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公开(公告)号：KR102233888B1
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：KR1020200037365A
申请日：2020-03-27
IPC: H04N19/96 , H04N19/119 , H04N19/176 , H04N19/593 , H04N19/60 , H04N19/70
CPC classification number: H04N19/96 , H04N19/44 , H04N19/119 , H04N19/176 , H04N19/18 , H04N19/46 , H04N19/593 , H04N19/60 , H04N19/64 , H04N19/70
Abstract: 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼드 트리 구조를 이용하는 영상 복호화 방법은 부호화 단위에서 통합 코드 블록 플래그 정보를 복호화 하는 단계와; 상기 통합 코드 블록 플래그 정보와 변환 단위의 크기 정보를 기초로 분할 정보 플래그를 복호화 하는 단계와; 상기 분할 정보 플래그를 기초로 상기 변환 단위가 추가로 분할되지 않는 경우 상기 변환 단위의 코드 블록 플래그 정보를 복호화 하는 단계를 포함하고, 상기 분할 정보 플래그를 복호화 하는 단계는 상기 변환 단위의 변환 계수가 존재하지 않는 경우, 상기 분할 정보 플래그를 복호화 하지 않을 수 있다. 따라서, 부/복호화 효율을 높이고 복잡도를 감소시킬 수 있다.
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公开(公告)号：KR102238254B1
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：KR1020190117372A
申请日：2019-09-24
Applicant: 에스케이텔레콤 주식회사 , 한국과학기술원
CPC classification number: G06T3/4046 , G06N3/08 , G06T3/0075 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084
Abstract: 심층신경망 기반의 영상 변환장치 및 방법을 개시한다.
동일한 피사체를 대상으로 서로 다른 장비가 획득한 영상에 대하여, 영상 간의 축척, 회전 및 변위(displacement)를 보정하여 영상을 서로 정렬(alignment)시키는 전처리과정을 심층신경망에 기반하는 변환 모델의 학습에 이용함으로써, 복잡도가 감소한 변환 모델에 기반하여 블러(blur)가 감소된 영상의 추정이 가능한 영상 변환장치 및 방법을 제공하는 데 목적이 있다.-
公开(公告)号：KR20210031669A
公开(公告)日：2021-03-22
申请号：KR1020210032313A
申请日：2021-03-11
IPC: H04N19/157 , H04N19/109 , H04N19/11 , H04N19/119 , H04N19/186 , H04N19/50 , H04N19/70
CPC classification number: H04N19/157 , H04N19/159 , H04N19/109 , H04N19/11 , H04N19/119 , H04N19/182 , H04N19/186 , H04N19/196 , H04N19/50 , H04N19/70
Abstract: 실시예들에 따른 영상 복호화 방법 및 복호화 장치는 비디오 시그널을 위한 비트스트림을 수신하고, 비트스트림에 포함된 시그널링 정보를 기반으로 복호화를 수행한다. 실시예들에 따른 영성 부호화 방법 및 부호화 장치는 비디오 시그널울 부호화하고 부호화된 비디오 시그널 및 시그널링 정보를 포함하는 비트스트림을 전송한다.
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公开(公告)号：KR20210035507A
公开(公告)日：2021-04-01
申请号：KR1020190117372A
申请日：2019-09-24
Applicant: 에스케이텔레콤 주식회사 , 한국과학기술원
CPC classification number: G06T3/4046 , G06N3/08 , G06T3/0075 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084
Abstract: 심층신경망 기반의 영상 변환장치 및 방법을 개시한다.
