图像编码系统中基于CCLM预测对图像解码的方法及其设备技术方案

根据本文档的由解码设备执行的用于对图像进行解码的方法包括以下步骤：以预测模式信息为基础推导多个跨分量线性模型(CCLM)预测模式之一作为本色度块的CCLM预测模式；以本色度块的CCLM预测模式、本色度块的尺寸以及特定值为基础，推导本色度块的相邻色度样本的样本数目；推导样本数目的相邻色度样本；以相邻色度样本和下采样的相邻亮度样本为基础计算CCLM参数；以及以CCLM参数和下采样的相邻亮度样本为基础，推导本色度块的预测样本，其中特定值被推导为2。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】图像编码系统中基于CCLM预测对图像解码的方法及其设备
本专利技术涉及视频编码技术，尤其涉及一种在视频编码系统中基于CCLM预测的视频解码方法及装置。
技术介绍
近来，在各种领域中，对诸如HD(高清)图像和UHD(超高清)图像这样的高分辨率、高质量图像的需求正在增长。因为图像数据具有高分辨率和高质量，所以相对于传统图像数据，待传输的信息或比特的量增加。因此，当使用诸如传统有线/无线宽带线路这样的介质发送图像数据或者使用现有存储介质存储图像数据时，其传输成本和存储成本增加。因此，需要用于有效地发送、存储和再现高分辨率高质量图像的信息的高效图像压缩技术。
技术实现思路
技术问题本公开提供了一种用于提高图像编码效率的方法及设备。本公开还提供了一种用于提高帧内预测效率的方法及设备。本公开还提供了一种基于跨分量线性模型(CCLM)的用于提高帧内预测效率的方法及设备。本公开还提供了包括多个CCLM预测模式的CCLM预测的有效编码和解码方法，以及用于执行编码和解码方法的设备。本公开还提供了一种用于选择用于推导多个CCLM预测模式的线性模型参数的相邻样本的方法及设备。技术方案根据本公开的一个实施方式，提供了一种由解码设备执行的视频解码方法。该方法包括：获得包括当前色度块的预测模式信息的视频信息；推导多个跨分量线性模型(CCLM)预测模式之一作为当前色度块的CCLM预测模式；基于当前色度块的CCLM预测模式、当前色度块的尺寸、以及特定值，推导当前色度块的相邻色度样本的样本数目；推导样本数目的相邻色度样本；推导当前亮度块的下采样的相邻亮度样本和下采样的亮度样本，其中，相邻亮度样本对应于相邻色度样本；基于相邻色度样本和下采样的相邻亮度样本计算CCLM参数；基于CCLM参数和下采样的亮度样本，推导当前色度块的预测样本；以及基于预测样本生成当前色度块的重构样本，其中，特定值被推导为2。根据本公开的另一实施方式，提供了一种用于执行视频解码的解码设备。该解码装置包括：熵解码器，其用于获得包括当前色度块的预测模式信息的视频信息；预测器，其用于推导多个跨分量线性模型(CCLM)预测模式之一作为当前色度块的CCLM预测模式，基于当前色度块的CCLM预测模式、当前色度块的尺寸、以及特定值，推导当前色度块的相邻色度样本的样本数目，推导样本数目的相邻色度样本，推导当前亮度块的下采样的相邻亮度样本和下采样的亮度样本，其中，相邻亮度样本对应于相邻色度样本，基于相邻色度样本和下采样的相邻亮度样本计算CCLM参数，基于CCLM参数和下采样的亮度样本推导当前色度块的预测样本；以及减法器，其用于基于预测样本生成当前色度块的重构样本，其中，特定值被推导为2。根据本公开的又一实施方式，提供了一种由编码设备执行的视频编码方法。该方法包括：确定多个跨分量线性模型(CCLM)预测模式当中的CCLM预测模式；基于当前色度块的CCLM预测模式、当前色度块的尺寸、以及特定值，推导当前色度块的相邻色度样本的样本数目；推导样本数目的相邻色度样本；推导当前亮度块的下采样的相邻亮度样本和下采样的亮度样本，其中，相邻亮度样本对应于相邻色度样本；基于相邻色度样本和下采样的相邻亮度样本，计算CCLM参数；基于CCLM参数和下采样的亮度样本，推导当前色度块的预测样本；以及对包括当前色度块的预测模式信息的视频信息进行编码，其中，特定值被推导为2。根据本公开的又一实施方式，提供了一种视频编码设备。该编码设备包括：预测器，其用于确定多个跨分量线性模型(CCLM)预测模式当中的CCLM预测模式，基于当前色度块的CCLM预测模式、当前色度块的尺寸和特定值来推导当前色度块的相邻色度样本的样本数目，推导样本数目的相邻色度样本，推导当前亮度块的下采样的相邻亮度样本和下采样的亮度样本，其中，相邻亮度样本对应于相邻色度样本，基于相邻色度样本和下采样的相邻亮度样本推导CCLM参数，基于CCLM参数和下采样的亮度样本推导当前色度块的预测样本；以及熵编码器，其用于对包括当前色度块的预测模式信息的视频信息进行编码，其中，特定值推导为2。有益效果根据本公开，能够提高整体图像/视频压缩效率。根据本公开，能够提高帧内预测的效率。根据本公开，能够通过基于CCLM执行帧内预测来提高图像编码效率。根据本公开，能够提高基于包括多个LM模式的CCLM(即，多方向线性模型(MDLM))的帧内预测的效率。根据本公开，为了推导用于在具有大尺寸的色度块中执行的多方向线性模型(MDLM)的线性模型参数而选择的相邻样本的数目被限制为特定数目，并且因此，能够降低帧内预测复杂度。附图说明图1简要例示了可应用本公开的实施方式的视频/图像编码装置的示例。图2是例示了可以应用本文档的实施方式的视频/图像编码设备的配置的示意图。图3是例示了可以应用本文档的实施方式的视频/图像解码设备的配置的示意图。图4例示了65个预测方向的方向内模式。图5是用于描述根据实施方式的推导当前色度块的帧内预测模式的处理的图。