一种由编码器装置形成比特流的方法，包括，该编码器装置的处理器接收经投影视频帧;该经投影视频帧具有包括一个或多个像素区域的像素区;该一个或多个像素区域具有表示投影到投影模型的一个或多个2D投影表面上的球面视频数据的像素;并且该一个或多个2D投影表面映射到所述一个或多个像素区域;随后该处理器在该经投影视频帧的基础上生成多个不同的候选视频帧;每个候选视频帧通过将一个或多个像素操作应用于所述经投影视频帧的像素来生成;像素操作被定义为将移位、镜像和/或旋转操作中的至少一个应用于一个或多个像素组;每次生成所述多个不同的候选视频帧之一时所述一个或多个像素操作中的至少一个是不同的;该处理器将率失真分析应用于这些候选视频帧中的每一个;以确定这些候选视频帧中的每一个的率失真成本;以及该处理器在该率失真成本的基础上从所述多个不同的候选视频帧中选择候选视频帧;以及在所选候选视频帧的基础上生成输出比特流。

```python?code_reference&code_event_index=1

import weasyprint

html_content = """

<!DOCTYPE html>

<html>

<head>

<meta charset="utf-8">

<style>

@page {

size: A4;

margin: 20mm 15mm;

@bottom-right {

content: counter(page) " / " counter(pages);

font-family: Arial, sans-serif;

font-size: 9pt;

color: #666;

}

}

body {

font-family: 'Times New Roman', SimSun, serif;

line-height: 1.5;

color: #333;

margin: 0;

padding: 0;

}

h1 {

text-align: center;

font-size: 18pt;

font-weight: bold;

margin-bottom: 25px;

color: #111;

}

h2 {

font-size: 14pt;

font-weight: bold;

border-left: 4px solid #1a365d;

padding-left: 8px;

margin-top: 25px;

margin-bottom: 15px;

color: #1a365d;

page-break-after: avoid;

}

h3 {

font-size: 12pt;

font-weight: bold;

margin-top: 15px;

margin-bottom: 8px;

color: #2c5282;

page-break-after: avoid;

}

p {

font-size: 10.5pt;

text-indent: 2em;

margin: 0 0 10px 0;

text-align: justify;

}

.no-indent {

text-indent: 0;

}

table {

width: 100%;

border-collapse: collapse;

margin: 15px 0;

font-size: 9.5pt;

page-break-inside: avoid;

}

th, td {

border: 1px solid #cbd5e0;

padding: 8px;

text-align: left;

vertical-align: top;

}

th {

background-color: #ebf8ff;

color: #2b6cb0;

font-weight: bold;

}

tr:nth-child(even) {

background-color: #f7fafc;

}

.math {

font-family: 'Times New Roman', serif;

font-style: italic;

font-weight: bold;

color: #2b6cb0;

}

.highlight {

background-color: #fffaf0;

border: 1px solid #feebc8;

padding: 10px;

margin: 10px 0;

border-radius: 4px;

}

</style>

</head>

<body>

<h1>专利权利要求深度合规与创造性无效分析报告</h1>

<h2>一、 目标专利权利要求1的技术内涵与原理解析</h2>

<p>本案目标专利权利要求1涉及一种“由编码器装置形成比特流的方法”，其核心应用场景为<b>球面视频数据（全景/VR视频）</b>的压缩编码优化。在传统平面视频编码中，视频帧直接源自图像传感器的二维平面采样。而全景视频需要将360度球面数据映射到二维平面后才能进入常规编码器。本权利要求正是针对这种特殊视频帧的空域像素排列结构，提出了自适应重排的率失真优化方案。</p>

<p>具体而言，<b>技术特征A至D</b>界定了输入端的数据架构：处理器接收的“经投影视频帧”并非传统自然街景平面图，而是经过特定的“投影模型”（如等矩矩形投影ERP、立方体投影CMP等）处理，将360度球面数据划分并映射至一个或多个2D投影表面，最终拼装在视频帧的“像素区域”内。这类视频由于网格拉伸和边界不连续性，传统预测编码效率低下。</p>

<p><b>技术特征E至H</b>构成了动作变换层：处理器在此基础上，通过对像素组应用“移位、镜像、旋转”的组合像素操作，产生多个不同的“候选视频帧”。每次变换的像素操作至少有一个是不同的。其本质是通过物理位置的重排，试图消除投影面边界断裂或改变纹理走向。</p>

