基于HEVC的预测模式确定方法及装置.pdf

本发明提供一种基于HEVC的预测模式确定方法及装置。其方法包括：根据当前块的原始像素分别在水平、垂直、左下和右下四个方向的梯度绝对值之和，确定方向预测模式；根据方向预测模式从候选预测模式子集中获取最近邻的N种候选预测模式；根据原始像素对N种候选预测模式进行预测运算，获取每种候选预测模式下的当前像素相对于原始像素的cost代价；根据N个cost代价，从N种候选预测模式中获取M种添加到备选预测模式子集中；根据备选模式子集中每种预测模式，利用重构后的周边像素对当前块进行预测编码；根据预测编码结果，从备选预测模式子集中获取选定的预测模式。本发明预测模式的确定过程运算复杂度大大减少，运算量降低。

权利要求书1.  一种基于HEVC的预测模式确定方法，其特征在于，所述方法包括：根据当前块的原始像素分别在水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和以及候选预测模式子集，确定方向预测模式；根据所述方向预测模式，从所述候选预测模式子集中获取所述方向预测模式上最近邻的N种候选预测模式；所述N为正整数；根据所述原始像素对所述N种候选预测模式中每种候选预测模式进行预测运算，获取每种所述候选预测模式下的当前像素相对于所述原始像素的cost代价；根据所述N种候选预测模式中每种所述候选预测模式下的所述当前像素相对于所述原始像素的cost代价，从所述N种候选预测模式中获取M种添加到备选预测模式子集中；M为正整数，小于所述N；根据所述备选模式子集中的每种所述预测模式，利用重构后的周边像素对所述当前块进行预测编码；根据预测编码结果，从所述备选预测模式子集中获取选定的预测模式。2.  根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述候选预测模式子集中包括水平预测模式、垂直预测模式以及31种角度预测模式。3.  根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述N种候选预测模式中每种所述候选预测模式下的所述当前像素相对于所述原始像素的cost代价，从所述N种候选预测模式中获取M种添加到备选预测模式子集中之后，根据所述备选模式子集中的每种所述预测模式，利用重构后的周边像素对所述当前块进行预测编码之前，所述方法还包括：将DC预测模式和Planar预测模式加入所述备选预测模式子集中。4.  根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，根据编码之前的原 始像素分别在水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和以及候选预测模式子集，确定方向预测模式，包括：计算所述当前块的原始像素分别在水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和；获取水平、垂直、左下和右下四个方向上的所述梯度绝对值之和中最小的两个梯度绝对值之和；根据所述最小的两个梯度绝对值之和的比值以及所述候选预测模式子集，确定所述方向预测模式。5.  根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，根据所述N种候选预测模式中每种所述候选预测模式下的所述当前像素相对于所述原始像素的cost代价，从所述N种候选预测模式中获取M种添加到备选预测模式子集中，包括：将所述N种候选预测模式下的所述当前像素相对于所述原始像素的cost代价排序；按照从低到高的顺序，选取所述M个cost代价对应的所述M种候选预测模式；将所述M种候选预测模式添加到所述备选预测模式子集中。6.  一种基于HEVC的预测模式确定装置，其特征在于，所述装置包括：确定模块，用于根据当前块的原始像素分别在水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和以及候选预测模式子集，确定方向预测模式；获取模块，用于根据所述方向预测模式，从所述候选预测模式子集中获取所述方向预测模式上最近邻的N种候选预测模式；所述N为正整数；cost代价预测运算模块，用于根据所述原始像素对所述N种候选预测模 式中每种候选预测模式进行预测运算，获取每种所述候选预测模式下的当前像素相对于所述原始像素的cost代价；添加模块，用于根据所述N种候选预测模式中每种所述候选预测模式下的所述当前像素相对于所述原始像素的cost代价，从所述N种候选预测模式中获取M种添加到备选预测模式子集中；M为正整数，小于所述N；预测编码模块，用于根据所述备选模式子集中的每种所述预测模式，利用重构后的周边像素对所述当前块进行预测编码；所述获取模块，还用于根据预测编码结果，从所述备选预测模式子集中获取选定的预测模式。