JP7652964B2 - 幾何学的クロスコンポーネントフィルタリング - Google Patents

Description

本出願は、２０２０年４月２６日に米国特許商標庁に提出された仮特許出願第６３／０１５，５８６号、及び２０２０年１０月２２日に提出された特許出願第１７／０７７，５６４号に基づく優先権の利益を主張し、これらの２つの特許の全内容を援用により本明細書に取り込む。

本開示は、一般的に、データ処理の分野に関し、より具体的には、ビデオ符号化及び復号化に関する。

ＡＯＭｅｄｉａ Ｖｉｄｅｏ １（ＡＶ１）は、インターネットを介したビデオ伝送用に設計されたオープンビデオコーディングフォーマットである。これは、２０１５年に設立された、半導体企業、ビデオオンデマンドプロバイダ、ビデオコンテンツプロデューサ、ソフトウェア開発企業、及びＷｅｂブラウザーベンダーを含むコンソーシアムであるＡｌｌｉａｎｃｅ ｆｏｒ Ｏｐｅｎ Ｍｅｄｉａ（ＡＯＭｅｄｉａ）によってＶＰ９の後継として開発された。ＡＶ１プロジェクトの多くの部分は、コンソーシアムメンバーによる以前の研究から生まれた。個々の貢献者は、数年前に実験的なテクノロジープラットフォームを開始した。Ｘｉｐｈ／ＭｏｚｉｌｌａのＤａａｌａは、２０１０年にコードをリリースし、Ｇｏｏｇｌｅの実験的なＶＰ９進化プロジェクトＶＰ１０は、２０１４年９月１２日に発表され、ＣｉｓｃｏのＴｈｏｒは、２０１５年８月１１日にリリースされた。ＶＰ９のコードベースに基づいて、ＡＶ１ｈには他のテクノロジーが組み込まれており、その一部は、これらの実験形式で開発された。ＡＶ１リファレンスコーデックの最初のバージョン０．１．０は、２０１６年４月７日にリリースされた。当該コンソーシアムは２０１８年３月２８日にＡＶ１ビットストリーム仕様のリリース、及びソフトウェアに基づくリファレンスエンコーダ及びデコーダを発表した。２０１８年６月２５日に、当該仕様の検証済みバージョン１．０．０がリリースされた。２０１９年１月８日に、当該仕様のエラッタ１付き検証済みバージョン１．０．０がリリースされた。ＡＶ１ビットストリーム仕様には、リファレンスビデオコーデックが含まれる。

実施形態は、ビデオデータをコーディングするための方法、システム及びコンピュータ可読媒体を提供する。一態様によれば、ビデオデータをコーディングするための方法を提供する。当該方法は、ビデオデータを受信するステップと、受信したビデオデータのサンプルブロックの方向性を決定するステップであって、方向性が、例えばエッジ方向や勾配などの記述子に対応するステップと、決定した方向性に基づいて幾何学的変換を適用するステップと、適用された幾何学的変換に基づいてビデオデータを復号化するステップと、を含むことができる。

別の態様によれば、ビデオデータをコーディングするためのコンピュータシステムを提供する。コンピュータシステムは、１つ又は複数のプロセッサと、１つ又は複数のコンピュータ可読メモリと、１つ又は複数のコンピュータ可読有形記憶装置及びプログラム命令と、を含んでもよく、前記プログラム命令は、１つ又は複数の記憶装置のうち少なくとも１つに記憶され、１つ又は複数のプロセッサのうち少なくとも１つによって１つ又は複数のメモリのうち少なくとも１つを介して実行されることにより、コンピュータシステムは、方法を実行することができ、当該方法は、ビデオデータを受信するステップと、受信したビデオデータのサンプルブロックの方向性を決定するステップであって、方向性が、例えばエッジ方向や勾配などの記述子に対応するステップと、決定した方向性に基づいて幾何学的変換を適用するステップと、適用された幾何学的変換に基づいてビデオデータを復号化するステップと、を含むことができる。

さらに別の態様によれば、ビデオデータをコーディングするためのコンピュータ可読媒体を提供する。コンピュータ可読媒体は、１つ又は複数のコンピュータ可読記憶装置、及び１つ又は複数の有形記憶装置のうち少なくとも１つに記憶されたプログラム命令を含み、プログラム命令は、プロセッサによって実行されることができる。プログラム命令は、方法を実行するためにプロセッサによって実行可能であり、それに応じて、当該方法は、ビデオデータを受信するステップと、受信したビデオデータのサンプルブロックの方向性を決定するステップであって、方向性が、例えばエッジ方向や勾配などの記述子に対応するステップと、決定した方向性に基づいて幾何学的変換を適用するステップと、適用された幾何学的変換に基づいてビデオデータを復号化するステップと、を含むことができる。

これら及び他の目的、特徴及び利点は、添付の図面と併せて読む例示的な実施形態の以下の詳細な説明から明らかになる。図面の様々な特徴は、図示を明確にするために、詳細な説明に関連して当業者による理解を容易にするために、一定の比率で描かれていない。図面において、

少なくとも１つの実施形態によるネットワーク化されたコンピュータ環境を示す。 少なくとも１つの実施形態によるビデオデータの例示的なエッジ方向の図である。 少なくとも１つの実施形態による例示的な幾何学的変換プロセスである。 少なくとも１つの実施形態による例示的な幾何学的変換プロセスである。 少なくとも１つの実施形態による１つ又は複数の勾配方向に対応するサンプルの例示的なサブサンプリング位置の図である。 少なくとも１つの実施形態による、ビデオデータの認識されたエッジに対応する幾何学的変換を適用することに基づいてビデオデータをコーディングするためのプログラムによって実行されるステップを示す動作フローチャートである。 少なくとも１つの実施形態による、図１に示されるコンピュータシステムを含む例示的なクラウドコンピューティング環境のブロック図である。 少なくとも１つの実施形態による、図６の例示的なクラウドコンピューティング環境の機能層のブロック図である。 少なくとも１つの実施形態による、図１に示されるコンピュータ及びサーバーの内部コンポーネント及び外部コンポーネントのブロック図である。

保護請求された構成及び方法の詳細な実施形態は、本明細書に開示されている。しかしながら、開示された実施形態は、様々な形態で実施される、保護請求された構成及び方法の単なる例示であることが理解されるべきである。しかしながら、これらの構成及び方法は、多くの異なる形態で実施されることができ、本明細書に記載の例示的な実施形態に限定されると解釈されるべきではない。むしろ、これらの例示的な実施形態は、本開示が徹底的かつ完全であり、その範囲を当業者に完全に伝えるように提供される。明細書では、提示された実施形態を不必要に曖昧にすることを回避するために、周知の特徴及び技術の詳細を省略してもよい。

実施形態は、一般的に、データ処理の分野に関し、より具体的は、ビデオの符号化及び復号化に関する。また、以下に説明する例示的な実施形態は、以下のシステム、方法及びコンピュータプログラムを提供し、当該システム、方法及びコンピュータプログラムは、ビデオデータ内の検出されたエッジに幾何学的変換を適用することに基づいてビデオデータを符号化及び復号化する。そのため、いくつかの実施形態は、ビデオデータにおけるエッジ検出を改善することによってビデオデータの符号化及び復号化を改善することを可能にすることで、コンピューティングの分野を改善する能力を有する。

