非显而易见杯

专利无效挑战赛

目标专利:3661使用基于矩阵的帧内预测进行视频编码和解码的方法和装置

专利公开号:CN114402614B

专利权人:交互数字

无效请求书提交日期:2026年


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非显而易见性评估仅供参考,不构成法律建议。



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序号 权利要求内容

1

一种方法,包括;对视频的图片的块进行解码;所述块是使用基于矩阵的帧内预测以帧内预测模式被编解码的;其中所述解码还包括;确定临近参考样本的集合;根据基于矩阵的帧内预测的模式和块形状在权重矩阵的集合和相关联的偏置矢量当中选择权重矩阵和相关联的偏置矢量;其中所选择的权重矩阵的任何系数都是二的幂;以及从所选择的权重矩阵与添加所述相关联的偏置矢量的所述临近参考样本的集合的矩阵乘积获得所述块的帧内预测的样本;所述矩阵乘积是根据所选择的权重矩阵的系数的二的幂的移位。

2

如权利要求1所述的方法,其中所选择的权重矩阵的系数是第一权重矩阵的对应系数的二的最接近的幂。

3

如权利要求1所述的方法,其中所选择的权重矩阵的系数是第一权重矩阵的对应系数的二的最接近的幂乘以矩阵归一化因子。

4

如权利要求1所述的方法,其中所述权重矩阵是从使用基于视频数据集的最小均方最小化的学习阶段导出的;其中执行在所述最小均方最小化期间对为二的幂的系数的完全搜索。

5

如权利要求1所述的方法,其中;对于尺寸为宽度*高度的块;所述临近参考样本集x包括来自尺寸为2*宽度的临近顶排和尺寸为2*高度的临近左排的所有重构的样本;以及其中根据所选择的权重矩阵的系数的二的幂在所述移位中集成所述临近参考样本集的下采样和求平均。

6

如权利要求1所述的方法,其中存储所选择的权重矩阵的系数的指数而不是系数值。

7

如权利要求1所述的方法,其中在图片参数集(PPS)中用信号通知代表所述权重矩阵的集合和相关联偏置的至少一个高级语法元素;使得帧中使用基于矩阵的帧内预测的所有块使用所述用信号通知的权重矩阵集。

8

如权利要求1所述的方法,其中在序列参数集(SPS)中用信号通知代表所述权重矩阵的集合和相关联偏置的至少一个高级语法元素;使得序列中使用基于矩阵的帧内预测的所有块使用所述用信号通知的权重矩阵集。


对比文件列表

编号 名称

权利要求1

一种方法,包括;对视频的图片的块进行解码;所述块是使用基于矩阵的帧内预测以帧内预测模式被编解码的;其中所述解码还包括;确定临近参考样本的集合;根据基于矩阵的帧内预测的模式和块形状在权重矩阵的集合和相关联的偏置矢量当中选择权重矩阵和相关联的偏置矢量;其中所选择的权重矩阵的任何系数都是二的幂;以及从所选择的权重矩阵与添加所述相关联的偏置矢量的所述临近参考样本的集合的矩阵乘积获得所述块的帧内预测的样本;所述矩阵乘积是根据所选择的权重矩阵的系数的二的幂的移位。


权利要求2

如权利要求1所述的方法,其中所选择的权重矩阵的系数是第一权重矩阵的对应系数的二的最接近的幂。


权利要求3

如权利要求1所述的方法,其中所选择的权重矩阵的系数是第一权重矩阵的对应系数的二的最接近的幂乘以矩阵归一化因子。


权利要求4

如权利要求1所述的方法,其中所述权重矩阵是从使用基于视频数据集的最小均方最小化的学习阶段导出的;其中执行在所述最小均方最小化期间对为二的幂的系数的完全搜索。


权利要求5

如权利要求1所述的方法,其中;对于尺寸为宽度*高度的块;所述临近参考样本集x包括来自尺寸为2*宽度的临近顶排和尺寸为2*高度的临近左排的所有重构的样本;以及其中根据所选择的权重矩阵的系数的二的幂在所述移位中集成所述临近参考样本集的下采样和求平均。


权利要求6

如权利要求1所述的方法,其中存储所选择的权重矩阵的系数的指数而不是系数值。


权利要求7

如权利要求1所述的方法,其中在图片参数集(PPS)中用信号通知代表所述权重矩阵的集合和相关联偏置的至少一个高级语法元素;使得帧中使用基于矩阵的帧内预测的所有块使用所述用信号通知的权重矩阵集。


权利要求8

如权利要求1所述的方法,其中在序列参数集(SPS)中用信号通知代表所述权重矩阵的集合和相关联偏置的至少一个高级语法元素;使得序列中使用基于矩阵的帧内预测的所有块使用所述用信号通知的权重矩阵集。


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