[发明专利]一种处理视频数据的方法和装置

说明书

描述了用于数字视频编码的设备、系统和方法，包括简化的跨分量预测。在代表性方面，一种用于视频编码的方法包括：接收包括至少一个亮度分量和至少一个色度分量的视频数据的当前块的比特流表示；使用线性模型基于第二样本集合来预测至少一个色度分量的第一样本集合，该第二样本集合是通过对至少一个亮度分量的样本进行子采样而选择的；以及基于第一样本集合和第二样本集合来处理比特流表示，以生成当前块。在另一代表性方面，第二样本集合为当前块的相邻样本并用于至少一个亮度分量的帧内预测模式。

相关申请的交叉引用

根据适用的专利法和/或依据巴黎公约的规则，本申请是为了及时要求于2019年1月11日提交的国际专利申请No.PCT/CN2019/071382和2018年8月17日提交的国际专利申请No.PCT/CN2018/100965的优先权和利益。国际专利申请No.PCT/CN2019/071382和No.PCT/CN2018/100965的全部公开通过引用而并入，作为本申请的公开的一部分。

技术领域

本专利文档涉及视频编解码技术、设备和系统。

背景技术

尽管视频压缩技术有所进步，但数字视频仍然占互联网和其他数字通信网络上的最大带宽使用。随着能够接收和显示视频的连接用户设备的数量增加，预计对数字视频使用的带宽需求将继续增长。

发明内容

描述了与数字视频编解码相关的设备、系统和方法，特别是视频编解码中的跨分量线性模型(Cross-Component Linear Model，CCLM)预测模式的低复杂性实施方式。所描述的方法可以应用于现有视频编解码标准(例如，高效视频编解码(High EfficiencyVideo Coding，HEVC))和未来视频编解码标准(例如，多功能视频编解码(Versatile VideoCoding，VVC))或编解码器。

在一个示例方面，公开了一种视频处理的方法。该方法包括：使用亮度块的训练样本来确定用于预测第一色度块的线性模型；以及使用亮度块的样本集合和线性模型来确定第一色度块的样本；其中训练样本或样本集合在不使用多抽头降采样滤波器的情况下确定。

在另一示例方面，公开了另一种视频处理方法。该方法包括：使用亮度块的训练样本来确定用于预测第一色度块的线性模型；以及使用亮度块的样本集合和线性模型来确定第一色度块的样本；其中训练亮度样本被限制为与亮度块相邻的、在用于帧内预测过程的位置处的亮度样本。

在另一示例方面，公开了另一种视频处理方法。该方法包括：对于当前视频块和当前视频块的比特流表示之间的转换，基于与包括亮度块和第一色度块的当前视频块相关的规则来选择性地确定用于从亮度块的样本集合生成第一色度块的样本的跨分量预测方案；以及根据跨分量预测方案来生成第一色度块的样本，其中跨分量预测方案是以下中的一个：第一跨分量预测方案，其使用根据亮度块的训练样本生成的线性模型，使得训练样本和样本集合在不使用多抽头降采样滤波器的情况下确定；或者第二跨分量预测方案，在该第二跨分量预测方案中训练亮度样本被限制为与当前视频块相邻的、在用于帧内预测过程的位置处的亮度样本；其中规则指定根据当前视频块所属的视频区域来选择跨分量预测方案。

在另一示例方面，公开了另一种视频处理方法。该方法包括：对于视频的视频块和视频块的编解码表示之间的转换，从视频块的亮度块确定视频块的第一色度块的样本；其中第一色度块的样本对应于第一中间色度块和N个第二中间色度块的加权组合，其中第一中间色度块是使用第一跨分量线性模型根据亮度块的第一样本集合生成的，其中第一跨分量线性模型是使用亮度样本的第一训练序列生成的；并且其中N个第二中间色度块是使用N个第二跨分量线性模型根据亮度块的N个第二样本集合生成的，其中N个第二跨分量线性模型是使用亮度样本的N个第二训练序列生成的，其中N为整数。