运动图片编码和解码方法以及使用该方法的设备和程序

    公开(公告)号:CN101175207A

    公开(公告)日:2008-05-07

    申请号:CN200710169295.5

    申请日:2003-04-16

    Inventor: 蝶野庆一

    Abstract: 本发明寻求提供一种现有技术的编码方法中的运动补偿问题的解决方案,所述编码方法包含利用固定滤波器的小数点图片元素插值,因此不能实现根据运动图片本质和比特率的小数点图片元素的插值。滤波器/插值图像存储器(101)利用多个滤波器组来在参考图像中插值小数点位置的图片元素,运动矢量/滤波器检测器(102)检测滤波器与实现了最高编码效率的运动矢量的组合,预测值产生器(103)使用所检测到的滤波器和运动矢量组合以产生预测值,运动矢量/滤波器检测器(102)提供运动矢量的信息和所产生预测值的滤波器的信息,作为输出;由此,能够实现与运动图片的本质和比特率相对应的小数点图片元素插值,并且能够提高运动图片的编码效率。

    运动图片编码和解码方法以及使用该方法的设备

    公开(公告)号:CN100358367C

    公开(公告)日:2007-12-26

    申请号:CN03803146.9

    申请日:2003-04-16

    Inventor: 蝶野庆一

    Abstract: 本发明寻求提供一种现有技术的编码方法中的运动补偿问题的解决方案,所述编码方法包含利用固定滤波器的小数点图片元素插值,因此不能实现根据运动图片本质和比特率的小数点图片元素的插值。滤波器/插值图像存储器(101)利用多个滤波器组来在参考图像中插值小数点位置的图片元素,运动矢量/滤波器检测器(102)检测滤波器与实现了最高编码效率的运动矢量的组合,预测值产生器(103)使用所检测到的滤波器和运动矢量组合以产生预测值,运动矢量/滤波器检测器(102)提供运动矢量的信息和所产生预测值的滤波器的信息,作为输出;由此,能够实现与运动图片的本质和比特率相对应的小数点图片元素插值,并且能够提高运动图片的编码效率。

    认证系统、认证方法、控制装置、计算机程序和记录介质

    公开(公告)号:CN114041164A

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN201980097902.2

    申请日:2019-06-26

    Abstract: 认证系统(1)具备:第一成像装置(3),其用于通过成像第一成像分区来获得用于认证的第一图像(300);第二成像装置(3),其用于通过成像比第一成像分区宽的第二成像分区来获得第二图像(200);以及控制设备(6),其用于基于包括人员(T)的预定部位(TP)的在第二图像内的对象区域(TA)和基于对应于第一成像分区的在第二图像内的参考区域(RA)来选择被认证的对象。

    视频编码设备、视频解码设备、视频编码方法、视频解码方法和程序

    公开(公告)号:CN111183641A

    公开(公告)日:2020-05-19

    申请号:CN201880064697.5

    申请日:2018-08-31

    Inventor: 蝶野庆一

    Abstract: 一种视频编码设备使用基于块的仿射变换运动补偿预测技术来执行视频编码,该基于块的仿射变换运动补偿预测技术包括使用块中的控制点的运动向量来计算子块的运动向量的过程。该视频编码设备被提供有基于块的仿射变换运动补偿预测控制装置,该基于块的仿射变换运动补偿预测控制装置用于使用图像尺寸、将经受该基于块的仿射变换运动补偿预测的块的预测方向以及该块中的该控制点的该运动向量的差异中的至少一项来控制该块中的子块的块尺寸、预测方向以及运动向量精度中的至少一项。

    对视频量化参数解码的方法

    公开(公告)号:CN107105274B

    公开(公告)日:2020-01-21

    申请号:CN201710128396.1

    申请日:2012-06-27

    Abstract: 一种视频量化参数解码器,包括:预测单元11,用于从以往重建的量化参数生成预测量化参数;预测单元,该预测单元从以往重建的量化参数生成预测量化参数;以及量化参数解码单元,该量化参数解码单元对指示差数量化参数是否有意义的第一个二进制比特、指示差数量化参数为正还是为负的符号二进制比特以及指示差数量化参数的绝对值的其它二进制比特进行二进制算术解码,其中量化参数解码单元不使用用于符号二进制比特的上下文、使用用于第一个二进制比特的第一上下文、并使用用于其他二进制比特的与第一上下文不同的上下文,来执行二进制算术解码,并且其中当执行二进制算术解码时,根据对应的二进制比特来更新上下文变量,上下文变量包括最可能符号和最可能符号的概率。

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