对比文件的名称：2003-08-15_JP2003230142A_发明专利_JP2003230142A Method and apparatus for coding image information, and program and recording medium
目标专利的名称：351在视频译码中用于量化矩阵的均匀粒度CN104221378B
本次调用的模型名称：DeepSeek
作为资深专利代理师，我将严格遵循您的指示，结合目标专利说明书原文对技术特征进行解释，并基于对比文件内容进行公开性判断。
**核心分析概述：**
目标专利的核心发明点在于通过将量化矩阵条目作为“偏移”（加法操作）而非传统的“缩放因子”（乘法操作）来修改基准QP值，从而实现跨越所有量化矩阵条目的“均匀QP粒度”。对比文件公开了一种使用权重矩阵对量化参数进行加权（实质上是偏移）的方法，但其目的、技术手段和作用与目标专利存在本质区别。
### 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用（翻译为中文） | 公开性论述 |
| **技术特征A《直接公开》**<br>所述方法包括：接收位流中的视频块的多个经量化变换系数 | 【0090】“可逆解码部32...对图像压缩信息进行可变长解码或算术解码等处理，将量化后的正交变换系数提供给逆量化部33。”<br>【0091】“逆量化部33...将量化后的正交变换系数逆量化...” | 对比文件明确描述了图像信息解码装置从位流中解码出量化后的正交变换系数（即经量化变换系数）的过程。本领域技术人员能够毫无疑义地得出，解码装置必然“接收”了包含这些系数的位流。该特征在对比文件中的作用与在目标专利中相同，均为解码流程的初始步骤。因此，该技术特征被**直接公开**。 |
| **技术特征B《直接公开》**<br>接收所述位流中的所述视频块的量化矩阵条目 | 【0098】“W_intra(i,j)及W_inter(i,j)...可以由用户以画面为单位进行设定。此时，可以将W(i,j)的值本身嵌入到输出的图像压缩信息中...”<br>【0106】“图4示出了将关于该权重矩阵的信息嵌入到图像压缩信息中的语法示例。”<br>【0107】“例如，如果load_intra_quantiser_matrix的值为1，则在随后的intra_quantiser_matrix[16]中，嵌入有关以4比特表示的4×4权重矩阵的每个分量的信息。” | 对比文件详细说明了权重矩阵（即量化矩阵）可以由用户设定，并且其值或相关标识信息可以编码在图像压缩信息（即位流）中。解码器通过解析例如`load_intra_quantiser_matrix`等语法元素，可以从位流中获取或推导出权重矩阵条目。这完全对应于“接收位流中的量化矩阵条目”。因此，该技术特征被**直接公开**。 |
| **技术特征C《直接公开》**<br>其中所述视频块的所述多个经量化变换系数中的每一者的不同量化参数QP值基于所述量化矩阵条目 | 【0099】“在加权部16中...对于4×4离散余弦变换系数的各分量，定义如下式（20）所示的变量QQP(i,j)。QQP(i,j)=QP+W(i,j) (20)”<br>【0101】“关于量化/逆量化处理，代替上述JVT中的Q(QP%6,i,j)及R(QP%6,i,j)，对每个分量使用Q(QQP%6,i,j)及R(QQP%6,i,j)，进行与JVT相同的处理。” | 对比文件的核心方案之一就是为变换系数的每个分量(i,j)计算一个经修改的量化参数`QQP(i,j)`，其计算方式是将公共的QP加上权重矩阵条目`W(i,j)`。然后，使用这个`QQP(i,j)`来执行每个系数的量化和反量化。这明确公开了“每个变换系数具有不同的QP值，且该QP值基于量化矩阵条目”。因此，该技术特征被**直接公开**。 |
