CN115104302B

CN115104302B - 跨分量适应性回路滤波的样点填充

Info

Publication number: CN115104302B
Application number: CN202080086091.9A
Authority: CN
Inventors: 王洋; 张莉; 刘鸿彬; 张凯; 邓智玭; 王悦
Original assignee: Douyin Vision Co Ltd; ByteDance Inc
Current assignee: Douyin Vision Co Ltd; ByteDance Inc
Priority date: 2019-12-11
Filing date: 2020-12-10
Publication date: 2025-12-02
Anticipated expiration: 2040-12-10
Also published as: US20220312008A1; JP2024026154A; JP7393550B2; JP2023506009A; JP7701427B2; KR20240006699A; US20230164313A1; WO2021115362A1; KR102619404B1; US11539946B2; KR20220107201A; US11979567B2; BR112022011466A2; CN115104302A; EP4070544A1; EP4070544A4; MX2022006734A

Abstract

描述了一种视频处理的方法。该方法包括：对于视频的视频单元与所述视频的比特流表示之间的转换，确定是否在应用回路滤波工具期间对所述视频单元启用用于填充不可用亮度样点的镜像填充过程；以及基于所述确定执行所述转换。

Description

跨分量适应性回路滤波的样点填充

相关申请的交叉引用

本申请基于2020年12月10日提交的国际专利申请号PCT/CN2020/135134，其要求2019年12月11日提交的国际专利申请号PCT/CN2019/124481的优先权和利益。所有上述专利申请在此全部引入作为参考。

技术领域

本申请文档涉及图像和视频的编码和解码。

背景技术

数字视频占据互联网和其他数字通信网络上的最大带宽使用。随着能够接收和显示视频的连接的用户装置的数量增加，可预见数字视频使用的带宽需求将持续增长。

发明内容

本文档公开了可以由视频编码器和解码器在视频编码或解码期间用于进行跨分量适应性回路滤波的技术。

在一个示例方面中，公开了视频处理的方法。该方法包括：对于视频的视频单元与视频的比特流表示之间的转换，确定在应用回路滤波工具期间是否对视频单元启用用于填充不可用亮度样点的镜像填充过程；以及基于确定执行转换。

在另一示例方面中，公开了视频处理的方法。该方法包括：对于视频的视频单元与视频的比特流表示之间的转换，基于视频单元的编解码的信息，确定是否应用重复填充过程和/或镜像填充过程以填充位于虚拟边界的样点；以及基于确定执行转换。

在又一示例方面中，公开了视频编码器设备。视频编码器包括配置为实现上述方法的处理器。

在又一示例方面中，公开了视频解码器设备。视频解码器包括配置为实现上述方法的处理器。

在又一示例方面中，公开了具有储存在其上的代码的计算机可读介质。代码以处理器可执行代码的形式实施本文中描述的方法之一。

在本文档通篇中描述了这些和其他特征。

附图说明

图1示出了图片中的4：2：2亮度和色度样点的标称垂直和水平位置。

图2是编码器框图的示例。

图3示出了图片，该图片具有分割为12片和3光栅扫描条带的18乘12亮度CTU。

图4示出了图片，该图片具有分割为24片和9矩形条带的18乘12亮度CTU。

图5示出了分割为4片和4矩形条带的图片。

图6示出了分割为15片、24条带和24子图片的图片。

图7A-7C示出了：图7A是跨底图片边界的CTB；图7B是跨右图片边界的CTB；图7C是跨右底图片边界的CTB。

图8是8×8网格上的图片样点和水平和垂直块边界以及可以并行地去方块的8×8样点的非重叠块的图示。

图9示出了滤波开/关决策和强/弱滤波选择中涉及的像素。

图10示出了EO样点分类的四个1-D方向图案：水平(EO分类＝0)，垂直(EO分类＝1)，135°对角线(EO分类＝2)，以及45°对角线(EO分类＝3)。

图11示出了ALF滤波器形状的示例(色度：5×5菱形，亮度：7×7菱形)。

图12A示出了垂直梯度的子采样的位置，图12B示出了水平梯度的子采样的位置，图12C示出了对角线梯度的子采样的位置，并且图12D示出了对角线梯度的子采样的位置。

图13示出了VTM-4.0中对于亮度分量的回路滤波线缓冲器要求的示例。

图14示出了VTM-4.0中对于色度分量的回路滤波线缓冲器要求的示例。

图15示出了虚拟边界处的修改的块分类的示例。

图16示出了虚拟边界处的亮度分量的修改的ALF滤波的示例。

图17A示出了VB以上/以下需要填充的一条所需的线(每侧)，图17B示出了VB以上/以下需要填充的2条所需的线(每侧)，并且图17C示出了VB以上/以下需要填充的3条所需的线(每侧)。

图18示出了图片/子图片/条带/片边界处的亮度ALF滤波的重复填充的示例。

图19示出了VVC中的水平卷绕运动补偿的示例。

图20示出了3×2布局中的HEC的图像。

图21A示出了CC-ALF关于其他回路滤波的布置。图21B示出了菱形的滤波器。

图22示出了JVET-P0080中的CC-ALF的在ALF虚拟边界处的重复填充的示例。

图23示出了具有8个唯一系数的3×4菱形滤波器。

图24是JVET-P1008中的CC-ALF的ALF虚拟边界处的重复填充的示例。

图25示出了JVET-P0106的8系数的CC-ALF滤波形状

图26示出了JVET-P0173中的6系数的CC-ALF滤波形状。

图27示出了JVET-P0251中的6系数的CC-ALF滤波形状。

图28示出了JC-CCALF流程的示例。

图29示出了具有8抽头4×3滤波器形状的CC-ALF滤波方法的要填充的样点的示例位置。

图30示出了镜像填充方法1的示例。

图31示出了镜像填充方法2的示例。

图32是其中可以实现所公开的技术的示例视频处理系统的框图。

图33是用于视频处理的示例硬件平台的框图。

图34是示例视频处理的方法的流程图。

图35是示出根据本公开的一些实施例的视频编解码系统的框图。

图36是示出根据本公开的一些实施例的编码器的框图。

图37是示出根据本公开的一些实施例的解码器的框图。

图38A和38B是基于所公开的技术的一些实现方式的示例视频处理的方法的流程图。

具体实施方式

本文档中使用章节标题以易于理解且不将每个章节中所公开技术和实施例的应用性限制为该章节。另外，在一些描述中使用了H.266术语仅为了易于理解且不限制所公开的技术的范围。因此，本文中描述的技术也适用于其他视频编解码器协议和设计。

1.概述

本文档涉及视频编解码技术。具体地，其涉及图片/子图片/条带/片边界，以及360度视频虚拟边界和ALF虚拟边界编解码，尤其对于跨分量适应性回路滤波(CC-ALF)和图像/视频编解码中的其他编解码工具。其可以应用于如HEVC的现有视频编解码标准，或尚待完成的标准(多功能视频编解码)。其还可以适用于未来的视频编解码标准或视频编解码器。

2.视频编解码介绍

视频编解码标准已经主要通过熟知的ITU-T和ISO/IEC标准的发展而演变。ITU-T产生了H.261和H.263，ISO/IEC产生了MPEG-1和MPEG-4 Visual，并且两个组织联合地产生了H.262/MPEG-2Video和H.264/MPEG-4 Advanced Video Coding(AVC)和H.265/HEVC标准。自从H.262，视频编解码标准是基于混合视频编解码结构，其中采用时域预测加上变换编码。为了探索超越HEVC的未来的视频编解码技术，联合视频探索小组(JVET)由VCEG和MPEG在2015联合成立。从此，许多新方法已经被JVET采用并置入名为联合探索模型(JEM)的参考软件。在2018年4月，创建了VCEG(Q6/16)与ISO/IEC JTC1 SC29/WG11(MPEG)之间的联合视频专家小组(JVET)以研究VVC标准，目标为与HEVC相比减小50％比特率。

2.1.颜色空间和色度子采样

颜色空间(又称为颜色模型(或颜色系统))是抽象数学模型，其将颜色的范围简单地描述为数字的元组，典型地为3或4个值或颜色分量(例如RGB)。基本上讲，颜色空间是坐标系和子空间的细化。

对于视频压缩，最常用的颜色空间是YCbCr和RGB。

YCbCr、Y'CbCr或Y Pb/Cb Pr/Cr(也写作YCBCR或Y'CBCR)是用作视频和数字摄影系统中的颜色图像流水线的一部分的颜色空间族。Y'是亮度组件且CB和CR是蓝差异和红差异色度分量。Y'(加撇号)与Y不同，其是辉度，意味着光强度基于伽马校正的RGB原色非线性编码。

色度子采样是通过实现比亮度信息更低分辨率的色度信息而实践编码图像，利用人类视觉系统对于颜色差异比辉度更低的敏锐度。

2.1.1.4:4:4

三个Y'CbCr分量中的每一个具有相同采样率，因此不存在色度子采样。该方案有时在高端胶片扫描机和电影后期制作中使用。

2.1.2.4:2:2

两个色度分量被以亮度的采样率的一半采样：水平色度分辨率是一半而垂直色度分辨率不变。这将未压缩的视频信号的带宽减小三分之一，而几乎没有视觉差异。4：2：2颜色格式的标称垂直和水平位置的示例在VVC工作草案中的图1中示出。

2.1.3.4:2:0

在4：2：0中，水平采样相较于4：1：1加倍，但由于Cb和Cr信道在此方案中仅在每交替线采样，垂直分辨率是一半。因此数据速率相同。Cb和Cr水平地且垂直地各自在2的因数下子采样。存在4：2：0方案的三个变体，它们具有不同的水平和垂直设置。

·在MPEG-2中，Cb和Cr水平地共位。Cb和Cr在垂直方向上位于像素之间(填隙地定位)。

·在JPEG/JFIF、H.261和MPEG-1中，Cb和Cr填隙地定位，在交替的亮度样点之间。

·在4：2：0DV中，Cb和Cr在水平方向上共位。在垂直方向上，它们在交替的线上共位。

表2-1.从chroma_format_idc和separate_colour_plane_flag推导的SubWidthC和SubHeightC值

2.2.典型视频编解码器的编解码流

图2示出了VVC的编码器框图的示例，其含有三个环路滤波块：去方块滤波(DF)、样点适应性偏移(SAO)和ALF。与DF使用预定义的滤波器不同，SAO和ALF分别通过添加偏移并通过应用有限脉冲响应(FIR)滤波器而采用当前图片的原始样点来减小原始样点与重建样点之间的均方差，其中编解码的边信息信令通知偏移和滤波系数。ALF位于每个图片的最后的处理阶段并且可以被视为试图捕捉并解决由之前的阶段产生的伪影的工具。

2.3.视频单元的示例定义

图片被分为一个或多个片行和一个或多个片列。片是CTU的序列，其覆盖图片的矩形区域。片中的CTU在该片内被以光栅扫描顺序扫描。

条带由整数个完整片或图片的片内的整数个连续的完整CTU行构成。

支持条带的两个模式，即光栅扫描条带模式和矩形条带模式。在光栅扫描条带模式中，条带含有图片的片光栅扫描中的完整片的序列。在矩形条带模式中，条带含有集体地形成图片的矩形区域的若干完整片或其集体地形成图片的矩形区域的一个片的若干连续的完整CTU行。矩形条带内的片在对应于该条带的矩形区域内被以片光栅扫描顺序扫描。

子图片含有一个或多个条带，其集体地覆盖图片的矩形区域。

图3示出了图片的光栅扫描条带分割的示例，其中图片被分为12片和3光栅扫描条带。

图4在VVC规范中示出了图片的矩形条带分割的示例，其中图片被分为24片(6片列和4片行)和9矩形条带。

图4中图片具有18乘12亮度CTU，其分割为24片和9矩形条带(信息性)。

图5示出了分割为片和矩形条带的图片的示例，其中图片被分为4片(2片列和2片行)和4矩形条带。

图6示出了图片的子图片分割的示例，其中图片被分割为15片，覆盖变化维度的4乘4CTU、24条带和24子图片。

2.3.1.CTU/CTB尺寸

在VVC中，在SPS中由语法元素log2_ctu_size_minus2信令通知的CTU尺寸可以小至4×4。

7.3.2.3序列参数集RBSP语法

log2_ctu_size_minus2加2指定每个CTU的亮度编解码树块尺寸。

log2_min_luma_coding_block_size_minus2加2指定最小亮度编解码块尺寸。

变量CtbLog2SizeY、CtbSizeY、MinCbLog2SizeY、MinCbSizeY、MinTbLog2SizeY、MaxTbLog2SizeY、MinTbSizeY、MaxTbSizeY、PicWidthInCtbsY、PicHeightInCtbsY、PicSizeInCtbsY、PicWidthInMinCbsY、PicHeightInMinCbsY、PicSizeInMinCbsY、PicSizeInSamplesY、PicWidthInSamplesC和PicHeightInSamplesC推导如下：

CtbLog2SizeY＝log2_ctu_size_minus2+2 (7-9)

CtbSizeY＝1<<CtbLog2SizeY (7-10)

MinCbLog2SizeY＝log2_min_luma_coding_block_size_minus2+2 (7-11)

MinCbSizeY＝1<<MinCbLog2SizeY (7-12)

MinTbLog2SizeY＝2 (7-13)

MaxTbLog2SizeY＝6 (7-14)

MinTbSizeY＝1<<MinTbLog2SizeY (7-15)

MaxTbSizeY＝1<<MaxTbLog2SizeY (7-16)

PicWidthInCtbsY＝Ceil(pic_width_in_luma_samples÷CtbSizeY) (7-17)

PicHeightInCtbsY＝Ceil(pic_height_in_luma_samples÷CtbSizeY) (7-18)

PicSizeInCtbsY＝PicWidthInCtbsY*PicHeightInCtbsY (7-19)

PicWidthInMinCbsY＝pic_width_in_luma_samples/MinCbSizeY (7-20)

PicHeightInMinCbsY＝pic_height_in_luma_samples/MinCbSizeY (7-21)

PicSizeInMinCbsY＝PicWidthInMinCbsY*PicHeightInMinCbsY (7-22)

PicSizeInSamplesY＝pic_width_in_luma_samples*pic_height_in_luma_samples (7-23)

PicWidthInSamplesC＝pic_width_in_luma_samples/SubWidthC (7-24)

PicHeightInSamplesC＝pic_height_in_luma_samples/SubHeightC (7-25)

2.3.2.图片中的CTU

假设由M×N(典型地M等于N，如HEVC/VVC中所定义)指示CTB/LCU尺寸，并且对于位于图片(或片或条带或其他类别的类型，图片边界被作为示例)边界的CTB，K×L样点位于图片边界内，其中K<M或L<N。对于在图7A-7C中示出的那些CTB，CTB尺寸仍等于M×N，然而，CTB的底部边界/右边界在图片之外。

图7示出了跨图片边界的CTB的示例，(a)K＝M，L<N；(b)K<M，L＝N；(c)K<M，L<N。并且，(a)跨底图片边界的CTB，(b)跨右图片边界的CTB，(c)跨右底图片边界的CTB。

2.4.去方块滤波器(DB)

DB的输入是环路滤波之前的重建样点。

图片中的垂直边缘被首先滤波。然后图片中的水平边缘被用由垂直边缘滤波过程作为输入而修改的样点滤波。每个CTU的CTB中的垂直和水平边缘基于编解码单元而被分开地处理。编解码单元中的编解码块的垂直边缘被滤波，开始于编解码块的左手侧上的边缘，以它们的几何顺序继续通过边缘朝向编解码块的右手侧。编解码单元中的编解码块的水平边缘被滤波，开始于编解码块的顶部上的边缘，以它们的几何顺序继续通过边缘朝向编解码块的底部。

图8是8×8网格上的图片样点和水平和垂直块边界以及8×8样点的非重叠块的图示，其可以被并行地去方块。

2.4.1.边界决策

滤波被应用于8×8块边界。此外，其必须是变换块边界或编解码子块边界(例如，由于使用仿射运动预测，ATMVP)。对于不是这样的边界的那些边界，滤波器被禁用。

2.4.2.边界强度计算

对于变换块边界/编解码子块边界，如果其位于8×8网格中，其可以被滤波，并且对于该边缘的bS[xDi][yDj](其中[xDi][yDj]指代坐标)的设定分别被定义在表2-2和表2-3中。

