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公開番号2025102918
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-08
出願番号2025061207,2024080410
出願日2025-04-02,2019-12-10
発明の名称クロマブロック予測方法及び装置
出願人華為技術有限公司,HUAWEI TECHNOLOGIES CO.,LTD.
代理人弁理士法人ITOH
主分類H04N 19/11 20140101AFI20250701BHJP(電気通信技術)
要約【課題】クロマブロック予測方法及び装置を提供する。
【解決手段】予測方法は、クロマブロックの隣接サンプルからプリセット位置のクロマサンプルのクロマ値を取得し、クロマブロックに対応するルマブロックの隣接サンプルに基づいて、クロマサンプルに対応するルマサンプルのルマ値を取得し、取得したルマ値を第1のルマセットと第2のルマセットとに分類し、クロマ値を第1のクロマセットと第2のクロマセットとにグループ化し、第1のルマセット及び第2のルマセット内のルマ値の平均値、第1のクロマセット及び第2のクロマセット内のクロマ値の平均値に基づいて、線形モデルにおけるスケーリング係数を決定し、スケーリング係数に基づいて、クロマブロックに対応する線形モデルにおけるオフセットファクタを決定し、スケーリング係数、オフセットファクタ、及びクロマブロックに対応するルマ再構成情報に基づいて、クロマブロックの予測情報を決定する。
【選択図】図11
特許請求の範囲【請求項１】
符号化方法であって、
クロマブロックについてのイントラ予測モードに基づいてプリセット位置を決定し、
前記クロマブロックの隣接サンプルから前記プリセット位置のクロマサンプルの４つのクロマ値を取得し、
前記クロマブロックに対応するルマブロックの隣接サンプルに基づいて、前記プリセット位置の前記４つのクロマサンプルに対応するルマサンプルの４つのルマ値を取得し、
前記４つのルマ値を並べ替えることにより、前記４つのルマ値を２つの小さい方のルマ値と２つの大きい方のルマ値とに分類し、
前記２つの小さい方のルマ値を第１のルマセットにグループ化し、前記２つの大きい方のルマ値を第２のルマセットにグループ化し、
前記第１のルマセット内のルマ値に関連するルマサンプルに対応するクロマサンプルのクロマ値を第１のクロマセットにグループ化し、前記第２のルマセット内のルマ値に関連するルマサンプルに対応するクロマサンプルのクロマ値を第２のクロマセットにグループ化し、
前記第１のルマセット内の前記ルマ値の平均値、前記第２のルマセット内の前記ルマ値の平均値、前記第１のクロマセット内の前記クロマ値の平均値、及び前記第２のクロマセット内の前記クロマ値の平均値に基づいて、前記クロマブロックに対応する線形モデルにおけるスケーリング係数を決定し、
前記スケーリング係数に基づいて、前記クロマブロックに対応する前記線形モデルにおけるオフセットファクタを決定し、
前記スケーリング係数、前記オフセットファクタ、及び前記クロマブロックに関連するルマ再構成ブロックに基づいて、前記クロマブロックの予測ブロックを決定し、
前記クロマブロックの予測ブロックと前記クロマブロックとに基づいて残差情報を取得し、
指示情報及び前記残差情報をビットストリームに符号化し、該指示情報は、前記クロマブロックについての前記イントラ予測モードを示すために使用されるものであり、前記イントラ予測モードは線形モード左（ＬＭＬ）モードである、
ことを有する方法。
続きを表示（約 3,200 文字）【請求項２】
クロマブロックの隣接サンプルから前記プリセット位置のクロマサンプルの４つのクロマ値を前記取得することは、
イントラ予測モードとプリセット位置との間の予め定められた対応関係と、前記クロマブロックについての前記イントラ予測モードとに基づいて、前記クロマブロックの前記隣接サンプルから前記プリセット位置の前記クロマサンプルの前記４つのクロマ値を取得する、
ことを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記４つのルマ値を並べ替えることにより、前記４つのルマ値を２つの小さい方のルマ値と２つの大きい方のルマ値とに前記分類することは、
前記プリセット位置の前記クロマサンプルに対応する前記ルマサンプルの前記４つのルマ値を昇順に並べ替えて第１のルマ値キューを取得し、該第１のルマ値キュー内の１番目の半分部分が、該第１のルマ値キューの前記２つの小さい方のルマ値を有し、該第１のルマ値キュー内の２番目の半分部分が、該第１のルマ値キューの前記２つの大きい方のルマ値を有する、又は
