CN110166772B - 帧内预测模式的编解码方法、装置、设备和可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种帧内预测模式的编解码方法、装置、设备和可读存储介质。所述帧内预测模式的编码方法包括：根据当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，构建当前数据块的最可能预测模式MPM候选列表；MPM候选列表中的各帧内预测模式按照各相邻数据块与当前数据块的相关性从大到小排序；根据当前数据块的MPM候选列表，确定当前数据块的MPM集合；根据当前数据块的MPM集合，获取当前数据块的目标帧内预测模式；若当前数据块的MPM集合中存在目标帧内预测模式，则根据目标帧内预测模式在所述MPM集合中的顺序，对目标帧内预测模式进行编码，确定目标帧内预测模式的码字。该方法降低了当前数据块的目标帧内预测模式的码字长度，降低了比特开销。

Description

帧内预测模式的编解码方法、装置、设备和可读存储介质
技术领域
本申请涉及视频处理技术领域，特别是涉及一种帧内预测模式的编解码方法、装置、设备和可读存储介质。
背景技术
为了降低视频数据存储或者传输过程中占用的资源，通常需要对视频数据进行编码(即压缩)，编码后的数据称之为视频码流，视频码流通过有线或者无线网络传输至用户端，再进行解码观看。整个视频编码流程包括预测、变换、量化、编码等过程。
视频是由许多静止的图像连续播放形成的，每一幅静止的图像都可看作一帧；由于一帧中相近的像素点其像素值通常也是比较接近的，颜色一般不会突然变化，因此可利用这个空间上的相关性来进行压缩，这个技术就是帧内预测。帧内预测就是在一帧图像内，根据当前像素点周围像素点的像素值(即参考像素)，来预测当前像素点的像素值；帧内预测可以包括直流DC模式、平面Planar模式和多种角度类帧内预测模式，因此，在对视频的各视频数据块进行编码的过程中，还需要对该视频数据块的帧内预测模式进行编码。
在传统的帧内预测模式的编码技术中，首先构建当前块的最可能预测模式MPM列表，然后基于MPM列表对当前块采用的帧内预测模式进行编码(一般为预测代价最小的帧内预测模式)；当前块的MPM列表中位置靠前的模式会用较少的码字进行编码，而靠后的模式会用较多的码字进行编码，同时位于MPM列表之外的模式会用更多的码字进行编码，所以MPM列表的构建要尽量保证最终当前块采用的帧内预测模式在MPM列表中，且尽量处于前面。
然而，传统的帧内预测模式的编码技术仍然存在比特开销大的问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低比特开销的帧内预测模式的编解码方法、装置、设备和可读存储介质。
第一方面，本发明实施例提供一种帧内预测模式的编码方法，所述方法包括：
根据当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，构建所述当前数据块的最可能预测模式MPM候选列表；所述MPM候选列表中的各帧内预测模式按照各所述相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序；
根据所述当前数据块的MPM候选列表，确定所述当前数据块的MPM集合；
根据所述当前数据块的MPM集合，获取所述当前数据块的目标帧内预测模式；
若所述当前数据块的MPM集合中存在所述目标帧内预测模式，则根据所述目标帧内预测模式在所述MPM集合中的顺序，对所述目标帧内预测模式进行编码，确定所述目标帧内预测模式的码字。
在其中一个实施例中，所述多个相邻数据块包括以下数据块中的至少两种：上邻数据块、左邻数据块、左上邻数据块、左下邻数据块、右上邻数据块。
在其中一个实施例中，所述上邻数据块和所述左邻数据块为第一级别相邻数据块，所述左上邻数据块、所述左下邻数据块和所述右上邻数据块为第二级别相邻数据块；所述第一级别相邻数据块与所述当前数据块的相关性大于所述第二级别相邻数据块与所述当前数据块的相关性。
在其中一个实施例中，所述根据当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，构建所述当前数据块的最可能预测模式MPM候选列表，包括：
根据预设的相邻数据块搜索顺序对所述当前数据块的多个相邻数据块进行搜索，获取所述多个相邻数据块所采用的帧内预测模式；所述相邻数据块搜索顺序为所述多个相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小的排序；
合并相同的帧内预测模式，得到所述当前数据块的MPM候选列表。
在其中一个实施例中，所述根据所述当前数据块的MPM候选列表，确定所述当前数据块的MPM集合，包括：
根据所述当前数据块的MPM候选列表和预设的非角度类帧内预测模式，确定所述当前数据块的MPM集合；所述非角度类帧内预测模式包括：平面模式、直流模式；所述MPM集合中包括所述MPM候选列表中排序靠前的角度类帧内预测模式，以及所述非角度类帧内预测模式。
在其中一个实施例中，所述根据所述当前数据块的MPM候选列表和预设的非角度类帧内预测模式，确定所述当前数据块的MPM集合，包括：
若所述当前数据块的MPM候选列表中存在所述非角度类帧内预测模式，则将所述MPM集合中排序前两位的元素依序设置为平面模式、直流模式，并将所述MPM候选列表中角度类帧内预测模式依序填充在所述平面模式、直流模式之后，作为所述MPM集合的元素；
若所述当前数据块的MPM候选列表不存在非角度类帧内预测模式，则将所述MPM候选列表中排序靠前的预设数目中的至少一个帧内预测模式依序作为所述MPM集合的元素，并将所述平面模式和直流模式依序填充作为所述MPM集合的元素；所述预设数目为所述MPM集合的基数减2。
在其中一个实施例中，所述根据所述当前数据块的MPM候选列表和预设的非角度类帧内预测模式，确定所述当前数据块的MPM集合，包括：
若所述当前数据块的MPM候选列表中仅存在非角度类帧内预测模式中的一种模式，则将所述非角度类帧内预测模式中的一种模式作为所述MPM集合中的第一位元素，并将所述MPM候选列表中角度类帧内预测模式依序填充在所述第一位元素之后，然后依序填充所述非角度类帧内预测模式中的另一种模式，得到所述MPM集合。
在其中一个实施例中，所述根据所述当前数据块的MPM候选列表和预设的非角度类帧内预测模式，确定所述当前数据块的MPM集合，包括：
若所述当前数据块的MPM候选列表中仅存在非角度类帧内预测模式中的一种模式，则将所述非角度类帧内预测模式中的一种模式作为所述MPM集合中的第一位元素，并将所述非角度类帧内预测模式中的另一种模式依序填充在所述第一位元素之后，然后依序填充所述MPM候选列表中角度类帧内预测模式，得到所述MPM集合。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
若所述当前数据块的MPM集合未填充满，则确定所述当前数据块的MPM候选列表中最大的角度类帧内预测模式；
将所述最大的角度类帧内预测模式的邻近帧内预测模式，依序填充作为所述当前数据块的MPM集合的元素。
在其中一个实施例中，若存在多条参考线，则所述方法还包括：
根据所述当前数据块的第一条参考线对应的MPM集合，确定所述当前数据块除所述第一条参考线以外的其它参考线对应的MPM集合；所述第一条参考线为距离所述当前数据块距离最近的参考线。
在其中一个实施例中，所述根据所述当前数据块的第一条参考线对应的MPM集合，确定所述当前数据块除所述第一条参考线以外的其它参考线对应的MPM集合，包括：
将所述第一条参考线对应的MPM集合中的角度类帧内预测模式依序填充，作为所述其它参考线对应的MPM集合的元素。
在其中一个实施例中，所述根据所述当前数据块的第一条参考线对应的MPM集合，确定所述当前数据块除所述第一条参考线以外的其它参考线对应的MPM集合，包括：
将所述第一条参考线对应的MPM集合中的角度类帧内预测模式，保持位置不变，作为所述其它参考线对应的MPM集合中相应位置的元素；
确定所述当前数据块的MPM候选列表中最大的角度类帧内预测模式；
将所述最大的角度类帧内预测模式的邻近帧内预测模式，依序填充作为所述其它参考线对应的MPM集合的元素。
第二方面，本发明实施例提供一种帧内预测模式的解码方法，所述方法包括：
根据当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，构建所述当前数据块的最可能预测模式MPM候选列表；所述MPM候选列表中的各帧内预测模式按照各所述相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序；
根据所述当前数据块的MPM候选列表，确定所述当前数据块的MPM集合；
