CN109862353B - 色度块预测模式获取方法、装置、编解码器及存储装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种色度块预测模式获取方法、装置、编解码器及存储装置。该色度预测模式获取方法包括：获取色度块对应的亮度块中多个对应不同位置的亮度预测模式；从多个对应不同位置的亮度预测模式中选出具有代表性的一种作为色度块的候选色度预测模式；在包括候选色度预测模式的多种候选色度预测模式中选出色度块的最终色度预测模式。通过上述方式，本发明能够提高选出色度块的最优预测模式的概率，进而使得色度块能进行更精确的预测，达到减少视频码流大小的目的。

Description

色度块预测模式获取方法、装置、编解码器及存储装置

技术领域

本申请涉及视频编解码领域，特别是涉及一种色度块预测模式获取方法、装置、编解码器及存储装置。

背景技术

由于视频图像数据量比较大，通常需要对其进行编码压缩后，再进行传输或存储，编码后的数据称之为视频码流。受硬件和其他条件限制，如存储空间有限、传输带宽有限等，编码器总是希望能让视频码流尽量小。

视频图像数据压缩后的大小与编码器在编码过程中选择的预测模式及其产生的残差相关，残差越小，生成的视频码流越小。因此，如何为视频图像数据中每个色度块选择最佳的预测模式，让其预测值与原始像素更接近，使残差和视频编码失真尽量小进而使得视频码流尽量小是人们日益关心的问题。

发明内容

本申请提供一种色度块预测模式获取方法、装置、编解码器及存储装置，能够提高选出色度块的最优预测模式的概率，进而使得色度块能进行更精确的预测、达到减少视频码流大小的目的。

为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种色度块预测模式获取方法，包括：获取色度块对应的亮度块中多个对应不同位置的亮度预测模式；从多个对应不同位置的亮度预测模式中选出具有代表性的一种作为色度块的候选色度预测模式；在包括候选色度预测模式的多种候选色度预测模式中选出色度块的最终色度预测模式。

为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种色度块预测模式获取装置，包括：获取模块，用于获取色度块对应的亮度块中多个对应不同位置的亮度预测模式；第一选择模块，与获取模块耦接，用于从获取模块获取的多个对应不同位置的亮度预测模式中选出具有代表性的一种作为色度块的候选色度预测模式；第二选择模块，与第一选择模块耦接，用于在包括第一选择模块选出的候选色度预测模式的多种候选色度预测模式中选出色度块的最终色度预测模式。

为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种编解码器，该编解码器包括处理器、与处理器耦接的存储器，其中，存储器存储有用于实现上述色度块预测模式获取方法的程序指令；处理器用于执行存储器存储的程序指令以获取色度块预测模式。

为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种存储装置，存储有能够实现上述色度块预测模式获取方法的程序文件。

本申请的有益效果是：本发明的色度块预测模式获取方法、装置、编解码器及存储装置通过获取色度块对应的亮度块中多个对应不同位置的亮度预测模式；从多个对应不同位置的亮度预测模式中选出具有代表性的一种作为色度块的候选色度预测模式；在包括候选色度预测模式的多种候选色度预测模式中选出色度块的最终色度预测模式。通过上述方式，本发明能够提高选出色度块的最优预测模式的概率，进而使得色度块能进行更精确的预测、达到减少视频码流大小的目的。

附图说明

图1是本发明第一实施例的色度块预测模式获取方法的流程示意图；

图2是本发明实施例中亮度块和色度块划分结构示意图；

图3是本发明第二实施例的色度块预测模式获取方法的流程示意图；

图4是本发明第三实施例的色度块预测模式获取方法的流程示意图；

图5是本发明第四实施例的色度块预测模式获取方法的流程示意图；

图6是本发明实施例的色度块预测模式获取装置的结构示意图；

图7是本发明实施例的编解码器的结构示意图；

图8是本发明实施例的存储装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请中的术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。本申请实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

图1是本发明第一实施例的色度块预测模式获取方法的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本发明的方法并不以图1所示的流程顺序为限。如图1所示，该方法包括步骤：

