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本发明公开了基于时空传播层次编解码器的视频预测方法。本发明方法首先对给定的原始视频进行采样获得帧序列并输入至低层视觉记忆编码器，得到低层视觉编码特征和低层记忆状态特征；然后分别利用时空传播模块从低层视觉编码表示中提取时空编码特征，以及通过高层语义编码器提取高层语义特征；再将得到的低层视觉编码特征、低层记忆状态特征和高层语义编码特征通过层次特征解码器进行信息融合，输出预测视频帧。本发明方法不仅能够将低层视觉记忆特征和高层语义特征相融合，并通过时空传播模块使得低层视觉信息沿时序方向传播，还能利用视频首帧的先验知识一定程度上解决视频帧模糊问题，从整体上提高预测视频帧的清晰度和视觉质量。

本申请提供的色度分量的帧内预测模式的编码方法，包括：确定当前图像块的色度分量帧内预测属性信息；针对所述当前图像块内的任意一个子块，从与所述色度分量帧内预测属性信息匹配的帧内预测模式中为所述子块的色度分量选择一个目标帧内预测模式，并对所述目标帧内预测模式进行编码，得到各个子块的编码信息；根据所述当前图像块内的所述各个子块的编码信息，向解码端发送携带指示信息的编码比特流，所述指示信息用于指示所述当前图像块的所述色度分量帧内预测属性信息。本申请提供的色度分量的帧内预测模式的编码、解码方法、设备和系统，可降低编码比特数，提高解码吞吐量。

本发明的实施例之一提供了基于决策树的高效率视频编码器帧内快速算法选择方法。与单一的算法相比，本发明实施例之一提供的方法能够进一步降低编码器的计算复杂度，同时视频质量损失可以忽略。在与原HEVC编码率失真相近的情况下，本发明实施例1的方法平均能降低61.7％的编码时间，同时质量(BRBD)只损失了1.91％。

本发明提供了一种多功能视频编码中基于ALF滤波的预测模式快速选择方法，该方法的发明构思是利用ALF滤波过程中得到的方向梯度值来预测当前块的帧内预测的角度模式，缩小角度预测模式的搜索范围，以尽可能地降低编码时间，利用ALF滤波得到的方向梯度值来提前跳过不必要的CU划分模式，加速帧间编码的CU划分过程，步骤简单，计算量小，可方便地投入实际应用。