7.  根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述候选预测模式子集中包括水平预测模式、垂直预测模式以及31种角度预测模式。8.  根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述添加模块，还用于将DC预测模式和Planar预测模式加入所述备选预测模式子集中。9.  根据权利要求6-8任一所述的装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于计算所述当前块的原始像素分别在水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和；获取水平、垂直、左下和右下四个方向上的所述梯度绝对值之和中最小的两个梯度绝对值之和；根据所述最小的两个梯度绝对值之和的比值以及所述候选预测模式子集，确定所述方向预测模式。10.  根据权利要求6-8任一所述的装置，其特征在于，所述添加模块，具体用于将所述N种候选预测模式下的所述当前像素相对于所述原始像素的cost代价排序；按照从低到高的顺序，选取所述M个cost代价对应的所述M种候选预测模式；将所述M种候选预测模式添加到所述备选预测模式子集中。

说明书基于HEVC的预测模式确定方法及装置
技术领域
本发明涉及视频处理技术领域，尤其涉及一种基于HEVC的预测模式确定方法及装置。
背景技术
随着科技的迅猛发展，网络视频的增加以及电视频道的增多都逐渐丰富了人们的生活。在视频的传输中，主要采用视频编解码的方式对在发送端对视频进行有效地编码即压缩过程，将某个视频格式的文件转换成另一种视频格式文件的方式，从而节省带宽，便于传输。然后在接收端再对视频进行有效解码，即解压缩过程，以便于视频能够正确播放。
目前视频流传输中最为重要的编解码标准有国际电联的H.261、H.263、H.264等，以及运动静止图像专家组的M-JPEG和国际标准化组织运动图像专家组的MPEG系列标准。而且随着视频编解码技术的发展，一种新的视频压缩标准：高效视频编码(High EfficieNcy Video CodiNg；HEVC)，也称为H.265。在视频编解码的过程中都需要选择一种预测模式进行有效地编解码。传统HEVC帧内预测编码算法可以将35种待选预测模式中使用重构后的像素数据分别计算，选取效果最好如编码后码流最小的预测模式。但该算法计算复杂度太高，改进后的HEVC协议中使用分级计算，逐步精细的模式进行筛选，主要包括：从35种待选预测模式中使用重构后的像素数据进行预测运算获取各自对应的cost代价，其中cost代价表示图像匹配的衡量方式，一般采用差平方和，差绝对值和等测度来评定。计算时利用两幅图对应位置的像素点值来进行运算；以此为标准排除可能性较低的预测模式，以达到减少帧内预测模式数量，降低计算复 杂度的目的。然后添加最可能预测模式(Most probable mode；MPM)到候选预测模式子集中，并对候选子集中的每一种候选预测模式进行计算，获取效果最好的预测模式。从而保障了编码效率和质量。其中35种待选预测模式包括DC预测模式、Planar预测模式、水平预测模式、垂直预测模式以及31种角度预测模式。
但是在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术虽然相对于传统HEVC帧内预测模式的确定，计算复杂度有所减少，但其运算量还是过大，预测模式确定效率较低。
发明内容
本发明提供一种基于HEVC的预测模式确定方法及装置，用以解决现有技术中HEVC帧内预测模式确定过程计算复杂、运算量过大的缺陷，能够减少运算量，提高预测模式确定效率。
本发明提供一种基于HEVC的预测模式确定方法，所述方法包括：
