用于帧内预测的参数推导的条件的制作方法

本专利文档涉及视频处理技术、装置和系统。

背景技术：

1、尽管视频压缩有所进步，数字视频在互联网和其他数字通信网络上仍占最大的带宽使用量。随着能够接收和显示视频的连接用户设备的数量增加，预计数字视频使用所需的带宽将继续增长。

技术实现思路

1、本公开描述了装置、系统和方法，其涉及数字视频处理，以及例如视频编解码中的跨分量线性模型(cross-component linear model，cclm)预测模式的简化线性模型推导。所描述的方法可以应用于现有视频编解码标准(例如，高效视频编解码(hevc))和未来视频编解码标准(例如，多功能视频编解码(vvc))，或编解码器。

2、在一个代表性方面中，本公开技术可以用于提供视频处理的方法。该方法包括：为作为色度块的视频的当前视频块与所述视频的编解码表示之间的转换，基于所述当前视频块的左邻近块和上邻近块的可用性，确定是否推导亮度分量和色度分量的最大值和/或最小值，所述亮度分量和色度分量的最大值和/或最小值用于推导跨分量线性模型(cclm)的参数；以及基于所述确定进行转换。

3、在另一个代表性方面中，本公开技术可以用于提供视频处理的方法。该方法包括：为视频的作为色度块的当前视频块和该视频的编解码表示之间的转换，确定向下采样的亮度样点的位置，其中向下采样的亮度样点被用于基于色度样点和向下采样的亮度样点确定跨分量线性模型(cclm)的参数，其中向下采样的亮度样点位于与用于推导cclm的参数的色度样点的位置对应的位置；以及基于所述确定进行转换。

4、在另一个代表性方面中，本公开技术可以用于提供视频处理的方法。该方法包括：为视频的作为色度块的当前视频块和视频的编解码表示之间的转换，基于与所述当前视频块相关联的编解码条件确定使用色度样点和亮度样点推导跨分量线性模型(cclm)的参数的方法；以及基于所述确定进行转换。

5、在另一个代表性方面中，本公开技术可以用于提供视频处理的方法。该方法包括：为视频的当前视频块和视频的编解码表示之间的转换，基于当前视频块的所选相邻样点和参考块的对应相邻样点，确定使用线性模型的编解码工具的参数；以及基于所述确定进行转换。

6、在另一个代表性方面中，本公开技术可以用于提供视频处理的方法。该方法包括：为视频的当前视频块和视频的编解码表示之间进行转换，基于当前视频块的n个相邻样点和参考块的n个对应的相邻样点，确定局部照明补偿(lic)工具的参数，其中基于n个相邻样点的位置选择当前视频块的n个相邻样点；以及基于所述确定进行转换，其中所述lic工具在转换期间使用当前视频块中照明变化的线性模型。

7、在另一个代表性方面中，本公开技术可以用于提供视频处理的方法。该方法包括：为视频的作为色度块的当前视频块和视频的编解码表示之间的转换，基于色度样点和对应的亮度样确定跨分量线性模型(cclm)的参数；以及基于所述确定进行转换，其中通过填充操作获得一些色度样点，并将所述色度样点和对应的亮度样点分组为两个阵列g0和g1，每个阵列包括两个色度样点和对应的亮度样点。

8、在又一个代表性方面中，上述方法实现为处理器可执行代码的形式并存储在计算机可读程序介质中。

9、在又一个代表性方面中，公开了配置为或可操作为执行上述方法的装置。该装置可以包括被编程为实现该方法的处理器。

10、在又一个代表性方面中，视频解码器设备可以实现如本文所述的方法。

11、附图、说明书和权利要求中更详细描述了本公开技术的以上和其他方面和特征。

技术特征：

1.一种处理视频数据的方法，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其中，在所述位置规则中，基于第一位置偏移值(f)和步长值(s)来选择所述r个色度样点的位置，并且其中，至少基于所述一组邻近色度样点的可用性和所述当前视频块的尺寸来推导所述f和所述s。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述一组邻近色度样点包括左邻近色度样点和上邻近色度样点，并且