步骤S101：获取色度块对应的亮度块中多个对应不同位置的亮度预测模式。

在步骤S101中，在DM模式(即采用对应亮度块预测模式)中，因为相对应的色度块与亮度块(即对同一原始图像进行YUV编码得到的色度块与亮度块)的纹理相关性较高，且色度块的编码在亮度块之后，所以编码器可采用亮度块的预测模式作为色度块的预测模式。色度块中独立编码的最小单元可称为色度编码单元，亮度块中独立编码的最小单元可称为亮度编码单元。对应同样的原始图像的亮度块和色度块中的编码单元的划分不一定相同。

请一并参考图2，图2是本发明实施例中亮度块和色度块划分结构的示意图。如图2所见，色度块10对应的亮度块为亮度块20，二者是对同一原始图像进行YUV编码得到的。色度块10和亮度块20均呈矩形设置。在YUV编码的过程中，Y分量(即亮度分量)和U分量(即色度分量)的采样率不同，使得色度块10的大小为对应的亮度块20的四分之一。色度块10包括一个色度编码单元，亮度块20包括多个不同的亮度编码单元，不同的亮度编码单元独立编码，因此可能具有不同的亮度预测模式，从而使得亮度块20中的多个不同位置的亮度预测模式可能部分相同、可能完全不同、也可能完全相同。

可选地，获取色度块10对应的亮度块20中多个对应不同位置的亮度预测模式中的不同位置包括亮度块20的中心位置CR、最左上位置TL、最右上位置TR、最左下位置BL、最右下位置BR、中左上位置TL1、中右上位置TR1、中左下位置BL1、中右下位置BR1中的至少两个。

其中，中左上位置TL1为以最左上位置TL为左上点，中心位置CR为右下点的矩形块的中心点；中右上位置TR1为以最右上位置TR为右上点，中心位置CR为左下点的矩形块的中心点；中左下位置BL1为以最左下位置BL为左下点，中心位置CR为右上点的矩形块的中心点；中右下位置BR1为以最右下位置BR为右下点，中心位置CR为左上点的矩形块的中心点。

步骤S102：从多个对应不同位置的亮度预测模式中选出具有代表性的一种作为色度块的候选色度预测模式。

在步骤S102中，从不同位置的亮度预测模式获取能代表亮度块主要纹理特征的亮度预测模式，从而选出最优的色度预测模式，以使得在DM模式下色度块能被更精确的预测。

步骤S103：在包括候选色度预测模式的多种候选色度预测模式中选出色度块的最终色度预测模式。

在步骤S103中，在包括候选色度预测模式的多种候选色度预测模式中选出色度块的最终色度预测模式的步骤包括：分别采用包括候选色度预测模式的多种候选色度预测模式中的每一种对色度块进行预测并计算对应的率失真代价RDCOST_DM；选择率失真代价RDCOST_DM最小的一种候选色度预测模式作为色度块的最终色度预测模式。

多种候选色度预测模式包括DM模式和除DM模式之外的至少一种其它的色度预测模式，其它的色度预测模式例如可以为PLANAR、垂直、水平、DC、LM等模式。

本发明第一实施例的色度块预测模式获取方法通过获取色度块对应的亮度块中多个对应不同位置的亮度预测模式，从多个对应不同位置的亮度预测模式中选出具有代表性的一种作为色度块的候选色度预测模式，在包括候选色度预测模式的多种候选色度预测模式中选出色度块的最终色度预测模式。通过上述方式，本发明能够提高选出色度块的最优预测模式的概率，进而使得色度块能进行更精确的预测、达到减少视频码流大小的目的。

图3是本发明第二实施例的色度块预测模式获取方法的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本发明的方法并不以图3所示的流程顺序为限。如图3所示，该方法包括步骤：

步骤S201：获取色度块对应的亮度块中多个对应不同位置的亮度预测模式。

在本实施例中，图3中的步骤S201和图1中的步骤S101类似，为简约起见，在此不再赘述。

步骤S202：确定多个对应不同位置的亮度预测模式中每种亮度预测模式的出现频次。

在本实施例中，以多个不同位置包括五个位置，其分别为中心位置CR、最左上位置TL、最右上位置TR、最左下位置BL和最右下位置BR为例来说。

确定多个对应不同位置的亮度预测模式中每种亮度预测模式的出现频次的操作具体为：获取中心位置CR、最左上位置TL、最右上位置TR、最左下位置BL和最右下位置BR对应的亮度预测模式，若五个不同位置的亮度预测模式中存在相同的亮度预测模式，则统计相同的亮度预测模式出现的频次。

