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龙图腾网获悉弗劳恩霍夫应用研究促进协会申请的专利使用基于矩阵的帧内预测和二次变换进行编码获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114073081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080049521.X，技术领域涉及：H04N19/11；该发明授权使用基于矩阵的帧内预测和二次变换进行编码是由乔纳森·普法夫;托比亚斯·欣茨;菲利普·赫勒;菲利普·默克尔;比约恩·施塔伦贝格尔;米夏埃尔·沙费尔;本杰明·布鲁斯;马丁·温肯;米沙·斯科曼;海科·施瓦茨;德特勒夫·马尔佩;托马斯·威甘德设计研发完成，并于2020-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用基于矩阵的帧内预测和二次变换进行编码在说明书摘要公布了：公开了用于有效地基于矩阵预测图片的块的技术。实施例涉及一种用于使用帧内预测对图片的预定块18进行解码的装置，该装置被配置为：基于数据流，从多个600帧内预测模式中选择602预定帧内预测模式604，多个600帧内预测模式包括帧内预测模式的第一集合508和基于矩阵的帧内预测模式510的第二集合520，帧内预测模式的第一集合508包括DC帧内预测模式506和角度预测模式500，根据基于矩阵的帧内预测模式510的第二集合520中的每个基于矩阵的帧内预测模式，使用以下二者之间的矩阵向量积512来获得预测向量518：从预定块的邻域中的参考样本中导出的向量514、以及与相应的基于矩阵的帧内预测模式相关联的预测矩阵516，基于预测向量518来预测预定块的样本。该装置被配置为：使用预定帧内预测模式导出预定块的预测信号606，并且以取决于预定帧内预测模式的方式从二次变换的集合612中选择608一个或多个二次变换的子集610，使得在预定帧内预测模式包含在帧内预测模式的第一集合508中且预定帧内预测模式包含在基于矩阵的帧内预测模式510的第二集合520的情况下，子集610非空。另外，该装置被配置为：在预定帧内预测模式包含在帧内预测模式的第一集合508的情况下，并且在预定帧内预测模式包含在基于矩阵的帧内预测模式510的第二集合520的情况下，从数据流中导出614预定块18的预测残差的变换版本616，预定块18的预测残差的变换版本616经由变换T与预定块的预测残差的空间域版本618相关，变换T通过主变换Tp和二次变换的子集610中应用到主变换的系数620的子集622上的预定二次变换Ts的级联来定义。该装置被配置为使用预定块18的预测信号和预测残差来重构624预定块。

本发明授权使用基于矩阵的帧内预测和二次变换进行编码在权利要求书中公布了：1.一种用于从数据流中解码图片（10）的装置（54），所述装置（54）具有处理器和存储器，所述存储器中存储有指令，所述指令在由所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下操作： 针对所述图片的块（18），基于所述数据流中包括的指示，从帧内预测模式的第一集合（508）或帧内预测模式的第二集合（520）中选择（602）帧内预测模式（604），其中，所述帧内预测模式的第一集合（508）包括DC帧内预测模式（506）、平面帧内预测模式（504）和至少一个角度预测模式（500），并且其中，所述帧内预测模式的第二集合（520）包括至少一个基于矩阵的帧内预测模式（510），根据所述至少一个基于矩阵的帧内预测模式（510）中的每个基于矩阵的帧内预测模式（510），根据以下二者之间的矩阵向量积（512）来获得预测向量（518）：从所述块（18）的邻域中的多个参考样本（17）中导出的向量（514）、以及与所选择的基于矩阵的帧内预测模式（510）相关联的预测矩阵（516），根据所选择的基于矩阵的帧内预测模式（510）来预测所述块（18）的样本， 使用所选择的帧内预测模式（604）导出所述块（18）的预测信号（606）， 基于所选择的帧内预测模式（604）和所述块（18）的大小从二次变换的集合（612）中选择（608）二次变换的子集（610），所述二次变换的集合（612）包括多个低频不可分离的二次变换LFNST，其中，所选择的二次变换的子集（610）包括所述多个LFNST中的至少一个，并且其中，针对所述平面帧内预测模式（504）和所述至少一个基于矩阵的帧内预测模式（510）中的任何基于矩阵的帧内预测模式选择相同的二次变换的子集（610）， 从所述数据流（12）中导出所述块（18）的预测残差， 使用由主变换（Tp）和从所述二次变换的子集（610）中选择的二次变换（Ts）的级联定义的变换（T）对所述预测残差进行变换，所述二次变换（Ts）对应于LFNST， 使用所述块（18）的预测信号（606）和经变换的预测残差来重构（624）所述块（18）。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人弗劳恩霍夫应用研究促进协会，其通讯地址为：德国慕尼黑；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。