CN113840142B - 图像分量预测方法、装置及计算机存储介质 - Google Patents

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Abstract

一种图像分量预测方法、装置及计算机存储介质。该方法包括：获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合；当第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时将预设分量值作为待预测图像分量对应的预测值；当第一参考像素集合中有效像素点个数不小于预设个数时筛选第一参考像素集合以得到第二参考像素集合；当第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时将预设分量值作为待预测图像分量对应的预测值；当第二参考像素集合中有效像素点个数等于预设个数时通过第二参考像素集合确定模型参数并根据模型参数得到待预测图像分量对应的预测模型；该预测模型用于对待预测图像分量的预测处理以得到待预测图像分量对应的预测值。

Description

图像分量预测方法、装置及计算机存储介质
本申请是申请日为2019年06月25日的PCT国际专利申请PCT/CN2019/092711进入中国国家阶段的中国专利申请号201980091266.2、发明名称为“图像分量预测方法、装置及计算机存储介质”的分案申请。
技术领域
本申请实施例涉及视频编解码技术领域，尤其涉及一种图像分量预测方法、装置及计算机存储介质。
背景技术
随着人们对视频显示质量要求的提高，高清和超高清视频等新视频应用形式应运而生。H.265/高效率视频编码(High Efficiency Video Coding，HEVC)已经无法满足视频应用迅速发展的需求，联合视频研究组(Joint Video Exploration Team，JVET)提出了下一代视频编码标准H.266/多功能视频编码(Versatile Video Coding，VVC)，其相应的测试模型为VVC的参考软件测试平台(VVC Test Model，VTM)。
在VTM中，目前已经集成了一种基于预测模型的图像分量预测方法，通过该预测模型可以由当前编码块(Coding Block，CB)的亮度分量预测色度分量。然而，在构建预测模型时，由于用于模型参数推导的相邻参考像素点个数存在差异，不仅增加了额外的处理，而且还提升了计算复杂度。
发明内容
本申请实施例提供一种图像分量预测方法、装置及计算机存储介质，在不改变编解码预测性能的前提下，统一了模型参数的推导过程，同时针对相邻参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数的情况，由于没有增加额外的处理模块，从而无需额外的处理，还降低了计算复杂度。
本申请实施例的技术方案可以如下实现：
第一方面，本申请实施例提供了一种图像分量预测方法，所述方法包括：
获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合；
当所述第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值；
当所述第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，对所述第一参考像素集合进行筛选，得到第二参考像素集合；其中，所述第二参考像素集合中有效像素点个数小于或等于预设个数；
当所述第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值；
当所述第二参考像素集合中有效像素点个数等于预设个数时，通过所述第二参考像素集合确定模型参数，并根据所述模型参数得到所述待预测图像分量对应的预测模型；其中，所述预测模型用于实现对所述待预测图像分量的预测处理，以得到所述待预测图像分量对应的预测值。
第二方面，本申请实施例提供了一种图像分量预测装置，所述图像分量预测装置包括：获取单元、预测单元和筛选单元，其中，
所述获取单元，配置为获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合；
所述预测单元，配置为当所述第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值；
所述筛选单元，配置为当所述第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，对所述第一参考像素集合进行筛选，得到第二参考像素集合；其中，所述第二参考像素集合中有效像素点个数小于或等于预设个数；
所述预测单元，还配置为当所述第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值；以及当所述第二参考像素集合中有效像素点个数等于预设个数时，通过所述第二参考像素集合确定模型参数，并根据所述模型参数得到所述待预测图像分量对应的预测模型；其中，所述预测模型用于实现对所述待预测图像分量的预测处理，以得到所述待预测图像分量对应的预测值。
第三方面，本申请实施例提供了一种图像分量预测装置，所述图像分量预测装置包括：存储器和处理器；
所述存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；
所述处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行如第一方面中所述的方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有图像分量预测程序，所述图像分量预测程序被至少一个处理器执行时实现如第一方面中所述的方法。
本申请实施例提供了一种图像分量预测方法、装置及计算机存储介质，通过获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合；当第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为待预测图像分量对应的预测值；当第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，对第一参考像素集合进行筛选，得到第二参考像素集合，该第二参考像素集合中有效像素点个数小于或等于预设个数；当第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为待预测图像分量对应的预测值；当第二参考像素集合中有效像素点个数等于预设个数时，通过第二参考像素集合确定模型参数，并根据模型参数得到所述待预测图像分量对应的预测模型，所述预测模型用于实现对待预测图像分量的预测处理，以得到待预测图像分量对应的预测值；这样，当将第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数或者第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，直接采用预设的默认值作为待预测图像分量对应的预测值；只有第二参考像素集合中有效像素点个数满足预设个数时，才会根据第一参考像素集合确定模型参数，以建立待预测图像分量的预测模型，从而统一了模型参数的推导过程；另外，针对第一参考像素集合或者第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数的情况，尤其是有效像素点为0个或2个的情况，由于没有增加额外的处理模块，直接采用预设的默认值作为待预测图像分量对应的预测值，从而无需额外的处理，还降低了计算复杂度。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种有效相邻区域的分布示意图；
图2为本申请实施例提供的一种三种模式下选择区域的分布示意图；
图3为本申请实施例提供的一种视频编码系统的组成框图示意图；
图4为本申请实施例提供的一种视频解码系统的组成框图示意图；
图5为本申请实施例提供的一种图像分量预测方法的流程示意图；
图6A为本申请实施例提供的一种INTRA_LT_CCLM模式下相邻参考像素点选取的结构示意图；
图6B为本申请实施例提供的一种INTRA_L_CCLM模式下相邻参考像素点选取的结构示意图；
图6C为本申请实施例提供的一种INTRA_T_CCLM模式下相邻参考像素点选取的结构示意图；
图7为本申请实施例提供的另一种图像分量预测方法的流程示意图；
图8A为本申请实施例提供的一种INTRA_LT_CCLM模式下产生0个有效像素点的结构示意图；
图8B为本申请实施例提供的一种INTRA_L_CCLM模式下产生0个有效像素点的结构示意图；
图8C为本申请实施例提供的一种INTRA_T_CCLM模式下产生0个有效像素点的结构示意图；
图9A为本申请实施例提供的一种INTRA_LT_CCLM模式下产生2个有效像素点的结构示意图；
图9B为本申请实施例提供的一种INTRA_L_CCLM模式下产生2个有效像素点的结构示意图；
图9C为本申请实施例提供的一种INTRA_T_CCLM模式下产生2个有效像素点的结构示意图；
图10为本申请实施例提供的一种模型参数推导的流程示意图；
图11为本申请实施例提供的一种模型参数推导的简化流程示意图；
图12为本申请实施例提供的另一种模型参数推导的简化流程示意图；
图13为本申请实施例提供的一种图像分量预测装置的组成结构示意图；
图14为本申请实施例提供的一种图像分量预测装置的具体硬件结构示意图；
图15为本申请实施例提供的一种编码器的组成结构示意图；
图16为本申请实施例提供的一种解码器的组成结构示意图。
具体实施方式
为了能够更加详尽地了解本申请实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本申请实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本申请实施例。
在视频图像中，一般采用第一图像分量、第二图像分量和第三图像分量来表征编码块；其中，这三个图像分量分别为一个亮度分量、一个蓝色色度分量和一个红色色度分量，具体地，亮度分量通常使用符号Y表示，蓝色色度分量通常使用符号Cb或者U表示，红色色度分量通常使用符号Cr或者V表示；这样，视频图像可以用YCbCr格式表示，也可以用YUV格式表示。
在本申请实施例中，第一图像分量可以为亮度分量，第二图像分量可以为蓝色色度分量，第三图像分量可以为红色色度分量，但是本申请实施例不作具体限定。
在当前的视频图像或者视频编解码过程中，对于跨分量预测技术，主要包括跨分量线性模型预测(Cross-component Linear Model Prediction，CCLM)模式和多方向线性模型预测(Multi-Directional Linear Model Prediction，MDLM)模式，无论是根据CCLM模式推导的模型参数，还是根据MDLM模式推导的模型参数，其对应的预测模型均可以实现第一图像分量到第二图像分量、第二图像分量到第一图像分量、第一图像分量到第三图像分量、第三图像分量到第一图像分量、第二图像分量到第三图像分量、或者第三图像分量到第二图像分量等图像分量间的预测。