前記プリセット位置の前記クロマサンプルに対応する前記ルマサンプルの前記４つのルマ値を降順に並べ替えて第２のルマ値キューを取得し、該第２のルマ値キュー内の１番目の半分部分が、該第２のルマ値キューの前記２つの大きい方のルマ値を有し、該第２のルマ値キュー内の２番目の半分部分が、該第２のルマ値キューの前記２つの小さい方のルマ値を有する、
ことを有する、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記スケーリング係数に基づいて、前記クロマブロックに対応する前記線形モデルにおけるオフセットファクタを前記決定することは、
前記スケーリング係数、前記第１のクロマセット内の前記クロマ値の前記平均値、及び前記第１のルマセット内の前記ルマ値の前記平均値に基づいて、前記クロマブロックに対応する前記線形モデルにおける前記オフセットファクタを決定する、
ことを有する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記スケーリング係数、前記第１のクロマセット内の前記クロマ値の前記平均値、及び前記第１のルマセット内の前記ルマ値の前記平均値に基づいて、前記クロマブロックに対応する前記線形モデルにおける前記オフセットファクタを前記決定することは、
β＝Ｃ
Ｌｍｅａｎ
－α＊Ｌ
Ｌｍｅａｎ
であることを有し、ここで、αは、前記スケーリング係数であり、βは、前記クロマブロックに対応する前記線形モデルにおける前記オフセットファクタであり、Ｃ
Ｌｍｅａｎ
は、前記第１のクロマセット内の前記クロマ値の前記平均値であり、Ｌ
Ｌｍｅａｎ
は、前記第１のルマセット内の前記ルマ値の前記平均値である、
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
符号化装置であって、
クロマブロックについてのイントラ予測モードに基づいてプリセット位置を決定するように構成された決定モジュールと、
前記クロマブロックの隣接サンプルから前記プリセット位置のクロマサンプルの４つのクロマ値を取得し、前記クロマブロックに対応するルマブロックの隣接サンプルに基づいて、前記プリセット位置の前記４つのクロマサンプルに対応するルマサンプルの４つのルマ値を取得するように構成された取得モジュールと、
前記４つのルマ値を並べ替えることにより、前記４つのルマ値を２つの小さい方のルマ値と２つの大きい方のルマ値とに分類し、前記２つの小さい方のルマ値を第１のルマセットにグループ化し、前記２つの大きい方のルマ値を第２のルマセットにグループ化し、前記第１のルマセット内のルマ値に関連するルマサンプルに対応するクロマサンプルのクロマ値を第１のクロマセットにグループ化し、前記第２のルマセット内のルマ値に関連するルマサンプルに対応するクロマサンプルのクロマ値を第２のクロマセットにグループ化するように構成された分類モジュールであり、
前記決定モジュールが更に、前記第１のルマセット内の前記ルマ値の平均値、前記第２のルマセット内の前記ルマ値の平均値、前記第１のクロマセット内の前記クロマ値の平均値、及び前記第２のクロマセット内の前記クロマ値の平均値に基づいて、前記クロマブロックに対応する線形モデルにおけるスケーリング係数を決定し、該スケーリング係数に基づいて、前記クロマブロックに対応する前記線形モデルにおけるオフセットファクタを決定し、該スケーリング係数、該オフセットファクタ、及び前記クロマブロックに関連するルマ再構成ブロックに基づいて、前記クロマブロックの予測ブロックを決定するように構成される、分類モジュールと、
前記クロマブロックの前記予測ブロックと前記クロマブロックとに基づいて残差情報を取得するように構成された残差ブロックと、
指示情報及び前記残差情報をビットストリームに符号化するように構成された符号化モジュールであり、前記指示情報は、前記クロマブロックについての前記イントラ予測モードを示すために使用されるものであり、前記イントラ予測モードは線形モード左（ＬＭＬ）モードである、符号化モジュールと、
を有する装置。
【請求項７】
前記取得モジュールは更に、
イントラ予測モードとプリセット位置との間の予め定められた対応関係と、前記クロマブロックについての前記イントラ予測モードとに基づいて、前記クロマブロックの前記隣接サンプルから前記プリセット位置の前記クロマサンプルの前記４つのクロマ値を取得する、