举例来说，假设中心位置CR、最左上位置TL、最右上位置TR对应的亮度预测模式为第一亮度预测模式，最左下位置BL和最右下位置BR对应的亮度预测模式为第二亮度预测模式，则可以统计出第一亮度预测模式出现的频次为3次，第二亮度预测模式出现的频次为2次。

步骤S203：判断出现频次最多的亮度预测模式的出现频次是否大于预设阈值；若是，执行步骤S204，否则执行步骤S205。

在本实施例中，承接上述举例，当多个不同位置为五个位置时，预设阈值可以为2或3。

由于第一亮度预测模式出现的频次为3次，第二亮度预测模式出现的频次为2次，则可以确定出现频次最多的预测模式为第一亮度预测模式，其出现频次为3次。

此时，当预设阈值为2时，第一亮度预测模式出现的频次大于预设阈值，则执行步骤S204。

此时，当预设阈值为3时，第一亮度预测模式出现的频次不是大于预设阈值，则执行步骤S205。

步骤S204：将出现频次最多的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式，并继续执行步骤S206。

在本实施例中，承接上述举例，当预设阈值为2时，色度块的候选色度预测模式为出现频次最多的亮度预测模式也即第一亮度预测模式。

步骤S205：将多个位置中最靠近中心的一个的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式。

在本实施例中，承接上述举例，当预设阈值为3时，色度块的候选色度预测模式为五个位置中最靠近中心的一个的亮度预测模式也即中心位置CR对应的亮度预测模式，其中，中心位置CR对应的亮度预测模式为第一亮度预测模式。

可以理解的是，在一替代实施例中，多个不同位置也可以包括五个位置，其分别为中心位置CR、中左上位置TL1、中右上位置TR1、中左下位置BL1、中右下位置BR1，此时，预设阈值可以为2或3。在另一个替代实施例中，多个不同位置可以包括九个位置，其分别为中心位置CR、最左上位置TL、最右上位置TR、最左下位置BL、最右下位置BR、中左上位置TL1、中右上位置TR1、中左下位置BL1、中右下位置BR1，此时，预选阈值可以为4、5、6或7。

本领域的技术人员可以理解，在其它替代实施例中，还可以选择不同于5或9的不同数量的位置例如2、3、4个位置等等，位置也不仅仅限于上述的中心位置CR、最左上位置TL、最右上位置TR、最左下位置BL、最右下位置BR、中左上位置TL1、中右上位置TR1、中左下位置BL1、中右下位置BR1，还可以为除这些位置之外的其它位置。

步骤S206：在包括候选色度预测模式的多种候选色度预测模式中选出色度块的最终色度预测模式。

在本实施例中，图3中的步骤S206和图1中的步骤S103类似，为简约起见，在此不再赘述。

本发明第二实施例的色度块预测模式获取方法在第一实施例的基础上，通过在DM模式中确定多个对应不同位置的亮度预测模式中每种亮度预测模式的出现频次，将出现频次最多的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式。通过上述方式，本发明统计了在DM模式下多个位置的亮度预测模式，更全面的反映了整个亮度块的纹理趋势；本发明将出现频次最多的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式，提高了在DM模式下选出最优色度预测模式的概率。

图4是本发明第三实施例的色度块预测模式获取方法的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本发明的方法并不以图4所示的流程顺序为限。如图4所示，该方法包括步骤：

步骤S301：获取色度块对应的亮度块中多个对应不同位置的亮度预测模式。

在本实施例中，图4中的步骤S301和图1中的步骤S101类似，为简约起见，在此不再赘述。

步骤S302：确定多个对应不同位置的亮度预测模式中每种亮度预测模式的加权出现频次。

在步骤S302中，每个亮度预测模式的权重与对应的中心距离负相关，亮度预测模式对应的中心距离为亮度预测模式对应的位置与亮度块的中心位置之间的距离。

在本实施例中，以多个不同位置包括九个位置，其分别为中心位置CR、最左上位置TL、最右上位置TR、最左下位置BL、最右下位置BR、中左上位置TL1、中右上位置TR1、中左下位置BL1、中右下位置BR1为例来说。

