CN116527890A - 帧内预测模式确定方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种帧内预测模式确定方法、装置、设备以及存储介质，可应用于计算机技术领域。该方法包括：确定当前待编码预测单元所在图像块的预测单元分布信息；根据图像块的预测单元分布信息，确定待编码预测单元的单元类别；根据待编码预测单元的单元类别，确定待编码预测单元的帧内预测模式。采用本申请实施例，可快速确定预测单元的帧内预测模式，从而提升视频编码效率，适用性高。

Description

帧内预测模式确定方法、装置、设备以及存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种帧内预测模式确定方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，视频已经得到广泛应用，并逐步替代文字成为获取知识和资讯的重要方式。在视频传输过程中，由于视频数据量比较大，通常需要采用视频编码技术将视频数据编码为视频码流再进行传输。在对视频数据进行编码之前会将每个视频帧划分为多个编码单元(coding unit，CU)，进而对编码单元进行编码。并且对编码单元进行编码的一个重要环节是确定编码单元中每个预测单元(prediction unit，PU)的帧内预测模式，以根据相应帧内预测模式对预测单元进行帧内预测编码。

现有技术往往是针对每个预测单元遍历所有帧内预测模式，以从中确定出最优的帧内预测模式进而对相应预测单元进行帧内预测编码，但是该方法计算量较大，确定帧内预测模式的效率较低，导致视频编码整体效率变低。

发明内容

本申请实施例提供一种帧内预测模式确定方法、装置、设备以及存储介质，可快速确定预测单元的帧内预测模式，从而提升视频编码效率，适用性高。

一方面，本申请实施例提供一种方法，该方法包括：

确定当前待编码预测单元所在图像块的预测单元分布信息；

根据所述图像块的预测单元分布信息，确定所述待编码预测单元的单元类别；

根据所述待编码预测单元的单元类别，确定所述待编码预测单元的帧内预测模式。

另一方面，本申请实施例提供了一种帧内预测模式确定装置，该装置包括：

信息确定模块，用于确定当前待编码预测单元所在图像块的预测单元分布信息；

类别确定模块，用于根据所述图像块的预测单元分布信息，确定所述待编码预测单元的单元类别；

模式确定模块，用于根据所述待编码预测单元的单元类别，确定所述待编码预测单元的帧内预测模式。

另一方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，该处理器和存储器相互连接；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器被配置用于在调用所述计算机程序时，执行本申请实施例提供的帧内预测模式确定方法。

另一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行以实现本申请实施例提供的帧内预测模式确定方法。

另一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的帧内预测模式确定方法。

在本申请实施例中，通过待编码预测单元所在图像块的预测单元分布信息确定出待编码预测单元的单元类别之后，可根据待编码预测单元的单元类别来直接确定出待编码预测单元的帧内预测模式，从而有效降低帧内预测编码在视频编码复杂度中的占比，从而提升视频编码效率，节省计算资源，适用性高。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的视频编码系统的架构示意图；

图2是本申请实施例提供的帧内预测模式确定方法的流程示意图；

图3a是本申请实施例提供的预设相对位置的示意图之一；

图3b是本申请实施例提供的预设相对位置的示意图之二；

图3c是本申请实施例提供的预设相对位置的示意图之三；

图4a是本申请实施例提供的预测单元分布示意图之一；

图4b是本申请实施例提供的预测单元分布示意图之二；

图5是本申请实施例提供的方向预测模式的分布示意图；

图6是本申请实施例提供的确定单元类别的流程框架示意图；

图7是本申请实施例提供的确定帧内预测模式的流程框架示意图；

图8是本申请实施例提供的帧内预测模式确定装置的结构示意图；

图9是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。

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，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，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。

参见图1，图1是本申请实施例提供的视频编码系统的架构示意图。如图1所示，该视频编码系统中可以包括终端设备100、终端设备200以及服务器300。终端设备100以及终端设备200与服务器300之间可以通过有线网络或无线网络进行通信。终端设备200或者终端100可基于本申请实施例提供的帧内预测模式确定方法确定每个预测单元的帧内预测模式，并根据确定出的帧内预测模式对相应帧内预测编码，进而经最终得到的编码后的数据流发送至服务器300以使其编码后的数据流发送至相应的其他终端设备。

可以理解的是，图1所示的架构仅是一种示例，并不构成对本申请实施例的限定，实际应用中可以包括不同于图1所示数量的终端设备和服务器。

其中，终端设备100和终端设备200可以是个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、智能手表、智能语音交互设备、智能家电、车载终端和智能可穿戴设备等，但并不局限于此。服务器300可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(content delivery network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

可以理解的是，本申请实施例提供的帧内预测模式确定方法可以由终端设备100或者终端设备200执行，还可以由任一终端设备与服务器202协同执行，本申请实施例对此不作限定。

需要说明的是，本申请实施例提供的帧内预测模式确定方法可应用于多功能视频编码(versatile video coding，VVC)/H.266、高效视频编码(high efficiency videocoding，HEVC)/H.265、或者下一代视频编解码标准中，本申请实施例对此不作限。

其中，HEVC标准也称为H.265编解码标准，可用于扩充H.264/AVC编解码标准，该标准规定了H.265对应的码流数据的编解码流程和相关语法。VVC标准也称为H.266编解码标准，该标准规定了H.266对应的码流数据的编解码流程和相关语法。

上述标准融入了许多关键技术以提高性能，例如基于四叉树划分编码单元，预测方向更精细的帧内预测技术，采用运动合并技术和先进运动矢量预测模式的帧间预测技术，高精度运动补偿技术，用于改善重构图像质量的去方块滤波和像素自适应补偿技术等。