根据当前块的原始像素分别在水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和以及候选预测模式子集，确定方向预测模式；
根据所述方向预测模式，从所述候选预测模式子集中获取所述方向预测模式上最近邻的N种候选预测模式；所述N为正整数；
根据所述原始像素对所述N种候选预测模式中每种候选预测模式进行预测运算，获取每种所述候选预测模式下的当前像素相对于所述原始像素的cost代价；
根据所述N种候选预测模式中每种所述候选预测模式下的所述当前像素相对于所述原始像素的cost代价，从所述N种候选预测模式中获取M种添加到备选预测模式子集中；M为正整数，小于所述N；
根据所述备选模式子集中的每种所述预测模式，利用块重构后的周边像素对所述当前块进行预测编码；
根据预测编码结果，从所述备选预测模式子集中获取选定的预测模式。
可选地，上述所述的方法中，所述候选预测模式子集中包括水平预测模式、垂直预测模式以及31种角度预测模式。
可选地，上述所述的方法中，根据所述N种候选预测模式中每种所述候选预测模式下的所述当前像素相对于所述原始像素的cost代价，从所述N种候选预测模式中获取M种添加到备选预测模式子集中之后，根据所述备选模式子集中的每种所述预测模式，利用重构后的周边像素对所述当前块进行预测编码之前，还包括：
将DC预测模式和Planar预测模式加入所述备选预测模式子集中。
可选地，上述所述的方法中，根据当前块的原始像素分别在水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和，确定方向预测模式，包括：
计算所述当前块的原始像素分别在水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和；
获取水平、垂直、左下和右下四个方向上的所述梯度绝对值之和中最小的两个梯度绝对值之和；
根据所述最小的两个梯度绝对值之和的比值以及所述候选预测模式子集，确定所述方向预测模式。
可选地，上述所述的方法中，根据所述N种候选预测模式中每种所述候选预测模式下的所述当前像素相对于所述原始像素的cost代价，从所述N种候选预测模式中获取M种添加到备选预测模式子集中，包括：
将所述N种候选预测模式下的所述当前像素相对于所述原始像素的cost代价排序；
按照从低到高的顺序，选取所述M个cost代价对应的所述M种候选预测模式；
将所述M种候选预测模式添加到所述备选预测模式子集中。
本发明还提供一种基于HEVC的预测模式确定装置，所述装置包括：
确定模块，用于根据当前块的原始像素分别在水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和以及候选预测模式子集，确定方向预测模式；
获取模块，用于根据所述方向预测模式，从所述候选预测模式子集中获取所述方向预测模式上最近邻的N种候选预测模式；所述N为正整数；
cost代价预测运算模块，用于根据所述原始像素对所述N种候选预测模式中每种候选预测模式进行预测运算，获取每种所述候选预测模式下的当前像素相对于所述原始像素的cost代价；
添加模块，用于根据所述N种候选预测模式中每种所述候选预测模式下的所述当前像素相对于所述原始像素的cost代价，从所述N种候选预测模式中获取M种添加到备选预测模式子集中；M为正整数，小于所述N；
预测编码模块，用于根据所述备选模式子集中的每种所述预测模式，利用重构后的周边像素对所述当前块进行预测编码；
所述获取模块，还用于根据预测编码结果，从所述备选预测模式子集中获取选定的预测模式。
可选地，上述所述的装置中，所述候选预测模式子集中包括水平预测模式、垂直预测模式以及31种角度预测模式。
可选地，上述所述的装置中，所述添加模块，还用于将DC预测模式和Planar预测模式加入所述备选预测模式子集中。
可选地，上述所述的装置中，所述确定模块，具体用于计算编码之前的原始像素分别在水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和；方向预测模式获取水平、垂直、左下和右下四个方向上的所述梯度绝对值之和中最小的两个梯度绝对值之和；根据所述最小的两个梯度绝对值之和的比值 以及所述候选预测模式子集，确定所述方向预测模式。
