CN113840144A - 图像分量的预测方法、编码器、解码器及计算机存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例公开了一种图像分量的预测方法、编码器以及计算机存储介质，该方法包括：在图像分量的编码中，对色度分量进行编码，根据编码的色度分量，获取亮度分量的预测值。

Description

图像分量的预测方法、编码器、解码器及计算机存储介质
本申请是申请日为2019年12月9日的PCT国际专利申请PCT/CN2019/124114进入中国国家阶段的中国专利申请号201980091480.8、发明名称为“图像分量的预测方法、编码器、解码器及计算机存储介质”的分案申请。
技术领域
本申请实施例涉及视频编码领域的帧内预测技术，尤其涉及一种图像分量的预测方法、编码器、解码器及计算机存储介质。
背景技术
在下一代视频编码标准H.266或多功能视频编码(Versatile Video Coding，VVC)中，可以通过颜色分量间线性模型预测方法(Cross-component Linear ModelPrediction，CCLM)实现跨分量预测，通过跨分量预测，基于分量之间的依赖性，可以通过亮度分量来预测色度分量。
目前，用于预测的亮度分量需要进行下采样，下采样到和需要预测的色度分量相同的分辨率，然后在亮度和色度之间以相同的分辨率执行预测，从而实现亮度分量到其中一个色度分量的预测。
然而，由于亮度分量具有丰富的纹理，而色度分量比较平坦，使用亮度分量预测色度分量，使得预测出的色度分量与真实色度值之间存在较大的偏差，导致预测值的准确性较低，从而影响编解码的效率。
发明内容
本申请实施例提供一种图像分量的预测方法、编码器、解码器及计算机存储介质，能够实现色度分量到亮度分量的预测编码，提高亮度分量预测的准确性，使得亮度分量的预测值更加接近真实的亮度分量的像素值。
本申请实施例的技术方案可以如下实现：
第一方面，本申请实施例提供一种图像分量的预测方法，所述方法包括：
在图像分量的编码中，对色度分量进行编码；
根据编码的色度分量，获取亮度分量的预测值。
第二方面，本申请实施例提供一种图像分量的预测方法，所述方法包括：
在图像分量的解码中，对色度分量进行解码；
根据解码的色度分量，获取亮度分量的预测值。
第三方面，本申请实施例提供一种编码器，所述编码器包括：
编码模块，配置为在图像分量的编码中，对色度分量进行编码；
第一获取模块，配置为根据编码的色度分量，获取亮度分量的预测值。
第四方面，本申请实施例提供一种解码器，所述解码器包括：
解码模块，配置为在图像分量的解码中，对色度分量进行解码；
第二获取模块，配置为根据解码的色度分量，获取亮度分量的预测值。
第五方面，本申请实施例提供一种编码器，所述编码器包括：
处理器以及存储有所述处理器可执行指令的存储介质，所述存储介质通过通信总线依赖所述处理器执行操作，当所述指令被所述处理器执行时，执行上述一个或多个实施例所述的图像分量的预测方法。
第六方面，本申请实施例提供一种解码器，所述解码器包括：
处理器以及存储有所述处理器可执行指令的存储介质，所述存储介质通过通信总线依赖所述处理器执行操作，当所述指令被所述处理器执行时，执行上述一个或多个实施例所述的图像分量的预测方法。
第七方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其中，存储有可执行指令，当所述可执行指令被一个或多个处理器执行的时候，所述处理器执行上述一个或多个实施例所述的图像分量的预测的方法。
本申请实施例提供了一种图像分量的预测方法、编码器、解码器及计算机存储介质，该方法包括：在图像分量的编码中，对色度分量进行编码，根据编码的色度分量，获取亮度分量的预测值；也就是说，在本申请实施例中，通过先对色度分量进行编解码，在通过编解码出的色度分量来预测亮度分量，这样，通过编解码得到的色度分量来预测亮度分量，即先对较平坦的色度分量进行编解码，再基于编解码得到的色度分量来预测具有丰富纹理的亮度分量，能够提高对亮度分量预测的准确性，使得亮度分量的预测值更加接近真实的亮度分量的像素值。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种可选的图像分量的预测方法的流程示意图；
图2为视频编码系统的结构示意图；
图3为视频解码系统的结构示意图；
图4为本申请实施例提供的另一种可选的图像分量的预测方法的流程示意图；
图5为本申请实施例提出的一种可选的编码器的结构示意图；
图6为本申请实施例提出的一种可选的解码器的结构示意图；
图7为本申请实施例提出的另一种可选的编码器的结构示意图；
图8为本申请实施例提出的另一种可选的解码器的结构示意图。
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。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关申请，而非对该申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关申请相关的部分。
实施例一
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图像块；其中，第一图像分量、第二图像分量和第三图像分量可以包括一个亮度分量与两个色度分量。具体地，亮度分量通常使用符号Y表示，色度分量通常使用符号Cb、Cr表示，其中，Cb表示为蓝色色度分量，Cr表示为红色色度分量。
需要说明的是，在本申请的实施例中，第一图像分量、第二图像分量和第三图像分量可以分别为亮度分量Y、蓝色色度分量Cb以及红色色度分量Cr，例如，第一图像分量可以为亮度分量Y，第二图像分量可以为红色色度分量Cr，第三图像分量可以为蓝色色度分量Cb，本申请实施例对此并不作具体限定。
进一步地，在本申请的实施例中，常用的亮度分量和色度分量分开表示的采样格式也称为YCbCr格式，其中，YCbCr格式可以包括4:4:4格式；4:2:2格式以及4:2:0格式。
在视频图像采用YCbCr为4:2:0格式的情况下，若视频图像的亮度分量为2N×2N大小的当前图像块，则对应的色度分量为N×N大小的当前图像块，其中N为当前图像块的边长。在本申请实施例中，将以4:2:0格式为例进行描述，但是本申请实施例的技术方案同样适用于其他采样格式。
在H.266中，为了进一步提升了编码性能和编码效率，针对分量间预测(CCP，Cross-component Prediction)进行了扩展改进，提出了分量间计算模型预测(CCLM，Cross-component Linear Model Prediction)。在H.266中，CCLM实现了第一图像分量到第二图像分量、第一图像分量到第三图像分量以及第二图像分量与第三图像分量之间的预测。
然而，针对CCLM来说，都是先预测当前图像块的亮度分量，然后通过亮度分量预测色度分量，然而，由于亮度分量具有丰富的纹理，而色度分量比较平坦，使用亮度分量预测色度分量，使得预测出的色度分量与真实色度值之间存在较大的偏差，导致预测值的准确性较低，从而影响编解码的效率。
本申请实施例提供一种图像分量的预测方法，图1为本申请实施例提供的一种可选的图像分量的预测方法的流程示意图，如图1所示，该方法可以包括：
S101：在图像分量的编码中，对色度分量进行编码；
