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公开(公告)号：CN101569196A
公开(公告)日：2009-10-28
申请号：CN200780047717.X
申请日：2007-12-14
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N7/24
CPC classification number: H04N19/27 , H04N19/132 , H04N19/14 , H04N19/17 , H04N19/172 , H04N19/46
Abstract: 提供了一种图像编码/解码方法和设备。在图像编码方法中，包括在当前画面中的纹理区域的一部分被选择作为用于合成该纹理区域的样本纹理，并且仅样本纹理被编码，来代替纹理区域被编码，从而提高了对于纹理区域的编码的压缩效率，因此提高了对于整个图像的编码的压缩效率。
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公开(公告)号：CN1255992C
公开(公告)日：2006-05-10
申请号：CN03103528.0
申请日：2003-01-28
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 朴正辉
IPC: H04N7/26
CPC classification number: G06T7/20 , H04N19/107 , H04N19/51 , H04N19/527 , H04N19/61
Abstract: 一种用于校正图像运动的装置和方法，其中所述运动是因为手的摇动或系统的振动而出现的，为图像处理系统提供了对多个帧之间的相关性的考虑，所述系统对输入图像信号执行运动估计和压缩，从而增加了压缩图像信号的效率。该装置至少包括帧存储器和运动估计器/校正器。存储器存储输入图像信号作为当前帧图像。运动估计器/校正器以先前帧图像为基础，估计当前帧图像中预定运动估计范围内的图像的运动，从当前帧图像区域检测将被压缩的图像区域，并提供检测到的将被压缩的图像区域作为当前帧图像区域，作正常运动估计，以便可以校正输入图像信号的运动。
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公开(公告)号：CN1761325A
公开(公告)日：2006-04-19
申请号：CN200510108166.6
申请日：2005-10-09
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N7/64
CPC classification number: H04N17/004
Abstract: 本发明提供一种用于检测由于DMB接收机没有实时处理接收的音频/视频数据而产生的差错的方法和设备。所述差错检测方法包括：计算对通过将接收的数据分为具有预定大小的帧而获得的一帧进行处理所需的时间；和将计算的时间超过预定的实时处理所述一帧的时间的情况确定为差错，并发送差错恢复命令。因此，通过快速地检测差错并通过初始化它们的相关的模块恢复所述差错，能够正常地处理随后的数据帧。
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公开(公告)号：CN111052740B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN201880045117.8
申请日：2018-02-06
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N19/117 , H04N19/124 , H04N19/105 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 提供了使用经过训练的深度神经网络(DNN)滤波器模型的环内滤波技术。根据实施例的图像解码方法包括以下步骤：接收编码图像的比特流，通过重构编码图像来生成重构数据，从比特流获得与编码图像的内容类型有关的信息，基于与内容类型有关的信息确定被训练为通过使用至少一个计算机来执行环内滤波的DNN滤波器模型，以及通过将重构数据应用于所确定的DNN滤波器模型来执行环内滤波。
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公开(公告)号：CN108055545B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201810149791.2
申请日：2013-07-16
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N19/463 , H04N19/91 , H04N19/82
Abstract: 提供了一种SAO编码方法和设备以及SAO解码方法和设备。所述SAO解码方法包括：从最大编码单元(LCU)的比特流获取被上下文编码的向左SAO合并信息和被上下文编码的向上SAO合并信息；从所述比特流获取针对每个彩色分量被上下文编码的SAO打开/关闭信息；如果SAO打开/关闭信息指示执行SAO操作，则从所述比特流获取针对每个彩色分量被旁路编码的针对每个SAO类别的绝对偏移值信息；从所述比特流获取针对每个彩色分量被旁路编码的带位置信息和边缘类型信息之一。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107517388B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201710928851.6
申请日：2012-11-23
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N19/70 , H04N19/152 , H04N19/44
Abstract: 提供了一种用于对图像进行编码的方法和设备以及一种用于对图像进行解码的方法和设备，以管理解码器的缓冲器。根据对图像进行编码的方法，基于形成图像序列的图像帧的编码顺序、被图像帧参考的参考帧的编码顺序、图像帧的显示顺序以及参考帧的显示顺序来确定解码器对每个图像帧进行解码所需的缓冲器的最大大小、需要重新排序的图像帧的数量、以及形成图像序列的图像帧之中编码顺序和显示顺序之间具有最大差的图像帧的延迟信息，并且指示缓冲器的最大大小的第一语法、指示需要重新排序的图像帧的数量的第二语法以及指示延迟信息的第三语法被添加到强制序列参数集，其中，所述强制序列参数集是与图像序列的编码相关的信息的集合。
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公开(公告)号：CN107465930B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201710854232.7
申请日：2013-04-15
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N19/70 , H04N19/196 , H04N19/463 , H04N19/91 , H04N19/18 , H04N19/122
Abstract: 提供了一种对视频进行编码的方法和设备以及计算机可读存储介质。通过使用参数对指示变换系数等级的语法元素进行二值化。基于将先前变换系数的大小与基于先前参数而获得的预定临界值进行比较的结果，更新或保持所述参数，其中，先前参数在对先前变换系数等级语法元素的反二值化中被使用。预定临界值被设置为具有与先前参数成比例的值，当先前参数被更新时，更新后的参数与先前参数相比具有逐渐增加的值。
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公开(公告)号：CN106464980B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201580032250.6
申请日：2015-05-01
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N21/6334 , H04N21/83
Abstract: 提供一种能够增强包括在视频中的内容的安全性的视频处理设备和方法，该视频处理设备包括：加载器，被配置为加载原始视频；编码器，被配置为通过编码加载的原始视频生成包括报头和有效载荷的编码的视频；和安全性信息插入器，被配置为将包括关于视频的再现权限的信息的安全性信息插入到报头或有效载荷中。
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公开(公告)号：CN111052740A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201880045117.8
申请日：2018-02-06
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N19/117 , H04N19/124 , H04N19/105 , G06N3/08
Abstract: 提供了使用经过训练的深度神经网络(DNN)滤波器模型的环内滤波技术。根据实施例的图像解码方法包括以下步骤：接收编码图像的比特流，通过重构编码图像来生成重构数据，从比特流获得与编码图像的内容类型有关的信息，基于与内容类型有关的信息确定被训练为通过使用至少一个计算机来执行环内滤波的DNN滤波器模型，以及通过将重构数据应用于所确定的DNN滤波器模型来执行环内滤波。
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公开(公告)号：CN110892723A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201880045127.1
申请日：2018-02-06
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N19/50 , H04N19/176 , G06N3/04 , H04N19/103 , H04N19/122 , H04N19/184 , H04N19/119
Abstract: 提供了一种使用深度神经网络(DNN)的预测图像生成技术。提供了一种图像解码方法，其包括：接收编码图像的比特流；确定从编码图像中分割的至少一个块；确定用于预测至少一个块中的当前块的邻近块；通过将邻近块应用于配置为通过使用至少一个计算机来预测图像的块的深度神经网络(DNN)学习模型来生成当前块的预测数据；从比特流中提取当前块的残留数据；以及通过使用预测数据和残留数据来重构当前块。
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