上記のように、ＡＯＭｅｄｉａ Ｖｉｄｅｏ １（ＡＶ１）は、インターネットを介したビデオ伝送用に設計されたオープンビデオコーディングフォーマットである。ＡＶ１は、２０１５年に設立された、半導体企業、ビデオオンデマンドプロバイダ、ビデオコンテンツプロデューサ、ソフトウェア開発企業、及びＷｅｂブラウザーベンダーを含むコンソーシアムであるＡｌｌｉａｎｃｅ ｆｏｒ Ｏｐｅｎ Ｍｅｄｉａ（ＡＯＭｅｄｉａ）によってＶＰ９の後継として開発された。ＡＶ１プロジェクトの多くの部分は、コンソーシアムメンバーによる以前の研究から生まれた。個々の貢献者は数年前に実験的なテクノロジープラットフォームを開始した。Ｘｉｐｈ／ＭｏｚｉｌｌａのＤａａｌａは、２０１０年にコードをリリースし、Ｇｏｏｇｌｅの実験的なＶＰ９進化プロジェクトＶＰ１０は、２０１４年９月１２日に発表され、ＣｉｓｃｏのＴｈｏｒは、２０１５年８月１１日にリリースされた。ＶＰ９のコードベースに基づいて、ＡＶ１ｈには他のテクノロジーが組み込まれており、その一部は、これらの実験形式で開発された。ＡＶ１リファレンスコーデックの最初のバージョン０．１．０は、２０１６年４月７日にリリースされた。当該コンソーシアムは２０１８年３月２８日にＡＶ１ビットストリーム仕様のリリース、及びソフトウェアベースのリファレンス符号化器及び復号化器を発表した。２０１８年６月２５日に、当該仕様の検証済みバージョン１．０．０がリリースされた。２０１９年１月８日に、当該仕様のエラッタ１付き検証済みバージョン１．０．０がリリースされた。ＡＶ１ビットストリーム仕様には、リファレンスビデオコーデックが含まれる。

ＡＶ１では、クロスコンポーネントフィルタリング方法は、第１の色成分の再構成サンプルを入力（例えば、Ｙ又はＣｂ又はＣｒ）として使用し、出力が、第１の色成分とは異なる色成分としての第２の色成分に適用されるフィルタリングプロセスとして定義される。しかしながら、クロスコンポーネントフィルタリング（ＣＣＦ）でゃ、サンプルの方向性は考慮されていないため、ＣＣＦのパフォーマンスに影響を与える可能性がある。ＡＬＦでは、フィルタ係数の幾何学的変換は、異なる方向性を処理するのに適用される。ＣＣＦについて、フィルタ係数の幾何学的変換も適用でき、これは、コーディングの効率の向上に役立つ可能性がある。したがって、フィルタ係数をトレーニングしてフィルタリングを実行するときにサンプルの方向性を考慮し、サンプルの方向性を決定し、フィルタ係数又はフィルタサポート領域にあるサンプルに幾何学的変換を適用して、コーディングの効率を向上させることが有益な場合がある。

各態様は、様々な実施形態による方法、装置（システム）及びコンピュータ可読媒体のフローチャート及び／又はブロック図を参照して本明細書で説明される。コンピュータ可読プログラム命令によって、フローチャート及び／又はブロック図の各ブロック及びフローチャート及び／又はブロック図のブロックの組み合わせを実現することができることが理解されるべきである。

ここで図１を参照すると、ネットワーク化されたコンピュータ環境の機能ブロック図は、ビデオコーディングシステム１００（以下、「システム」）を示し、当該ビデオコーディングシステムは、ビデオデータの認識されたエッジに対応する幾何学的変換を適用することに基づいてビデオデータを符号化及び／又は復号化する。図１は、１つの実現方式の図示にすぎず、異なる実施形態を実現可能な環境への任意の制限を意味するものではないことを理解されたい。示されている環境には、設計及び実現の要件に基づいて多くの変更を加えることができる。

システム１００は、コンピュータ１０２及びサーバーコンピュータ１１４を含むことができる。コンピュータ１０２は、通信ネットワーク１１０（以下、「ネットワーク」）を介してサーバーコンピュータ１１４と通信することができる。コンピュータ１０２は、プロセッサ１０４及びソフトウェアプログラム１０８を含むことができ、当該ソフトウェアプログラムは、データ記憶装置１０６に記憶され、ユーザーとのインタラクション及びサーバーコンピュータ１１４との通信を可能にする。図８を参照して以下で説明するように、コンピュータ１０２は、それぞれ内部コンポーネント８００Ａ及び外部コンポーネント９００Ａを含み、サーバーコンピュータ１１４は、それぞれ内部コンポーネント８００Ｂ及び外部コンポーネント９００Ｂを含む。コンピュータ１０２は、例えばモバイルデバイス、電話、携帯情報端末、ネットブック、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、デスクトップコンピュータ、又は、プログラムを実行し、ネットワーク及びデータベースにアクセスすることができる任意のタイプのコンピューティング装置であってもよい。

図６及び図７に関して説明するように、サーバーコンピュータ１１４は、例えば、サービスとしてのソフトウェア（Ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ、ＳａａＳ）、サービスとしてのプラットフォーム（Ｐｌａｔｆｏｒｍ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ、ＰａａＳ）、又はサービスとしてのインフラストラクチャ（Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ、ＩａａＳ）のクラウドコンピューティングサービスモデルで動作することもできる。サーバーコンピュータ１１４は、例えば、プライベートクラウド、コミュニティクラウド、パブリッククラウド又はハイブリッドクラウドのクラウドコンピューティング展開モデルに存在してもよい。

ビデオデータの認識されたエッジに対応する幾何学的変換を適用することに基づいてビデオデータをコーディングするために使用できるサーバーコンピュータ１１４は、データベース１１２とインタラクションすることができるビデオコーディングプログラム１１６（以下、「プログラム」）を実行することができる。ビデオコーディングプログラムの方法は、図５に関して詳細に説明される。一実施形態では、コンピュータ１０２は、ユーザーインターフェースを含む入力装置として動作することができ、プログラム１１６は、主にサーバーコンピュータ１１４で実行されることができる。代替の実施形態では、プログラム１１６は、主に１つ又は複数のコンピュータ１０２で実行されることができ、サーバーコンピュータ１１４は、プログラム１１６によって使用されるデータを処理及び記憶することができる。なお、プログラム１１６は、スタンドアロンプログラムであってもよく、又はより大きなビデオコーディングプログラムに統合されることができる。

しかしながら、いくつかの実施例では、プログラム１１６の処理は、コンピュータ１０２及びサーバーコンピュータ１１４の間で任意の比率で共有することができる。別の実施形態では、プログラム１１６は、複数のコンピュータ、サーバーコンピュータ又はコンピュータ及びサーバーコンピュータのある組み合わせで実行することができ、例えば、複数のコンピュータ１０２は、ネットワーク１１０を介して単一のサーバーコンピュータ１１４と通信する。別の実施形態では、例えば、プログラム１１６は、複数のサーバーコンピュータ１１４で実行されることができ、前記複数のサーバーコンピュータは、ネットワーク１１０を介して複数のクライアントコンピュータと通信する。或いは、プログラムは、ネットワークサーバーで実行されることができ、当該ネットワークサーバーは、ネットワークを介してサーバー及び複数のクライアントコンピュータと通信することができる。

ネットワーク１１０は、有線接続、無線接続、光ファイバ接続又はそれらのいくつかの組み合わせを含むことができる。通常、ネットワーク１１０は、コンピュータ１０２とサーバーコンピュータ１１４との間の通信をサポートする接続及びプロトコルの任意の組み合わせであってもよい。ネットワーク１１０は、様々なタイプのネットワーク、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネットなどのワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、公衆交換電話ネットワーク（ＰＳＴＮ）などの電気通信ネットワーク、無線ネットワーク、公衆交換ネットワーク、衛星ネットワーク、セルラーネットワーク（例えば、第５世代（５Ｇ）ネットワーク、長期的な進化（ＬＴＥ）ネットワーク、第３世代（３Ｇ）ネットワーク、コード分割マルチアクセス（ＣＤＭＡ）ネットワークなど）、公衆陸上移動体ネットワーク（ＰＬＭＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、専用ネットワーク、アドホックネットワーク、イントラネット、光ファイバに基づくネットワークなど、及び／又はこれら又は他のタイプのネットワークの組み合わせを含むことができる。