表2-2.边界强度(当SPS IBC被禁用时)

表2-3.边界强度(当SPS IBC被启用时)

2.4.3.亮度分量的去方块决策

去方块决策过程被描述在该子章节中。

仅当全部条件1、条件2和条件3为真(TRUE)时使用较宽-较强亮度滤波。

条件1为“大块条件”。该条件检测P侧和Q侧的样点是否属于大块，其分别由变量bSidePisLargeBlk和bSideQisLargeBlk表示。bSidePisLargeBlk和bSideQisLargeBlk被定义为如下。

bSidePisLargeBlk＝((边缘类型是垂直且p₀属于宽度>＝32的CU)||(边缘类型是水平且p₀属于高度>＝32的CU))？TRUE：FALSE

bSideQisLargeBlk＝((边缘类型是垂直且q₀属于宽度>＝32的CU)||(边缘类型是水平且q₀属于高度>＝32的CU))？TRUE：FALSE

基于bSidePisLargeBlk和bSideQisLargeBlk，条件1被定义为如下。

Condition1＝(bSidePisLargeBlk||bSidePisLargeBlk)？TRUE：FALSE

接下来，若Condition1为真，则条件2将被进一步检查。首先，推导以下变量：

–dp0，dp3，dq0，dq3被首先推导，如HEVC中

–if(p侧大于或等于32)

dp0＝(dp0+Abs(p5₀-2*p4₀+p3₀)+1)>>1

dp3＝(dp3+Abs(p5₃-2*p4₃+p3₃)+1)>>1

–if(q侧大于或等于32)

dq0＝(dq0+Abs(q5₀-2*q4₀+q3₀)+1)>>1

dq3＝(dq3+Abs(q5₃-2*q4₃+q3₃)+1)>>1

Condition2＝(d<β)？TRUE：FALSE

其中d＝dp0+dq0+dp3+dq3。

如果条件1和条件2有效，是否有任何块使用子块被进一步检查：

最终，如果条件1和条件2均有效，则提出的去方块方法将检查条件3(大块强滤波条件)，其被定义为以下。

在条件3 StrongFilterCondition中，推导以下变量：

dpq被推导，如HEVC中。

sp₃＝Abs(p₃-p₀)被推导，如HEVC中

if(p侧大于或等于32)

if(Sp＝＝5)

sp₃＝(sp₃+Abs(p₅-p₃)+1)>>1

else

sp₃＝(sp₃+Abs(p₇-p₃)+1)>>1

sq₃＝Abs(q₀-q₃)被推导，如HEVC中

if(q侧大于或等于32)

If(Sq＝＝5)

sq₃＝(sq₃+Abs(q₅-q₃)+1)>>1

else

sq₃＝(sq₃+Abs(q₇-q₃)+1)>>1

如HEVC中，StrongFilterCondition＝(dpq小于(β>>2),sp3+sq3小于(3*β>>5)，且Abs(p₀-q₀)小于(5*t_C+1)>>1)？TRUE:FALSE。

2.4.4.亮度的较强去方块滤波(为较大块设计)

当边界任一侧的样点属于大块时使用双线性滤波。属于大块的样点被定义为对于垂直边缘宽度>＝32，且对于水平边缘高度>＝32。

双线性滤波列出如下。

块边界样点对于i＝0至Sp-1的p_i和对于j＝0至Sq-1的q_i(在上述HEVC去方块中，pi和qi是滤波垂直边缘的行内的第i个样点，或滤波水平边缘的列内的第i个样点)被线性插值替代如下：

—p_i′＝(f_i*Middle_s,t+(64-f_i)*P_s+32)＞＞6)，裁剪到p_i±tcPD_i

—q_j′＝(g_j*Middle_s,t+(64-g_j)*Q_s+32)＞＞6)，裁剪到q_j±tcPD_j

其中tcPD_i和tcPD_j术语是章节2.4.7中描述的位置相关的裁剪，并且g_j，f_i，Middle_s,t，P_s和Q_s给出如下。

2.4.5.色度的去方块控制

色度强滤波被用在块边界的两侧上。此处，当色度边缘的两侧均大于或等于8(色度位置)，且具有三个条件的以下决策被满足时选择色度滤波器：第一个是边界强度以及大块的决策。当正交地跨块边缘的块宽度或高度在色度样点域中等于或大于8时，提出的滤波器可以被应用。第二个和第三个与HEVC亮度去方块决策基本上相同，其分别为开/关决策和强滤波决策。

在第一决策中，边界强度(bS)对于色度滤波被修改且条件被按顺序检查。如果满足条件，则跳过具有较低优先级的其余条件。

当bS等于2时，或当检测到大块边界时bS等于1时，进行色度去方块。

第二条件和第三条件与以下HEVC亮度强滤波决策基本上相同。

在第二条件中：

d被推导，如HEVC中亮度去方块。

当d小于β时第二条件将为TRUE(真)。

在第三条件中，StrongFilterCondition推导如下：

dpq被推导，如HEVC中。

sp₃＝Abs(p₃-p₀)被推导，如HEVC中

sq₃＝Abs(q₀-q₃)被推导，如HEVC中

如HEVC设计中，StrongFilterCondition＝(dpq小于(β>>2)，sp₃+sq₃小于(β>>3)，且Abs(p₀-q₀)小于(5*t_C+1)>>1)

2.4.6.色度的强去方块滤波

色度的以下强去方块滤波被定义为：

p₂′＝(3*p₃+2*p₂+p₁+p₀+q₀+4)>>3

p₁′＝(2*p₃+p₂+2*p₁+p₀+q₀+q₁+4)>>3

p₀′＝(p₃+p₂+p₁+2*p₀+q₀+q₁+q₂+4)>>3

提出的色度滤波在4×4色度样点网格上执行去方块。

2.4.7.位置相关的裁剪

位置相关的裁剪tcPD被应用于涉及修改边界处的7、5和3样点的强和长滤波的亮度滤波过程的输出样点。假设量化误差分布，提出增大样点的裁剪值，其预期具有较高的量化噪声，因此预期具有重建样点值与真实样点值的较高的偏差。

对于以非对称滤波器来滤波的每个P或Q边界，根据章节2.4.2中的决策进行过程的结果，位置相关的阈值表选自两个表(即，Tc7和Tc3，列表如下)，它们被提供到解码器作为边信息：

Tc7＝{6，5，4，3，2，1，1}；Tc3＝{6，4，2}；

tcPD＝(Sp＝＝3)？Tc3：Tc7；

tcQD＝(Sq＝＝3)？Tc3：Tc7；

对于用短对称滤波器来滤波的P或Q边界，应用较低幅度的位置相关的阈值：

Tc3＝{3，2，1}；

在定义阈值之后，滤波的p’_i和q’_i样点值被根据tcP和tcQ裁剪值进行裁剪：

p”_i＝Clip3(p’_i+tcP_i，p’_i–tcP_i，p’_i)；

q”_j＝Clip3(q’_j+tcQ_j，q’_j–tcQ_j，q’_j)；

其中p’_i和q’_i是滤波的样点值，p”_i和q”_j是在裁剪之后的输出样点值，并且tcP_itcP_i是从VVC tc参数以及tcPD和tcQ_D推导的裁剪阈值。函数Clip3是裁剪函数，如在VVC中所指定的。

2.4.8.子块去方块调整

为了启用使用长滤波器和子块去方块的平行友好的去方块，长滤波器被限制为修改使用子块去方块的侧上的最多5个样点(AFFINE或ATMVP或DMVR)，如长滤波器的亮度控制中所示。此外，子块去方块被调整，使得8×8网格上接近于CU或隐式TU边界的子块边界被限制为在每侧修改最多两个样点。

以下应用于不与CU边界对准的子块边界。

其中边缘等于0对应于CU边界，边缘等于2或等于orthogonalLength-2对应于距CU边界的子块边界8样点等。其中若使用TU的隐式划分则隐式TU为真。

2.5.样点适应性偏移(SAO)

SAO的输入是DB之后的重建样点。SAO的概念是，通过首先将区域样点分类为具有选择的分类符的多个类别，获取每个类别的偏移，并且然后对类别的每个样点添加偏移，来减小区域的平均样点失真，其中分类符索引和区域的偏移被编码在比特流中。在HEVC和VVC中，区域(SAO参数信令通知的单元)被定义为CTU。

可以满足低复杂度的要求的两个SAO类型被在HEVC中采用。这两个类型是边缘偏移(EO)和带偏移(BO)，其在以下更详细地讨论。SAO类型的索引被编解码(其在[0，2]的范围内)。对于EO，样点分类是根据1-D方向图案(水平、垂直、135°对角线和45°对角线)的基于当前样点与相邻样点之间的比较。

图10A-10D示出了EO样点分类的四个1-D方向图案：水平(EO分类＝0)、垂直(EO分类＝1)、135°对角线(EO分类＝2)以及45°对角线(EO分类＝3)

对于给定EO类别，CTB之内的每个样点被分类为五个类别之一。当前样点值(标记为“c”)被沿着选择的1-D图案与它的两个相邻样点值(标记为“a”和“b”)比较。每个样点的分类规则被概括在表2-4中。类别1和4分别与沿着选择的1-D图案的局部谷和局部峰相关联。类别2和3分别与沿着选择的1-D图案的凹部和凸角部相关联。如果当前样点不属于EO类别1–4，则其是类别0且不应用SAO。

表2-4.边缘偏移的样点分类规则

类别	条件
		1	c<a且c<b
2	(c<a&&c＝＝b)\|\|(c＝＝a&&c<b)
		3	(c>a&&c＝＝b)\|\|(c＝＝a&&c>b)
4	c>a&&c>b
		5	以上都不是

2.6.适应性回路滤波(ALF)

在VVC中，应用具有基于块的滤波适配的适应性回路滤波(ALF)。对于亮度分量，基于局部梯度的方向和活动性，对于每个4×4块选择25个滤波器之一。

2.6.1.滤波器形状

使用两个菱形滤波器形状(如图11中所描述)。7×7菱形形状被应用于亮度分量，并且5×5菱形形状被应用于色度分量。

图11示出了ALF滤波器形状(色度：5×5菱形，亮度：7×7菱形)。

2.6.2.块分类

对于亮度分量，每个4×4块被分类为25个分类之一。基于它的方向性D和活动性的量化值推导分类索引C，如下：

为计算D和水平、垂直和两个对角线方向的梯度被使用1-D拉普拉斯算子首先计算：

其中索引i和j是指4×4块内的上左样点的坐标，并且R(i,j)指示坐标(i,j)处的重建样点。

为了降低块分类的复杂度，应用子采样的1-D拉普拉斯算子计算。图12示出了子采样的拉普拉斯计算。图12A示出了垂直梯度的子采样的位置，图12B示出了水平梯度的子采样的位置，图12C示出了对角线梯度的子采样的位置，并且图12D示出了对角线梯度的子采样的位置。

则水平和垂直方向的梯度的D最大和最小值被设定为：

两个对角线方向的梯度的最大和最小值被设定为：

为推导方向性D的值，这些值被彼此比较并且与两个阈值t₁和t₂比较：

步骤1.如果和为真，则D被设定为0。

步骤2.如果则从步骤3继续；否则从步骤4继续。

步骤3.如果则D被设定为2；否则D被设定为1。

步骤4.如果则D被设定为4；否则D被设定为3。

活动性值A被计算为：

A被进一步量化到0至4的范围(含端值)，并且量化的值被指代为

对于图片中的色度分量，不应用分类方法，即单组的ALF系数被应用于每个色度分量。

2.6.3.滤波系数和裁剪值的几何变换

在滤波每个4×4亮度块之前，几何变换(诸如旋转或对角线和垂直翻转)被应用于滤波系数f(k，l)且被应用于对应的滤波裁剪值c(k，l)，其取决于对该块计算的梯度值。这等同于将这些变换应用于滤波支持区域中的样点。该思想是通过对准应用ALF的不同块的方向性使它们更类似。引入三个几何变换，包含对角线、垂直翻转和旋转：

对角线：f_D(k，l)＝f(l，k)，c_D(k，l)＝c(l，k)，

(2-9)

垂直翻转：f_V(k，l)＝f(k，K-l-1)，c_V(k，l)＝c(k，K-l-1)

(2-10)

旋转：f_R(k，l)＝f(K-l-1，k)，c_R(k，l)＝c(K-l-1，k)

(2-11)

其中K是滤波器的尺寸，并且0≤k，l≤K-1是系数坐标，使得位置(0，0)位于上左角部，并且位置(K-1，K-1)位于下右角部。变换被应用于滤波系数f(k，l)且被应用于裁剪值c(k，l)，其取决于对该块计算的梯度值。变换与四个方向的四个梯度之间的关系被概括在以下表中。

表2-5.一个块的计算的梯度和变换的映射

梯度值	变换
		g_d2<g_d1且g_h<g_v	无变换
g_d2<g_d1且g_v<g_h	对角线
		g_d1<g_d2且g_h<g_v	垂直翻转
g_d1<g_d2且g_v<g_h	旋转

2.6.4.滤波参数信令通知

ALF滤波参数被在适配参数集(APS)中信令通知。在一个APS中，可以信令通知多至25组亮度滤波系数和裁剪值索引，以及多至八组色度滤波系数和裁剪值索引。为减小比特开销，亮度分量的不同分类的滤波系数可以合并。在条带标头中，用于当前条带的APS的索引被信令通知。

被从APS解码的裁剪值索引允许裁剪值的表格对亮度和色度分量两者确定裁剪值。这些裁剪值取决于内部比特深度。更准确地，裁剪值由以下公式获得：

AlfClip＝(round(2^B-a*n)for n∈[0..N-1]}

(2-12)

其中B等于内部比特深度，a是预定义的常数值且等于2.35，并且N等于4，其是VVC中允许的裁剪值的数量。

在条带标头中，多至7个APS索引可以被信令通知以指定被用于当前条带的亮度滤波组。滤波过程可以在CTB级别被进一步控制。标志总是被信令通知以指示ALF是否被应用于亮度CTB。亮度CTB可以选择16个固定的滤波器组和来自APS的滤波器组中的滤波器组。滤波器组索引对于亮度CTB被信令通知以指示应用哪个滤波器组。16个固定的滤波器组是预定义的且硬编解码在编码器和解码器中。

对于色度分量，APS索引被在条带标头中信令通知以指示正被用于当前条带的色度滤波组。在CTB级别，如果APS中存在多于一个的色度滤波组，则滤波器索引对于每个色度CTB被信令通知。

滤波系数被量化，其中范数(norm)等于128。为了限制乘法复杂度，应用比特流顺应性，使得非中央位置的系数值应在-2⁷至2⁷–1的范围内(含端值)。中央位置系数不被在比特流中信令通知且被视为等于128。

2.6.5.滤波过程

在解码器侧，当ALF对于CTB被启用时，CU内的每个样点R(i,j)被滤波，得到样点值R′(i,j)，如下所示，

R′(i，j)＝R(i，j)+((∑_k≠0∑_l≠0f(k，l)×K(R(i+k，j+l)-R(i,j),c(k,l))+64)>>7) (2-13)

其中f(k，l)指代解码的滤波系数，K(x,y)是裁剪函数，且c(k，l)指代解码的裁剪参数。变量k和l在与之间变化，其中L指代滤波长度。裁剪函数K(x,y)＝min(y,max(-y,x))，其对应于函数Clip3(-y,y,x)。

2.6.6.线缓冲器减少的虚拟边界滤波过程

在硬件和嵌入的软件中，基于图片的处理由于它的高图片缓冲器要求实际上是不可接受的。使用片上图片缓冲器是非常昂贵的，并且使用片外图片缓冲器显著地增大外部存储器存取、功耗以及数据存取延迟。因此，DF、SAO和ALF在真实产品中将从基于图片改变为基于LCU的解码。当基于LCU的处理被用于DF、SAO和ALF时，整个解码过程可以逐LCU在光栅扫描中以LCU流水线方式对于多个LCU的并行处理进行。在此情况下，DF、SAO和ALF需要线缓冲器，因为处理一个LCU行需要来自上方LCU行的像素。如果片外线缓冲器(例如DRAM)被使用，则外部存储器带宽和功耗将增加；如果片上线缓冲器(例如SRAM)被使用，则芯片面积将增大。因此，虽然线缓冲器已经远小于图片缓冲器，仍期望减少线缓冲器。

