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公開番号2024175083
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-17
出願番号2024161428,2023208718
出願日2024-09-18,2022-01-14
発明の名称画像復号装置、画像符号化装置、画像復号方法及び画像符号化方法
出願人シャープ株式会社
代理人弁理士法人 HARAKENZO WORLD PATENT & TRADEMARK
主分類H04N 19/85 20140101AFI20241210BHJP(電気通信技術)
要約【課題】ニューラルネットワークフィルタを用いたポストフィルタの処理能力を持っているかの判断を容易にする動画像復号装置及び動画像符号化装置を提供する。
【解決手段】動画像伝送システムの動画像復号装置30において、符号化データから画像を復号する画像復号装置は、フィルタ処理用のフィルタ強度及びビットデプスを導出するヘッダ復号部と、ニューラルネットワーク(NN)モデルの入力テンソルの形式を指定する入力画像情報を導出するNNフィルタ部を含むループフィルタとを備え、NNフィルタ部は、入力画像情報に基づいて、画像を用いて入力テンソルの一部を導出し、入力テンソルに別の一部に付加情報を設定し、入力テンソルを用いてNNのフィルタ処理を実施することで出力テンソルを導出し、出力テンソルからフィルタ後の画像を導出し、付加情報を、フィルタ強度とビットデプスを用いて導出する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項1】
符号化データから画像を復号する画像復号装置であって、
フィルタ処理用のフィルタ強度およびビットデプスを導出するヘッダ復号部と、
ニューラルネットワークモデルの入力テンソルの形式を指定する入力画像情報を導出するニューラルネットワークフィルタ部とを備え、
前記ニューラルネットワークフィルタ部は、前記入力画像情報に基づいて、画像を用いて前記入力テンソルの一部を導出し、前記入力テンソルに別の一部に付加情報を設定し、前記入力テンソルを用いてニューラルネットワークのフィルタ処理を実施することで出力テンソルを導出し、前記出力テンソルからフィルタ後の画像を導出し、
前記付加情報は、前記フィルタ強度と前記ビットデプスを用いて導出されることを特徴とする画像復号装置。
続きを表示(約 960 文字)【請求項2】
画像を符号化する画像符号化装置であって、
フィルタ処理用のフィルタ強度およびビットデプスを導出するヘッダ符号化部と、
ニューラルネットワークモデルの入力テンソルの形式を指定する入力画像情報を導出するニューラルネットワークフィルタ部とを備え、
前記ニューラルネットワークフィルタ部は、前記入力画像情報に基づいて、画像を用いて前記入力テンソルの一部を導出し、前記入力テンソルに別の一部に付加情報を設定し、前記入力テンソルを用いてニューラルネットワークのフィルタ処理を実施することで出力テンソルを導出し、前記出力テンソルからフィルタ後の画像を導出し、
前記付加情報は、前記フィルタ強度と前記ビットデプスを用いて導出されることを特徴とする画像符号化装置。
【請求項3】
符号化データから画像を復号する画像復号方法であって、
フィルタ処理用のフィルタ強度およびビットデプスを導出し、
ニューラルネットワークモデルの入力テンソルの形式を指定する入力画像情報を導出し、
前記入力画像情報に基づいて、画像を用いて前記入力テンソルの一部を導出し、
前記入力テンソルに別の一部に付加情報を設定し、
前記入力テンソルを用いてニューラルネットワークのフィルタ処理を実施することで出力テンソルを導出し、
前記出力テンソルからフィルタ後の画像を導出することを特徴とする画像復号方法。
【請求項4】
画像を符号化する画像符号化方法であって、
フィルタ処理用のフィルタ強度およびビットデプスを導出し、
ニューラルネットワークモデルの入力テンソルの形式を指定する入力画像情報を導出し、
前記入力画像情報に基づいて、画像を用いて前記入力テンソルの一部を導出し、
前記入力テンソルに別の一部に付加情報を設定し、
前記入力テンソルを用いてニューラルネットワークのフィルタ処理を実施することで出力テンソルを導出し、
前記出力テンソルからフィルタ後の画像を導出し、
前記付加情報は、前記フィルタ強度と前記ビットデプスを用いて導出されることを特徴とする画像符号化方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本発明の実施形態は、画像復号装置、画像符号化装置、画像復号方法及び画像符号化方法に関する。
続きを表示(約 1,500 文字)【背景技術】
【0002】
動画像を効率的に伝送または記録するために、動画像を符号化することによって符号化データを生成する動画像符号化装置、および、当該符号化データを復号することによって復号画像を生成する動画像復号装置が用いられている。
【0003】
具体的な動画像符号化方式としては、例えば、H.264/AVCやH.265/HEVC(High-Efficiency Video Coding)方式などが挙げられる。
【0004】
このような動画像符号化方式においては、動画像を構成する画像(ピクチャ)は、画像を分割することにより得られるスライス、スライスを分割することにより得られる符号化ツリーユニット(CTU:Coding Tree Unit)、符号化ツリーユニットを分割することで得
られる符号化単位(符号化ユニット(Coding Unit:CU)と呼ばれることもある)、及び
、符号化単位を分割することより得られる変換ユニット(TU:Transform Unit)からなる階層構造により管理され、CU毎に符号化/復号される。
【0005】
また、このような動画像符号化方式においては、通常、入力画像を符号化/復号することによって得られる局所復号画像に基づいて予測画像が生成され、当該予測画像を入力画像(原画像)から減算して得られる予測誤差(「差分画像」または「残差画像」と呼ぶこともある)が符号化される。予測画像の生成方法としては、画面間予測(インター予測)、および、画面内予測(イントラ予測)が挙げられる。
【0006】
また、近年の動画像符号化及び復号の技術として非特許文献1が挙げられる。
【0007】
H.274には、画像の性質や、表示方法、タイミングなどを符号化データと同時に伝送す
るための付加拡張情報SEIが規定されている。
【0008】
非特許文献1及び非特許文献2、非特許文献3においては、ポストフィルタとして利用されるニューラルネットワークフィルタのトポロジーとパラメータを伝送するSEIを、明
示的に規定する方法と、間接的に参照情報として規定する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0009】
B. Choi, Z. Li, W. Wang, W. Jiang, X. Xu, S. Wenger and S. Liu,“AHG9/AHG11: SEI messages for carriage of neural network information for post-filtering,” JVET-V0091
M. M. Hannuksela, E. B. Aksu, F. Cricri, H. R. Tavakoli and M. Santamaria, "AHG9: On post-filter SEI", JVET-X0112
M. M. Hannuksela, M. Santamaria, F. Cricri, E. B. Aksu and H. R. Tavakoli, "AHG9: On post-filter SEI", JVET-Y0115
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0010】
しかしながら、非特許文献1、非特許文献2ともにポストフィルタ処理の入力と出力が
明示的に定義されていないという課題がある。
(【0011】以降は省略されています)

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