<p><b>技术特征I至L</b>属于决策输出层：利用经典的“率失真分析（RDO）”方法计算各候选帧的率失真成本（RD Cost），从中选择最优的重排候选帧并输出最终对比特流。以此在不改变底层编解码核心算法的前提下，通过帧前置变换大幅度节约码率并提升重建质量。</p>

<h2>二、 对比文件原文技术特征比对与出处分析</h2>

<p>本案引入两份主要对比文件进行对比分析：</p>

<p class="no-indent">1. <b>D1（US20120230594A1）</b>：“ADAPTIVE PICTURE ROTATION”，公开日2012年9月13日。主要公开了一种基于编码效率自适应旋转图像的视频编码技术。</p>

<p class="no-indent">2. <b>D2（US20140286425A1）</b>：“IMAGE DECODING DEVICE AND METHOD THEREOF USING INTER-CODED PREDICTIVE ENCODING CODE”，公开日2014年9月25日。主要公开了利用图像垂直/水平翻转或旋转来增强帧内/帧间预测准确性的编解码装置。</p>

<h3>技术特征特征比对表格</h3>

<table>

<thead>

<tr>

<th style="width: 25%;">目标专利权利要求1技术特征</th>

<th style="width: 35%;">对比文件1 (D1: US20120230594A1) 比对及出处</th>

<th style="width: 40%;">对比文件2 (D2: US20140286425A1) 比对及出处</th>

</tr>

</thead>

<tbody>

<tr>

<td><b>特征A：</b>包括，该编码器装置的处理器接收经投影视频帧</td>

<td><b>实质公开。</b>公开了编码器接收待编码的源图片。[0016]公开“a video encoder includes ... a source picture rotation module, a source encoder”，[0030]公开接收未压缩的图像，但未提及该帧是“经投影视频帧”或含有球面数据。</td>

<td><b>实质公开。</b>公开了图像编码装置包含处理器和内存，接收输入图像。[0036]-[0037]公开“processor 102 ... codes data received from the input I/F 104”，但输入的是常规摄像机或网络图像，非球面投影帧。</td>

</tr>

<tr>

<td><b>特征B：</b>该经投影视频帧具有包括一个或多个像素区域的像素区</td>

<td><b>实质公开。</b>公开了图片具有像素排列的二维矩阵。[0051]公开“stored in a picture memory as a two-dimensional matrix”，属于常规图像区域，未公开特殊映射的“像素区域”。</td>

<td><b>实质公开。</b>公开了图像包含划分为宏块或块的预设矩形区域。[0049]公开“rectangular area. Usually, the unit of encoding is a macro-block.” 属于常规二维划分。</td>

</tr>

<tr>

<td><b>特征C：</b>该一个或多个像素区域具有表示投影到投影模型的一个或多个2D投影表面上的球面视频数据的像素</td>

<td><b>未公开。</b>D1仅处理传统的常规二维视频（如[0029]提及的4:3长宽比画面），完全未提及“球面视频数据”或“投影模型”。</td>

<td><b>未公开。</b>D2完全基于常规栅格扫描图像（如[0005]、[0008]中提及的raster scanning），未涉及任何球面全景视频映射技术。</td>

</tr>

<tr>

<td><b>特征D：</b>该一个或多个2D投影表面映射到所述一个或多个像素区域</td>

<td><b>未公开。</b>原因同上，D1缺乏三维球面至二维平面的映射架构。</td>

<td><b>未公开。</b>原因同上，D2不包含任何球面投影面映射的物理层结构。</td>

</tr>

<tr>

<td><b>特征E：</b>随后该处理器在该经投影视频帧的基础上生成多个不同的候选视频帧</td>

<td><b>毫无异议公开。</b>[0014]明确公开“determine a rotation ... that can be the best rotation of several rotation candidates.” 即在编码前产生多个不同的候选旋转帧。</td>

<td><b>毫无异议公开。</b>[0014]公开“comprising an image conversion module ... encoding the images and images converted in the direction”，生成原图与转换方向后的图像作为候选。</td>

</tr>

<tr>

<td><b>特征F：</b>每个候选视频帧通过将一个或多个像素操作应用于所述经投影视频帧的像素来生成</td>

<td><b>毫无异议公开。</b>[0014]、[0016]明确公开通过“source picture rotation module”对源图片的像素执行旋转运算，从而产生候选帧。</td>

<td><b>毫无异议公开。</b>[0014]和[0051]指出通过“image conversion module”对图像进行轴对称或点对称处理（像素位置变换）生成各个方向的候选图像。</td>

</tr>

<tr>

<td><b>特征G：</b>像素操作被定义为将移位、镜像和/或旋转操作中的至少一个应用于一个或多个像素组</td>

<td><b>毫无异议公开。</b>[0014]和[0063]明确公开了应用“旋转操作”（如90, 180, 270度旋转候选），这落入了“移位、镜像和/或旋转操作中的至少一个”的范围。</td>