在VTM-4.0中，如图13中所描述，对于亮度分量所需线缓冲器的总数为11.25线。线缓冲器要求的解释如下：去方块与CTU边缘重叠的水平边缘无法被执行，因为决策和滤波需要来自第一CTU的线K、L、M、M和来自底部CTU的线O、P。因此，去方块与CTU边界重叠的水平边缘被推迟，直到较低CTU到来。因此，对于线K、L、M、N，重建的亮度样点必须储存在线缓冲器(4线)中。然后，SAO滤波可以对线A至J进行。线J可以被SAO滤波，因为去方块不改变线K中的样点。对于线K的SAO滤波，边缘偏移分类决策仅储存在线缓冲器(其为0.25亮度线)中。ALF滤波可以仅对线A-F进行。如图13所示，ALF分类对每个4×4块进行。每个4×4块分类需要尺寸8×8的活动性窗口，其进而需要9×9窗口以计算1d拉普拉斯算子来确定梯度。

因此，对于与线G、H、I、J重叠的4×4块的块分类，需要虚拟边界以下的SAO滤波的样点。此外，对于ALF分类需要线D、E、F的SAO滤波的样点。此外，线G的ALF滤波需要来自上方线的三个SAO滤波的线D、E、F。因此，总的线缓冲器要求如下：

–线K-N(水平DF像素)：4线

–线D-J(SAO滤波的像素)：7线

–在线J和线K之间的SAO边缘偏移分类符值：0.25线

因此，所需的亮度线的总数为7+4+0.25＝11.25。

相似地，色度分量的线缓冲器要求在图14中示出。色度分量的线缓冲器要求被评估为6.25线。

图13示出了对于亮度分量的VTM-4.0中的回路滤波线缓冲器要求。

图14示出了对于色度分量的VTM-4.0中的回路滤波线缓冲器要求。

为了消除SAO和ALF的线缓冲器要求，引入虚拟边界(VB)的概念以减小最新的VVC中的ALF的线缓冲器要求。修改的块分类和滤波被用于接近水平CTU边界的样点。如图13所示，VB被上移水平LCU边界N像素。对于每个LCU，SAO和ALF可以在较下LCU到来之前处理VB上方的像素，但无法处理VB下方的像素，直到较下LCU到来，这是由DF导致的。考虑到硬件实现方式成本，提出的VB与水平LCU边界之间的空间对于亮度分量被设定为四个像素(即图13或图15中的N＝4)并且对于色度分量被设定为两个像素(即N＝2)。

图15示出了虚拟边界处的修改的块分类。

修改的块分类被应用于亮度分量，如图16中所示。对于虚拟边界上方的4×4块的1D拉普拉斯算子梯度计算，仅使用虚拟边界上方的样点。相似地，对于虚拟边界下方的4×4块的1D拉普拉斯算子梯度计算，仅使用虚拟边界下方的样点。活动性值A的量化通过考虑到1D拉普拉斯算子梯度计算中所使用的减少的样点的数量相应地缩放。

对于滤波过程，虚拟边界处的镜像(对称)填充操作被用于亮度和色度分量两者。如图16所示，当正被滤波的样点位于虚拟边界下方时，位于虚拟边界上方的相邻样点被填充。与此同时，另一侧处的对应的样点也被对称地填充。

图16示出了虚拟边界处的亮度分量的修改的ALF滤波。

对于另一示例，如果位于(i，j)的一个样点(例如，图17B中的具有虚线的P0A)被填充，则位于(m，n)(例如，图17B中的具有虚线的P3B)共用相同滤波系数的对应的样点也被填充，即使样点可用，如图17A-17C中示出。

图17A示出了VB以上/以下需要填充的(每侧)一个所需的线。

图17B示出了VB以上/以下需要填充的(每侧)2个所需的线。

图17C示出了VB以上/以下需要填充的(每侧)3个所需的线。

图27示出了虚拟边界处的修改的亮度ALF滤波的示例。

不同于在水平CTU边界处使用的镜像(对称)填充方法，当跨边界的滤波器被禁用时，重复(一侧)填充过程被应用于条带、片和子图片边界。重复(一侧)填充过程也被应用于图片边界处。填充的样点被用于分类和滤波过程两者。图18示出了图片/子图片/条带/片边界处的亮度ALF滤波的重复填充方法的示例。

2.7.360度视频编码

VTM5中的水平卷绕运动补偿是360专用编解码工具，设计为改善等矩形(ERP)投射格式的重建360度视频的视觉质量。在常规运动补偿中，当运动矢量指代超出参考图片的图片边界的样点时，通过对来自对应的图片边界上的最接近的相邻图片进行复制，将重复填充应用于推导边界外样点的值。对于360度视频，该重复填充的方法不适合，并且可能导致重建的视窗视频中的被称为“接缝伪影”的视觉伪影。因为360度视频被在球面上捕捉且固有地没有“边界”，投射域中的参考图片的边界之外的参考样点可以总是从球域中的相邻样点获取。对于一般投射格式，可能难以推导球域中的对应的相邻样点，因为其涉及2D到3D和3D到2D坐标转换，以及分数样点位置的样点插值。该问题对于ERP投射格式的左和右边界远更简单，因为左图片边界之外的球邻域可以从右图片边界之内的样点获取，反之亦然。

图19示出了VVC中的水平卷绕运动补偿的示例。

水平卷绕运动补偿过程在图19中示出。当参考块的部分在投射域中在参考图片的左(或右)边界之外时，不采用重复填充，“边界之外”的部分取自位于投射域中朝向右(或左)边界的参考图片内的对应的球邻域。重复填充仅用于顶和底图片边界。如在图19中示出，水平卷绕运动补偿可以与在360度视频编解码中经常使用的非规范填充方法组合。在VVC中，这是通过信令通知高级别语法元素以指示卷绕偏移而实现的，其应在填充之前被设定为ERP图片宽度；该语法被用于相应地调整水平卷绕的位置。该语法不受左和右图片边界上的填充的具体量的影响，并且因此自然地支持ERP图片的非对称填充，即，当左和右填充不同时。当参考样点在参考图片的左和右边界之外时，水平卷绕运动补偿提供对运动补偿更有意义的信息。

对于由多个面构成的投射格式，无论使用何种紧凑帧包装布置，不连续性出现在帧包装的图片中的两个或更多个相邻面之间。例如，考虑在图20中所示的3×2帧包装配置，上半部分中的三个面在3D几何中是连续的，下半部分中的三个面在3D几何中是连续的，但帧包装的图片的上半部分和下半部分在3D几何是不连续的。如果跨该不连续性进行环路滤波操作，则面接缝伪影可能变得在重建视频中可见。

为了减轻面接缝伪影，可以在帧包装的图片中禁用跨不连续性的环路滤波操作。提出语法以信令通知垂直和/或水平虚拟边界，跨该垂直和/或水平虚拟边界禁用环路滤波操作。与使用两个片、每组连续面一个、以及禁用跨片的环路滤波操作相比，提出的信令通知方法更灵活，因为其不需要面尺寸为多个CTU尺寸。

图20示出了3×2布局中的HEC中的图像。

2.8.JVET-P0080：CE5-2.1，CE5-2.2：跨分量适应性回路滤波

图21A示出了CC-ALF[1]关于其他回路滤波的布置。CC-ALF通过将线性、菱形形状滤波器图21B应用于每个色度分量的亮度信道来进行操作，其表达为

其中

(x,y)是正细化的色度分量i位置

(x_C,y_C)是基于(x,y)的亮度位置

S_i是对于色度分量i在亮度中的滤波支持

c_i(x₀,y₀)表示滤波系数

(2-14)

图21A示出了CC-ALF关于其他回路滤波的示例布置。图21B示出了菱形的滤波器。

支持区域围绕其居中的亮度位置(x_C,y_C)是基于亮度与色度平面之间的空域缩放因数来计算的。全部滤波系数被在APS中传输且具有8比特动态范围。APS可以被在条带标头中引用。用于条带的每个色度分量的CC-ALF系数也被储存在对应于时域子层的缓冲器中。这些组时域子层滤波系数的重复使用促进使用条带级别标志。应用CC-ALF滤波器被在变量块尺寸(即16×16，32×32，64×64，128×128)上控制并由对于样点的每个块接收的上下文编解码的标志信令通知。块尺寸连同CC-ALF启用标志对于每个色度分量被在条带级别接收。水平虚拟边界的边界填充利用重复。对于其余边界，相同类型的填充被使用，类似于常规ALF。

2.8.1.JVET-P0080中的CC-ALF的规范

x.x.x.x色度样点的块的跨分量滤波过程

该过程的输入为：

–重建亮度图片样点阵列recPicture_L，在亮度适应性回路滤波过程之前，

–滤波的重建色度图片样点阵列alfPicture_C，

–色度位置(xC，yC)，指定相对于当前图片的左顶样点的色度样点的当前块的左顶样点，

–色度样点的块的宽度ccAlfWidth

–色度样点的块的高度ccAlfHeight

–跨分量滤波系数CcAlfCoeff[j]，其中j＝0..13

该过程的输出为修改的滤波的重建色度图片样点阵列ccAlfPicture。

编解码树块亮度位置(xCtb，yCtb)推导如下：

xCtb＝(((xC*SubWidthC)>>CtbLog2SizeY)<<CtbLog2SizeY (8-1229)

yCtb＝(((yC*SubHeightC)>>CtbLog2SizeY)<<CtbLog2SizeY (8-1229)

对于滤波的重建色度样点ccAlfPicture[xC+x][yC+y]的推导，样点alfPicture_C[xC+x][yC+y]的当前色度块之内的每个重建的色度样点，其中x＝0..ccAlfWidth-1，y＝0..ccAlfHeight–1，被滤波如下：

–对应于色度位置(xC+x，yC+y)处的当前色度样点的亮度位置(xL，yL)被设定为等于((xC+x)*SubWidthC，(yC+y)*SubHeightC)

–阵列recPicture_L内的亮度位置(h_xL+i，v_yL+j)，其中i＝-2..2，j＝-2..3，

推导如下：

–如果pps_loop_filter_across_virtual_boundaries_disabled_flag等于1，并且PpsVirtualBoundariesPosX[n]％CtbSizeY不等于0，并且对于任何n＝0..pps_num_ver_virtual_boundaries–1，xL-PpsVirtualBoundariesPosX[n]大于或等于0且小于3，以下适用：

h_xL+i＝Clip3(PpsVirtualBoundariesPosX[n]，pic_width_in_luma_samples-1，xL+i) (8-1229)

–否则，如果pps_loop_filter_across_virtual_boundaries_disabled_flag等于1，并且PpsVirtualBoundariesPosX[n]％CtbSizeY不等于0，并且对于任何n＝0..pps_num_ver_virtual_boundaries–1，PpsVirtualBoundariesPosX[n]-xL大于0且小于4，以下适用：

h_x+i＝Clip3(0，PpsVirtualBoundariesPosX[n]-1，xL+i) (8-1230)

–否则，以下适用：

h_x+i＝Clip3(0，pic_width_in_luma_samples-1，xL+i) (8-1231)

–如果pps_loop_filter_across_virtual_boundaries_disabled_flag等于1，并且PpsVirtualBoundariesPosY[n]％CtbSizeY不等于0，并且对于任何n＝0..pps_num_hor_virtual_boundaries–1，yL-PpsVirtualBoundariesPosY[n]大于或等于0且小于3，以下适用：

v_y+j＝Clip3(PpsVirtualBoundariesPosY[n]，pic_height_in_luma_samples-1，yL+j) (8-1232)

–否则，如果pps_loop_filter_across_virtual_boundaries_disabled_flag等于1，并且PpsVirtualBoundariesPosY[n]％CtbSizeY不等于0，并且对于任何n＝0..pps_num_hor_virtual_boundaries–1，PpsVirtualBoundariesPosY[n]-yL大于0且小于4，以下适用：

v_y+j＝Clip3(0，PpsVirtualBoundariesPosY[n]-1，yL+j) (8-1233)

–否则，以下适用：

v_y+j＝Clip3(0，pic_height_in_luma_samples-1，yL+j) (8-1234)

–变量clipLeftPos、clipRightPos、clipTopPos和clipBottomPos通过调用如条款8.8.5.5中指定的ALF边界位置推导过程来推导，以(xCtb，yCtb)和(xL–xCtb，yL–yCtb)作为输入。

–垂直样点位置偏移yM2、yM1、yP1、yP2和yP3根据垂直亮度样点位置yL、clipLeftPos和clipRightPos被在表2-6中指定。

–水平样点位置偏移xM1、xM2、xP1和xP2根据水平亮度样点位置xL、clipLeftPos和clipRightPos被在表2-7中指定。

–变量curr推导如下：

curr＝alfPicture_C[xC+x，yC+y] (8-1286)

–跨分量滤波系数f[j]的阵列被推导如下，其中j＝0..13：

f[j]＝CcAlfCoeff[j] (8-1287)

–变量sum推导如下：

sum＝curr+(sum+64)>>7) (8-1290)

–修改的滤波的重建色度图片样点阵列ccAlfPicture[xC+x][yC+y]推导如下：

ccAlfPicture[xC+x][yC+y]＝Clip3(0，(1<<BitDepth_C)-1，sum) (8-1291)

表2-6.根据垂直亮度样点位置yL、clipTopPos和clipBottomPos的yM1、yM2、yP1、yP2和yP3的规范

条件	yM2	yM1	yP1	yP2	yP3
						yL＝＝clipTopPos+1	-1	-1	1	2	3
yL＝＝clipTopPos	0	0	1	2	3
						yL＝＝clipBottomPos-1	-2	-1	0	0	0
yL＝＝clipBottomPos-2	-2	-1	1	1	1
						yL＝＝clipBottomPos-3	-2	-1	1	2	2
否则	-2	-1	1	2	3

表2-7.根据水平亮度样点位置xL、clipLeftPos和clipRightPos的xM1、xM2、xP1和xP2的规范

条件	xM2	xM1	xP1	xP2
					xL＝＝clipLeftPos+1	–1	–1	1	2
xL＝＝clipLeftPos	0	0	1	2
					xL＝＝clipRightPos-1	–2	–1	0	0
xL＝＝clipRightPos–2	–2	–1	1	1
					否则	–2	–1	1	2

2.8.2.JVET-P0080中的虚拟边界处的填充方法

相似于亮度ALF/色度ALF，对于JVET-P0080中的CC-ALF在ALF虚拟边界处采用重复填充。如图22所示，如果ALF虚拟边界上方或下方的亮度样点不可用，则将最接近样点线用于填充。详细填充方法还示出在表2-6中。

2.9.JVET-P1008：CE5相关：关于CC-ALF的设计

在JVET-O0636[1]和CE5-2.1[2]中，跨分量适应性回路滤波(CC-ALF)被引入并研究。滤波器使用线性滤波器来滤波亮度样点值并从共位的滤波的输出生成色度信道的残差校正。滤波器被设计为与现有亮度ALF并行地运行。

提出CC-ALF设计，其简化现有ALF并与现有ALF更好地对准。该设计使用3×4菱形形状，其具有8个唯一系数。与CE5-2.1中研究的5×6设计相比，这将乘法的数量减小43％。当设置对CTU的色度分量启用色度ALF或CC-ALF的限制时，限制每像素乘数计数为16(当前ALF为15)。滤波系数动态范围被限制为6比特(有正负号(signed))。所提出的滤波器的图示和CE5-2.1方案的滤波器的图示都示出在图23中。

为了与现有ALF设计更好地对准，滤波系数被在APS中信令通知。支持多至四个滤波器，并且滤波器选择被在CTU级别指示。对称线选择被用于虚拟边界处以与ALF进一步和谐。最终，为了限制校正输出所需的储存的量，CC-ALF残差输出被裁剪为-2^BitDepthC-1至2^BitDepthC-1-1(含端值)。

