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公开(公告)号:CN1829328A
公开(公告)日:2006-09-06
申请号:CN200610058050.0
申请日:2006-02-28
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N7/32
CPC classification number: H04N19/186 , H04N19/103 , H04N19/107 , H04N19/147 , H04N19/176 , H04N19/51 , H04N19/593
Abstract: 提供一种对所有彩色分量使用单一编码模式的预测图像产生方法和设备,以及图像和视频编码和解码方法和设备。预测图像产生设备包括:空间预测图像产生单元,对包括至少两个图像分量的原始图像中的每一分量应用同样的预测方向,并从空间上与当前帧的预定大小的像素块靠近的像素来获得空间预测图像;时间预测图像产生单元,对每一图像分量应用同样的块大小、运动矢量、运动插值方法,在每一图像分量的前一帧和当前帧之间以预定大小的块为单位估计运动来获得时间预测图像;编码模式选择单元,选择编码模式;单一模式预测图像产生单元,将选择的模式应用于每一分量来产生预测图像。通过增加彩色分量的预测误差信号之间的信息冗余,提高编码效率。
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公开(公告)号:CN1250008C
公开(公告)日:2006-04-05
申请号:CN03107502.9
申请日:2003-01-05
Applicant: 三星电子株式会社
CPC classification number: H04N19/13 , G06T9/005 , H04N19/124 , H04N19/126 , H04N19/134 , H04N19/137 , H04N19/147 , H04N19/154 , H04N19/17 , H04N19/174 , H04N19/176 , H04N19/179 , H04N19/44 , H04N19/46 , H04N19/60 , H04N19/61 , H04N19/625 , H04N19/91
Abstract: 本发明公开一种考虑人类视觉特征的图像编码方法和装置。该图像编码方法包括(a)对在景象单元中输入图像的图像质量分布进行建模以便在景象单元中输入的图像质量从评价区到背景区逐渐降低,(b)根据该图像质量分布的建模结果确定构建一景象的每个区域的量化参数,(c)根据该量化参数量化图像数据,和(d)对该量化的图像数据的熵进行编码。
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公开(公告)号:CN1599462A
公开(公告)日:2005-03-23
申请号:CN200410089938.1
申请日:2004-07-19
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N7/32
CPC classification number: H04N19/44 , H04N19/105 , H04N19/107 , H04N19/136 , H04N19/142 , H04N19/162 , H04N19/176 , H04N19/182 , H04N19/184 , H04N19/46 , H04N19/50 , H04N19/61
Abstract: 提供一种图像编码和解码装置和方法。图像编码和解码装置包括:编码单元,适应于表示当前图像的每个像素的比特数而调整至少一个加权值,通过对具有与包括在先前图像中的各块中所需块的像素值类似的像素值的至少一个块的像素值和至少一个调整的加权值执行操作来预测所需块的像素值,用所需块的预测像素值编码所需块的像素值;解码单元,适应于比特数调整至少一个加权值,通过对具有与包括在恢复的先前图像中的各块中所需块的像素值类似的像素值的至少一个块的像素值和至少一个调整的加权值执行操作来恢复所需块的预测像素值,用恢复的像素值解码所需块的像素值,其中先前图像指在当前图像之前显示的图像,所需块是属于当前图像的块中的一个所需目标块。
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公开(公告)号:CN1574970A
公开(公告)日:2005-02-02
申请号:CN200410068402.1
申请日:2004-05-16
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N7/32
CPC classification number: H04N19/186 , H04N19/105 , H04N19/51 , H04N19/593 , H04N19/61
Abstract: 公开了一种图像编码/解码方法和设备。所述编码方法包括:相对于原始图像中的每一分量,获得对应于原始图像和预测图像之间的差值的残余;对所述原始图像的预定分量的残余进行编码;恢复预定分量的编码残余,并将恢复的残余变换为包括恢复的残余值的预定值;并且对与没有被编码的原始图像的每一分量残余和被恢复并被变换为预定值的残余之间的差值相对应的预测残余进行编码。由于预测残余是使用图像分量的残余和图像分量之间的相关性编码和解码的,所以大大地减少了数据量。此外,由于不存在在没有将R-G-B图像变换为Y-Cr-Cb图像的情况下对R-G-B图像直接编码所产生的图像质量损失,所以获得了高质量的图像信息。
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公开(公告)号:CN1437408A
公开(公告)日:2003-08-20
申请号:CN03107502.9