获取所述当前数据块的目标帧内预测模式的码字；
根据所述MPM集合中元素的顺序和取值，对所述目标帧内预测模式的码字进行解码，确定所述当前数据块的目标帧内预测模式。
第三方面，本发明实施例提供一种帧内预测模式的编码装置，所述装置包括：
第一构建模块，用于根据当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，构建所述当前数据块的最可能预测模式MPM候选列表；所述MPM候选列表中的各帧内预测模式按照各所述相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序；
第一确定模块，用于根据所述当前数据块的MPM候选列表，确定所述当前数据块的MPM集合；
第一获取模块，用于根据所述当前数据块的MPM集合，获取所述当前数据块的目标帧内预测模式；
编码模块，用于若所述当前数据块的MPM集合中存在所述目标帧内预测模式，则根据所述目标帧内预测模式在所述MPM集合中的顺序，对所述目标帧内预测模式进行编码，确定所述目标帧内预测模式的码字。
第四方面，本发明实施例提供一种帧内预测模式的解码装置，所述装置包括：
第二构建模块，用于根据当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，构建所述当前数据块的最可能预测模式MPM候选列表；所述MPM候选列表中的各帧内预测模式按照各所述相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序；
第二确定模块，用于根据所述当前数据块的MPM候选列表，确定所述当前数据块的MPM集合；
第二获取模块，用于获取所述当前数据块的目标帧内预测模式的码字；
解码模块，用于根据所述MPM集合中元素的顺序和取值，对所述目标帧内预测模式的码字进行解码，确定所述当前数据块的目标帧内预测模式。
第五方面，本发明实施例提供一种编码设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面提供的帧内预测模式的编码方法。
第六方面，本发明实施例提供一种解码设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现第二方面提供的帧内预测模式的解码方法。
第七方面，本发明实施例提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面提供的帧内预测模式的编码方法，也可以实现第二方面提供的帧内预测模式的解码方法。
上述帧内预测模式的编解码方法、装置、设备和可读存储介质，MPM集合的构建要尽量保证当前数据块采用的目标帧内预测模式落入MPM集合中，且尽量命中排序靠前的元素，本申请充分地利用了各相邻数据块与当前数据块的相关性，因为当前数据块的MPM候选列表中各帧内预测模式按照各相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序，即MPM候选列表中各帧内预测模式与所述当前数据块所采用的帧内预测模式的相关性从大到小排序；则当所述目标帧内预测模式落入所述MPM集合中时，对于由所述MPM候选列表得到的MPM集合而言，提高了所述MPM集合中排序靠前的元素命中目标帧内预测模式的概率，因此进一步降低了当前数据块的目标帧内预测模式的码字长度，降低了比特开销。
附图说明
图1为一个实施例中帧内预测模式的编码方法的流程示意图；
图2a为一个实施例中各种帧内预测模式的示意图；
图2b为一个实施例中当前数据块的相邻数据块的示意图；
图2c为一个实施例中多参考线的示意图；
图3为一个实施例中当前数据块的相邻数据块的示意图；
图4为一个实施例中帧内预测模式的编码方法的流程示意图；
图5为一个实施例中帧内预测模式的编码方法的流程示意图；
图6为一个实施例中帧内预测模式的解码方法的流程示意图；
图7为一个实施例中帧内预测模式的编码装置的结构框图；
图8为一个实施例中帧内预测模式的解码装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的帧内预测模式的编码方法和解码方法，可以分别应用于视频编码器和视频解码器中；其中，视频编码器和视频解码器可以应用于各种电子设备中，包括但不限于计算机设备、摄像机、智能手机、监控设备、视频播放器等；所述视频编码器和视频解码器可以直接由硬件电路或各类芯片实现，或者通过处理器执行计算机程序来实现。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种帧内预测模式的编码方法，以该方法应用于编码端为例进行说明，包括以下步骤：
S101，根据当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，构建所述当前数据块的最可能预测模式MPM候选列表；所述MPM候选列表中的各帧内预测模式按照各所述相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序。
示例性地，在HEVC(High Efficiency Video Coding，高效视频编码标准)中，帧内预测模式可以包括平面Planar模式、直流DC模式和33种角度型帧内预测模式；参照图2a所示，在H.266(一种新的视频编码标准)中，沿用了Planar和DC模式，将角度型帧内预测模式增加到了65种，帧内预测模式达到了67种，其中，2-66为角度型帧内预测模式，也就代表65个预测方向，模式18和50分别为水平和垂直方向，使得帧内预测模式更加精准，对所有数据块、亮度色度分量都可用。在本实施例中，为了便于说明，以图2a所示的0～66种帧内预测模式为例，进行说明，但本实施例可以应用于其他类型的帧内预测模式中。
可选地，所述当前数据块为亮度分量的视频数据块，本实施例可以应用于YUV(亮度分量、Cb色度分量和Cr色度分量)、RGB(红绿蓝格式，可准换位YUV格式)等格式的视频的编码。
可选地，在一种实施方式中，所述S101可以包括：获取当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，根据所述各所述相邻数据块与所述当前数据块的相关性排序，对所述多个相邻数据块所采用的帧内预测模式进行排序，并按照排序依次作为所述MPM候选列表中的元素；MPM候选列表中的元素包括：所述当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，所述MPM候选列表中的元素按照各所述相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序。
在一种实施方式中，参照图2b所示，所述当前数据块(当前块)的多个相邻数据块包括：上邻数据块(L)、左邻数据块(A)和左下邻数据块(BL)，各所述相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序：L块>A块>BL块，或者A块>L块>BL块。因为申请人根据大量研究并结合经验发现，L块(或A块)与当前数据块的相关性相比BL与A的相关性更强。
相应地，所述当前数据块的MPM候选列表中的元素按顺序可以依次为：L模式(L块所采用的的帧内预测模式)、A模式(A块所采用的的帧内预测模式)、BL模式(BL块所采用的的帧内预测模式)，或者为：A模式、L模式、BL模式。可以理解的是，相邻数据块与所述当前数据块的相关性越强，则所述相邻数据块所采用的帧内预测模式与所述当前数据块所采用的目标帧内预测模式的相关性越强，则所述当前数据块所采用的目标帧内预测模式与所述相关性强的相邻数据块的帧内预测模式相同的概率越大。
此处仅是一种示例，所述当前数据块的相邻数据块可以为所述当前数据块的周围的已编码的任意相邻数据块；所述相邻数据块可以与所述当前数据块大小相等，也可以大于所述当前数据块，也可以小于所述当前数据块；所述多个相邻数据块可以为2个、3个、4个、5个，还可以为更多个，本实施例对此并不限制。
S102，根据所述当前数据块的MPM候选列表，确定所述当前数据块的MPM集合。
可以理解的是，在本实施例中，直接可以将所述当前数据块的MPM候选列表作为所述当前数据块的MPM集合，也可以对所述当前数据块的MPM候选列表进行删减元素、增加元素、局部调整元素之间的相对顺序或者调整多个元素的绝对顺序(但调整的多个元素之间的相对顺序不变)等诸多操作之后，得到所述当前数据块的MPM集合，总之，当前数据块的各相邻数据块所采用的帧内预测模式在所述MPM集合中的相对顺序，与各相邻数据块与所述当前数据块的相关性排序一致。
S103，根据所述当前数据块的MPM集合，获取所述当前数据块的目标帧内预测模式。
在一种实施方式中，所述当前数据块的目标帧内预测模式为所述当前数据块的MPM集合中率失真代价(Rdcost)最小的帧内预测模式。
