非显而易见杯

专利无效挑战赛

目标专利:3642编码单元的内部子块的细化

专利公开号:CN111052745B

专利权人:交互数字

无效请求书提交日期:2026年


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非显而易见性评估仅供参考,不构成法律建议。



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序号 权利要求内容

1

一种用于编码视频数据块的方法,包括;从之前编码的邻近块中推导视频数据块的运动信息;通过使用所推导的运动信息和之前编码的且在所述视频数据块外部的邻近子块;细化沿所述视频数据块的左侧或顶部边缘的所述视频数据块的第一行子块或第一列子块的运动信息;通过使用来自沿所述视频数据块的左侧或顶部边缘的第一数量的子块的细化的运动信息;来细化所述视频数据块的、与第一行或第一列相邻的第二行子块或第二列子块子块的运动信息;通过使用来自沿所述视频数据块的左侧或顶部边缘的第二数量的子块的细化的运动信息;来细化所述视频数据块的、与第二行或第二列相邻的第三行子块或第三列子块的运动信息;所述第二数量小于所述第一数量;和使用所细化的子块的运动信息编码所述视频数据块。

2

根据权利要求1所述的方法,其中;所述运动信息的推导使用模板匹配预测。

3

根据权利要求2所述的方法,其中;在时间上执行所述模板匹配预测。

4

根据权利要求2所述的方法,其中;在空间上执行所述模板匹配预测。

5

根据权利要求1所述的方法,其中;沿所述视频数据块的左侧或顶部边缘的所述第一数量的子块和所述第二数量的子块与所述视频数据块的所述第二行子块或所述第二列子块在空间上邻近。

6

根据权利要求1所述的方法,其中;所述运动信息是使用邻近空间或时间子块的组合为相应子块推导的运动矢量。

7

根据权利要求1所述的方法,其中;所述运动信息是使用运动模型为相应子块推导的运动矢量;所述运动模型使用来自邻近子块的、作为所推导的运动信息的至少一个细化的邻近运动矢量以及所述视频数据块的、作为所推导的运动信息的运动矢量。

8

根据权利要求1所述的方法,其中;使用作为来自所述第一数量的子块的运动信息的多达四个空间相邻运动矢量以及所述视频数据块的、作为所述运动信息的细化的运动矢量的平均值来推导所述视频数据块的第二行或第二列的运动信息。

9

根据权利要求1所述的方法,其中;使用作为来自所述第二数量的子块的运动信息的多大四个空间邻近运动矢量和所述视频数据块的、作为所述运动信息的细化的运动矢量的平均值来推导所述视频数据块的第三行或第三列的运动信息。


对比文件列表

编号 名称

权利要求1

一种用于编码视频数据块的方法,包括;从之前编码的邻近块中推导视频数据块的运动信息;通过使用所推导的运动信息和之前编码的且在所述视频数据块外部的邻近子块;细化沿所述视频数据块的左侧或顶部边缘的所述视频数据块的第一行子块或第一列子块的运动信息;通过使用来自沿所述视频数据块的左侧或顶部边缘的第一数量的子块的细化的运动信息;来细化所述视频数据块的、与第一行或第一列相邻的第二行子块或第二列子块子块的运动信息;通过使用来自沿所述视频数据块的左侧或顶部边缘的第二数量的子块的细化的运动信息;来细化所述视频数据块的、与第二行或第二列相邻的第三行子块或第三列子块的运动信息;所述第二数量小于所述第一数量;和使用所细化的子块的运动信息编码所述视频数据块。


权利要求2

根据权利要求1所述的方法,其中;所述运动信息的推导使用模板匹配预测。


权利要求3

根据权利要求2所述的方法,其中;在时间上执行所述模板匹配预测。


权利要求4

根据权利要求2所述的方法,其中;在空间上执行所述模板匹配预测。


权利要求5

根据权利要求1所述的方法,其中;沿所述视频数据块的左侧或顶部边缘的所述第一数量的子块和所述第二数量的子块与所述视频数据块的所述第二行子块或所述第二列子块在空间上邻近。


权利要求6

根据权利要求1所述的方法,其中;所述运动信息是使用邻近空间或时间子块的组合为相应子块推导的运动矢量。


权利要求7

根据权利要求1所述的方法,其中;所述运动信息是使用运动模型为相应子块推导的运动矢量;所述运动模型使用来自邻近子块的、作为所推导的运动信息的至少一个细化的邻近运动矢量以及所述视频数据块的、作为所推导的运动信息的运动矢量。


权利要求8

根据权利要求1所述的方法,其中;使用作为来自所述第一数量的子块的运动信息的多达四个空间相邻运动矢量以及所述视频数据块的、作为所述运动信息的细化的运动矢量的平均值来推导所述视频数据块的第二行或第二列的运动信息。


权利要求9

根据权利要求1所述的方法,其中;使用作为来自所述第二数量的子块的运动信息的多大四个空间邻近运动矢量和所述视频数据块的、作为所述运动信息的细化的运动矢量的平均值来推导所述视频数据块的第三行或第三列的运动信息。


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