図１に示す装置及びネットワークの数及び配置を例として示す。実際には、図１に示される装置及び／又はネットワークに対して、追加の装置及び／又はネットワーク、より少ない装置及び／又はネットワーク、異なる装置及び／又はネットワーク、又は異なる配置の装置及び／又はネットワークがあり得る。また、図１に示される２つ以上の装置は、単一の装置内に実現されることができ、又は、図１に示される単一の装置は、複数の分散された装置として実現されることができる。追加的又は代替的に、システム１００の１つのグループの装置（例えば、１つ又は複数の装置）は、システム１００の別のグループの装置によって実行される１つ又は複数の機能を実行することができる。

ここで図２を参照すると、例示的なエッジ方向２００の図が示されている。エッジは、ビデオ及びイメージデータの連続した位置にある、強度値が突然発生するサンプルセットを表してもよい。エッジは、エッジに沿った単位ベクトルを表すことができる方向を有してもよい。エッジは、エッジが位置するサンプル位置に対応する可能性がある位置を有してもよい。したがって、エッジ検出は、エッジ方向及びエッジ位置を決定するために使用できるプロセスに対応することができる。例えば、エッジに沿った勾配を決定してエッジ検出を実行することができる。勾配は、エッジ方向とは異なる可能性のある方向に沿ったサンプル値の増加又は低減に対応してもよい。負の勾配値は、特定の方向に沿って小さいサンプル強度に変化するサンプル強度に対応することができ、正の勾配値は、特定の方向に沿って大きいサンプル強度に変化するサンプル強度に対応することができる。エッジ方向２００は、例えば水平エッジ２０２、垂直エッジ２０４、４５度エッジ２０６及び１３５度エッジ２０８を含むことができる。サンプルブロックのサイズが十分に大きい場合、実質的に任意の角度のエッジが存在する可能性があることが理解されるべきである。

１つ又は複数の実施形態によれば、Ｍ×Ｎブロックの方向性を決定することができ、Ｍ及びＮは正の整数である。Ｍ及びＮの値の例は、例えば２、４及び８を含むことができる。当該プロセスの入力は、Ｍ×Ｎサンプルブロックであってもよく、出力は、現在のブロックの方向性を記述することができる記述子であってもよい。一実施形態では、エッジ方向が、記述子として選択される。現在ブロックにエッジ検出プロセスを適用でき、当該プロセスの出力はエッジ方向及びエッジ位置である。一実施形態では、最小の誤差値を有するブロックの方向の検索に基づいてエッジ方向を決定する。方向検索は、非ブロック化フィルタの後でのみ再構成された画素に対して機能する。これらの画素は、復号器で利用可能であるため、方向は、シグナリングを必要としない。当該検索は、８×８のブロックで動作し、前記８×８のブロックは、非直線エッジを処理するのに十分小さいが、量子化された画像に適用されたときの方向を確実に推定するのに十分大きい。８×８領域で一定の方向を有すると、フィルタのベクトル化も容易になる。各ブロックについて、量子化されたブロックと最も近い完全な方向性ブロックの間の二乗差の和（ＳＳＤ）を最小化することでブロックにおけるパータンに最もマッチングする方向を決定する。完全な方向性ブロックは、一方向の線に沿った全ての画素が同じ値を持つブロックである。一実施形態では、Ｃａｎｎｙエッジ検出器を使用してエッジ検出を実行する。一実施形態では、Ｓｏｂｅｌエッジ検出器を使用してエッジ検出を実行する。

一実施形態では、勾配値は記述子として選択される。まず、現在ブロックに、特定の方向に沿った勾配値を計算するプロセスを適用する。例示的な勾配方向は、水平、垂直及び対角線（４５度、１３５度）を含むが、これらに限定されない。一実施形態では、上記で提案された方法では、ＣＣＦの入力色成分のＭ×Ｎブロックを使用して方向性を決定する。一例では、ＣＣＦの入力色成分がＹ成分である場合、Ｍ×Ｎブロックは、Ｙ成分から取得される。一例では、ＣＣＦの入力色成分がＣｂ成分である場合、Ｍ×Ｎブロックは、Ｃｂ成分から取得される。一例では、ＣＣＦの入力色成分がＣｒ成分である場合、Ｍ×Ｎブロックは、Ｃｒ成分から取得される。

一実施形態では、上記で提案された方法では、ＣＣＦの出力色成分のＭ×Ｎブロックを使用して方向性を決定する。一例では、ＣＣＦの入力色成分がＹ成分である場合、Ｍ×Ｎブロックは、Ｙ成分から取得される。一例では、ＣＣＦの入力色成分がＣｂ成分である場合、Ｍ×Ｎブロックは、Ｃｂ成分から取得される。一例では、ＣＣＦの入力色成分がＣｒ成分である場合、Ｍ×Ｎブロックは、Ｃｒ成分から取得される。

ここで図３Ａを参照すると、例示的な幾何学的変換プロセス３００Ａが示されている。また、幾何学的変換プロセスは、１つ又は複数の事前定義された回転３０２Ａから３０２Ｄを含むことができる。１つ又は複数の実施形態によれば、幾何学的変換プロセス３００Ａは、ＣＣＦのフィルタリングプロセスに適用できる。当該プロセスへの入力は、図２に関連する実施形態を参照して説明された上記の例におけるサンプルの方向性である。当該方向性に基づいて、ＣＣＦのフィルタ係数又はフィルタサポート領域における再構成サンプルを変換する。一実施形態では、エッジ方向によってブロックの方向性を認識するときに、認識されたエッジ方向に基づいてフィルタ係数又はフィルタサポート領域における再構成サンプルを回転する。一実施形態では、ターゲット方向は、単一の方向飲みを含む。一例では、ターゲット方向は、水平方向である。回転スキームが示されている。現在ブロックのエッジ方向が水平の場合、回転を実行しない。現在ブロックのエッジ方向が垂直の場合、フィルタ係数又はフィルタサポート領域におけるサンプルを時計回りに９０度回転する。現在ブロックのエッジ方向が４５度の場合、フィルタ係数又はフィルタサポート領域におけるサンプルを時計回りに１３５度回転する。現在ブロックのエッジ方向が１３５度の場合、フィルタ係数又はフィルタサポート領域におけるサンプルを時計回りに４５度回転する。現在ブロックが滑らかな領域である場合、即ち、エッジが検出されていない場合、回転を実行しない。

ここで図３Ｂを参照すると、例示的な幾何学的変換プロセス３００Ｂが示されている。また、幾何学的変換プロセスは、１つ又は複数の事前定義された回転３０４Ａから３０４Ｂを含むことができる。幾何学的変換プロセス３００Ｂは、同じ変換を複数の方向に適用することを含むことができる。一例では、ターゲット方向は、水平及び垂直である。回転スキームが示されている。現在ブロックのエッジ方向が水平の場合、回転を実行しない。現在ブロックのエッジ方向が垂直の場合、回転を実行しない。現在ブロックのエッジ方向が４５度の場合、フィルタ係数又はフィルタサポート領域におけるサンプルを時計回りに４５度回転する。現在ブロックのエッジ方向が１３５度の場合、フィルタ係数又はフィルタサポート領域におけるサンプルを時計回りに４５度回転する。現在ブロックが滑らかな領域である場合、即ち、エッジが検出されていない場合、回転を実行しない。一実施形態では、ＣＣＦが現在ブロック内の全てのサンプルを走査するときに、サンプルがエッジに位置するかどうかに関係なく、回転を実行する。ＣＣＦがサンプルを走査することが指定される場合、１）サンプルがトレーニングされたこと、又は２）ＣＣＦのフィルタリングプロセスのいずれかを指す。一実施形態では、ＣＣＦが現在ブロック内のエッジに位置するサンプルを走査するときにのみ、回転を実行する。ＣＣＦがサンプルを走査することが指定される場合、サンプルがトレーニングされたこと又はＣＣＦのフィルタリングを意味する。