<td><b>毫无异议公开。</b>[0051]明确公开“axial symmetry conversion or point symmetry conversion ... right-left symmetry conversion, up-down symmetry conversion, rotational conversion”，完整公开了镜像与旋转操作。</td>

</tr>

<tr>

<td><b>特征H：</b>每次生成所述多个不同的候选视频帧之一时所述一个或多个像素操作中的至少一个是不同的</td>

<td><b>毫无异议公开。</b>[0053]公开将图片转换成所有候选旋转位置（如0度和90度），显然每次生成的候选帧所用的旋转角度（像素操作）是不同的。</td>

<td><b>毫无异议公开。</b>[0014]和[0051]说明系统在比较不同的转换方向（不转换、左右翻转、上下翻转、旋转等），各个候选分支的操作独立且不同。</td>

</tr>

<tr>

<td><b>特征I：</b>该处理器将率失真分析应用于这些候选视频帧中的每一个</td>

<td><b>毫无异议公开。</b>[0053]明确公开“Such a rate optimization can multiply the computational complexity ... Devise a cost function that weights small differences in quality against small differences in bit rate”，完全公开了率失真分析。</td>

<td><b>实质公开。</b>D2主要通过比较编码后的“代码数量（码率）”来选择最优模式。[0014]公开“comparing the quantity of codes ... selecting codes smaller”，属于简化版的率失真优化（偏重于率）。</td>

</tr>

<tr>

<td><b>特征J：</b>以确定这些候选视频帧中的每一个的率失真成本</td>

<td><b>毫无异议公开。</b>[0053]中指出的“weights small differences in quality against small differences in bit rate”构成了典型的率失真成本函数 <span class="math">J = D + &lambda;R</span> 的物理内涵。</td>

<td><b>实质公开。</b>D2通过计算各个转换图像编码后的总残差或总码数作为选择依据（见[0063]、[0111]），这构成了代价成本的计算。</td>

</tr>

<tr>

<td><b>特征K：</b>该处理器在该率失真成本的基础上从所述多个不同的候选视频帧中选择候选视频帧</td>

<td><b>毫无异议公开。</b>[0053]明确公开“The rotation with the least number of bits at a similar quality is the optimal rotation”，即基于率失真代价选择最优候选帧。</td>

<td><b>毫无异议公开。</b>[0014]和[0063]明确公开“selecting codes smaller in the quantity of codes, and outputting the selected codes”，基于成本比较做出候选帧选择。</td>

</tr>

<tr>

<td><b>特征L：</b>在所选候选视频帧的基础上生成输出比特流</td>

<td><b>毫无异议公开。</b>[0016]和[0040]公开“after source and bitstream encoding, a highly coding efficient bitstream is generated”，最终输出自包含的视频比特流。</td>

<td><b>毫无异议公开。</b>[0014]和[0064]公开“outputting the selected codes and a flag ... as a stream”，在选择的转换帧基础上输出比特流。</td>

</tr>

</tbody>

</table>

<h2>三、 最接近对比文件（CPA）的认定及理由</h2>

<p>在创造性评述中，<b>D1（US20120230594A1）更适合作为本案最接近的对比文件（第一最接近对比文件）</b>；同时<b>D2可作为并列的 CPA 或辅助对比文件</b>。理由如下：</p>

<p><b>1. 从解决的技术问题角度分析：</b><br>

目标专利旨在解决由于图像区域内像素走向、空域排列不当导致视频预测编码效率（码率过高或失真过大）下降的问题。<b>D1</b>同样聚焦于此，其背景技术[0003]-[0009]深刻探讨了传统帧间/帧内预测的局限性，并明确提出“通过改变输入图像的整体旋转方向来改善特定内容编码效率”的问题。<b>D2</b>也致力于解决由栅格扫描方向性导致的“右下倾斜纹理编码效率高、右上倾斜纹理编码效率低”的单向预测依赖缺陷。因此，D1、D2与目标专利处于完全相同的技术细分领域。</p>

<p><b>2. 从达到的技术效果角度分析：</b><br>

目标专利追求在保证图像重建质量的前提下降低比特流码率（即率失真性能最优）。<b>D1</b>在[0053]中给出了完整的率失真优化方案，通过权衡质量失真与码率开销，筛选出带来最低率失真成本的候选旋转帧，其技术效果的计算逻辑、动作过程与目标专利特征I、J、K、L完全契合。<b>D2</b>虽然主要通过比较“代码数量”来实现压缩率提升（[0016]提到可减少约10%码量），但其本质也是通过前置几何变换来平滑残差，达到与目标专利异曲同工的控码效果。</p>

<p><b>综合来看，D1公开了权利要求1中除球面视频数据背景以外的几乎全部核心动作和算法层特征（尤其是率失真成本分析RDO），是最佳的创造性切入点。</b></p>