需要说明的是，参照图2c所示，本申请中的技术方案可以采用单参考线技术(如图2c中LR1+TR1组成的参考线0，第一条参考线)，也可以采用多参考线技术(如图2c中LR1+TR1组成的参考线0，LR2+TR2组成的参考线1，…，LRn+TRn组成的参考线(N-1))，各参考线相对当前数据块的位置是已知的。若存在多条参考线，则需要建立所述参考线对应的MPM集合，相应地，所述当前数据块的目标帧内预测模式可以为所述当前数据块的多个参考线对应的多个MPM集合中率失真代价(Rdcost)最小的帧内预测模式。因为所述当前数据块中各像素的参考像素(用于计算当前数据块对应的残差数据块)是根据参考线和帧内预测模式共同确定的，因此在确定所述当前数据块的目标帧内预测模式的同时，需要同时确定所述目标帧内预测模式对应的参考线(标识)。在本申请中，一般是以单参考线为例进行说明的。
在一种实施方式中，通过选取特定的帧内预测模式与MPM集合中的帧内预测模式进行比较，选取率失真代价最小的帧内模式作为所述当前数据块的目标帧内预测模式；总体流程如下：
(1)初次粗选阶段
从0、1和其它偶数模式(如6、30、48等偶数对应的角度类帧内预测模式)中基于率失真代价选出3个较优模式，同时要保存这3个较优模式对应的率失真代价的值和参考线index(标识)，该阶段只用到第一条参考线对应的MPM集合，所以index都为0；
(2)二次粗选阶段
对3个较优模式中的角度类帧内预测模式(大于2并且小于66的模式)与其邻近角度类帧内预测模式比较，选择Rdcost代价较小的模式，对3个较优模式进行更新，该阶段也只用到第一条参考线对应的MPM集合，所以index也都为0；
(3)三次粗选阶段
分别计算除了第一条参考线外所有参考线的MPM集合中的MPM模式的Rdcost代价，然后与(2)中更新后的3个较优模式对应的Rdcost代价进行比较，选择Rdcost代价较小的模式，对3个较优模式进行更新，同时更新index；
(4)细选阶段
将第一条参考线对应的MPM集合中的前一个或前两个MPM模式，插入到(3)中更新后的3个较优模式，合并重复模式得到最终的帧内预测模式候选列表，然后使用Rdcost代价，从最终的帧内预测模式候选列表中选出一个最优的帧内预测模式；
其中，粗选阶段可以使用低复杂度的SATD(Sum of Absolute TransformedDifference，残差的绝对值之和)代价(原始图像与预测图像之间)作为率失真代价，细选阶段可以使用复杂度较高的SSE(Sum of Squared Error，残差的平方和)代价(原始图像与重建图像之间)作为率失真代价；
Rdcost代价计算的方式可以如下所示：
Rdcost＝D+λ*R
其中，D、R表示采用不同帧内预测模式时的失真损失和比特数，λ为拉格朗日因子。
S104，若所述当前数据块的MPM集合中存在所述目标帧内预测模式，则根据所述目标帧内预测模式在所述MPM集合中的顺序，对所述目标帧内预测模式进行编码，确定所述目标帧内预测模式的码字。
示例性地，所述当前数据块的MPM集合的基数为3，且MPM[0]＝Planar，MPM[1]＝DC，MPM[2]＝15；当所述目标帧内预测模式为Planar时，所述目标帧内预测模式的码字可以为顺序(索引)[0]对应的二进制码字为0；当所述目标帧内预测模式为DC时，所述目标帧内预测模式的码字可以为顺序[1]对应的二进制码字为10；当所述目标帧内预测模式为15时，所述目标帧内预测模式的码字可以为顺序[2]对应的二进制码字为110；当所述目标帧内预测模式为20时，所述目标帧内预测模式的码字可以为所述角度类帧内预测模式20对应的预设的二进制码字，所述二进制码字多于三位。
若存在多条参考线，则所述方法还包括：对所述目标帧内预测模式对应的参考线进行编码，确定参考线的码字；根据所述当前数据块的目标帧内预测模式的码字和所述参考线的码字，根据预设组合规则组合得到组合码字，将所述组合码字写入码流中。
总之，MPM集合的构建要尽量保证当前数据块采用的目标帧内预测模式落入MPM集合中，且尽量命中排序靠前的元素；在本实施例中，充分地利用了各相邻数据块与当前数据块的相关性，因为当前数据块的MPM候选列表中各帧内预测模式按照各相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序，即MPM候选列表中各帧内预测模式与所述当前数据块所采用的帧内预测模式的相关性从大到小排序；则当所述目标帧内预测模式落入所述MPM集合中时，对于由所述MPM候选列表得到的MPM集合而言，本实施例提高了所述MPM集合中排序靠前的元素命中目标帧内预测模式的概率，因此进一步降低了当前数据块的目标帧内预测模式的码字长度，降低了比特开销。
参照图3所示，本实施例示出了多个相邻数据块与当前数据块的位置关系，例如，所述多个相邻数据块包括以下数据块中的至少两种：上邻数据块(A)、左邻数据块(L)、左上邻数据块(AL)、左下邻数据块(BL)、右上邻数据块(AR)。例如，所述多个相邻数据块可以包括上述数据块中的三种。
传统的MPM集合构建方式，只考虑了当前数据块的两个相邻数据块(一般为上邻数据块、左邻数据块)，没有充分利用更多相邻数据块，更没有利用各相邻数据块与当前数据块的相关性；因此，本实施例中，可以选择多于两个的相邻数据块，获取更多的相邻数据块所采用的帧内预测模式，增加了MPM候选列表的元素数目，从一定程度上相当于增加了MPM集合的元素数目，且更充分地利用了相邻数据块与当前数据块的相关性，提高了目标帧内预测模式落入所述MPM集合的概率。
参照图3所示，所述上邻数据块(A)和所述左邻数据块(L)为第一级别相邻数据块，所述左上邻数据块(AL)、所述左下邻数据块(BL)和所述右上邻数据块(AR)为第二级别相邻数据块；所述第一级别相邻数据块与所述当前数据块的相关性大于所述第二级别相邻数据块与所述当前数据块的相关性。
申请人根据大量研究并结合经验发现，所述第一级别相邻数据块与所述当前数据块的相关性，相比所述第二级别相邻数据块与所述当前数据块的相关性更强；所述相关性顺序包括但不限于以下顺序：
I.L->A->BL->AL->AR
II.L->A->AL->BL->AR
III.A->L->BL->AL->AR
IV.A->L->AL->BL->AR
V.A->L->AR->BL->AL
可选的，参照图4所示，在一个实施例中，所述S101具体可以包括：
S401，根据预设的相邻数据块搜索顺序对所述当前数据块的多个相邻数据块进行搜索，获取所述多个相邻数据块所采用的帧内预测模式；所述相邻数据块搜索顺序为所述多个相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小的排序。
具体操作时，在当前数据块的周围选取N个相邻块(N>＝2)，相邻数据块一般从当前数据块的上面、左侧、左下角、左上角和右上角的相邻块中选取；选取任意一种相关性顺序作为所述相邻数据块搜索顺序进行搜索，搜索后记录每一个相邻数据块的帧内预测模式。
S402，合并相同的帧内预测模式，得到所述当前数据块的MPM候选列表。
将这些相邻数据块的帧内预测模式按搜索顺序进行前后排列，同时，合并相同的帧内预测模式形成MPM候选列表{m0，m1，…，mi-1}，i<＝N，后续基于此候选列表构建MPM集合。
在一个实施例中，涉及一种基于MPM候选列表得到MPM集合的过程，具体可以包括：根据所述当前数据块的MPM候选列表和预设的非角度类帧内预测模式，确定所述当前数据块的MPM集合；所述非角度类帧内预测模式包括：平面模式、直流模式；所述MPM集合中包括所述MPM候选列表中排序靠前的角度类帧内预测模式(或者称为B类模式)，以及所述非角度类帧内预测模式(或者称为A类模式)。
申请人发现，一般而言，非角度类帧内预测模式命中目标帧内预测模式的概率相对较大；同时，MPM候选列表中排序靠前的帧内预测模式，相比于排序靠后的帧内预测模式而言，命中目标帧内预测模式的概率相对较大；因此非角度类帧内预测模式和MPM候选列表中排序靠前的帧内预测模式的优先级均较高，均需要优先作为MPM集合中的元素，进一步提高目标帧内预测模式落入MPM集合的概率。
示例性的，所述MPM候选列表中排序靠前的角度类帧内预测模式为预设排序靠前数目的角度类帧内预测模式，所述预设排序靠前数目小于或等于(所述MPM集合的基数-2)。
在一个实施例中，涉及根据MPM候选列表中非角度类帧内预测模式是否存在以及先后排序的情况，进一步提高MPM集合中非角度类帧内预测模式的优先级(对应MPM集合中的排序)的过程，具体可以包括：
若所述当前数据块的MPM候选列表中存在所述非角度类帧内预测模式，则将所述MPM集合中排序前两位的元素依序设置为平面模式、直流模式，并将所述MPM候选列表中角度类帧内预测模式依序填充在所述平面模式、直流模式之后，作为所述MPM集合的元素；