关于JVET-P1008中的CC-ALF的规范。

x.x.x.x色度样点的块的跨分量滤波过程

该过程的输入为：

–重建的亮度图片样点阵列recPicture_L，在亮度适应性回路滤波过程之前，

–滤波的重建的色度图片样点阵列alfPicture_C，

–色度位置(xCtbC，yCtbC)，指定相对于当前图片的左顶样点的当前色度编解码树块的顶左样点，

–色度样点的块的宽度ccAlfWidth

–色度样点的块的高度ccAlfHeight

–跨分量滤波系数CcAlfCoeff[j]，其中j＝0..7

该过程的输出为修改的滤波的重建的色度图片样点阵列ccAlfPicture。

编解码树块亮度位置(xCtb，yCtb)被推导如下：

xCtb＝(((xCtbC*SubWidthC)>>CtbLog2SizeY)<<CtbLog2SizeY (8-1229)

yCtb＝(((yCtbC*SubHeightC)>>CtbLog2SizeY)<<CtbLog2SizeY (8-1229)

对于滤波的重建的色度样点ccAlfPicture[xCtbC+x][yCtbC+y]的推导，样点alfPictureC[xCtbC+x][yCtbC+y]的当前色度块之内的每个重建的色度样点，其中x＝0..ccAlfWidth-1，y＝0..ccAlfHeight–1，被滤波如下：

–对应于色度位置(xCtbC+x，yCtbC+y)处的当前色度样点的亮度位置(xL，yL)被设定为等于((xCtbC+x)*SubWidthC，(yCtbC+y)*SubHeightC)

–阵列recPicture_L之内的亮度位置(h_xL+i，v_yL+j)，其中i＝-1..1，j＝-1..2，

推导如下：

h_x+i＝Clip3(0，PpsVirtualBoundariesPosX[n]-1，xL+i) (8-1230)

–否则，以下适用：

h_x+i＝Clip3(0，pic_width_in_luma_samples-1，xL+i) (8-1231)

–如果pps_loop_filter_across_virtual_boundaries_disabled_flag等于1，并且PpsVirtualBoundariesPosY[n]％CtbSizeY不等于0，并且对于任何n＝0..pps_num_hor_virtual_boundaries-1，yL-PpsVirtualBoundariesPosY[n]大于或等于0且小于3，以下适用：

–否则，如果pps_loop_filter_across_virtual_boundaries_disabled_flag等于1，并且PpsVirtualBoundariesPosY[n]％CtbSizeY不等于0，并且对于任何n＝0..pps_num_hor_virtual_boundaries-1，PpsVirtualBoundariesPosY[n]-yL大于0且小于4，以下适用：

v_y+j＝Clip3(0，PpsVirtualBoundariesPosY[n]-1，yL+j) (8-1233)

–否则，以下适用：

v_y+j＝Clip3(0，pic_height_in_luma_samples-1，yL+j) (8-1234)

–垂直样点位置偏移yM1、yP1和yP2被根据垂直亮度样点位置yL、clipLeftPos和clipRightPos在表2-8中指定。

–水平样点位置偏移xM1和xP1被根据水平亮度样点位置xL、clipLeftPos和clipRightPos在表2-9中指定。

–变量curr推导如下：

curr＝alfPicture_C[xCtbC+x，yCtbC+y] (8-1286)

–跨分量滤波系数f[j]的阵列被推导如下，其中j＝0..7：

f[j]＝CcAlfCoeff[j] (8-1287)

–变量sum推导如下：

sum＝Clip3(-(1<<(BitDepth_C-1))，(1<<(BitDepth_C-1))-1，sum) (8-1290)

sum＝curr+(sum+64)>>(7+(BitDepth_Y-BitDepth_C)) (8-1290)

–修改的滤波的重建的色度图片样点阵列ccAlfPicture[xCtbC+x][yCtbC+y]推导如下：

ccAlfPicture[xCtbC+x][yCtbC+y]＝Clip3(0，(1<<BitDepth_C)-1，sum) (8-1291)

表2-8.根据垂直亮度样点位置yL、clipTopPos和clipBottomPos的yM1、yP1和yP2的规范

条件	yM1	yP1	yP2
				yL＝＝clipTopPos+1	-1	1	1
yL＝＝clipTopPos	0	0	1
				yL＝＝clipBottomPos–1	0	0	1
yL＝＝clipBottomPos–2	-1	1	1
				否则	-1	1	2

表2-9.根据水平亮度样点位置xL、clipLeftPos和clipRightPos的xM1和xP1的规范

条件	xM1	xP1
			xL＝＝clipLeftPos	0	0
xL＝＝clipRightPos-1	0	0
			xL＝＝clipRightPos–2	–1	1
否则	–1	1

2.9.1.JVET-P1008中的虚拟边界处的填充方法

对于JVET-P1008中的CC-ALF在ALF虚拟边界处采用镜像(对称)填充。如图24所示，如果ALF虚拟边界上方或下方的亮度样点不可用，则最接近样点线被用于填充，并且对应的样点也需要被填充。详细填充方法还在表2-9中示出。

2.10.JVET-P2025中的CC-ALF的简化方法

2.10.1.替代滤波器形状

CC-ALF滤波器形状被修改为具有8或6系数，如以下图中所示。

图25示出了JVET-P0106中的8系数的CC-ALF滤波器形状。

图26示出了JVET-P0173中的6系数的CC-ALF滤波器形状。

图27示出了JVET-P0251中的6系数的CC-ALF滤波器形状。

2.10.2.联合色度跨分量适应性滤波

联合色度跨分量适应性回路滤波(JC-CCALF)仅使用在编码器训练的一组CCALF滤波系数来生成一个滤波的输出作为细化信号，其将直接被添加到Cb分量，并且被适当地加权然后添加到Cr分量。滤波器被在CTU级别指示或用块尺寸指示，其被每条带地信令通知。

支持的这样的色度块尺寸范围从最小色度CTU尺寸到当前色度CTU尺寸。最小色度CTU尺寸是色度CTU的最小可能宽度和高度之中的最小值，即Min(32/SubWidthC，32/SubHeightC)，而当前色度CTU尺寸是当前色度CTU的宽度和高度之中的最小值，即Min(CtbWidthC，CtbHeightC)。例如，如果CTU尺寸被设定为最大128×128，则条带的JC-CCALF色度块尺寸对于4：4：4视频将为32×32、64×64和128×128之一，或对于4：2：0和4：2：2视频将为16×16、32×32和64×64之一。

图28示出了JC-CCALF流程。

3.本文中描述的技术方案所解决的技术问题

CC-ALF的边界填充的当前设计存在以下问题：

1.CC-ALF中的ALF虚拟边界处的填充方法可能是次优的，因为采用填充的样点，这可能效率较低。

2.处理ALF虚拟边界和视频单元边界(例如，图片/子图片/条带/片边界)和360度虚拟边界的不同方式，即，存在不同的填充方法。

3.在ALF中，应用镜像填充，其中距当前样点的距离被计算以确定需要填充哪个对应的样点。然而，在CC-ALF中，特别地，对于4：2：0，为了滤波一个色度样点，涉及多个亮度样点。如何确定需要填充哪个对应的样点是未知的。

4.技术和实施例的示例列举

以下列举应被视为示例以解释总体构思。这些项目不应以狭窄方式理解。另外，这些项目可以以任意方式组合。

在本公开中所描述的一些实施例中，术语‘CC-ALF’表示编解码工具，其采用第二颜色分量(例如，Y)或多个颜色分量(例如，Y和Cr两者)中的样点值来细化第一颜色分量(例如，Cb)中的样点。其不限于在[1]-[4]中描述的CC-ALF技术。“对应的滤波样点集”可以用于表示包含在滤波器支持中的那些样点，例如，对于CC-ALF，“对应的滤波样点集”可以用于表示色度样点的共位的亮度样点和共位的亮度样点的相邻亮度样点，其被用于推导色度样点的细化/偏移。

用于ALF虚拟边界的填充方法可以指代为‘镜像填充’，其中对于位于(i，j)的第一不可用样点被填充，并且在ALF中的滤波器支持中的由‘第一样点的对应的样点’定义的第二样点(例如，位于(m，n)的对应的样点，其共用与当前亮度样点相同的距离)也被填充，即使第二样点可用。

在一个示例中，采用垂直填充，诸如位于(x，y1)的需要填充的样点被设定为等于位于(x，y2)的样点，其中y1指代样点或对应的样点的y坐标，并且y2指代用于填充的样点的y坐标。

在一个示例中，采用水平填充，诸如位于(x1，y)的需要填充的样点被设定为等于位于(x2，y)的样点，其中x1指代样点或对应的样点的x坐标，并且x2指代用于填充的样点的x坐标。

用于图片/子图片/条带/片边界/360度视频虚拟边界、普通边界(例如，顶和底边界)的填充方法可以被指代为‘重复填充’，其中如果要使用的一个样点在边界之外，其可以从边界之内的可用的一个样点复制。

在本公开中，如果位于不同的视频处理单元(例如，以下之一：当前图片，或当前子图片，或当前片，或当前条带，或当前砖，或当前CTU，或当前处理单元(诸如ALF处理单元或窄ALF处理单元)，或任何其他当前视频单元)中或不是重建的或跨滤波视频处理单元是不允许的，则邻接(相邻或非相邻)样点是“不可用”的。

处理CC-ALF的ALF虚拟边界

1.对于ALF虚拟边界处的需要填充的不可用亮度样点，对于CC-ALF中的滤波，镜像填充可以被用于推导不可用亮度样点和不可用亮度样点的一个或多个对应的亮度样点。即，不可用样点的至少一个对应的亮度样点需要被填充，即使其可用。

a.在一个示例中，被确定为不可用亮度样点的对应的样点的亮度样点可以用镜像填充方法来填充。

b.在一个示例中，亮度样点(在对应的滤波样点集中)是否被确定为不可用样点的对应的样点可以取决于样点相对于代表性亮度样点的距离或/和不可用样点相对于代表性亮度样点的距离。将代表性亮度样点所处的中心行指代为C。假设在CC-ALF中使用K×L滤波器形状，其采用K行的样点和L列的样点。

i.在一个示例中，代表性亮度样点被定义为需要滤波的当前色度样点的共位的亮度样点。

1)在一个示例中，当前色度样点的共位的亮度样点的位置可以取决于颜色格式。

a)在一个示例中，位于(x，y)的色度样点的共位的亮度样点在4：2：0色度格式中被定义为位于(2x，2y)的样点。

b)在一个示例中，位于(x，y)的色度样点的共位的亮度样点在4：2：2色度格式中被定义为位于(2x，y)的样点。

c)在一个示例中，位于(x，y)的色度样点的共位的亮度样点在4：4：4色度格式中被定义为位于(x，y)的样点。

ii.在一个示例中，距离可以指包含有亮度样点的行与包含有代表性亮度样点的行之间的垂直距离。例如，距离可以被计算为亮度样点与代表性亮度样点之间的绝对y坐标差异。

1)如图29所示，将代表性亮度样点所处的中心行、不可用样点的行以及对应的样点的行分别指代为C、M和N，并且M不等于N。将d(x，y)指代为x与y之间的绝对y坐标差异，意味着行x与行y之间的距离。

iii.在一个示例中，镜像填充中需要填充的对应的样点的确定可以取决于多少行的样点将被滤波器形状采用。

iv.在一个示例中，当d(C，M)＝d(N，C)时，如果不可用样点位于行M(例如，M<C<N或M>C>N)，则位于行N的样点被确定为需要填充的对应的样点。

1)在一个示例中，如果值K(例如，K×L CC-ALF滤波器形状)为奇数，则ALF的镜像填充方法(例如，图16)可以被用于CC-ALF，其中中心亮度样点被选择为代表性亮度样点。

a)在一个示例中，假设K＝5并且将yM2＝-2、yM1＝-1、yL＝0、yP1＝1、yP2＝2分别指代为五个样点行的y坐标，如表4-5中示出。ALF虚拟边界等于CtbSizeY–4。

i.在一个示例中，当ALF虚拟边界在代表性亮度样点上方时，不可用样点可以用ALF虚拟边界下方的最接近行填充。与此同时，对应的样点可以用对应的样点所处的行上方的最接近行填充。

1.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–3且行yM2不可用时，行yM2处的样点(x，yM2)可以用行yM1处的样点(x，yM1)填充。与此同时，对应的行yP2处的样点(x，yP2)可以使用行yP1处的样点(x，yP1)填充。

2.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–4且行yM2和yM1不可用时，行yM2和yM1处的样点(x，yM2)和(x，yM1)可以用行yL处的样点(x，yL)填充。与此同时，对应的行yP2和yP1处的样点(x，yP2)和(x，yP1)可以用行yL处的样点(x，yL)填充。

ii.在一个示例中，当ALF虚拟边界在代表性亮度样点下方时，不可用样点可以用ALF虚拟边界上方的最接近行填充。与此同时，对应的样点可以用对应的样点所处的行下方的最接近行填充。

1.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–6且行yP2不可用时，行yP2处的样点(x，yP2)可以使用行yP1处的样点(x，yP1)填充。与此同时，对应的行yM2处的样点(x，yM2)可以用行yM1处的样点(x，yM1)填充。

2.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–5且行yP2和yP1不可用时，行yP2和yP1处的样点(x，yP2)和(x，yP1)可以用行yL处的样点(x，yL)填充。与此同时，对应的行yM2和yM1处的样点(x，yM2)和(x，yM1)可以用行yL处的样点(x，yL)填充。

2)在一个示例中，如果值K(例如，K×L CC-ALF滤波器形状)是偶数，可以采用图30中定义的镜像填充方法。当位于ALF虚拟边界以上(以下)行M(N)的不可用样点并且它们填充自ALF虚拟边界以下(以上)的最接近样点行。提出了，位于ALF虚拟边界以下(以上)行N(M)的对应的样点可以填充自行N(M)以上(以下)的最接近样点行。

a)在一个示例中，假设K＝2且将yL＝0和yP1＝1指代为两个样点行的y坐标，如表4-1中所示。ALF虚拟边界等于CtbSizeY–4。

1.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–4且yL上方的行不可用时，对应的行yP1处的样点(x，yP1)可以用行yL处的样点(x，yL)填充。

1.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–5且行yP1不可用时，行yP1处的样点(x，yP1)可以用行yL处的样点(x，yL)填充。

b)在一个示例中，假设K＝4并且将yM1＝-1、yL＝0、yP1＝1、yP2＝2分别指代为四个样点行的y坐标，如表4-3中示出。ALF虚拟边界等于CtbSizeY–4。

1.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–3且yM1上方的行不可用时，对应的行yP2处的样点(x，yP2)可以使用行yP1处的样点(x，yP1)填充。

2.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–4且yM1上方的行和yM1不可用时，行yM1处的样点(x，yM1)可以用行yL处的样点(x，yL)填充。与此同时，对应的行yP2和yP1处的样点(x，yP2)和(x，yP1)可以用行yL处的样点(x，yL)填充。

1.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–6且行yP2不可用时，行yP2处的样点(x，yP2)可以使用行yP1处的样点(x，yP1)填充。

2.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–5且行yP2和yP1不可用时，行yP2和yP1处的样点(x，yP2)和(x，yP1)可以用行yL处的样点(x，yL)填充。与此同时，对应的行yM1处的样点(x，yM1)可以用行yL处的样点(x，yL)填充。

c)在一个示例中，假设K＝6且将yM2＝-2、yM1＝-1、yL＝0、yP1＝1、yP2＝2、yP3＝3分别指代为六个样点行的y坐标，在表4-6中示出。ALF虚拟边界等于CtbSizeY–4。

1.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–2且yM2上方的行不可用时，对应的行yP3处的样点(x，yP3)可以用行yP2处的样点(x，yP2)填充。

2.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–3且yM2上方的行和yM2不可用时，行yM2处的样点(x，yM2)可以用行yM1处的样点(x，yM1)填充。与此同时，对应的行yP3和yP2处的样点(x，yP3)和(x，yP2)可以使用行yP1处的样点(x，yP1)填充。