以第一图像分量到第二图像分量的预测为例，为了减少第一图像分量与第二图像分量之间的冗余，在VVC中使用CCLM模式，此时第一图像分量和第二图像分量为同一编码块的，即根据同一编码块的第一图像分量重建值来构造第二图像分量的预测值，如式(1)所示，
PredC[i,j]＝α·RecL[i,j]+β (1)
其中，i,j表示编码块中像素点的位置坐标，i表示水平方向，j表示竖直方向，PredC[i,j]表示编码块中位置坐标为[i,j]的像素点对应的第二图像分量预测值，PredL[i,j]表示同一编码块中(经过下采样的)位置坐标为[i,j]的像素点对应的第一图像分量重建值，α和β表示模型参数。
对于编码块而言，其相邻区域可以包括左侧相邻区域、上侧相邻区域、左下侧相邻区域和右上侧相邻区域。在VVC中，可以包括三种跨分量线性模型预测模式，分别为：左侧及上侧相邻的帧内CCLM模式(可以用INTRA_LT_CCLM模式表示)、左侧及左下侧相邻的帧内CCLM模式(可以用INTRA_L_CCLM模式表示)和上侧及右上侧相邻的帧内CCLM模式(可以用INTRA_T_CCLM模式表示)。在这三种模式中，每种模式都可以选取预设数量(比如4个)的相邻参考像素点用于模型参数α和β的推导，而这三种模式的最大区别在于用于推导模型参数α和β的相邻参考像素点对应的选择区域是不同的。
具体地，针对第二图像分量对应的编码块尺寸为W×H，假定相邻参考像素点对应的上侧选择区域为W'，相邻参考像素点对应的左侧选择区域为H'；这样，
对于INTRA_LT_CCLM模式，相邻参考像素点可以在上侧相邻区域和左侧相邻区域进行选取，即W'＝W，H'＝H；
对于INTRA_L_CCLM模式，相邻参考像素点可以在左侧相邻区域和左下侧相邻区域进行选取，即H'＝W+H，并设置W'＝0；
对于INTRA_T_CCLM模式，相邻参考像素点可以在上侧相邻区域和右上侧相邻区域进行选取，即W'＝W+H，并设置H'＝0。
需要注意的是，在VVC最新参考软件VTM5.0中，对于右上侧相邻区域内最多只存储了W范围的像素点，对于左下侧相邻区域内最多只存储了H范围的像素点；因此，虽然INTRA_L_CCLM模式和INTRA_T_CCLM模式的选择区域的范围定义为W+H，但是在实际应用中，INTRA_L_CCLM模式的选择区域将限制在H+H之内，INTRA_T_CCLM模式的选择区域将限制在W+W之内；这样，
对于INTRA_L_CCLM模式，相邻参考像素点可以在左侧相邻区域和左下侧相邻区域进行选取，H'＝min{W+H,H+H}；
对于INTRA_T_CCLM模式，相邻参考像素点可以在上侧相邻区域和右上侧相邻区域进行选取，W'＝min{W+H,W+W}。
参见图1，其示出了本申请实施例提供的一种有效相邻区域的分布示意图。在图1中，左侧相邻区域、左下侧相邻区域、上侧相邻区域和右上侧相邻区域都是有效的。在图1的基础上，针对三种模式的选择区域如图2所示。其中，在图2中，(a)表示了INTRA_LT_CCLM模式的选择区域，包括了左侧相邻区域和上侧相邻区域；(b)表示了INTRA_L_CCLM模式的选择区域，包括了左侧相邻区域和左下侧相邻区域；(c)表示了INTRA_T_CCLM模式的选择区域，包括了上侧相邻区域和右上侧相邻区域。这样，在确定出三种模式的选择区域之后，可以在选择区域内进行用于模型参数推导的参考点的选取。如此选取到的参考点可以称为相邻参考像素点，通常相邻参考像素点的个数最多为4个；而且对于一个尺寸确定的W×H的编码块，其相邻参考像素点的位置一般是确定的。
然而针对一些特殊情况，比如编码块的边界情况、不可预测情况以及编码顺序导致无法获取相邻参考像素点的情况等，甚至是按照瓦片形分区(tile)、片(slice)进行编码块划分的情况，此时相邻区域还会存在无效的可能，从而导致从相邻区域中选取到的相邻参考像素点的个数小于4个，也就是说，可能会只选取到0个或者2个相邻参考像素点；使得用于模型参数推导的相邻参考像素点个数存在不统一的现象，从而增加了额外的“复制”操作，同时还提升了计算复杂度。
在不改变编解码预测性能的前提下，为了统一模型参数的推导过程，同时降低计算复杂度，本申请实施例提供了一种图像分量预测方法，通过获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合；当第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为待预测图像分量对应的预测值；当第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，对所述第一参考像素集合进行筛选，得到第二参考像素集合，该第二参考像素集合中有效像素点个数小于或等于预设个数；当第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为待预测图像分量对应的预测值；当第二参考像素集合中有效像素点个数等于预设个数时，通过第一参考像素集合确定模型参数，并根据模型参数得到待预测图像分量对应的预测模型；其中，预测模型用于实现对待预测图像分量的预测处理，以得到待预测图像分量对应的预测值；这样，针对第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数的情况或者第二参考像素集合中有效像素点小于预设个数的情况，禁用CCLM模式，直接采用预设的默认值作为待预测图像分量对应的预测值，由于没有增加额外的处理模块，同时降低了计算复杂度；另外，只有第二参考像素集合中有效像素点个数为预设个数的情况才会执行模型参数的推导，即执行CCLM模式，从而还统一了模型参数的推导过程。
下面将结合附图对本申请各实施例进行详细说明。
参见图3，其示出了本申请实施例提供的一种视频编码系统的组成框图示例；如图3所示，该视频编码系统300包括变换与量化单元301、帧内估计单元302、帧内预测单元303、运动补偿单元304、运动估计单元305、反变换与反量化单元306、滤波器控制分析单元307、滤波单元308、编码单元309和解码图像缓存单元310等，其中，滤波单元308可以实现去方块滤波及样本自适应缩进(Sample Adaptive 0ffset，SAO)滤波，编码单元309可以实现头信息编码及基于上下文的自适应二进制算术编码(Context-based Adaptive BinaryArithmatic Coding，CABAC)。针对输入的原始视频信号，通过编码树块(Coding TreeUnit，CTU)的划分可以得到一个视频编码块，然后对经过帧内或帧间预测后得到的残差像素信息通过变换与量化单元301对该视频编码块进行变换，包括将残差信息从像素域变换到变换域，并对所得的变换系数进行量化，用以进一步减少比特率；帧内估计单元302和帧内预测单元303是用于对该视频编码块进行帧内预测；明确地说，帧内估计单元302和帧内预测单元303用于确定待用以编码该视频编码块的帧内预测模式；运动补偿单元304和运动估计单元305用于执行所接收的视频编码块相对于一或多个参考帧中的一或多个块的帧间预测编码以提供时间预测信息；由运动估计单元305执行的运动估计为产生运动向量的过程，所述运动向量可以估计该视频编码块的运动，然后由运动补偿单元304基于由运动估计单元305所确定的运动向量执行运动补偿；在确定帧内预测模式之后，帧内预测单元303还用于将所选择的帧内预测数据提供到编码单元309，而且运动估计单元305将所计算确定的运动向量数据也发送到编码单元309；此外，反变换与反量化单元306是用于该视频编码块的重构建，在像素域中重构建残差块，该重构建残差块通过滤波器控制分析单元307和滤波单元308去除方块效应伪影，然后将该重构残差块添加到解码图像缓存单元310的帧中的一个预测性块，用以产生经重构建的视频编码块；编码单元309是用于编码各种编码参数及量化后的变换系数，在基于CABAC的编码算法中，上下文内容可基于相邻编码块，可用于编码指示所确定的帧内预测模式的信息，输出该视频信号的码流；而解码图像缓存单元310是用于存放重构建的视频编码块，用于预测参考。随着视频图像编码的进行，会不断生成新的重构建的视频编码块，这些重构建的视频编码块都会被存放在解码图像缓存单元310中。
参见图4，其示出了本申请实施例提供的一种视频解码系统的组成框图示例；如图4所示，该视频解码系统400包括解码单元401、反变换与反量化单元402、帧内预测单元403、运动补偿单元404、滤波单元405和解码图像缓存单元406等，其中，解码单元401可以实现头信息解码以及CABAC解码，滤波单元405可以实现去方块滤波以及SAO滤波。输入的视频信号经过图2的编码处理之后，输出该视频信号的码流；该码流输入视频解码系统400中，首先经过解码单元401，用于得到解码后的变换系数；针对该变换系数通过反变换与反量化单元402进行处理，以便在像素域中产生残差块；帧内预测单元403可用于基于所确定的帧内预测模式和来自当前帧或图片的先前经解码块的数据而产生当前视频解码块的预测数据；运动补偿单元404是通过剖析运动向量和其他关联语法元素来确定用于视频解码块的预测信息，并使用该预测信息以产生正被解码的视频解码块的预测性块；通过对来自反变换与反量化单元402的残差块与由帧内预测单元403或运动补偿单元404产生的对应预测性块进行求和，而形成解码的视频块；该解码的视频信号通过滤波单元405以便去除方块效应伪影，可以改善视频质量；然后将经解码的视频块存储于解码图像缓存单元406中，解码图像缓存单元406存储用于后续帧内预测或运动补偿的参考图像，同时也用于视频信号的输出，即得到了所恢复的原始视频信号。
本申请实施例中的图像分量预测方法，主要应用在如图3所示的帧内预测单元303部分和如图4所示的帧内预测单元403部分，具体应用于帧内预测中的CCLM预测部分。也就是说，本申请实施例中的图像分量预测方法，既可以应用于视频编码系统，也可以应用于视频解码系统，甚至还可以同时应用于视频编码系统和视频解码系统，但是本申请实施例不作具体限定。当该方法应用于帧内预测单元303部分时，“视频图像中编码块”具体是指帧内预测中的当前编码块；当该方法应用于帧内预测单元403部分时，“视频图像中编码块”具体是指帧内预测中的当前解码块。
基于上述图3或者图4的应用场景示例，参见图5，其示出了本申请实施例提供的一种图像分量预测方法的流程示意图。如图5所示，该方法可以包括：
S501：获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合；
需要说明的是，视频图像可以划分为多个编码块，每个编码块可以包括第一图像分量、第二图像分量和第三图像分量，而本申请实施例中的编码块为视频图像中待进行编码处理的当前块。当需要通过预测模型对第一图像分量进行预测时，待预测图像分量为第一图像分量；当需要通过预测模型对第二图像分量进行预测时，待预测图像分量为第二图像分量；当需要通过预测模型对第三图像分量进行预测时，待预测图像分量为第三图像分量。
还需要说明的是，当左侧相邻区域、左下侧相邻区域、上侧相邻区域和右上侧相邻区域都是有效区域时，对于INTRA_LT_CCLM模式，第一参考像素集合是由编码块的左侧相邻区域和上侧相邻区域中的相邻参考像素点组成的，如图2中(a)所示；对于INTRA_L_CCLM模式，第一参考像素集合是由编码块的左侧相邻区域和左下侧相邻区域中的相邻参考像素点组成的，如图2中(b)所示；对于INTRA_T_CCLM模式，第一参考像素集合是由编码块的上侧相邻区域和右上侧相邻区域中的相邻参考像素点组成的，如图2中(c)所示。