S102：根据编码的色度分量，获取亮度分量的预测值。
其中，本申请实施例提供的图像分量的预测方法可以应用于编码器或者解码器中，图2为视频编码系统的结构示意图，如图2所示，该视频编码系统200包括变换与量化单元201、帧内估计单元202、帧内预测单元203、运动补偿单元204、运动估计单元205、反变换与反量化单元206、滤波器控制分析单元207、滤波单元208、编码单元209和解码图像缓存单元210等，其中，滤波单元208可以实现去方块滤波及样本自适应缩进(Sample Adaptive0ffset，SAO)滤波，编码单元209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 Binary Arithmatic Coding，CABAC)。针对输入的原始视频信号，通过编码树块(Coding Tree Unit，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201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202和帧内预测单元203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202和帧内预测单元203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204和运动估计单元205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205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204基于由运动估计单元205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203还用于将所选择的帧内预测数据提供到编码单元209，而且运动估计单元205将所计算确定的运动向量数据也发送到编码单元209；此外，反变换与反量化单元206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207和滤波单元208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210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209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210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210中。
图3为视频解码系统的结构示意图，如图3所示，该视频解码系统300包括解码单元301、反变换与反量化单元302、帧内预测单元303、运动补偿单元304、滤波单元305和解码图像缓存单元306等，其中，解码单元301可以实现头信息解码以及CABAC解码，滤波单元305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300中，首先经过解码单元301，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302进行处理，以便在像素域中产生残差块；帧内预测单元303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304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302的残差块与由帧内预测单元303或运动补偿单元304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305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306中，解码图像缓存单元306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。
需要说明的是，本申请实施例中的S101和S102主要应用在如图2所示的帧内预测单元203部分和如图3所示的帧内预测单元303部分；也就是说，本申请实施例对于编码器和解码器可以同时作用，本申请实施例对此不作具体限定。
另外，在S101和S102中，在图像分量的编码中，可以是对一个色度分量进行编码，然后使用该色度分量来预测亮度分量，也可以是对一个色度分量进行编码，然后使用该色度分量来预测另一个色度分量，还可以是先对两个色度分量进行编码，然后使用一个色度分量来预测亮度分量，或者使用两个色度分量来预测亮度分量，这里，本申请实施例对此不作具体限定。
为了得到亮度分量的预测值，在一种可选的实施例中，S102可以包括：
根据编码的色度分量中的第一色度分量和编码的色度分量中的第二色度分量进行预测，得到亮度分量的预测值；
其中，当第一色度分量为蓝色色度分量时，第二色度分量为红色色度分量；当第一色度分量为红色色度分量时，第二色度分量为蓝色色度分量。
这里，采用编码的色度分量中的第一色度分量和编码的第二色度分量来预测亮度分量的预测值，例如，第一色度分量为Cb，第二色度分量为Cr，亮度分量为Y，那么，可以通过Cb和Cr来预测Y，或者，第一色度分量为Cr，第二色度分量为Cb，亮度分量为Y，那么，可以通过Cb和Cr来预测Y。
进一步地，为了预测出亮度分量的预测值，在一种可选的实施例中，根据编码的色度分量中的第一色度分量和编码的色度分量中的第二色度分量进行预测，得到亮度分量的预测值，包括：
针对当前图像块，获取第一色度分量的重建值、第二色度分量的重建值、第一色度分量的相邻参考值、第二色度分量的相邻参考值以及亮度分量的相邻参考值；
根据第一色度分量的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第一预测值；
根据第二色度分量的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第二预测值；
根据第一预测值和第二预测值，确定亮度分量的预测值。
其中，当前图像块为当前待编码图像块，这里，针对当前图像块，需要获取当前图像块的第一色度分量的重建值，当前图像块的第二色度分量的重建值，当前图像块的相邻图像块的第一色度分量即为上述第一色度分量的相邻参考值，当前图像块的相邻图像块的第二色度分量即为上述第二色度分量的相邻参考值，当前图像块的相邻图像块的亮度分量即为亮度分量的相邻参考值；需要说明的是，上述当前图像块的相邻图像块为当前图像块的上一行图像块和左一列图像块。
那么，在获取到上述值之后，可以根据第一色度分量的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值来预测出第一预测值，根据第二色度分量的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值来预测出第二预测值，然后，再根据第一预测值和第二预测值得到当前图像块的亮度分量的预测值；这样，分别通过一种色度分量来预测一个预测值，最后将预测出的两个预测值进行融合得到当前图像块的亮度分量的预测值。