若所述当前数据块的MPM候选列表不存在非角度类帧内预测模式，则将所述MPM候选列表中排序靠前的预设数目中的至少一个帧内预测模式依序作为所述MPM集合的元素，并将所述平面模式和直流模式依序填充作为所述MPM集合的元素；所述预设数目为所述MPM集合的基数减2。
为了简化说明，以MPM集合的基数为6，作为示例，描述本实施例对应的方案一。
方案一(包括a、b两种情况)：
若在当前数据块的周围选取N个相邻数据块(N>＝2)，MPM候选列表的基数为i，则：
a.若MPM候选列表中存在非角度类帧内预测模式，则MPM[0]＝Planar，MPM[1]＝DC；
进一步地，若MPM候选列表中的所有模式都为非角度类帧内预测模式，则剩下的四个MPM模式默认为MPM[2]＝垂直模式，MPM[3]＝水平模式，MPM[4]＝垂直模式-4，MPM[5]＝垂直模式+4；
进一步地，若MPM候选列表中只有n个(0<n<i)模式为角度类帧内预测模式m0，m1，…，mn-1，则剩下的四个MPM模式先用这n个模式按候选列表中的先后顺序进行填充；若还没填充满，则进行后续填充操作；
b.若MPM候选列表中不存在非角度类帧内预测模式，即MPM候选列表{m0，m1，…，mi-1}的这i个模式都为角度类帧内预测模式，则：
若1<＝i<＝4，将{m0，m1，…，mi-1}按此候选列表先后顺序对应填充到MPM集合中，接下来的两个位置依次填充Planar、DC模式；若还没有填充满，则同样进行后续填充操作；
若i>4，将{m0，m1，…，mi-1}候选列表中的前4个模式按此列表顺序对应填充到MPM集合中，接下来的两个位置依次填充Planar、DC模式。
在一个实施例中，同样涉及根据MPM候选列表中非角度类帧内预测模式是否存在以及先后排序的情况，进一步提高MPM集合中非角度类帧内预测模式的优先级(对应MPM集合中的排序)的过程，具体可以包括：
若所述当前数据块的MPM候选列表中仅存在非角度类帧内预测模式中的一种模式，则将所述非角度类帧内预测模式中的一种模式作为所述MPM集合中的第一位元素，并将所述MPM候选列表中角度类帧内预测模式依序填充在所述第一位元素之后，然后依序填充所述非角度类帧内预测模式中的另一种模式，得到所述MPM集合。
为了简化说明，以MPM集合的基数为6，作为示例，描述本实施例对应的方案二、方案三、方案四和方案五。
其中，方案二(包括N＝2和N>2两种情况)：
N＝2时：
若所述MPM候选列表中有两个模式或一个模式，且这两个模式或一个模式均为非角度类帧内预测模式，则MPM集合中前两个元素为所述两个非角度类帧内预测模式，剩余元素按顺序为垂直模式、水平模式、垂直模式-4、水平模式+4；
若MPM候选列表中只有一个模式，且为角度类帧内预测模式m，则MPM集合中第一个元素为所述角度模式m，第二元素和第三元素为两个非角度类帧内预测模式，剩余元素依次为m-1、m+1、m-2；
若MPM候选列表中有两个模式m0和m1，且只有一个角度类帧内预测模式；MPM集合中先按MPM候选列表中两个模式的顺序依次填充到前两个元素，再用两个非角度类帧内预测模式填充，合并相同模式，剩余元素依次为max{m0，m1}-1，max{m0，m1}+1，max{m0，m1}-2；或者，若MPM候选列表中有两个模式，只存在一个DC模式和一个角度类帧内预测模式m，则MPM集合中第一个元素为DC模式，第二个元素和第三个元素从Planar模式和m中选取；或者，若MPM候选列表中有两个模式，只存在一个Planar模式和一个角度类帧内预测模式m，且m＝2或34或66时，MPM集合中第一个元素为Planar模式，第二个元素为m，第三个元素为DC模式；
若MPM候选列表中有两个角度类帧内预测模式m0和m1，MPM集合中前两个先按MPM候选列表中的顺序依次填充，再用非角度类帧内预测模式填充，剩余模式用max{m0，m1}-1，max{m0，m1}+1填充，若max{m0，m1}-1，max{m0，m1}+1中有一个与前面已有的模式重合，则用max{m0，m1}-2，max{m0，m1}+2填充；
N>2时，MPM集合构建方法同方案一。
其中，方案三(包括N＝2和N>2两种情况)：
N＝2时，总体MPM集合构建方法同方案一或方案二；但当候选列表中只存在一个DC模式和一个角度类帧内预测模式m时，则MPM[0]＝DC，MPM[1]和MPM[2]放置Planar模式和m模式；Planar模式和m模式二者顺序可以互换，剩下位置的填充方法同方案一或方案二；
N>2时，总体MPM集合构建方法同方案一，但当候选列表中只存在DC模式和角度类帧内预测模式时，不存在Planar模式时，则MPM[0]＝DC，剩下的位置用候选列表中的角度类帧内预测模式和Planar模式填充，可以Planar模式在前，角度类帧内预测模式在后，也可以角度类帧内预测模式在前，Planar模式在后，Planar模式不能插入到各角度类帧内预测模式之间，且必须保证MPM集合中有Planar模式；若还没有填充满，则对剩下的位置进行后续填充操作。
其中，方案四(包括N＝2和N>2两种情况)：
N＝2时，总体MPM集合构建方法同方案一或方案二，但当候选列表中只存在一个Planar模式和一个角度类帧内预测模式m，且m＝2或34或66时(不存在DC模式)，则MPM[0]＝Planar，MPM[1]＝m，MPM[2]＝DC，剩下位置的填充方法同方案一或方案二；
N>2时，总体MPM集合构建方法同方案一，但当候选列表中只存在Planar模式和角度类帧内预测模式，且角度类帧内预测模式中有2、34、66模式中的一种时，MPM[0]＝Planar，剩下的位置用候选列表中的角度类帧内预测模式和DC模式填充，角度类帧内预测模式在前，DC模式在后，DC模式不能插入到各角度类帧内预测模式之间，且必须保证MPM列表中有DC模式；若还没有填充满，则对剩下的位置进行后续填充操作。
其中，方案五(包括N＝2和N>2两种情况)：MPM集合构建方法是方案三和方案四的组合。
在一个实施例中，还涉及根据MPM候选列表中非角度类帧内预测模式是否存在以及先后排序的情况，进一步提高MPM集合中非角度类帧内预测模式的优先级(对应MPM集合中的排序)的过程，具体可以包括：
若所述当前数据块的MPM候选列表中仅存在非角度类帧内预测模式中的一种模式，则将所述非角度类帧内预测模式中的一种模式作为所述MPM集合中的第一位元素，并将所述非角度类帧内预测模式中的另一种模式依序填充在所述第一位元素之后，然后依序填充所述MPM候选列表中角度类帧内预测模式，得到所述MPM集合。
例如，当MPM候选列表中仅存在DC模式和角度类帧内预测模式，则可以MPM[0]＝DC，MPM[1]＝Planar，将所述角度类帧内预测模式依次填充在MPM集合中，直至填充满或者角度类帧内预测模式填充完；当角度类帧内预测模式填充完，且MPM集合未填充满时，对剩下的位置进行后续填充操作。
本实施例的具体描述同样可以参照上述方案二、方案三、方案四和方案五的内容，这里不再赘述。
可以理解的是，进一步提高MPM集合中非角度类帧内预测模式的优先级的过程，可以参照上述三个实施例中的五个方案中的任意一种方案，也可以采用其它方案。
可以理解的是，非角度类帧内预测模式本身优先级较高，当所述MPM候选列表中存在非角度类帧内预测模式时，该非角度类帧内预测模式的优先级应该进一步提高，因为其命中目标帧内预测模式的概率会进一步提高；因此上述三个实施例采用了不同的方式进一步提高MPM集合中非角度类帧内预测模式的优先级，因此进一步有利于节省比特开销，提高压缩率。
进一步地，参照图5所示，至少针对上述三个实施例，当MPM集合中未填充满时，需要进行后续填充操作，可以包括：
S501，若所述当前数据块的MPM集合未填充满，则确定所述当前数据块的MPM候选列表中最大的角度类帧内预测模式。
需要说明的时，最大模式是指模式对应的标识数字最大，申请人发现，相比于除了0等特殊模式以外的标识数字较小的帧内预测模式，标识数字较大的帧内预测模式命中目标帧内预测模式的概率同样相对较大。
S502，将所述最大的角度类帧内预测模式的邻近帧内预测模式，依序填充作为所述当前数据块的MPM集合的元素。
其中，帧内预测模式m的邻近帧内预测模式可以包括但不限于：相邻的m±1模式，次邻的m±2模式，间邻的m±3模式等。
示例性地，先从这n个角度类帧内预测模式中选出最大的模式mmax，判断mmax的相邻模式mmax-1或mmax+1是否与MPM集合中已有的模式重合，将不重合的模式填充进MPM集合中，若是重合的模式则跳过；若还没填充满，则继续判断mmax-2或mmax+2模式是否与MPM集合中已有的模式重合，将不重合的模式填充进MPM集合中，若是重合的模式则跳过；若还没填充满，则再继续判断mmax-3或mmax+3是否与MPM集合中已有的模式重合，将不重合的模式填充进MPM集合中；其中，对于填充优先级，mmax±1高于mmax±2高于mmax±3，但mmax-1和mmax+1的位置可以互换，mmax±2和mmax±3同理。