在一些实施例中，可选地，对于S501来说，所述获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合，可以包括：
S501a-1：获取与所述编码块至少一个边相邻的参考像素点；其中，所述至少一个边包括所述编码块的左侧边和/或所述编码块的上侧边；
S501a-2：基于所述参考像素点，组成所述待预测图像分量对应的第一参考像素集合。
需要说明的是，编码块的至少一个边可以包括编码块的左侧边和/或编码块的上侧边；即编码块的至少一个边可以是指编码块的上侧边，也可以是指编码块的左侧边，甚至还可以是指编码块的上侧边和左侧边，本申请实施例不作具体限定。
这样，对于INTRA_LT_CCLM模式，当左侧相邻区域和上侧相邻区域全部为有效区域时，这时候第一参考像素集合可以是由与编码块的左侧边相邻的参考像素点和与编码块的上侧边相邻的参考像素点组成的，当左侧相邻区域为有效区域、而上侧相邻区域为无效区域时，这时候第一参考像素集合可以是由与编码块的左侧边相邻的参考像素点组成的；当左侧相邻区域为无效区域、而上侧相邻区域为有效区域时，这时候第一参考像素集合可以是由与编码块的上侧边相邻的参考像素点组成的。
在一些实施例中，可选地，对于S501来说，所述获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合，可以包括：
S501b-1：获取与所述编码块相邻的参考行或者参考列中的参考像素点；其中，所述参考行是由所述编码块的上侧边以及右上侧边所相邻的行组成的，所述参考列是由所述编码块的左侧边以及左下侧边所相邻的列组成的；
S501b-2：基于所述参考像素点，组成所述待预测图像分量对应的第一参考像素集合。
需要说明的是，与编码块相邻的参考行可以是由所述编码块的上侧边以及右上侧边所相邻的行组成的，与编码块相邻的参考列可以是由所述编码块的左侧边以及左下侧边所相邻的列组成的；与编码块相邻的参考行或参考列可以是指与编码块上侧边相邻的参考行，也可以是指与编码块左侧边相邻的参考列，甚至还可以是指与编码块其他边相邻的参考行或参考列，本申请实施例不作具体限定。为了方便描述，在本申请实施例中，编码块相邻的参考行将以上侧边相邻的参考行为例进行描述，编码块相邻的参考列将以左侧边相邻的参考列为例进行描述。
其中，与编码块相邻的参考行中的参考像素点可以包括与上侧边以及右上侧边相邻的参考像素点(也称之为上侧边以及右上侧边所对应的相邻参考像素点)，其中，上侧边表示编码块的上侧边，右上侧边表示编码块上侧边向右水平扩展出的与当前编码块高度相同的边长；与编码块相邻的参考列中的参考像素点还可以包括与左侧边以及左下侧边相邻的参考像素点(也称之为左侧边以及左下侧边所对应的相邻参考像素点)，其中，左侧边表示编码块的左侧边，左下侧边表示编码块左侧边向下垂直扩展出的与当前解码块宽度相同的边长；但是本申请实施例也不作具体限定。
这样，对于INTRA_L_CCLM模式，当左侧相邻区域和左下侧相邻区域为有效区域时，这时候第一参考像素集合可以是由与编码块相邻的参考列中的参考像素点组成的；对于INTRA_T_CCLM模式，当上侧相邻区域和右上侧相邻区域为有效区域时，这时候第一参考像素集合可以是由与编码块相邻的参考行中的参考像素点组成的。
S502：当所述第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值；
需要说明的是，有效像素点个数可以根据相邻区域的有效性进行判断的，也可以根据选择区域内有效像素点数进行判断得到。针对一些特殊情况，比如编码块的边界情况、不可预测情况以及编码顺序导致无法获取相邻参考像素点的情况等，甚至是按照tile、slice进行编码块划分的情况，这时候左侧相邻区域、左下侧相邻区域、上侧相邻区域和右上侧相邻区域并不全是有效区域，可能会存在无效区域的情况，从而导致选择区域内有效像素点数会小于预设个数，以使得第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数。
还需要说明的是，预设个数是预先设置的有效像素点个数的判定值，用于衡量待预测图像分量是否执行模型参数推导以及构建预测模型的步骤；其中，预设个数可以是4个，但是本申请实施例不作具体限定。这样，假定预设个数为4个，也就是说，当第一参考像素集合中有效像素点个数为0个或者2个时，可以直接将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值，以降低计算复杂度。
另外，预设分量值用于表示预先设置的待预测图像分量对应的固定值(也可以称为默认值)。其中，预设分量值主要和当前视频图像的比特信息有关。因此，在一些实施例中，对于S502来说，当所述第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，所述将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值，可以包括：
S502a：基于视频图像的比特信息，确定所述待预测图像分量对应的预设分量范围；
S502b：根据所述预设分量范围，确定所述预设分量范围的中间值，将所述中间值作为所述待预测图像分量对应的预测值；其中，所述中间值表示为预设分量值。
需要说明的是，本申请实施例中，可以将待预测图像分量对应的预设分量范围的中间值作为预设分量值，然后将其作为待预测图像分量对应的预测值。其中，假定待预测图像分量的比特深度用BitDepthC表示，可以得到待预测图像分量的中间值的计算方式为1<<(BitDepthC-1)；该计算方式可以根据实际情况进行具体设定，本申请实施例不作具体限定。
示例性地，待预测图像分量以色度分量为例，假定当前视频图像是8比特视频，那么色度分量对应的分量范围是0～255，此时中间值为128，这时候预设分量值可以为128，即默认值为128；假定当前视频图像是10比特视频，那么色度分量对应的分量范围是0～1023，此时中间值为512，这时候预设分量值可以为512，即默认值为512。在本申请实施例中，视频图像的比特信息将以10比特为例，也就是说，预设分量值为512。
进一步地，在一些实施例中，对于S502来说，在将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值之后，该方法还可以包括：
S502c：针对所述编码块中每个像素点，利用所述预设分量值对每个像素点的待预测图像分量进行预测值填充。
需要说明的是，对于第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数的情况，此时无需增加额外的处理模块，直接使用固定的默认值对编码块内待预测图像分量进行预测值填充。
示例性地，假定预设分量值为512，待预测图像分量为色度分量，那么针对编码块中每个像素点对应的色度预测值，可以直接使用512对色度预测值进行填充。
S503：当所述第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，对所述第一参考像素集合进行筛选，得到第二参考像素集合；
需要说明的是，在第一参数像素集合中，可能会存在部分不重要的参考像素点(比如这些参考像素点的相关性较差)或者部分异常的参考像素点，为了保证预测模型的准确性，需要将这些参考像素点剔除掉，从而得到了第二参考像素集合，这里的第二参考像素集合中有效像素点个数小于或等于预设个数。其中，第二参考像素集合所包含的有效像素点个数，实际应用中，预设个数通常选取为4个，但是本申请实施例不作具体限定。
还需要说明的是，当第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，这时候还可以对第一参考像素集合进行筛选，得到第二参考像素集合；在得到第二参考像素集合之后，仍然需要根据第二参考像素集合中有效像素点个数与预设个数进行判断；其中，如果第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，此时可以采用预设分量值作为待预测图像分量对应的预测值；如果第二参考像素集合中有效像素点个数等于预设个数时，此时可以根据第二参考像素集合进行模型参数的推导。
进一步地，在一些实施例中，对于S503来说，所述对所述第一参考像素集合进行筛选，得到第二参考像素集合，可以包括：
基于所述第一参考像素集合中每个相邻参考像素点对应的像素位置和/或图像分量强度，确定待选择像素点位置；
根据确定的待选择像素点位置，从所述第一参考像素集合中选取与所述待选择像素点位置对应的有效像素点，将选取得到的有效像素点组成第二参考像素集合；其中，所述第二参考像素集合中中有效像素点个数小于或等于预设个数。
具体地，针对第一参考像素集合的筛选，可以是根据待选择参考像素点的位置来进行筛选的，也可以是根据图像分量强度(比如亮度值、色度值等)来进行筛选的，从而将筛选出的待选择参考像素点组成第二参考像素集合。下面将以待选择参考像素点位置为例进行描述。
假定与当前编码块相邻的上侧区域和右上侧区域的有效像素点样本个数为numSampT，与当前编码块相邻的左侧区域和左下侧区域的有效像素点样本个数为numSampL，其筛选过程如下(其中，availT表示当前编码块上相邻行的有效性，availL表示当前编码块左相邻列的有效性，nTbW表示当前编码块的宽，nTbH表示当前编码块的高)：
如果当前块的帧内预测模式为INTRA_LT_CCLM模式，
numSampT＝availT？nTbW:0
numSampL＝availL？nTbH:0
否则，
numSampT＝(availT&&predModeIntra＝＝INTRA_T_CCLM)？(nTbW+Min(numTopRight,nTbH)):0
numSampL＝(availL&&predModeIntra＝＝INTRA_L_CCLM)？(nTbH+Min(numLeftBelow,nTbW)):0
这里，numTopRight表示右上侧nTbW范围内有效像素点的个数，numLeftBelow表示左下侧nTbH内有效像素点的个数。每条边上所筛选的像素点个数用cntN表示，起始点位置用startPosN表示，选点间隔用pickStepN表示和待选择像素点位置用pickPosN[pos]表示，其推导过程如下，
变量numIs4N表示是否只在一边筛选像素点:
numIs4N＝((availT&&availL&&predModeIntra＝＝INTRA_LT_CCLM)？0:1)
变量startPosN表示起始点位置：
startPosN＝numSampN>>(2+numIs4N)
变量pickStepN表示选点间隔：
pickStepN＝Max(1,numSampN>>(1+numIs4N))
这里，N分别被T和L代替，可以分别表示在上侧筛选像素点和左侧筛选的情况，也就是说这里的N边代表T边或者L边。其中，如果N边的有效性availN为TRUE并且所选帧内模式predModeIntra为INTRA_LT_CCLM模式或者INTRA_N_CCLM模式,那么在N边上所筛选的像素点个数cntN和待选择像素点位置pickPosN[pos]如下所示(需要注意的是，所筛选的像素点总数应该为cntT+cntL):