为了得到第一预测值，在一种可选的实施例中，根据第一色度分量的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第一预测值，包括：
根据第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值，确定预测模型的参数；
根据第一色度分量的重建值，调用预测模型，得到第一预测值。
在得到第一色度分量的重建值和第一色度分量的相邻参考值之后，上述所采用的图像分量的预测模型可以为线型模型，也可以为非线性模型，来预测亮度分量，以得到第一预测值，这里，本申请实施例不作具体限定。
具体来说，针对线型模型，在下一代视频编码标准的编码器，例如H.266/VVC早期测试模型(Joint Exploration Model，JEM)或VVC测试模型(VVC Test model，VTM)中使用分量间线性模型预测模式。例如根据公式(1)，利用同一编码块的重建色度值构造亮度分量的预测值：
PredL[i,j]＝α·RecC[i,j]+β (1)
其中，i，j表示当前图像块中采样点的位置坐标，i表示水平方向，j表示竖直方向，PredL[i,j]表示编码块中位置坐标为i，j的采样点的亮度分量预测值，RecC[i,j]表示当前图像块中位置坐标为i，j的采样点的色度分量重建值，α和β是线性模型的比例因子，可以通过最小化色度分量相邻参考值和亮度分量相邻参考值的回归误差推导得到，如下公式(2)：
Figure BDA0003268459470000061
其中，L(n)表示经过亮度分量相邻参考值(例如左侧和上侧)，C(n)表示色度分量相邻参考值(例如左侧和上侧)，N为亮度分量相邻参考值的个数在解码器中也通过公式(2)计算得到α和β。
其中，利用当前图像块亮度分量相邻参考值L(n)和色度分量相邻参考值C(n)，根据式(2)可以计算得出α和β；然后将当前图像块的色度分量重建值带入式(2)所述的线性模型中，可以计算得到当前图像块的亮度分量预测值。
在实际应用中，将第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值代入公式(2)得到α和β，然后，将第一色度分量的重建值代入公式(1)得到第一预测值；这样，利用线型模型可以得到第一预测值。
预测模型除了采用上述线型模型之外，还可以采用非线性模型，在上述线型模型的基础上，图像分量的预测模型还提出了非线性模型计算方法。
具体地，在计算线性模型的参数时，不仅仅考虑色度分量相邻参考值、亮度分量相邻参考值，还考虑当前图像块的色度分量重建值和色度分量相邻参考值之间的相关性和相似程度，以得到现有的线型模型中的α和β，从而得到的线型模型更贴合当前色度分量重建值，进一步得到当前图像块的亮度分量预测值。
例如，在非线性模型中，将当前图像块的色度分量相邻参考值和亮度分量相邻参考值分成两组，每一组均可以单独作为推导线性模型参数的训练集，即每一个分组都能推导出一组参数。因此，同样可以克服色度分量相邻参考值与当前图像块对应的参数存在较大偏离时，或者，另一个色度分量相邻参考值与当前图像块对应的参数存在较大偏离时，线性模型与期望模型偏离的缺陷，进而在根据该线性模型对当前图像块的亮度分量进行预测时，能够大大提高亮度分量预测值的预测精度。
针对非线性模型来说，可以通过设置一个阈值将相邻参考值和中间值分为两组，根据两组相邻参考值和重建值建立非线型模型。
其中，阈值是当前图像块的色度分量相邻参考值和亮度分量相邻参考值的分类依据，同时也是当前图像块的色度分量重建值的分类依据。其中，阈值是用于指示建立多个计算模型所依据的设定值，阈值的大小与当前图像块所有采样点的色度分量重建值有关。具体地，可以通过计算当前图像块所有采样点的色度分量重建值的均值得到，也可以通过计算当前图像块所有采样点的色度分量重建值的中值得到，本申请实施例对此不作具体限定。
在本申请实施例中，首先，可以根据当前图像块所有采样点的色度分量的重建值以及式(3)，计算得出均值Mean：
Figure BDA0003268459470000071
其中，Mean表示当前图像块所有采样点的色度分量的重建值的均值，∑RecC[i,j]表示当前图像块所有采样点的色度分量的重建值之和，M表示当前图像块所有采样点的色度分量的重建值的采样个数。
其次，将计算得出的均值Mean直接作为阈值，利用该阈值可以建立两个计算模型；但是本申请实施例并不限于只建立两个计算模型。举例来说，根据当前图像块所有采样点的色度分量的重建值之和∑RecC[i,j]求取平均值，进而得到均值Mean。如果建立两个计算模型，则可以将Mean直接作为阈值，根据该阈值可以将当前图像块的色度分量的相邻参考值分为两部分，预示着后续可以建立两个计算模型；如果建立三个计算模型，则将(色度分量最小重建值+Mean+1)>>1作为第一个阈值，将(色度分量最大重建值+Mean+1)>>1作为第二个阈值，根据这两个阈值可以将当前图像块的色度分量的相邻参考值分为三部分，预示着后续可以建立三个计算模型；下述将以计算得出的均值Mean作为阈值来建立两个计算模型为例进行描述。
在一些实施例中，若当前图像块的色度分量的相邻参考值不大于至少一个阈值，则获得第一组的色度分量的相邻参考值C(m)和亮度分量的相邻参考值L(m)；
若当前图像块的色度分量的相邻参考值大于至少一个阈值，则获得第二组的色度分量的相邻参考值C(k)和亮度分量的相邻参考值L(k)。
需要说明的是，以上述计算得出的均值Mean作为阈值，可以将当前图像块的色度分量的相邻参考值分为两部分，分别为C(m)和C(k)；相应地，也可以将当前图像块的亮度分量的相邻参考值分为两部分，分别为L(m)和L(k)。
可以理解地，在得到第一组的色度分量的相邻参考值C(m)和亮度分量的相邻参考值L(m)以及第二组的色度分量的相邻参考值C(k)和亮度分量的相邻参考值L(k)之后，可以将每一组的色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值作为单独的训练集，即每一个分组都能训练出一组模型参数；因此，在上述实现方式中，具体地，根据至少两组色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值，建立至少两个计算模型，包括：
根据L(m)、C(m)以及式(7)，计算得出第一计算模型的第一参数α1和第一计算模型的第二参数β1：
Figure BDA0003268459470000081
根据L(k)、C(k)以及式(5)，计算得出第二计算模型的第一参数α2和第二计算模型的第二参数β2：
Figure BDA0003268459470000082
根据第一计算模型的第一参数α1和第一计算模型的第二参数β1、第二计算模型的第一参数α2和第二计算模型的第二参数β2以及式(6)，建立第一计算模型Pred1L[i,j]和第二计算模型Pred2L[i,j]：
Figure BDA0003268459470000083
其中，M表示第一组的色度分量的相邻参考值C(m)或亮度分量的相邻参考值L(m)的个数，K表示第二组的色度分量的相邻参考值C(k)或亮度分量的相邻参考值L(k)的个数，[i,j]表示当前图像块中采样点的位置坐标，i表示水平方向，j表示竖直方向；Threshold表示预设阈值，预设阈值是根据当前图像块所有采样点的色度分量的重建值得到的；RecC[i,j]表示当前图像块中位置坐标为[i,j]的采样点的色度分量的重建值；Pred1L[i,j]和Pred2L[i,j]表示当前图像块中位置坐标为[i,j]的采样点的亮度分量的预测值。