申请日:2003-01-05
Applicant: 三星电子株式会社
CPC classification number: H04N19/13 , G06T9/005 , H04N19/124 , H04N19/126 , H04N19/134 , H04N19/137 , H04N19/147 , H04N19/154 , H04N19/17 , H04N19/174 , H04N19/176 , H04N19/179 , H04N19/44 , H04N19/46 , H04N19/60 , H04N19/61 , H04N19/625 , H04N19/91
Abstract: 本发明公开一种考虑人类视觉特征的图像编码方法和装置。该图像编码方法包括(a)对在景象单元中输入图像的图像质量分布进行建模以便在景象单元中输入的图像质量从评价区到背景区逐渐降低,(b)根据该图像质量分布的建模结果确定构建一景象的每个区域的量化参数,(c)根据该量化参数量化图像数据,和(d)对该量化的图像数据的熵进行编码。
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公开(公告)号:CN113039807B
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN201980075313.4
申请日:2019-10-16
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N21/439 , H04N21/44 , H04N21/485 , G06N3/09 , H04N21/434
Abstract: 提供了一种能够以内容为单元动态控制内容的图像信号和音频信号的装置及其操作方法。该装置包括处理器,该处理器被配置为:基于以内容为单元分析图像信号来检测内容的图像信号的特征信息,基于以内容为单元分析音频信号来检测内容的音频信号的特征信息,以及基于图像信号的特征信息和音频信号的特征信息以内容为单元控制图像信号以输出图像信号;基于图像信号的特征信息和音频信号的特征信息以内容为单元控制音频信号以输出音频信号。(56)对比文件V.Verfaille.DAFX:Digital AudioEffects《.DAFX:Digital Audio Effects》.2011,324-328.
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公开(公告)号:CN116584093A
公开(公告)日:2023-08-11
申请号:CN202180082870.6
申请日:2021-10-07
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N19/124 , H04N21/236 , G06T9/00 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 一种人工智能(AI)编码装置,包括:至少一个处理器,该至少一个处理器被配置为:基于第一图像的目标分辨率确定降尺度目标,通过使用与降尺度目标相对应的AI降尺度神经网络对原始图像进行AI降尺度获得第一图像,通过对第一图像进行编码生成图像数据,基于第一图像的目标分辨率、原始图像的特性信息和目标细节强度选择AI升尺度神经网络设置标识信息,生成包括第一图像的目标分辨率、第一图像的比特深度信息、AI升尺度神经网络设置标识信息和编码控制信息的AI数据,并且生成包括图像数据和AI数据的AI编码数据;以及通信接口,该通信接口被配置为将AI编码数据发送到AI解码装置,其中,该AI数据包括关于与AI降尺度神经网络相对应的AI升尺度神经网络的信息。
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公开(公告)号:CN113039807A
公开(公告)日:2021-06-25
申请号:CN201980075313.4
申请日:2019-10-16
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N21/439 , H04N21/44 , H04N21/485 , G06N3/08 , H04N21/434
Abstract: 提供了一种能够以内容为单元动态控制内容的图像信号和音频信号的装置及其操作方法。该装置包括处理器,该处理器被配置为:基于以内容为单元分析图像信号来检测内容的图像信号的特征信息,基于以内容为单元分析音频信号来检测内容的音频信号的特征信息,以及基于图像信号的特征信息和音频信号的特征信息以内容为单元控制图像信号以输出图像信号;基于图像信号的特征信息和音频信号的特征信息以内容为单元控制音频信号以输出音频信号。
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公开(公告)号:CN112399120A
公开(公告)日:2021-02-23
申请号:CN202010112631.8
申请日:2020-02-24
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 公开了一种电子装置。该电子装置包括:存储器,被配置为存储与包括多个层的人工智能模型有关的信息;以及处理器,被配置为对输入图像执行插值处理,并且使用人工智能模型对插值后的图像进行处理以获得输出图像,其中,处理器被配置为基于需要对在所述多个层中的至少一个层中使用的参数进行更新而以第一模式或第二模式进行操作,第一模式包括基于使用人工智能模型所处理的图像并基于插值后的图像来获得输出图像的模式,其中在人工智能模型中所述参数被更新,并且第二模式包括基于插值后的图像来获得输出图像的模式。
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