cntN＝Min(numSampN,(1+numIs4N)<<1)
pickPosN[pos]＝(startPosN+pos*pickStepN),with pos＝0...cntN-1
否则,cntN置为0，即所筛选的像素点点个数为0。
假定当前编码块的预测样本为predSamples[x][y]with x＝0...nTbW-1,y＝0...nTbH-1，其推导如下，
如果numSampL和numSampT都无效，则置为预设值，如下所示，
predSamples[x][y]＝1<<(BitDepthC-1)，
否则，
第一步，获取同位亮度块的亮度重建样本pY[x][y]with x＝0...nTbW*2-1,y＝0...nTbH*2-1；
第二步，获取相邻的亮度重建样本pY[x][y]:
第三步，获得下采样的亮度重建样本pDsY[x][y]with x＝0...nTbW-1,y＝0…nTbH–1
第四步，当numSampL大于0,则左侧选中的点的色度值pSelC[idx]置为p[-1][pickPosL[idx]]with idx＝0...cntL-1,并获取左侧选中的点的下采样的重建亮度值pSelDsY[idx]with idx＝0...cntL–1。
第五步，当numSampT大于0,则上侧选中的点的色度值pSelC[idx]置为p[pickPosT[idx-cntL]][-1]with idx＝cntL...cntL+cntT-1,并获取上侧选中的点的下采样的重建亮度值pSelDsY[idx]with idx＝0…cntL+cntT-1。
第六步，当cntT+cntL不等于0时,变量minY,maxY,minC and maxC的推导如下，
当cntT+cntL等于2时,pSelComp[3]置为pSelComp[0],pSelComp[2]置为pSelComp[1],pSelComp[0]置为pSelComp[1],并且pSelComp[1]置为pSelComp[3],这里Comp分别被DsY和C替代表示选中的相邻样本的重建亮度和色度。
数组minGrpIdx和maxGrpIdx推导如下，
minGrpIdx[0]＝0
minGrpIdx[1]＝2
maxGrpIdx[0]＝1
maxGrpIdx[1]＝3
当pSelDsY[minGrpIdx[0]]大于pSelDsY[minGrpIdx[1]],minGrpIdx[0]和minGrpIdx[1]进行交换，
(minGrpIdx[0],minGrpIdx[1])＝Swap(minGrpIdx[0],minGrpIdx[1])
当pSelDsY[maxGrpIdx[0]]大于pSelDsY[maxGrpIdx[1]],maxGrpIdx[0]和maxGrpIdx[1]进行交换，
(maxGrpIdx[0],maxGrpIdx[1])＝Swap(maxGrpIdx[0],maxGrpIdx[1])
当pSelDsY[minGrpIdx[0]]大于pSelDsY[maxGrpIdx[1]],数组minGrpIdx和maxGrpIdx进行交换，
(minGrpIdx,maxGrpIdx)＝Swap(minGrpIdx,maxGrpIdx)
当pSelDsY[minGrpIdx[1]]大于pSelDsY[maxGrpIdx[0]],minGrpIdx[1]和maxGrpIdx[0]进行交换:
(minGrpIdx[1],maxGrpIdx[0])＝Swap(minGrpIdx[1],maxGrpIdx[0])
变量maxY、maxC、minY和minC计算如下(分别表示两组的均值)，
maxY＝(pSelDsY[maxGrpIdx[0]]+pSelDsY[maxGrpIdx[1]]+1)>>1
maxC＝(pSelC[maxGrpIdx[0]]+pSelC[maxGrpIdx[1]]+1)>>1
minY＝(pSelDsY[minGrpIdx[0]]+pSelDsY[minGrpIdx[1]]+1)>>1
minC＝(pSelC[minGrpIdx[0]]+pSelC[minGrpIdx[1]]+1)>>1
第七步，线性模型参数a、b和k的推导过程如下(这里，a是斜率(色度之差比亮度之差)，b是截距，k是对a的移位将a以整型保存)，
Figure BDA0003283095100000111
第八步，色度预测样本predSamples[x][y]with x＝0...nTbW-1,y＝0...nTbH–1按照如下计算得到(其中Clip1C是将预测值限制在0-1023之间)，
predSamples[x][y]＝Clip1C(((pDsY[x][y]*a)>>k)+b)
举例来说，以筛选4个相邻参考像素点为例进行说明。假定上侧选择区域W'内参考像素点的位置为S[0,-1]、…、S[W'-1,-1]，左侧选择区域H'内参考像素点的位置为S[-1,0]、…、S[-1,H'-1]；这样最多选取4个相邻参考像素点的筛选方式如下：
对于INTRA_LT_CCLM模式，当上侧相邻区域和左侧相邻区域都有效时，此时在上侧选择区域W'内可以筛选出2个待选择相邻参考像素点，其对应位置分别为S[W'/4,-1]和S[3W'/4,-1]；在左侧选择区域H'内可以筛选出2个待选择相邻参考像素点，其对应位置分别S[-1,H'/4]和S[-1,3H'/4]；将这4个待选择相邻参考像素点组成第二参考像素集合，如图6A所示。在图6A中，编码块的左侧相邻区域和上侧相邻区域均是有效的，而且为了保持亮度分量和色度分量具有相同的分辨率，还需要针对亮度分量进行下采样处理，使得经过下采样的亮度分量与色度分量具有相同的分辨率。
对于INTRA_L_CCLM模式，当只有左侧相邻区域和左下侧相邻区域有效时，此时在左侧选择区域H'内可以筛选出4个待选择相邻参考像素点，其对应位置分别为S[-1,H'/8]、S[-1,3H'/8]、S[-1,5H'/8]和S[-1,7H'/8]；将这4个待选择相邻参考像素点组成第二参考像素集合，如图6B所示。在图6B中，编码块的左侧相邻区域和左下侧相邻区域均是有效的，而且为了保持亮度分量和色度分量具有相同的分辨率，仍需要针对亮度分量进行下采样处理，使得经过下采样的亮度分量与色度分量具有相同的分辨率。
对于INTRA_T_CCLM模式，当只有上侧相邻区域和右上侧相邻区域有效时，此时在上侧选择区域W'内可以筛选出4个待选择相邻参考像素点，其对应位置分别为S[W'/8,-1]、S[3W'/8,-1]、S[5W'/8,-1]和S[7W'/8,-1]；将这4个待选择相邻参考像素点组成第二参考像素集合，如图6C所示。在图6C中，编码块的上侧相邻区域和右上侧相邻区域均是有效的，而且为了保持亮度分量和色度分量具有相同的分辨率，仍需要针对亮度分量进行下采样处理，使得经过下采样的亮度分量与色度分量具有相同的分辨率。
这样，对于第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数的情况，此时通过对第一参考像素集合进行筛选，可以得到第二参考像素集合，而且第二参考像素集合中包括有4个有效像素点；
S504：当所述第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值；
S505：当所述第二参考像素集合中有效像素点个数等于预设个数时，通过所述第二参考像素集合确定模型参数，并根据所述模型参数得到所述待预测图像分量对应的预测模型；
需要说明的是，在对第一参考像素集合进行筛选之后，得到第二参考像素集合。第二参考像素集合中的有效像素点个数可以是小于预设个数，也可以是大于或等于预设个数。如果第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，那么也是直接将预设分量值作为待预测图像分量对应的预测值；如果第二参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，则会通过第二参考像素集合确定模型参数，并根据模型参数得到待预测图像分量对应的预测模型。需要说明的是，由于模型参数推导所使用的参考像素点一般为4个，如此经过筛选之后所得到的第二参考像素集合要么是小于预设个数(第二参考像素集合小于4个有效像素点)，要么是等于预设个数(第二参考像素集合包括4个有效像素点)。
还需要说明的是，预测模型可以是线性模型，也可以是非线性模型；其中，非线性模型可以是二次曲线等非线性形式，也可以是多个线性模型构成的非线性形式，比如多模型CCLM(Multiple Model CCLM，MMLM)的跨分量预测技术，它就是由多个线性模型所构成的非线性形式；本申请实施例不作具体限定。其中，该预测模型可以用于实现对待预测图像分量的预测处理，以得到待预测图像分量对应的预测值。
在获取到第二参考像素集合之后，如果第二参考像素集合中有效像素点个数等于预设个数，此时可以根据第二参考像素集合来确定模型参数。在推导出模型参数之后，还可以根据模型参数得到色度分量对应的预测模型，如式(1)所示；然后利用该预测模型对色度分量进行预测处理，以得到色度分量对应的预测值。
进一步地，在一些实施例中，对于S505来说，在根据所述模型参数得到所述待预测图像分量对应的预测模型之后，该方法还可以包括：
基于所述预测模型对所述编码块中每个像素点的待预测图像分量进行预测处理，得到每个像素点的待预测图像分量对应的预测值。
需要说明的是，对于第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数的情况，此时需要通过第一参考像素集合确定模型参数(比如α和β)，然后根据模型参数得到待预测图像分量对应的预测模型，以得到编码块中每个像素点的待预测图像分量对应的预测值。举例来说，假定待预测图像分量为色度分量，根据模型参数α和β，可以得到如式(1)所示的色度分量对应的预测模型；然后利用式(1)所示的预测模型对编码块中每个像素点的色度分量进行预测处理，如此可以得到每个像素点的色度分量对应的预测值。
本申请实施例中，针对左侧相邻区域、左下侧相邻区域、上侧相邻区域和右上侧相邻区域，可能存在有效区域，也可能存在无效区域，从而导致从相邻区域中选取到的有效像素点个数可能会小于预设个数。因此，在一些实施例中，参见图7，其示出了本申请实施例提供的另一种图像分量预测方法的流程示意图。如图7所示，在S501之后，该方法还可以包括：
S701：确定所述第一参考像素集合中有效像素点个数，并判断所述有效像素点个数是否小于预设个数；
进一步地，在S503之后，该方法还可以包括：
S702：判断第二参考像素集合中有效像素点个数是否小于预设个数。
需要说明的是，有效像素点个数的确定，可以根据相邻区域的有效性判断得到的。这样，在确定出有效像素点个数之后，通过将有效像素点个数与预设个数进行比较，当第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，执行步骤S502；当第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，执行步骤S504；当第二参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，执行步骤S505。
还需要说明的是，预设个数可以为4个。下面将以预设个数等于4为例进行详细描述。