在实际应用中，先根据第一色度分量的重建值计算阈值，根据阈值对第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行分类，以两个计算模型为例来说，根据公式(4)得到α1和β1，根据公式(5)得到α2和β2，然后将第一色度分量的重建值代入至上述公式(6)就可以得到第一预测值。
为了得到第二预测值，在一种可选的实施例中，根据第二色度分量的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第二预测值，包括：
根据第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值，确定预测模型的参数；
根据第二色度分量的重建值，调用预测模型，得到第二预测值。
同理，与计算第一预测值的方式相同，针对线型模型来说，在实际应用中，将第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值代入公式(2)得到α和β，然后，将第二色度分量的重建值代入公式(1)得到第二预测值；这样，利用线型模型可以得到第二预测值。
针对非线性模型来说，在实际应用中，先根据第二色度分量的重建值计算阈值，根据阈值对第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行分类，以两个计算模型为例来说，根据公式(4)得到α1和β1，根据公式(5)得到α2和β2，然后将第二色度分量的重建值代入至上述公式(6)就可以得到第二预测值。
这样，便可以得到第一预测值和第二预测值。
为了确定出亮度分量的预测值，在一种可选的实施例中，根据第一预测值和第二预测值，确定亮度分量的预测值，包括：
获取第一预测值的权重值和第二预测值的权重值；
根据第一预测值的权重值和第二预测值的权重值，对第一预测值和第二预测值加权求和，得到亮度分量的预测值。
在确定出第一预测值和第二预测值之后，可以对第一预测值和第二预测值进行融合处理，将融合处理后的值确定为亮度分量的预测值。
具体来说，可以先获取第一预测值的权重值和第二预测值的权重值，然后通过加权求和的方式对第一预测值和第二预测值进行加权求和，得到亮度分量的预测值。
其中，获取第一预测值的权重值和第二预测值的权重值的方式有多种，在一种可选的实施例中，获取第一预测值的权重值和第二预测值的权重值，可以包括：
从预设的权重值组中选取出一组权重值，将一组权重值中的其中一个值确定为第一预测值的权重值，将一组权重值中的另一个值确定为第二预测值的权重值。
也就是说，在编码器中预先设置有多组权重值，例如(0.5，0.5)，(0.2，0.8)，(0.3，0.7)和(0.1，0.9)等等，可以从预设的权重值组中选取出一组，若选取出的是(0.5，0.5)，那么第一预测值的权重值为0.5，第二预测值的权重值为0.5，这样，便可以确定出第一预测值的权重值和第二预测值的权重值。
那么，在解码器端，可以从码流中对选择的结果以相应的语法元素进行标识，以方便解码器端预测出亮度分量的预测值。
在一种可选的实施例中，获取第一预测值的权重值和第二预测值的权重值，可以包括：
接收第一权重值和第二权重值；
将第一权重值确定为第一预测值的权重值，将第二权重值确定为第二预测值的权重值。
这里，可以预先通过用户输入的方式确定第一预测值的权重值和第二预测值的权重值，这样使得编码器端接收到第一权重值和第二权重值，那么，可以将第一权重值确定为第一预测值的权重值，将第二权重值确定为第二预测值的权重值；同时在码流中码流中对选择的结果以相应的语法元素进行标识，以方便解码器端接收到权重值并预测出亮度分量的预测值。
另外，在实际应用中，当前图像块的色度分量的分辨率小于亮度分量的分辨率，可以选择对第一色度分量的重建值和第二色度分量的重建值进行上采样，也可以选择对第一预测值和第二预测值进行上采样，还可以得到亮度分量的预测值之后对亮度分量的预测值进行上采样处理，这里，本申请实施例对此不作具体限定。
在对第一色度分量的重建值和第二色度分量的重建值的上采样中，在一种可选的实施例中，在针对当前图像块，获取第一色度分量的重建值，第二色度分量的重建值，第一色度分量的相邻参考值，第二色度分量的相邻参考值以及亮度分量的相邻参考值之后，该方法还包括：
当色度分量的分辨率小于亮度分量的分辨率时，分别对第一色度分量的重建值和第二色度分量的重建值进行上采样处理，得到第一色度分量处理后的重建值和第二色度分量处理后的重建值；
相应地，根据第一色度分量的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第一预测值，包括：
根据第一色度分量处理后的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第一预测值；
相应地，根据第二色度分量的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第二预测值，包括：
根据第二色度分量处理后的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第二预测值。
具体来说，由于当前图像块的色度分量的分辨率小于亮度分量的分辨率，那么为了提高预测精度，这里，在获取到第一色度分量的重建值和第二色度分量的重建值之后，需要分别对第一色度分量的重建值和第二色度分量的重建值进行上采样，使得第一色度分量的处理后的重建值的分辨率和第二色度分量处理后的重建值的分辨率分别与亮度分量的分辨率相同，以提高预测精度。
那么，在得到第一色度分量的处理后的重建值和第二色度分量处理后的重建值之后，可以根据第一色度分量处理后的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第一预测值，根据第二色度分量处理后的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第二预测值，以此得到的第一预测值和第二预测值来确定当前图像块的亮度分量的预测值。
这里，在对第一预测值和第二预测值的上采样中，在一种可选的实施例中，在根据第一预测值和第二预测值，确定亮度分量的预测值之前，该方法还包括：
当色度分量的分辨率小于亮度分量的分辨率时，分别对第一预测值和第二预测值进行上采样处理，得到处理后的第一预测值和处理后的第二预测值；
相应地，根据第一预测值和所述第二预测值，确定亮度分量的预测值，包括：
根据处理后的第一预测值和处理后的第二预测值，确定亮度分量的预测值。
这里，在色度分量的分辨率小于亮度分量的分辨率时，为了适应亮度分量的分辨率，在得到第一预测值和第二预测值之后，分别对第一预测值和第二预测值进行上采样，得到处理后的第一预测值和处理后的第二预测值，最后，再根据处理后的第一预测值和处理后的第二预测值，确定亮度分量的预测值。
在对亮度分量的预测值进行上采样中，在一种可选的实施例中，在根据第一预测值和第二预测值，确定亮度分量的预测值之后，该方法还包括：
当色度分量的分辨率小于亮度分量的分辨率时，对亮度分量的预测值上采样处理，得到处理后的亮度分量的预测值。
也就是说，选择在得到亮度分量的预测值之后，在对亮度分量的预测值进行上采样，以使得处理后的亮度分量的预测值的分辨率与亮度分量的分辨率相同。
