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Video Coding With Cross-Component Sample Offset
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AI
DOI：10.1109/TIP.2025.3579992.png)
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摘要
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除了对传统图像和视频压缩中空间、时间和主观视觉信号冗余的探索外，近期研究已聚焦于利用跨颜色分量冗余来提升编码效率。跨分量编码方法由不同颜色分量之间的统计相关性驱动，例如在Y’CbCr颜色空间中，亮度（Y）分量通常比色度（Cb/Cr）分量具有更精细的细节。受先前跨分量编码算法启发，本文引入了一种新型环路滤波方法，命名为跨分量样本偏移（CCSO）。CCSO利用对齐和相邻的亮度样本为重建的亮度和色度样本生成校正信号。它是一种无需乘法的非线性映射过程，通过查找表实现。映射的输入是一组重建的亮度样本，输出是应用于中心亮度或对齐色度样本的偏移值。实验结果表明，所提出的CCSO可应用于图像和视频编码，从而提高编码效率和视觉质量。该方法已被采纳进联盟开放媒体（AOMedia）开发的下一代视频编解码器实验版本中，该版本基于AV1，在随机访问配置下，在PSNR和VMAF质量指标上分别实现了平均0.81%和0.69%的编码增益。此外，CCSO显著改善了主观视觉质量。
Keyword:
Video coding
in-loop filter
Alliance for Open Media (AOMedia)
AV1
next-generation video coding
cross-component sample offset (CCSO)
期刊
IF:
13.7
论文数:
1.0W
被引数:
8.4W
机构
引用论文
Improved Intra Mode Coding Beyond Av1.png)
ICASSP 2021 - 2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)
ICASSP 2021 - 2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)IF0
PREAI
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