可选地，上述所述的装置中，所述添加模块，具体用于将所述N种候选预测模式下的所述当前像素相对于所述原始像素的cost代价排序；按照从低到高的顺序，选取所述M个cost代价对应的所述M种候选预测模式；将所述M种候选预测模式添加到所述备选预测模式子集中。
本发明的基于HEVC的预测模式确定方法及装置，通过采用的上述技术方案，首先采用四个方向上的梯度绝对值之和进行第一次预测模式的排除，减少候选预测模式，与现有技术的直接采用35种预测模式进行cost代价计算，复杂度大大降低。然后再使用原始像素进行cost代价计算再进行第二次预设模式的排除，相对于现有的使用重构后像素进行cost代价，将模式选择与编码脱离开来，提高了编码效率。再使用重构后的数据进行第三次排除最终确定了预测模式，相对于现有的HEVC的预测模式的确定过程，本发明的预测模式的确定过程运算复杂度大大减少，运算量降低，能够有效地提高预测模式的确定效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一提供的基于HEVC的预测模式确定方法的流程图。
图2为本发明实施例提供的预测模式与角度对应关系示意图。
图3为本发明实施例二提供的基于HEVC的预测模式确定方法的流程图。
图4为本发明实施例三提供的基于HEVC的预测模式确定装置的结构 示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例一提供的基于HEVC的预测模式确定方法的流程图。本实施例的基于HEVC的预测模式确定方法的执行主体为基于HEVC的预测模式确定装置。本实施例的基于HEVC的预测模式确定方法，具体可以包括如下步骤：
100、根据当前块的原始像素分别在水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和以及候选预测模式子集，确定方向预测模式；
其中当前块可以包括多个像素点，该步骤在利用当前块多个像素点的原始像素在水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和以及候选预测模式子集，确定方向预测模式。该步骤中的梯度绝对值指的是选择的方向上相邻两个像素点的像素差值，梯度绝对值之和指的是当前块的所有梯度绝对值加在一起的总和。例如当前块为示意图如下：

那么水平方向上的梯度绝对值之和为b-a的绝对值，f-e的绝对值，i-h的绝对值，M-l的绝对值，以及c-b的绝对值、g-h的绝对值，j-i的绝对值，N-M的绝对值，d-c绝对值，h-g的绝对值，k-j的绝对值以及o-N的绝对值之和。 同理，可以算出垂直、左下和右下其他三个方向上的梯度绝对值之和。
而上述当前块示意图仅仅是部分的，所以在左下或者右下的梯度绝对值之和，在该编码块之外的四面还有其他原始像素点；但是若在当前块处于边界时，此时可以采用扩充边界的方法增加一条边，从而实现左下或者右向方向上的梯度绝对值之和的计算。例如本实施例的候选预测模式子集中包括水平预测模式、垂直预测模式以及31种角度预测模式。
101、根据方向预测模式，从候选预测模式子集中获取方向预测模式上最近邻的N种候选预测模式；
其中N为正整数。N可以根据实际情况来选取，例如选择8种或者10中，或者大于1且小于候选预测模式子集中所包括的预测模式数目的任意整数。例如当方向预测模式为水平方向时，可以选择水平预测模式以及水平方向上向上和向下两个一定角度范围内的角度预测模式，直到选取到N种候选预测模式。
102、根据原始像素对N种候选预测模式中每种候选预测模式进行预测运算，获取每种候选预测模式下的当前像素相对于原始像素的cost代价；
该步骤中，获取N种候选预测模式每种候选预测模式下的当前像素相对于原始像素的cost代价，共得到N个cost代价。cost代价是将预测得到的像素点值和原有的像素点值按位置求差平方和，获取当前预测模式的cost值。或者也可以采用预测得到的像素点值和原有的像素点值按位置差绝对值或者等测度来评定cost代价。
103、根据N种候选预测模式中每种候选预测模式下的当前像素相对于原始像素的cost代价，从N种候选预测模式中获取M种添加到备选预测模式子集中；
其中M也为正整数，且M小于N；cost代价可以反应出当前预测结果和 原像素之间的差异性，当差异越小时，越接近原像素，即选取cost值越小的预测模式做为备选预测模式。因此，根据N个cost代价可以排除N-M种预测模式，保留M种靠近目标的预测模式添加到备选预测模式子集中。