由于中心位置CR与亮度块的中心位置的距离最近记为第一距离，其对应的亮度预测模式的权重最大记为第一权重；中左上位置TL1、中右上位置TR1、中左下位置BL1、中右下位置BR1与亮度块的中心位置的距离相同记为第二距离，则对应的亮度预测模式的权重相同记为第二权重，由于第二距离大于第一距离，则第二权重小于第一权重；最左上位置TL、最右上位置TR、最左下位置BL、最右下位置BR与亮度块的中心位置的距离相同记为第三距离，则对应的亮度预测模式的权重相同记为第三权重，由于第三距离大于第二距离，则第三权重小于第二权重。

举例来说，中心位置CR对应的亮度预测模式的权重例如为4，中左上位置TL1、中右上位置TR1、中左下位置BL1、中右下位置BR1对应的亮度预测模式的权重例如为2，最左上位置TL、最右上位置TR、最左下位置BL、最右下位置BR对应的亮度预测模式的权重例如为1。

确定多个对应不同位置的亮度预测模式中每种亮度预测模式的加权出现频次的操作具体为：获取中心位置CR、最左上位置TL、最右上位置TR、最左下位置BL、最右下位置BR、中左上位置TL1、中右上位置TR1、中左下位置BL1、中右下位置BR1对应的亮度预测模式以及亮度预测模式的权重。若九个不同位置的亮度预测模式中存在相同的亮度预测模式，则将对相同的亮度预测模式的权重进行相加求和后得到的值作为该亮度预测模式对应的加权出现频值。

举例来说，假设中心位置CR、最左上位置TL、最右上位置TR对应的亮度预测模式为第一亮度预测模式，最左下位置BL和最右下位置BR对应的亮度预测模式为第二亮度预测模式，中左上位置TL1、中右上位置TR1、中左下位置BL1、中右下位置BR1对应的亮度预测模式为第三亮度模式。则第一亮度预测模式的加权出现频次为中心位置CR、最左上位置TL、最右上位置TR对应的亮度预测模式的权重之和也即4+1+1＝6，第二亮度预测模式的加权出现频次为最左下位置BL和最右下位置BR的亮度预测模式的权重之和也即1+1＝2，第三亮度预测模式的加权出现频次为中左上位置TL1、中右上位置TR1、中左下位置BL1、中右下位置BR1的亮度预测模式的权重之和也即2+2+2+2＝8。

步骤S303：将加权出现频次最多的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式。

在步骤S303中，承接上述举例，第一亮度预测模式的加权出现频次为6，第二亮度预测模式的加权出现频次为2，第三亮度预测模式的加权出现频次为8，则加权出现频次最多的亮度预测模式为第三亮度预测模式，也就是说，色度块的候选色度预测模式为第三亮度预测模式。

本领域的技术人员可以理解，本实施例中的多个不同位置包括九个位置、以及九个位置对应的亮度预测模式的权重仅为举例，本发明不以此为限。

步骤S304：在包括候选色度预测模式的多种候选色度预测模式中选出色度块的最终色度预测模式。

在本实施例中，图4中的步骤S304和图1中的步骤S103类似，为简约起见，在此不再赘述。

本发明第三实施例的色度块预测模式获取方法在第一实施例的基础上，通过在DM模式中确定多个对应不同位置的亮度预测模式中每种亮度预测模式的加权出现频次；将加权出现频次最多的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式。通过上述方式，本发明统计了在DM模式下多个位置的亮度预测模式，更全面的反映了整个亮度块的纹理趋势；本发明将将加权出现频次最多的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式，提高了在DM模式下选出最优色度预测模式的概率。

图5是本发明第四实施例的色度块预测模式获取方法的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本发明的方法并不以图5所示的流程顺序为限。如图5所示，该方法包括步骤：

步骤S401：获取色度块对应的亮度块中多个对应不同位置的亮度预测模式。

在本实施例中，图5中的步骤S401和图1中的步骤S101类似，为简约起见，在此不再赘述

步骤S402：确定多个对应不同位置的亮度预测模式中每种亮度预测模式的出现频次。

在本实施例中，以多个不同位置包括五个位置，其分别为中心位置CR、最左上位置TL、最右上位置TR、最左下位置BL和最右下位置BR为例来说。

确定多个对应不同位置的亮度预测模式中每种亮度预测模式的出现频次的操作具体为：获取中心位置CR、最左上位置TL、最右上位置TR、最左下位置BL和最右下位置BR对应的亮度预测模式，若五个不同位置的亮度预测模式中存在相同的亮度预测模式，则统计相同的亮度预测模式出现的频次。

