【技術實現步驟摘要】
本申請涉及基于塊的預測的領域。實施例涉及用于確定預測向量的有利的方式。
技術介紹
1、現今存在不同的基于塊的內預測(intra?predection)和間預測(interprediction)模式。鄰近的待預測的塊的樣本或者從其他圖像獲得的樣本可以形成樣本向量，其可以經歷矩陣乘法以確定用于待預測的塊的預測信號。
2、矩陣乘法應優選地以整數算術執行，并且應將通過某種基于機器學習的訓練算法導出的矩陣用于矩陣乘法。
3、然而，這種訓練算法通常僅產生以浮點精確度給定的矩陣。因此，面臨以下問題：要指定整數運算，以便這些整數運算被良好地用于近似矩陣乘法，和/或實現計算效率的改良，和/或在實施方面使預測更有效。
技術實現思路
1、這是通過本申請的獨立技術方案的主題來達成的。
2、根據本專利技術的其他實施例是由本申請的從屬權利要求的主題限定的。
3、根據本專利技術的第一方面，本申請的專利技術人意識到當嘗試通過編碼器或者解碼器確定預測向量時遇到的一個問題是可能缺少使用整數算術來計算用于預定塊的預測向量。根據本申請的第一方面，該困難是通過從樣本值向量導出另一向量來解決的，所述樣本值向量通過預定可逆線性變換而被映射到所述另一向量上，使得樣本值向量不直接應用于計算預測向量的矩陣向量乘積。代之以，計算另一向量與預定預測矩陣之間的矩陣向量乘積以計算預測向量。舉例而言，另一向量被導出使得可以通過所述裝置使用整數算術運算和/或定點算術運算來預測預定塊的樣本。這是基于
4、因此，根據本申請的第一方面，一種用于使用多個參考樣本預測圖像的預定塊的裝置被配置為從多個參考樣本形成樣本值向量。舉例而言，所述參考樣本為鄰近內預測處的預定塊的樣本或者間預測處的另一圖像中的樣本。根據一實施例，例如，可以通過平均來縮減參考樣本以獲得具有經縮減數目的值的樣本值向量。此外，所述裝置被配置為：從樣本值向量導出另一向量，所述樣本值向量通過預定可逆線性變換而被映射到另一向量上；計算另一向量與預定預測矩陣之間的矩陣向量乘積以獲得預測向量；以及基于預測向量預測預定塊的樣本。基于另一向量，預定塊的樣本的預測可以表示樣本值向量與矩陣之間的直接矩陣向量乘積的整數近似以獲得預定塊的經預測樣本。
5、樣本值向量與矩陣之間的直接矩陣向量乘積可以等于另一向量與第二矩陣之間的第二矩陣向量乘積。第二矩陣和/或矩陣例如為機器學習預測矩陣。根據一實施例，第二矩陣可以基于預定預測矩陣和整數矩陣。舉例而言，第二矩陣等于預定預測矩陣與整數矩陣的總和。換言之，另一向量與第二矩陣之間的第二矩陣向量乘積可以由另一向量與預定預測矩陣之間的矩陣向量乘積和整數矩陣與另一向量之間的另一矩陣向量乘積來表示。舉例而言，整數矩陣為具有由一組成的預定列i0和為零的列i≠i0的矩陣。因此，可以通過所述裝置來實現第一和/或第二矩陣向量乘積的良好整數近似和/或良好定點值近似。這是基于以下想法：預定預測矩陣可以被量化，或者是經量化的矩陣，這是由于另一向量主要包括較小的值，從而導致第一和/或第二矩陣向量乘積的近似中的可能量化錯誤的輕微影響。
6、根據一實施例，可逆線性變換乘以預定預測向量與整數矩陣的總和可以對應于機器學習預測矩陣的經量化版本。舉例而言，整數矩陣是具有由一組成的預定列i0和為零的列i≠i0的矩陣。
7、根據一實施例，可逆線性變換被限定為使得另一向量的預定分量變為a，且另一向量的除了預定分量之外的其他分量中的每一個等于樣本值向量的對應分量減去a，其中a為預定值。因此，可以實現具有較小值的另一向量，從而使得能夠量化預定預測矩陣，并且產生預定塊的經預測樣本中的量化錯誤的輕微影響(marginal?impact)。在此另一向量的情況下，有可能通過整數算術運算和/或定點算術運算預測預定塊的樣本。
8、根據一實施例，預定值為樣本值向量的分量的平均值(諸如算術平均值或者加權平均值)、默認值、在圖像編碼而成的數據流中用信號通知的值、以及樣本值向量的對應于預定分量的分量中的一項。舉例而言，樣本值向量包括多個參考樣本或者多個參考樣本之中的各組參考樣本的平均值。舉例而言，一組參考樣本包括至少兩個參考樣本，優選地為相鄰參考樣本。
9、舉例而言，預定值為樣本值向量的一些分量(例如，至少兩個分量)或者樣本值向量的所有分量的算術平均值或者加權平均值。這是基于以下想法：樣本值向量的分量是相關的，亦即分量的值可以是類似的和/或分量中的至少一些可以具有相等值，其中另一向量的分量不等于另一向量的預定分量，亦即i≠i0的分量i，其中i0表示預定分量，可能具有小于樣本值向量的對應分量的絕對值。因此，可以實現具有較小值的另一向量。