特别说明：模式66相邻的+/-1模式是3和65，模式2相邻的+/-1模式是3和65，模式65相邻的+/-1模式是2和64，+/-2依此类推。
在一个实施中，若存在多条参考线，则所述方法还包括根据第一条参考线对应的MPM列表得到其它参考线对应的MPM列表的过程，具体包括：
根据所述当前数据块的第一条参考线对应的MPM集合，确定所述当前数据块除所述第一条参考线以外的其它参考线对应的MPM集合；所述第一条参考线(参考线0)为距离所述当前数据块距离最近的参考线。
在一个实施方式中，将所述第一条参考线对应的MPM集合中的角度类帧内预测模式依序填充，作为所述其它参考线对应的MPM集合的元素。
示例性地，方案A：直接取参考线0的MPM集合，删除其中的Planar和DC模式，其余模式保持顺序不变，并按此顺序依次填充到MPM[0]～MPM[3]，此时MPM集合中只有4个模式。
在一个实施方式中，将所述第一条参考线对应的MPM集合中的角度类帧内预测模式，保持位置不变，作为所述其它参考线对应的MPM集合中相应位置的元素；确定所述当前数据块的MPM候选列表中最大的角度类帧内预测模式；将所述最大的角度类帧内预测模式的邻近帧内预测模式，依序填充作为所述其它参考线对应的MPM集合的元素。
示例性地，方案B：直接取参考线0的MPM集合，删除其中的Planar和DC模式，其余模式保持位置不变，原本Planar和DC模式的位置的填充方式参照上述的后续填充操作，此时MPM集合中有6个模式。
由于不同参考线之间的Planar和DC模式对应的率失真代价之间的差距较小，因此无需将Planar和DC模式填充到其它参考线对应的MPM集合中；同时上述两个实施例利用第一参考线和其它参考线之间的相关性，直接利用第一参考线对应的MPM集合来构建其它参考线对应的MPM集合；总之，上述两个实施例简化了其它参考线对应的MPM集合的构建流程。
在一个实施中，若存在多参考线，则所述方法还包括以下对除了第一参考线外其它参考线对应的MPM列表的构建过程(包括N＝2和N>2两种情况)：
N＝2时：
若MPM候选列表中全部为非角度类帧内预测模式，则所述当前数据块除所述第一条参考线以外的其它参考线对应的MPM集合中采用垂直模式、水平模式、2、34、66、26填充；
若MPM候选列表中有两个或一个模式，但其中只有一个角度类帧内预测模式m，则所述其它参考线对应的MPM集合中先填充所述角度类帧内预测模式m，剩余位置再用m-1、m+1、m-2、m+2、m-3填充；
若MPM候选列表中有两个不同的角度模式m0和m1，MPM中前两个位置先按候选列表中模式的顺序依次填充，再从min{m0，m1}±1，max{m0，m1}±1，max{m0，m1}±1，max{m0，m1}±2这八种模式中任选4种按任意顺序填充，但要保证MPM列表中的模式互不重合；
N>2时MPM列表的构建方式可与上述方案A或方案B一致。
可从第一参考线对应的MPM列表构建方案中任选一种，再从其他参考线对应的MPM列表构建方案中任选一种进行组合。
下面，从另一个角度描述本申请的帧内预测模式的编码方法，包括：
一、首先对当前数据块的5个相邻数据块(L、A、AL、BL、AR)进行搜索，并获取每个相邻数据块采用的帧内预测模式，搜索顺序包括但不限于以下顺序：
I.L->A->BL->AL->AR
II.L->A->AL->BL->AR
III.A->L->BL->AL->AR
IV.A->L->AL->BL->AR
V.A->L->AR->BL->AL
选取其中一种搜索顺序，搜索完成后按搜索顺序排列模式，合并相同模式形成MPM候选列表{m0，m1，…，mi-1}，i<＝5；
二、基于MPM候选列表，构建MPM集合，构建规则如下：
(1)对于参考线0，MPM集合中共有6个模式：
a、候选列表中只要存在A类模式，则MPM[0]＝Planar，MPM[1]＝DC，剩下的4个MPM模式填充方法如下：
I、候选列表中所有模式都是A类模式(所有相邻块的模式都不是角度模式)，则MPM[2]＝垂直模式，MPM[3]＝水平模式，MPM[4]＝垂直模式-4，MPM[5]＝水平模式-4；
II、候选列表中只有一个B类模式m(m大于1)，则MPM[2]＝m，MPM[3]＝m-1，MPM[4]＝m+1，MPM[5]＝m-2；
III、候选列表中只有两个B类模式，按搜索顺序是模式m0，m1，则MPM[2]＝m0，MPM[3]＝m1。若1<|m0-m1|<63，则MPM[4]＝max{m0，m1}-1，MPM[5]＝max{m0，m1}+1；否则MPM[4]＝max{m0，m1}-2，MPM[5]＝max{m0，m1}+2；
IV、候选列表中只有三个B类模式，按搜索顺序是模式m0，m1，m2，则MPM[2]＝m0，MPM[3]＝m1，MPM[4]＝m2。若max{m0，m1，m2}-middle{m0，m1，m2}>1，则MPM[5]＝max{m0，m1，m2}-1；若max{m0，m1，m2}-middle{m0，m1，m2}＝1，且max{m0，m1，m2}+1！＝min{m0，m1，m2}则MPM[5]＝max{m0，m1，m2}+1；其余情况MPM[5]＝max{m0，m1，m2}-2；
V、候选列表中只有四个B类模式，按搜索顺序是模式m0，m1，m2，m3，则MPM[2]＝m0，MPM[3]＝m1，MPM[4]＝m2，MPM[5]＝m3。
b、候选列表中不存在A类模式，即所有相邻数据块所采用的帧内预测模式都是大于1的B类模式：
I、候选列表中只有1个模式(所有相邻数据块所采用的帧内预测模式都相同)，则MPM[0]＝m，MPM[1]＝Planar，MPM[2]＝DC，MPM[3]＝m-1，MPM[4]＝m+1，MPM[5]＝m-2；
II、候选列表中只有2个模式，按顺序为m0，m1，则MPM[0]＝m0，MPM[1]＝m1，MPM[2]＝Planar，MPM[3]＝DC。若1<|m0-m1|<63，则MPM[4]＝max{m0，m1}-1，MPM[5]＝max{m0，m1}+1；否则MPM[4]＝max{m0，m1}-2，MPM[5]＝max{m0，m1}+2；
III、候选列表中只有3个模式，按顺序为m0，m1，m2，则MPM[0]＝m0，MPM[1]＝m1，MPM[2]＝m2，MPM[3]＝Planar，MPM[4]＝DC。若max{m0，m1，m2}-middle{m0，m1，m2}>1，则MPM[5]＝max{m0，m1，m2}-1；若max{m0，m1，m2}-middle{m0，m1，m2}＝1，且max{m0，m1，m2}+1！＝min{m0，m1，m2}则MPM[5]＝max{m0，m1，m2}+1；其余情况MPM[5]＝max{m0，m1，m2}-2；
IV、候选列表中只有4个模式，按顺序为m0，m1，m2，m3，则MPM[0]＝m0，MPM[1]＝m1，MPM[2]＝m2，MPM[3]＝m3，MPM[4]＝Planar，MPM[5]＝DC。
V、候选列表中有5个模式，按顺序为m1，m2，m3，m4，m5，MPM集合构建同IV。
(2)对于参考线>0，MPM集合中设有4个模式，构建方式是直接把对应参考线0的MPM集合取过来，删除其中的Planar和DC模式，其余模式保持顺序不变，并按此顺序依次填充到MPM[0]～MPM[3]。
具体实施示例：
例1：取N＝2，相邻数据块的选取为图3中L和A两个相邻数据块，搜索顺序为L>A；参考线0选择方案一，参考线>0选择方案A；若假设L块的模式是Planar，A的模式是2，则参考线0的MPM集合为：MPM[0]＝Planar，MPM[1]＝DC，MPM[2]＝2，MPM[3]＝65，MPM[4]＝3，MPM[5]＝64；所有参考线>0的MPM集合为：MPM[0]＝2，MPM[1]＝65，MPM[2]＝3，MPM[3]＝64。
例2：取N＝5，相邻数据块的选取为图3中L，A，BL，AL，AR共5个相邻数据块，搜索顺序选第I种；参考线0选择方案一，参考线>0选择方案A；若假设L块的模式是2，A的模式是2，BL的模式是65，AL的模式是66，AR的模式是66，则参考线0的MPM集合为：MPM[0]＝2，MPM[1]＝65，MPM[2]＝66，MPM[3]＝Planar，MPM[4]＝DC，MPM[5]＝64；所有参考线>0的MPM集合为：MPM[0]＝2，MPM[1]＝65，MPM[2]＝66，MPM[3]＝64。