举例来说，假设中心位置CR和最右上位置TR对应的亮度预测模式为第一亮度预测模式，最左下位置BL和最右下位置BR对应的亮度预测模式为第二亮度预测模式，最左上位置TL对应的亮度预测模式为第三亮度预测模式，则可以统计出第一亮度预测模式出现的频次为2次，第二亮度预测模式出现的频次为2次，第三亮度预测模式出现的频次为1次。

步骤S403：判断出现频次最多的亮度预测模式的出现频次是否大于预设阈值；若否，执行步骤S404，否则执行步骤S405。

在本实施例中，承接上述举例，当多个不同位置为五个位置时，预设阈值可以为1、2或3。

由于第一亮度预测模式出现的频次为2次，第二亮度预测模式出现的频次为2次，则可以确定出现频次最多的预测模式为第一亮度预测模式和第二亮度预测模式，其出现频次为2次。

此时，当预设阈值为1时，第一亮度预测模式出现的频次大于预设阈值，则执行步骤S405。

此时，当预设阈值为2或3时，第一亮度预测模式出现的频次小于等于预设阈值，则执行步骤S404。

步骤S404：将多个位置中最靠近中心的一个的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式，并继续执行步骤S410。

在本实施例中，承接上述举例，当预设阈值为2或3时，色度块的候选色度预测模式为五个位置中最靠近中心的一个的亮度预测模式也即中心位置CR对应的亮度预测模式，其中，中心位置CR对应的亮度预测模式为第一亮度预测模式。

步骤S405：判断出现频次最多的亮度预测模式的种类数量是否大于一；若否，执行步骤S406，否则执行步骤S407。

在本实施例中，承接上述举例，出现频次最多的预测模式为第一亮度预测模式和第二亮度预测模式，也就是说，出现频次最多的亮度预测模式的种类数量为二，其大于一，则继续执行步骤S407。

步骤S406：将出现频次最多的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式，并继续执行步骤S410。

在步骤S406中，当步骤S405判断出现频次最多的亮度预测模式的种类数量不是大于一也即等于一时，则将出现频次最多的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式。

步骤S407：判断多个位置中最靠近中心的一个的亮度预测模式是否为出现频次最多的亮度预测模式中的一种；若是，执行步骤S408，否则执行步骤S409。

在本实施例中，承接上述举例，五个位置中最靠近中心的一个的亮度预测模式也即中心位置CR对应的亮度预测模式为第一亮度模式，其为出现频次最多的亮度预测模式中的一种，则继续执行步骤S408。

步骤S408：将多个位置中最靠近中心的一个的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式，并继续执行步骤S410。

在本实施例中，色度块的候选色度预测模式为五个位置中最靠近中心的一个的亮度预测模式也即中心位置CR对应的亮度预测模式也即第一亮度预测模式。

步骤S409：将多个位置中最靠近左上的一个的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式。

在步骤S409中，当步骤S407判断多个位置中最靠近中心的一个的亮度预测模式不属于出现频次最多的亮度预测模式中的一种，则色度块的候选色度预测模式为五个位置中最靠近左上的一个的亮度预测模式也即最左上位置TL对应的亮度预测模式也即第三亮度预测模式。

步骤S410：在包括候选色度预测模式的多种候选色度预测模式中选出色度块的最终色度预测模式。

在本实施例中，图5中的步骤S410和图1中的步骤S103类似，为简约起见，在此不再赘述。

可以理解的是，在一替代实施例中，多个不同位置也可以包括五个位置，其分别为中心位置CR、中左上位置TL1、中右上位置TR1、中左下位置BL1、中右下位置BR1，此时，预设阈值可以为1、2或3。在另一个替代实施例中，多个不同位置可以包括九个位置，其分别为中心位置CR、最左上位置TL、最右上位置TR、最左下位置BL、最右下位置BR、中左上位置TL1、中右上位置TR1、中左下位置BL1、中右下位置BR1，此时，预选阈值可以为3、4、5、6或7。

本发明第四实施例的色度块预测模式获取方法在第一实施例的基础上，通过在DM模式中确定多个对应不同位置的亮度预测模式中每种亮度预测模式的出现频次，根据不同的出现频次分布选择不同的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式。通过上述方式，本发明统计了在DM模式下多个位置的亮度预测模式，更全面的反映了整个亮度块的纹理趋势；本发明根据不同的出现频次分布选择不同的亮度预测模式，提高了在DM模式下选出最优色度预测模式的概率。