在一种可能的实现方式中，当第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，由于模型参数推导所使用的参考像素点一般为4个，这时候还可以首先对第一参考像素集合进行筛选，以使得第一参考像素集合中的有效像素点个数为4个；然后再根据这4个有效像素点来推导模型参数，并根据该模型参数得到待预测图像分量对应的预测模型，以得到待预测图像分量对应的预测值。
具体地，假定待预测图像分量为色度分量，而且是通过亮度分量来预测色度分量。假设通过筛选而选中的4个有效像素点的编号分别为0、1、2、3。通过对这4个选中的有效像素点进行比较，基于四次比较，就可以进一步选择出亮度值较大的2个像素点(可以包括亮度值最大的像素点和亮度值次最大的像素点)以及亮度值较小的2个像素点(可以包括亮度值最小的像素点和亮度值次最小的像素点)。进一步地，可以设置minIdx[2]和maxIdx[2]两个数组分别存放两组像素点，初始时先将编号为0和2的有效像素点放入minIdx[2]，将编号为1和3的有效像素点放入maxIdx[2]，如下所示，
Init:minIdx[2]＝{0,2},maxIdx[2]＝{1,3}
在此之后，通过四次比较，可以使得minIdx[2]中存放的是亮度值较小的2个像素点，maxIdx[2]中存放的是亮度值较大的2个像素点，具体如下所示，
Step1:if(L[minIdx[0]]>L[minIdx[1]],swap(minIdx[0],minIdx[1])
Step2:if(L[maxIdx[0]]>L[maxIdx[1]],swap(maxIdx[0],maxIdx[1])
Step3:if(L[minIdx[0]]>L[maxIdx[1]],swap(minIdx,maxIdx)
Step4:if(L[minIdx[1]]>L[maxIdx[0]],swap(minIdx[1],maxIdx[0])
这样，可以得到亮度值较小的2个像素点，其对应的亮度值分别用luma0 min和luma1 min表示，对应的色度值分别用chroma0 min和chroma1 min表示；同时还可以得到亮度值较大的两个像素点，其对应的亮度值分别用luma0 max和luma1 max表示，对应的色度值分别用chroma0 max和chroma1 max表示。进一步地，针对2个较小的像素点所对应的亮度值进行均值计算，可以得到第一均值点对应的亮度值用lumamin表示，针对2个较大的像素点所对应的亮度值进行均值计算，可以得到第二均值点对应的亮度值用lumamax表示；同理，还可以得到两个均值点所对应的色度值分别用chromamin和chromamax表示，具体如下所示，
lumamin＝(luma0 min+luma1 min+1)>>1
lumamax＝(luma0 max+luma1 max+1)>>1
chromamin＝(chroma0 min+chroma1 min+1)>>1
chromamax＝(chroma0 max+chroma1 max+1)>>1
也就是说，在得到两个均值点(lumamin，chromamin)和(lumamax，chromamax)之后，模型参数可以由这两个点通过“两点确定一条直线”的计算方式得到。具体的，模型参数α和β可以由式(2)计算得到，
Figure BDA0003283095100000141
其中，模型参数α为预测模型中的斜率，模型参数β为预测模型中的截距。这样，在推导出模型参数之后，可以根据模型参数得到色度分量对应的预测模型，如式(1)所示；然后利用该预测模型对色度分量进行预测处理，以得到色度分量对应的预测值。
在另一种可能的实现方式中，针对一些特殊情况，比如编码块的边界情况、不可预测情况以及编码顺序导致无法获取相邻参考像素点的情况等，甚至是按照tile、slice进行编码块划分的情况，这时候左侧相邻区域、左下侧相邻区域、上侧相邻区域和右上侧相邻区域并不全是有效区域，可能会存在无效区域的情况，从而导致第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数。
这样，由于预设个数为4个，在一些实施例中，对于S502来说，所述当所述第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值，可以包括：
当所述第一参考像素集合中有效像素点个数为0个或者2个时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值。
在一些实施例中，对于S504来说，所述当所述第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值，可以包括：
当所述第二参考像素集合中有效像素点个数为0个或者2个时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值。
也就是说，当预设个数为4个时，无论是第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数的情况，还是第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数的情况，此时有效像素点个数为0个或者2个。
具体地，当编码块所使用到的选择区域内相邻参考像素点总数为0时，此时将会选择0个有效像素点。以下三种特殊情况将会得到0个有效像素点：
第一种情况，对于INTRA_LT_CCLM模式，当上侧相邻区域和左侧相邻区域都无效时，此时选择区域W'＝H'＝0，如图8A所示；在图8A中，灰色斜线填充区域表示无效区域；
第二种情况，对于INTRA_L_CCLM模式，当左侧相邻区域和左下侧相邻区域都无效时，此时选择区域H'＝0，如图8B所示。在图8B中，灰色斜线填充区域表示无效区域；
第三种情况，对于INTRA_T_CCLM模式，当上侧相邻区域和右上侧相邻区域都无效时，此时选择区域W'＝0，如图8C所示。在图8C中，灰色斜线填充区域表示无效区域。
还需要注意的是，有效像素点为0个是根据相邻区域的有效性判断的；也就是说，根据相邻区域的有效性可以确定出第一参考像素集合中有效像素点个数。当有效像素点个数为0个时，模型参数α可以设置为0，模型参数β可以设置为待预测图像分量对应的预设分量值。
假定待预测图像分量为色度分量，那么可以将当前编码块内所有像素点的色度分量对应的预测值PredC[i,j]全部填充为预设分量值，即色度分量的默认值；本申请实施例中，该默认值为色度分量的中间值。示例性地，假定当前视频图像是8比特视频，那么色度分量对应的分量范围是0～255，此时中间值为128，这时候预设分量值可以为128；假定当前视频图像是10比特视频，那么色度分量对应的分量范围是0～1023，此时中间值为512，这时候预设分量值可以为512。
具体地，当编码块所使用到的选择区域内相邻参考像素点总数为2时，此时将会选择2个有效像素点。仍然假定编码块的尺寸为W×H，则只有2×N或者N×2的编码块才会出现这种情况。由于在VVC最新参考软件VTM5.0中限制了2×2、2×4和的编码块的划分，也就是说，在视频图像的编码块划分中，不会出现这3种尺寸的编码块；因此，N的值通常满足N≥8。以下三种特殊情况将会得到2个有效像素点：
第一种情况，对于INTRA_LT_CCLM模式，针对2×N或者N×2的编码块(N≥8)，当边长为2的那一侧的相邻区域有效、而边长为N的那一侧的相邻区域无效时，此时选择区域为W'＝2、H'＝0，或者W'＝0、H'＝2，如图9A所示；在图9A中，灰色斜线填充区域表示无效区域，灰色纯色填充区域表示有效区域；
第二种情况，对于INTRA_L_CCLM模式，针对N×2的编码块(N≥8)，当边长为2的左侧相邻区域有效且左下侧相邻区域无效时，此时选择区域为H'＝2，如图9B所示；在图9B中，灰色斜线填充区域表示无效区域，灰色纯色填充区域表示有效区域；
第三种情况，对于INTRA_T_CCLM模式，针对2×N的编码块(N≥8)，当边长为2的上侧相邻区域有效且右上侧相邻区域无效时，此时选择区域为W'＝2，如图9C所示；在图9C中，灰色斜线填充区域表示无效区域，灰色纯色填充区域表示有效区域。
还需要注意的是，有效像素点为2个可以是根据相邻区域的有效性判断的，也可以是根据选择区域内有效像素点数进行判断得到，还可以是根据其他判断条件进行判断得到，本申请实施例不作具体限定。这样，根据相邻区域的有效性可以确定出第一参考像素集合中有效像素点个数。
现有技术的解决方案中，针对有效像素点为2个的情况，需要通过对该2个有效像素点进行复制，得到4个像素点。示例性地，假定4个像素点的编号为0、1、2、3，那么编号0：选中的第二个有效像素点；编号1：选中的第一个有效像素点；编号2：选中的第二个有效像素点；编号3：选中的第一个有效像素点；然后根据编号为0、1、2、3的4个像素点可以确定出模型参数α和β，从而建立如式(1)所示的预测模型，通过该预测模型可以得到待预测图像分量对应的预测值。
而本申请实施例中，针对有效像素点为2个的情况，无需额外的“复制”操作，直接使用固定的默认值对待预测图像分量对应的预测值进行填充。即当有效像素点个数为2个时，模型参数α也可以设置为0，模型参数β也可以设置为待预测图像分量对应的预设分量值。假定待预测图像分量为色度分量，那么可以将当前编码块内所有像素点的色度分量对应的预测值PredC[i,j]全部填充为预设分量值，即色度分量的默认值。
这样，在现有技术的解决方案中，当有效像素点个数为2个时，为了使用相同的处理模块，此时需要进行额外的“复制”操作，获得4个像素点，从而可以按照有效像素点个数为4个时相同的操作过程进行模型参数的推导，增加了额外的“复制”操作；而且所获得的4个像素点仍然需要进行四次比较以及四次求均值计算，从而还使得计算复杂度较高；然而本申请实施例中，将有效像素点个数为2个时的处理与有效像素点个数为0个时的处理对齐，这时候不需要增加额外的操作就可以直接使用相同的处理模块，从而降低了计算复杂度。
参见图10，其示出了本申请实施例提供的一种模型参数推导的流程示意图。在图10中，假定待预测图像分量为色度分量，首先从选择区域中获取相邻参考像素点，组成第一相邻参考像素集合；然后判断第一相邻参考像素集合中有效像素点个数；当有效像素点个数为大于或等于4个时，对第一参考像素集合进行筛选处理，得到第二参考像素集合，然后判断第二相邻参考像素集合中有效像素点个数；当第一参考像素集合或者第二参考像素集合中有效像素点个数为0个时，将模型参数α设置为0，模型参数β设置为默认值，此时色度分量对应的预测值填充为默认值；当第一参考像素集合或者第二参考像素集合中有效像素点个数为2个时，处理步骤与有效像素点个数为0个时的处理步骤相同；而针对第二参考像素集合中有效像素点个数为4个时，首先经过4次比较获得色度分量较大值的两个像素点和较小值的两个像素点，然后求取两个均值点；基于两个均值点推导模型参数α和β，并根据构建的预测模型进行色度分量的预测处理。这样，只有第二参考像素集合中有效像素点个数满足4个的编码块，才可以执行CCLM模式下模型参数的推导；而对于有效像素点个数小于4个的编码块，直接采用默认值填充的方式，从而可以降低选择区域内参考像素点个数不足4个时的计算复杂度，而且还可以维持编解码性能基本不变。