其中，编码单元是指对视频帧进行编码时的基本单元，在编码过程中，编码单元可以是指整个视频帧(不对视频帧进行划分的情况下)，也可以是指视频帧中的一部分区域(对视频帧进行划分的情况下)。

其中，帧内预测编码是指编码单元在编码时，不参考视频中除该编码单元所属视频帧以外的其他视频帧的信息所进行的编码。

其中，预测单元PU规定了编码单元的所有预测模式，一切与预测有关的信息都定义在预测单元部分。

参见图2，图2是本申请实施例提供的帧内预测模式确定方法的流程示意图。如图2所示，本申请实施例提供的帧内预测模式具体可包括如下步骤：

步骤S21、确定当前待编码预测单元所在图像块的预测单元分布信息。

其中，视频帧可划分为至少一个编码块，每个编码块即为一个图像块，每个图像块可以通过不同的划分方式划分成若干个不重叠的编码单元(CU)，每个编码单元又可以划分为一个或者多个预测单元。其中，编码单元的划分方式包括但不限于平二叉树划分(简称水平二划分)、垂直二叉树划分(简称垂直二划分)、四叉树划分(简称四划分)、水平三叉树划分(简称水平三划分)、垂直三叉树划分(简称垂直三划分)等划分方式。并且预测单元的划分方式可以为现有技术中的任意一种划分方式，在此不做限制。

在本申请实施例中，当前待编码预测单元即为所在图像块中当前需要进行帧内预测编码的预测单元。

其中，当前待编码预测单元所在图像块中的预测单元分布信息，也即用于表征当前待编码预测单元所在图像块的各个预测单元的划分方式以及分布情况。

步骤S22、根据所述图像块的预测单元分布信息，确定待编码预测单元的单元类别。

在一些可行的实施方式中，不同单元类别的预测单元对应不同的帧内预测模式确定方式，因此在确定待编码预测单元的帧内预测模式之前，需要先确定待编码预测单元所在图像块的预测单元分布信息，确定待编码预测单元的单元类别。

在一些可行的实施方式中，在根据待编码预测单元所在图像块的预测单元分布信息，确定待编码预测单元的单元类别时，可先根据待编码预测单元所在图像块的预测单元分布信息，确定待编码预测单元所在图像块中相较于待编码预测单元的每个预设相对位置是否均存在预测单元。

其中，对于待编码预测单元而言，图像块中位于待编码预测单元的每个预设相对位置的预测单元，可以称为待编码预测单元的一个邻域预测单元。

其中，上述预设相对位置可以为与待编码预测单元相邻且根据编码标准规定的“Z”型编码顺序已进行帧内预测编码的任意一个或者多个位置，具体可基于实际应用场景需求确定，在此不做限制。也即，图像块中每个预设相对位置的预测单元先于待编码预测单元进行帧内预测编码且与待编码预测单元相邻。

作为一示例，若待编码预测单元为E，则待编码预测单元E对应的各个预设相对位置可以如图3a-3c中A、B、C、D所示的位置。需要特别说明的是，图3a-3c所示的预设相对位置仅为示例，在本申请实施例中不做限制。

其中，由于不同编码单元的预测单元的划分方式可能不同，且待编码预测单元在图像块中的位置也可能位于边缘位置，因此对于待编码预测单元的每个预设相对位置而言，待编码预测单元所在图像块中在该预设相对位置可能存在待编码预测单元的邻域预测单元，也可以不存在待编码预测单元的邻域预测单元。并且对于待编码预测单元的多个预设相对位置而言，待编码预测单元在图像中多个预设相对位置可能对应于相同的邻域预测单元。

作为一示例，若待编码预测单元在图像块中的位置(预测单元Q)如图4a所示，在待编码预测单元对应的预设相对位置如图3a所示的情况下，图4a所示的图像块中不存在待编码预测单元的邻域预测单元。

作为一示例，若待编码预测单元在图像块中的位置(预测单元Q)如图4b所示，在待编码预测单元对应的预设相对位置如图3a所示的情况下，图4b所示的图像块中的预测单元L1、预测单元L2以及预测单元L2即为待编码预测单元的邻域预测单元。

基于上述实现方式，可根据图像块的预测单元分布信息，确定图像块中相较于待编码预测单元的每个预测相对位置是否存在待编码预测单元的邻域预测单元。

在一些可行的实施方式中，当根据图像块的预测单元分布信息，确定图像块中相较于待编码预测单元的每个预设相对位置均存在邻域预测单元时，由于每个邻域预测单元均已进行帧内预测编码，因此可根据每个邻域预测单元的编码信息，确定待编码预测单元的单元类别。

在此情况下，当根据图像块的预测单元分布信息，确定图像块中相较于待编码预测单元的至少一个预设相对位置不存在邻域预测单元时，可确定待编码预测单元的单元类别为第三类别。

作为一示例，若待编码预测单元为图4a中的预测单元Q，由于其位于图像块中的左上角，因此预测单元Q为图像块中第一个进行帧内预测编码的预测单元，进而可确定图像块中不存在预测单元Q的邻域预测单元，从而可进一步确定预测单元Q的单元类别为第三类别。

作为一示例，若待编码预测单元为图4b中的预测单元Q，由前述可知图4b包括预测单元Q的所有邻域预测单元：预测单元L1、预测单元L2以及预测单元L2。因此可基于预测单元L1、预测单元L2以及预测单元L2的编码信息，确定待编码预测单元的单元类别。

或者，当根据图像块的预测单元分布信息，确定图像块中相较于待编码预测单元的至少一个预设相对位置存在邻域预测单元时，可根据每个邻域预测单元的编码信息，确定待编码预测单元的单元类别。