104、根据备选模式子集中的每种预测模式，利用重构后的周边像素对当前块进行预测编码；
该步骤具体也就是采用备选模式子集中的每种预测模式，并利用重构后的周边像素对当前块进行编码。其中重构后的周边像素即指的是当前块周围已经重构的最近邻像素点的像素。利用预测模式对当前块进行编码时，务必要利用当前块的这些最近邻像素点的像素来进行预测编码。例如当块大小为4X4时，相邻点个数为17，当块大小为8x8时，相邻点个数为33，当块大小为16x16时，相邻点为65；当块大小为32x32时，相邻点为129；重构后的周边像素个数为SIZE*4+1。
105、根据预测编码结果，从备选预测模式子集中获取选定的预测模式。
根据步骤104的编码结果，将编码效果最好，最优的预测模式作为选定的预测模式。例如可以选择编码后码流最小的作为编码效果最好的，其对应的预测模式为选定的预测模式。或者还可以选择编码后与原像素差异最小的，即重构后的像素与原像素cost代价最小的，认为是编码效果最好的，其对应的预测模式为选定的预测模式。
本实施例的基于HEVC的预测模式确定方法，通过采用的上述技术方案，首先采用四个方向上的梯度绝对值之和进行第一次预测模式的排除，减少候选预测模式，与现有技术的直接采用35种预测模式进行cost代价计算，复杂度大大降低。然后再使用原始像素进行cost代价计算再进行第二次预设模式的排除，相对于现有的使用重构后像素进行cost代价，将模式选择与编码脱离开来，提高了编码效率。再使用重构后的数据进行第三次排除最终确定了 预测模式，相对于现有的HEVC的预测模式的确定过程，本实施例的预测模式的确定过程运算复杂度大大减少，运算量降低，能够有效地提高预测模式的确定效率。
可选地，为了提高预测模式确定的准确性，在步骤103“根据N种候选预测模式中每种候选预测模式下的当前像素相对于原始像素的cost代价，从N种候选预测模式中获取M种添加到备选预测模式子集中”之后，步骤104“根据备选模式子集中的每种预测模式对当前块重构后的像素进行预测编码”之前，还可以包括：将DC预测模式和Planar预测模式加入备选预测模式子集中。由于DC预测模式和Planar预测模式在步骤101根据预测方向获取的预测模式中时选取不到的，因此在此处将DC预测模式和Planar预测模式加入备选预测模式子集中。
进一步可选地，上述实施例中的步骤100“根据编码之前的原始像素分别在水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和，确定方向预测模式”，具体可以包括：计算编码之前的原始像素分别在水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和；获取水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和中最小的两个梯度绝对值之和；根据最小的两个梯度绝对值之和的比值以及候选预测模式子集，确定方向预测模式。梯度绝对值之和最小，说明该方向上像素变化最缓慢，该方向上的像素值越接近。利用这种特性，即可选取该方向作为最终的预测模式。选取最小的两个预测方向的比值，即利用梯度值最小的两个方向确定梯度变化最小的一个角度，从而在候选预测模式子集中选择该角度对应的一个预测模式，作为最终的方向预测模式。
例如根据最小的两个梯度绝对值之和的比值以及候选预测模式子集，确定方向预测模式，具体还可以包括：根据最小的两个梯度绝对值之和的比值以及8个按照从小到大排序排列的预设阈值，从候选预测模式子集的33个预 测模式中选择一个方向预测模式。其中8个预设阈值可以根据经验值来选择。可以认为8个预设阈值是将水平方向即0度方向、垂直方向即90度方向以及31个角度预测模式对应的31个角度进行了划分。从而根据最小的两个梯度绝对值之和的比值(可以命名为A)和8个预设阈值中的对应关系，可以从31种角度预测模式中的8个角度预测模式。
例如8个预设阈值可以依次为0.15，0.36，0.6，0.91，1.34，2.11，4和20。例如当A小于或等于0.15，选择水平方向模式。当0.15大于A小于或者等于0.36，选择一个对应的角度预测模式。当0.6大于A小于或者等于0.91时，再选择另一个对应的角度预测模式。依次类推，可以根据最小的两个梯度绝对值之和的比值A和8个预设阈值中的对应关系，从33种预测模式中选择一个方向预测模式。例如当最小的两个梯度绝对值之和分别为A和B，其比值A/B，如果A<B则A/B结果会小于1，此时落在A与B之间偏A部分，如果B/A结果会大于1，此时落在A与B之间偏B部分。即若比值越小越靠近分子所在角度。