本申请实施例中，实现了模型参数推导过程的统一，即针对第一参考像素集合中用于模型参数推导的有效像素点个数，当第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，对第一参考像素集合进行有效像素点的筛选，得到第二参考像素集合，然后判断第二相邻参考像素集合中有效像素点个数；当第二参考像素集合中有效像素点个数满足预设个数时，当前的编码块需要进行CCLM下模型参数的推导以及构建预测模型的步骤；当第一参考像素集合或者第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，当前的编码块可以使用默认值对该编码块的待预测图像分量对应的预测值进行填充。因此，本申请实施例还可以提供一种模型参数推导的简化流程，如图11所示。
与图10相比，图11所示的模型参数推导过程更为精简。在图11中，假定待预测图像分量为色度分量，预设分量值为512，首先从选择区域中获取相邻参考像素点，组成第一相邻参考像素集合；然后判断第一相邻参考像素集合中有效像素点个数；当第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，对第一参考像素集合进行筛选处理，得到第二参考像素集合，然后判断第二相邻参考像素集合中有效像素点个数；当第一参考像素集合或者第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将模型参数α设置为0，模型参数β设置为512，此时色度分量对应的预测值填充为512；当第二参考像素集合中有效像素点个数满足预设个数时，首先经过4次比较获得色度分量较大值的两个像素点和较小值的两个像素点，然后求取两个均值点；基于两个均值点推导模型参数α和β，并根据构建的预测模型进行色度分量的预测处理。需要说明的是，只有第二参考像素集合中有效像素点个数满足预设个数的编码块才可以执行CCLM模式下模型参数的推导；而对于有效像素点个数小于预设个数的编码块，直接采用默认值填充的方式，从而可以降低选择区域内参考像素点个数不足预设个数时的计算复杂度，而且还可以维持编解码性能基本不变。通常来说，本申请实施例中的预设个数可以为4个。
进一步地，本申请实施例中，第一参考像素集合中有效像素点个数可以根据选择区域内有效像素点数进行判断得到。因此，本申请实施例还可以提供另一种模型参数推导的简化流程，如图12所示。
在图12中，假定待预测图像分量为色度分量，预设分量值为512，首先确定选择区域，以得到第一参考像素集合；然后判断第一参考像素集合内有效像素点个数；当第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，对第一参考像素集合进行筛选处理，得到第二参考像素集合，然后判断第二相邻参考像素集合中有效像素点个数；当第一参考像素集合或者第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，此时色度分量对应的预测值填充为512；当第二参考像素集合中有效像素点个数满足预设个数时，首先经过4次比较获得色度分量较大值的两个像素点和较小值的两个像素点，然后求取两个均值点；基于两个均值点推导模型参数α和β，并根据构建的预测模型进行色度分量的预测处理。这样，只有第二参考像素集合中有效像素点个数满足预设个数的编码块才可以执行CCLM模式下模型参数的推导；而对于有效像素点个数小于预设个数的编码块，直接采用默认值填充的方式，从而可以降低选择区域内参考像素点个数不足预设个数时的计算复杂度，而且还可以维持编解码性能基本不变。通常来说，本申请实施例中的预设个数可以为4个。
进一步地，在一些实施例中，VVC定义了numSampL和numSampT两个变量。其中，变量numSampL表示选择区域H'中的总像素点数；变量numSampT表示选择区域W'中的总像素点数：
对于INTRA_LT_CCLM模式，numSampT＝W,numSampL＝H；
对于INTRA_L_CCLM模式，numSampT＝0,numSampL＝min{W+H,H+H}；
对于INTRA_T_CCLM模式，numSampT＝min{W+H,W+W},numSampL＝0；
除此之外，同时还需要考虑选择区域(或相邻区域)的有效性，也就是说，变量numSampL和numSampT只是表示上述范围内的有效像素点个数。
另外，VVC还定义了当变量numSampL和numSampT均为0时(此时将导致能够筛选到的用于模型参数推导的有效像素点个数为0)，那么直接将色度分量对应的预测值设置为默认值，否则需要执行模型参数的推导，具体如下所示，
if(numSampL＝＝0&&numSampT＝＝0)
将色度分量对应的预测值设置为默认值；
else
执行模型参数的推导，并利用构建的预测模型对色度分量进行预测，以得到色度分量对应的预测值。
然而，由于numSampL与numSampT之和可以表示选择区域内总像素点数，这样，当numSampL+numSampT＝0时，将会产生0个有效像素点；当numSampL+numSampT＝2时，将会产生2个有效像素点，当numSampL+numSampT≥4时，会产生4个有效像素点；因此，本申请实施例可以进一步表示如下(其中，预设个数可以为4)，
if(numSampL+numSampT<预设个数)
将色度分量对应的预测值设置为默认值；
else
执行模型参数的推导，并利用构建的预测模型对色度分量进行预测，以得到色度分量对应的预测值。
本实施例提供了一种图像分量预测方法，通过获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合；当第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值；当第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，对第一参考像素集合进行筛选，得到第二参考像素集合，该第二参考像素集合中有效像素点个数小于或等于预设个数；当第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值；当第二参考像素集合中有效像素点个数等于预设个数时，通过第二参考像素集合确定模型参数，并根据所述模型参数得到待预测图像分量对应的预测模型，该预测模型用于实现对待预测图像分量的预测处理，以得到待预测图像分量对应的预测值；这样，在不改变编解码预测性能的前提下，统一了模型参数的推导过程，同时针对相邻参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数的情况，尤其是有效像素点为0个或2个的情况，由于没有增加额外的处理模块，从而无需额外的处理，还降低了计算复杂度。
在本申请的另一实施例中，可以是针对第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数的情况，直接禁用CCLM模式，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值。因此，在一些实施例中，在所述对所述第一参考像素集合进行筛选，得到第二参考像素集合之后，该方法还可以包括：
当所述第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数或者所述第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值；
当所述第二参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，采用CCLM模式，以实现对待预测图像分量的预测处理。
需要说明的是，针对第一参考像素集合或者第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数的情况，此时可以禁用CCLM模式，例如将CCLM模式是否使用的标识设置为“禁用CCLM模式”，这时候直接将待预测图像分量对应的预测值填充为默认值；只有第二参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，才会采用CCLM模式，例如将CCLM模式是否使用的标识设置为“启用CCLM模式”，这时候可以通过CCLM模式来实现对待预测图像分量的预测处理。
还需要说明的是，假定待预测图像分量为色度分量，预设个数为4个，那么针对所有可能产生2个有效像素点的情况(其中，对于产生2个有效像素点的判断方式，本申请实施例不作具体限定)，此时还可以将模型参数α设置为0，模型参数β设置为色度分量对应的中间值(也称为默认值)，从而可以将编码块中所有像素点的色度分量对应的预测值均填充为默认值；此外，针对所有可能产生2个有效像素点的情况，此时也可以将numSampL和numSampT均设置为0，从而将编码块中所有像素点的色度分量对应的预测值均填充为默认值。
另外，针对所有可能产生2个有效像素点的情况，可以直接将色度分量对应的预测值填充为默认值；或者针对所有可能产生2个有效像素点的情况，可以禁用CCLM模式；或者针对所有可能产生2个或者0个有效像素点的情况，可以是禁用CCLM模式；或者针对所有可能产生2个或者0个有效像素点的情况，可以是直接将色度分量对应的预测值填充为默认值。
这样，在用于模型参数推导的有效像素点个数不同的情况下，实现了模型参数推导过程的统一。具体来说，当有效像素点个数为2个时，不需要额外的处理，直接调用已经存在的处理模块(即将有效像素点个数为2个时的处理与有效像素点个数为0个时的处理对齐)，从而还降低了计算复杂度。
本申请实施例中的图像分量预测方法，基于VVC最新参考软件VTM5.0，在Allintra条件下，对JVET所要求的测试序列按照通测条件，在Y分量、Cb分量和Cr分量上BD-rate平均变化分别为0.00％，0.02％，0.02％，也就说明了本申请对编解码性能基本没有影响。
在不影响编解码性能的前提下，本申请可以具有以下有益效果：
首先，本申请可以统一CCLM模式下模型参数的推导过程。在现有技术的解决方案中，对于有效像素点为2个的情况，需要进行额外的“复制”操作以生成4个可用的像素点，从而可以执行与有效像素点为4个的情况下相同的操作，进而完成模型参数的推导。然而，本申请可以节省额外的“复制”操作，同时将有效像素点个数为2个时的处理与有效像素点个数为0个时的处理对齐，这时候不需要增加额外的操作就可以直接使用相同的处理模块，从而可以实现线性模型参数推导过程的统一。
其次，本申请还可以降低CCLM模式下用于模型参数推导的有效像素点为2个时的计算复杂度。在现有技术的解决方案中，对于有效像素点为2个的情况，不仅需要进行额外的“复制”操作以生成4个可用的像素点，而且还需要执行与有效像素点为4个的情况下相同的操作，即四次比较、四次求均值计算、模型参数的计算以及构建预测模型进行预测等系列的操作。然而，本申请可以节省这些操作，直接将当前编码块内所有像素点的色度分量对应的预测值PredC[i,j]全部填充为预设分量值，即色度分量的默认值，并且还不影响编解码性能。