基于此，当根据图像块的预测单元分布信息，确定图像块中相较于待编码预测单元的每个预设相对位置均不存在邻域预测单元时，可确定待编码预测单元的单元类别为第三类别。

在一些可行的实施方式中，在根据每个邻域预测单元的编码信息，确定待编码预测单元的单元类别时，可先根据每个邻域预测单元的编码信息，确定相应邻域预测单元的帧内预测模式。

其中，每个邻域预测单元的帧内预测模式可以为直流预测模式(DC模式)、平面预测模式(planar模式)或者方向预测模式中的一种。

其中，VVC/H.266标准中方向预测模式包括65种帧内预测模式，每种帧内预测模式对应一种方向(角度)，HEVC/H.265标准中方向预测模式包括33种帧内预测模式，每种帧内预测模式同样对应一种方向(角度)。

其中，任意标准中的每种帧内预测模式对应唯一的模式标识，该模式标识包括方向标识和模式序号标识。

例如，HEVC/H.265标准中方向预测模式可如图5所示，图5示出了33种帧内预测模式，每种帧内预测模式的模式标识中，V表示水平，H表示垂直，V或H加减的数字表示方向偏移，2-34的编号数字表示模式序号。每种方向预测模式的方向角度随着编号的增加而逐渐地变化，在水平和垂直方向分布更密集。

进一步地，对于待编码预测单元而言，若根据每个邻域预测单元的编码信息，确定相应邻域预测单元的帧内预测模式为直流预测模式或者平面预测模式，则确定待编码预测单元的单元类别为第一类别。

也就是说，若待编码预测单元的每个邻域预测单元的帧内预测模式为直流预测模式或者平面预测模式，可确定待编码预测单元的单元类别为第一类别。

进一步地，对于待编码预测单元而言，若根据每个邻域预测单元的编码信息，确定所有邻域预测单元的帧内预测模式均为方向预测模式，并且所有邻域预测单元的方向预测模式中最大模式序号与最小模式序号之差小于或者等于第一阈值，则确定待编码预测单元的单元类别为第二类别。

其中，方向预测模式的模式序号即为前述模式标识中的数字。

另一方面，对于待编码预测单元，若根据每个邻域预测单元的编码信息，确定所有邻域预测单元的帧内预测模式包括直流预测模式、方向预测模式以及方向预测方式中的至少两种帧内预测模式，则确定待编码预测单元的单元类别为第三类别。

例如，对于待编码预测单元而言，若根据其邻域预测单元的编码信息，确定所有邻域预测单元的帧内预测模式中包括直流预测模式和方向预测模式，则确定待编码预测单元的单元类别为第三类别。

例如，对于待编码预测单元而言，若根据其邻域预测单元的编码信息，确定所有邻域预测单元的帧内预测模式中包括平面预测模式和方向预测模式，则确定待编码预测单元的单元类别为第三类别。

例如，对于待编码预测单元而言，若根据其邻域预测单元的编码信息，确定所有邻域预测单元的帧内预测模式中包括直流预测模式、平面预测模式以及方向预测模式，则确定待编码预测单元的单元类别为第三类别。

可选地，对于待编码预测单元而言，若根据每个邻域预测单元的编码信息，确定所有邻域预测单元的帧内预测模式均为方向预测模式，且所有邻域预测单元对应的方向预测模式中的最大模式序号与最小模式序号的之差大于第一阈值，则确定待编码预测单元的单元类别为第三类别。

作为一示例，下面结合图6对确定待编码预测单元的单元类别进行示例性说明。图6是本申请实施例提供的确定单元类别的流程框架示意图。如图6所示，对于当前待编码预测单元而言：

步骤1：首先确定待编码预测单元所在图像块的预测单元分布信息，进而根据图像块的预测单元分布信息，确定图像块中相较于待编码预测单元的每个预设相对位置是否存在邻域预测单元。

步骤1-1：若图像块中相较于待编码预测单元的至少一个预设相对位置不存在邻域预测单元，则确定待编码预测单元的单元类别为第三类别。

步骤1-2：若图像块中相较于待编码预测单元的每个预设位置均存在邻域预测单元，进入步骤2。

步骤2：根据每个邻域预测单元的编码信息，确定相应邻域的帧内预测模式是否为直流预测模式(DC模式)或者平面预测模式(planar模式)。

步骤2-1：若根据每个邻域预测单元的编码信息，确定相应邻域预测单元的帧内预测模式为直流预测模式或者平面预测模式，则确定待编码预测单元的单元类别为第一类别。

步骤2-2：若根据每个邻域预测单元的编码信息，确定所有邻域预测单元的帧内预测模式包括方向预测模式，则进入步骤3。

步骤3：确定所有邻域预测单元的帧内预测模式是否均为方向预测模式。

步骤3-1：若确定所有邻域预测单元的帧内预测模式中至少包括直流预测模式和方向预测模式，或者至少包括平面预测模式和方向预测模式，则确定待编码预测单元的单元类别为第三类别。

步骤3-2：若确定所有邻域预测单元的帧内预测模式均为方向预测模式，则进入步骤4。

步骤4：确定所有邻域预测单元的方向预测模式中的最大模式序号与最小模式序号之差，并确定该差值是否大于3(第一阈值)。

步骤4-1：若所有邻域预测单元的方向预测模式中的最大模式序号与最小模式序号之差大于3，则确定待编码预测单元的单元类别为第三类别。

步骤4-2：若确定所有邻域预测单元的方向预测模式中的最大模式序号与最小模式序号之差小于或者等于3，则确定待编码预测单元的单元类别为第二类别。

在本申请实施例中，对于待编码预测单元而言，若待编码预测单元的单元类别为第一类别，则说明待编码预测单元的邻域预测单元所在区域的纹理不具有明显的方向性，进而可说明待编码预测单元所在的区域的纹理不具有明显的方向性的可能性较大。

