中关于搜索样式的前半部分。然而,对比文件全文未提及“非自然视频数据”的概念,也未将其技术方案限定或特别适用于“未通过具有光学系统的相机捕获的视频数据”。因此,技术特征H中关于视频数据类型的限定未被公开。
**技术特征I《未公开》**<br>基于所述第一部分匹配差值而计算用于将所述候选块的剩余样本与所述当前块匹配的匹配差值的估计值,其中,所述经估计的总匹配差值进一步基于用于匹配所述剩余样本的所述匹配差值的所述估计值。无相应内容。对比文件没有公开任何基于已计算的部分样本匹配差值(第一部分匹配差值)来“估计”剩余样本匹配差值的技术手段。这是目标专利多级近似成本计算的核心步骤之一,未被对比文件公开。
**技术特征J《未公开》**<br>计算用于使所述候选块的所述样本的第二子集与所述当前块匹配的第二部分匹配差值无相应内容。对比文件未公开将样本分为“第一子集”、“第二子集”并分别计算部分匹配差值的多级近似计算框架。
**技术特征K《未公开》**<br>通过移除所述候选块的所述样本的第二子集来更新所述候选块的所述剩余样本无相应内容。对比文件未涉及样本子集的划分与更新操作。
**技术特征L《未公开》**<br>经由计算用于使所述候选块的经更新的剩余样本与所述当前块匹配的经精炼估计值来精炼用于匹配所述剩余样本的所述匹配差值的所述估计值无相应内容。对比文件未公开这种对剩余样本匹配差值估计值进行逐步“精炼”的过程。
**技术特征M《未公开》**<br>经由将所述第一部分匹配差值、所述第二部分匹配差值和所述经精炼估计值求和来精炼所述经估计的总匹配差值无相应内容。对比文件未公开这种将多个部分匹配差值与精炼估计值求和以得到总匹配差值的多级近似累加方法。
**技术特征N《未公开》**<br>至少部分地基于所述经精炼的经估计的总匹配差值来确定所述候选块是否具有与所述当前块的所述最低匹配差值。无相应内容。该特征依赖于前述未被公开的多级精炼估计框架(特征I-M),因此其本身也未被对比文件公开。
**技术特征O《直接公开》**<br>选择用于与所述当前块匹配的所述视频数据的所述第一帧的先前候选块[2] “アンカー点D0は、初期に予測した動きベクトル位置に対応する。”<br>(锚点D0对应于初始预测的运动矢量位置。)<br>[2] “動作では、検索は、アンカー点D0で始まる。”<br>(在操作中,搜索从锚点D0开始。)对比文件明确公开了运动估计过程始于一个初始位置(锚点D0),该位置对应的参考帧中的块即为“先前候选块”。因此,技术特征O被直接公开。
**技术特征P《直接公开》**<br>计算用于使所述先前候选块匹配到所述当前块的先前最低匹配差值[2] “差異値、例えば、SAD又はSSD、が参照フレームのビデオ・ブロック59と現在のフレーム中でエンコードされようとしているビデオ・ブロックとの間で一旦決定されると…”<br>(一旦确定了参考帧的视频块59与当前帧中要编码的视频块之间的差异值,例如SAD或SSD...)<br>(结合特征B论述,此差异值在初始阶段即被计算并作为比较基准。)对比文件公开了计算锚点块(先前候选块)与当前块之间的差异值(如SAD),该值在搜索初期即作为“先前最低匹配差值”(因为此时它是唯一被计算的)。因此,技术特征P被直接公开。
**技术特征Q《未公开》**<br>当所述经精炼的经估计的总匹配差值大于所述先前总匹配差值时,确定所述候选块不具有与所述当前块的所述最低匹配差值无相应内容。该特征依赖于基于精炼估计值的比较(特征E、N),而这些概念未被对比文件公开。对比文件的比较是基于实际计算的完整差值,而非多级精炼估计值。
**技术特征R《未公开》**<br>当所述经精炼的经估计的总匹配差值小于所述先前总匹配差值时确定所述候选块具有与所述当前块的所述最低匹配差值无相应内容。同特征Q,该特征依赖于未被公开的多级精炼估计和比较框架。