例3：取N＝2，相邻数据块的选取为图3中L和A两个相邻数据块，搜索顺序为L->A；参考线0选择方案二，参考线>0选择方案A；若假设L块的模式是2，A的模式是DC，则参考线0的MPM集合可构建为：MPM[0]＝DC，MPM[1]＝2，MPM[2]＝Planar，MPM[3]＝65，MPM[4]＝3，MPM[5]＝64；所有参考线>0的MPM集合为：MPM[0]＝2，MPM[1]＝65，MPM[2]＝3，MPM[3]＝64。
例4：取N＝5，相邻数据块的选取为图3中L，A，BL，AL，AR共5个相邻数据块，搜索顺序选第I种；参考线0选择方案四，参考线>0选择方案A；
若有一个当前数据块1的相邻数据块L块的模式是2，A的模式是2，BL的模式是DC，AL的模式是66，AR的模式是34，则当前数据块1对应参考线0的MPM集合可构建为：MPM[0]＝DC，MPM[1]＝2，MPM[2]＝66，MPM[3]＝34，MPM[4]＝Planar，MPM[5]＝65；所有参考线>0的MPM集合为：MPM[0]＝2，MPM[1]＝66，MPM[2]＝34，MPM[3]＝65；
若又有一个当前数据块2的相邻数据块L块的模式是2，A的模式是2，BL的模式是Planar，AL的模式是18，AR的模式是50，则当前数据块2对应参考线0的MPM集合可构建为：MPM[0]＝Planar，MPM[1]＝2，MPM[2]＝18，MPM[3]＝50，MPM[4]＝DC，MPM[5]＝65；所有参考线>0的MPM集合为：MPM[0]＝2，MPM[1]＝18，MPM[2]＝50，MPM[3]＝65。
在一个实施例中，如图6所示，提供了一种帧内预测模式的解码方法，以该方法应用于解码端为例进行说明，包括以下步骤：
S601，根据当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，构建所述当前数据块的最可能预测模式MPM候选列表；所述MPM候选列表中的各帧内预测模式按照各所述相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序。
S602，根据所述当前数据块的MPM候选列表，确定所述当前数据块的MPM集合。
S603，获取所述当前数据块的目标帧内预测模式的码字。
S604，根据所述MPM集合中元素的顺序和取值，对所述目标帧内预测模式的码字进行解码，确定所述当前数据块的目标帧内预测模式。
可以理解的是，解码端可以对上述编码端编码后的码流进行解码；以当前数据块的解码为例，首先可以对当前数据块的目标帧内预测模式的码字进行解码，获得上述目标帧内预测模式；当存在多条参考线时，需要同时解码得到目标帧内预测模式对应的参考线，进而根据参考线和目标帧内预测模式，可以确定当前数据块中各像素的参考像素，因此可以获得各像素的预测像素值，结合各像素的残差像素值等数据，可以解码得到当前数据块。在对目标帧内预测模式的码字进行解码时，同样需要建立MPM集合，在编码方法中当前数据块的多个相邻数据块是已编码数据块，相应地，在解码方法中当前数据块的多个相邻数据块是已解码数据块；因此编码方法和解码方法是相互对应统一的，可以针对编码端的编码得到的码字进行相应的解码，得到正确的目标帧内预测模式。
关于上述帧内预测模式的解码方法的其它说明可以参照上述的帧内预测模式的编码方法，这里不再赘述。
应该理解的是，虽然图1,4-6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1,4-6中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图7所示，提供了一种帧内预测模式的编码装置，包括：第一构建模块10、第一确定模块11、第一获取模块12和编码模块13，其中：
第一构建模块10，用于根据当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，构建所述当前数据块的最可能预测模式MPM候选列表；所述MPM候选列表中的各帧内预测模式按照各所述相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序；
第一确定模块11，用于根据所述当前数据块的MPM候选列表，确定所述当前数据块的MPM集合；
第一获取模块12，用于根据所述当前数据块的MPM集合，获取所述当前数据块的目标帧内预测模式；
编码模块13，用于若所述当前数据块的MPM集合中存在所述目标帧内预测模式，则根据所述目标帧内预测模式在所述MPM集合中的顺序，对所述目标帧内预测模式进行编码，确定所述目标帧内预测模式的码字。
可选地，所述多个相邻数据块包括以下数据块中的至少两种：上邻数据块、左邻数据块、左上邻数据块、左下邻数据块、右上邻数据块。
可选地，所述上邻数据块和所述左邻数据块为第一级别相邻数据块，所述左上邻数据块、所述左下邻数据块和所述右上邻数据块为第二级别相邻数据块；所述第一级别相邻数据块与所述当前数据块的相关性大于所述第二级别相邻数据块与所述当前数据块的相关性。
可选地，所述第一构建模块10可以包括：
搜索单元，用于根据预设的相邻数据块搜索顺序对所述当前数据块的多个相邻数据块进行搜索，获取所述多个相邻数据块所采用的帧内预测模式；所述相邻数据块搜索顺序为所述多个相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小的排序；
合并单元，用于合并相同的帧内预测模式，得到所述当前数据块的MPM候选列表。
可选地，所述第一确定模块11可以包括：
确定单元，用于根据所述当前数据块的MPM候选列表和预设的非角度类帧内预测模式，确定所述当前数据块的MPM集合；所述非角度类帧内预测模式包括：平面模式、直流模式；所述MPM集合中包括所述MPM候选列表中排序靠前的角度类帧内预测模式，以及所述非角度类帧内预测模式。
可选地，所述确定单元具体用于若所述当前数据块的MPM候选列表中存在所述非角度类帧内预测模式，则将所述MPM集合中排序前两位的元素依序设置为平面模式、直流模式，并将所述MPM候选列表中角度类帧内预测模式依序填充在所述平面模式、直流模式之后，作为所述MPM集合的元素；若所述当前数据块的MPM候选列表不存在非角度类帧内预测模式，则将所述MPM候选列表中排序靠前的预设数目中的至少一个帧内预测模式依序作为所述MPM集合的元素，并将所述平面模式和直流模式依序填充作为所述MPM集合的元素；所述预设数目为所述MPM集合的基数减2。
可选地，所述确定单元具体用于若所述当前数据块的MPM候选列表中仅存在非角度类帧内预测模式中的一种模式，则将所述非角度类帧内预测模式中的一种模式作为所述MPM集合中的第一位元素，并将所述MPM候选列表中角度类帧内预测模式依序填充在所述第一位元素之后，然后依序填充所述非角度类帧内预测模式中的另一种模式，得到所述MPM集合。
可选地，所述确定单元具体用于若所述当前数据块的MPM候选列表中仅存在非角度类帧内预测模式中的一种模式，则将所述非角度类帧内预测模式中的一种模式作为所述MPM集合中的第一位元素，并将所述非角度类帧内预测模式中的另一种模式依序填充在所述第一位元素之后，然后依序填充所述MPM候选列表中角度类帧内预测模式，得到所述MPM集合。
可选地，所述第一确定模块11还可以包括：
后续填充单元，用于若所述当前数据块的MPM集合未填充满，则确定所述当前数据块的MPM候选列表中最大的角度类帧内预测模式；将所述最大的角度类帧内预测模式的邻近帧内预测模式，依序填充作为所述当前数据块的MPM集合的元素。
可选地，若存在多条参考线，则所述装置还可以包括：
多参考线确定模块，用于根据所述当前数据块的第一条参考线对应的MPM集合，确定所述当前数据块除所述第一条参考线以外的其它参考线对应的MPM集合；所述第一条参考线为距离所述当前数据块距离最近的参考线。
可选地，所述多参考线确定模块，可以包括：
第一多参考线确定单元，用于将所述第一条参考线对应的MPM集合中的角度类帧内预测模式依序填充，作为所述其它参考线对应的MPM集合的元素。
可选地，所述多参考线确定模块，可以包括：
第二多参考线确定单元，用于将所述第一条参考线对应的MPM集合中的角度类帧内预测模式，保持位置不变，作为所述其它参考线对应的MPM集合中相应位置的元素；确定所述当前数据块的MPM候选列表中最大的角度类帧内预测模式；将所述最大的角度类帧内预测模式的邻近帧内预测模式，依序填充作为所述其它参考线对应的MPM集合的元素。
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种帧内预测模式的解码装置，包括：第二构建模块14、第二确定模块15、第二获取模块16和解码模块17，其中：
第二构建模块14，用于根据当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，构建所述当前数据块的最可能预测模式MPM候选列表；所述MPM候选列表中的各帧内预测模式按照各所述相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序；
