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公开(公告)号：CN118381944A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202310098152.9
申请日：2023-01-20
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: H04N19/90 , H04N19/91 , H04N19/124 , H04N19/51 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 根据本公开的实现，提供了神经视频编解码方案。根据该方案，获取视频中的目标帧的预估运动信息以及针对目标帧的参考帧的参考特征信息和参考重建帧；利用上下文提取模型，基于预估运动信息、参考重建帧和参考特征信息来确定针对目标帧的上下文信息；以及在目标帧与视频的比特流之间的转换中，利用帧编解码模型，至少基于上下文信息来生成目标帧的重建目标帧。以此方式，可以提取更丰富的上下文信息进行编码，提升编码效率。
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公开(公告)号：CN115474045A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110655980.9
申请日：2021-06-11
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: H04N19/124 , H04N19/21 , H04N19/91
Abstract: 根据本公开的实现，提供了一种图像编解码的方案。在该编码方案中，获取目标图像的编码表示，并进一步基于该编码表示来确定与解码器相关联的目标函数。进一步地，基于目标函数随一组参数的变化程度与阈值程度的比较，来确定该组参数的一组调整量，并基于该组调整量来来调整编码表示中的该组参数，从而获得经调整的编码表示。进一步地，基于该经调整的编码表示来获得目标图像的目标码流。由此，可以获得实现更为高效的图像编码。
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公开(公告)号：CN109076241B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201680085403.8
申请日：2016-05-04
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: H04N19/61
Abstract: 本文描述了采用多个候选参考线的帧内图片预测的创新。例如，当前块的帧内图片预测使用样本值的非相邻参考线来预测当前块的样本值。当与当前块相邻的样本值的参考线包括由于遮挡而导致的显著捕捉噪声、显著量化误差、或显著不同的值(与当前块相比)时，这可提高帧内图片预测的有效性。本文描述的创新包括但不限于以下内容：采用可用的多个候选参考线的帧内图片预测；使用预测对参考线指标进行编码/解码；对参考样本值进行滤波；残量补偿；加权预测；用于替换不可用的参考样本值的依赖于模式的填充；使用经环内滤波的参考样本值；用于选择参考线的编码器侧判定；以及对经预测样本值进行后滤波。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119586127A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202280098286.4
申请日：2022-06-21
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: H04N19/124 , H04N19/91 , G06N3/0455 , H04N19/13 , H04N19/517 , H04N19/186
Abstract: 本文描述了用于神经图像或视频编解码器的特征的系统、方法和软件的创新。例如，神经视频编码器可以接收当前视频帧，对当前视频帧进行编码以产生经编码数据，并且输出经编码数据以作为比特流的一部分。作为编码的一部分，编码器可以确定针对当前视频帧的当前隐表示，并且使用包括一个或多个卷积层的熵模型网络来对当前隐表示进行编码。作为对当前隐表示进行编码的一部分，编码器可以至少部分地基于针对先前视频帧的先前隐表示来估计当前隐表示的量化版本的统计特性，并且至少部分地基于所估计的统计特性来对当前隐表示的量化版本进行熵编解码。
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公开(公告)号：CN116962721A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310664635.0
申请日：2016-05-04
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: H04N19/61 , H04N19/82 , H04N19/105 , H04N19/11 , H04N19/159 , H04N19/117 , H04N19/176 , H04N19/196 , H04N19/463 , H04N19/563 , H04N19/593
Abstract: 本文描述了采用多个候选参考线的帧内图片预测的创新。例如，当前块的帧内图片预测使用样本值的非相邻参考线来预测当前块的样本值。当与当前块相邻的样本值的参考线包括由于遮挡而导致的显著捕捉噪声、显著量化误差、或显著不同的值(与当前块相比)时，这可提高帧内图片预测的有效性。本文描述的创新包括但不限于以下内容：采用可用的多个候选参考线的帧内图片预测；使用预测对参考线指标进行编码/解码；对参考样本值进行滤波；残量补偿；加权预测；用于替换不可用的参考样本值的依赖于模式的填充；使用经环内滤波的参考样本值；用于选择参考线的编码器侧判定；以及对经预测样本值进行后滤波。
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公开(公告)号：CN115868161A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202080102562.0
申请日：2020-06-30
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: H04N19/14
Abstract: 本文描述的主题的实现提供了基于强化学习的速率控制的解决方案。在此解决方案中，视频编码器的编码状态被确定，该编码状态与由视频编码器对第一视频单元的编码相关联。通过强化学习模型并且基于视频编码器的编码状态来确定与视频编码器中的速率控制相关联的编码参数。基于编码参数对不同于第一视频单元的第二视频单元进行编码。通过这种方式，可以在减少计算开销的情况下实现更好的实时通信体验质量(QOE)。
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公开(公告)号：CN115550652A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202110738324.5
申请日：2021-06-30
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 根据本公开的实现，提供了基于上下文的图像编解码方案。根据该方案，获取目标图像的参考图像。提取所述参考图像的上下文特征表示。所述上下文特征表示表征与所述目标图像相关联的上下文信息。基于所述上下文特征表示来执行对所述目标图像的条件编码或解码。由此，实现了在重构质量和压缩效率方面实现性能提升。
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公开(公告)号：CN109076241A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201680085403.8
申请日：2016-05-04
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: H04N19/61
Abstract: 本文描述了采用多个候选参考线的帧内图片预测的创新。例如，当前块的帧内图片预测使用样本值的非相邻参考线来预测当前块的样本值。当与当前块相邻的样本值的参考线包括由于遮挡而导致的显著捕捉噪声、显著量化误差、或显著不同的值(与当前块相比)时，这可提高帧内图片预测的有效性。本文描述的创新包括但不限于以下内容：采用可用的多个候选参考线的帧内图片预测；使用预测对参考线指标进行编码/解码；对参考样本值进行滤波；残量补偿；加权预测；用于替换不可用的参考样本值的依赖于模式的填充；使用经环内滤波的参考样本值；用于选择参考线的编码器侧判定；以及对经预测样本值进行后滤波。
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