| **技术特征D《未公开》**<br>将量化矩阵条目的经修改量化参数QP粒度设定为等于由视频译码标准定义的基本QP粒度的整数倍数 | 对比文件全文未提及“基本QP粒度的整数倍数”这一概念。对比文件在【0036】提到JVT中QP每增加6，量化步长加倍（即基本粒度6），并在【0099】等处以`QP+W(i,j)`的方式直接使用QP。 | **目标专利**：说明书[0021]、[0074]、[0080]等处强调，可以通过参数`g`将QP粒度修改为`g*6`（基本粒度的整数倍），以提供对QP值的更多控制，这是实现其均匀粒度方案的一个可配置或扩展方面。<br>**对比文件**：虽然使用了QP粒度6的标准，但完全没有涉及修改或设定基本QP粒度本身，更没有将其设定为整数倍数的任何教导或启示。该特征是对量化参数体系基础结构的特定修改，对比文件未公开。因此，该技术特征**既未直接公开也未隐含公开**。 |
| **技术特征E《未公开》**<br>基于用作到基准量化参数QP值的所述整数倍数的偏移的相关联量化矩阵条目来计算视频块的所述多个经量化变换系数的经修改QP值 | 【0099】“QQP(i,j)=QP+W(i,j) (20)” | **目标专利**：核心计算公式为`QPmod[i][j] = g*QP + (M[i][j] - offset)`（说明书[0073]）。其关键在于将量化矩阵条目`M[i][j]`作为偏移，加到`g*QP`（基准QP值的整数倍数）上。<br>**对比文件**：计算公式为`QQP(i,j)=QP+W(i,j)`，是将权重矩阵条目`W(i,j)`作为偏移加到`QP`（基准QP值本身）上。虽然都使用了“偏移”的概念，但目标专利明确限定了偏移的对象是“基准QP值的整数倍数”（`g*QP`），而对比文件偏移的对象是“基准QP值”（`QP`）。对比文件没有公开“整数倍数”这一限定，也未公开`offset`值（如64）。两者的数学形式和意图不同。因此，该技术特征**既未直接公开也未隐含公开**。 |
| **技术特征F《未公开》**<br>其中所述经修改QP值提供跨越所有所述量化矩阵条目的均匀QP粒度 | 对比文件全文未提及“均匀QP粒度”的概念、问题或效果。 | **目标专利**：说明书[0006]、[0022]、[0051]等反复强调，其发明目的和效果是解决传统方法导致的“不均匀QP粒度”问题，通过使用偏移而非缩放，实现“跨越所有量化矩阵条目的均匀QP粒度”。这是发明的核心目的和有益效果。<br>**对比文件**：其使用权重矩阵`W(i,j)`的目的是根据视觉特性，对不同空间频率的系数进行不同程度的量化（如【0093】所述，使高频系数量化更粗）。这完全是一种根据频率“非均匀”调整量化精度的传统思想，与实现“均匀粒度”背道而驰。对比文件既未认识到“均匀粒度”的问题，也未提出解决该问题的方案。因此，该技术特征**既未直接公开也未隐含公开**。 |
| **技术特征G《未公开》**<br>及基于所述经修改QP粒度处的所述经修改QP值从所述视频块的所述多个经量化变换系数计算经解量化变换系数。 | 【0101】“对每个分量使用Q(QQP%6,i,j)及R(QQP%6,i,j)，进行与JVT相同的处理。” | **目标专利**：说明书[0086]-[0088]、[0126]-[0128]详细描述了基于`QPmod[i][j]`（其粒度是修改后的`g*6`）和相应的`levelScale`阵列（条目数为`g*6`）来计算反量化变换系数的具体过程。<br>**对比文件**：虽然使用了基于`QQP(i,j)`的反量化处理，但其处理是在JVT标准框架内（即基本QP粒度为6）进行的。对比文件没有公开或暗示存在一个不同于标准基本粒度的“经修改QP粒度”，也没有公开在`g*6`粒度下的反量化计算过程。特征G依赖于特征D（修改QP粒度）和特征E（基于整数倍QP的偏移计算），既然这两者未被公开，特征G也**既未直接公开也未隐含公开**。 |
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