若待编码预测单元的单元类别为第二类别，则说明待编码预测单元的邻域预测单元所在区域的纹理具有明显且较为一致的方向性，进而可说明待编码预测单元所在区域的纹理具有与邻域预测单元所在区域相似方向性的可能性较大。

若待编码预测单元的单元类别为第三类别，则说明无法确定待编码预测单元是否具有明显的方向性。

步骤S23、根据待编码预测单元的单元类别，确定待编码预测单元的帧内预测模式。

在确定出待编码预测单元的单元类别之后，可根据相应单元类别所对应的帧内预测模式确定方式确定出待编码预测单元的帧内预测方式。

在一些可行的实施方式中，若待编码预测单元的单元类别为第一类别，则说明待编码预测单元的邻域预测单元所在区域的纹理不具有明显的方向性，进而待编码预测单元所在的区域的纹理不具有明显的方向性的可能性较大。在此情况下，可确定待编码预测单元在直流预测模式和平面预测模式下的率失真代价。

当待编码预测单元在直流预测模式下的率失真代价小于在平面预测模式下的率失真代价时，将直流预测模式确定为待编码预测单元的帧内预测模式。当待编码预测单元在平面预测模式下的率失真代价小于在直流预测模式下的率失真代价时，将平面预测模式确定为待编码预测单元的帧内预测模式。当待编码预测单元在直流预测模式下的率失真代价和在平面预测模式下的率失真代价相同时，则将直流预测模式或者平面预测模式确定为待编码预测单元的帧内预测模式。

可选地，若待编码预测单元的单元类别为第一类别，则确定待编码预测单元在直流预测模式、平面预测模式、模式序号为第一序号的方向预测模式和模式序号为第二序号的方向预测模式下的率失真代价。

当直流预测模式、平面预测模式、模式序号为第一序号的方向预测模式以及模式序号为第二序号的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为直流预测模式或者平面预测模式，则将率失真代价最小的帧内预测模式确定为待编码预测单元的帧内预测模式。

例如，当直流预测模式、平面预测模式、模式序号为第一序号的方向预测模式以及模式序号为第二序号的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为直流预测模式，则将直流预测模式确定为待编码预测单元的帧内预测模式。

例如，当直流预测模式、平面预测模式、模式序号为第一序号的方向预测模式以及模式序号为第二序号的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为平面预测模式，则将平面预测模式确定为待编码预测单元的帧内预测模式。

当直流预测模式、平面预测模式、模式序号为第一序号的方向预测模式以及模式序号为第二序号的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为方向预测模式(模式序号为第一序号的方向预测模式或者模式序号为第二序号的方向预测模式)，则确定待编码预测单元在其他模式序号的方向预测模式下的率失真代价，并将第一预测模式确定为待编码预测单元的帧内预测模式。

其中，第一预测模式为所有模式序号的方向预测模式中率失真代价最小的方向预测模式。

求中，模式序号为第一序号的方向预测模式，可以为所有方向预测模式中水平方向的方向预测模式，模式序号为第二序号的方向预测模式，可以为所有方向预测模式中垂直方向的方向预测模式。

例如，在HEVC/H.265标准中，模式序号为第一序号的方向预测模式，可以为编号为10的H0预测模式，此时第一序号为10；模式序号为第二序号的方向预测模式可以为编号为26的V0预测模式，此时第二序号为26。

在一些可行的实施方式中，若待编码预测单元的单元类别为第二类别，则说明待编码预测单元的邻域预测单元所在区域的纹理具有明显且较为一致的方向性，进而可说明待编码预测单元所在区域的纹理具有与邻域预测单元所在区域相似方向性的可能性较大。在此情况下，可确定待编码预测单元在每个邻域预测单元对应的方向预测模式下的率失真代价。并将每个邻域预测单元对应的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式确定为待编码预测单元的帧内预测模式。

可选地，若待编码预测单元的单元类别为第二类别，待编码预测单元仍有一定可能性不具有明显的方向性，在此情况下，可确定待编码预测单元在直流预测模式、平面预测模式、以及在每个邻域预测单元对应的方向预测模式下的率失真代价。

当直流预测模式、平面预测模式、以及每个邻域预测单元对应的方向预测模式下的率失真代价中，率失真代价最小的帧内预测模式为方向预测模式，则将第二预测模式确定为所有邻域预测单元对应的方向预测模式中率失真代价最小的方向预测模式。

其中，第二预测模式为每个邻域预测单元对应的方向预测模式中率失真代价最小的方向预测模式。

当直流预测模式、平面预测模式、以及每个邻域预测单元对应的方向预测模式下的率失真代价中，率失真代价最小的帧内预测模式为直流预测模式或者平面预测模式，说明待编码预测单元所在区域的纹理可能与其邻域待编码预测单元所在区域的纹理不一致，因此可确定待编码预测单元在其他模式序号的方向预测模式下的率失真代价。从而可将第三预测模式确定为待编码预测单元的帧内预测模式。

其中，第三预测模式为直流预测模式、平面预测模式以及除所有邻域预测单元对应的方向预测模式以外的其他所有方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式。

在一些可行的实施方式中，若待编码预测单元的单元类别为第三类别，此时无法确定待编码预测单元是否具有明显的方向性。在此情况下，可确定待编码预测单元在直流预测模式、平面预测模式、以及所有方向预测模式下的率失真代价。

进一步地，可将第四预测模式确定为待编码预测单元的帧内预测模式。其中，第四预测模式为直流预测模式、平面预测模式、以及所有方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式。

