CN113141509B - 一种颜色列表生成方法 - Google Patents

一种颜色列表生成方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113141509B
CN113141509B CN202110339198.6A CN202110339198A CN113141509B CN 113141509 B CN113141509 B CN 113141509B CN 202110339198 A CN202110339198 A CN 202110339198A CN 113141509 B CN113141509 B CN 113141509B
Authority
CN
China
Prior art keywords
coding unit
current coding
clustering
color list
target element
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110339198.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113141509A (zh
Inventor
梁凡
莫铭鸿
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sun Yat Sen University
Original Assignee
Sun Yat Sen University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sun Yat Sen University filed Critical Sun Yat Sen University
Priority to CN202110339198.6A priority Critical patent/CN113141509B/zh
Publication of CN113141509A publication Critical patent/CN113141509A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113141509B publication Critical patent/CN113141509B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/186—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a colour or a chrominance component
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/23—Clustering techniques
    • G06F18/232—Non-hierarchical techniques
    • G06F18/2321—Non-hierarchical techniques using statistics or function optimisation, e.g. modelling of probability density functions
    • G06F18/23213—Non-hierarchical techniques using statistics or function optimisation, e.g. modelling of probability density functions with fixed number of clusters, e.g. K-means clustering
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/136—Incoming video signal characteristics or properties
    • H04N19/14—Coding unit complexity, e.g. amount of activity or edge presence estimation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)

Abstract

本发明公开了一种颜色列表生成方法，方法包括：判断当前编码单元是否存在父编码单元；若当前编码单元存在父编码单元，获取所述父编码单元的第一调色板作为所述当前编码单元的颜色聚类起点，并通过简化的层次聚类算法对所述当前编码单元进行聚类处理，得到所述当前编码单元的颜色列表；若所述当前编码单元不存在父编码单元，则采用基于哈希的颜色列表生成方法生成目标元素，并对所述目标元素进行融合处理，得到所述当前编码单元的颜色列表。本发明能够减少计算复杂度，并提升聚类效率。本发明可广泛应用于计算机技术领域。