3.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–4且yM2上方的行、yM2和yM1不可用时，行yM2和yM1处的样点(x，yM2)和(x，yM1)可以用行yL处的样点(x，yL)填充。与此同时，对应的行yP3、yP2和yP1处的样点(x，yP3)、(x，yP2)和(x，yP1)可以用行yL处的样点(x，yL)填充。

1.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–7且行yP3不可用时，行yP3处的样点(x，yP3)可以用行yP2处的样点(x，yP2)填充。

2.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–6且行yP3和yP2不可用时，行yP3和yP2处的样点(x，yP3)和(x，yP2)可以用行的样点(x，yP1)填充。与此同时，对应的行yM2处的样点(x，yM2)可以用行yM1处的样点(x，yM1)填充。

3.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–5且行yP3、yP2和yP1不可用时，行yP3、yP2和yP1处的样点(x，yP3)、(x，yP2)和(x，yP1)可以用行yL处的样点(x，yL)填充。与此同时，对应的行yM2和yM1处的样点(x，yM2)和(x，yM1)可以用在该行的样点(x，yL)填充。

v.在一个示例中，如果不可用样点位于行M(例如，M<C)，则当d(C，M)＝d(N，C)–offset(其中offset为整数值，例如，等于1)或d(C，M)<d(N，C)时，位于行N的样点被确定为需要填充的对应的样点。

1)在一个示例中，如果不可用样点位于行M(例如，M>C)，则当d(M，C)＝d(C，N)–offset(其中offset为整数值，例如，等于1)或d(C，M)<d(N，C)时，位于行N的样点被视为需要填充的对应的样点。

2)在一个示例中，可以采用图31中所定义的镜像填充方法。当位于ALF虚拟边界以上(以下)行M(N)的不可用样点且它们填充自ALF虚拟边界下方(上方)最接近样点行。提出了，位于ALF虚拟边界以下(以上)行N(M)的对应的样点可以填充自行N(M)以上(以下)的最接近样点行。

a)在一个示例中，假设K＝2且将yL＝0和yP1＝1指代为两个样点行的y坐标，在表4-2中示出。ALF虚拟边界等于CtbSizeY–4。

i.在一个示例中，当ALF虚拟边界在代表性亮度样点下方时，不可用样点可以用ALF虚拟边界上方的最接近行填充。与此同时，对应的样点可以用对应的样点所处的行下方的最接近行填充。

1.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–5且行yP1不可用时，行yP1处的样点(x，yP1)可以用行yL处的样点(x，yL)填充。b)在一个示例中，假设K＝4且将yM1＝-1、yL＝0、yP1＝1、yP2＝2分别指代为四个样点行的y坐标，在表4-4中示出。ALF虚拟边界等于CtbSizeY–4。

1.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–4且yM1上方的行和yM1不可用时，行yM1处的样点(x，yM1)可以用行yL处的样点(x，yL)填充。与此同时，对应的行yP2处的样点(x，yP2)可以使用行yP1处的样点(x，yP1)填充。

c)在一个示例中，假设K＝6且将yM2＝-2、yM1＝-1、yL＝0、yP1＝1、yP2＝2、yP3＝3分别指代为六个样点行的y坐标，在表4-7中示出。ALF虚拟边界等于CtbSizeY–4。

1.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–3且yM2上方的行和yM2不可用时，行yM2处的样点(x，yM2)可以用行yM1处的样点(x，yM1)填充。与此同时，对应的行yP3处的样点(x，yP3)可以用行yP2处的样点(x，yP2)填充。

2.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–4且yM2上方的行、yM2和yM1不可用时，行yM2和yM1处的样点(x，yM2)和(x，yM1)可以用行yL处的样点(x，yL)填充。与此同时，对应的行yP3和yP2处的样点(x，yP3)和(x，yP2)可以使用行yP1处的样点(x，yP1)填充。

1.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–7且行yP3不可用时，行yP3处的样点(x，yP3)可以用行yP2处的样点(x，yP2)填充。与此同时，对应的行yM2处的样点(x，yM2)可以用行yM1处的样点(x，yM1)填充。

2.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–6且行yP3和yP2不可用时，行yP3和yP2处的样点(x，yP3)和(x，yP2)可以使用行yP1处的样点(x，yP1)填充。与此同时，对应的行yM2和yM1处的样点(x，yM2)和(x，yM1)可以用行yL处的样点(x，yL)填充。

3.在一个示例中，当yL等于CtbSizeY–5且行yP3、yP2和yP1不可用时，行yP3、yP2和yP1处的样点(x，yP3)、(x，yP2)和(x，yP1)可以用yL处的样点(x，yL)填充。与此同时，对应的行yM2和yM1处的样点(x，yM2)和(x，yM1)可以用yL处的样点(x，yL)填充。

c.图29示出了当滤波位于(X_c，Y_c)的当前色度样点时不可用样点(在ALF虚拟边界上方，由C0指代)和它的对应的样点(由C7指代)的位置的示例。

d.在一个示例中，在ALF虚拟边界处对于CC-ALF/色度ALF/亮度ALF/其他种类的滤波方法启用还是禁用镜像填充可以被在序列级别/图片级别/条带级别/片组级别信令通知，诸如在序列标头/图片标头/SPS/VPS/DPS/PPS/APS/条带标头/片组标头中。

e.在一个示例中，在ALF虚拟边界处启用还是禁用重复填充和/或镜像填充可以取决于编解码的信息。

i.在一个示例中，编解码的信息可以指块尺寸，诸如CTU/CTB尺寸。

1)在一个示例中，当CTU/CTB尺寸大于或等于T时，诸如T＝32/64/128时，在ALF虚拟边界处可以采用镜像填充。

2)在一个示例中，当CTU/CTB尺寸小于或等于T时，诸如T＝4/8/16时，在ALF虚拟边界处可以采用重复填充。

2.在以上项目符号中，垂直填充可以由水平填充替代。

a.替代地，另外，要使用的填充方向(垂直或水平)可以取决于边界是水平边界还是垂直边界。

b.替代地，另外，垂直距离可以由水平距离替代。

3.在项目符号1中的镜像填充方法可以用于图片/子图片/条带/片边界和/或360度边界。

总体解决方案

4.是否和/或如何应用所公开的以上方法可以被在序列级别/图片级别/条带级别/片组级别信令通知，诸如在序列标头/图片标头/SPS/VPS/DPS/PPS/APS/条带标头/片组标头中。

5.是否和/或如何应用所公开的以上方法可以取决于编解码的信息，诸如颜色格式、单/双树分割、样点的位置(例如，相对于CU/CTU)。

表4-1.根据垂直亮度样点位置yL和applyAlfLineBufBoundary的yP1的规范

条件	yP1
		(yL＝＝CtbSizeY-4)&&(applyAlfLineBufBoundary＝＝1)	0
(yL＝＝CtbSizeY-5)&&(applyAlfLineBufBoundary＝＝1)	0
		否则	1

表4-2.根据垂直亮度样点位置yL和applyAlfLineBufBoundary的yP1的规范

条件	yP1
		(yL＝＝CtbSizeY-4)&&(applyAlfLineBufBoundary＝＝1)	1
(yL＝＝CtbSizeY-5)&&(applyAlfLineBufBoundary＝＝1)	0
		否则	1

表4-3.根据垂直亮度样点位置yL和applyAlfLineBufBoundary的yM1、yP1和yP2的规范

条件	yM1	yP1	yP2
				(yL＝＝CtbSizeY-3)&&(applyAlfLineBufBoundary＝＝1)	-1	1	1
(yL＝＝CtbSizeY-4)&&(applyAlfLineBufBoundary＝＝1)	0	0	0
				(yL＝＝CtbSizeY-5)&&(applyAlfLineBufBoundary＝＝1)	0	0	0
(yL＝＝CtbSizeY-6)&&(applyAlfLineBufBoundary＝＝1)	-1	1	1
				否则	-1	1	2

表4-4.根据垂直亮度样点位置yL和applyAlfLineBufBoundary的yM1、yP1和yP2的规范

条件	yM1	yP1	yP2
				(yL＝＝CtbSizeY-4)&&(applyAlfLineBufBoundary＝＝1)	0	1	1
(yL＝＝CtbSizeY-5)&&(applyAlfLineBufBoundary＝＝1)	0	0	0
				(yL＝＝CtbSizeY-6)&&(applyAlfLineBufBoundary＝＝1)	0	1	1
否则	-1	1	2

表4-5.根据垂直亮度样点位置yL和applyAlfLineBufBoundary的yM2，yM1、yP1和yP2的规范

表4-6.根据垂直亮度样点位置yL和applyAlfLineBufBoundary的yM2、yM1、yP1、yP2和yP3的规范

表4-7.根据垂直亮度样点位置yL和applyAlfLineBufBoundary的yM2、yM1、yP1、yP2和yP3的规范

5.实施例

通过示出删除和添加强调了改变。

5.1.实施例#1

JVET-P0080中指定的工作草案可以改变如下。

x.x.x.x色度样点的块的跨分量滤波过程

该过程的输入为：

–滤波的重建的色度图片样点阵列alfPicture_C，

–色度样点的块的宽度ccAlfWidth

–色度样点的块的高度ccAlfHeight

–跨分量滤波系数CcAlfCoeff[j]，其中j＝0..13

编解码树块亮度位置(xCtb，yCtb)被推导如下：

xCtb＝(((xC*SubWidthC)>>CtbLog2SizeY)<<CtbLog2SizeY (8-1229)

yCtb＝(((yC*SubHeightC)>>CtbLog2SizeY)<<CtbLog2SizeY (8-1229)

对于推导滤波的重建色度样点ccAlfPicture[xC+x][yC+y]，样点alfPicture_C[xC+x][yC+y]的当前色度块之内的每个重建色度样点，其中x＝0..ccAlfWidth-1，y＝0..ccAlfHeight–1，被滤波如下：

–阵列recPicture_L之内的亮度位置(h_xL+i，v_yL+j)，其中i＝-2..2，j＝-2..3，

被推导如下：

h_x+i＝Clip3(0，PpsVirtualBoundariesPosX[n]-1，xL+i) (8-1230)

–否则，以下适用：

h_x+i＝Clip3(0，pic_width_in_luma_samples-1，xL+i) (8-1231)

v_y+j＝Clip3(0，PpsVirtualBoundariesPosY[n]-1，yL+j) (8-1233)

–否则，以下适用：

v_y+j＝Clip3(0，pic_height_in_luma_samples-1，yL+j) (8-1234)

–通过调用条款8.8.5.5中指定的ALF边界位置推导过程来推导变量clipLeftPos、clipRightPos、clipTopPos和clipBottomPos，以(xCtb，yCtb)和(xL–xCtb，yL–yCtb)作为输入。

–垂直样点位置偏移yM2、yM1、yP1、yP2和yP3被在表4-1.中根据垂直亮度样点位置yL和applyAlfLineBufBoundary的yP1的规范指定

–根据垂直亮度样点位置yL、clipLeftPos和clipRightPos。

–水平样点位置偏移xM1、xM2、xP1和xP2被在表y-yyyy中根据水平亮度样点位置xL、clipLeftPos和clipRightPos指定。

–变量curr推导如下：

curr＝alfPicture_C[xC+x，yC+y] (8-1286)

–跨分量滤波系数f[j]的阵列被推导如下，其中j＝0..13：

f[j]＝CcAlfCoeff[j] (8-1287)

–变量sum推导如下：

sum＝curr+(sum+64)>>7) (8-1290)

ccAlfPicture[xC+x][yC+y]＝Clip3(0，(1<<BitDepth_C)-1，sum) (8-1291)

表x-xx–根据垂直亮度样点位置yL、clipTopPos和clipBottomPos的yM1、yM2、yP1、yP2和yP3的规范

删去以下表：

添加以下表替代以上表：

条件	yM2	yM1	yP1	yP2	yP3
						yL＝＝clipTopPos+1	-1	-1	1	2	2
yL＝＝clipTopPos	0	0	1	1	1
						yL＝＝clipBottomPos-1	0	0	0	0	0
yL＝＝clipBottomPos-2	0	0	1	1	1
						yL＝＝clipBottomPos-3	-1	-1	1	2	2
否则	-2	-1	1	2	3

表y-yy–根据水平亮度样点位置xL、clipLeftPos和clipRightPos的xM1、xM2、xP1和xP2的规范

5.2.实施例#2

在JVET-P0080中指定的工作草案可以改变如下。

x.x.x.x色度样点的块的跨分量滤波过程

该过程的输入为：

–滤波的重建的色度图片样点阵列alfPicture_C，

–色度样点的块的宽度ccAlfWidth

–色度样点的块的高度ccAlfHeight

–跨分量滤波系数CcAlfCoeff[j]，其中j＝0..13

编解码树块亮度位置(xCtb，yCtb)被推导如下：

xCtb＝(((xC*SubWidthC)>>CtbLog2SizeY)<<CtbLog2SizeY (8-1229)

yCtb＝(((yC*SubHeightC)>>CtbLog2SizeY)<<CtbLog2SizeY (8-1229)

推导如下：

h_x+i＝Clip3(0，PpsVirtualBoundariesPosX[n]-1，xL+i) (8-1230)

–否则，以下适用：

h_x+i＝Clip3(0，pic_width_in_luma_samples-1，xL+i) (8-1231)

v_y+j＝Clip3(0，PpsVirtualBoundariesPosY[n]-1，yL+j) (8-1233)

–否则，以下适用：

v_y+j＝Clip3(0，pic_height_in_luma_samples-1，yL+j) (8-1234)

–垂直样点位置偏移yM2、yM1、yP1、yP2和yP3被在表4-1.中根据垂直亮度样点位置yL和applyAlfLineBufBoundary的yP1的规范指定。

–根据垂直亮度样点位置yL、clipLeftPos和clipRightPos。

–变量curr推导如下：

curr＝alfPicture_C[xC+x，yC+y] (8-1286)

–跨分量滤波系数f[j]的阵列被推导如下，其中j＝0..13：

f[j]＝CcAlfCoeff[j] (8-1287)

–变量sum推导如下：

sum＝curr+(sum+64)>>7) (8-1290)

ccAlfPicture[xC+x][yC+y]＝Clip3(0，(1<<BitDepth_C)-1，sum) (8-1291)

删去以下表：

添加以下表：

条件	yM2	yM1	yP1	yP2	yP3
						yL＝＝clipTopPos+2	-2	-1	1	2	2
yL＝＝clipTopPos+1	-1	-1	1	1	1
						yL＝＝clipTopPos	0	0	0	0	0
yL＝＝clipBottomPos-1	0	0	0	0	0
						yL＝＝clipBottomPos-2	0	-1	1	1	1
yL＝＝clipBottomPos-3	-2	-1	1	2	2
						否则	-2	-1	1	2	3

5.3.实施例#3

在JVET-P1008中指定的工作草案可以改变如下。

x.x.x.x色度样点的块的跨分量滤波过程

该过程的输入为：

–滤波的重建的色度图片样点阵列alfPicture_C，

–色度样点的块的宽度ccAlfWidth

–色度样点的块的高度ccAlfHeight

–跨分量滤波系数CcAlfCoeff[j]，其中j＝0..7

编解码树块亮度位置(xCtb，yCtb)被推导如下：

xCtb＝(((xCtbC*SubWidthC)>>CtbLog2SizeY)<<CtbLog2SizeY (8-1229)

yCtb＝(((yCtbC*SubHeightC)>>CtbLog2SizeY)<<CtbLog2SizeY (8-1229)

对于推导滤波的重建色度样点ccAlfPicture[xCtbC+x][yCtbC+y]，样点alfPicture_C[xCtbC+x][yCtbC+y]的当前色度块之内的每个重建色度样点，其中x＝0..ccAlfWidth-1，y＝0..ccAlfHeight–1，被滤波如下：

–阵列recPicture_L内的亮度位置(h_xL+i，v_yL+j)，其中i＝-1..1，j＝-1..2，

被推导如下：

h_x+i＝Clip3(0，PpsVirtualBoundariesPosX[n]-1，xL+i) (8-1230)

–否则，以下适用：

h_x+i＝Clip3(0，pic_width_in_luma_samples-1，xL+i) (8-1231)

v_y+j＝Clip3(0，PpsVirtualBoundariesPosY[n]-1，yL+j) (8-1233)