ように構成される、請求項６に記載の装置。
【請求項８】
前記分類モジュールは、
前記プリセット位置の前記クロマサンプルに対応する前記ルマサンプルの前記４つのルマ値を昇順に並べ替えて第１のルマ値キューを取得し、該第１のルマ値キュー内の１番目の半分部分が、該第１のルマ値キューの前記２つの小さい方のルマ値を有し、該第１のルマ値キュー内の２番目の半分部分が、該第１のルマ値キューの前記２つの大きい方のルマ値を有する、又は
前記プリセット位置の前記クロマサンプルに対応する前記ルマサンプルの前記４つのルマ値を降順に並べ替えて第２のルマ値キューを取得し、該第２のルマ値キュー内の１番目の半分部分が、該第２のルマ値キューの前記２つの大きい方のルマ値を有し、該第２のルマ値キュー内の２番目の半分部分が、該第２のルマ値キューの前記２つの小さい方のルマ値を有する、
ように構成される、請求項６又は７に記載の装置。
【請求項９】
前記決定モジュールは、
前記スケーリング係数、前記第１のクロマセット内の前記クロマ値の前記平均値、及び前記第１のルマセット内の前記ルマ値の前記平均値に基づいて、前記クロマブロックに対応する前記線形モデルにおける前記オフセットファクタを決定する、
ように構成される、請求項６乃至８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１０】
前記決定モジュールは、
β＝Ｃ
Ｌｍｅａｎ
－α＊Ｌ
Ｌｍｅａｎ
であり、ここで、αは、前記スケーリング係数であり、βは、前記クロマブロックに対応する前記線形モデルにおける前記オフセットファクタであり、Ｃ
Ｌｍｅａｎ
は、前記第１のクロマセット内の前記クロマ値の前記平均値であり、Ｌ
Ｌｍｅａｎ
は、前記第１のルマセット内の前記ルマ値の前記平均値である、
ように構成される、請求項９に記載の装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
この出願は、“クロマブロック予測方法及び装置”と題されて２０１９年１月３日に出願された中国特許出願第２０１９１０００５６６７．３号の優先権を主張するものであり、それを、その全体にてここに援用する。
続きを表示（約 3,000 文字）【０００２】
この出願は、映像符号化及び復号技術の分野に関し、特に、クロマブロック予測方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
インターネット技術の発達に伴い、映像アプリケーションプログラムの量がますます増加し、映像アプリケーションプログラムは、高精細映像に対して、ますます多くの量の要求を課している。しかしながら、高精細映像のデータ量は比較的大きいため、限られたネットワーク帯域内で高精細映像を伝送する必要がある場合、高精細映像を符号化する必要がある。一般に、符号化処理は、主として、イントラ予測、インター予測、変換、量子化、エントロピー符号化、イントラループフィルタリング、及びこれらに類するものを含む。
【０００４】
関連技術において、イントラ予測を行う必要があるとき、クロマ（chroma）ブロックの予測情報が、クロスコンポーネント線形モード（Cross Component Linear Mode、ＣＣＬＭ）（これは、クロスコンポーネント予測（Cross-Component Prediction、ＣＣＰ）モード、又はクロスコンポーネントイントラ予測（Cross-Component Intra Prediction、ＣＣＩＰ）モード、又は略して線形モード（linear mode、ＬＭ）と称されることもある）を用いることによって決定され得る。これは、ルミナンス（luminance）とクロミナンス（chrominance）との間の相関を用いて行われるクロマイントラ予測方法である。この方法では、現在クロマブロックの予測情報が、再構成されたルマ（luma）コンポーネントを用いて、線形モデルに従って導出され、これは次式：
TIFF
2025102918000002.tif
14
91
を用いて表され得る。ここで、α及びβはイントラ予測モデルパラメータであり、αはスケーリング係数であり、βはオフセットファクタであり、ｐｒｅｄ
Ｃ
（ｉ，ｊ）は、位置（ｉ，ｊ）のクロマサンプルの予測子であり、そして、ｒｅｃ
ｉ
Ｌ
（ｉ，ｊ）は、現在クロマブロックに対応するルマ再構成ブロックがクロマコンポーネント解像度にダウンサンプリングされた後の位置（ｉ，ｊ）のルマ再構成サンプル値である。スケーリング係数及びオフセットファクタは、伝送のために符号化される必要はなく、現在クロマブロックの隣接再構成ブロックのエッジサンプル及びそれらエッジサンプルに対応するルマサンプルを用いることによって導出される。一方法は：