本实施例提供了一种图像分量预测方法，通过本实施例的技术方案，将第一参考像素集合中有效像素点个数与预设个数进行比较，当第一参考像素集合或者第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，直接采用预设的默认值作为待预测图像分量对应的预测值；当第二参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，才会根据第一参考像素集合确定模型参数，以构建待预测图像分量的预测模型，从而统一了模型参数的推导过程；另外，针对第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数的情况，由于没有增加额外的处理模块，同时还降低了计算复杂度。
基于前述实施例相同的发明构思，参见图13，其示出了本申请实施例提供的一种图像分量预测装置130的组成结构示意图。该图像分量预测装置130可以包括：获取单元1301、预测单元1302和筛选单元1303，其中，
所述获取单元1301，配置为获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合；
所述预测单元1302，配置为当所述第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值；
所述筛选单元1303，配置为当所述第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，对所述第一参考像素集合进行筛选，得到第二参考像素集合；其中，所述第二参考像素集合中有效像素点个数小于或等于预设个数；
所述预测单元1302，还配置为当所述第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值；以及当所述第二参考像素集合中有效像素点个数等于预设个数时，通过所述第二参考像素集合确定模型参数，并根据所述模型参数得到所述待预测图像分量对应的预测模型；其中，所述预测模型用于实现对所述待预测图像分量的预测处理，以得到所述待预测图像分量对应的预测值。
在上述方案中，所述获取单元1301，具体配置为获取与所述编码块至少一个边相邻的参考像素点；其中，所述至少一个边包括所述编码块的左侧边和/或所述编码块的上侧边；以及基于所述参考像素点，组成所述待预测图像分量对应的第一参考像素集合。
在上述方案中，所述获取单元1301，具体配置为获取与所述编码块相邻的参考行或者参考列中的参考像素点；其中，所述参考行是由所述编码块的上侧边以及右上侧边所相邻的行组成的，所述参考列是由所述编码块的左侧边以及左下侧边所相邻的列组成的；以及基于所述参考像素点，组成所述待预测图像分量对应的第一参考像素集合。
在上述方案中，所述筛选单元1303，具体配置为基于所述第一参考像素集合中每个相邻参考像素点对应的像素位置和/或图像分量强度，确定待选择像素点位置；以及根据确定的待选择像素点位置，从所述第一参考像素集合中选取与所述待选择像素点位置对应的有效像素点，将选取得到的有效像素点组成第二参考像素集合；其中，所述第二参考像素集合中中有效像素点个数小于或等于预设个数。
在上述方案中，参见图13，所述图像分量预测装置130还可以包括确定单元1304，配置为基于所述视频图像的比特信息，确定所述待预测图像分量对应的预设分量范围；以及根据所述预设分量范围，确定所述预设分量范围的中间值，将所述中间值作为所述待预测图像分量对应的预测值；其中，所述中间值表示为预设分量值。
在上述方案中，参见图13，所述图像分量预测装置130还可以包括填充单元1305，配置为针对所述编码块中每个像素点，利用所述预设分量值对每个像素点的待预测图像分量进行预测值填充。
在上述方案中，所述预测单元1302，还配置为基于所述预测模型对所述编码块中每个像素点的待预测图像分量进行预测处理，得到每个像素点的待预测图像分量对应的预测值。
在上述方案中，预设个数的取值为4；所述预测单元1302，还配置为当所述第一参考像素集合中有效像素点个数为0个或者2个时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值；
相应的，所述预测单元1302，还配置为当所述第二参考像素集合中有效像素点个数为0个或者2个时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值。
在上述方案中，参见图13，所述图像分量预测装置130还可以包括判断单元1306，配置为当所述第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数或者所述第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值；以及当所述第二参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，采用CCLM模式，以实现对待预测图像分量的预测处理。
可以理解地，在本实施例中，“单元”可以是部分电路、部分处理器、部分程序或软件等等，当然也可以是模块，还可以是非模块化的。而且在本实施例中的各组成部分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模块的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并非作为独立的产品进行销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中，基于这样的理解，本实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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processor(处理器)执行本实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
因此，本实施例提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有图像分量预测程序，所述图像分量预测程序被至少一个处理器执行时实现前述实施例中任一项所述的方法的步骤。
基于上述图像分量预测装置130的组成以及计算机存储介质，参见图14，其示出了本申请实施例提供的图像分量预测装置130的具体硬件结构，可以包括：网络接口1401、存储器1402和处理器1403；各个组件通过总线系统1404耦合在一起。可理解，总线系统1404用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统1404除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图14中将各种总线都标为总线系统1404。其中，网络接口1401，用于在与其他外部网元之间进行收发信息过程中，信号的接收和发送；
存储器1402，用于存储能够在处理器1403上运行的计算机程序；
处理器1403，用于在运行所述计算机程序时，执行：
获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合；
当所述第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值；
当所述第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，对所述第一参考像素集合进行筛选，得到第二参考像素集合；其中，所述第二参考像素集合中有效像素点个数小于或等于预设个数；
当所述第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值；
当所述第二参考像素集合中有效像素点个数等于预设个数时，通过所述第二参考像素集合确定模型参数，并根据所述模型参数得到所述待预测图像分量对应的预测模型；其中，所述预测模型用于实现对所述待预测图像分量的预测处理，以得到所述待预测图像分量对应的预测值。
可以理解，本申请实施例中的存储器1402可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double DataRate SDRAM，DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，DRRAM)。本文描述的系统和方法的存储器1402旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
而处理器1403可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器1403中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1403可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，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。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器1402，处理器1403读取存储器1402中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
可以理解，本文描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuits，ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、数字信号处理设备(DSP Device，DSPD)、可编程逻辑设备(Programmable LogicDevice，PLD)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本申请所述功能的其它电子单元或其组合中。
对于软件实现，可通过执行本文所述功能的模块(例如过程、函数等)来实现本文所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。
可选地，作为另一个实施例，处理器1403还配置为在运行所述计算机程序时，执行前述实施例中任一项所述的方法的步骤。
参见图15，其示出了本申请实施例提供的一种编码器的组成结构示意图。如图15所示，编码器150至少可以包括前述实施例中任一项所述的图像分量预测装置130。
参见图16，其示出了本申请实施例提供的一种解码器的组成结构示意图。如图16所示，解码器160至少可以包括前述实施例中任一项所述的图像分量预测装置130。
需要说明的是，在本申请中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
本申请所提供的几个方法实施例中所揭露的方法，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例。
本申请所提供的几个产品实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的产品实施例。
本申请所提供的几个方法或设备实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例或设备实施例。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
工业实用性