동일한 피사체를 대상으로 서로 다른 장비가 획득한 영상에 대하여, 영상 간의 축척, 회전 및 변위(displacement)를 보정하여 영상을 서로 정렬(alignment)시키는 전처리과정을 심층신경망에 기반하는 변환 모델의 학습에 이용함으로써, 복잡도가 감소한 변환 모델에 기반하여 블러(blur)가 감소된 영상의 추정이 가능한 영상 변환장치 및 방법을 제공하는 데 목적이 있다.-
5.发明专利
公开(公告)号：KR20210035154A
公开(公告)日：2021-03-31
申请号：KR1020210037993A
申请日：2021-03-24
IPC: H04N19/96 , H04N19/119 , H04N19/176 , H04N19/593 , H04N19/60 , H04N19/70
CPC classification number: H04N19/96 , H04N19/119 , H04N19/176 , H04N19/18 , H04N19/46 , H04N19/593 , H04N19/60 , H04N19/64 , H04N19/70 , H04N19/44
Abstract: 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼드 트리 구조를 이용하는 영상 복호화 방법은 부호화 단위에서 통합 코드 블록 플래그 정보를 복호화 하는 단계와; 상기 통합 코드 블록 플래그 정보와 변환 단위의 크기 정보를 기초로 분할 정보 플래그를 복호화 하는 단계와; 상기 분할 정보 플래그를 기초로 상기 변환 단위가 추가로 분할되지 않는 경우 상기 변환 단위의 코드 블록 플래그 정보를 복호화 하는 단계를 포함하고, 상기 분할 정보 플래그를 복호화 하는 단계는 상기 변환 단위의 변환 계수가 존재하지 않는 경우, 상기 분할 정보 플래그를 복호화 하지 않을 수 있다. 따라서, 부/복호화 효율을 높이고 복잡도를 감소시킬 수 있다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2017003240A1
公开(公告)日：2017-01-05
申请号：PCT/KR2016/007080
申请日：2016-06-30
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본 발명은 영상 변환 장치 및 그 영상 변환 방법에 관한 것이다. 개시된 영상 변환 방법은 저해상도 영상을 분할하여 N(단, N은 2이상의 자연수)개의 화소를 가지는 복수의 저해상도 영상 패치를 생성하는 단계와, 복수의 저해상도 영상 패치를 복수의 영상 카테고리로 분류하는 단계와, 복수의 저해상도 영상 패치를 기 저장된 복수의 변환 매트릭스 중에서 영상 카테고리별로 대응하는 변환 커널을 이용해 변환하여, N보다 적은 L(단, L은 자연수)개의 화소를 가지는 복수의 고해상도 영상 패치를 생성하는 단계와, 복수의 고해상도 영상 패치를 배열하여 상기 고해상도 영상을 생성하는 단계를 포함한다. 본 발명의 실시예에 의하면, 종래 기술과 비교할 때에 연산량이 줄어들며, 이 때문에 저복잡도 하드웨어로 구현할 수 있다. 그리고, 영상 신호의 특성 정보와 무관하게 고화질의 고해상도 영상을 생성할 수 있다.
Abstract translation: 本发明涉及图像转换装置及其图像转换方法。 所公开的图像转换方法包括以下步骤：分割低分辨率图像以产生多个具有N（其中N是2或更多的自然数）像素的低分辨率图像块; 将所述多个低分辨率图像块分类成多个图像类别; 通过使用与多个预先存储的转换矩阵中的每个图像类别相对应的转换内核来转换多个低分辨率图像块，以便生成多个具有L（其中L是自然数）像素的高分辨率图像块 ，小于N个像素; 以及排列所述多个高分辨率图像补丁以产生高分辨率图像。 根据本发明的一个实施例，与现有技术相比，可以减少操作量，因此可以实现具有低复杂度的硬件。 此外，无论图像信号的特征信息如何，都可以产生高质量和高分辨率的图像。
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7.发明申请비디오 부호화에서의 분할 블록 부호화 방법, 비디오 복호화에서의 분할 블록 복호화 방법 및 이를 구현하는 기록매체 审中-公开分割块解码方法和记录介质中的分割块的编码方法来实现此，视频解码在视频编码
公开(公告)号：WO2010095915A2
公开(公告)日：2010-08-26
申请号：PCT/KR2010/001125
申请日：2010-02-23
CPC classification number: H04N19/86 , H04N19/103 , H04N19/117 , H04N19/122 , H04N19/124 , H04N19/13 , H04N19/14 , H04N19/159 , H04N19/172 , H04N19/174 , H04N19/176 , H04N19/182 , H04N19/61 , H04N19/80
Abstract: 본 발명은 비디오 부호화에서 분할 블록 부호화 방법 및 비디오 복호화에서 분할 블록 복호화 방법에 관한 것으로서, 입력화면을 부호화 단위 블록으로 분할하고, 상기 부호화 단위 블록을 하위 블록으로 분할하고, 상기 하위 블록을 화면내 예측 부호화 또는 화면간 예측 부호화 중에서 하나 이상을 선택적으로 사용하여 부호화한다. 또한 상기 부호화 방법의 역과정을 통해 복호화 과정을 수행할 수 있다. 본 발명은 비디오 부호화에서 부호화 단위 블록 화소값을 부호화함에 있어서, 부호화 모드 선택의 유연성이 증대되어 부호화 효율이 증가 되는 효과가 있다.