作为一示例，下面结合图7对确定待编码预测单元的帧内预测模式进行示例性说明。图7是本申请实施例提供的确定帧内预测模式的流程框架示意图。如图7所示，对于当前待编码预测单元而言：

步骤1：首先确定待编码预测单元所在图像块的预测单元分布信息，进而根据图像块的预测单元分布信息，确定待编码预测单元的单元类别。

步骤2：在确定待编码预测单元的单元类别之后，判断待编码预测单元的单元类别是否为第一类别。若待编码预测单元的单元类别为第一类别，则进入步骤3，否则进入步骤4。

步骤3：确定待编码预测单元在直流预测模式、平面预测模式、水平方向的方向预测模式以及垂直方向的方向预测模式下的率失真代价。

若直流预测模式、平面预测模式、水平方向的方向预测模式以及垂直方向的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为直流预测模式或者平面预测模式，则将率失真代价最小的帧内预测模式确定为待编码预测单元的帧内预测模式。

若直流预测模式、平面预测模式、水平方向的方向预测模式以及垂直方向的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为方向预测模式，则确定帧内预测模式在其他所有方向预测模式下的率失真代价。并进一步将所有方向预测模式中率失真代价最小的方向预测模式确定为待编码预测单元的帧内预测模式。

步骤4：在待编码预测单元的单元类别不是第一类别的情况下，确定待编码预测单元的单元类别是否为第二类别。若待编码预测单元的单元类别为第二类别，则进入步骤5，否则进入步骤6。

步骤5：确定待编码预测单元在直流预测模式、平面预测模式以及每个邻域预测单元对应的方向预测模式下的率失真代价。

若直流预测模式、平面预测模式以及每个邻域预测单元对应的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为方向预测模式，则将所有邻域预测单元对应的方向预测模式中率失真代价最小的方向预测模式，确定为待编码预测单元的帧内预测模式。

若直流预测模式、平面预测模式以及每个邻域预测单元对应的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为直流预测模式或者平面预测模式，则确定待编码预测单元在除所有邻域预测单元对应的方向预测模式以外的其他所有方向预测模式下的率失真代价，并将直流预测模式、平面预测模式、以及除所有邻域预测单元对应的方向预测模式以外的其他所有方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式确定为待编码预测单元的帧内预测模式。

步骤6：若待编码预测单元的单元类别为第三类别，则确定待编码预测单元在直流预测模式、平面预测模式、以及所有方向预测模式下的率失真代价。

进一步将直流预测模式、平面预测模式以及所有方向预测模式中率失真代价最小的帧内预测模式，确定为待编码预测单元的帧内预测模式。

在本申请实施例中，对于每个待编码预测单元而言，通过待编码预测单元所在图像块的预测单元分布信息确定出待编码预测单元的单元类别之后，可根据待编码预测单元的单元类别来直接确定出待编码预测单元的帧内预测模式，无需针对该待编码预测单元遍历所有的帧内预测模式即可确定出最优的帧内预测模式。并且，基于待编码预测单元的单元类别，可有效根据待编码预测单元所在区域与邻域预测单元所在区域的纹理差异，采取不同的帧内预测模式确定方式，在有效降低帧内预测编码在视频编码复杂度中的占比的同时，减少编码复杂度，节省计算资源，从而提升视频编码效率，适用性高。

在一些可行的实施方式中，对于视频帧而言，可基于上述方式确定视频帧中每个预测单元的帧内预测模式，进而基于每个预测单元的帧内预测模式进行帧内预测编码，以进一步可基于上述实现方式实现对视频数据的编码。

具体而言，可将视频帧划分为互不重叠的编码单元，每个编码单元划分为互不重叠的预测单元。进一步利用视频帧之间的空间相关性和时间相关性，分别采用帧间预测以及确定出帧内预测模式进行帧内预测去除时空域冗余信息，从而得到预测图像块。进一步地，将预测图像块与原始图像块作差得到预测残差块，再对预测残差进行离散余弦变换(DCT)和量化，获得量化的DCT系数。最后对量化后的DCT系数进行熵编码，得到压缩码流，即编码后的视频数据。

对于编码后的视频数据，可将其发送至相应的流媒体设备以使流媒体基于编码后的视频数据进行视频播放，或者可将编码后的视频数据存储至指定存储空间，以在需要对视频数据进行编码时直接从指定存储空间获取编码后的视频数据。

其中，上述指定存储空间包括但不限于云存储、数据库、区块链以及执行模型训练任务的设备自身的存储空间等，具体可基于实际应用场景需求确定，在此不做限制。

其中，数据库简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，其可以为关系型数据库(SQL数据库)也可以为非关系型数据库(NoSQL数据库)，在此不做限制。在本申请中可用于存储编码后的视频数据以及每个预测单元在每个帧内预测模式下的率失真代价。区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块。在本申请实施例中，区块链中的每一个数据块均可存储编码后的视频数据以及每个预测单元在每个帧内预测模式下的率失真代价。云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术以及分布存储文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备(存储设备也称之为存储节点)通过应用软件或应用接口集合起来协同工作，共同存储编码后的视频数据以及每个预测单元在每个帧内预测模式下的率失真代价。

其中，本申请实施例中涉及到的率失真代价计算、邻域预测单元的确定等计算过程可基于云技术(Cloud Technology)领域中的云计算(Cloud Computing)技术实现，以提升计算效率。

云技术是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。云技术基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术将变成重要支撑。技术网络系统的后台服务需要大量的计算、存储资源，如视频网站、图片类网站和更多的门户网站。伴随着互联网行业的高度发展和应用，将来每个物品都有可能存在自己的识别标志，都需要传输到后台系统进行逻辑处理，不同程度级别的数据将会分开处理，各类行业数据皆需要强大的系统后盾支撑，只能通过云计算来实现。