一実施形態では、勾配値がブロックの方向性を表す場合、勾配値に基づいてフィルタ係数又はフィルタサポート領域における再構成サンプルを変換する。

一実施形態では、フィルタ係数及びクリッピング値（ｃｌｉｐｐｉｎｇ ｖａｌｕｅ）の幾何学的変換を使用して変換を実行することができる。ブロックに基づくフィルタ適応を備えた自己適応ループフィルタ（ＡＬＦ）を適用できる。輝度成分について、局所的な勾配の方向及びアクティビティに基づいて、４×４ブロックごとに２５個のフィルタの１つを選択する。２つのダイアモンドフィルタ形状は、自己適応ループフィルタリングに使用できる。７×７のダイアモンド形状は、輝度成分に適用でき、５×５ダイアモンド形状は、クロマ成分に適用できる。

輝度成分について、各４×４ブロックは、２５クラス以外のクラスに分類することができる。分類インデックスＣは、その方向性Ｄ及びアクティビティの量子化された値
に基づいて次のように導出できる。
Ｄ及び
を計算するために、まず、１－Ｄラプラシアンを使用して水平、垂直及び２つの対角線方向の勾配を使用する。
ここで、インデックスi及びjは、４×４ブロック内の左上のサンプルの座標であり、R(i,j)は、座標(i,j)での再構成サンプルを指示する。

ブロック分類の複雑さを軽減するために、サブサンプリングされた１－Ｄラプラシアン計算が適用される。図４に関して以下で説明するように、同じサブサンプリングされた位置が、全ての方向の勾配計算に使用される。次に、水平方向及び垂直方向の勾配のＤの最大値及び最小値は、次のように設置されることができる。
２つの対角線方向の勾配の最大値及び最小値は、次のように設置されることができる。

方向性Ｄの値を導出するために、これらの値を互いに比較するとともに、２つの閾値t₁及びt₂と比較する。
が真である場合、Ｄは、０に設置される。
の場合、Ｄは、２に設置される。
の場合、Ｄは、１に設置される。
の場合、Ｄは、４に設置される。
の場合、Ｄは、３に設置される。

アクティビティ値Aは次のように計算できる。
Aは、０から４までの範囲で量子化することも可能であり、０及び４を含み、量子化された値は、
で表される。写真のクロマ成分については、分類方法を適用する必要がない場合がある。つまり、各クロマ成分に単一のALF係数のセットを適用できる。

各４×４輝度ブロックをフィルタリングする前、当該ブロックに対して計算された勾配値に基づいて、フィルタ係数f(k,l)及び対応するフィルタクリッピング値c(k,l)に、例えば回転又は対角反転及び垂直反転などの幾何学的変換を適用する。これは、これらの変換をフィルタサポート領域におけるサンプルに適用することに相当する。この概念は、ＡＬＦが適用される異なるブロックの方向性をアライメントすることによって、これらの異なるブロックがより類似したものになる。

対角反転、垂直反転及び回転を含む３つの幾何学的変換を導入することができる。
対角：f_D(k,l)= f(l,k), c_D(k,l)= c(l,k)
垂直反転：f_V(k,l)= f(k,K-l-1), c_V(k,l)= c(k,K-l-1)
回転：f_R(k,l)= f(K-l-1,k), c_R(k,l)= c(K-l-1,k)
ここで、Kは、フィルタのサイズであり、かつ0≦k、1≦K-1は、位置（０，０）が左上隅にあり、位置（Ｋ-１、Ｋ-１）が右下隅にあるような係数座標である。当該ブロックに対して計算された勾配値に基づいて、変換をフィルタ係数f(k,l)及びクリッピング値c(k,l)に適用する。勾配値ｇｄ２＜ｇｄ１かつｇｈ＜ｇｖの場合、変換を適用する必要がない場合がある。勾配値ｇｄ２＜ｇｄ１かつｇｖ＜ｇｈの場合、対角変換を適用することができる。勾配値ｇｄ１＜ｇｄ２かつｇｈ＜ｇｖの場合、垂直反転変換を適用することができる。勾配値ｇｄ１＜ｇｄ２かつｇｖ＜ｇｈの場合、回転変換を適用することができる。

一実施形態では、ブロックの方向性は、エッジ方向及び勾配の両方によって測定され、その結果、ＣＣＦのフィルタ係数の変換は、エッジ方向及び勾配の両方に依存する。一実施形態では、エッジ方向は、フィルタ係数が回転されるかどうかを決定する。一実施形態では、勾配は、フィルタ係数が反転されるかどうかを決定する。

一実施形態では、ＣＣＦのトレーニングプロセス中に幾何学的変換を適用する。当該プロセスへの入力は、図２に関連する実施形態を参照して説明した上記の例におけるサンプルの方向性である。当該方向性基づいて、ＣＣＦのフィルタ係数又はフィルタサポート領域における再構成サンプルを変換する。

ここで図４を参照すると、１つ又は複数の勾配方向に対応するサンプルの例示的なサブサンプリング位置の図４００が示されている。サブサンプリング位置は、サンプル３０２Ａの垂直勾配に対応する位置、サンプル３０２Ｂの水平勾配に対応する位置、サンプル３０２Ｃの第１の対角勾配に対応する位置及びサンプル３０２Ｄの第２の対角勾配に対応する位置を含むことができる。サブサンプリング位置Ｖ、Ｈ、Ｄ１及びＤ２は、それぞれ、垂直勾配、水平勾配、第１の対角勾配及び第２の対角勾配に対応する。

ここで図５を参照すると、ビデオデータをコーディングするための方法５００のステップを示す動作フローチャートが示されている。いくつかの実現方式では、図５の１つ又は複数のプロセスブロックは、コンピュータ１０２（図１）及びサーバーコンピュータ１１４（図１）によって実行されることができる。いくつかの実現方式では、図５の１つ又は複数のプロセスブロックは、コンピュータ１０２及びサーバーコンピュータ１１４とは別の、又はコンピュータ１０２及びサーバーコンピュータ１１４を含む別の装置又は装置のグループによって実行されることができる。

５０２では、方法５００は、ビデオデータを受信するステップを含む。

５０４では、方法５００は、受信したビデオデータのサンプルブロックの方向性を決定するステップを含み、当該方向性は、記述子に対応する。

５０６では、方法５００は、決定した方向性に基づいて幾何学的変換を適用するステップを含む。

５０８では、方法５００は、適用された幾何学的変換に基づいてビデオデータを復号化するステップを含む。

図５は、実現方式の例示を提供するに過ぎず、異なる実施形態を実現することができる方式に対する任意の制限も制限しないことを理解することができる。示されている環境には、設計と実装の要件に基づいて多くの変更を加えることができる。

この開示にはクラウドコンピューティングに関する詳細な説明が含まれているが、本明細書に記載されている教示の実現方式は、クラウドコンピューティング環境に限定されないことを事前に理解されたい。むしろ、いくつかの実施形態は、現在知られている、又は後で開発される他のタイプのコンピューティング環境と組み合わせて実装することができる。