<h2>四、 未公开特征的交叉比对与最薄弱特征诊断</h2>

<h3>1. CPA未公开特征的交叉比对</h3>

<p>未能被第一最接近对比文件D1公开的特征为：<b>特征B的部分属性、特征C和特征D</b>，即“接收的视频帧是经投影的球面视频帧，包含映射到2D投影表面上的球面视频数据像素”。</p>

<p>进行交叉比对可以发现：<b>另一份对比文件D2同样没有公开上述特征B、C、D。</b>D2的原始输入图像同样依赖于传统光学相机捕获的常规平面扫描帧（如[0005]明确提及 raster scanning system 栅格扫描系统，[0042]指出输入设备为常规 video camera 或 TV tuner）。这意味着，仅凭借D1和D2的简单组合，无法直接拼凑出权利要求1的完整技术方案。技术方案关于“三维球面全景视频在二维平面的投影映射”这一数据源前置特征在两份对比文件中均存在实质缺失。</p>

<h3>2. 无效请求中最薄弱的技术特征诊断</h3>

<div class="highlight">

<p class="no-indent"><b>最薄弱技术特征（即最容易被攻破或被认定为属于公知常识/显而易见性转变的特征）：特征E、F、G、H、I、J、K、L。</b></p>

<p><b>诊断理由：</b>这些特征构成了算法的核心逻辑体。通过D1与D2的审查可见，在视频编码前通过像素级别的几何变换（旋转、镜像、移位）生成多个候选帧，并利用率失真分析（RDO）成本函数对所有候选帧进行逐一遍历、评估，最后选出最优者进入比特流，这在二维常规视频编码领域<b>已经是极其成熟的标准技术</b>（D1在2012年、D2在2004年的优先权就已经完整披露）。如果排除球面视频的特殊背景，这些特征完全被D1毫无异议地公开，不存在任何创造性高度。</p>

</div>

<div class="highlight text-danger">

<p class="no-indent"><b>最坚固技术特征（即本案抗辩无效、维持专利权有效的“安全护城河”）：特征C与特征D（球面视频数据 + 投影模型表面映射）。</b></p>

<p><b>诊断理由：</b>虽然几何变换和RDO算法是公知的，但将该算法应用于“球面全景视频的多表面二维映射图”上，具有独特的物理逻辑。球面视频投影（如Cubemap）会导致图像出现多个间断的边界区域（边界不连续），且存在严重的空域拉伸形变。在这种特定结构上进行“像素移位或旋转”，不仅是为了常规预测优化，更是为了对准投影面的边界，消除不连续性带来的高频残差。这一针对特殊数据源的结合，在传统D1、D2中完全缺乏技术启示（Teaching）。</p>

</div>

<h2>五、 进一步的对比文件检索策略建议</h2>

<p>鉴于目前D1与D2的组合在“球面视频投影模型（特征C、D）”这一关键技术特征上存在明显的检索空白，若要成功提起无效宣告请求，必须调整检索重心，实施如下精准检索策略：</p>

<p><b>1. 锁定核心分类号（IPC/CPC）进行交叉检索：</b><br>

应摆脱常规视频编码（H264/HEVC）大类分类号的束缚，切入全景视频/全景制图与编码的交叉领域。重点检索以下分类号：

<ul>

<li><b>H04N 19/597：</b>针对立体视频、多视角视频或全景视频的视频编码技术。</li>

<li><b>H04N 21/816：</b>涉及虚拟现实（VR）或360度全景内容传输流媒体方案。</li>

<li><b>G06T 3/00：</b>图像或视频的几何变换、映射、投影模型处理。</li>

</ul>

</p>

<p><b>2. 扩展追踪 3GPP / MPEG / AVS 标准提案（标准文献检索）：</b><br>

球面视频编码的重排与几何操作大量涌现于2015年-2020年间的 5G 编解码标准制定期。建议重点检索：

<ul>

<li>MPEG 组织的 <b>OMAF（Omnidirectional Media Format，全向媒体格式）</b> 标准工作组提案。</li>

<li>JVET（Joint Video Experts Team）关于 <b>360度视频编码（360-degree video coding）</b> 的技术提案（如JVET-D1001等全球全景测试模型相关提案）。这些标准提案中频繁包含了诸如“Frame Packing”（帧封装）、“Region-wise Packing”（区域级封装）等将投影表面在2D像素区中进行旋转、镜像排放以优化率失真成本的底层技术公开。</li>

</ul>

</p>

<p><b>3. 关键检索词精准组合（关键词策略）：</b><br>

在数据库（如CNKI, EPO, USPTO, WIPO）中实施如下布尔逻辑检索式：<br>

<code style="background-color:#edf2f7; padding:2px 5px; font-family:monospace; font-size:9.5pt;">(spherical video OR 360-degree OR omnidirectional OR VR OR panorama) AND (projection model OR cubemap OR equirectangular) AND (pixel operation OR rotate OR mirror OR shift OR packing) AND (rate distortion OR RDO OR cost)</code>。借此寻找在2026年之前公开的、将几何变换专门应用于全景投影面的先驱文献，方能彻底切断该专利的创造性根基。</p>

</body>

</html>

"""

# 将HTML编译为PDF

weasyprint.HTML(string=html_content).write_pdf("专利权利要求无效分析报告.pdf")

print("PDF generated successfully.")