云计算是一种计算模式，是网格计算(Grid computing)、分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(Parallel Computing)、效用计算(UtilityComputing)、网络存储(Network Storage Technologies)、虚拟化(Virtualization)、负载均衡(Load Balance)等传统计算机和网络技术发展融合的产物。云计算将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。提供资源的网络被称为“云”，“云”中的资源是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。

参见图4，图4是本申请实施例提供的帧内预测模式确定装置的结构示意图。本申请实施例提供的帧内预测模式确定装置包括：

信息确定模块，用于确定当前待编码预测单元所在图像块的预测单元分布信息；

类别确定模块，用于根据上述图像块的预测单元分布信息，确定上述待编码预测单元的单元类别；

模式确定模块，用于根据上述待编码预测单元的单元类别，确定上述待编码预测单元的帧内预测模式。

在一些可行的实施方式中，上述类别确定模块在根据上述图像块的预测单元分布信息，确定上述待编码预测单元的单元类别时，用于：

响应于根据上述图像块的预测单元分布信息，确定上述图像块中相较于上述待编码预测单元的每个预设相对位置均存在邻域预测单元，根据每个邻域预测单元的编码信息，确定上述待编码预测单元的单元类别。

在一些可行的实施方式中，上述类别确定模块在根据每个邻域预测单元的编码信息，确定上述待编码预测单元的单元类别时，用于：

响应于根据每个邻域预测单元的编码信息，确定相应邻域预测单元的帧内预测模式为直流预测模式或者平面预测模式，确定上述待编码预测单元的单元类别为第一类别；

响应于根据每个邻域预测单元的编码信息，确定所有邻域预测单元的帧内预测模式均为方向预测模式，且所有邻域预测单元的方向预测模式中的最大模式序号与最小模式序号之差小于或者等于第一阈值，确定上述待编码预测单元的单元类别为第二类别。

在一些可行的实施方式中，上述类别确定模块，还用于：

响应于根据每个邻域预测单元的编码信息，确定所有邻域预测单元的帧内预测模式至少包括直流预测模式和方向预测模式，或者至少包括平面预测模式和方向预测模式，确定上述待编码预测单元的单元类别为第三类别；

响应于根据每个邻域预测单元的编码信息，确定所有邻域预测单元的帧内预测模式均为方向预测模式，且所有邻域预测单元的方向预测模式中的最大模式序号与最小模式序号之差大于第一阈值，确定上述待编码预测单元的单元类别为第三类别。

在一些可行的实施方式中，上述类别确定模块，还用于：

响应于根据上述图像块的预测单元分布信息，确定上述图像块中相较于上述待编码预测单元的至少一个预设相对位置不存在邻域预测单元，将上述待编码预测单元的单元类别确定为第三类别。

在一些可行的实施方式中，上述待编码预测单元的单元类别为第一类别；

上述模式确定模块在根据上述待编码预测单元的单元类别，确定上述待编码预测单元的帧内预测模式时，用于：

确定上述待编码预测单元在直流预测模式、平面预测模式、模式序号为第一序号的方向预测模式以及模式序号为第二序号的方向预测模式下的率失真代价；

响应于直流预测模式、平面预测模式、模式序号为第一序号的方向预测模式以及模式序号为第二序号的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为直流预测模式或者平面预测模式，将率失真代价最小的帧内预测模式确定为上述待编码预测单元的帧内预测模式；

响应于直流预测模式、平面预测模式、模式序号为第一序号的方向预测模式以及模式序号为第二序号的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为方向预测模式，将第一预测模式确定为上述待编码预测单元的帧内预测模式，上述第一预测模式为所有模式序号的方向预测模式中率失真代价最小的方向预测模式。

在一些可行的实施方式中，上述待编码预测单元的单元类别为第二类别；

上述模式确定模块在根据上述待编码预测单元的单元类别，确定上述待编码预测单元的帧内预测模式时，用于：

确定上述待编码预测单元在直流预测模式、平面预测模式以及每个邻域预测单元对应的方向预测模式下的率失真代价；

响应于直流预测模式、平面预测模式以及每个邻域预测单元对应的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为方向预测模式，将第二预测模式确定为上述待编码预测单元的帧内预测模式，上述第二预测模式为所有邻域预测单元对应的方向预测模式中率失真代价最小的方向预测模式；

响应于直流预测模式、平面预测模式以及每个邻域预测单元对应的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为直流预测模式或者平面预测模式，将第三预测模式确定为上述待编码预测单元的帧内预测模式，上述第三预测模式为直流预测模式、平面预测模式、以及除所有邻域预测单元对应的方向预测模式以外的其他所有方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式。

在一些可行的实施方式中，上述待编码预测单元的单元类别为第三类别；

上述模式确定模块在根据上述待编码预测单元的单元类别，确定上述待编码预测单元的帧内预测模式时，用于：

确定待编码预测单元在直流预测模式、平面预测模式、以及所有方向预测模式下的率失真代价；

将第四预测模式确定为上述待编码预测单元的帧内预测模式，上述第四预测模式为直流预测模式、平面预测模式以及所有方向预测模式中率失真代价最小的帧内预测模式。

具体实现中，上述装置可通过其内置的各个功能模块执行如上述图2中各个步骤所提供的实现方式，具体可参见上述各个步骤所提供的实现方式，在此不再赘述。

参见图9，图9是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。如图9所示，本实施例中的电子设备900可以包括：处理器901，网络接口904和存储器905，此外，上述电子设备900还可以包括：对象接口903，和至少一个通信总线902。其中，通信总线902用于实现这些组件之间的连接通信。其中，对象接口903可以包括显示屏(Display)、键盘(Keyboard)，可选对象接口903还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口904可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器905可以是高速RAM存储器，也可以是非易失性存储器(non-volatile memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。存储器905可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器901的存储装置。如图9所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器905中可以包括操作系统、网络通信模块、对象接口模块以及设备控制应用程序。