10、預定值可以是默認值，其中默認值例如選自默認值的列表或者對于所有塊大小、預測模式等等是相同的。默認值的列表的分量可以與不同塊大小、預測模式、樣本值向量大小、樣本值向量的值的平均值等等相關聯。因此，例如，取決于預定塊，亦即取決于與預定塊相關聯的解碼或者編碼設置，經優化的默認值是由所述裝置從默認值的列表中選擇的。
11、替代地，預定值可以是在圖像編碼而成的數據流中用信號通知的值。在此情形下，例如，用于編碼的裝置確定預定值。預定值的確定可以基于與如上文在默認值的上下文中所描述相同的考慮。
12、另一向量的分量不等于另一向量的預定分量，亦即i≠i0的分量i，其中i0表示預定分量，所述另一向量的所述分量具有例如小于樣本值向量的對應分量的絕對值，其中使用默認值或者在數據流中用信號通知的值作為預定值。
13、根據一實施例，所述預定值可以是樣本值向量的對應于預定分量的分量。換言之，通過應用可逆線性變換，樣本值向量的對應于預定分量的分量的值不會改變。因此，樣本值向量的對應于預定分量的分量的值等于例如另一向量的預定分量的值。
14、預定分量例如是默認選擇的，如例如上文關于作為默認值的預定值所描述。清楚的是，可以通過替代過程選擇預定分量。預定分量例如被選擇為類似于預定值。根據一實施例，選擇預定分量使得樣本值向量的對應分量的值等于或者僅具有與樣本值向量的值的平均值的輕微偏差。
15、根據一實施例，預定預測矩陣的在預定預測矩陣的一列內的與另一向量的預定分量對應的矩陣分量均為零。所述裝置被配置為通過計算通過舍棄列(亦即由零組成的列)而從預定預測矩陣產生的經縮減預測矩陣與通過舍棄預定分量而從另一向量產生的又一向量之間的矩陣向量乘積的方式執行乘法，來計算矩陣向量乘積，亦即另一向量與預定預測矩陣之間的矩陣向量乘積。這是基于以下想法：另一向量的預定分量被設置為預定值，并且如果樣本值向量的值是相關的，則此預定值精確地是用于預定塊的預測信號中的樣本值或者接近于該樣本值。因此，預定塊的樣本的預本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種預測圖像塊的方法，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其中所述多個相鄰樣本位于所述塊的頂部邊界和左側邊界上。
3.根據權利要求1所述的方法，其中基于所述塊大小的指示(mipSizeId)確定輸入值(p[x])包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其中通過將預定預測矩陣(mWeight)應用于所述確定的輸入值(p[x])來確定基于矩陣的內預測樣本(predMip)包括：
5.根據權利要求1所述的方法，還包括通過以下方式對所述塊進行編碼：
6.根據權利要求1所述的方法，還包括通過以下方式對所述塊進行解碼：
7.一種用于預測圖像塊的裝置，所述裝置包括：
8.一種計算機程序產品，包括計算機程序，所述計算機程序被配置為在由至少一個處理器執行時實現根據權利要求1-6中任一項所述的方法。
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序具有程序代碼，用于在計算機上運行時執行根據權利要求1-6中任一項所述的方法。
【技術特征摘要】
1.一種預測圖像塊的方法，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其中所述多個相鄰樣本位于所述塊的頂部邊界和左側邊界上。
3.根據權利要求1所述的方法，其中基于所述塊大小的指示(mipsizeid)確定輸入值(p[x])包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其中通過將預定預測矩陣(mweight)應用于所述確定的輸入值(p[x])來確定基于矩陣的內預測樣本(predmip)包括：
5.根據權利要求1所述的方法，還包括...
【專利技術屬性】
技術研發人員：喬納森·普法夫，托比亞斯·辛茲，菲利普·海勒，菲利普·默克勒，比約恩·斯塔倫伯格，邁克爾·舍費爾，本杰明·布羅斯，馬丁·溫肯，米莎·西克曼，海科·施瓦爾茨，德特勒夫·馬爾佩，托馬斯·威甘德，
申請(專利權)人：弗勞恩霍夫應用研究促進協會，
類型：發明
國別省市：
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