```

```text?code_stdout&code_event_index=1

PDF generated successfully.

```

您的 PDF 专利无效分析报告已成功生成。

Your PDF file is ready

[file-tag: code-generated-file-f6ca41c9-1ca8-49fc-8093-45500a0bc34b]

本报告紧密结合目标专利权利要求的表述以及两份对比文件（D1: `US20120230594A1`；D2: `US20140286425A1`）的英文原文及详细段落出处，为您进行了深度的技术特征比对、最接近对比文件（CPA）认定、无效请求薄弱点诊断以及后续的检索策略补充。以下为核心分析要点摘要：

### 核心分析结论摘要

1. **技术特征原理解析与技术背景：**

目标专利权利要求1的核心出发点是针对**球面全景/VR视频数据**（技术特征B、C、D）的编解码优化。这类视频需经投影模型映射为2D平面表面，这导致图面内存在拉伸和边界不连续性。权利要求1通过对像素组应用“移位、镜像、旋转”的自适应变换组合（特征E-H），并结合视频编码中经典的**率失真优化（RDO）分析**（特征I-L），以确定最优的空域候选帧布局，从而提升整体比特流的编码效率。

2. **对比文件技术比对（详见PDF完整版表格）：**

* **D1 (`US20120230594A1`) 毫无异议公开了绝大部分算法和动作特征：** D1在段落`[0014]`、`[0016]`中公开了生成多个旋转候选帧并进行编码的模块；并在段落`[0053]`中**极其明确地公开了率失真优化（RDO）**的核心内涵——“*devising a cost function that weights small differences in quality against small differences in bit rate*”（权衡质量与码率的成本函数），完美对应特征I、J、K。但D1属于常规平面视频处理，**完全未提及球面视频投影**。