在图9所示的电子设备900中，网络接口904可提供网络通讯功能；而对象接口903主要用于为对象提供输入的接口；而处理器901可以用于调用存储器905中存储的设备控制应用程序，以实现：

确定当前待编码预测单元所在图像块的预测单元分布信息；

根据上述图像块的预测单元分布信息，确定上述待编码预测单元的单元类别；

根据上述待编码预测单元的单元类别，确定上述待编码预测单元的帧内预测模式。

在一些可行的实施方式中，上述处理器901根据上述图像块的预测单元分布信息，确定上述待编码预测单元的单元类别时，用于：

响应于根据上述图像块的预测单元分布信息，确定上述图像块中相较于上述待编码预测单元的每个预设相对位置均存在邻域预测单元，根据每个邻域预测单元的编码信息，确定上述待编码预测单元的单元类别。

在一些可行的实施方式中，上述处理器901根据每个邻域预测单元的编码信息，确定上述待编码预测单元的单元类别时，用于：

响应于根据每个邻域预测单元的编码信息，确定相应邻域预测单元的帧内预测模式为直流预测模式或者平面预测模式，确定上述待编码预测单元的单元类别为第一类别；

响应于根据每个邻域预测单元的编码信息，确定所有邻域预测单元的帧内预测模式均为方向预测模式，且所有邻域预测单元的方向预测模式中的最大模式序号与最小模式序号之差小于或者等于第一阈值，确定上述待编码预测单元的单元类别为第二类别。

在一些可行的实施方式中，上述处理器901还用于：

响应于根据每个邻域预测单元的编码信息，确定所有邻域预测单元的帧内预测模式至少包括直流预测模式和方向预测模式，或者至少包括平面预测模式和方向预测模式，确定上述待编码预测单元的单元类别为第三类别；

响应于根据每个邻域预测单元的编码信息，确定所有邻域预测单元的帧内预测模式均为方向预测模式，且所有邻域预测单元的方向预测模式中的最大模式序号与最小模式序号之差大于第一阈值，确定上述待编码预测单元的单元类别为第三类别。

在一些可行的实施方式中，上述处理器901还用于：

响应于根据上述图像块的预测单元分布信息，确定上述图像块中相较于上述待编码预测单元的至少一个预设相对位置不存在邻域预测单元，将上述待编码预测单元的单元类别确定为第三类别。

在一些可行的实施方式中，上述待编码预测单元的单元类别为第一类别；

上述处理器901根据上述待编码预测单元的单元类别，确定上述待编码预测单元的帧内预测模式时，用于：

确定上述待编码预测单元在直流预测模式、平面预测模式、模式序号为第一序号的方向预测模式以及模式序号为第二序号的方向预测模式下的率失真代价；

响应于直流预测模式、平面预测模式、模式序号为第一序号的方向预测模式以及模式序号为第二序号的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为直流预测模式或者平面预测模式，将率失真代价最小的帧内预测模式确定为上述待编码预测单元的帧内预测模式；

响应于直流预测模式、平面预测模式、模式序号为第一序号的方向预测模式以及模式序号为第二序号的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为方向预测模式，将第一预测模式确定为上述待编码预测单元的帧内预测模式，上述第一预测模式为所有模式序号的方向预测模式中率失真代价最小的方向预测模式。

在一些可行的实施方式中，上述待编码预测单元的单元类别为第二类别；

上述处理器901根据上述待编码预测单元的单元类别，确定上述待编码预测单元的帧内预测模式时，用于：

确定上述待编码预测单元在直流预测模式、平面预测模式以及每个邻域预测单元对应的方向预测模式下的率失真代价；

响应于直流预测模式、平面预测模式以及每个邻域预测单元对应的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为方向预测模式，将第二预测模式确定为上述待编码预测单元的帧内预测模式，上述第二预测模式为所有邻域预测单元对应的方向预测模式中率失真代价最小的方向预测模式；

响应于直流预测模式、平面预测模式以及每个邻域预测单元对应的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为直流预测模式或者平面预测模式，将第三预测模式确定为上述待编码预测单元的帧内预测模式，上述第三预测模式为直流预测模式、平面预测模式、以及除所有邻域预测单元对应的方向预测模式以外的其他所有方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式。

在一些可行的实施方式中，上述待编码预测单元的单元类别为第三类别；

上述处理器901根据上述待编码预测单元的单元类别，确定上述待编码预测单元的帧内预测模式时，用于：

确定待编码预测单元在直流预测模式、平面预测模式、以及所有方向预测模式下的率失真代价；

将第四预测模式确定为上述待编码预测单元的帧内预测模式，上述第四预测模式为直流预测模式、平面预测模式以及所有方向预测模式中率失真代价最小的帧内预测模式。

应当理解，在一些可行的实施方式中，上述处理器901可以是中央处理单元(central processing unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、专用集成电路(application specific integratedcircuit，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、分立硬件组件等。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。该存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。

具体实现中，上述电子设备900可通过其内置的各个功能模块执行如上述图2中各个步骤所提供的实现方式，具体可参见上述各个步骤所提供的实现方式，在此不再赘述。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，被处理器执行以实现图2中各个步骤所提供的方法，具体可参见上述各个步骤所提供的实现方式，在此不再赘述。