4.如权利要求3所述的方法，其中，在所述左邻近色度样点和所述上邻近色度样点不可用的情况下，不推导所述最大值和/或所述最小值。

5.如权利要求4所述的方法，其中，在numsampl＝＝0并且numsampt＝＝0的情况下，不推导所述最大值和/或所述最小值，其中，所述numsampl和所述numsampt分别指示可用左邻近色度样点的数量和可用上邻近色度样点的数量。

6.如权利要求4所述的方法，其中，在numsampl+numsampt＝＝0的情况下，不推导所述最大值和/或所述最小值，其中，所述numsampl和所述numsampt分别指示可用左邻近色度样点的数量和可用上邻近色度样点的数量。

7.如权利要求3所述的方法，其中，在cntl＝＝0并且cntt＝＝0的情况下，不推导所述最大值和/或所述最小值，其中，所述cntl和所述cntt分别指示从所述左邻近色度样点中选择的色度样点的数量和从所述上邻近色度样点中选择的色度样点的数量。

8.如权利要求3所述的方法，其中，在cntl+cntt＝＝0的情况下，不推导所述最大值和/或所述最小值，其中，所述cntl和所述cntt分别指示从所述左邻近色度样点中选择的色度样点的数量和从所述上邻近色度样点中选择的色度样点的数量。

9.如权利要求2所述的方法，其中，f＝floor(numsampl/2i)或f＝floor(numsampt/2i)，所述numsampl和所述numsampt分别指示可用的左邻近色度样点的数量和可用的上邻近色度样点的数量，并且所述floor运算用于获得数字的整数部分。

10.如权利要求9所述的方法，其中，s＝max(1，floor(numsampl/2j))，或s＝max(1，floor(numsampt/2j))，并且所述max运算用于获得多个数字的最大值。

11.如权利要求9所述的方法，其中，i等于2或3，并且j等于1或2。

12.如权利要求1所述的方法，其中，所述转换包括将所述当前视频块编码为所述比特流。

13.如权利要求1所述的方法，其中，所述转换包括从所述比特流解码所述当前视频块。

14.一种处理视频数据的装置，包括处理器和其上具有指令的非暂时性存储器，其中，所述指令在由所述处理器执行时使得所述处理器：

15.如权利要求14所述的装置，其中，在所述位置规则中，基于第一位置偏移值(f)和步长值(s)来选择所述r个色度样点的位置，并且其中，至少基于所述一组邻近色度样点的可用性和所述当前视频块的尺寸来推导所述f和所述s。

16.如权利要求14所述的装置，其中，所述一组邻近色度样点包括左邻近色度样点和上邻近色度样点，并且

17.一种存储指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述指令使得处理器：

18.如权利要求17所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，在所述位置规则中，基于第一位置偏移值(f)和步长值(s)来选择所述r个色度样点的位置，并且其中，至少基于所述一组邻近色度样点的可用性和所述当前视频块的尺寸来推导所述f和所述s。

19.如权利要求17所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，所述一组邻近色度样点包括左邻近色度样点和上邻近色度样点，并且

20.一种存储视频的比特流的非暂时性计算机可读记录介质，所述比特流是由视频处理装置执行的方法生成的，其中，所述方法包括：

21.一种存储视频的比特流的方法，所述方法包括：

技术总结
提供了一种视频处理方法。所述方法包括，为作为色度块的视频的当前视频块与所述视频的编解码表示之间的转换，基于所述当前视频块的左邻近块和上邻近块的可用性，确定是否推导亮度分量和色度分量的最大值和/或最小值，所述亮度分量和色度分量的最大值和/或最小值被用于推导跨分量线性模型(CCLM)的参数；以及基于所述确定进行所述转换。

技术研发人员：张凯,张莉,刘鸿彬,许继征,王悦
受保护的技术使用者：北京字节跳动网络技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17