Description

一种颜色列表生成方法
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其是一种颜色列表生成方法。
背景技术
在ITU-T/ISO/IEC联合视频专家组(JVET)研发的新一代视频压缩标准——多功能视频编码(VVC)中，屏幕内容编码是其重要的目标应用之一。调色板作为一个高效的屏幕内容压缩工具，在之前的标准HEVC中已经进行了一定的研究，而VVC则更进一步的优化了调色板模式并把其作为一种独立的模式加入到标准当中。VVC参考软件在第六个版本VTM6之后正式加入了调色板模式，并在测试SSC序列时要求打开该模式。
在VVC标准中，当调色板模式被允许使用时，对于小于等于64*64及样本点大于16个的编码单元(Coding Unit，CU)会传送一个flag表示是否使用调色板。调色板模式的CU被视为帧内、帧间、IBC之外的另一种模式。
使用调色板时，CU中的样点值使用一组典型的颜色值集合来表示，这个集合被称为调色板。对于与调色板颜色相近的像素值，发送颜色索引。对于调色板之外的样点(escape点)会被标识出来，并将直接传输量化后的分量值。
为了编码调色板，会维护一个调色板预测器，预测器在非波前条件的slice开始时，和波前条件的编码树单元(Coding Tree Unit，CTU)行开始时，初始值为0。CU中每个点都会调用一次预测器，预测器用reuse flag来表示某颜色是否是当前调色板的一部分，reuse flag使用0游程编码。然后，传输新调色板颜色的数量和分量值。编码调色板CU后，预测器使用当前调色板更新，没有在当前调色板复用的之前调色版预测器的颜色会加入到新预测器的尾部，直到允许的最大值。每个CU中有一个escape flag，如果escape flag为真，调色板颜色数加1，末尾会添加此颜色。
相关技术中，一般采用以下步骤来生成当前CU的调色板颜色列表：
1、采用一种简化的K-means聚类算法来初始化当前CU颜色列表的元素，其中颜色列表的元素为通过聚类获得的簇(entry)的几何中心点。具体步骤为：先初始化一个空列表，然后对于CU中的每个样本点，分别计算这个样本点与颜色列表中每个entry中心点的SAD，由此来获得列表中与之SAD最小的entry。若该SAD小于预定的错误限制(errorLimit，由量化参数(quantization parameter，QP)确定)，那么这个样本点就会被归入到该entry中，否则就会在颜色列表中创建一个新的entry。其中errorLimit的大小取决于量化参数(quantization parameter，QP)并且通过查表的方式来获得。当前CU所有的样本点都被处理完后，会根据entry中样本点的个数对列表中的entry进行从大到小排列，并把排在第31位以后的entry舍去。
2、调整颜色列表。根据率失真代价(RDcost)来决定列表中的元素是采用调色板预测器中的元素还是采用第一步中获得的元素。
3、对颜色列表排序，颜色列表中从调色板预测期获得的元素排在前面，而第一步初始化获得的元素排在后面。
从颜色列表的初始化生成步骤中可以看出，简化的K-means算法可以较低计算复杂度的条件下实现颜色列表的初始化，但其算法具有以下缺点有待改进。首先，简化的K-means算法与传统的K-means算法相比由于只需一次迭代，因此可以节省大量的计算复杂度。但是这一次迭代过程中，需要把CU中每个样本与颜色列表已存在的entry进行SAD的计算，但CU的样本点较多时仍然需要较大的计算量。其次，简化的K-means算法存在entry中心点偏移的问题，特别是当errorLimit较大时，entry中的某些样本点有可能会因为中心点的偏移而导致离最终的聚类中心较远。而且简化的K-means算法由于只进行一轮的迭代，故其聚类的收敛性不高。除此以外，K-means算法中起始点选取不当有可能会造成聚类的效率下降的问题依旧存在。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种颜色列表生成方法，以减少计算复杂度，并提升聚类效率。
本发明实施例提供了一种颜色列表生成方法，包括：
判断当前编码单元是否存在父编码单元；
若当前编码单元存在父编码单元，获取所述父编码单元的第一调色板作为所述当前编码单元的颜色聚类起点，并通过简化的层次聚类算法对所述当前编码单元进行聚类处理，得到所述当前编码单元的颜色列表；
若所述当前编码单元不存在父编码单元，则采用基于哈希的颜色列表生成方法生成目标元素，并对所述目标元素进行融合处理，得到所述当前编码单元的颜色列表。
可选地，所述通过简化的层次聚类算法对所述当前编码单元进行聚类处理，包括：
对所述当前编码单元中的每个样本用简化k-means算法进行第一聚类，得到第一样本点；
用简化k-means算法对所述第一样本点进行第二聚类，得到所述当前编码单元的颜色列表。
可选地，所述采用基于哈希的颜色列表生成方法生成目标元素，包括：
按照光栅扫描的顺序依次读取所述当前编码单元或顶层编码单元中的每个样本点；
计算所述每个样本点的哈希值；
根据基于哈希的方法把每个样本归类到哈希表中的目标元素；所述目标元素的键值与所述样本点的键值相同。
可选地，所述根据基于哈希的方法把每个样本归类到哈希表中的目标元素这一步骤中，当所述哈希表中不存在键值等于样本点键值的目标元素时，新建一个目标元素，并将所述样本点的键值作为该新建的目标元素的键值。
可选地，所述对所述目标元素进行融合处理，得到所述当前编码单元的颜色列表，包括：
当所述当前编码单元中的所有样本都被归类到对应的哈希表中后，对所述哈希表中的元素进行融合，得到所述当前编码单元的颜色列表。
可选地，所述方法还包括对所述颜色聚类起点进行校正的步骤，该步骤包括：
当每个编码单元在调色板模式的编码完成时，记录该编码单元的颜色列表记录；
当该编码单元的子编码单元采用调色板编码时，以所述颜色列表记录中的每个元素作为所述子编码单元的颜色聚类起点。
本发明实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法。
本发明的实施例判断当前编码单元是否存在父编码单元；若当前编码单元存在父编码单元，获取所述父编码单元的第一调色板作为所述当前编码单元的颜色聚类起点，并通过简化的层次聚类算法对所述当前编码单元进行聚类处理，得到所述当前编码单元的颜色列表；若所述当前编码单元不存在父编码单元，则采用基于哈希的颜色列表生成方法生成目标元素，并对所述目标元素进行融合处理，得到所述当前编码单元的颜色列表。本发明能够减少计算复杂度，并提升聚类效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的基于哈希表的颜色列表生成方法的示意图；
图2为本发明实施例提供的简化的层次聚类方法的示意图；
图3为本发明实施例提供的CU分层的聚类起点校正方法的示意图；
图4为本发明实施例提供的整体步骤流程的示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供了一种颜色列表生成方法，参照图4，该方法包括：
判断当前编码单元是否存在父编码单元；
若当前编码单元存在父编码单元，获取所述父编码单元的第一调色板作为所述当前编码单元的颜色聚类起点，并通过简化的层次聚类算法对所述当前编码单元进行聚类处理，得到所述当前编码单元的颜色列表；
若所述当前编码单元不存在父编码单元，则采用基于哈希的颜色列表生成方法生成目标元素，并对所述目标元素进行融合处理，得到所述当前编码单元的颜色列表。