本申请实施例提供一种图像分量的预测方法，图4为本申请实施例提供的一种可选的图像分量的预测方法的流程示意图，如图4所示，该方法可以包括：
S401：在图像分量的解码中，对色度分量进行解码；
S402：根据解码的色度分量，获取亮度分量的预测值。
需要说明的是，本申请实施例中的S401和S402主要应用在如图2所示的帧内预测单元203部分和如图3所示的帧内预测单元303部分；也就是说，本申请实施例对于编码器和解码器可以同时作用，本申请实施例对此不作具体限定。
另外，在S401和S402中，在图像分量的解码中，可以是对一个色度分量进行解码，然后使用该色度分量来预测亮度分量，也可以是对一个色度分量进行解码，然后使用该色度分量来预测另一个色度分量，还可以是先对两个色度分量进行解码，然后使用一个色度分量来预测亮度分量，或者使用两个色度分量来预测亮度分量，这里，本申请实施例对此不作具体限定。
为了得到亮度分量的预测值，在一种可选的实施例中，S102可以包括：
根据解码的色度分量中的第一色度分量和解码的色度分量中的第二色度分量进行预测，得到亮度分量的预测值；
其中，当第一色度分量为蓝色色度分量时，第二色度分量为红色色度分量；当第一色度分量为红色色度分量时，第二色度分量为蓝色色度分量。
这里，采用解码的色度分量中的第一色度分量和解码的第二色度分量来预测亮度分量的预测值，例如，第一色度分量为Cb，第二色度分量为Cr，亮度分量为Y，那么，可以通过Cb和Cr来预测Y，或者，第一色度分量为Cr，第二色度分量为Cb，亮度分量为Y，那么，可以通过Cb和Cr来预测Y。
进一步地，为了预测出亮度分量的预测值，在一种可选的实施例中，根据解码的色度分量中的第一色度分量和解码的色度分量中的第二色度分量进行预测，得到亮度分量的预测值，包括：
针对当前图像块，获取第一色度分量的重建值、第二色度分量的重建值、第一色度分量的相邻参考值、第二色度分量的相邻参考值以及亮度分量的相邻参考值；
根据第一色度分量的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第一预测值；
根据第二色度分量的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第二预测值；
根据第一预测值和第二预测值，确定亮度分量的预测值。
其中，当前图像块为当前待解码图像块，这里，针对当前图像块，需要获取当前图像块的第一色度分量的重建值，当前图像块的第二色度分量的重建值，当前图像块的相邻图像块的第一色度分量即为上述第一色度分量的相邻参考值，当前图像块的相邻图像块的第二色度分量即为上述第二色度分量的相邻参考值，当前图像块的相邻图像块的亮度分量即为亮度分量的相邻参考值；需要说明的是，上述当前图像块的相邻图像块为当前图像块的上一行图像块和左一列图像块。
那么，在获取到上述值之后，可以根据第一色度分量的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值来预测出第一预测值，根据第二色度分量的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值来预测出第二预测值，然后，再根据第一预测值和第二预测值得到当前图像块的亮度分量的预测值；这样，分别通过一种色度分量来预测一个预测值，最后将预测出的两个预测值进行融合得到当前图像块的亮度分量的预测值。
为了得到第一预测值，在一种可选的实施例中，根据第一色度分量的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第一预测值，包括：
根据第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值，确定预测模型的参数；
根据第一色度分量的重建值，调用预测模型，得到第一预测值。
在得到第一色度分量的重建值和第一色度分量的相邻参考值之后，上述所采用的图像分量的预测模型可以为线型模型，也可以为非线性模型，来预测亮度分量，以得到第一预测值，这里，本申请实施例不作具体限定。
在实际应用中，将第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值代入公式(2)得到α和β，然后，将第一色度分量的重建值代入公式(1)得到第一预测值；这样，利用线型模型可以得到第一预测值。
预测模型除了采用上述线型模型之外，还可以采用非线性模型，在上述线型模型的基础上，图像分量的预测模型还提出了非线性模型计算方法。
在实际应用中，先根据第一色度分量的重建值计算阈值，根据阈值对第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行分类，以两个计算模型为例来说，根据公式(4)得到α1和β1，根据公式(5)得到α2和β2，然后将第一色度分量的重建值代入至上述公式(6)就可以得到第一预测值。
为了得到第二预测值，在一种可选的实施例中，根据第二色度分量的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第二预测值，包括：
根据第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值，确定预测模型的参数；
根据第二色度分量的重建值，调用预测模型，得到第二预测值。
同理，与计算第一预测值的方式相同，针对线型模型来说，在实际应用中，将第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值代入公式(2)得到α和β，然后，将第二色度分量的重建值代入公式(1)得到第二预测值；这样，利用线型模型可以得到第二预测值。
针对非线性模型来说，在实际应用中，先根据第二色度分量的重建值计算阈值，根据阈值对第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行分类，以两个计算模型为例来说，根据公式(4)得到α1和β1，根据公式(5)得到α2和β2，然后将第二色度分量的重建值代入至上述公式(6)就可以得到第二预测值。
这样，便可以得到第一预测值和第二预测值。
为了确定出亮度分量的预测值，在一种可选的实施例中，根据第一预测值和第二预测值，确定亮度分量的预测值，包括：
获取第一预测值的权重值和第二预测值的权重值；
根据第一预测值的权重值和第二预测值的权重值，对第一预测值和第二预测值加权求和，得到亮度分量的预测值。
在确定出第一预测值和第二预测值之后，可以对第一预测值和第二预测值进行融合处理，将融合处理后的值确定为亮度分量的预测值。
具体来说，可以先获取第一预测值的权重值和第二预测值的权重值，然后通过加权求和的方式对第一预测值和第二预测值进行加权求和，得到亮度分量的预测值。
其中，获取第一预测值的权重值和第二预测值的权重值的方式有多种，在一种可选的实施例中，获取第一预测值的权重值和第二预测值的权重值，可以包括：
从预设的权重值组中选取出一组权重值，将一组权重值中的其中一个值确定为第一预测值的权重值，将一组权重值中的另一个值确定为第二预测值的权重值。
也就是说，在解码器中预先设置有多组权重值，例如(0.5，0.5)，(0.2，0.8)，(0.3，0.7)和(0.1，0.9)等等，可以从预设的权重值组中选取出一组，若选取出的是(0.5，0.5)，那么第一预测值的权重值为0.5，第二预测值的权重值为0.5，这样，便可以确定出第一预测值的权重值和第二预测值的权重值。