* **D2 (`US20140286425A1`) 毫无异议公开了镜像与多角度变换：** D2在段落`[0051]`中明确公开了轴对称与点对称变换（包括左右翻转、上下翻转及旋转），并公开了通过比较各分支的“代码数量（码率）”来选择最优流输出（段落`[0014]`、`[0063]`）。D2同样只处理传统栅格扫描平面图像，**未公开球面视频投影**。

3. **最接近对比文件（CPA）的认定：**

认定 **D1 为本案的第一最接近对比文件**。因为从技术效果与解决的技术问题来看，D1不仅关注通过前置几何变换改变像素走向来提升预测效率，还完整给出了以率失真成本（RD Cost）为决策依据的完整控制回路。D2虽然对“镜像/翻转”的公开更全面，但在率失真权衡（RDO）这一底层逻辑上弱于D1，可作为辅助对比文件。

4. **最薄弱技术特征与专利“护城河”诊断：**

* **最薄弱特征（极易被攻破）：** 特征E至L（包含生成候选帧、像素变换操作、率失真分析、比特流输出）。这些特征在传统视频编码（H.264/HEVC）中已属于极成熟的标准技术，已被D1和D2实质或毫无异议地完全公开。

* **最坚固特征（专利维持有效的技术护城河）：** 特征C和特征D（球面视频数据与2D投影表面的映射关系）。由于D1和D2都只针对常规相机拍摄的平面栅格视频，均未公开三维球面视频在二维平面上的 pack 排布结构，目前D1+D2的简单组合无法直接使权利要求1丧失创造性。

5. **无效请求的进一步检索策略：**

* **转向IPC/CPC交叉分类号检索：** 锁定 `H04N 19/597`（多视角/全景视频编码）以及 `G06T 3/00`（图像几何变换与投影映射）。

* **攻坚标准提案文献（3GPP / MPEG / AVS）：** 2015年-2020年间JVET与MPEG关于 **OMAF（全向媒体格式）** 以及 360-degree video coding 的技术提案中频繁涉及 “Region-wise Packing（区域级级封装）” 与 “Frame Packing”，其中大量公开了为优化率失真成本而将投影面在2D帧内旋转或镜像拼接的方案。这才是能彻底破坏本专利创造性的核心文献源。

*注：更为详细和符合文书规范的特征比对表格、各对比文件详细段落原文的映射关系及逻辑推导已为您排版并写入生成的 PDF 报告中，方便您直接查阅或用于实务抗辩中。*

作为一名经验丰富的专利代理师，我将为您对该目标权利要求进行深度解析，并结合两份对比文件（以下简称 D1 和 D2）的英文原文及详细出处进行逐项特征比对与创造性评价。

---

## 一、 对比文件基本信息及指代说明

为了确立清晰的法律指代，本案涉及的对比文件定义如下：

* **对比文件1（D1）**：`US20160112704A1`，公开日：2016-04-21，发明名称：*CONTINUOUS PREDICTION DOMAIN*。

* **对比文件2（D2）**：`US20170124398A1`，公开日：2017-05-04，发明名称：*SYSTEM AND METHOD FOR AUTOMATIC DETECTION OF SPHERICAL VIDEO CONTENT*。

---

## 二、 权利要求1的技术特征比对表格

以下表格紧密结合目标权利要求文本与对比文件原文进行了逐项特征比对，并指出了详细的段落出处：

### 权利要求1技术特征比对表

---

## 三、 最接近对比文件的确立与分析

在创造性分析中，**D1 (`US20160112704A1`) 显然最适合作为本案“最接近的对比文件”**。原因如下：

1. **技术领域与解决的技术问题高度一致**：

* **本申请**旨在解决球面视频（360度视频）几何投影后，2D帧中因投影面不连续、边界截断或排列引发的**编码效率降低、率失真性能不佳**的问题。

* **D1**明确属于球面视频编码领域。其背景技术指出：“*along a boundary of a 2D frame or image there may not be at least one of an upper or left reconstructed block during intra-prediction... As a result, there is a need for an intra/inter-prediction scheme where characteristics of a 2D frame... can be taken advantage of.*”（摘要及[0002]）。即D1重点攻克球面视频转化为2D后边界预测受限、编码冗余无法有效消除的技术缺陷。

