幀內預測技術國內申請專利分析

趙會玲

（國家知識產權局專利局專利審查協作河南中心，河南　鄭州450002）

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幀內預測技術國內申請專利分析

趙會玲

（國家知識產權局專利局專利審查協作河南中心，河南鄭州450002）

摘要：隨著網絡技術的應用以及網絡終端處理能力的不斷提高和發展，人們對高清、超高清等大尺寸視頻的需求日益增加，幀內預測作為視頻編碼框架的關鍵部分，其性能直接影響到整個編碼器的編碼速度和編碼效率。本文給出了幀內預測技術方面的專利申請量趨勢、申請人類型，并著重對幀內預測技術的重要申請人申請情況進行介紹，分析了重要申請人的申請量以及重要申請人的專利申請所集中的方向。

關鍵詞：幀內預測；速度；效率

1　幀內預測技術簡介

視頻編碼是通過消除圖像的空間和時間相關性來達到壓縮的目的。幀內預測作為整個視頻編碼框架中的重要模塊，其利用相鄰塊已解碼重建的像素和當前塊來進行預測，即形成預測塊，預測塊和當前塊的殘差經過變換編碼和量化，來進一步消除子塊內部的冗余［1］。由于在各個視頻編碼標準中都是對圖像進行分塊并針對不同的圖像塊提供不同數目的預測模式，因此，如何對圖像幀進行預測單元快速分割并從這些預測模式中選擇最佳預測模式以及如何提高預測塊預測準確性從而降低碼率決定了幀內預測的性能，并直接影響到整個編碼器的編碼速度和編碼效率。因此，如何降低幀內預測的計算復雜度，以及提高幀內預測的編碼效率成為近幾年研究的熱點。

2　幀內預測技術國內申請專利分析

2.1專利申請量趨勢

專利申請量可以體現研究機構或技術人員對該技術領域的關注程度和創新能力，反映技術領域發展的導向［2］。對各個年份關于旨在提高幀內預測技術編碼速度和編碼效率的國內申請的申請量進行統計并繪圖，得到圖1幀內預測技術國內專利申請量趨勢圖。

從圖1中可以看出：（1）在2008年之前，幀內預測技術方面申請量呈遞增趨勢，這與視頻編碼技術的大發展有直接關系；（2）2010年到2011年之間，申請量劇增，這與新的視頻編碼標準HEVC的制定相關，各個公司和高

圖1　幀內預測技術國內專利申請量趨勢圖

2.2申請人類型

根據對申請人進行統計，將申請人類型分為大學（高校）、研究院、公司、聯合申請（包括高校與公司、公司與公司、研究院與公司等）。針對提高幀內預測編碼速度和編碼效率的申請，對其申請人類型進行統計繪制圖2申請人類型比例圖。

圖2　申請人類型比例圖

圖2的數據表明，對于幀內預測技術，公司擁有55%的專利申請量，超過總申請量的一半，大學（高校）申請占申請量的36%，研究院申請占申請量的3%，聯合申請占5%，而個人申請占1%。由此可知，一方面，中國公司和高校在視頻編碼領域均有一定的創新能力，但是通過對申請文獻的閱讀發現，二者申請的側重點不同，高校申請主要在于幀內預測技術純算法的創新，而公司申請則主要側重于幀內預測技術在現有編碼器中的應用實現，因此，公司與高校或研究機構之間可就各自的需求在該技術上開展合作，實現產學研的結合，以便更快的將各自的研究成果融合從而相互轉換成附加值更好更高的科技成果和產品，而由聯合申請量以及所占比例我國在這方面似乎還有很大進步空間。另一方面，我國的個人申請量比較低，僅占總申請量的1%，因此，國家應該出臺更多的專利申請優惠政策和獎勵政策鼓勵個人創新能力的提高，從而提高我國個人專利申請的申請量。

2.3重要申請人申請情況分析

通過專利檢索以及對相關文獻的閱讀，統計旨在提高幀內預測技術編碼速度與編碼效率的國內申請申請人的申請量，得到在我國專利申請量為前10名的申請人申請數量圖，即圖3重要申請人申請數量圖。

從圖3中數據可知，在幀內預測技術領域，華為和三星為公司中申請量最多的兩個公司，二者也分別為國內和國外視頻編碼領域技術比較發達的公司，同時也是對視頻編碼標準制定起著舉足輕重作用的兩個公司；對于高校，北大和清華為我國高校中視頻編碼領域申請量居前兩位的學校，二者在我國高校視頻編碼等領域中一直處于遙遙領先的地位。此外通過對檢索到的文獻的閱讀發現，高通股份有限公司、佳能株式會社、湯姆遜許可貿易公司等雖然在幀內預測方面申請量沒有居前十位，但其在視頻編碼大領域申請量排名卻是比較靠前。

接著，通過對非專利文獻的閱讀以及所了解的幀內預測領域發展方向，結合專利初步檢索情況，將幀內預測技術提高編碼速度和編碼效率所采用的技術進行進一步細分，得到幀內預測技術分解表，并針對每個分支統計重要申請人的申請量，得到表1重要申請人各個分支申請量統計表。

圖3　重要申請人申請數量圖

如表1所示，幀內預測技術提高編碼速度主要研究方向仍集中于提高預測模式選擇和預測單元分割的速度，而且最近幾年，技術人員試圖通過利用并行處理來進一步提高編碼速度，一方面通過分析幀內預測的數據相關性來設計各種并行粒度的幀內預測算法，另外一方面，基于CUDA的通用并行計算架構利用GPU強大的浮點計算能力和巨大的存儲器帶寬進行并行計算提高幀內預測速度。

提高編碼效率的幀內預測技術的主要途徑仍為提高預測塊預測準確性以及改善分割單元劃分，不過也出現了很多其他的提高編碼效率的幀內預測技術并占據了很大比例，如，改善全零塊編碼的幀內預測技術、改善預測模式序號編碼的幀內預測技術、基于恰可察失真模型（JND）模型的幀內預測技術等[3]。

表1　重要申請人各個分支申請量統計表

3　小結

根據以上分析，可以看出，視頻編碼領域的申請量與視頻編碼標準的制定緊密相關，各個公司和高校都緊跟視頻編碼領域的前沿，對視頻編碼技術進行研究。通過對數據分析發現，近年來，申請人突破傳統的提高編碼速度和效率的方法，試圖通過利用GPU實現并行運算以及其他各種方式來提高編碼速度和編碼效率。此外，國外申請人，如三星、蘋果，已經著手在基于人眼視覺特性的視頻編碼方面的專利布局，即將視頻編碼標準與人眼視頻特性相結合，提出基于視覺感知的視頻編碼框架，這可能是未來視頻編碼標準的發展方向，國內申請人也應在此方面加大研究力度，這樣才能在基于視覺感知領域專利申請方面獲得一席之地。

參考文獻：

［1］張真，黃登山，湯加躍.視頻編碼中幀內預測算法研究及性能比較［J］.計算機測量與控制.2007，15（2）：228-231.

［2］胡神松.我國新能源汽車產業專利分析與建議［J］.武漢理工大學學報.2013，35（5）：758-762.

［3］王曉.基于JND的H.264編碼模式選擇算法［J］.電子科技大學學報.2013，42（1）：121-124.

中圖分類號：TN919.81

文獻標識碼：A

文章編號：1003-5168（2016）02-0077-03

收稿日期：2016-1-10

作者簡介：趙會玲（1988—），女，碩士，審查員，研究方向：計算機領域的發明專利審查。校緊跟視頻編碼領域的前沿，對新的視頻編碼標準進行研究，并對新的視頻編碼標準的制定作出了貢獻，同時也在新的視頻編碼標準方面的專利占有量展開了激烈的競爭；（3）2013年到2014年之間，幀內預測技術方面申請量大幅度減少，這是由于2013年新的視頻編碼標準正式發布，各個公司和高校在視頻編碼領域的格局已經基本形成，同時視頻編碼在進一步提高編碼速度和編碼效率方面也日趨飽和，進入瓶頸期。

Domestic Patent Analysis for Intra-Frame Prediction Technology

Zhao Huiling
（Patent Examination Cooperation Henan Center of the Patent Office，SIPO，Zhengzhou Henan 450002）

Abstract：With the application of network technology and the constant improvement of the network terminal handing capacity，the demand of people for large size video，such as high-definition video，has been increasing.As a key part of the video coding framework，the performance of the Intra-frame prediction affects the encoding speed and efficien?cy of the entire encoder.In view of Intra-frame prediction，the trend of patent application and the type of applicants are given，and the application situation of the important applicants is introduced，and the application number and the intensive direction of important applicants are analyzed.

Keywords：intra-frame prediction；speed；efficiency