那么，在解码器端，可以从码流中对选择的结果以相应的语法元素进行标识，以方便解码器端预测出亮度分量的预测值。
在一种可选的实施例中，获取第一预测值的权重值和第二预测值的权重值，可以包括：
接收第一权重值和第二权重值；
将第一权重值确定为第一预测值的权重值，将第二权重值确定为第二预测值的权重值。
这里，可以预先通过用户输入的方式确定第一预测值的权重值和第二预测值的权重值，这样使得编码器端接收到第一权重值和第二权重值，那么，可以将第一权重值确定为第一预测值的权重值，将第二权重值确定为第二预测值的权重值；同时在码流中对选择的结果以相应的语法元素进行标识，以方便解码器端接收到权重值并预测出亮度分量的预测值。
另外，在实际应用中，当前图像块的色度分量的分辨率小于亮度分量的分辨率，可以选择对第一色度分量的重建值和第二色度分量的重建值进行上采样，也可以选择对第一预测值和第二预测值进行上采样，还可以得到亮度分量的预测值之后对亮度分量的预测值进行上采样处理，这里，本申请实施例对此不作具体限定。
在对第一色度分量的重建值和第二色度分量的重建值的上采样中，在一种可选的实施例中，在针对当前图像块，获取第一色度分量的重建值，第二色度分量的重建值，第一色度分量的相邻参考值，第二色度分量的相邻参考值以及亮度分量的相邻参考值之后，该方法还包括：
当色度分量的分辨率小于亮度分量的分辨率时，分别对第一色度分量的重建值和第二色度分量的重建值进行上采样处理，得到第一色度分量处理后的重建值和第二色度分量处理后的重建值；
相应地，根据第一色度分量的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第一预测值，包括：
根据第一色度分量处理后的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第一预测值；
相应地，根据第二色度分量的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第二预测值，包括：
根据第二色度分量处理后的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第二预测值。
具体来说，由于当前图像块的色度分量的分辨率小于亮度分量的分辨率，那么为了提高预测精度，这里，在获取到第一色度分量的重建值和第二色度分量的重建值之后，需要分别对第一色度分量的重建值和第二色度分量的重建值进行上采样，使得第一色度分量的处理后的重建值的分辨率和第二色度分量处理后的重建值的分辨率分别与亮度分量的分辨率相同，以提高预测精度。
那么，在得到第一色度分量的处理后的重建值和第二色度分量处理后的重建值之后，可以根据第一色度分量处理后的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第一预测值，根据第二色度分量处理后的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第二预测值，以此得到的第一预测值和第二预测值来确定当前图像块的亮度分量的预测值。
这里，在对第一预测值和第二预测值的上采样中，在一种可选的实施例中，在根据第一预测值和第二预测值，确定亮度分量的预测值之前，该方法还包括：
当色度分量的分辨率小于亮度分量的分辨率时，分别对第一预测值和第二预测值进行上采样处理，得到处理后的第一预测值和处理后的第二预测值；
相应地，根据第一预测值和所述第二预测值，确定亮度分量的预测值，包括：
根据处理后的第一预测值和处理后的第二预测值，确定亮度分量的预测值。
这里，在色度分量的分辨率小于亮度分量的分辨率时，为了适应亮度分量的分辨率，在得到第一预测值和第二预测值之后，分别对第一预测值和第二预测值进行上采样，得到处理后的第一预测值和处理后的第二预测值，最后，再根据处理后的第一预测值和处理后的第二预测值，确定亮度分量的预测值。
在对亮度分量的预测值进行上采样中，在一种可选的实施例中，在根据第一预测值和第二预测值，确定亮度分量的预测值之后，该方法还包括：
当色度分量的分辨率小于亮度分量的分辨率时，对亮度分量的预测值上采样处理，得到处理后的亮度分量的预测值。
也就是说，选择在得到亮度分量的预测值之后，在对亮度分量的预测值进行上采样，以使得处理后的亮度分量的预测值的分辨率与亮度分量的分辨率相同。
本申请实施例提供了一种图像分量的预测方法，该方法包括：在图像分量的编码中，对色度分量进行编码，根据编码的色度分量，获取亮度分量的预测值；也就是说，在本申请实施例中，通过先对色度分量进行编解码，在通过编解码出的色度分量来预测亮度分量，这样，通过编解码得到的色度分量来预测亮度分量，即先对较平坦的色度分量进行编解码，再基于编解码得到的色度分量来预测具有丰富纹理的亮度分量，能够提高对亮度分量预测的准确性，使得亮度分量的预测值更加接近真实的亮度分量的像素值。
实施例二
基于同一发明构思下，图5为本申请实施例提出的一种可选的编码器的结构示意图，如图5所示，本申请实施例提出的编码器可以包括编码模块51和第一获取模块52；其中，
编码模块51，配置为在图像分量的编码中，对色度分量进行编码；
第一获取模块52，配置为根据编码的色度分量，获取亮度分量的预测值。
进一步地，第一获取模块52，具体配置为：
根据编码的色度分量中的第一色度分量和编码的色度分量中的第二色度分量进行预测，得到亮度分量的预测值；
其中，当所述第一色度分量为蓝色色度分量时，所述第二色度分量为红色色度分量；当所述第一色度分量为红色色度分量时，所述第二色度分量为蓝色色度分量。
进一步地，第一获取模块52根据编码的色度分量中的第一色度分量和编码的色度分量中的第二色度分量进行预测，得到亮度分量的预测值中，包括：
针对当前图像块，获取第一色度分量的重建值、第二色度分量的重建值、第一色度分量的相邻参考值、第二色度分量的相邻参考值以及亮度分量的相邻参考值；
根据第一色度分量的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第一预测值；
根据第二色度分量的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第二预测值；
根据第一预测值和第二预测值，确定亮度分量的预测值。
进一步地，第一获取模块52根据第一色度分量的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第一预测值中，包括：
根据第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值，确定预测模型的参数；
根据第一色度分量的重建值，调用预测模型，得到第一预测值。
进一步地，第一获取模块52根据第二色度分量的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第二预测值中，包括：
根据第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值，确定预测模型的参数；
根据第二色度分量的重建值，调用预测模型，得到第二预测值。
进一步地，第一获取模块52根据第一预测值和第二预测值，确定亮度分量的预测值中，包括：
获取第一预测值的权重值和第二预测值的权重值；
