この提案は、外挿フィルターベースのイントラ予測 (EIP) モードを提案します。まず、所定のテンプレートを用いて現在のブロックの隣接する再構成画素から外挿フィルタ係数を取得する。次に、現在のブロック内の左上から右下まで位置ごとに外挿が処理されて、予測ブロックが生成されます。
提案された EIP モデルは次の 3 つのステップに分かれています。
1. 平均値、最大値、最小値を検索します。
CCCM モードと同様に、EIP フィルターに入力を提供するときに平均値を削除する必要があります。現在のブロックの DC モード値は、次の図に示すように計算された EIP 予測の平均値として使用されます。
１３列１３行に隣接する再構成領域内の再構成画素から最小値と最大値を探索する。
2. EIPフィルタ係数の導出
フィルタ係数は隣接する再構成領域の画素から導出される.本稿では,下図に示す3種類の再構成領域と3種類のフィルタ形状を提案する.
使用される 3 つのフィルター形状を次の図に示します。選択されたフィルターは、選択された再構成領域内を 1 ピクセルのステップ サイズでスライドして、EIP の入力ピクセルと出力ピクセルを収集し、フィルターの計算中にそれらを削除します。平均。EIP 係数は、MSE を最小化することによって解決されます。
3. 予測ピクセルを計算する
EIP モードは、次の図に示すように、現在のブロック位置を位置ごとに予測します。
- 現在のブロックの左上隅にある位置の場合、EIP フィルターへの入力は再構成されたサンプルです。
- 現在のブロック境界上の位置の場合、EIP フィルターへの入力の一部は参照サンプルであり、EIP フィルターへの入力の一部は以前に予測されたサンプルです。
- 現在のブロック内の他の位置の場合、EIP フィルターへの入力は以前に予測されたサンプルです。
予測誤差を減らすために、最初のステップで検索した最小値と最大値を適用して、各予測値の出力範囲を制限します
- pred(x, y) は、現在のブロックの (x, y) での予測値です。
- min と max は、再構成された 13 の列と行から最小値と最大値を検索します。
- Ci は、導出された EIP フィルターの i 番目の係数です。
- t_((x-xoffset, y-yoffset)) は、現在の位置での予測の再構築または予測値です。
- 平均値は DC 予測モードによって計算された値です。
以上の処理により、ＥＩＰモードの予測値を算出することができる。
ECM8.0 でのパフォーマンスを以下の表に示します。
本提案で提案する予測モードは，AV1 規格の再帰的フィルタリングモードと類似しており，フィルタ係数を用いて画素ごとに予測値を計算するが，異なる点は，AV1 の再帰的フィルタリングモードのフィルタ係数は固定であり，事前に予測値を算出することである．中でも、本提案で提案するEIPモードは、符号化ブロックに隣接する再構成画素に基づいて計算されるものであり、より柔軟で非常に興味深いアイデアである。