上述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例提供的帧内预测模式确定装置或电子设备的内部存储单元，例如电子设备的硬盘或内存。该计算机可读存储介质也可以是该电子设备的外部存储设备，例如该电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmedia card,SMC)，安全数字(secure digital,SD)卡，闪存卡(flash card)等。上述计算机可读存储介质还可以包括磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，ROM)或随机存储记忆体(random access memory，RAM)等。进一步地，该计算机可读存储介质还可以既包括该电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。该计算机可读存储介质用于存储该计算机程序以及该电子设备所需的其他程序和数据。该计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，上述计算机程序被处理器执行图2中各个步骤所提供的方法。

本申请的权利要求书和说明书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。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、产品或电子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、产品或电子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展示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。在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

以上所揭露的仅为本申请较佳实施例而已，不能以此来限定本申请之权利范围，因此依本申请权利要求所作的等同变化，仍属本申请所涵盖的范围。

Claims (12)

1.一种帧内预测模式确定方法，其特征在于，所述方法包括：

确定当前待编码预测单元所在图像块的预测单元分布信息；

根据所述图像块的预测单元分布信息，确定所述待编码预测单元的单元类别；

根据所述待编码预测单元的单元类别，确定所述待编码预测单元的帧内预测模式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像块的预测单元分布信息，确定所述待编码预测单元的单元类别，包括：

响应于根据所述图像块的预测单元分布信息，确定所述图像块中相较于所述待编码预测单元的每个预设相对位置均存在邻域预测单元，根据每个邻域预测单元的编码信息，确定所述待编码预测单元的单元类别。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个邻域预测单元的编码信息，确定所述待编码预测单元的单元类别，包括：

响应于根据每个邻域预测单元的编码信息，确定相应邻域预测单元的帧内预测模式为直流预测模式或者平面预测模式，确定所述待编码预测单元的单元类别为第一类别；

响应于根据每个邻域预测单元的编码信息，确定所有邻域预测单元的帧内预测模式均为方向预测模式，且所有邻域预测单元的方向预测模式中的最大模式序号与最小模式序号之差小于或者等于第一阈值，确定所述待编码预测单元的单元类别为第二类别。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于根据每个邻域预测单元的编码信息，确定所有邻域预测单元的帧内预测模式至少包括直流预测模式和方向预测模式，或者至少包括平面预测模式和方向预测模式，确定所述待编码预测单元的单元类别为第三类别；

响应于根据每个邻域预测单元的编码信息，确定所有邻域预测单元的帧内预测模式均为方向预测模式，且所有邻域预测单元的方向预测模式中的最大模式序号与最小模式序号之差大于第一阈值，确定所述待编码预测单元的单元类别为第三类别。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于根据所述图像块的预测单元分布信息，确定所述图像块中相较于所述待编码预测单元的至少一个预设相对位置不存在邻域预测单元，将所述待编码预测单元的单元类别确定为第三类别。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述待编码预测单元的单元类别为第一类别；

所述根据所述待编码预测单元的单元类别，确定所述待编码预测单元的帧内预测模式，包括：

确定所述待编码预测单元在直流预测模式、平面预测模式、模式序号为第一序号的方向预测模式以及模式序号为第二序号的方向预测模式下的率失真代价；

响应于直流预测模式、平面预测模式、模式序号为第一序号的方向预测模式以及模式序号为第二序号的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为直流预测模式或者平面预测模式，将率失真代价最小的帧内预测模式确定为所述待编码预测单元的帧内预测模式；

响应于直流预测模式、平面预测模式、模式序号为第一序号的方向预测模式以及模式序号为第二序号的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为方向预测模式，将第一预测模式确定为所述待编码预测单元的帧内预测模式，所述第一预测模式为所有模式序号的方向预测模式中率失真代价最小的方向预测模式。

7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述待编码预测单元的单元类别为第二类别；

所述根据所述待编码预测单元的单元类别，确定所述待编码预测单元的帧内预测模式，包括：

确定所述待编码预测单元在直流预测模式、平面预测模式以及每个邻域预测单元对应的方向预测模式下的率失真代价；

响应于直流预测模式、平面预测模式以及每个邻域预测单元对应的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为方向预测模式，将第二预测模式确定为所述待编码预测单元的帧内预测模式，所述第二预测模式为所有邻域预测单元对应的方向预测模式中率失真代价最小的方向预测模式；

响应于直流预测模式、平面预测模式以及每个邻域预测单元对应的方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式为直流预测模式或者平面预测模式，将第三预测模式确定为所述待编码预测单元的帧内预测模式，所述第三预测模式为直流预测模式、平面预测模式、以及除所有邻域预测单元对应的方向预测模式以外的其他所有方向预测模式中，率失真代价最小的帧内预测模式。

8.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述待编码预测单元的单元类别为第三类别；

所述根据所述待编码预测单元的单元类别，确定所述待编码预测单元的帧内预测模式，包括：

确定待编码预测单元在直流预测模式、平面预测模式、以及所有方向预测模式下的率失真代价；

将第四预测模式确定为所述待编码预测单元的帧内预测模式，所述第四预测模式为直流预测模式、平面预测模式以及所有方向预测模式中率失真代价最小的帧内预测模式。

9.一种帧内预测模式确定装置，其特征在于，所述装置包括：

信息确定模块，用于确定当前待编码预测单元所在图像块的预测单元分布信息；

类别确定模块，用于根据所述图像块的预测单元分布信息，确定所述待编码预测单元的单元类别；

模式确定模块，用于根据所述待编码预测单元的单元类别，确定所述待编码预测单元的帧内预测模式。

10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器和存储器相互连接；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器被配置用于在调用所述计算机程序时，执行如权利要求1至9任一项所述的方法。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现权利要求1至9任一项所述的方法。

12.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9任一项所述的方法。