第二确定模块15，用于根据所述当前数据块的MPM候选列表，确定所述当前数据块的MPM集合；
第二获取模块16，用于获取所述当前数据块的目标帧内预测模式的码字；
解码模块17，用于根据所述MPM集合中元素的顺序和取值，对所述目标帧内预测模式的码字进行解码，确定所述当前数据块的目标帧内预测模式。
上述帧内预测模式的解码装置的结构可以参照上述帧内预测模式的编码装置的结构说明，这里不再赘述。
关于帧内预测模式的编码装置的具体限定可以参见上文中对于帧内预测模式的编码方法的限定，关于帧内预测模式的解码装置的具体限定可以参见上文中对于帧内预测模式的解码方法的限定，在此不再赘述。上述帧内预测模式的编码装置和解码装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种编码设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
根据当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，构建所述当前数据块的最可能预测模式MPM候选列表；所述MPM候选列表中的各帧内预测模式按照各所述相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序；
根据所述当前数据块的MPM候选列表，确定所述当前数据块的MPM集合；
根据所述当前数据块的MPM集合，获取所述当前数据块的目标帧内预测模式；
若所述当前数据块的MPM集合中存在所述目标帧内预测模式，则根据所述目标帧内预测模式在所述MPM集合中的顺序，对所述目标帧内预测模式进行编码，确定所述目标帧内预测模式的码字。
在一个实施例中，提供了一种解码设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
根据当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，构建所述当前数据块的最可能预测模式MPM候选列表；所述MPM候选列表中的各帧内预测模式按照各所述相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序；
根据所述当前数据块的MPM候选列表，确定所述当前数据块的MPM集合；
获取所述当前数据块的目标帧内预测模式的码字；
根据所述MPM集合中元素的顺序和取值，对所述目标帧内预测模式的码字进行解码，确定所述当前数据块的目标帧内预测模式。
在一个实施例中，提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时一方面可以实现以下步骤：
根据当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，构建所述当前数据块的最可能预测模式MPM候选列表；所述MPM候选列表中的各帧内预测模式按照各所述相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序；
根据所述当前数据块的MPM候选列表，确定所述当前数据块的MPM集合；
根据所述当前数据块的MPM集合，获取所述当前数据块的目标帧内预测模式；
若所述当前数据块的MPM集合中存在所述目标帧内预测模式，则根据所述目标帧内预测模式在所述MPM集合中的顺序，对所述目标帧内预测模式进行编码，确定所述目标帧内预测模式的码字；
另一方面也可以实现以下步骤：
根据当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，构建所述当前数据块的最可能预测模式MPM候选列表；所述MPM候选列表中的各帧内预测模式按照各所述相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序；
根据所述当前数据块的MPM候选列表，确定所述当前数据块的MPM集合；
获取所述当前数据块的目标帧内预测模式的码字；
根据所述MPM集合中元素的顺序和取值，对所述目标帧内预测模式的码字进行解码，确定所述当前数据块的目标帧内预测模式。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (19)

1.一种帧内预测模式的编码方法，其特征在于，所述方法包括：
根据当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，构建所述当前数据块的最可能预测模式MPM候选列表；所述MPM候选列表中的各帧内预测模式按照各所述相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序；
根据所述当前数据块的MPM候选列表，确定所述当前数据块的MPM集合；
根据所述当前数据块的MPM集合，获取所述当前数据块的目标帧内预测模式；
若所述当前数据块的MPM集合中存在所述目标帧内预测模式，则根据所述目标帧内预测模式在所述MPM集合中的顺序，对所述目标帧内预测模式进行编码，确定所述目标帧内预测模式的码字；
其中，若存在多条参考线，则所述方法还包括：根据所述当前数据块的第一条参考线对应的MPM集合，确定所述当前数据块除所述第一条参考线以外的其它参考线对应的MPM集合；所述第一条参考线为距离所述当前数据块距离最近的参考线；其中，所述当前数据块的目标帧内预测模式为所述当前数据块的多个参考线对应的多个MPM集合中率失真代价最小的帧内预测模式。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个相邻数据块包括以下数据块中的至少两种：上邻数据块、左邻数据块、左上邻数据块、左下邻数据块、右上邻数据块。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述上邻数据块和所述左邻数据块为第一级别相邻数据块，所述左上邻数据块、所述左下邻数据块和所述右上邻数据块为第二级别相邻数据块；所述第一级别相邻数据块与所述当前数据块的相关性大于所述第二级别相邻数据块与所述当前数据块的相关性。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，构建所述当前数据块的最可能预测模式MPM候选列表，包括：
根据预设的相邻数据块搜索顺序对所述当前数据块的多个相邻数据块进行搜索，获取所述多个相邻数据块所采用的帧内预测模式；所述相邻数据块搜索顺序为所述多个相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小的排序；
合并相同的帧内预测模式，得到所述当前数据块的MPM候选列表。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前数据块的MPM候选列表，确定所述当前数据块的MPM集合，包括：
根据所述当前数据块的MPM候选列表和预设的非角度类帧内预测模式，确定所述当前数据块的MPM集合；所述非角度类帧内预测模式包括：平面模式、直流模式；所述MPM集合中包括所述MPM候选列表中排序靠前的角度类帧内预测模式，以及所述非角度类帧内预测模式。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前数据块的MPM候选列表和预设的非角度类帧内预测模式，确定所述当前数据块的MPM集合，包括：
若所述当前数据块的MPM候选列表中存在所述非角度类帧内预测模式，则将所述MPM集合中排序前两位的元素依序设置为平面模式、直流模式，并将所述MPM候选列表中角度类帧内预测模式依序填充在所述平面模式、直流模式之后，作为所述MPM集合的元素；
若所述当前数据块的MPM候选列表不存在非角度类帧内预测模式，则将所述MPM候选列表中排序靠前的预设数目中的至少一个帧内预测模式依序作为所述MPM集合的元素，并将所述平面模式和直流模式依序填充作为所述MPM集合的元素；所述预设数目为所述MPM集合的基数减2。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前数据块的MPM候选列表和预设的非角度类帧内预测模式，确定所述当前数据块的MPM集合，包括：
若所述当前数据块的MPM候选列表中仅存在非角度类帧内预测模式中的一种模式，则将所述非角度类帧内预测模式中的一种模式作为所述MPM集合中的第一位元素，并将所述MPM候选列表中角度类帧内预测模式依序填充在所述第一位元素之后，然后依序填充所述非角度类帧内预测模式中的另一种模式，得到所述MPM集合。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前数据块的MPM候选列表和预设的非角度类帧内预测模式，确定所述当前数据块的MPM集合，包括：