–否则，以下适用：

v_y+j＝Clip3(0，pic_height_in_luma_samples-1，yL+j) (8-1234)

–垂直样点位置偏移yM1、yP1和yP2被在表4-1.中根据垂直亮度样点位置yL和applyAlfLineBufBoundary的yP1的规范指定。

–根据垂直亮度样点位置yL、clipLeftPos和clipRightPos。

–水平样点位置偏移xM1和xP1被在表y-yyyy中根据水平亮度样点位置xL、clipLeftPos和clipRightPos指定。

–变量curr推导如下：

curr＝alfPicture_C[xCtbC+x，yCtbC+y] (8-1286)

–跨分量滤波系数f[j]的阵列被推导如下，其中j＝0..7：

f[j]＝CcAlfCoeff[j] (8-1287)

–变量sum推导如下：

sum＝Clip3(-(1<<(BitDepth_C-1))，(1<<(BitDepth_C-1))-1，sum) (8-1290)

sum＝curr+(sum+64)>>(7+(BitDepth_Y-BitDepth_C)) (8-1290)

–修改的滤波的重建色度图片样点阵列ccAlfPicture[xCtbC+x][yCtbC+y]

推导如下：

ccAlfPicture[xCtbC+x][yCtbC+y]＝Clip3(0，(1<<BitDepth_C)-1，sum) (8-1291)

表x-xx–根据垂直亮度样点位置yL、clipTopPos和clipBottomPos的yM1、yP1和yP2的规范

删去以下表：

条件	yM1	yP1	yP2
				yL＝＝clipTopPos+1	-1	1	1
yL＝＝clipTopPos	0	0	1
				yL＝＝clipBottomPos-1	0	0	1
yL＝＝clipBottomPos-2	-1	1	1
				否则	-1	1	2

添加以下表

条件	yM1	yP1	yP2
				yL＝＝clipTopPos	0	1	1
yL＝＝clipBottomPos-1	0	0	0
				yL＝＝clipBottomPos-2	0	1	1
否则	-1	1	2

表y-yy–根据水平亮度样点位置xL、clipLeftPos和clipRightPos的xM1和xP1的规范

5.4.实施例#4

在JVET-P1008中指定的工作草案可以改变如下。

x.x.x.x色度样点的块的跨分量滤波过程

该过程的输入为：

–滤波的重建的色度图片样点阵列alfPicture_C，

–色度样点的块的宽度ccAlfWidth

–色度样点的块的高度ccAlfHeight

–跨分量滤波系数CcAlfCoeff[j]，其中j＝0..7

编解码树块亮度位置(xCtb，yCtb)被推导如下：

xCtb＝(((xCtbC*SubWidthC)>>CtbLog2SizeY)<<CtbLog2SizeY (8-1229)

yCtb＝(((yCtbC*SubHeightC)>>CtbLog2SizeY)<<CtbLog2SizeY (8-1229)

被推导如下：

h_x+i＝Clip3(0，PpsVirtualBoundariesPosX[n]-1，xL+i) (8-1230)

–否则，以下适用：

h_x+i＝Clip3(0，pic_width_in_luma_samples-1，xL+i) (8-1231)

v_y+j＝Clip3(0，PpsVirtualBoundariesPosY[n]-1，yL+j) (8-1233)

–否则，以下适用：

v_y+j＝Clip3(0，pic_height_in_luma_samples-1，yL+j) (8-1234)

–根据垂直亮度样点位置yL、clipLeftPos和clipRightPos。

–变量curr推导如下：

curr＝alfPicture_C[xCtbC+x，yCtbC+y] (8-1286)

–跨分量滤波系数f[j]的阵列被推导如下，其中j＝0..7：

f[j]＝CcAlfCoeff[j] (8-1287)

–变量sum推导如下：

sum＝Clip3(-(1<<(BitDepth_C-1))，(1<<(BitDepth_C-1))-1，sum) (8-1290)

sum＝curr+(sum+64)>>(7+(BitDepth_Y-BitDepth_C)) (8-1290)

推导如下：

ccAlfPicture[xCtbC+x][yCtbC+y]＝Clip3(0，(1<<BitDepth_C)-1，sum) (8-1291)

删去以下表：

添加以下表：

条件	yM1	yP1	yP2
				yL＝＝clipTopPos+1	-1	1	1
yL＝＝clipTopPos	0	0	0
				yL＝＝clipBottomPos-1	0	0	0
yL＝＝clipBottomPos-2	-1	1	1
				否则	-1	1	2

图32是示出其中可以实现本文中所公开的各种技术的示例视频处理系统1900的框图。各种实现方式可以包含系统1900的组件的一些或全部。系统1900可以包括输入1902以接收视频内容。视频内容可以被以原始或未压缩格式(例如，8或10比特多分量像素值)，或可以以压缩或编码格式接收。输入1902可以表示网络接口、外围总线接口或储存接口。网络接口的示例包括有线接口(诸如以太网、无源光纤网络(PON)等)和无线接口，诸如Wi-Fi或蜂窝接口。

系统1900可以包括编解码组件1904，其可以实现本文档中所描述的各种编解码或编码方法。编解码组件1904可以将视频的平均比特率从输入1902减小到编解码组件1904的输出，以产生视频的编解码表示。编解码技术因此有时被称为视频压缩或视频转码技术。编解码组件1904的输出可以被储存，或经由连接的通信传输，如组件1906所表示。在输入1902处接收的储存或通信的视频的比特流(或编解码的)表示可以被组件1908用于生成像素值或可显示视频，其被发送到显示接口1910。由比特流表示生成用户可观看视频的过程有时被称为视频解压缩。另外，虽然某些视频处理操作被称为“编解码”操作或工具，应理解编解码工具或操作被在编码器处使用，并且逆转编解码的结果的对应的解码工具或操作将由解码器执行。

外围总线接口或显示接口的示例可以包含通用串行总线(USB)或高分辨率多媒体接口(HDMI)或Displayport等等。储存接口的示例包含SATA(串行先进技术附件)、PCI、IDE接口等等。本文档中所描述的技术可以实施在各种电子装置中，诸如移动电话、膝上式计算机、智能电话或能够进行数字数据处理和/或视频显示的其他装置。

图33是视频处理设备3600的框图。设备3600可以用于实现本文中描述的一个或多个方法。设备3600可以实现在智能电话、平板计算机、计算机、物联网(IoT)接收器等等中。设备3600可以包含一个或多个处理器3602，一个或多个存储器3604和视频处理硬件3606。(多个)处理器3602可以被配置为实现本文档中所描述的一个或多个方法。存储器(多个存储器)3604可以被用于储存用于实现本文中描述的方法和技术的数据和代码。视频处理硬件3606可以用于在硬件电路中实现本文档中所描述的一些技术。

图35是示出可以采用本公开的技术的示例视频编解码系统100的框图。

如图35所示，视频编解码系统100可以包含源装置110和目的地装置120。源装置110生成编码视频数据，其可以称为视频编码装置。目的地装置120可以解码由源装置110生成的编码视频数据，其可以称为视频解码装置。

源装置110可以包含视频源112、视频编码器114和输入/输出(I/O)接口116。

视频源112可以包含源诸如视频捕捉装置、从视频内容提供者接收视频数据的接口，和/或用于生成视频数据的计算机图形系统，或这样的源的组合。视频数据可以包括一个或多个图片。视频编码器114将来自视频源112的视频数据编码以生成比特流。比特流可以包含比特的序列，其形成视频数据的编解码表示。比特流可以包含编解码图片和相关联的数据。编解码图片是图片的编解码表示。相关联的数据可以包含序列参数集、图片参数集，以及其他语法结构。I/O接口116可以包含调制器/解调器(调制解调器)和/或发送器。编码视频数据可以经由I/O接口116通过网络130a被直接传输到目的地装置120。编码视频数据还可以储存到储存介质/服务器130b上以由目的地装置120存取。

目的地装置120可以包含I/O接口126、视频解码器124和显示装置122。

I/O接口126可以包含接收器和/或调制解调器。I/O接口126可以从源装置110或储存介质/服务器130b获取编码视频数据。视频解码器124可以对编码视频数据进行解码。显示装置122可以向用户显示解码的视频数据。显示装置122可以与目的地装置120集成，或可以外部于目的地装置120，其配置为与外部显示装置相接。

视频编码器114和视频解码器124可以根据视频压缩标准操作，诸如高效视频编解码(HEVC)标准、多功能视频编解码(VVM)标准和其他当前和/或将来的标准。

图36是示出视频编码器200的示例的框图，其可以是图35中所示的系统100中的视频编码器114。

视频编码器200可以被配置为进行本公开的任意或全部技术。在图36的示例中，视频编码器200包含多个功能组件。本公开中描述的技术可以在视频编码器200的各种组件之间共用。在一些示例中，处理器可以被配置为进行本公开中描述的任意或全部技术。

视频编码器200的功能组件可以包含分割单元201，可以包含模式选择单元203、运动估计单元204、运动补偿单元205和帧内预测单元206的预测单元202，残差生成单元207，变换单元208，量化单元209，逆量化单元210，逆变换单元211，重构单元212，缓冲器213，以及熵编码单元214。

在其他示例中，视频编码器200可以包含更多、更少或不同的功能组件。在示例中，预测单元202可以包含帧内块复制(IBC)单元。IBC单元可以在IBC模式中进行预测，其中至少一个参考图片是当前视频块所处的图片。

另外，一些组件(诸如运动估计单元204和运动补偿单元205)可以高度集成，但出于解释目的在图36的示例中分开地表示。

分割单元201可以将图片分割为一个或多个视频块。视频编码器200和视频解码器300可以支持各种视频块尺寸。

模式选择单元203可以例如基于误差结果而选择编解码模式之一，帧内或帧间，并且将所得帧内或帧间编解码的块提供到残差生成单元207以生成残差块数据并提供到重构单元212以重建编码块来用作参考图片。在一些示例中，模式选择单元203可以选择帧内和帧间预测(CIIP)模式的组合，其中预测是基于帧间预测信号和帧内预测信号。在帧间预测的情况下，模式选择单元203还可以选择块的运动矢量(例如，子像素或整数像素精度)的分辨率。

为了在当前视频块上进行帧间预测，运动估计单元204可以通过将来自缓冲器213的一个或多个参考帧与当前视频块进行比较来生成当前视频块的运动信息。运动补偿单元205可以基于来自缓冲器213的除与当前视频块相关联的图片之外的图片的运动信息和解码的样点而确定当前视频块的预测视频块。

运动估计单元204和运动补偿单元205可以对当前视频块进行不同的操作，例如，取决于当前视频块是否在I条带、P条带或B条带中。

在一些示例中，运动估计单元204可以进行当前视频块的单向预测，并且运动估计单元204可以对于当前视频块的参考视频块搜索列表0或列表1的参考图片。运动估计单元204然后可以生成指示含有参考视频块的列表0或列表1中的参考图片的参考索引和指示当前视频块与参考视频块之间的空域位移的运动矢量。运动估计单元204可以输出参考索引、预测方向指示符和运动矢量作为当前视频块的运动信息。运动补偿单元205可以基于由当前视频块的运动信息指示的参考视频块来生成当前块的预测视频块。

在其他示例中，运动估计单元204可以进行当前视频块的双向预测，运动估计单元204可以对于当前视频块的参考视频块搜索列表0中的参考图片，并且还可以对于当前视频块的另一参考视频块搜索列表1中的参考图片。运动估计单元204然后可以生成指示列表0和列表1中的含有参考视频块的参考图片的参考索引和指示参考视频块与当前视频块之间的空域位移的运动矢量。运动估计单元204可以输出参考索引和当前视频块的运动矢量作为当前视频块的运动信息。运动补偿单元205可以基于由当前视频块的运动信息指示的参考视频块来生成当前视频块的预测视频块。

在一些示例中，运动估计单元204可以输出解码器的解码过程的全组的运动信息。

在一些示例中，运动估计单元204可以不输出当前视频的全组的运动信息。反之，运动估计单元204可以参考另一视频块的运动信息信令通知当前视频块的运动信息。例如，运动估计单元204可以确定当前视频块的运动信息充分类似于相邻视频块的运动信息。

在一个示例中，运动估计单元204可以在与当前视频块相关联的语法结构中指示值，该值向视频解码器300指示当前视频块具有与另一视频块相同的运动信息。

在另一示例中，运动估计单元204可以在与当前视频块相关联的语法结构中标识另一视频块和运动矢量差异(MVD)。运动矢量差异指示当前视频块的运动矢量与所指示的视频块的运动矢量之间的差异。视频解码器300可以使用所指示的视频块的运动矢量和运动矢量差异来确定当前视频块的运动矢量。

如以上所讨论，视频编码器200可以预测性地信令通知运动矢量。可以由视频编码器200实现的预测性信令通知技术的两个示例包括先进运动矢量预测(AMVP)和合并模式信令通知。

帧内预测单元206可以在当前视频块上进行帧内预测。当帧内预测单元206在当前视频块上进行帧内预测时，帧内预测单元206可以基于相同图片中的其他视频块的解码的样点生成当前视频块的预测数据。当前视频块的预测数据可以包含预测视频块和各种语法元素。

残差生成单元207可以通过从当前视频块减去(例如，由减号指示)当前视频块的(多个)预测视频块来生成当前视频块的残差数据。当前视频块的残差数据可以包含对应于当前视频块中的样点的不同的样点分量的残差视频块。

在其他示例中，(例如在跳过模式中)可以不存在当前视频块的残差数据，并且残差生成单元207可以不进行减法操作。

变换处理单元208可以通过将一个或多个变换应用于与当前视频块相关联的残差视频块而生成当前视频块的一个或多个变换系数视频块。

在变换处理单元208生成与当前视频块相关联的变换系数视频块之后，量化单元209可以基于与当前视频块相关联的一个或多个量化参数(QP)值而量化与当前视频块相关联的变换系数视频块。

逆量化单元210和逆变换单元211可以对变换系数视频块分别应用逆量化和逆变换，以从变换系数视频块重建残差视频块。重构单元212可以将重建残差视频块添加到来自由预测单元202生成的一个或多个预测视频块的对应的样点，以产生与当前块相关联的重建视频块以储存在缓冲器213中。

在重构单元212重建视频块之后，可以执行回路滤波操作以减少视频块中的视频块伪影。

熵编码单元214可以从视频编码器200的其他功能组件接收数据。当熵编码单元214接收数据时，熵编码单元214可以进行一个或多个熵编码操作以生成熵编码的数据并输出包含熵编码的数据的比特流。

图37是示出视频解码器300的示例的框图，其可以是图35中所示的系统100中的视频解码器114。

视频解码器300可以被配置为进行本公开的任意或全部技术。在图37的示例中，视频解码器300包含多个功能组件。本公开中描述的技术可以在视频解码器300的各种组件之间共享。在一些示例中，处理器可以被配置为进行本公开中描述的任意或全部技术。

在图37的示例中，视频解码器300包括熵解码单元301、运动补偿单元302、帧内预测单元303、逆量化单元304、逆变换单元305，以及重构单元306和缓冲器307。在一些示例中，视频解码器300可以执行解码通过，解码通过总体上相反于关于视频编码器200(图36)描述的编码通过。

熵解码单元301可以取回编码的比特流。编码的比特流可以包含熵编解码的视频数据(例如，视频数据的编码块)。熵解码单元301可以解码熵编解码的视频数据，并且从熵解码的视频数据，运动补偿单元302可以确定运动信息，其包含运动矢量、运动矢量精度、参考图片列表索引和其他运动信息。运动补偿单元302可以例如通过执行AMVP和合并模式来确定这样的信息。

运动补偿单元302可以产生运动补偿的块，基于插值滤波器可能地执行插值。需要与子像素精度一起使用的插值滤波器的标识符可以被包含在语法元素中。

运动补偿单元302可以使用如由视频编码器20在视频块的编码期间所使用的插值滤波器，以计算参考块的子整数像素的插值的值。运动补偿单元302可以根据接收的语法信息确定由视频编码器200使用的插值滤波器，并且使用插值滤波器来产生预测性块。