图6例示了用于上述CCLM预测的参数计算的2N个参考样本。图7例示了LM_A(LinearModel_Above)模式和LM_L(LinearModel_Left)模式。图8a和图8b是用于描述根据实施方式的对当前色度块执行CCLM预测的过程的图。图9a和图9b是用于描述根据实施方式的对当前色度块执行CCLM预测的过程的图。图10a和图10b是用于描述基于根据以上描述的本实施方式的方法1推导的当前色度块的CCLM参数来执行CCLM预测的过程的图。图11a和图11b是用于描述基于根据以上描述的本实施方式的方法2推导的当前色度块的CCLM参数来执行CCLM预测的过程的图。图12a和图12b是用于描述基于根据以上描述的本实施方式的方法3推导的当前色度块的CCLM参数来执行CCLM预测的过程的图。图13a和图13b是用于描述基于根据以上描述的本实施方式的方法4推导的当前色度块的CCLM参数来执行CCLM预测的过程的图。图14a和图14b是用于描述基于根据以上描述的本实施方式的方法1推导的当前色度块的CCLM参数来执行CCLM预测的过程的图。图15a和图15b是用于描述基于根据以上描述的本实施方式的方法2推导的当前色度块的CCLM参数来执行CCLM预测的过程的图。图16a和图16b是用于描述基于根据以上描述的本实施方式的方法3推导的当前色度块的CCLM参数来执行CCLM预测的过程的图。图17例示了选择色度块的相邻参考样本的示例。图18a至图18c例示了通过现有的子采样推导的相邻参考样本和通过根据本实施方式的子采样推导的相邻参考样本。图19示出了使用利用上述式6的子采样来执行CCLM预测的示例。图20a和图20b是用于描述基于根据以上描述的本实施方式的方法1推导的当前色度块的CCLM参数来执本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种由解码设备执行的视频解码方法，该方法包括以下步骤：/n获得包括当前色度块的预测模式信息的视频信息；/n推导多个跨分量线性模型CCLM预测模式中的一个作为所述当前色度块的CCLM预测模式；/n基于所述当前色度块的所述CCLM预测模式、所述当前色度块的尺寸以及特定值，推导所述当前色度块的相邻色度样本的样本数目；/n推导所述样本数目的所述相邻色度样本；/n推导当前亮度块的下采样的相邻亮度样本和下采样的亮度样本，其中，所述相邻亮度样本对应于所述相邻色度样本；/n基于所述相邻色度样本和所述下采样的相邻亮度样本来计算CCLM参数；/n基于所述CCLM参数和所述下采样的亮度样本，推导所述当前色度块的预测样本；以及/n基于所述预测样本来生成所述当前色度块的重构样本，/n其中，所述特定值被推导为2。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20181123 US 62/770,8351.一种由解码设备执行的视频解码方法，该方法包括以下步骤：
获得包括当前色度块的预测模式信息的视频信息；
推导多个跨分量线性模型CCLM预测模式中的一个作为所述当前色度块的CCLM预测模式；
基于所述当前色度块的所述CCLM预测模式、所述当前色度块的尺寸以及特定值，推导所述当前色度块的相邻色度样本的样本数目；
推导所述样本数目的所述相邻色度样本；
推导当前亮度块的下采样的相邻亮度样本和下采样的亮度样本，其中，所述相邻亮度样本对应于所述相邻色度样本；
基于所述相邻色度样本和所述下采样的相邻亮度样本来计算CCLM参数；
基于所述CCLM参数和所述下采样的亮度样本，推导所述当前色度块的预测样本；以及
基于所述预测样本来生成所述当前色度块的重构样本，
其中，所述特定值被推导为2。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述CCLM预测模式包括左顶LM模式、顶LM模式和左LM模式。


3.根据权利要求2所述的方法，
当所述当前色度块的所述CCLM预测模式为所述左LM模式时，其中，所述相邻色度样本包括所述当前色度块的左相邻色度样本，
当所述当前色度块的所述CCLM预测模式为所述顶LM模式时，其中，所述相邻色度样本包括所述当前色度块的顶相邻色度样本，并且
当所述当前色度块的所述CCLM预测模式为所述左顶LM模式时，其中，所述相邻色度样本包括所述当前色度块的左相邻色度样本和顶相邻色度样本。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，当所述当前色度块的所述CCLM预测模式为所述左顶LM模式，并且宽度和高度是特定值或更小时，其中，所述样本数目被推导为所述宽度和所述高度当中的一个值。


5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述预测模式信息包括指示所述CCLM预测模式之一的索引信息，并且
其中，基于所述索引信息来推导所述当前色度块的所述CCLM预测模式。


6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述特定值被推导为针对应用了CCLM模式的所述当前色度块的预定值。


7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述特定...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔璋元，许镇，金昇焕，柳先美，李翎，崔情娥，
申请(专利权)人：LG电子株式会社，
类型：发明
国别省市：韩国;KR