若所述当前数据块的MPM候选列表中仅存在非角度类帧内预测模式中的一种模式，则将所述非角度类帧内预测模式中的一种模式作为所述MPM集合中的第一位元素，并将所述非角度类帧内预测模式中的另一种模式依序填充在所述第一位元素之后，然后依序填充所述MPM候选列表中角度类帧内预测模式，得到所述MPM集合。
9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当所述多个相邻数据块的数目为2时，所述根据所述当前数据块的MPM候选列表和预设的非角度类帧内预测模式，确定所述当前数据块的MPM集合，包括：
若所述MPM候选列表中有两个模式或一个模式，且这两个或一个模式均为非角度类帧内预测模式，则MPM集合中前两个元素为所述非角度类帧内预测模式，剩余元素按顺序为垂直模式、水平模式、垂直模式-4、水平模式+4；
若MPM候选列表中只有一个模式，且为角度类帧内预测模式m，则MPM集合中第一个元素为所述角度类帧内预测模式m，第二元素和第三元素为两个非角度类帧内预测模式，剩余元素依次为m-1、m+1、m-2；
若MPM候选列表中有两个模式m0和m1，且只有一个角度类帧内预测模式；MPM集合中先按MPM候选列表中两个模式的顺序依次填充到前两个元素，再用两个非角度类帧内预测模式填充，合并相同模式，剩余元素依次为max{m0，m1}-1，max{m0，m1}+1，max{m0，m1}-2；或者，若MPM候选列表中有两个模式，只存在一个DC模式和一个角度类帧内预测模式m，则MPM集合中第一个元素为DC模式，第二个元素和第三个元素从Planar模式和m中选取；或者，若MPM候选列表中有两个模式，只存在一个Planar模式和一个角度类帧内预测模式m，且m＝2或34或66时，MPM集合中第一个元素为Planar模式，第二个元素为m，第三个元素为DC模式；
若MPM候选列表中有两个角度类帧内预测模式m0和m1，MPM集合中前两个先按MPM候选列表中的顺序依次填充，再用非角度类帧内预测模式填充，剩余模式用max{m0，m1}-1，max{m0，m1}+1填充，若max{m0，m1}-1，max{m0，m1}+1中有一个与前面已有的模式重合，则用max{m0，m1}-2，max{m0，m1}+2填充。
10.根据权利要求6-9中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述当前数据块的MPM集合未填充满，则确定所述当前数据块的MPM候选列表中最大的角度类帧内预测模式；
将所述最大的角度类帧内预测模式的邻近帧内预测模式，依序填充作为所述当前数据块的MPM集合的元素。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前数据块的第一条参考线对应的MPM集合，确定所述当前数据块除所述第一条参考线以外的其它参考线对应的MPM集合，包括：
将所述第一条参考线对应的MPM集合中的角度类帧内预测模式依序填充，作为所述其它参考线对应的MPM集合的元素。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前数据块的第一条参考线对应的MPM集合，确定所述当前数据块除所述第一条参考线以外的其它参考线对应的MPM集合，包括：
将所述第一条参考线对应的MPM集合中的角度类帧内预测模式，保持位置不变，作为所述其它参考线对应的MPM集合中相应位置的元素；
确定所述当前数据块的MPM候选列表中最大的角度类帧内预测模式；
将所述最大的角度类帧内预测模式的邻近帧内预测模式，依序填充作为所述其它参考线对应的MPM集合的元素。
13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若存在多条参考线，且当所述多个相邻数据块的数目为2时，所述方法还包括：
若MPM候选列表中全部为非角度类帧内预测模式，则所述当前数据块除所述第一条参考线以外的其它参考线对应的MPM集合中采用垂直模式、水平模式、2、34、66、26填充；
若MPM候选列表中有两个或一个模式，但其中只有一个角度类帧内预测模式m，则所述其它参考线对应的MPM集合中先填充所述角度类帧内预测模式m，剩余位置再用m-1、m+1、m-2、m+2、m-3填充；
若MPM候选列表中有两个不同的角度模式m0和m1，MPM中前两个位置先按候选列表中模式的顺序依次填充，再从min{m0，m1}±1，max{m0，m1}±1，max{m0，m1}±1，max{m0，m1}±2这八种模式中任选4种按任意顺序填充。
14.一种帧内预测模式的解码方法，其特征在于，所述方法包括：
根据当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，构建所述当前数据块的最可能预测模式MPM候选列表；所述MPM候选列表中的各帧内预测模式按照各所述相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序；
根据所述当前数据块的MPM候选列表，确定所述当前数据块的MPM集合；
获取所述当前数据块的目标帧内预测模式的码字；
根据所述MPM集合中元素的顺序和取值，对所述目标帧内预测模式的码字进行解码，确定所述当前数据块的目标帧内预测模式；
其中，若存在多条参考线，则所述方法还包括：根据所述当前数据块的第一条参考线对应的MPM集合，确定所述当前数据块除所述第一条参考线以外的其它参考线对应的MPM集合；所述第一条参考线为距离所述当前数据块距离最近的参考线；其中，所述当前数据块的目标帧内预测模式为所述当前数据块的多个参考线对应的多个MPM集合中率失真代价最小的帧内预测模式。
15.一种帧内预测模式的编码装置，其特征在于，所述装置包括：
第一构建模块，用于根据当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，构建所述当前数据块的最可能预测模式MPM候选列表；所述MPM候选列表中的各帧内预测模式按照各所述相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序；
第一确定模块，用于根据所述当前数据块的MPM候选列表，确定所述当前数据块的MPM集合；
第一获取模块，用于根据所述当前数据块的MPM集合，获取所述当前数据块的目标帧内预测模式；
编码模块，用于若所述当前数据块的MPM集合中存在所述目标帧内预测模式，则根据所述目标帧内预测模式在所述MPM集合中的顺序，对所述目标帧内预测模式进行编码，确定所述目标帧内预测模式的码字；
所述装置还包括：多参考线确定模块，用于若存在多条参考线，则根据所述当前数据块的第一条参考线对应的MPM集合，确定所述当前数据块除所述第一条参考线以外的其它参考线对应的MPM集合；所述第一条参考线为距离所述当前数据块距离最近的参考线；其中，所述当前数据块的目标帧内预测模式为所述当前数据块的多个参考线对应的多个MPM集合中率失真代价最小的帧内预测模式。
16.一种帧内预测模式的解码装置，其特征在于，所述装置包括：
第二构建模块，用于根据当前数据块的多个相邻数据块所采用的帧内预测模式，构建所述当前数据块的最可能预测模式MPM候选列表；所述MPM候选列表中的各帧内预测模式按照各所述相邻数据块与所述当前数据块的相关性从大到小排序；
第二确定模块，用于根据所述当前数据块的MPM候选列表，确定所述当前数据块的MPM集合；
第二获取模块，用于获取所述当前数据块的目标帧内预测模式的码字；
解码模块，用于根据所述MPM集合中元素的顺序和取值，对所述目标帧内预测模式的码字进行解码，确定所述当前数据块的目标帧内预测模式；
所述装置还包括：多参考线确定模块，用于若存在多条参考线，则根据所述当前数据块的第一条参考线对应的MPM集合，确定所述当前数据块除所述第一条参考线以外的其它参考线对应的MPM集合；所述第一条参考线为距离所述当前数据块距离最近的参考线；其中，所述当前数据块的目标帧内预测模式为所述当前数据块的多个参考线对应的多个MPM集合中率失真代价最小的帧内预测模式。
17.一种编码设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至13中任一项所述方法的步骤。
18.一种解码设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求14所述方法的步骤。
19.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至14中任一项所述的方法的步骤。
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