根据第一预测值的权重值和第二预测值的权重值，对第一预测值和第二预测值加权求和，得到亮度分量的预测值。
进一步地，第一获取模块52获取第一预测值的权重值和第二预测值的权重值中，包括：
从预设的权重值组中选取出一组权重值，将一组权重值中的其中一个值确定为第一预测值的权重值，将一组权重值中的另一个值确定为第二预测值的权重值。
进一步地，第一获取模块52，具体配置为：
在针对当前图像块，获取第一色度分量的重建值、第二色度分量的重建值、第一色度分量的相邻参考值、第二色度分量的相邻参考值以及亮度分量的相邻参考值之后，当色度分量的分辨率小于亮度分量的分辨率时，分别对第一色度分量的重建值和第二色度分量的重建值进行上采样处理，得到第一色度分量处理后的重建值和第二色度分量处理后的重建值；
相应地，第一获取模块52根据第一色度分量的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第一预测值中，包括：
根据第一色度分量处理后的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第一预测值；
相应地，第一获取模块52根据第二色度分量的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第二预测值中，包括：
根据第二色度分量处理后的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第二预测值。
在一种可选的实施例中，第一获取模块52，具体还配置为：
在根据第一预测值和第二预测值，确定亮度分量的预测值之前，当色度分量的分辨率小于亮度分量的分辨率时，分别对第一预测值和第二预测值进行上采样处理，得到处理后的第一预测值和处理后的第二预测值；
相应地，第一获取模块52根据第一预测值和第二预测值，确定亮度分量的预测值中，包括：
根据处理后的第一预测值和处理后的第二预测值，确定亮度分量的预测值。
在一种可选的实施例中，第一获取模块52，具体还配置为：
在根据第一预测值和第二预测值，确定亮度分量的预测值之后，当色度分量的分辨率小于亮度分量的分辨率时，对亮度分量的预测值上采样处理，得到处理后的亮度分量的预测值。
基于同一发明构思下，图6为本申请实施例提出的一种可选的解码器的结构示意图，如图6所示，本申请实施例提出的解码器可以包括解码模块61和第二获取模块62；其中，
解码模块61，配置为在图像分量的解码中，对色度分量进行解码；
第二获取模块62，配置为根据解码的色度分量，获取亮度分量的预测值。
进一步地，第二获取模块62，具体配置为：
根据解码的色度分量中的第一色度分量和解码的色度分量中的第二色度分量进行预测，得到亮度分量的预测值；
其中，当第一色度分量为蓝色色度分量时，第二色度分量为红色色度分量；当第一色度分量为红色色度分量时，第二色度分量为蓝色色度分量。
进一步地，第二获取模块62根据解码的色度分量中的第一色度分量和解码的色度分量中的第二色度分量进行预测，得到亮度分量的预测值中，包括：
针对当前图像块，获取第一色度分量的重建值、第二色度分量的重建值、第一色度分量的相邻参考值、第二色度分量的相邻参考值以及亮度分量的相邻参考值；
根据第一色度分量的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第一预测值；
根据第二色度分量的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第二预测值；
根据第一预测值和所述第二预测值，确定亮度分量的预测值。
进一步地，第二获取模块62根据第一色度分量的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第一预测值中，包括：
根据第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值，确定预测模型的参数；
根据第一色度分量的重建值，调用预测模型，得到第一预测值。
进一步地，第二获取模块62根据第二色度分量的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第二预测值中，包括：
根据第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值，确定预测模型的参数；
根据第二色度分量的重建值，调用预测模型，得到第二预测值。
进一步地，第二获取模块62根据第一预测值和第二预测值，确定亮度分量的预测值中，包括：
获取第一预测值的权重值和第二预测值的权重值；
根据第一预测值的权重值和第二预测值的权重值，对第一预测值和第二预测值加权求和，得到亮度分量的预测值。
进一步地，第二获取模块62获取第一预测值的权重值和第二预测值的权重值中，包括：
从预设的权重值组中选取出一组权重值，将一组权重值中的其中一个值确定为第一预测值的权重值，将一组权重值中的另一个值确定为第二预测值的权重值。
进一步地，第二获取模块62，具体配置为：
在针对当前图像块，获取第一色度分量的重建值、第二色度分量的重建值、第一色度分量的相邻参考值、第二色度分量的相邻参考值以及亮度分量的相邻参考值之后，当色度分量的分辨率小于亮度分量的分辨率时，分别对第一色度分量的重建值和第二色度分量的重建值进行上采样处理，得到第一色度分量处理后的重建值和第二色度分量处理后的重建值；
相应地，第二获取模块62根据第一色度分量的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第一预测值中，包括：
根据第一色度分量处理后的重建值，第一色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第一预测值；
相应地，第二获取模块62根据第二色度分量的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第二预测值中，包括：
根据第二色度分量处理后的重建值，第二色度分量的相邻参考值和亮度分量的相邻参考值进行预测，得到亮度分量的第二预测值。
在一种可选的实施例中，第二获取模块62，具体还配置为：
在根据第一预测值和第二预测值，确定亮度分量的预测值之前，当色度分量的分辨率小于亮度分量的分辨率时，分别对第一预测值和第二预测值进行上采样处理，得到处理后的第一预测值和处理后的第二预测值；
相应地，第二获取模块62根据第一预测值和第二预测值，确定亮度分量的预测值中，包括：
根据处理后的第一预测值和处理后的第二预测值，确定亮度分量的预测值。
在一种可选的实施例中，第二获取模块62，具体还配置为：
在根据第一预测值和第二预测值，确定亮度分量的预测值之后，当色度分量的分辨率小于亮度分量的分辨率时，对亮度分量的预测值上采样处理，得到处理后的亮度分量的预测值。
图7为本申请实施例提出的另一种可选的编码器的结构示意图，如图7所示，本申请实施例提出的编码器700还可以包括处理器71以及存储有处理器71可执行指令的存储介质72，存储介质72通过通信总线73依赖处理器71执行操作，当指令被处理器71执行时，执行上述一个或多个实施例所述的图像分量的预测方法。
需要说明的是，实际应用时，终端中的各个组件通过通信总线73耦合在一起。可理解，通信总线73用于实现这些组件之间的连接通信。通信总线73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7中将各种总线都标为通信总线73。
