用于执行色度分量预测的基于AI的视频解码装置和方法以及视频编码装置和方法制造方法及图纸

提供一种基于AI的视频解码方法及装置，其中：从比特流获得当前块的联合色度残差样本、当前块的Cb分量预测信息和当前块的Cr分量预测信息；至少基于Cb分量预测信息确定当前块的Cb分量的预测样本；至少基于Cr分量预测信息确定当前块的Cr分量的预测样本；以及将联合色度残差样本、Cb分量的预测样本和Cr分量的预测样本输入到神经网络，并从神经网络的输出中获得当前块的Cb分量的重构样本和当前块的Cr分量的重构样本，以便重构当前块。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本公开涉及一种视频解码方法和设备以及视频编码方法和设备，并且更特别地，涉及用于基于人工智能（ai）对作为图像的色度分量的cb分量和cr分量执行预测的方法和设备。

技术介绍

1、诸如h.266通用视频编解码（vvc）的编解码器通过使用在cb分量与cr分量之间的相似性或关系，经由联合编解码对cb分量和cr分量的残差样本进行联合编码和解码，从而节省对每个色度分量单独进行编解码所需的比特率。

2、在cb分量与cr分量之间的关系是基于确定数目的情况适应性地选择的，使得针对cb分量和cr分量的联合色度残差样本被编码和解码。

3、尽管基于规则的色度分量预测算法已展示出良好的性能，但随着图像分辨率的增加和图像内容的多样化，可实现可灵活地考虑图像特性的基于人工智能（ai）的色度分量预测算法。

技术实现思路

1、根据本公开的实施例，一种基于人工智能（ai）的视频解码方法包括：从比特流获得当前块的联合色度残差样本、当前块的cb分量预测信息和当前块的cr分量预测信息，当前块包括cb分量和cr分量；至少基于cb本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能AI的视频解码方法，包括：

2.如权利要求1所述的基于AI的视频解码方法，其中，重构所述当前块包括：

3.如权利要求1至权利要求2中的任何一项所述的基于AI的视频解码方法，其中，获得Cb分量的残差样本或Cr分量的残差样本中的至少一个包括：

4.如权利要求1至权利要求3中的任何一项所述的基于AI的视频解码方法，其中，根据由从所述比特流获得的索引指示的并包括在比例因子集中的比例因子值来确定所述第一比例因子和所述第二比例因子。

5.如权利要求1至权利要求4中的任何一项所述的基于AI的视频解码方法，其中，根据包括所述当前块的条带...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种基于人工智能ai的视频解码方法，包括：

2.如权利要求1所述的基于ai的视频解码方法，其中，重构所述当前块包括：

3.如权利要求1至权利要求2中的任何一项所述的基于ai的视频解码方法，其中，获得cb分量的残差样本或cr分量的残差样本中的至少一个包括：

4.如权利要求1至权利要求3中的任何一项所述的基于ai的视频解码方法，其中，根据由从所述比特流获得的索引指示的并包括在比例因子集中的比例因子值来确定所述第一比例因子和所述第二比例因子。

5.如权利要求1至权利要求4中的任何一项所述的基于ai的视频解码方法，其中，根据包括所述当前块的条带的类型或所述当前块的类型中的至少一个从多个比例因子集中确定所述比例因子集。

6.如权利要求1至权利要求5中的任何一项所述的基于ai的视频解码方法，其中，所述多个比例因子集包括[1,1/2,1/4]和[1,1/2]。

7.如权利要求1至权利要求6中的任何一项所述的基于ai的视频解码方法，其中，所述神经网络被训练为通过接收用于训练的联合色度残差样本、用于训练的cb分量的预测样本和用于训练的cr分量的预测样本的输入值来确定针对用于训练的当前块的每个样本的cb分量与cr分量之间的相关性。

8.如权利要求1至权利要求7中的任何一项所述的基于ai的视频解码方法，其中，对于在cb与cr之间的相关性，针对cb分量的残差样本和cr分量的残差样本来分别确定一个或多个权重。

9.如权利要求1至权利要求8中的任何一项所述的基于ai的视频解码方法，其中，所述神经...

【专利技术属性】
技术研发人员：朴银姬，金京儿，朴缗茱，朴慜祐，崔光杓，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：