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申请/专利权人：上海大学;上海文广科技(集团)有限公司

摘要：本发明提供了一种H.266VVC帧内多类型树结构决策方法及系统，包括如下步骤：对各多类型树划分模式使用Lookahead搜索，每一次搜索过程都进行一次完备或简化的帧内预测，得到对应划分模式的近似率失真代价；使用邻近CU平均深度的来作为Lookahead搜索所获得的近似率失真代价误差的衡量；对所有的多类型树划分模式按照其近似率失真代价进行递增排序，并且当代价误差小时采用策略A对划分模式进行选择，当代价误差大时采用策略B对划分模式进行选择。本发明提出了一种新颖的H.266VVC帧内多类型树结构快速决策方法，所采用的Lookahead搜索复杂度较低，准确性较高。

主权项：1.一种H.266VVC帧内多类型树结构决策方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取各多类型树划分模式的近似率失真代价，对各多类型树划分模式使用Lookahead搜索，每一次搜索过程都进行一次完备或简化的帧内预测，得到对应划分模式的近似率失真代价；步骤2：率失真代价误差分析，使用邻近CU平均深度的来作为Lookahead搜索所获得的近似率失真代价误差的衡量，邻近CU平均深度越大，代价误差越大，反之代价误差越小，当邻近CU平均深度大于预设阈值时，认为代价误差大，反之认为代价误差小；步骤3：冗余多类型树划分模式决策，对所有的多类型树划分模式按照其近似率失真代价进行递增排序，并且当代价误差小时采用策略A对划分模式进行选择，当代价误差大时采用策略B对划分模式进行选择；所述步骤3中，未被选择到的多类型树划分模式被剔除；所述步骤3中，所述策略A只保留四叉树划分模式和两种多类型树划分模式；在Lookahead搜索得到的排序列表中，若至少有一个三叉树划分模式排在最前面，则该三叉树划分模式被选中，且第一个二叉树划分模式也会被选中；反之第一个二叉树划分模式和其后的一个划分模式被选中，未被选中的划分模式会被剔除；所述步骤3中，所述策略B只保留四叉树划分模式以及两种或三种多类型树划分模式；在Lookahead搜索得到的排序列表中，若至少有一个三叉树划分模式排在最前面，则该三叉树划分模式被选中，且第一个二叉树划分模式和其后的划分模式也会被选中；反之二叉树划分模式和其后的一个划分模式被选中，未被选中的划分模式会被剔除。

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百度查询： 上海大学 上海文广科技(集团)有限公司 H.266/VVC帧内多类型树结构决策方法及系统