图8为本申请实施例提出的另一种可选的解码器的结构示意图，如图8所示，本申请实施例提出的编码器800还可以包括处理器81以及存储有处理器81可执行指令的存储介质82，存储介质82通过通信总线83依赖处理器81执行操作，当指令被处理器81执行时，执行上述一个或多个实施例所述的图像分量的预测方法。
需要说明的是，实际应用时，终端中的各个组件通过通信总线83耦合在一起。可理解，通信总线83用于实现这些组件之间的连接通信。通信总线83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8中将各种总线都标为通信总线83。
本申请实施例提供了一种计算机存储介质，存储有可执行指令，当所述可执行指令被一个或多个处理器执行的时候，所述处理器执行上述一个或多个实施例所述的图像分量的预测方法。
可以理解，本申请实施例中的存储器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 Data RateSDRAM，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(DirectRambus RAM，DRRAM)。本文描述的系统和方法的存储器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(FieldProgrammable 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，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
可以理解的是，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。
需要说明的是，在本文中，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。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机、计算机、服务器、或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本申请的保护之内。
工业实用性
本申请实施例提供了一种图像分量的预测方法、编码器以及计算机存储介质，包括：在图像分量的编码中，对色度分量进行编码，根据编码的色度分量，获取亮度分量的预测值，能够提高对亮度分量预测的准确性，使得亮度分量的预测值更加接近真实的亮度分量的像素值。

Claims (23)

1.一种图像分量的解码方法，所述方法包括：
获取亮度分量的预测值；
对亮度分量的预测值上采样处理，得到处理后的亮度分量的预测值；
对第一色度分量进行解码；
根据解码的第一色度分量，确定第二色度分量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一色度分量为蓝色色度分量，所述第二色度分量为红色色度分量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一色度分量为红色色度分量，所述第二色度分量为蓝色色度分量。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定预测模型的参数；
调用所述预测模型，得到所述亮度分量的预测值。
5.根据权利要求4所述的方法，所述预测模型是线性模型，或者，所述预测模型是非线性模型。
6.一种图像分量的编码方法，所述方法包括：
获取亮度分量的预测值；
对亮度分量的预测值上采样处理，得到处理后的亮度分量的预测值；
对第一色度分量进行编码；
根据编码的第一色度分量，确定第二色度分量。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一色度分量为蓝色色度分量，所述第二色度分量为红色色度分量。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一色度分量为红色色度分量，所述第二色度分量为蓝色色度分量。
9.根据权利要求6至8任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定预测模型的参数；
调用所述预测模型，得到所述亮度分量的预测值。
10.根据权利要求9所述的方法，所述预测模型是线性模型，或者，所述预测模型是非线性模型。
11.一种解码器，其中，所述解码器包括：
获取模块，配置为获取亮度分量的预测值；
上采样模块，配置为对亮度分量的预测值上采样处理，得到处理后的亮度分量的预测值；
解码模块，配置为对第一色度分量进行解码；
确定模块，配置为根据解码的第一色度分量，确定第二色度分量。
12.根据权利要求11所述的解码器，其特征在于，所述第一色度分量为蓝色色度分量，所述第二色度分量为红色色度分量。
13.根据权利要求11所述的解码器，其特征在于，所述第一色度分量为红色色度分量，所述第二色度分量为蓝色色度分量。
14.根据权利要求11至13任一项所述的解码器，其特征在于，所述解码器还包括：
第二确定模块，配置为确定预测模型的参数；
第二获取模块，配置为调用所述预测模型，得到所述亮度分量的预测值。
15.根据权利要求14所述的解码器，所述预测模型是线性模型，或者，所述预测模型是非线性模型。
16.一种编码器，其中，所述编码器包括：
获取模块，配置为获取亮度分量的预测值；
上采样模块，配置为对亮度分量的预测值上采样处理，得到处理后的亮度分量的预测值；
解码模块，配置为对第一色度分量进行编码；
确定模块，配置为根据编码的第一色度分量，确定第二色度分量。
17.根据权利要求16所述的编码器，其特征在于，所述第一色度分量为蓝色色度分量，所述第二色度分量为红色色度分量。
18.根据权利要求16所述的编码器，其特征在于，所述第一色度分量为红色色度分量，所述第二色度分量为蓝色色度分量。
19.根据权利要求16至18任一项所述的编码器，其特征在于，所述编码器还包括：
第二确定模块，配置为确定预测模型的参数；
第二获取模块，配置为调用所述预测模型，得到所述亮度分量的预测值。
20.根据权利要求19所述的编码器，所述预测模型是线性模型，或者，所述预测模型是非线性模型。
21.一种解码器，其中，所述解码器包括：
处理器以及存储有所述处理器可执行指令的存储介质，所述存储介质通过通信总线依赖所述处理器执行操作，当所述指令被所述处理器执行时，执行上述的权利要求1至5任一项所述的图像分量的编码方法。
22.一种编码器，其中，所述解码器包括：
处理器以及存储有所述处理器可执行指令的存储介质，所述存储介质通过通信总线依赖所述处理器执行操作，当所述指令被所述处理器执行时，执行上述的权利要求6至10任一项所述的图像分量的解码方法。
23.一种计算机可读存储介质，其中，存储有可执行指令，当所述可执行指令被一个或多个处理器执行的时候，所述处理器执行所述的权利要求1至5任一项所述的图像分量的解码方法，或者执行所述的权利要求6至10任一项所述的图像分量的编码方法。
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