可选地，所述通过简化的层次聚类算法对所述当前编码单元进行聚类处理，包括：
对所述当前编码单元中的每个样本用简化k-means算法进行第一聚类，得到第一样本点；
用简化k-means算法对所述第一样本点进行第二聚类，得到所述当前编码单元的颜色列表。
可选地，所述采用基于哈希的颜色列表生成方法生成目标元素，包括：
按照光栅扫描的顺序依次读取所述当前编码单元或顶层编码单元中的每个样本点；
计算所述每个样本点的哈希值；
根据基于哈希的方法把每个样本归类到哈希表中的目标元素；所述目标元素的键值与所述样本点的键值相同。
可选地，所述根据基于哈希的方法把每个样本归类到哈希表中的目标元素这一步骤中，当所述哈希表中不存在键值等于样本点键值的目标元素时，新建一个目标元素，并将所述样本点的键值作为该新建的目标元素的键值。
可选地，所述对所述目标元素进行融合处理，得到所述当前编码单元的颜色列表，包括：
当所述当前编码单元中的所有样本都被归类到对应的哈希表中后，对所述哈希表中的元素进行融合，得到所述当前编码单元的颜色列表。
可选地，所述方法还包括对所述颜色聚类起点进行校正的步骤，该步骤包括：
当每个编码单元在调色板模式的编码完成时，记录该编码单元的颜色列表记录；
当该编码单元的子编码单元采用调色板编码时，以所述颜色列表记录中的每个元素作为所述子编码单元的颜色聚类起点。
下面结合说明书附图，对本发明实施例的颜色列表生成方法的具体实现过程进行详细描述：
针对现有技术存在的缺点，本发明提出了一种基于CU分层的调色板颜色生成优化算法。该算法对于尺寸较大的CU将采用基于哈希的聚类方法来减少计算的复杂度。哈希表是一种高效的查找表，它能够实现在O(1)的时间复杂度下查找列表中的元素。利用哈希的这种快速查找特性能够有效的减少上述过程中样本值与entry的SAD的计算，从而加快算法的速度。其次，本发明对于尺寸较小的CU则采取简化的层次聚类算法来抑制聚类中心点的偏移并增强颜色聚类的收敛性。简化的层次聚类算法是对原有的简化K-means算法的改进，它将原有的简化K-means算法分成两个步骤来实现，每一步都是简化的K-means算法，但每一步的errorLimit设为原本的二分之一。由于简化的层次聚类把原来的分成了两步实现，故相当于进行了两轮的聚类迭代，因此可以增强聚类的收敛性，而且每轮聚类时会把错误限制设为原来的一半，故能在一定程度上抑制聚类中心点的偏移。同时，本发明还引入了基于CU分层的聚类起始点校正算法来解决聚类起点如何选取的问题。由于在进行CU的模式决策时，CU是进行从上往下的递归划分的，上层CU的调色板模式会被先计算，然后再计算上层CU的子CU的调色板。因此子CU在进行颜色列表的初始化时可以通过获得父CU的颜色列表来对其进行校正，从而在一定程度上降低聚类算法中初始点选取不当所带来的影响。
首先，对于基于哈希的颜色列表生成方法的详细描述如下：
如图1所示，本发明对64*64(VVC标准中调色板允许的最大CU尺寸)大小的CU或者顶层CU采取基于哈希表的颜色列表生成方法。哈希表是一种高效的查找列表，它能够在O(1)的时间复杂度实现列表元素的查找，因此对于尺寸较大的CU来说可以减少一定的编码时间。哈希表的哈希值(key值)的构建方式如下所示：
Figure BDA0002998621660000051
hash_Y＝comp_Y>>(origBitDepth_Y-PLT_encBitDepth)>>perError
hash_Cb＝(comp_Cb*PLT_chroma_weight)>>(origBitDepth_Cb-PLT_encBitDepth)>>perError
hash_Cr＝(comp_Cr*PLT_chroma_weight)>>(origBitDepth_Cr-PLT_encBitDepth)>>perError
hash_key＝(hash_Y<<(PLT_encBitDepth<<1))+(hash_Cb<<PLT_encBitDepth)+hash_Cr
其中：errorLimit为错误限制，其值由量化参数QP决定；comp_Y、comp_Cb和comp_Cr分别为样本点的三个颜色分量；origBitDepth和PLT_encBitDepth分别表示颜色的原始位深和调色板中颜色的表示位深；PLT_chroma_weight表示色度分量的权重值；hash_key即为样本点最终的哈希值；perError、hash_Y、hash_Cb和hash_Cr为中间变量，用于计算hash_key。
单纯采用以上基于哈希颜色列表的生成，颜色相邻或接近的两个样本点有可能会因为计算key值时低位被舍去而被分到两个entry。为避免这种情况，在基于哈希的方式生成颜色列表后会进行一次entry融合操作。entry融合的过程类似于VVC调色板中原有的简化k-means聚类算法，具体过程为把entry的中心点(即簇的中心点，即该entry中包含的所有样本点的几何中心，通过对entry内所有样本点的各个颜色分量分别求平均算得)作为新的样本点，然后对这些新的样本点进行简化的k-means聚类，但聚类时把errorLimit设置为原始的errorLimit的二分之一，并且每聚类一个样本点都对簇的中心点进行重新计算。
具体实现过程为：首先按照光栅扫描的顺序依次读取64*64大小的CU或顶层CU中的每个样本值，然后根据上述方式计算每个样本点的哈希值(key值)，再根据基于哈希的方法把每个样本归类到哈希表中与之具有相同key值的entry中，若哈希表中不存在该key值，则新建一个entry，并把该key值作为这个新建entry的key值。当该CU中的每个样本都被归类到哈希表中后，在对哈希表中的元素(entry)进行融合，融合后即为该CU的最终生成的调色板。
接着，对本发明中提到的简化的层次聚类方法进行详细描述：
如图2所示，本发明对于非64*64大小的CU(在进行编码时，每个编码单元的尺寸大小为已知信息)采用简化的层次聚类算法进行颜色生成。简化的层次聚类算法与VVC标准中原有简化的K-means算法类似，其不但保留了简化的K-means算法的低复杂度的优点，也具有层次聚类的一定特点。
其实现过程为：先对CU中的每个样本用原有的简化k-means算法进行聚类，但其errorLimit设为原来的二分之一；然后对第一次聚类得到的样本点在进行一次简化k-means聚类，errorLimit也设为原来的二分之一。前后两次两次聚类过程中中心点更新稍有不同，第一次聚类时，entry会在entry包含的样本点为2的指数次幂时才会更新中心点，而在第二次聚类时entry每加入一个样本点都会进行一次中心点的更新。其中上述所提到的entry中心点的更新是指该entry的几何中心会被重新计算。
最后，对本发明实施例中基于CU分层的聚类起点校正方法进行详细描述：
如图3所示，本发明采用上层CU的缓存信息来对颜色聚类起始点进行校正。每个CU在调色板模式编码完成时，会把该CU的颜色列表记录下来，记为cacheTable。当该CU的子CU采用调色板编码时，会以cacheTable中的每个元素作为颜色聚类的起点，然后再采用上述的简化的层次聚类方式来生成当前CU的颜色列表。由于上层CU的颜色包含了下层CU的所用颜色信息，所以以上层CU获得的颜色列表作为聚类起点能够有效的缓解聚类算法中起始点选取困难的问题，而且该算法近似相当于进行了多轮的聚类算法迭代，故有利于颜色聚类的收敛。
由于顶层CU没有父CU，故顶层CU不采用这种聚类起始点的校正方式，而是直接使用基于哈希表的颜色列表生成方式来生成颜色列表。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (4)