クラウドコンピューティングは、配置可能なコンピューティングリソース（例えば、ネットワーク、ネットワーク帯域幅、サーバー、処理、メモリ、ストレージ、アプリケーション、仮想マシン、サービスなど）の共有プールへの便利なオンデマンドネットワークアクセスを可能にするためのサービス提供モデルであり、前記配置可能なコンピューティングリソースは、最小限の管理作業又はサービスプロバイダとのインタラクションで、迅速にプロビジョニングおよびリリースできる。当該クラウドモデルは、少なくとも５つの特徴、少なくとも３つのサービスモデル及び少なくとも４つの展開モデルを含むことができる。

特徴は、次の通りである。
オンデマンドセルフサービス：クラウド消費者は、サービスプロバイダとの人間のインタラクションを必要とせずに、サーバー時間やネットワークストレージなど、必要に応じて一方的かつ自動的にコンピューティング能力を提供できる。
幅広いネットワークアクセス：ネットワークを介して能力を取得でき、異種のシンクライアントプラットフォーム又はシッククライアントプラットフォーム（例えば、携帯電話、ラップトップコンピュータ及びＰＤＡ）の使用を容易にする標準メカニズムを介してアクセスされる。
リソースプーリング：プロバイダのコンピューティングリソースは、マルチテナントモデルを使用して複数のコンシューマーにサービスを提供するためにプールされる。このモデルでは、様々な物理リソースと仮想リソースが需要に基づいて動的に割り当てられ、再割り当てされる。消費者は通常、提供されたリソースの正確な場所を制御又は認識していないため、場所に依存しないという感覚があるが、より高いレベルの抽象化（国、州、データセンターなど）で場所を指定できる。
迅速な弾力性：迅速に拡張し、迅速に解放して迅速に収縮するように、迅速かつ弾力的に（場合によっては自動的に）機能を提供する。消費者にとって、提供できる機能は無制限に見えることが多く、いつでも任意の数量で購入できる。
メータリングサービス：クラウドシステムは、サービスのタイプ（ストレージ、処理、帯域幅、アクティブなユーザーアカウントなど）に適した抽象化のレベルでコンピューティング機能を利用することにより、リソースの使用を自動的に制御及び最適化する。リソースの使用状況を監視、制御、及び報告できるため、利用されているサービスのプロバイダと消費者の両方に透過性が提供される。

サービスモデルは、次の通りである。
サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）：消費者に提供される能力は、クラウドインフラストラクチャで実行されているプロバイダのアプリケーションを使用することである。例えばｗｅｂブラウザ（例えば、ｗｅｂに基づく電子メール）などのシンククライアントインターフェースを介して、様々なクライアント装置からアプリケーションにアクセスできる。消費者は、ネットワーク、サーバー、オペレーティングシステム、記憶装置、又はさらに各アプリケーション機能を含む基盤となるクラウドインフラストラクチャを管理又は制御しなく、ただし、ユーザー専用アプリケーションの配置設置が限られている場合を除く。
サービスとしてのプラットフォーム（ＰａａＳ）：消費者に提供される能力は、プロバイダがサポートするプログラミング言語及びツールを使用して作成された消費者が作成又は取得したアプリケーションをクラウドインフラストラクチャに展開することである。消費者は、ネットワーク、サーバー、オペレーティングシステム又は記憶装置を含む基盤となるクラウドインフラストラクチャを管理又は制御しなく、ただし、展開されたアプリケーション及び可能なアプリケーションのホスティング環境の配置を制御できる。
サービスとしてのインフラストラクチャ（ＩａａＳ）：消費者に提供される能力は、処理、ストレージ、ネットワーク及び消費者が任意のソフトウェアを部署及び実行できる他の基本的なコンピューティングリソースを提供することであり、前記任意のソフトウェアは、オペレーティングシステム及びアプリケーションを含むことができる。消費者は、基盤となるクラウドインフラストラクチャを管理又は制御しなく、ただし、オペレーティングシステム、ストレージ、展開されたアプリケーションを制御でき、ネットワーク化されたコンポーネント（例えば、ホストファイアウォール）の選択に対する制御が制限される可能性がある。

展開モデルは、次の通りである。
プライベートクラウド：クラウドインフラストラクチャは、組織に対してのみ実行される。組織又はサードパーティーによって管理でき、オンプレミス又はオフプレミスに存在できる。
コミュニティクラウド：クラウドインフラストラクチャは、複数の組織で共有されており、共通の懸念事項（例えば、タスク、セキュリティ要件、ポリシー及びコンプライアンスの考慮事項など）を持つ特定のコミュニティをサポートする。組織又はサードパーティーによって管理でき、オンプレミス又はオフプレミスに存在できる。
パブリッククラウド：クラウドインフラストラクチャは、一般の人々又は大規模な業界グループが使用でき、クラウドサービスを販売する組織が所有している。
ハイブリッドクラウド：クラウドインフラストラクチャは、２つ以上のクラウド（プライベート、コミュニティ又はパブリック）の組み合わせであり、これらのクラウドは、独自のエンティティのままであるが、データ及びアプリケーションの移植性を可能にする標準化されたテクノロジー又は独自の技術（例えば、クラウド間の負荷バランスのためのクラウドバースト）によって結合される。

クラウドコンピューティング環境は、サービス指向であり、その重点は、ステートレス、低結合、モジュール性及びセマンティック相互動作性である。クラウドコンピューティングのコアは、相互接続されたノードのネットワークを含むインフラストラクチャである。

図６を参照すると、例示的なクラウドコンピューティング環境６００が示されている。図に示されるように、クラウドコンピューティング環境６００は、１つ又は複数のクラウドコンピューティングノード１０を含み、クラウド消費者によって使用されるロカールコンピューティング装置は、前記１つ又は複数のクラウドコンピューティングノードを介して通信することができ、前記ロカールコンピューティング装置は、例えば、携帯情報端末（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ、ＰＤＡ）又は携帯電話５４Ａ、デスクトップコンピュータ５４Ｂ、ラップトップコンピュータ５４Ｃ及び／又は自動車コンピュータシステム５４Ｎである。クラウドコンピューティングノード１０は、互いに通信することができる。それらは、物理的又は仮想的に（図示せず）１つ又は複数のネットワークにグループ化でき、前記１つ又は複数のネットワークは例えば、上記のプライベートクラウド、コミュニティクラウド、パブリッククラウド又はハイブリッドクラウド、又はそれらの組み合わせである。これにより、クラウドコンピューティング環境６００は、サービスとしてのインフラストラクチャ、サービスとしてのプラットフォーム及び／又はサービスとしてのソフトウェアを提供でき、クラウドの消費者は、サービスとしてのインフラストラクチャ、サービスとしてのプラットフォーム及び／又はサービスとしてのソフトウェアのためにロカールコンピューティング装置のリソースを維持する必要がない。図６に示されるコーディング装置５４Ａから５４Ｎのタイプは例示のみであり、クラウドコンピューティングノード１０及びクラウドコンピューティング環境６００は、任意のタイプのネットワーク及び／又はネットワークアドレス可能接続（例えば、ｗｅｂブラウザ）によって任意のタイプのコンピュータ化された装置と通信することができることは理解されるべきである。

図７を参照すると、クラウドコンピューティング環境６００（図６）によって提供される機能的抽象化層７００のセットが示される。図７に示されるコンポーネント、層及び機能は、説明のみを目的としており、実施形態はこれに限定されないことを事前に理解されたい。示されているように、以下の層及び対応する機能が提供されている。

ハードウェア及びソフトウェア層６０は、ハードウェアコンポーネント及びソフトウェアコンポーネントを含む。ハードウェアコンポーネントの例は、ホスト６１、ＲＩＳＣ（Ｒｅｄｕｃｅｄ Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｓｅｔ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ、縮小命令セットコンピュータ）アーキテクチャに基づくサーバー６２、サーバー６３、ブレードサーバー６４、記憶装置６５、及びネットワーク及びネットワークコンポーネント６６を含む。いくつかの実施形態では、ソフトウェアコンポーネントは、ネットワークアプリケーションサーバーソフトウェア６７及びデータベースソフトウェア６８を含む。