Abstract translation:
本发明涉及一种在分块编码方法的分割块解码方法和在视频编码的视频解码，并且将所述输入画面到编码单元块，并且将所述编码单元的块为子块 并且使用画面内预测编码和画面间预测编码中的至少一个来选择性地编码子块。 而且，可以通过编码方法的逆处理来执行解码处理。 本发明具有根据作为视频编码的编码的像素值编码单元块，则编码效率提高所选择的编码模式的增加的柔韧性的效果。
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公开(公告)号：WO2021002719A1
公开(公告)日：2021-01-07
申请号：PCT/KR2020/008704
申请日：2020-07-03
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 비디오 처리 방법 및 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 비디오 처리 방법은, 복수의 시간적 부분(temporal portions)들을 포함하는 비디오를 수신하는 단계와, 상기 비디오 전체를 처리하기 위한 제1 뉴럴 네트워크에 대응하는 제1 모델 파라미터를 수신하는 단계와, 상기 복수의 시간적 부분들 각각을 처리하기 위한 복수의 제2 뉴럴 네트워크들에 대응하는 복수의 제2 모델 파라미터들 각각과 상기 제1 모델 파라미터 간의 잔차들(residues)을 수신하는 단계와, 상기 잔차들(residues)에 기초하여 상기 비디오에 초해상화, 역톤매핑, 톤매핑, 프레임 보간, 움직임 흐림 제거, 디노이징 및 압축 왜곡 제거 중에서 적어도 하나를 수행하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2019112084A1
公开(公告)日：2019-06-13
申请号：PCT/KR2017/014263
申请日：2017-12-06
Applicant: 한국과학기술원
IPC: H04N19/85 , H04N19/176 , H04N19/124 , G06N3/08
Abstract: 실시예들은 압축된 영상에서 압축 왜곡을 제거함에 있어서, 압축 왜곡 정도에 따라 하나 이상의 카테고리로 분류하여, 입력 영상의 왜곡 정도에 따라 해당 그룹으로 압축 왜곡을 제거하는 방법에 관한 것이다. 압축 왜곡 정도에 따라 영상을 카테고리 별로 분류함에 있어서 영상의 압축 정도를 나타내는 QP 정보를 이용하고, 각 그룹별로 압축 왜곡을 제거하는 네트워크를 구성하여 학습함으로써 카테고리별 적합한 압축 왜곡을 가능하게 하여 기존 압축 왜곡 성능을 개선할 수 있다. 뿐만 아니라 압축 왜곡에 따른 영상을 분별할 수 있는 판별 네트워크를 통해 압축 왜곡 정도에 관계 없이 모든 압축 영상의 왜곡을 제거할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2017222140A1
公开(公告)日：2017-12-28
申请号：PCT/KR2017/001512
申请日：2017-02-13
Applicant: 한국과학기술원
Inventor： 김문철
IPC: H04N19/117 , H04N19/176 , H04N19/182 , H04N19/124 , H04N19/44
CPC classification number: H04N19/117 , H04N19/124 , H04N19/176 , H04N19/182 , H04N19/44
Abstract: CNN 기반 인루프 필터를 포함하는 부호화 장치 및 복호화 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 부호화 장치는 원본 영상과 예측 영상 사이의 차이에 해당하는 잔차 영상을 필터링함으로써 필터링 정보를 생성하는 필터링부와, 상기 필터링 정보를 역필터링함으로써 역필터링 정보를 생성하는 역필터링부와, 상기 원본 영상과 복원 정보에 기초하여 상기 예측 영상을 생성하는 예측부와, 상기 역필터링 정보와 상기 예측 영상을 입력 받아 상기 복원 정보를 출력하는 CNN 기반 인루프 필터와, 및 상기 필터링 정보와 상기 예측 영상의 정보에 기초하여 부호화를 수행하는 부호화부를 포함한다.
Abstract translation: 公开了包括基于CNN的环路滤波器的编码设备和解码设备。 编码设备包括：滤波单元，通过对与原始图像和预测图像之间的差异相对应的残差图像进行滤波来生成滤波信息;逆滤波单元，其通过对滤波信息进行逆滤波来生成逆滤波信息; 基于CNN的环路滤波器，用于接收逆滤波信息和预测图像并输出重构信息;以及滤波单元，用于滤波滤波信息和滤波信息， 以及基于预测图像的信息执行编码的编码单元。
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