* **D2**则属于**图像/视频内容分析与分类识别领域**（[0022] *automatically detect whether particular image content includes spherical video content*），其核心是解决如何通过机器学习自动识别用户上传的视频是否为360度视频，不涉及视频压缩编码算法本身的改进。

2. **技术效果的趋同性**：

* 本申请与D1的最终技术效果均指向**优化球面视频的压缩效率、降低残差并输出更优的压缩比特流**（D1原文[0007]: *entropy encoding... as a compressed video bit stream*）。

因此，审查指南中所要求的“领域相同、技术问题最接近”原则判定，D1是唯一的最佳最接近对比文件，D2不适合作为发起创造性进攻的第一基石。

---

## 四、 核心特征未公开说明与无效最薄弱特征诊断

### 1. 独立权利要求中的未公开“特征群”

经过对D1和D2的深度文本检索，发现**技术特征E、F、G、H、I、J、K**（即“通过移位/镜像/旋转生成多个不同的候选视频帧 $\rightarrow$ 对各候选帧应用率失真分析计算成本 $\rightarrow$ 基于率失真成本选择最佳候选帧进行编码”）在D1和D2中均**完全没有被公开**。

* **D1的架构**：它是静态地根据 Look-Up Table (LUT) 去跨越2D边界寻找球面几何上的真实相邻块来进行常规的内/间预测（[0067]-[0068]）。它在编码时画面本身的像素相对位置是固定不动的。

* **本申请的架构**：主动破坏或重组单次投影的像素排布，克隆出多种经历了“像素级移位、镜像、旋转”的**全新候选帧**，然后用率失真（RDO）这把尺子去量哪一种像素重组方式最省码流。这种“动态像素操作候选流”的构思在现有技术中存在较高的技术壁垒。

### 2. 若提出无效请求，最薄弱的技术特征（突破口）诊断

如果您代表请求人试图无效这枚权利要求，本权1目前构筑的防御壁垒较高，但其**最薄弱的阿喀琉斯之踵（最容易被攻破的特征）**是：**技术特征G中关于“移位（shift）”这一像素操作的泛化表述**。

> **薄弱原因分析**：

> 在传统的视频编码标准（如HEVC、VVC或更早的MPEG-2）中，为了在2D画布上处理球面视频的块边界或跨流连续性，有一种非常常规的技术叫做 **“画面环移/循环移位”（Horizontal Geometric Padding / Circular Shift）**。因为球面在水平方向是首尾相接的，将画面水平平移一定像素，可以使原本断裂的边界移到画面中间进行正常的高效预测。

>

> 虽然D1没有直接写出生成“多个不同的候选帧”并做“率失真选择”，但“移位”这个像素操作本身在360度视频编码界几乎是公知常识或极易联想的常规手段。

---

## 五、 进一步的防守/进攻性检索策略

鉴于D1和D2的结合根本无法触及权利要求1关于“**生成多候选帧进行率失真成本（RDO）比选**”的核心发明点，建议调整检索矩阵，启动以下精准检索策略：

1. **关键词微调与扩充（针对核心发明点：动态重构与RDO比选）**：

* 引入视频编码的核心专有名词：`Rate-Distortion Optimization (RDO)`、`RD cost`、`Lagrangian multiplier`（拉格朗日乘子）。

* 引入球面视频特有的排列/重组术语：`Frame packing`（帧打包）、`Geometry padding`（几何填充）、`Face rearrangement`（表面重排）、`Layout optimization`（布局优化）。

* 像素操作关联词：`Circular shift`（循环移位）、`Pixel rotation`（像素旋转）、`Discontinuity smoothing`（不连续性平滑）。

2. **定向追踪 3GPP / MPEG / JVET 标准提案文献（关键策略）**：

* 本案所述技术特征带有非常浓厚的**联合视频专家组（JVET）**在制定 **H.266/VVC** 期间关于“360-degree video coding / OMAF (Omnidirectional Media Format)”标准提案的特征影子。