TIFF
2025102918000003.tif
52
129
とし得る。ここで、Ｎは、隣接再構成ブロックのエッジサンプルの数であり、Ｌ（ｎ）は、ｎ番目のルマサンプルであり、そして、Ｃ（ｎ）は、ｎ番目のクロマサンプルである。
【０００５】
斯くして、ＣＣＬＭが使用される各クロマブロックに対して、スケーリング係数及びオフセットファクタを決定する必要がある。しかしながら、上述の決定プロセスは、多量の乗算を必要とし、比較的複雑である。その結果、クロマブロック予測効率が比較的低い。
【発明の概要】
【０００６】
関連技術における問題を解決すべく、この出願の実施形態はクロマブロック予測方法及び装置を提供する。その技術的ソリューションは以下の通りである。
【０００７】
第１の態様によれば、クロマブロック予測方法が提供される。当該方法は、
クロマブロックの隣接サンプルからプリセット位置のクロマサンプルのクロマ値を取得し、前記クロマブロックに対応するルマブロックの隣接サンプルに基づいて、前記プリセット位置の前記クロマサンプルに対応するルマサンプルのルマ値を取得し、前記取得したルマ値を第１のルマセットと第２のルマセットとに分類し、前記第１のルマセット内のルマ値に関連するルマサンプルに対応するクロマサンプルのクロマ値を第１のクロマセットにグループ化し、前記第２のルマセット内のルマ値に関連するルマサンプルに対応するクロマサンプルのクロマ値を第２のクロマセットにグループ化し、前記第１のルマセット内の前記ルマ値の平均値、前記第２のルマセット内の前記ルマ値の平均値、前記第１のクロマセット内の前記クロマ値の平均値、及び前記第２のクロマセット内の前記クロマ値の平均値に基づいて、前記クロマブロックに対応する線形モデルにおけるスケーリング係数を決定し、前記スケーリング係数に基づいて、前記クロマブロックに対応する前記線形モデルにおけるオフセットファクタを決定し、前記スケーリング係数、前記オフセットファクタ、及び前記クロマブロックに対応するルマ再構成情報に基づいて、前記クロマブロックの予測情報を決定する、ことを含む。
【０００８】
この出願のこの実施形態に示されるソリューションでは、現在クロマブロック（以下ではこれをクロマブロックと略称することがある）に対してイントラ予測を実行する必要があるとき、クロマブロックの隣接サンプルから、プリセット位置のクロマサンプルのクロマ値が取得され得る。次いで、クロマブロックに対応するルマブロックが決定され得るとともに、該ルマブロックの隣接サンプルに基づいて、プリセット位置のクロマサンプルに対応するルマサンプルのルマ値が取得され得る。取得されたルマ値が、第１のルマセットと第２のルマセットとに分類される。ルマ値に基づいて自動的にクロマ値が第１のクロマセットと第２のクロマセットとに分類される。次いで、第１のルマセット内のルマ値の平均値、第２のルマセット内のルマ値の平均値、第１のクロマセット内のクロマ値の平均値、及び第２のクロマセット内のクロマ値の平均値に基づいて、クロマブロックに対応する線形モデルにおけるスケーリング係数が決定される。次いで、スケーリング係数に基づいて、クロマブロックに対応する線形モデルにおけるオフセットファクタが決定される。最後に、クロマブロックに対応するルマ再構成情報、スケーリング係数、及びオフセットファクタに基づいて、クロマブロックの予測情報が取得され、クロマブロックに対応するルマ再構成情報は、クロマブロックに対応するルマ再構成ブロックのダウンサンプリング情報を含む。
【０００９】
斯くして、より少量の乗算のみを必要とするので、計算量を減らすことができ、さらに、クロマブロック予測効率を向上させることができる。
【００１０】
取り得る一実装において、当該方法は更に、指示情報を取得し、該指示情報に基づいて、前記クロマブロックに対応するイントラ予測モードを決定し、該イントラ予測モードは、線形モードＬＭ、線形モード上（linear mode above、ＬＭＡ）、及び線形モード左（linear mode left、ＬＭＬ）のうちの少なくとも１つを含み、前記クロマブロックに対応する前記イントラ予測モードに基づいて前記プリセット位置を決定する、ことを含む。
（【００１１】以降は省略されています）

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