1.一种颜色列表生成方法，其特征在于，包括：
判断当前编码单元是否存在父编码单元；
若当前编码单元存在父编码单元，获取所述父编码单元的第一调色板作为所述当前编码单元的颜色聚类起点，并通过简化的层次聚类算法对所述当前编码单元进行聚类处理，得到所述当前编码单元的颜色列表；
若所述当前编码单元不存在父编码单元，则采用基于哈希的颜色列表生成方法生成目标元素，并对所述目标元素进行融合处理，得到所述当前编码单元的颜色列表；
其中，所述通过简化的层次聚类算法对所述当前编码单元进行聚类处理，包括：
对所述当前编码单元中的每个样本用简化k-means算法进行第一聚类，得到第一样本点；
用简化k-means算法对所述第一样本点进行第二聚类，得到所述当前编码单元的颜色列表。
2.根据权利要求1所述的一种颜色列表生成方法，其特征在于，所述采用基于哈希的颜色列表生成方法生成目标元素，包括：
按照光栅扫描的顺序依次读取所述当前编码单元或顶层编码单元中的每个样本点；
计算所述每个样本点的哈希值；
根据基于哈希的方法把每个样本归类到哈希表中的目标元素；所述目标元素的键值与所述样本点的键值相同。
3.根据权利要求2所述的一种颜色列表生成方法，其特征在于，所述根据基于哈希的方法把每个样本归类到哈希表中的目标元素这一步骤中，当所述哈希表中不存在键值等于样本点键值的目标元素时，新建一个目标元素，并将所述样本点的键值作为该新建的目标元素的键值。
4.根据权利要求3所述的一种颜色列表生成方法，其特征在于，所述对所述目标元素进行融合处理，得到所述当前编码单元的颜色列表，包括：
当所述当前编码单元中的所有样本都被归类到对应的哈希表中后，对所述哈希表中的元素进行融合，得到所述当前编码单元的颜色列表。
CN202110339198.6A 2021-03-30 2021-03-30 一种颜色列表生成方法 Active CN113141509B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110339198.6A CN113141509B (zh) 2021-03-30 2021-03-30 一种颜色列表生成方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110339198.6A CN113141509B (zh) 2021-03-30 2021-03-30 一种颜色列表生成方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113141509A CN113141509A (zh) 2021-07-20
CN113141509B true CN113141509B (zh) 2022-06-28