仮想化層７０は、抽象化層を含み、当該抽象化層から、例えば仮想サーバー７１、仮想記憶装置７２、仮想専用ネットワークを含む仮想ネットワーク７３、仮想アプリケーション及びオペレーティングシステム７４、及び仮想クライアント７５などの仮想エンティティを提供することができる。

一例では、管理層８０は、以下に説明する機能を提供することができる。リソースプロビジョニング８１は、クラウドコーディング環境でタスクを実行するためのコーディングリソース及び他のリソースの動的な調達を提供する。計測及び価格設定８２は、クラウドコンピューティング環境でリソースを利用するときのコスト追跡、及びこれらのリソースの消費に対する請求書又は領収書を提供する。一例では、これらのリソースは、アプリケーションソフトウェアライセンスを含むことができる。セキュリティ性は、クラウドの消費者及びタスクに検証を提供し、データ及び他のリソースに保護を提供する。ユーザーポータル８３は、消費者及びシステム管理者にクラウドコンピューティング環境へのアクセスを提供する。サービスレベル管理８４は、必要なサービスレベルが満たされるように、クラウドコンピューティングリソースの割り当て及び管理を提供する。サービスレベルアグリーメント（Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｌｅｖｅｌ Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ、ＳＬＡ）の計画及び実現８５は、ＳＬＡに基づいて将来の需要を予測するクラウドコンピューティングリソースに事前準備及び調達を提供する。

作業負荷層９０は、クラウドコンピューティング環境を利用することができる機能の例を提供する。当該層から提供できる作業負荷及び機能の例には、地図及びナビゲーション９１、ソフトウェア開発及びライフサイクル管理９２、仮想教室配信９３、データ分析処理９４、トランザクション処理９５、及びビデオコーディング９６が含まれる。ビデオコーディング９６は、ビデオデータの認識されたエッジに対応する幾何学的変換を適用することができる。

図８は、例示的な実施形態による、図１に示されるコンピュータ１０２、１１４の内部コンポーネント及び外部コンポーネントのブロック図である。図８は、１つの実現方式の図示にすぎず、異なる実施形態を実現できる環境に関する任意の制限も意味しないことを理解されたい。示される環境には、設計及び実現の要件に基づいて多くの変更を加えることができる。

コンピュータ１０２（図１）及びサーバーコンピュータ１１４（図１）は、図８に示される内部コンポーネント８００Ａ、８００Ｂ及び外部コンポーネント９００Ａ、９００Ｂの対応するセットを含むことができる。内部コンポーネント８００のセットのそれぞれは、１つ又は複数のバス８２６上の１つ又は複数のプロセッサ８２０、１つ又は複数のコンピュータ可読ＲＡＭ ８２２及び１つ又は複数のコンピュータ可読ＲＯＭ ８２４、１つ又は複数のオペレーティングシステム８２８、及び１つ又は複数のコンピュータ可読有形記憶装置８３０を含む。

プロセッサ８２０は、ハードウェア、ファームウェア又はハードウェアとソフトウェアの組み合わせで実現される。プロセッサ８２０は、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）、加速処理装置（ＡＰＵ）、マイクロプロセッサ、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、専用集積回路（ＡＳＩＣ）又は他のタイプの処理コンポーネントである。いくつかの実現方式では、プロセッサ８２０は、機能の１つ又は複数を実行するようにプログラミングされるプロセッサを含む。バス８２６は、内部コンポーネント８００Ａ、８００Ｂ間の通信を可能にするコンポーネントを含む。

１つ又は複数のオペレーティングシステム８２８、ソフトウェアプログラム１０８（図１）及びサーバーコンピュータ１１４（図１）上のビデオコーディングプログラム１１６（図１）は、対応するコンピュータ可読有形記憶装置８３０のうち１つ又は複数の上に記憶され、対応するプロセッサ８２０のうち１つ又は複数によって、対応するＲＡＭ ８２２（通常、キャッシュメモリを含む）のうち１つ又は複数を介して実行されることができる。図８に示される実施形態では、コンピュータ可読有形記憶装置８３０のそれぞれは、内部ハードディスクによって駆動される磁気ディスク記憶装置である。その代わりに、コンピュータ可読有形記憶装置８３０のそれぞれは、例えばＲＯＭ ８２４、ＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、光ディスク、光磁気ディスク、ソリッドステートディスク、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、フロッピーディスク、カセット式磁気テープ、磁気テープ及び／又は、コンピュータプログラム及びデジタル情報を記憶できる他のタイプの非一時的コンピュータ可読有形記憶装置などの半導体記憶装置である。

内部コンポーネント８００Ａ、８００Ｂの各セットは、例えばＣＤ-ＲＯＭ、ＤＶＤ、メモリスティック、磁気テープ、磁気ディスク、光ディスク又は半導体記憶装置の１つ又は複数のポータブルコンピュータ可読有形記憶装置９３６からの読み取り及びそれへの書き込みのためのＲ／Ｗドライブ又はインターフェース８３２を含むことができる。例えばソフトウェアプログラム１０８（図１）及びビデオコーディングプログラム１１６（図１）のソフトウェアプログラムは、対応するポータブルコンピュータ可読有形記憶装置９３６のうち１つ又は複数に記憶されることができ、対応するＲ／Ｗドライブ又はインターフェース８３２を介して読み取り、対応するハードディスクドライバ８３０にロードすることができる。

内部コンポーネント８００Ａ、８００Ｂの各セットは、例えばＴＣＰ／ＩＰアダプタカード、無線Ｗｉ－Ｆｉインターフェースカード、又は３Ｇ、４Ｇ又は５Ｇ無線インターフェースカード又は他の有線又は無線通信リンクなどのネットワークアダプタ又はインターフェース８３６を含む。ソフトウェアプログラム１０８（図１）及びサーバーコンピュータ１１４（図１）上のビデオコーディングプログラム１１６（図１）は、ネットワーク（例えば、インターネット、ローカルエリアネットワーク又は他のワイドエリアネットワーク）及び対応するネットワークアダプタ又はインターフェース８３６を介して外部コンピュータからコンピュータ１０２（図１）及びサーバーコンピュータ１１４にダウンロードされる。ソフトウェアプログラム１０８及びサーバーコンピュータ１１４上のビデオコーディングプログラム１１６は、ネットワークアダプタ又はインターフェース８３６から対応するハードディスクドライバ８３０にロードされる。ネットワークは、銅線、光ファイバ、無線伝送、ルーター、ファイアウォール、交換機、ゲートウェイコンピュータ及び／又はエッジサーバーを含むことができる。

外部コンポーネント９００Ａ、９００Ｂのセットのそれぞれは、コンピュータディスプレイモニタ９２０、キーボード９３０及びコンピュータマウス９３４を含むことができる。外部コンポーネント９００Ａ、９００Ｂは、タッチスクリーン、仮想キーボード、タッチパッド、ポインティング装置及び他のヒューマンインターフェース装置を含むことができる。内部コンポーネント８００Ａ、８００Ｂのセットのそれぞれは、コンピュータディスプレイモニタ９２０、キーボード９３０及びコンピュータマウス９３４とインターフェースする装置ドライブ８４０を含む。装置ドライブ８４０、Ｒ／Ｗドライブ又はインターフェース８３２及びネットワーク適アダプタ又はインターフェース８３６は、（記憶装置８３０及び／又はＲＯＭ ８２４に記憶されている）ハードウェア及びソフトウェアを含む。