运动补偿单元302可以使用语法信息中的一些以确定用于对编码视频序列的(多个)帧和/或(多个)条带进行编码的块的尺寸、描述如何分割编码视频序列的图片的每个宏块的分割信息、指示如何编码每个分割的模式、每个帧间编码块的一个或多个参考帧(和参考帧列表)，以及解码该编码视频序列的其他信息。

帧内预测单元303可以使用例如在比特流中接收的帧内预测模式来从空域相邻块形成预测块。逆量化单元303对在比特流中提供并由熵解码单元301解码的量化的视频块系数进行逆量化(即，去量化)。逆变换单元303应用逆变换。

重构单元306可以将残差块与由运动补偿单元202或帧内预测单元303生成的对应的预测块加和以形成解码的块。如果期望，还可以应用去方块滤波器以滤波解码的块，以便去除块状伪影。然后解码的视频块被储存在缓冲器307中，其提供参考块以进行后续运动补偿/帧内预测，并且产生解码的视频以呈现在显示装置上。

一些实施例可以使用以下基于条款的格式进行描述。第一组条款示出了在之前章节中讨论的技术的示例实施例(例如，实施例的示例的项目1)。

1.一种视频处理的方法(例如，图34的方法3400)，包括：对于视频的视频单元与视频的编解码表示之间的转换，基于准则，确定(3402)使用跨分量适应性回路滤波操作，其中跨分量适应性回路滤波对于不可用亮度样点使用镜像填充技术；以及基于所述确定执行(3404)转换。本文档公开跨分量适应性回路滤波和它的操作以及镜像填充技术的各种实施例，以及它们与虚拟缓冲器边界的关系。

2.根据条款1所述的方法，其中镜像填充技术还被用于推导不可用亮度样点的一个或多个对应的亮度样点。

3.根据条款2所述的方法，其中基于一个或多个对应的亮度样点距代表性亮度样点的距离或不可用样点距代表性亮度样点的距离来确定一个或多个对应的亮度样点。

4.根据条款3所述的方法，其中代表性亮度样点对应于使用跨分量适应性回路滤波技术的色度样点的位置。

5.根据条款3所述的方法，其中代表性亮度样点的位置取决于视频的颜色格式。

6.根据条款3-4中任一项所述的方法，其中所述距离对应于在第一方向上在沿着第二方向包含有一个或多个亮度样点的像素线与包含有代表性样点的行之间的距离。

7.根据条款6所述的方法，其中C表示沿着第二方向的代表性亮度样点所处的中心线，M表示沿着第二方向的不可用样点所处的线，并且N表示沿着第二方向的一个或多个亮度样点所处的线，其中C、M和N为正整数且M不等于N，则基于跨分量适应性回路滤波的尺寸和形状应用镜像填充技术。

8.根据条款1所述的方法，其中跨分量适应性回路滤波具有K×L滤波器形状，其中K是偶数且L是正整数，并且其中镜像填充技术包括填充位于沿着第二方向距跨分量适应性回路滤波的虚拟边界M或N的线的不可用样点是从接近虚拟边界的最接近样点线填充的。

9.根据条款3所述的方法，其中，在跨分量适应性回路滤波的虚拟边界在第二方向上在代表性亮度样点下方的情况下，则使用在第二方向上在虚拟边界上方的最接近线来填充不可用样点。

10.根据条款3的所述的方法，其中，在不可用样点位于行M中的情况下，其中M为小于C的整数，其中C为指示沿着第二方向的代表性亮度样点的中心线的整数，则当d(C，M)＝d(N，C)–offset时，在第二方向上位于线N中的样点被确定为对应的样点，其中offset为整数值，或d(C，M)<d(N，C)，其中d()是距离函数。

以下条款示出在之前章节中讨论的技术的示例实施例(例如，项目2)。

11.根据条款1-10中任一项所述的方法，其中第一方向是垂直方向且第二方向是水平方向。

12.根据条款1-10中任一项所述的方法，其中第一方向是水平方向且第二方向是垂直方向。

13.根据条款11-12中任一项所述的方法，其中第一方向和第二方向的取向取决于虚拟缓冲器的边界的取向。

以下条款示出之前章节中所讨论的技术的示例实施例(例如，项目3)。

14.根据条款1-13中任一项所述的方法，其中视频单元包括视频的视频图片、视频子图片、视频条带、视频片或360度边界。

15.根据条款1-14中任一项所述的方法，其中执行转换包括编码视频以生成编解码表示。

16.根据条款1-14中任一项所述的方法，其中执行转换包括解析并解码编解码表示以生成视频。

在以上公开的条款中，取向可以是水平或垂直，并且相应地第一方向和第二方向可以是称为像素列和像素行的垂直或水平方向。

17.一种包括处理器的视频解码设备，处理器配置为实现条款1至16的一项或多项中所述的方法。

18.一种包括处理器的视频编码设备，处理器配置为实现条款1至16的一项或多项中所述的方法。

19.一种其上储存有计算机代码的计算机程序产品，当由处理器执行所述代码时，使处理器实现条款1至16中任一项所述的方法。

20.本文档中所描述的方法、设备或系统。

第二组条款示出之前章节所讨论的技术的示例实施例(例如，实施例的示例的项目1-3)。

1.一种视频处理的方法(例如，图38A的方法3810)，包括：对于视频的视频单元与视频的比特流表示之间的转换，确定3812在应用回路滤波工具期间是否对视频单元启用用于填充不可用亮度样点的镜像填充过程；以及基于所述确定执行3814转换。

2.根据条款1所述的方法，其中回路滤波工具包括跨分量适应性回路滤波(CC-ALF)工具。

3.根据条款1所述的方法，其中回路滤波工具包括适应性回路滤波(ALF)工具。

4.根据条款1所述的方法，其中镜像填充过程包括，即使当第二样点可用时，填充第二样点，第二样点是第一样点在回路滤波工具中的滤波支持区域中的对应的样点，并且其中第一样点不可用且需要被填充。

5.根据条款1所述的方法，其中镜像填充过程还被用于推导不可用亮度样点和不可用亮度样点的一个或多个对应的亮度样点。

6.根据条款5所述的方法，其中基于对应的亮度样点距代表性亮度样点的距离和/或不可用样点距代表性亮度样点的距离来确定对应的亮度样点。

7.根据条款6所述的方法，其中代表性亮度样点被定义为需要滤波的色度样点的共位的亮度样点。

8.根据条款7所述的方法，其中色度样点的共位的亮度样点的位置取决于视频的颜色格式。

9.根据条款8所述的方法，其中位于(x，y)的色度样点的共位的亮度样点在颜色格式4：2：0中被定义为位于(2x，2y)的样点。

10.根据条款8所述的方法，其中位于(x，y)的色度样点的共位的亮度样点在颜色格式4：2：2中被定义为位于(2x，y)的样点。

11.根据条款8所述的方法，其中位于(x，y)的色度样点的共位的亮度样点在颜色格式4：4：4中被定义为位于(x，y)的样点。

12.根据条款6所述的方法，其中距离是指沿着第一方向在包含有对应的亮度样点的第一行与包含有代表性亮度样点的第二行之间的距离。

13.根据条款6所述的方法，其中距离被计算为沿着第一方向在沿着第二方向包含有对应的亮度样点的像素线与包含有代表性亮度样点的行之间的差异。

14.根据条款13所述的方法，其中C表示沿着第二方向的代表性亮度样点所处的中心线，M表示沿着第二方向不可用样点所处的线，并且N表示沿着第二方向对应的亮度样点所处的线，其中C、M和N为正整数且M不等于N。

15.根据条款5所述的方法，其中需要在镜像填充过程中填充的一个或多个对应的亮度样点是基于由CC-ALF工具所使用的滤波器的形状所采用的样点的行的数量。

16.根据条款5所述的方法，其中不可用亮度样点位于行M，并且位于行N的样点被确定为需要填充的一个或多个对应的亮度样点，并且其中d(C，M)＝d(N，C)，其中d(x，y)指代行x与行y之间的距离，并且M、C、N为正整数。

17.根据条款6所述的方法，其中在1)中心亮度样点被选择为代表性亮度样点和2)CC-ALF工具具有K×L滤波器形状的情况下，镜像填充过程对应于在应用适应性回路滤波(ALF)工具期间使用的镜像填充过程，其中K为奇数且L为正整数。

18.根据条款6所述的方法，其中，在CC-ALF工具具有K×L滤波器形状且不可用亮度样点位于距虚拟边界行M上方或行N下方的情况下，镜像填充过程包含填充从行N上方或行M下方最接近样点行位于距虚拟边界行N或M的一个或多个对应的亮度样点，其中K为奇数，并且L、M、N为正整数。

19.根据条款18所述的方法，其中在虚拟边界在代表性亮度样点上方的情况下，不可用亮度样点被用虚拟边界下方的最接近行填充，并且其中在虚拟边界在代表性亮度样点上方的情况下，一个或多个对应的亮度样点被用在包含有一个或多个对应的亮度样点的行上方的最接近行填充。

20.根据条款18所述的方法，其中在虚拟边界在代表性亮度样点下方的情况下，不可用亮度样点被用虚拟边界上方的最接近行填充，并且其中在虚拟边界在代表性亮度样点下方的情况下，一个或多个对应的亮度样点被用包含有一个或多个对应的亮度样点的行下方的最接近行填充。

21.根据条款19或20所述的方法，其中K＝2，yL＝0，yP1＝1，并且虚拟边界等于CtbSizeY-4，其中yL和yP1是两个样点行的y坐标，并且CtbSizeY表示编解码树单元(CTU)的尺寸。

22.根据条款21所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–4且yL上方的行不可用的情况下，yP1处的行中的样点(x，yP1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充。

23.根据条款19或20所述的方法，其中K＝4，yM1＝-1，yL＝0，yP1＝1，yP2＝2，并且虚拟边界等于CtbSizeY-4，其中yM1、yL、yP1、yP2是四个样点行的y坐标，并且CtbSizeY表示编解码树单元(CTU)的尺寸。

24.根据条款23所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–3且yM1上方的行不可用的情况下，yP2处的行中的样点(x，yP2)被用yP1处的行中的样点(x，yP1)填充。

25.根据条款23所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–4且yM1上方的行不可用的情况下，yM1处的行中的样点(x，yM1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充，并且yP2和yP1处的行中的样点(x，yP2)和(x，yP1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充。

26.根据条款19或20所述的方法，其中K＝6，yM2＝-2，yM1＝-1，yL＝0，yP1＝1，yP2＝2，yP3＝3，并且虚拟边界等于CtbSizeY-4，其中yM2、yM1、yL、yP1、yP2、yP3是六个样点行的y坐标，并且CtbSizeY表示编解码树单元(CTU)的尺寸。

27.根据条款26所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–2且yM2上方的行不可用的情况下，yP3处的行中的样点(x，yP3)被用yP2处的行中的样点(x，yP2)填充。

28.根据条款26所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–3且yM2上方的行和yM2处的行不可用的情况下，yM2处的行中的样点(x，yM2)被用yM1处的行中的样点(x，yM1)填充，并且yP3和yP2处的行中的样点(x，yP3)和(x，yP2)被用yP1处的行中的样点(x，yP1)填充。

29.根据条款26所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–4且yM2上方的行、yM2处的行和yM1处的行不可用的情况下，yM2和yM1处的行中的样点(x，yM2)和(x，yM1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充，并且行yP3、yP2和yP1中的样点(x，yP3)、(x，yP2)和(x，yP1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充。

30.根据条款21所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–5且yP1处的行不可用的情况下，yP1处的行中的样点(x，yP1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充。

31.根据条款23所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–6且yP2处的行不可用的情况下，yP2处的行中的样点(x，yP2)被用yP1处的行中的样点(x，yP1)填充。

32.根据条款23所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–5且yP2和yP1处的行不可用的情况下，yP1处的行中的样点(x，yP1)和yP2处的行中的样点(x，yP2)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充，并且yM1处的行中的样点(x，yM1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充。

33.根据条款26所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–7且yP3处的行不可用的情况下，yP3处的行中的样点(x，yP3)被用yP2处的行中的样点(x，yP2)填充。

34.根据条款26所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–6且yP3处的行和yP2处的行不可用的情况下，yP3处的行中的样点(x，yP3)和yP2处的行中的样点(x，yP2)被用yP1处的行中的样点(x，yP1)填充，并且样点(x，yM2)被用yM1处的行中的样点(x，yM1)填充。

35.根据条款26所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–5且yP3、yP2和yP1处的行不可用的情况下，yP3处的行中的样点(x，yP3)、yP2处的行中的样点(x，yP2)和yP1处的行中的样点(x，yP1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充，并且yM2处的行中的样点(x，yM2)和yM1处的行中的样点(x，yM1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充。

36.根据条款5所述的方法，其中，不可用亮度样点位于行M，并且位于行N的样点被确定为需要填充的一个或多个对应的亮度样点，并且其中d(C，M)＝d(N，C)-offset或d(C，M)<d(N，C)，其中d(x，y)指代行x与行y之间的距离，offset为整数，并且M、C、N为正整数。

37.根据条款5所述的方法，其中，不可用亮度样点位于行M，并且位于行N的样点被确定为需要填充的一个或多个对应的亮度样点，并且其中d(M，C)＝d(C，N)–offset或d(C，M)<d(N，C)，其中d(x，y)指代行x与行y之间的距离，offset为整数，并且M、C、N为正整数。

38.根据条款36或37所述的方法，其中，offset等于1。

39.根据条款36所述的方法，其中，在不可用亮度样点位于距虚拟边界上方行M或下方行N的情况下，镜像填充过程包含填充从行N上方或行M下方的最接近样点行距虚拟边界下方行N或虚拟边界上方行M的一个或多个对应的亮度样点，其中M和N为正整数。

40.根据条款39所述的方法，其中，在虚拟边界在代表性亮度样点下方的情况下，不可用亮度样点被用虚拟边界上方的最接近行填充，并且其中一个或多个对应的亮度样点被用包含有一个或多个对应的亮度样点的行下方的最接近行填充。

41.根据条款39所述的方法，其中，在虚拟边界在代表性亮度样点上方的情况下，不可用亮度样点被用虚拟边界下方的最接近行填充，并且其中一个或多个对应的样点被用在包含有一个或多个对应的亮度样点的行上方的最接近行填充。

42.根据条款40或41所述的方法，其中，K＝2，yL＝0，yP1＝1，并且虚拟边界等于CtbSizeY-4，其中yL和yP1是两个样点行的y坐标，并且CtbSizeY表示编解码树单元(CTU)的尺寸。

43.根据条款42所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–5且yP1处的行不可用的情况下，yP1处的行中的样点(x，yP1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充。

44.根据条款40或41所述的方法，其中，K＝4，yM1＝-1，yL＝0，yP1＝1，yP2＝2，并且虚拟边界等于CtbSizeY-4，其中yM1、yL、yP1、yP2是四个样点行的y坐标，并且CtbSizeY表示编解码树单元(CTU)的尺寸。

45.根据条款44所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–4且yM1上方的行和yM1处的行不可用的情况下，yM1处的行中的样点(x，yM1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充，并且yP2处的行中的样点(x，yP2)被用yP1处的行中的样点(x，yP1)填充。

46.根据条款44所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–6且yP2处的行不可用的情况下，yP2处的行中的样点(x，yP2)被用yP1处的行中的样点(x，yP1)填充。

47.根据条款44所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–5且yP2和yP1处的行不可用的情况下，行yP2处的样点(x，yP2)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充，并且yM1处的行中的样点(x，yM1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充。

48.根据条款40或41所述的方法，其中，K＝6，yM2＝-2，yM1＝-1，yL＝0，yP1＝1，yP2＝2，yP3＝3，并且虚拟边界等于CtbSizeY-4，其中yM2、yM1、yL、yP1、yP2、yP3是六个样点行的y坐标，并且CtbSizeY表示编解码树单元(CTU)的尺寸。

49.根据条款48所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–3且yM2上方的行和yM2处的行不可用的情况下，yM2处的行中的样点(x，yM2)被用yM1处的行中的样点(x，yM1)填充，并且yP3处的行中的样点(x，yP3)被用yP2处的行中的样点(x，yP2)填充。