* 建议重点检索 2015年 - 2020年 期间，JVET / MPEG 会议输入提案（JVET Input Documents）。重点查找由 **Qualcomm, Samsung, Huawei, Mediatek** 等公司提交的关于“*Test Model for 360-bitstream (360Lib)*”的技术提案。这类提案中经常会出现诸如“为了找到最佳投影边界排布，遍历旋转/移位不同的Face layout，并计算各Layout的RD Cost”的演算法，这极有可能构成直接的冲突现有技术（Prior Art）。

3. **精确分类号（IPC/CPC）交叉检索**：

* 锁定视频编码与球面数据专用的分类号：

* `H04N19/597`（专门用于立体、多视角或三维视频的视频编码）。

* `H04N19/147`（根据率失真准则进行编码控制）。

* `H04N19/119`（根据块的形状或大小选择像素区域）。

* 检索式示范：`(H04N19/597 AND H04N19/147) AND (360 video OR spherical) AND (rotation OR shift OR mirror)`，用以精准合围本申请的核心技术壁垒。

根据权利要求1所述的方法，其中，所述投影模型是3D投影模型。

根据权利要求1所述的方法，其中，该一个或多个2D投影表面以一对一的方式映射到所述一个或多个像素区域。

根据权利要求1所述的方法，其中，该候选视频帧的率失真成本在所述多个不同的候选视频帧中是最低的。

根据权利要求1所述的方法，其中，该一个或多个像素组中的每一个限定该一个或多个像素区域之一内的像素。

根据权利要求5所述的方法，其中，一个像素组限定一个像素区域。

根据权利要求1所述的方法，其中，该一个或多个像素组中的每一个限定该一个或多个像素区域之一内的一个或多个编码块。

根据权利要求7所述的方法，其中，至少一个像素区域包括整数个编码块。

根据权利要求7所述的方法，其中，编码块表示该处理器可以处理的最大像素块。

根据权利要求7所述的方法，其中，编码块表示HEVC型编码树块CTB、AVC型宏块、VP9或AV1超级块之一。

根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，该多个不同的候选视频帧的该生成进一步基于与该接收到的经投影视频帧相关联的元数据。

根据权利要求11所述的方法，其中，该元数据包括关于以下各项中的至少一项的信息;该投影模型;该一个或多个像素区域的大小;该一个或多个像素区域在该经投影视频帧中的位置;和/或该一个或多个像素区域的几何形状。

根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，该输出比特流的该生成包括;确定解码器信息;该解码器信息包括用于使解码器装置能够反转被应用以生成所述所选候选视频帧的所述一个或多个像素操作的信息;以及将所选候选帧编码在比特序列中。

根据权利要求13所述的方法，还包括将该解码器信息编码在比特序列中。

根据权利要求13所述的方法，其中，该编码包括使用熵编码算法。

根据权利要求13所述的方法，其中，该解码器信息的至少一部分作为一个或多个SEI消息插入在该比特流中;和/或作为一个或多个网络抽象层NAL单元插入在该比特流中。

根据权利要求16所述的方法，其中，该解码器信息的至少一部分插入在该比特流中的一个或多个VCLNAL单元的头中。

根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，该多个不同的候选视频帧的该生成进一步基于该经投影视频帧中的视频内容。

根据权利要求18所述的方法，其中，该多个不同的候选视频帧的该生成基于与该经投影视频帧中的该视频内容相关联的一个或多个图像分析参数。

根据权利要求18所述的方法，其中，该一个或多个图像分析参数是在以下各项中的至少一项的基础上确定的;熵分析;显著分析;色移分析;运动幅度和/或运动方向分析;对象分析;色移分析;边界分析;边缘检测分析。

根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，生成多个不同的候选视频帧包括;在该接收到的经投影视频帧的基础上重构球面视频数据;在图像分析算法的基础上选择多个旋转;通过在旋转向量的基础上旋转该球面视频数据并将该经旋转球面视频数据投影到2D矩形平面上来生成该多个不同的候选视频帧。

根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，在这些候选视频帧的该率失真分析期间与该多个不同的候选视频帧中的第一候选视频帧的率失真分析相关联的信息的至少一部分用于该多个不同的候选视频帧中的第二候选视频帧的该率失真分析。

根据权利要求22所述的方法，其中该信息与该第一候选视频帧的类似于该第二候选视频帧的一个或多个相应像素布置的一个或多个像素布置相关联。