图6是本发明实施例的色度块预测模式获取装置的结构示意图。如图6所示，该装置50包括获取模块51、第一选择模块52和第二选择模块53。

获取模块51用于获取色度块对应的亮度块中多个对应不同位置的亮度预测模式。可选地，不同位置包括亮度块的中心位置、最左上位置、最右上位置、最左下位置、最右下位置、中左上位置、中右上位置、中左下位置、中右下位置中的至少两个。

第一选择模块52与获取模块51耦接，用于从获取模块51获取的多个对应不同位置的亮度预测模式中选出具有代表性的一种作为色度块的候选色度预测模式。

可选地，第一选择模块52从多个对应不同位置的亮度预测模式中选出具有代表性的一种作为色度块的候选色度预测模式的操作可以为：第一选择模块52确定多个对应不同位置的亮度预测模式中每种亮度预测模式的出现频次；判断出现频次最多的亮度预测模式的出现频次是否大于预设阈值；若出现频次最多的亮度预测模式的出现频次大于预设阈值，则将出现频次最多的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式，否则将多个位置中最靠近中心的一个的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式。

可选地，第一选择模块52从多个对应不同位置的亮度预测模式中选出具有代表性的一种作为色度块的候选色度预测模式的操作还可以为：第一选择模块52确定多个对应不同位置的亮度预测模式中每种亮度预测模式的出现频次；判断出现频次最多的亮度预测模式的出现频次是否大于预设阈值；若出现频次最多的亮度预测模式的出现频次小于或等于预设阈值，则将多个位置中最靠近中心的一个的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式；若出现频次最多的亮度预测模式的出现频次大于预设阈值，则进一步判断出现频次最多的亮度预测模式的种类数量是否大于一；若出现频次最多的亮度预测模式的种类数量等于一，则将出现频次最多的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式；若出现频次最多的亮度预测模式的种类数量大于一，则判断多个位置中最靠近中心的一个的亮度预测模式是否为出现频次最多的亮度预测模式中的一种；若多个位置中最靠近中心的一个的亮度预测模式是出现频次最多的亮度预测模式中的一种，则将多个位置中最靠近中心的一个的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式，否则将多个位置中最靠近左上的一个的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式。

可选地，第一选择模块52从多个对应不同位置的亮度预测模式中选出具有代表性的一种作为色度块的候选色度预测模式的操作还可以为：第一选择模块52确定多个对应不同位置的亮度预测模式中每种亮度预测模式的加权出现频次；将加权出现频次最多的亮度预测模式作为色度块的候选色度预测模式。其中，每个亮度预测模式的权重与对应的中心距离负相关，亮度预测模式对应的中心距离为亮度预测模式对应的位置与亮度块的中心位置之间的距离。

第二选择模块53与第一选择模块52耦接，用于在包括第一选择模块52选出的候选色度预测模式的多种候选色度预测模式中选出色度块的最终色度预测模式。

可选地，第二选择模块53在包括候选色度预测模式的多种候选色度预测模式中选出色度块的最终色度预测模式的操作可以为：第二选择模块53分别采用包括候选色度预测模式的多种候选色度预测模式中的每一种对色度块进行预测并计算对应的率失真代价；选择率失真代价最小的一种候选色度预测模式作为色度块的最终色度预测模式。

请参阅图7，图7为本发明实施例的编解码器的结构示意图。如图6所示，该编解码器60包括处理器61及和处理器61耦接的存储器62。

存储器62存储有用于实现上述任一实施例所述的色度块预测模式获取方法的程序指令。

处理器61用于执行存储器62存储的程序指令以获取色度块预测模式。

其中，处理器61还可以称为CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)。处理器61可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器61还可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

参阅图8，图8为本发明实施例的存储装置的结构示意图。本发明实施例的存储装置存储有能够实现上述所有方法的程序文件71，其中，该程序文件71可以以软件产品的形式存储在上述存储装置中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储装置包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，或者是计算机、服务器、手机、平板等终端设备。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。以上仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种色度块预测模式获取方法，其特征在于，包括：