いくつかの実施形態は、任意の可能な技術的詳細統合レベルのシステム、方法及び／又はコンピュータ可読媒体に関する。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読非一時的記憶媒体（又は媒体）を含むことができ、前記コンピュータ可読非一時的記憶媒体の上に、プロセッサに動作を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有する。

コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行装置によって使用される命令を保持及び記憶することができる有形装置である。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子記憶装置、磁気記憶装置、光記憶装置、電磁記憶装置、半導体記憶装置又は前述の任意の適切な組み合わせであり得るが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的なリストは、ポータブルコンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブルコンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリスティック、フロッピーディスク、例えばパンチカード又は、命令が記録されたスロット内の隆起した構造の機械的符号化装置、及び前述の任意の適切な組み合わせを含む。本明細書で使用されるコンピュータ可読記憶媒体は、過度信号自体として解釈されるべきではなく、例えば無線電波又は他の自由に伝搬される電磁波、導波路を介して伝搬される電磁波又は他の伝送媒体（例えば、光ファイバケーブルを通過する光パルス）又はワイヤーを介して伝送される電気信号である。

本明細書に記載のコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体から対応するコンピューティング／処理装置に、又は、例えばインターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク及び／又は無線ネットワークを介して外部コンピュータ又は外部記憶装置にダウンロードすることができる。ネットワークは、銅線伝送ケーブル、光伝送光ファイバ、無線伝送、ルーター、ファイアウォール、交換機、ゲートウェイコンピュータ及び／又はエッジサーバーを含むことができる。各コンピューティング／処理装置におけるネットワークアダプタカード又はネットワークインターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、コンピュータ可読プログラム命令を、対応するコンピューティング／処理装置内のコンピュータ可読記憶媒体に記憶するように転送する。

動作を実行するためのコンピュータ可読プログラムコード／命令は、アセンブリ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設置データ、集積回路システムの配置データ、又は１つ又は複数のプログラム言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はターゲットコードであってもよく、前記１つ又は複数のプログラム言語は、例えばＳｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、及び例えば「Ｃ」プログラム言語又はプログラミング言語に類似する手続き型プログラミング言語を含む。コンピュータ可読プログラム命令は、完全にユーザーのコンピュータ上で、部分的にユーザーのコンピュータ上で、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして、部分的にユーザーのコンピュータ上で、部分的にリモートコンピュータ上で、又は完全にリモートコンピュータ又はサーバー上で実行されることができる。後者の場合、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介してユーザーコンピュータに接続でき、又は、（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを介して）外部コンピュータに接続できる。いくつかの実施形態では、例えばプログラマブル論理回路システム、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又はプログラマブル論理アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路システムは、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して、様々な態様や動作を実行するために電子回路システムをパーソナライズするようにコンピュータ可読プログラム命令を実行することができる。

これらのコンピュータ可読プログラム命令を汎用コンピュータのプロセッサ、専用コンピュータのプロセッサ又は他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサに提供して、コンピュータのプロセッサ又は他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサによって実行された命令が、フローチャート及び／又はブロック図のブロックで指定された機能／動作を実現するための手段を作成するようにメカニズムを生成する。これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよく、当該コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ、プログラム可能なデータ処理装置又は他の装置に、命令が記憶されたコンピュータ可読記憶媒体が製品を含むように機能するように特定の方式で指示することができる、当該製品は、フローチャート及び／又はブロック図のブロックで指定された機能／動作の様々な態様を実現するための命令を含む。

コンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ、他のプログラム可能なデータ処理装置、又は他の装置にロードされることができ、これにより、コンピュータ、他のプログラム可能な装置、又は他の装置で実行される一連の動作ステップは、コンピュータで実現される処理を生成し、コンピュータ、他のプログラム可能な装置又は他の装置で実行される命令は、フローチャート及び／又はブロック図のブロックで指定された機能／動作を実現するようにする。

図中のフローチャート及びブロック図は、様々な実施形態によるシステム、方法及びコンピュータ可読媒体の可能な実現方式のアーキテクチャ、機能及び動作を示している。この態様では、フローチャート又はブロック図における各ブロックは、モジュール、セグメント又は命令の一部を表すことができ、前記モジュール、セグメント又は命令の一部は、特定の論理機能を実現するための１つ又は複数の実行可能命令を含む。方法、コンピュータシステム及びコンピュータ可読媒体は、図に示されているそれらのブロックに対して、追加のブロック、より少ないブロック、異なるブロック又は異なる配置のブロックを含むことができる。いくつかの代替の実現方式では、ブロックに示されている機能は、図に示される順序で生成することができる。例えば、連続して示されている２つのブロックは実際には、同時に又は者実質的に同時に実行される場合があり、又は、これらのブロックは、関連する機能に応じて、逆の順序で実行される場合もある。なお、特定の機能又は動作を実行するか又は専用ハードウェア及びコンピュータ命令の組み合わせを実現するハードウェアに基づく専用システムによって、ブロック図及び／又はフローチャート図の各ブロック及びブロック図及び／又はフローチャート図のブロックの組み合わせを実現することができる。

本明細書に記載のシステム及び／又は方法は、異なる形態のハードウェア、ファームウェア、又はハードウェアとソフトウェアの組み合わせで実装され得ることは明らかである。これらのシステム及び／又は方法を実装するために使用される実際の専用制御ハードウェア又はソフトウェアコードは、実施形態を制限しない。したがって、システム及び／又は方法の操作及び動作は、特定のソフトウェアコードを参照せずに本明細書で説明される。ソフトウェア及びハードウェアは、本明細書の説明に基づいてシステム及び／又は方法を実装するように設計できることが理解される。

本明細書で使用されている要素、動作、又は指示は、そのように明示的に説明されていない限り、重要又は必須であると解釈されるべきではない。また、本明細書で使用されるようなアーティクル「一」及び「一つ」は、１つ又は複数のアイテムを含むことを意図しており、「１つ又は複数」と交換可能に使用することができる。さらに、本明細書で使用されるような「セット」という用語は、１つ又は複数のアイテム（例えば、関連アイテム、非関連アイテム、関連アイテムと非関連アイテムの組み合わせなど）を含むことを意図しており、「１つ又は複数」と交換可能に使用することができる。本明細書で使用されるような「ある（ｈａｓ）」、「有する（ｈａｖｅ）」、「含む（ｈａｖｉｎｇ）」などの用語などは、自由形式の用語であることが意図されている。また、「に基づく」という文は、特に明記しない限り、「少なくとも部分的に基づく」ことを表すことを意図している。

様々な態様及び実施形態の説明は、説明の目的で提示されており、網羅的であること、又は開示された実施形態に限定されることを意図するものではない。特徴の組み合わせは、特許請求の範囲に記載され、及び／又は明細書に開示されているが、これらの組み合わせは、可能な実施の開示を制限することを意図するものではない。実際に、これらの特徴の多くは、特許請求の範囲に具体的に記載されていない、及び／又は明細書に開示されていない方法で組み合わせることができる。以下にリストされている各従属クレームは、1つのクレームのみに直接依存している可能性があるが、可能な実装の開示には、一連のクレーム内の他の各クレームと組み合わせた各従属クレームが含まれる。多数の修正及び変形は、説明された実施形態の範囲から逸脱することなく、当業者には明らかである。本明細書で使用される用語は、実施形態の原理、実際の適用又は市場で見られる技術に対する技術的改善を最もよく説明するため、又は、当業者が本明細書に開示される実施形態を理解できるようにするために選択されたものである。

１００ ビデオコーディングシステム
１０２ コンピュータ
１０４ プロセッサ
１０６ データ記憶装置
１０８ ソフトウェアプログラム
１１０ 通信ネットワーク
１１２ データベース
１１４ サーバーコンピュータ
１１６ プログラム

