申请/专利权人：四川大学;成都西图科技有限公司

申请日：2022-07-19

公开（公告）日：2024-01-30

公开（公告）号：CN117478887A

主分类号：H04N19/147

分类号：H04N19/147;H04N19/159;H04N19/176

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.20#实质审查的生效;2024.01.30#公开

摘要：本发明提出了一种基于融合的VVC帧内预测优化方法。由于视频中存在许多相似块以及纹理复杂块，提出了一种基于融合的自适应加权模板匹配算法，由于误差会直接影响预测结果，加权系数根据均方误差自适应得到；为了充分利用参考像素与预测像素之间的相关性，提出一种基于融合的线性预测方法，对于小尺寸的块，构建三参数模型，对于较大的块，其预测像素远离参考像素会导致性能下降，故将三参数模型与Planar模式结合，以弥补单一线性预测的不足。实验结果表明，相比于VVC标准算法，我们所提算法对Y，Cb，Cr节省的平均码率分别为0.64％，0.66％，0.76％，且所提模式的使用率也证明了算法的有效性。

主权项：1.一种基于融合的VVC帧内预测优化方法，其特征在于：1提出一种基于融合的自适应加权模板匹配算法，该算法充分考虑了匹配误差对预测性能的影响；2提出一种基于融合的线性预测算法，该算法充分利用了参考像素与预测像素之间的相关性以及不同模式之间的相关性；3利用率失真优化准则，在新加的模式与VVC传统模式中为当前预测块PU选取最优的预测模式。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川大学;成都西图科技有限公司 一种基于融合的VVC帧内预测优化方法

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