50.根据条款48所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–4且yM2上方的行、yM2处的行和yM1处的行不可用的情况下，yM2和yM1处的行中的样点(x，yM2)和(x，yM1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充，并且行yP3和yP2中的样点(x，yP3)和(x，yP2)被用yP1处的行中的样点(x，yP1)填充。

51.根据条款48所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–7且yP3处的行不可用的情况下，yP3处的行中的样点(x，yP3)被用yP2处的行中的样点(x，yP2)填充，并且yM2处的行中的样点(x，yM2)被用yM1处的行中的样点(x，yM1)填充。

52.根据条款48所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–6且yP3处的行和yP2处的行不可用的情况下，yP3处的行中的样点(x，yP3)和yP2处的行中的样点(x，yP2)被用yP1处的行中的样点(x，yP1)填充，并且yM2处的行中的样点(x，yM2)和yM1处的行中的样点(x，yM1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充。

53.根据条款48所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–5且yP3、yP2和yP1处的行不可用的情况下，yP3处的行中的样点(x，yP3)、yP2处的行中的样点(x，yP2)和yP1处的行中的样点(x，yP1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充，并且yM2处的行中的样点(x，yM2)和yM1处的行中的样点(x，yM1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充。

54.根据条款1所述的方法，其中，所述确定的结果在序列级别、图片级别、条带级别或片组级别被包含在比特流表示中。

55.根据前述条款中任一项所述的方法，其中，第一方向是垂直方向且第二方向是水平方向。

56.根据前述条款中任一项所述的方法，其中，第一方向是水平方向且第二方向是垂直方向。

57.根据条款55或56所述的方法，其中，第一方向和第二方向的取向取决于虚拟缓冲的边界的取向。

58.一种视频处理的方法(例如，图38B的方法3820)，包括：对于视频的视频单元与视频的比特流表示之间的转换，基于视频单元的编解码的信息，确定3822是否应用重复填充过程和/或镜像填充过程以填充位于虚拟边界的样点；以及基于所述确定执行3824转换。

59.根据条款58所述的方法，其中，编解码的信息包含作为编解码树单元(CTU)或编解码树块(CTB)的视频单元的尺寸。

60.根据条款59所述的方法，其中，在CTU或CTB尺寸大于或等于T的情况下应用镜像填充过程，其中T为正整数。

61.根据条款59所述的方法，其中，在CTU或CTB尺寸小于或等于T的情况下应用重复填充过程，其中T为正整数。

62.根据前述条款中任一项所述的方法，其中，视频单元包括视频的图片、子图片、条带、片或360度边界。

63.根据前述条款中任一项所述的方法，其中，在CC-ALF工具中，视频分量的视频单元的样点值被预测自另一视频分量的视频单元的样点值。

64.根据条款1至63中任一项所述的方法，其中，转换包含将视频编码为比特流表示。

65.根据条款1至63中任一项所述的方法，其中，转换包含从比特流表示解码视频。

66.一种包括处理器的视频处理设备，处理器配置为实现根据条款1至65中的任意一项或多项所述的方法。

67.一种储存有程序代码的计算机可读介质，当执行所述程序代码时，使处理器实现根据条款1至65中的任意一项或多项所述的方法。

68.一种计算机可读介质，储存有根据任意上述方法生成的编解码表示或比特流表示。

在本文档中，术语“视频处理”可以指视频编码、视频解码、视频压缩或视频解压缩。例如，在从视频的像素表示转换为对应的比特流表示期间可以应用视频压缩算法，反之亦然。当前视频块的比特流表示可以例如对应于比特流内的共位的或分布在不同位置的比特，如语法所定义。例如，宏块可以就变换并编码的错误残差值而被编码，并且也使用比特流中的标头和其他字段中的比特。

本文档中描述的公开的和其他解决方案、示例、实施例、模块和功能操作可以在数字电子电路或计算机软件、固件或硬件中实现，包括本文档中公开的结构及其结构等价物，或其中一种或多种的组合。所公开的和其他实施例可以实现为一个或多个计算机程序产品，即，一个或多个计算机程序指令模块，编码在计算机可读介质上，用于由数据处理设备执行或控制数据处理设备的操作。计算机可读介质可以是机器可读存储设备、机器可读存储基板、存储器设备、影响机器可读传播信号的物质组合物，或它们中的一种或多种的组合。术语“数据处理装置”涵盖用于处理数据的所有装置、设备和机器，包括例如可编程处理器、计算机或多个处理器或计算机。除了硬件之外，该装置还可以包括为所讨论的计算机程序创建执行环境的代码，例如，构成处理器固件、协议栈、数据库管理系统、操作系统或一种或多种的组合的代码。传播信号是人工生成的信号，例如机器生成的电、光或电磁信号，生成该信号以对信息进行编码以传输到合适的接收器装置。

计算机程序(也称为程序、软件、软件应用、脚本或代码)可以以任何形式的编程语言编写，包括编译或解释语言，并且它可以以任何形式部署，包括作为一个独立的程序或作为一个模块、组件、子程序或其他适合在计算环境中使用的单元。计算机程序不一定对应于文件系统中的文件。程序可以存储在包含其他程序或数据的文件的一部分中(例如，存储在标记语言文档中的一个或多个脚本)、专用于所讨论程序的单个文件或多个协调文件(例如，存储一个或多个模块、子程序或部分代码的文件)。可以部署计算机程序以在一台计算机或位于一个站点或分布在多个站点并通过通信网络互连的多台计算机上执行。

本文中描述的过程和逻辑流程可以由一个或多个可编程处理器执行，该处理器执行一个或多个计算机程序以通过对输入数据进行操作并生成输出来执行功能。过程和逻辑流程也可以由专用逻辑电路执行，并且设备也可以实现为专用逻辑电路，例如FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)。

适合于执行计算机程序的处理器包括例如通用和专用微处理器，以及任何类型的数字计算机的任何一个或多个处理器。通常，处理器将从只读存储器或随机存取存储器或两者接收指令和数据。计算机的基本元件是用于执行指令的处理器和一个或多个用于存储指令和数据的存储设备。通常，计算机还将包括或可操作地耦合以从一个或多个用于存储数据的大容量存储设备(例如，磁、磁光盘或光盘)接收数据或向其传输数据或两者。然而，计算机不需要有这样的设备。适用于存储计算机程序指令和数据的计算机可读介质包括所有形式的非易失性存储器、介质和存储器设备，例如包括半导体存储器设备，例如EPROM、EEPROM和闪存设备；磁盘，例如内部硬盘或可移动磁盘；磁光盘；以及CD ROM和DVD-ROM磁盘。处理器和存储器可以由专用逻辑电路补充或结合在专用逻辑电路中。

虽然本专利文件包含许多细节，但这些不应被解释为对任何主题或可能要求保护的内容的范围的限制，而是对可能特定于特定技术的特定实施例的特征的描述。本专利文件中在单独实施例的上下文中描述的某些特征也可以在单个实施例中组合实施。相反，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以在多个实施例中单独或以任何合适的子组合来实施。此外，尽管特征可能在某些组合中被描述为在某些组合中起作用，并且甚至最初如此要求保护，但在某些情况下，来自要求保护的组合的一个或多个特征可以从组合中删除，并且要求保护的组合可以针对子组合或变体的一个子组合。

类似地，虽然在附图中以特定顺序描述了操作，但这不应被理解为要求以所示特定顺序或按顺序执行此类操作，或者执行所有所示操作以实现期望结果。此外，本专利文档中描述的实施例中各种系统组件的分离不应理解为在所有实施例中都需要这种分离。

仅描述了一些实施方式和示例，并且可以基于本专利文档中描述和说明的内容进行其他实施方式、改进和变化。

Claims

1.一种处理视频数据的方法，包括：

对于视频的视频单元与所述视频的比特流之间的转换，在对所述视频单元应用跨分量适应性回路滤波CC-ALF工具的期间，确定在将虚拟边界应用于所述视频单元时使用镜像填充过程以填充由于所述虚拟边界而不可用的不可用亮度样点；以及

基于所述确定执行所述转换，

其中，所述镜像填充过程包括填充所述不可用亮度样点的对应的样点以及即使当所述对应的样点对于所述虚拟边界是可用的也将所述对应的样点视为不可用，从而所述对应的样点位于所述CC-ALF工具中的滤波支持区域中，以及

其中，所述不可用亮度样点被表示为位于所述视频单元中的行M，并且需要填充的所述对应的样点被表示为位于所述视频单元中的行N，并且其中d(C,M)＝d(N,C)，其中d(x,y)表示行x与行y之间的距离，其中C表示代表性亮度样点在所述视频单元中所在的行，其中C、M和N为整数，M不等于N，并且其中所述代表性亮度样点是需要在所述视频单元中滤波的色度样点的共位的亮度样点。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述色度样点的共位的亮度样点的位置取决于所述视频的颜色格式。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，位于(x，y)处的色度样点的共位的亮度样点在所述颜色格式是4:2:0时被定义为位于(2x，2y)处的样点，或者在所述颜色格式是4:2:2时被定义为位于(2x,y)处的样点，或者在所述颜色格式是4:4:4时被定义为位于(x,y)处的样点。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述CC-ALF工具具有K×L滤波器形状，其中K＝4且L＝3；yM1、yL、yP1、yP2是K×L滤波器形状中的四个样点行的y坐标，其中yM1＝-1,yL＝0,yP1＝1,yP2＝2，所述代表性亮度样点位于行yL＝0；并且所述虚拟边界位于所述视频单元中的行CtbSizeY-4，其中CtbSizeY表示作为编解码树单元CTU的所述视频单元的尺寸。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，在所述虚拟边界在所述代表性亮度样点以上的情况下，使用所述虚拟边界以下的最接近可用行填充所述不可用亮度样点，并且其中使用包含有所述对应的样点的行以上的最接近可用行填充所述对应的样点。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–3且yM1上方的行不可用的情况下，yP2处的行中的对应的样点(x，yP2)被用yP1处的行中的样点(x，yP1)填充。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–4且yM1上方的行和yM1处的行不可用的情况下，yM1处的行中的不可用亮度样点(x，yM1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充，yP1处的行中的对应的样点(x，yP1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充，并且yP2处的行中的对应的样点(x，yP2)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充。

8.根据权利要求4所述的方法，其中，在所述虚拟边界在所述代表性亮度样点以下的情况下，使用所述虚拟边界以上的最接近可用行填充所述不可用亮度样点，并且其中使用包含有所述对应的样点的行以下的最接近可用行填充所述对应的样点。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–6且yP2处的行不可用的情况下，yP2处的行中的不可用亮度样点(x，yP2)被用yP1处的行中的样点(x，yP1)填充。

10.根据权利要求8所述的方法，其中，在yL等于CtbSizeY–5且yP2和yP1处的行不可用的情况下，yP2处的行中的不可用亮度样点(x，yP2)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充，yP1处的行中的不可用亮度样点(x，yP1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充，并且yM1处的行中的对应的样点(x，yM1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充。

11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述转换包括将所述视频编码到所述比特流。

12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述转换包括将所述视频从所述比特流解码。

13.一种用于处理视频数据的装置，包括处理器和其上具有指令的非暂时性存储器，其中，所述指令在被所述处理器执行时使所述处理器：

基于所述确定执行所述转换，

14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述色度样点的共位的亮度样点的位置取决于所述视频的颜色格式；

其中，位于(x，y)处的色度样点的共位的亮度样点在所述颜色格式是4:2:0时被定义为位于(2x，2y)处的样点，或者在所述颜色格式是4:2:2时被定义为位于(2x,y)处的样点，或者在所述颜色格式是4:4:4时被定义为位于(x,y)处的样点。

15.根据权利要求13所述的装置，其中，所述CC-ALF工具具有K×L滤波器形状，其中K＝4且L＝3；yM1、yL、yP1、yP2是K×L滤波器形状中的四个样点行的y坐标，其中yM1＝-1,yL＝0,yP1＝1,yP2＝2，所述代表性亮度样点位于行yL＝0；并且所述虚拟边界位于所述视频单元中的行CtbSizeY-4，其中CtbSizeY表示作为编解码树单元CTU的所述视频单元的尺寸；

其中，在所述虚拟边界在所述代表性亮度样点以上的情况下，使用所述虚拟边界以下的最接近可用行填充所述不可用亮度样点，并且其中使用包含有所述对应的样点的行以上的最接近可用行填充所述对应的样点，其中，在yL等于CtbSizeY–3且yM1上方的行不可用的情况下，yP2处的行中的对应的样点(x，yP2)被用yP1处的行中的样点(x，yP1)填充；或者其中，在yL等于CtbSizeY–4且yM1上方的行和yM1处的行不可用的情况下，yM1处的行中的不可用亮度样点(x，yM1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充，yP1处的行中的对应的样点(x，yP1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充，并且yP2处的行中的对应的样点(x，yP2)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充；或者

其中，在所述虚拟边界在所述代表性亮度样点以下的情况下，使用所述虚拟边界以上的最接近可用行填充所述不可用亮度样点，并且其中使用包含有所述对应的样点的行以下的最接近可用行填充所述对应的样点，其中，在yL等于CtbSizeY–6且yP2处的行不可用的情况下，yP2处的行中的不可用亮度样点(x，yP2)被用yP1处的行中的样点(x，yP1)填充；或者其中，在yL等于CtbSizeY–5且yP2和yP1处的行不可用的情况下，yP2处的行中的不可用亮度样点(x，yP2)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充，yP1处的行中的不可用亮度样点(x，yP1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充，并且yM1处的行中的对应的样点(x，yM1)被用yL处的行中的样点(x，yL)填充。

16.一种存储指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述指令使处理器：

基于所述确定执行所述转换，

17.根据权利要求16所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，所述色度样点的共位的亮度样点的位置取决于所述视频的颜色格式；

18.根据权利要求16所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，所述CC-ALF工具具有K×L滤波器形状，其中K＝4且L＝3；yM1、yL、yP1、yP2是K×L滤波器形状中的四个样点行的y坐标，其中yM1＝-1,yL＝0,yP1＝1,yP2＝2，所述代表性亮度样点位于行yL＝0；并且所述虚拟边界位于所述视频单元中的行CtbSizeY-4，其中CtbSizeY表示作为编解码树单元CTU的所述视频单元的尺寸；

19.一种存储由视频处理装置执行的方法所生成的视频的比特流的非暂时性计算机可读记录介质，其中，所述方法包括：

在对所述视频的视频单元应用跨分量适应性回路滤波CC-ALF工具的期间，确定在将虚拟边界应用于所述视频单元时使用镜像填充过程以填充由于所述虚拟边界而不可用的不可用亮度样点；以及

基于所述确定生成所述比特流，

20.根据权利要求19所述的非暂时性计算机可读记录介质，其中，所述色度样点的共位的亮度样点的位置取决于所述视频的颜色格式；

其中，位于(x，y)处的色度样点的共位的亮度样点在所述颜色格式是4:2:0时被定义为位于(2x，2y)处的样点，或者在所述颜色格式是4:2:2时被定义为位于(2x,y)处的样点，或者在所述颜色格式是4:4:4时被定义为位于(x,y)处的样点；

其中，所述CC-ALF工具具有K×L滤波器形状，其中K＝4且L＝3；yM1、yL、yP1、yP2是K×L滤波器形状中的四个样点行的y坐标，其中yM1＝-1,yL＝0,yP1＝1,yP2＝2，所述代表性亮度样点位于行yL＝0；并且所述虚拟边界位于所述视频单元中的行CtbSizeY-4，其中CtbSizeY表示作为编解码树单元CTU的所述视频单元的尺寸；

21.一种用于存储视频的比特流的方法，包括：

在对所述视频的视频单元应用跨分量适应性回路滤波CC-ALF工具的期间，确定在将虚拟边界应用于所述视频单元时使用镜像填充过程以填充由于所述虚拟边界而不可用的不可用亮度样点；

基于所述确定生成所述比特流；以及

将所述比特流存储在非暂时性计算机可读记录介质中，

22.根据权利要求2-10中任一项所述的方法，其中，所述转换包括将所述视频编码为所述比特流。

23.根据权利要求2-10中任一项所述的方法，其中，所述转换包括从所述比特流解码所述视频。