[发明专利]基于位置加权的色度线性预测方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于位置加权的色度线性预测方法，其特征在于，包括：

采用CCLM模式对当前色度编码块进行预测，得到所述当前色度编码块的临时预测值；

确定所述色度编码块在第一位置的第一参考样本值和第二位置的第二参考样本值；

确定所述色度编码块在第一位置的第一亮度重建值和第二位置的第二亮度重建值；

根据所述第一参考样本值、所述第二参考样本值、所述第一亮度重建值和所述第二亮度重建值，对所述临时预测 值进行加权校正，得到目标预测值；

其中，所述根据所述第一参考样本值、所述第二参考样本值、所述第一亮度重建值和所述第二亮度重建值，对所述临时预测 值进行加权校正，得到目标预测值，还包括：

获取当前色度编码块的宽度和高度；

根据所述当前色度编码块的宽度和高度计算第一权重和第二权重；

确定缩放比例系数；

根据所述第一权重、所述第二权重以及所述缩放比例系数，对所述临时预测 值进行第二加权校正，得到目标预测值；

其中，所述第二加权校正的计算公式为：

其中，pred_C(x，y)代表所述目标预测值；w_l代表所述第一权重；w_t代表所述第二权重；S_L(x，y)为亮度块经过下采样后的对应位置的亮度值；scale_l(y)与scale_t(x)为缩放比例系数；pred_Lm(x，y)代表所述临时预测 值，width与height表示当前色度块的宽度和高度。

2.根据权利要求1所述的基于位置加权的色度线性预测方法，其特征在于，所述采用CCLM模式对当前色度编码块进行预测，得到所述当前色度编码块的临时预测值，包括：

针对亮度分量和色度分量，构建线性模型；

根据所述线性模型，对重建亮度分量进行线性映射，得到色度分量的临时预测值；

其中，所述线性模型的表达式为：

pred_C(i，j)＝α·rec_L′(i，j)+β

pred_C(i，j)表示编码单元中的色度预测值，rec_L′(i，j)表示相同位置下亮度重建值经过下采样后获得的值；α和β代表相关参数。

3.一种基于位置加权的色度线性预测装置，其特征在于，包括：

第一模块，用于采用CCLM模式对当前色度编码块进行预测，得到所述当前色度编码块的临时预测值；

第二模块，用于确定所述色度编码块在第一位置的第一参考样本值和第二位置的第二参考样本值；

第三模块，用于确定所述色度编码块在第一位置的第一亮度重建值和第二位置的第二亮度重建值；

第四模块，用于根据所述第一参考样本值、所述第二参考样本值、所述第一亮度重建值和所述第二亮度重建值，对所述临时预测 值进行加权校正，得到目标预测值；

其中，所述第四模块还包括：

第六单元，用于获取当前色度编码块的宽度和高度；

第七单元，用于根据所述当前色度编码块的宽度和高度计算第一权重和第二权重；

第八单元，用于确定缩放比例系数；

第九单元，用于根据所述第一权重、所述第二权重以及所述缩放比例系数，对所述临时预测 值进行第二加权校正，得到目标预测值；

其中，所述第二加权校正的计算公式为：

其中，pred_C(x，y)代表所述目标预测值；w_l代表所述第一权重；w_t代表所述第二权重；S_L(x，y)为亮度块经过下采样后的对应位置的亮度值；scale_l(y)与scale_t(x)为缩放比例系数；pred_LM(x，y)代表所述临时预测 值，width与height表示当前色度块的宽度和高度。