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公开(公告)号：CN110892723B
公开(公告)日：2024-04-12
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 , H04N19/103 , H04N19/122 , H04N19/184 , H04N19/119 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/09 , G06N3/084 , G06T9/00
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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公开(公告)号：CN110832860A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201880045137.5
申请日：2018-02-06
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N19/196 , H04N19/136 , H04N19/124 , H04N19/154 , H04N19/91 , H04N19/13 , H04N19/184 , H04N19/42 , H04N19/44 , H04N19/30 , H04N19/117 , H04N19/176 , G06N3/04
Abstract: 提供了一种对图像进行编码的方法，所述方法包括以下步骤：确定在对图像进行压缩时图像的主观质量；确定指示图像被压缩程度的压缩度中改变主观质量的至少一个压缩度；以及通过基于根据所确定的压缩度的压缩信息压缩图像的残留信号来对图像进行编码，其中通过使用深度神经网络(DNN)来确定每一帧的主观质量。提供了一种图像解码方法和图像解码设备，用于通过使用根据图像编码方法编码的信息来执行用于对图像进行解码的图像解码方法。
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公开(公告)号：CN112740687B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN201980061966.7
申请日：2019-10-14
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N19/132 , H04N19/85 , H04N19/50 , H04N19/184 , G06N3/08
Abstract: 一种人工智能(AI)解码设备，包括：存储器，存储一个或更多个指令；以及处理器，被配置为执行所存储的一个或更多个指令，以进行以下操作：获得与被编码的第一图像对应的图像数据，通过对所获得的图像数据进行解码来获得与第一图像对应的第二图像，确定是否执行对所获得的第二图像的AI放大，基于确定执行对所获得的第二图像的AI放大，通过经由放大深度神经网络(DNN)执行对所获得的第二图像的AI放大来获得第三图像，并输出所获得的第三图像，并且基于确定不执行对所获得的第二图像的AI放大，输出所获得的第二图像。
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公开(公告)号：CN112913237B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN201980068843.6
申请日：2019-10-01
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N19/132 , H04N19/85 , H04N19/50 , H04N19/184 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 提供了一种人工智能(AI)编码设备，包括：存储器，存储一个或更多个指令；以及处理器，被配置为执行存储在存储器中的所述一个或更多个指令以进行以下操作：通过经由用于缩小的深度神经网络(DNN)对原始图像执行AI缩小来获得第一图像，获得指示第一图像中的伪像区域的伪像信息，基于所述伪像信息执行后处理以改变第一图像中的像素的像素值，并且获得与对经过后处理的第一图像进行编码的结果对应的图像数据以及包括所述伪像信息的AI数据。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112889282A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201980068867.1
申请日：2019-08-21
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N19/132 , H04N19/85 , H04N19/50 , H04N19/184 , G06N3/08
Abstract: 提供了一种人工智能解码设备，包括：存储器；以及处理器，被配置为执行存储在存储器中的一个或更多个指令，其中，处理器被配置为：获得与将原始图像AI缩小为第一图像相关的AI数据；获得与对第一图像的编码结果对应的图像数据；通过对所述图像数据执行解码来获得与第一图像对应的第二图像；根据所述AI数据在多个深度神经网络(DNN)设置信息中获得DNN设置信息；以及由放大DNN通过对第二图像执行AI放大来获得第三图像，其中，所述放大DNN被用获得的DNN设置信息进行配置，其中，所述多个DNN设置信息包括：在所述放大的DNN中使用的参数，其中，所述参数是通过对所述放大DNN和缩小DNN的联合训练获得的。
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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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公开(公告)号：CN112889282B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN201980068867.1
申请日：2019-08-21
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N19/132 , H04N19/85 , H04N19/50 , H04N19/184 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 提供了一种人工智能解码设备，包括：存储器；以及处理器，被配置为执行存储在存储器中的一个或更多个指令，其中，处理器被配置为：获得与将原始图像AI缩小为第一图像相关的AI数据；获得与对第一图像的编码结果对应的图像数据；通过对所述图像数据执行解码来获得与第一图像对应的第二图像；根据所述AI数据在多个深度神经网络(DNN)设置信息中获得DNN设置信息；以及由放大DNN通过对第二图像执行AI放大来获得第三图像，其中，所述放大DNN被用获得的DNN设置信息进行配置，其中，所述多个DNN设置信息包括：在所述放大的DNN中使用的参数，其中，所述参数是通过对所述放大DNN和缩小DNN的联合训练获得的。
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公开(公告)号：CN110832860B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN201880045137.5
申请日：2018-02-06
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N19/196 , H04N19/136 , H04N19/124 , H04N19/154 , H04N19/91 , H04N19/13 , H04N19/184 , H04N19/42 , H04N19/44 , H04N19/30 , H04N19/117 , H04N19/176 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 提供了一种对图像进行编码的方法，所述方法包括以下步骤：确定在对图像进行压缩时图像的主观质量；确定指示图像被压缩程度的压缩度中改变主观质量的至少一个压缩度；以及通过基于根据所确定的压缩度的压缩信息压缩图像的残留信号来对图像进行编码，其中通过使用深度神经网络(DNN)来确定图像的每一帧的主观质量。提供了一种图像解码方法和图像解码设备，用于通过使用根据图像编码方法编码的信息来执行用于对图像进行解码的图像解码方法。
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