本申请实施例中，获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合；当第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为待预测图像分量对应的预测值；当第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于预设个数时，对第一参考像素集合进行筛选，得到第二参考像素集合，该第二参考像素集合中有效像素点个数小于或等于预设个数；当第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，将预设分量值作为待预测图像分量对应的预测值；当第二参考像素集合中有效像素点个数等于预设个数时，通过第二参考像素集合确定模型参数，并根据所述模型参数得到待预测图像分量对应的预测模型，该预测模型用于实现对待预测图像分量的预测处理，以得到待预测图像分量对应的预测值；这样，当将第一参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数或者第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数时，直接采用预设的默认值作为待预测图像分量对应的预测值；只有第二参考像素集合中有效像素点个数满足预设个数时，才会根据第一参考像素集合确定模型参数，以建立待预测图像分量的预测模型，从而统一了模型参数的推导过程；另外，针对第一参考像素集合或者第二参考像素集合中有效像素点个数小于预设个数的情况，尤其是有效像素点为0个或2个的情况，由于没有增加额外的处理模块，直接采用预设的默认值作为待预测图像分量对应的预测值，从而无需额外的处理，还降低了计算复杂度。

Claims (23)

1.一种图像分量预测方法，应用于解码器，所述方法包括：
获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合；
当所述第一参考像素集合中有效像素点个数等于0时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值；
当所述第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于4时，对所述第一参考像素集合进行处理，得到第二参考像素集合；其中，所述第二参考像素集合中有效像素点个数小于或等于4；
当所述第二参考像素集合中有效像素点个数等于4时，通过所述第二参考像素集合确定模型参数，并根据所述模型参数得到所述待预测图像分量对应的预测模型；其中，所述预测模型用于实现对所述待预测图像分量的预测处理，以得到所述待预测图像分量对应的预测值。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合，包括：
获取与所述编码块至少一个边相邻的参考像素点；其中，所述至少一个边包括所述编码块的左侧边和/或所述编码块的上侧边；
基于所述参考像素点，确定所述待预测图像分量对应的第一参考像素集合。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合，包括：
获取与所述编码块相邻的参考行和/或参考列中的参考像素点；其中，所述参考行是由所述编码块的上侧边以及右上侧边所相邻的行组成的，所述参考列是由所述编码块的左侧边以及左下侧边所相邻的列组成的；
基于所述参考像素点，确定所述待预测图像分量对应的第一参考像素集合。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述对所述第一参考像素集合进行处理，包括：对所述第一参考像素集合进行筛选处理。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对所述第一参考像素集合进行筛选，得到第二参考像素集合，包括：
基于所述第一参考像素集合中每个相邻参考像素点对应的像素位置，确定待选择像素点位置；
根据确定的待选择像素点位置，从所述第一参考像素集合中选取与所述待选择像素点位置对应的有效像素点，根据选取得到的有效像素点确定第二参考像素集合；其中，所述第二参考像素集合中有效像素点个数小于或等于4。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值，包括：
基于所述视频图像的比特深度，确定所述预设分量值。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述预设分量值设置为1<<(BitDepth-1)，BitDepth为所述待预测图像分量的比特深度。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
针对所述编码块中每个像素点，利用所述预设分量值对每个像素点的待预测图像分量进行预测值填充。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述根据所述模型参数得到所述待预测图像分量对应的预测模型之后，所述方法还包括：
基于所述预测模型对所述编码块中每个像素点的待预测图像分量进行预测处理，得到每个像素点的待预测图像分量对应的预测值。
10.一种图像分量预测方法，应用于编码器，所述方法包括：
获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合；
当所述第一参考像素集合中有效像素点个数等于0时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值；
当所述第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于4时，对所述第一参考像素集合进行处理，得到第二参考像素集合；其中，所述第二参考像素集合中有效像素点个数小于或等于4；
当所述第二参考像素集合中有效像素点个数等于4时，通过所述第二参考像素集合确定模型参数，并根据所述模型参数得到所述待预测图像分量对应的预测模型；其中，所述预测模型用于实现对所述待预测图像分量的预测处理，以得到所述待预测图像分量对应的预测值。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合，包括：
获取与所述编码块至少一个边相邻的参考像素点；其中，所述至少一个边包括所述编码块的左侧边和/或所述编码块的上侧边；
基于所述参考像素点，确定所述待预测图像分量对应的第一参考像素集合。
12.根据权利要求10所述的方法，其中，所述获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合，包括：
获取与所述编码块相邻的参考行和/或参考列中的参考像素点；其中，所述参考行是由所述编码块的上侧边以及右上侧边所相邻的行组成的，所述参考列是由所述编码块的左侧边以及左下侧边所相邻的列组成的；
基于所述参考像素点，确定所述待预测图像分量对应的第一参考像素集合。
13.根据权利要求10至12中任一项所述的方法，其中，所述对所述第一参考像素集合进行处理，包括：对所述第一参考像素集合进行筛选处理。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述对所述第一参考像素集合进行筛选，得到第二参考像素集合，包括：
基于所述第一参考像素集合中每个相邻参考像素点对应的像素位置，确定待选择像素点位置；
根据确定的待选择像素点位置，从所述第一参考像素集合中选取与所述待选择像素点位置对应的有效像素点，根据选取得到的有效像素点确定第二参考像素集合；其中，所述第二参考像素集合中有效像素点个数小于或等于4。
15.根据权利要求10所述的方法，其中，所述将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值，包括：
基于所述视频图像的比特深度，确定所述预设分量值。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述预设分量值设置为1<<(BitDepth-1)，BitDepth为所述待预测图像分量的比特深度。
17.根据权利要求10所述的方法，其中，所述方法还包括：
针对所述编码块中每个像素点，利用所述预设分量值对每个像素点的待预测图像分量进行预测值填充。
18.根据权利要求10所述的方法，其中，在所述根据所述模型参数得到所述待预测图像分量对应的预测模型之后，所述方法还包括：
基于所述预测模型对所述编码块中每个像素点的待预测图像分量进行预测处理，得到每个像素点的待预测图像分量对应的预测值。
19.一种解码器，所述解码器包括：处理器和用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序的存储器，
所述处理器被配置为：
获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合；
当所述第一参考像素集合中有效像素点个数等于0时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值；
当所述第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于4时，对所述第一参考像素集合进行处理，得到第二参考像素集合；其中，所述第二参考像素集合中有效像素点个数小于或等于4；
当所述第二参考像素集合中有效像素点个数等于4时，通过所述第二参考像素集合确定模型参数，并根据所述模型参数得到所述待预测图像分量对应的预测模型；其中，所述预测模型用于实现对所述待预测图像分量的预测处理，以得到所述待预测图像分量对应的预测值。
20.一种编码器，所述编码器包括：处理器和用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序的存储器，
所述处理器被配置为：
获取视频图像中编码块的待预测图像分量对应的第一参考像素集合；
当所述第一参考像素集合中有效像素点个数等于0时，将预设分量值作为所述待预测图像分量对应的预测值；
当所述第一参考像素集合中有效像素点个数大于或等于4时，对所述第一参考像素集合进行处理，得到第二参考像素集合；其中，所述第二参考像素集合中有效像素点个数小于或等于4；
当所述第二参考像素集合中有效像素点个数等于4时，通过所述第二参考像素集合确定模型参数，并根据所述模型参数得到所述待预测图像分量对应的预测模型；其中，所述预测模型用于实现对所述待预测图像分量的预测处理，以得到所述待预测图像分量对应的预测值。
21.一种编解码系统，所述编解码系统包括解码器和编码器，所述解码器用于执行如权利要求1至9中任一项所述的方法，所述编码器用于执行如权利要求10至18中任一项所述的方法。
22.一种计算机存储介质，其中，所述计算机存储介质存储有图像分量预测程序，所述图像分量预测程序被至少一个处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的方法。
23.一种计算机存储介质，其中，所述计算机存储介质存储有图像分量预测程序，所述图像分量预测程序被至少一个处理器执行时实现如权利要求10至18中任一项所述的方法。
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