**技术特征S《未公开》**<br>计算用于使所述候选块匹配到所述当前块的运动向量位值,其中估计所述总匹配差值进一步包括将所述第一部分匹配差值、用于匹配所述剩余样本的所述匹配差值的所述估计值和所述运动向量位值求和。[2] “動きベクトル(MV)…現在エンコードされるビデオ・フレームと比較して前のビデオ・ブロックの位置を同定する動きベクトル(MV)を生成する。”<br>(生成运动向量(MV)...识别与当前编码视频帧相比的前一视频块的位置的运动向量(MV)。)对比文件公开了运动向量的概念及其在编码中的作用,但并未公开将运动向量的“位值”(即编码运动向量所需的比特成本)与基于部分样本计算的匹配差值(或其估计值)进行求和,以得到“总匹配差值”的技术方案。目标专利的这一特征是其率失真优化成本计算的一部分,未被对比文件公开。
**技术特征T《直接公开》**<br>执行经修改初始搜索,其中所述第一和第二菱形样式位于作为整个搜索区域的子部分的初始搜索区域内。[2] “検索空間は、エンコードされようとしているビデオ・フレーム内のビデオ・ブロックの少なくとも一部を規定する。”<br>(搜索空间定义了要编码的视频帧中的视频块的至少一部分。)<br>[2] 图4A-4C展示了以锚点D0为中心的多个同心菱形区域(D1, D2, D3...)。这些区域共同构成了一个有限的搜索窗口,该窗口通常是整个可能位移范围(整个搜索区域)的一个子集。对比文件公开的同心菱形搜索(如图4A-4C的D0, D1, D2...)是在一个有限的搜索空间/窗口内进行的,这个窗口本身就是整个潜在运动矢量搜索范围(整个搜索区域)的一个子部分。因此,“第一菱形样式”(如D1)和“第二菱形样式”(如D2)都位于这个作为子部分的初始搜索区域内。技术特征T被直接公开。
**技术特征U《隐含公开》**<br>确定具有所述最低匹配差值的候选者与所述当前块之间的第一距离[2] “動きベクトル(MV)…現在エンコードされるビデオ・フレームと比較して前のビデオ・ブロックの位置を同定する”<br>(运动向量(MV)...识别与当前编码视频帧相比的前一视频块的位置。)对比文件公开了通过运动向量来标识最佳匹配候选块(具有最低匹配差值)相对于当前块的位置。运动向量本身即包含了水平和垂直的位移分量,本领域技术人员可以毫无疑义地从该位移信息中得出候选块与当前块之间的空间“距离”(例如,欧几里得距离或绝对距离和)。因此,确定这一距离是隐含公开的。
**技术特征V《未公开》**<br>确定预测符与所述当前块之间的第二距离无相应内容。对比文件提到了“预测的运动矢量位置”(“予測した動きベクトル位置”)作为搜索的起点(锚点),但并未明确将其称为“预测符”,也未涉及计算该预测位置与当前块之间特定“距离”的操作。技术特征V中的“预测符”在目标专利中有特定上下文,对比文件未公开此概念及计算其与当前块距离的步骤。
**技术特征W《未公开》**<br>基于所述第一与第二距离之间的差异确定执行精炼搜索还是利用误差近似的全量搜索。无相应内容。对比文件未公开任何基于两个“距离”之间的差异(第一距离与第二距离)来决定后续搜索策略(精炼搜索或全量搜索)的机制。目标专利的这一特征是其特定搜索控制逻辑的一部分,未被公开。
**技术特征X《未公开》**<br>仅基于合并运动向量的残余确定是否跳过运动估计。无相应内容。对比文件全文未提及“合并运动向量”(merge motion vector)的概念,也未公开任何关于“跳过运动估计”的决策机制,特别是“仅基于合并运动向量的残余”进行决策的方法。这是目标专利针对非自然视频数据提出的特定优化,未被对比文件公开。
**技术特征Y《未公开》**<br>其中所述第二菱形样式从所述第一菱形样式移位步长4。无相应内容。对比文件虽然公开了菱形样式可以移动(如图5),但从未指定任何具体的“步长”值,特别是“步长4”这一具体数值。该具体参数未被公开。

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