Claims (19)

1. プロセッサが実行可能なビデオコーディング方法であって、
   ビデオデータを受信するステップと、
   受信したビデオデータのサンプルブロックの方向性を決定するステップであって、
   前記サンプルブロックと複数のターゲット方向性ブロックの各々との間の二乗差の和を決定し、
   前記複数のターゲット方向性ブロックのうち、最小の二乗差の和を有するターゲット方向性ブロックの方向性を前記サンプルブロックの方向性として決定し、
   決定された前記サンプルブロックの方向性を示す記述子を出力する
   ことによって、前記受信したビデオデータの前記サンプルブロックの方向性を決定するステップと、
   決定した方向性に基づいて、クロスコンポーネントフィルタのフィルタ係数又はフィルタサポート領域における再構成サンプルを変換する幾何学的変換を適用するステップと、
   適用された幾何学的変換に基づいて、前記ビデオデータを復号化するステップと、
   を含む方法。
2. 前記サンプルブロックの方向性が第１の方向である場合、前記フィルタ係数又は前記再構成サンプルを第１の量だけ回転し、
   前記サンプルブロックの方向性が前記第１の方向とは異なる第２の方向である場合、前記フィルタ係数又は前記再構成サンプルを第２の量だけ回転し、
   前記第１の量が前記第２の量と異なる、請求項１に記載の方法。
3. 前記サンプルブロックの方向性が第１の方向である場合、前記フィルタ係数又は前記再構成サンプルを第１の量だけ回転し、
   前記サンプルブロックの方向性が前記第１の方向とは異なる第２の方向である場合、前記フィルタ係数又は前記再構成サンプルを第２の量だけ回転し、
   前記第１の量が前記第２の量と同じである、請求項１に記載の方法。
4. 前記記述子は、エッジ方向及び勾配値のうち１つ又は複数を示す、請求項１に記載の方法。
5. 前記記述子がエッジ方向を示す場合、前記エッジ方向及びエッジ位置に基づいて前記方向性を決定する、請求項４に記載の方法。
6. 前記記述子が勾配値を示す場合、前記ビデオデータのエッジに対応する方向に沿った勾配値に基づいて、前記方向性を決定する、請求項４に記載の方法。
7. 受信したビデオデータのサンプルブロックに関連付けられた前記クロスコンポーネントフィルタの入力色成分に基づいて、前記方向性を決定する、請求項１に記載の方法。
8. 受信したビデオデータのサンプルブロックに関連付けられた前記クロスコンポーネントフィルタの出力色成分に基づいて、前記方向性を決定する、請求項１に記載の方法。
9. エッジ方向によって前記サンプルブロックの方向性を認識する、請求項１に記載の方法。
10. 現在ブロックのエッジ方向が水平であることに基づいて、回転を実行しなく、
    現在ブロックのエッジ方向が垂直であることに基づいて、前記フィルタ係数又は前記再構成サンプルを時計回りに９０度回転し、
    現在ブロックのエッジ方向が４５度であることに基づいて、前記フィルタ係数又は前記再構成サンプルを時計回りに１３５度回転し、
    現在ブロックのエッジ方向が１３５度であることに基づいて、前記フィルタ係数又は前記再構成サンプルを時計回りに４５度回転し、
    前記現在ブロックが、エッジが検出されていない滑らかな領域であることに基づいて、回転を実行しない、請求項１に記載の方法。
11. 現在ブロックのエッジ方向が水平であることに基づいて、回転を実行しなく、
    現在ブロックのエッジ方向が垂直であることに基づいて、回転を実行しなく、
    現在ブロックのエッジ方向が４５度であることに基づいて、前記フィルタ係数又は前記再構成サンプルを時計回りに４５度回転し、
    現在ブロックのエッジ方向が１３５度であることに基づいて、前記フィルタ係数又は前記再構成サンプルを時計回りに４５度回転し、
    前記現在ブロックが、エッジが検出されていない滑らかな領域であることに基づいて、回転を実行しない、請求項１に記載の方法。
12. 前記クロスコンポーネントフィルタが現在ブロック内の全てのサンプルを走査するときに回転を実行する、請求項１に記載の方法。
13. 前記クロスコンポーネントフィルタが現在ブロック内のエッジ上に位置するサンプルのみを走査するときに回転を実行する、請求項１に記載の方法。
14. 勾配値によって前記サンプルブロックの方向性を認識する、請求項１に記載の方法。
15. 前記クロスコンポーネントフィルタの前記フィルタ係数の前記幾何学的変換がエッジ方向及び勾配の両方に依存するように、前記サンプルブロックの方向性がエッジ方向及び勾配の両方によって測定される、請求項１４に記載の方法。
16. 前記エッジ方向は、前記フィルタ係数が回転されるかどうかを決定し、前記勾配は、前記フィルタ係数が反転されるかどうかを決定する、請求項１５に記載の方法。
17. 前記幾何学的変換は、前記クロスコンポーネントフィルタのトレーニングプロセスに適用される、請求項１に記載の方法。
18. ビデオコーデックのためのコンピュータシステムであって、
    コンピュータプログラムコードを記憶するように配置される１つ又は複数のコンピュータ可読非一時的記憶媒体と、
    前記コンピュータプログラムコードにアクセスして前記コンピュータプログラムコードの指示に従って動作するように配置される１つ又は複数のコンピュータプロセッサと、
    を含み、
    前記コンピュータプログラムコードは、
    前記１つ又は複数のコンピュータプロセッサに、ビデオデータを受信させるように配置される受信コードと、
    前記１つ又は複数のコンピュータプロセッサに、受信したビデオデータのサンプルブロックの方向性を決定させるように配置される決定コードであって、
    前記サンプルブロックと複数のターゲット方向性ブロックの各々との間の二乗差の和を決定させ、
    前記複数のターゲット方向性ブロックのうち、最小の二乗差の和を有するターゲット方向性ブロックの方向性を前記サンプルブロックの方向性として決定させ、
    決定された前記サンプルブロックの方向性を示す記述子を出力させる
    ことによって、前記受信したビデオデータの前記サンプルブロックの方向性を決定させるように配置される決定コードと、
    前記１つ又は複数のコンピュータプロセッサに、決定した方向性に基づいて、クロスコンポーネントフィルタのフィルタ係数又はフィルタサポート領域における再構成サンプルを変換する幾何学的変換を適用させるように配置される適用コードと、
    前記１つ又は複数のコンピュータプロセッサに、適用された幾何学的変換に基づいて、前記ビデオデータを復号化させるように配置される復号化コードと、
    を含む、コンピュータシステム。
19. ビデオコーデックのためのコンピュータプログラムを記憶している非一時的コンピュータ可読記録媒体であって、前記コンピュータプログラムは、１つ又は複数のコンピュータプロセッサに、
    ビデオデータを受信するステップと、
    受信したビデオデータのサンプルブロックの方向性を決定するステップであって、
    前記サンプルブロックと複数のターゲット方向性ブロックの各々との間の二乗差の和を決定し、
    前記複数のターゲット方向性ブロックのうち、最小の二乗差の和を有するターゲット方向性ブロックの方向性を前記サンプルブロックの方向性として決定し、
    決定された前記サンプルブロックの方向性を示す記述子を出力する
    ことによって、前記受信したビデオデータの前記サンプルブロックの方向性を決定するステップと、
    決定した方向性に基づいて、クロスコンポーネントフィルタのフィルタ係数又はフィルタサポート領域における再構成サンプルを変換する幾何学的変換を適用するステップと、
    適用された幾何学的変換に基づいて、前記ビデオデータを復号化するステップと、
    を実行させるように配置される、非一時的コンピュータ可読記録媒体。