Family

ID=76810199

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110339198.6A Active CN113141509B (zh) 2021-03-30 2021-03-30 一种颜色列表生成方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113141509B (zh)

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10091512B2 (en) * 2014-05-23 2018-10-02 Futurewei Technologies, Inc. Advanced screen content coding with improved palette table and index map coding methods
US20160100179A1 (en) * 2014-10-06 2016-04-07 Vid Scale, Inc. Palette coding for screen content coding
SG10201900004UA (en) * 2014-12-19 2019-02-27 Hfi Innovation Inc Methods of palette based prediction for non-444 color format in video and image coding
CN105404885B (zh) * 2015-10-28 2019-03-22 北京工业大学 一种二维字符图形验证码复杂背景噪音干扰去除方法
CN107528823A (zh) * 2017-07-03 2017-12-29 中山大学 一种基于改进的K‑Means聚类算法的网络异常检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113141509A (zh) 2021-07-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI748201B (zh) 適於相依純量量化之變換係數熵寫碼技術
KR100871646B1 (ko) 인트라-예측 방향에 기반한 ｈ.264 공간 에러 은닉 방법 및장치
US7689048B2 (en) Image encoding apparatus, method, and computer-readable storage medium for encoding a pixel value
US20070217703A1 (en) Image encoding apparatus, image decoding apparatus and control method therefor
CN110351556B (zh) 确定编码单元的编码代价的方法及相关装置
US20240137506A1 (en) Systems and methods for image filtering
US20230065156A1 (en) Point cloud encoding/decoding method, encoder, decoder, and storage medium
CN109819250B (zh) 一种多核全组合方式的变换方法和***
CN110602491A (zh) 帧内色度预测方法、装置、设备及视频编解码***
WO2022117089A1 (zh) 预测方法、编码器、解码器以及存储介质
US20220222861A1 (en) Method, device, and storage medium for data encoding/decoding
CN110870312A (zh) 用于视频压缩中的帧内编码的方法和设备
CN113141509B (zh) 一种颜色列表生成方法
CN107682699B (zh) 一种近无损图像压缩方法
CA3222255A1 (en) Decoding prediction method and apparatus, and computer storage medium
CN107820084B (zh) 一种视频感知编码方法及装置
CN112383779A (zh) 图像编码方法及装置、图像解码方法及装置、处理器
KR20230074504A (ko) 포인트 클라우드 인코딩 방법, 포인트 클라우드 디코딩 방법 및 관련 장치
WO2018096067A1 (en) Method and apparatus for encoding a picture
CN113347437A (zh) 一种基于串预测的编码方法、编码器、解码器和存储介质
CN109218726B (zh) 激光诱导击穿光谱图像有损无损联合压缩方法
CN101268623A (zh) 视频序列中的可变形状运动估计
JP2619759B2 (ja) 画像データ圧縮方法
WO2023197104A1 (zh) 一种编解码方法、编码器、解码器及存储介质
CN112672160B (zh) 融合帧内块复制和串复制编码参数的编码解码方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant