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ここで、CPU48は、生画像データに基づく被写界像の動きが第1条件を満足するか否かを動き検出回路30から出力された動きベクトルに基づいて判別し(S127, S139, S145)、生画像データに基づく被写界像の輝度が第2条件を満足するか否かを輝度評価回路24から出力された輝度評価値に基づいて判別する(S131, S135)。

此处,CPU48基于从运动检测电路 30输出的运动矢量判断基于原始图像数据的拍摄视场像的运动是否满足第一条件 (S127、S139、S145),基于从亮度评价电路 24输出的亮度评价值判断基于原始图像数据的拍摄视场像的亮度是否满足第二条件 (S131、S135)。 - 中国語 特許翻訳例文集

そうした環境では、RNは、そのサブフレームまたはスロット内において異なる時間−周波数リソースまたはアクセス方法(例えば、異なる時間位置、異なる周波数位置、異なる時間−周波数位置、または異なる空間署名(例えば、ビーム形成ベクトル)を用いること)により配置された異なる制御チャネル上でeNBからその割当情報を取得する必要がある。

在这些情况下,RN必须在子帧或者时隙内利用不同的时间频率资源或者接入方法 (例如,不同的时间位置、不同的频率位置、不同的时间 -频率位置或者使用不同的空间特征 (例如,波束成形矢量 ))定位的不同的控制信道上从 eNB获得它的分配信息。 - 中国語 特許翻訳例文集

さらに、可逆符号化部16は、イントラ予測部24から供給される予測モード、又は、動き検出/動き補償部25から供給される動きベクトル、及び、予測モードや、記憶制御部71から供給されるMMCOコマンド(及び必要な引数)を符号化し、符号化データのヘッダ等に含めて、蓄積バッファ17を介して出力する。

可逆编码单元 16对从内预测单元 24提供来的预测模式或从运动检测 /补偿单元 25提供来的运动向量和从存储控制单元 71提供来的预测模式或 MMCO命令 (以及必要的参数 )进行编码,将所得到的数据包括在经编码数据的头部等中,并通过累积缓冲器 17输出经编码数据。 - 中国語 特許翻訳例文集

さらに可変長符号化処理部(111)では、周波数変換係数によって表される予測差分情報と、例えば画面内予測を行う際に利用した予測方向や画面間予測を行う際に利用した動きベクトルなど、復号化に必要な情報を、記号の発生確率に基づいて可変長符号化を行って符号化ストリームを生成する。

进而,在可变长度编码处理部 (111)中,根据符号的发生概率,对利用频率变换系数表示的预测差分信息、例如在进行画面内预测时所利用的预测方向、在进行画面间预测时利用的运动向量等解码所需的信息进行可变长度编码而生成编码流。 - 中国語 特許翻訳例文集

この動画像復号化装置は、符号列解析部101、予測残差復号化部102、ピクチャメモリ103、エラー判定部104、復号化画像データ切り替え部105、動き補償部106、加算演算部107、マクロブロックタイプスイッチ部108、画像データ置換部109、動きベクトル演算部110、マクロブロック情報保存部111、情報切り替え部112、及びマクロブロック情報置換部113を備える。

该运动图像解码装置包括代码串解析部101、预测残差解码部102、图像存储器103、错误判定部104、解码图像数据切换部105、运动补偿部 106、加法运算部 107、宏块类型开关部 108、图像数据置换部 109、运动矢量运算部110、宏块信息保存部 111、信息切换部 112、以及宏块信息置换部 113。 - 中国語 特許翻訳例文集

前記動画像の手ぶれ補正装置は、第1のフレームの入力画像から少なくとも一つの基準マクロブロックを選択し、第2のフレームの入力画像から少なくとも一つの基準マクロブロックに対応する少なくとも一つの探索領域を選択する選択部と、第1のフレームの基準マクロブロックを第2のフレームの探索領域に含まれたそれぞれの探索ブロックに対応させて統計的演算を行う演算部と、統計的演算の結果値を用いて第2のフレームの出力画像を補正するための動きベクトルを算出するベクトル算出部とを含む。

所述活动影像抖动修正装置包括在第1帧的输入影像中选择至少一个基准宏块且在第2帧的输入影像中选择至少一个与基准宏块相对应的至少一个搜索区域的选择器、使第1帧的基准宏块与包含于第2帧的搜索区域的各个搜索块相对应,从而实施统计运算的运算器以及利用统计运算的结果数值计算出修正第2帧输出影像所需动态矢量的矢量计算器等。 - 中国語 特許翻訳例文集

すなわち、動画像符号化プログラムP100の各モジュールの機能は、ブロック分割器102、予測信号推定装置113、予測信号生成器103、動きベクトル予測器114、フレームメモリ104、減算器105、変換器106、量子化器107、逆量子化器108、逆変換器109、加算器110、エントロピー符号化器111、予測候補ブロック選択器202、予測動きベクトル探索器203、差分器204、メモリ210、判定器231、切り替え器232、テンプレートマッチング器233、探索領域設定器240、対象隣接領域取得器241、予測隣接領域取得器242、及び候補予測領域選択器候補243の機能と同様である。

即,动态图像编码程序 P100的各模块的功能与块分割器 102、预测信号估计装置 113、预测信号生成器 103、运动矢量预测器 114、帧存储器 104、减法器 105、转换器 106、量化器 107、逆量化器108、逆转换器109、加法器110、熵编码器111、预测候选块选择器202、预测运动矢量搜索器 203、差分器 204、存储器 210、判定器 231、切换器 232、模板匹配器 233、搜索区域设定器 240、对象邻接区域取得器 241、预测邻接区域取得器 242以及候选预测区域选择器243的功能相同。 - 中国語 特許翻訳例文集

演算部140は、現在のフレームの補正のための動きベクトルを算出するのに使用する情報を算出するために、以前のフレームの入力画像から選択された基準マクロブロック(すなわち、以前のフレームの基準マクロブロック)及び現在のフレームの入力画像から選択された探索領域(すなわち、現在のフレームの探索領域)を用いて統計的演算を行い、演算マトリックスを算出する。

运算器 140为了计算出核算修正当前帧所需动态矢量时使用的信息,利用在之前帧的输入影像中选择的基准宏块 (即,之前帧的基准宏块 )和在当前帧的输入影像中选择的搜索区域 (即,当前帧的搜索区域 )实施统计运算,从而计算出运算矩阵。 - 中国語 特許翻訳例文集

図6に示すように、実施の形態1の動画像復号化装置は、入力された符号列中のピクチャにエラーがある場合、当該ピクチャの画像データを復号化済みの他のピクチャの画像データで置換するとともに、動きベクトルを含むマクロブロックごとの情報であるマクロブロック情報、およびピクチャごとの情報であるピクチャ管理情報を、復号化済みの他のピクチャのマクロブロック情報およびピクチャ管理情報で置換する。

如图 6示出,实施例 1的运动图像解码装置,在所输入的代码串中的图像有错误的情况下,以已解码的其它的图像的图像数据来置换该图像的图像数据,并且,以已解码的其它的图像的宏块信息以及图像管理信息来置换作为包含运动矢量的每个宏块的信息的宏块信息、以及作为每个图像的信息的图像管理信息。 - 中国語 特許翻訳例文集

Pフレーム型とBフレーム型との間の主な差異は、(1)Bフレームは双方向的に参照される(マクロブロック毎に2つの動きベクトルまで)こと、(2)Bフレームは使用後に廃棄されること(このことは、時相階層化を提供するための復号化の間にBフレームがスキップされ得ることも意味する)、及び(3)各Pフレームがそれぞれ後のPフレームのための参照として使用されるために復号化されなければならないので、Pフレームは次への「足がかり」として用いられること、である。

(2)在使用之后 B帧被丢弃 (这也意味着在解码过程中可以跳过它们以提供时间分层 ); 和 (3)P帧被用作“跳板”,一个到下一个,因为每个 P帧必须被解码以用作每个后续 P帧的参考。 - 中国語 特許翻訳例文集


ブロックMB(i,N−1)に関連する動きベクトルのy成分が0に等しいとき、動き補償中に参照フレームからフェッチされるブロックの下側の垂直y座標(「ブロックのY」)が下部境界の上側のy座標(「境界のY」)よりも大きいとき、または偽境界修正の後、フレーム置換ユニット52は変数iがMに等しいかどうかを判断する。 ここで、Mは第1行のブロックの数である(180)。

当与块MB(i, N-1)相关联的运动向量的 y分量等于零时,在运动补偿期间从CN 10201761257 AA 说 明 书 22/25页参考帧取得的块的底部侧的垂直 y坐标 ( “块的 Y” )大于底部边界的顶部侧的 y坐标( “边界的 Y”),或在假边界校正之后,帧代换单元 52确定变量 i是否等于M,其中M为第一行的块的数目 (180)。 - 中国語 特許翻訳例文集

・マクロブロック内に配置されたピクセル値をそれぞれ備える参照可能フレーム及び双方向予測フレームのシーケンスを有するビデオ画像圧縮システムであって、双方向予測フレーム内の少なくとも1つのマクロブロックが表示順序における1つ以上の予測フレームからの動きベクトルに基づいて直接モード予測を用いて決定され、ここにおいて、かかる1つ以上の予測フレームのうちの少なくとも1つが表示順序において前記双方向予測フレームの前にあるシステム。

●具有可参考帧和双向预测帧序列的视频图像压缩系统,每个帧包括排列在宏块中的像素值,其中双向预测帧中的至少一个宏块是使用基于来自显示顺序中的一个或多个预测帧的运动向量的直接模式预测确定的,其中这样的一个或多个预测帧中的至少一个在显示顺序中是在双向预测帧前面。 - 中国語 特許翻訳例文集

可逆符号復号部272は、蓄積バッファ271からの符号化データに対して、その符号化データのフォーマットに基づき、可変長復号や、算術復号等の処理を施すことで、量子化値と、符号化データのヘッダに含められたイントラ予測モード、動きベクトル、動き補償予測モード、その他、各ピクチャのピクチャタイプ等の、画像の復号に必要な情報を復号する。

无损编码 /解码单元 272依据编码数据的格式对累积缓冲器 271所提供的编码数据执行诸如可变长度解码或算术解码的处理,以解码包括在编码数据的报头中的量化值和信息,所述信息包括帧内预测模式、运动矢量、运动补偿预测模式以及对图像进行解码所需的其他信息,例如每个画面的画面类型。 - 中国語 特許翻訳例文集

また、ステップST501においては、過去の画像に対する現在の画像の動きを検知するために、一般的に広く知られている全探索やOAT(One at a time)等の手法を用いた動き検出を行っても良いが、単に、現在の画像と二次元空間上で同一の位置に存在する過去の画像(動きベクトル=ゼロ)との差分絶対値和(SAD)を算出するといった簡易的な動き検出を行っても構わない。

另外,在步骤 ST501中,为了检测当前图像相对于过去图像的运动,可以进行使用通常广泛知晓的全搜索或OAT(One at a time)等手法的运动检测,但也可以简单地进行计算当前图像与二维空间上存在于相同位置处的过去图像 (运动矢量=零 )的差分绝对值和(SAD)这样的简易的运动检测。 - 中国語 特許翻訳例文集

S1では、CPU40は、VRAM43に現在記憶されている第2画像データ(基準撮像部からの画像データ)におけるAF評価エリアR1−Lの中心座標(X,Y)を設定し、指定したAF評価エリアR1−L内の特徴点およびそれに対応する第1画像データの点である対応点の検出と検出された特徴点および対応点に基づく最終視差ベクトル(Δx,Δy)の算出を行うよう視差量算出部82を制御する(図4参照)。

在 S1中,CPU 40设定当前被存储在 VRAM 43中的第二图像数据 (来自基准成像单元的图像数据 )中的 AF评估区域 R1-L中的中心坐标 (X,Y),并控制视差量计算单元 82以检测所指定 AF评估区域 R1-L中的特征点和第一图像数据中的作为与特征点相对应的点的对应点,并基于已检测的特征点和对应点来执行最终视差矢量 (Δx,Δy)的计算。 - 中国語 特許翻訳例文集

また、動きベクトル情報を含むマクロブロック情報についても、エラーがあると判定された復号化対象スライスに含まれるすべてのマクロブロックのマクロブロック情報を、直前に復号化されたスライスに含まれるすべてのマクロブロックのマクロブロック情報、または、直後に復号化されるスライスに含まれるすべてのマクロブロックのマクロブロック情報で置き換えるとしてもよい。

并且,对于包含运动矢量信息的宏块信息,也可以以紧前被解码了的切片中包含的所有的宏块的宏块信息、或紧后将要被解码的切片中包含的所有的宏块的宏块信息来置换判定为有错误的解码对象切片中包含的所有的宏块的宏块信息。 - 中国語 特許翻訳例文集

図4を参照して上述した実施形態とは異なり、局2は、局1のTxセクタスイーピングプロセスへのフィードバックを特定するIE(例えば、最も良好な受信データユニットの識別子)、並びに局2におけるRxセクタスイープ要求又は要求するRxセクタスイーププロセスにおけるトレーニングデータユニットの望ましい数を特定するIEを含むトレーニングデータユニットのシーケンス262を送信する(同時に、反復して、ステアリングベクトルuを切り替える)ことにより、Txスイーププロセスを開始してもよい。

与以上参考图 4而讨论的形成对照,站点 2可以通过发送训练数据单元序列 262来发起 Tx扫描过程 (同时迭代地切换导向矢量 u),序列 262包括规定了对站点 1的 Tx扇区扫描过程的反馈的 IE(例如,接收到的最佳数据单元的标识符 ),以及指示站点 2处的 Rx扇区扫描请求、可能规定了所请求的 Rx扇区扫描过程中的期望训练数据单元数目的附加 IE。 - 中国語 特許翻訳例文集

8. 前記視差量算出部は、前記設定部が座標を設定した前記基準光学系に対応する撮像条件評価領域から検出された特徴点と、前記調整対象光学系からの視点画像において前記特徴点に対応する対応点とを結ぶ視差ベクトルに基づいて、前記基準光学系と前記調整対象光学系の間の視差量を算出する請求項1〜7のいずれかに記載の撮像装置。

8.如权利要求 1至 7中的任一项所述的成像装置,其中所述视差量计算单元基于连接特征点和对应点的视差矢量来计算所述基准光学系统与所述调整目标光学系统之间的所述视差量,所述特征点是从坐标已由所述设定单元设定且对应于所述基准光学系统的所述成像条件评估区所检测的,且所述对应点在来自所述调整目标光学系统的视点图像中,与所述特征点相对应。 - 中国語 特許翻訳例文集

なお、可逆符号化部16には、量子化部15から量子化値が供給される他、イントラ予測部24から、イントラ予測が行われたことを表す情報が、ブロック又はマクロブロック単位等で、必要に応じて供給されるとともに、動き検出/動き補償部25から、動きベクトル、及び、インター予測のモードを表す情報等が、ブロック又はマクロブロック単位等で、必要に応じて供給される。

可逆编码单元 16被提供以来自量化单元 15的量化值,并且在必要时还被提供以指示出执行了内预测的信息,该内预测从内预测单元 24以块或宏块为单位被执行,并且在必要时被提供以来自运动检测 /补偿单元 25的、以块或宏块为单位的运动向量和指示出互预测的模式的信息。 - 中国語 特許翻訳例文集

本明細書に記載されたさまざまな自動化態様を実施することにより、これらの技術は、(例えば、Hidden Markov Models(HMM)および関連する原型依存モデル、例えば、Bayesianモデル・スコアまたは近似を用いた構造探索によって生成されるBayesianネットワークのようなより一般的な確率論的グラフィック・モデル、例えば、サポート・ベクトル・マシン(SVM)のような線形クラシファイヤ、例えば、「ニューラル・ネットワーク」方法と称される方法のような非線形クラシファイヤ、ファジー理論方法、および、データ融合を実行するその他のアプローチ等のように)データから学習を行い、複数の記憶装置に情報を動的に格納することに関する推論および/または判定を行うための数多くの方法のうちの1つを適用しうる。

为了实现本文中所描述的各个自动化方面,这些技术可以采用多种方法中的一种方法,根据数据进行学习,然后关于动态地在多个存储单元之间存储信息得出推论和 /或做出判断 (例如,隐式马尔可夫模型 (HMM)和相关的原型依赖模型 (prototypical dependency model),诸如贝叶斯网络 (例如,利用贝叶斯模型评分或近似法通过结构搜索所产生的 )之类的更一般化的概率图形模型、线性分类器(例如,支持向量机 (SVM))、非线性分类器 (例如,称为“神经网络”方法、模糊逻辑方法的方法 ),以及其它用于执行数据融合的方法等 )。 - 中国語 特許翻訳例文集

・マクロブロック内に配置されたピクセル値をそれぞれ備える参照可能フレーム及び双方向予測フレームのシーケンスを有するビデオ画像圧縮システムであって、双方向予測フレーム内の少なくとも1つのマクロブロックが、1つ以上の予測フレームからの動きベクトルに基づいて直接モード予測を用いて決定され、ここにおいて、かかる1つ以上の予測フレームのうちの少なくとも1つが表示順序において前記双方向予測フレームの後にあるとともに少なくとも1つの中間の参照可能フレームだけ前記双方向予測フレームから隔てられているシステム。

●具有可参考帧和双向预测帧序列的视频图像压缩系统,每个帧包括排列在宏块中的像素值,其中双向预测帧中的至少一个宏块是使用基于来自一个或多个预测帧的运动向量的直接模式预测确定的,其中这样的一个或多个预测帧的至少一个在显示顺序中是在双向预测帧之后而且被至少一个居间的可参考帧与双向预测帧隔开。 - 中国語 特許翻訳例文集

本明細書に記載されたさまざまな自動化態様にしたがって、これらの技術は、(例えば、Hidden Markov Models(HMM)および関連する原型依存モデル、例えば、Bayesianモデル・スコアまたは近似を用いた構造探索によって生成されるBayesianネットワークのようなより一般的な確率論的グラフィック・モデル、例えば、サポート・ベクトル・マシン(SVM)のような線形クラシファイヤ、例えば、「ニューラル・ネットワーク」方法と称される方法のような非線形クラシファイヤ、ファジー理論方法、および、データ融合を実行するその他のアプローチ等のように)データから学習を行い、複数の記憶装置に情報を動的に格納することに関連する推論および/または判定を行うための数多くの方法のうちの1つを適用しうる。 モバイル・デバイス304は、帯域幅範囲に保持された情報を収集するオブテイナ310と、収集された情報が、帯域幅範囲のガード帯域幅に存在するかを判定するロケータ312とを含みうる。

根据实现本文描述的各种自动化的方面,这些技术可以使用与在多个存储单元上动态存储信息相关的、用于从数据进行学习并得出推论和 /或作出决定的大量方法中的一种方法 (例如,隐马尔科夫模型 (HMM)及相关的原型依赖模型、更一般的概率图模型 (例如 (例如由使用贝叶斯模型得分或近似值的结构搜索所建立的 )贝叶斯网络、线性分类器 (例如支持向量机 (SVM))、非线性分类器 (例如称为“神经网络”的方法 )、模糊逻辑方法以及执行数据融合的其它方法等 )。移动设备 304可以包括获取器 310和定位器 312,获取器 310收集保留在带宽范围中的信息,定位器 312确定所收集的信息是否位于该带宽范围的保护带宽上。 - 中国語 特許翻訳例文集

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