公开(公告)号：CN118266222A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202280076495.9

申请日：2022-11-08

Applicant: 夏普株式会社

Inventor： 高田圭一郎 ,  猪饲知宏 ,  中条健 ,  青野友子

IPC: H04N19/82 ,  H04N19/70

Abstract: 在自适应地切换网络参数整体的情况下，难以进行按CTU等小的块单位的参数的切换。此外，当在实施了NN滤波后，依次ALF并行地进行ALF类别分类、滤波时，存在处理需要时间的问题。在切片报头选择NN模型，在CTU选择微调的网络层，从而按小的块单位也能自适应地选择NN模型。此外，在实施NN滤波前的图像中进行ALF类别分类，并使用NN滤波处理后的图像和ALF类别信息来进行ALF处理，从而能并行地进行NN滤波处理和ALF类别分类。

公开(公告)号：CN118214885A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202310197010.8

申请日：2023-03-01

Applicant: 夏普株式会社

Inventor： 德毛靖昭 ,  高田圭一郎 ,  猪饲知宏 ,  中条健 ,  青野友子

IPC: H04N19/597 ,  H04N19/96 ,  H04N19/91 ,  H04N19/176

Abstract: 问题本发明的目的在于，在使用了运动图像编码方式的3D数据的编码/解码中，提高网格位移的编码效率，高质量地对3D数据进行编码/解码。解决方法本发明的特征在于，在对编码数据进行解码的3D数据解码装置中，具备：算术解码部，从编码数据对网格位移进行算术解码；上下文选择部，选择上述算术解码中的上下文；和上下文初始化部，设定上述上下文的初始值，在上述上下文初始化部中，从上述编码数据解码对上下文进行初始化的上下文初始化参数。

公开(公告)号：CN118020305A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202280063704.6

申请日：2022-09-07

Applicant: 夏普株式会社

Inventor： 高田圭一郎 ,  八杉将伸 ,  猪饲知宏 ,  青野友子 ,  中条健 ,  桥本知典

IPC: H04N19/82 ,  H04N19/70 ,  H04N19/86

Abstract: 在将神经网络滤波强度的尺度值设为0的情况下，由于输出去块滤波前的解码图像，因此会出现块噪声。此外，在不考虑亮度/色差参数的情况下，无法适当地进行对多个传递函数、色差参数的图像的处理。以规定的块单位，使用表示NN滤波的应用程度的参数，改变比率来将去块滤波后的图像和NN滤波后的图像合成。此外，基于亮度参数来切换亮度图像的滤波处理，基于色差参数来切换色差图像的滤波处理。

公开(公告)号：CN117793369A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202310027184.X

申请日：2023-01-09

Applicant: 夏普株式会社

Inventor： 中条健 ,  猪饲知宏 ,  八杉将伸 ,  德毛靖昭 ,  青野友子 ,  高田圭一郎

IPC: H04N19/44 ,  H04N19/42 ,  H04N19/96 ,  H04N19/70 ,  H04N19/174 ,  H04N19/186 ,  H04N19/176 ,  H04N19/91 ,  H04N19/117 ,  H04N19/82 ,  H04N19/503 ,  H04N19/593 ,  H04N19/513

Abstract: 问题在以往的神经网络后滤波特性SEI的规格中，存在如下问题：为了执行后滤波处理，需要以图片为单位传输SEI，在所有图片中进行相同的后滤波处理的情况下是冗余的。解决方法本发明的一个方案的运动图像解码装置的特征在于，具有：图像解码装置，对编码数据进行解码来生成解码图像；逆转换信息解码装置，以序列为单位将逆转换信息解码为补充增强信息；以及分辨率逆转换装置，使用神经网络，该神经网络使用所述逆转换信息将所述解码图像转换成指定的分辨率，所述运动图像解码装置对按序列单位还是按图片单位来应用使用所述逆转换信息的分辨率逆转换处理的信息进行解码。