获取色度块对应的亮度块中多个对应不同位置的亮度预测模式；

从所述多个对应不同位置的亮度预测模式中选出具有代表性的一种作为所述色度块的候选色度预测模式；

在包括所述候选色度预测模式的多种候选色度预测模式中选出所述色度块的最终色度预测模式；

其中，从所述多个对应不同位置的亮度预测模式中选出具有代表性的一种作为所述色度块的候选色度预测模式，包括：

确定所述多个对应不同位置的亮度预测模式中每种所述亮度预测模式的出现频次；

若所述出现频次最多的亮度预测模式的出现频次大于预设阈值，且所述出现频次最多的亮度预测模式的种类数量大于一，则判断所述多个位置中最靠近中心的一个亮度预测模式是否为所述出现频次最多的亮度预测模式中的一种；

若所述多个位置中最靠近中心的一个亮度预测模式是所述出现频次最多的亮度预测模式中的一种，则将所述多个位置中最靠近中心的一个亮度预测模式作为所述色度块的候选色度预测模式，否则将所述多个位置中最靠近左上的一个亮度预测模式作为所述色度块的候选色度预测模式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述确定所述多个对应不同位置的亮度预测模式中每种所述亮度预测模式的出现频次之后，包括：

判断出现频次最多的亮度预测模式的出现频次是否大于预设阈值；

若所述出现频次最多的亮度预测模式的出现频次小于或等于所述预设阈值，则将所述多个位置中最靠近中心的一个亮度预测模式作为所述色度块的候选色度预测模式；

若所述出现频次最多的亮度预测模式的出现频次大于所述预设阈值，且所述出现频次最多的亮度预测模式的种类数量等于一，则将出现频次最多的所述亮度预测模式作为所述色度块的候选色度预测模式。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述从所述多个对应不同位置的预测模式中选出具有代表性的一种所述亮度预测模式作为所述色度块的候选色度预测模式还包括：

确定所述多个对应不同位置的亮度预测模式中每种所述亮度预测模式的加权出现频次；

将加权出现频次最多的所述亮度预测模式作为所述色度块的候选色度预测模式。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，每个所述亮度预测模式的权重与对应的中心距离负相关，所述亮度预测模式对应的中心距离为所述亮度预测模式对应的位置与所述亮度块的中心位置之间的距离。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述不同位置包括所述亮度块的中心位置、最左上位置、最右上位置、最左下位置、最右下位置、中左上位置、中右上位置、中左下位置、中右下位置中的至少两个。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

在包括所述候选色度预测模式的多种候选色度预测模式中选出所述色度块的最终色度预测模式包括：

分别采用包括所述候选色度预测模式的多种候选色度预测模式中的每一种对所述色度块进行预测并计算对应的率失真代价；

选择率失真代价最小的一种候选色度预测模式作为所述色度块的最终色度预测模式。

7.一种色度块预测模式获取装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取色度块对应的亮度块中多个对应不同位置的亮度预测模式；

第一选择模块，与所述获取模块耦接，用于从所述获取模块获取的所述多个对应不同位置的亮度预测模式中选出具有代表性的一种作为所述色度块的候选色度预测模式；

第二选择模块，与所述第一选择模块耦接，用于在包括所述第一选择模块选出的所述候选色度预测模式的多种候选色度预测模式中选出所述色度块的最终色度预测模式；

其中，从所述多个对应不同位置的亮度预测模式中选出具有代表性的一种作为所述色度块的候选色度预测模式，包括：

确定所述多个对应不同位置的亮度预测模式中每种所述亮度预测模式的出现频次；

若所述出现频次最多的亮度预测模式的出现频次大于预设阈值，且所述出现频次最多的亮度预测模式的种类数量大于一，则判断所述多个位置中最靠近中心的一个亮度预测模式是否为所述出现频次最多的亮度预测模式中的一种；

若所述多个位置中最靠近中心的一个亮度预测模式是所述出现频次最多的亮度预测模式中的一种，则将所述多个位置中最靠近中心的一个亮度预测模式作为所述色度块的候选色度预测模式，否则将所述多个位置中最靠近左上的一个亮度预测模式作为所述色度块的候选色度预测模式。

8.一种编解码器，其特征在于，所述编解码器包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，其中，

所述存储器存储有用于实现如权利要求1-6中任一项所述的色度块预测模式获取方法的程序指令；

所述处理器用于执行所述存储器存储的所述程序指令以获取色度块预测模式。

9.一种存储装置，其特征在于，存储有能够实现如权利要求1-6中任一项所述的色度块预测模式获取方法的程序文件。

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