然后根据步骤101，根据方向预测模式，从候选预测模式子集中获取方向预测模式上最近邻的N种候选预测模式。
图2为本发明实施例提供的预测模式与角度对应关系示意图。其中10对应水平方向，26对应垂直方向，2和34都对应左下方向，18对应右下方向。
当最小梯度绝对值和方向为水平和垂直时，根据最小梯度绝对值和的比值与8预设阈值的对应关系之后，选取一个方向预设模式，如图2中的预测模式18，然后当N为9的时候，以预测模式18为中心，向图2中预测模式18所在的位置向相邻两个方向上各再扩充4个预设模式，如10，12，14，16，20，22，24，26，这样共得到9种预测模式分别为图2中的预测模式10，12，14，16，18，20，22，24以及26。
同理，当最小梯度绝对值和方向为左下和垂直时，采用类似的方式，根据最小梯度绝对值和的比值与8预设阈值的对应关系之后，选取一个方向预设模式30。然后向相邻两个方向上各再扩充4个预设模式，最终得到9种预测模式分别为图2中的预测模式26，27，28，29，30，31，32，33以及34。同理，当最小梯度绝对值和方向为右下和垂直时，采用类似的方式，根据最小梯度绝对值和的比值与8预设阈值的对应关系之后，选取一个方向预设模式22。然后向相邻两个方向上各再扩充4个预设模式，最终得到9种预测模式分别为图2中的预测模式18，19，20，21，22，23，24，25和26。
进一步可选地，在上述实施例的步骤103“根据N种候选预测模式中每种候选预测模式下的当前像素相对于原始像素的cost代价，从N种候选预测模式中获取M种添加到备选预测模式子集中”，具体可以包括如下步骤：
(1)将N种候选预测模式下的当前像素相对于原始像素的cost代价排序；
(2)按照cost代价从低到高的顺序，选取M个cost代价对应的M种候选预测模式；
(3)将M种候选预测模式添加到备选预测模式子集中。
上述所有可选方案可以采用可以组合的方式任意组合形成本发明的可选实施例，在此不再一一赘述。
上述实施例的基于HEVC的预测模式确定方法，通过采用的上述技术方案，首先采用四个方向上的梯度绝对值之和进行第一次预测模式的排除，减少候选预测模式，与现有技术的直接采用35种预测模式进行cost代价计算，复杂度大大降低。然后再使用原始像素进行cost代价计算再进行第二次预测模式的排除，相对于现有的使用重构后像素进行cost代价，将模式选择与编码脱离开来，提高了编码效率。再使用重构后的数据进行第三次排除最终确 定了预测模式，相对于现有的HEVC的预测模式的确定过程，本实施例的预测模式的确定过程运算复杂度大大减少，运算量降低，能够有效地提高预测模式的确定效率。
图3为本发明实施例二提供的基于HEVC的预测模式确定方法的流程图。本实施例在上述图1及其可选方案的基础上，更加详细地介绍本发明的技术方案。如图3所示，本实施例的基于HEVC的预测模式确定方法，具体可以包括步骤：
200、计算编码之前的原始像素分别在水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和；
201、获取水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和中最小的两个梯度绝对值之和；
202、根据最小的两个梯度绝对值之和的比值以及候选预测模式子集，确定方向预测模式；
203、根据方向预测模式，从候选预测模式子集中获取方向预测模式上最近邻的N种候选预测模式；
204、根据原始像素对N种候选预测模式中每种候选预测模式进行预测运算，获取每种候选预测模式下的当前像素相对于原始像素的cost代价；
205、将N种候选预测模式下的当前像素相对于原始像素的cost代价排序；
206、按照cost代价从低到高的顺序，选取M个cost代价对应的M种候选预测模式；
207、将M种候选预测模式添加到备选预测模式子集中；
根据备选模式子集中的每种预测模式，利用重构后的周边像素对当前块进行预测编码；
209、根据预测编码结果，从备选预测模式子集中获取码流最小的编码结果对应的预测模式作为选定的预测模式。
各个步骤的实施详细可以参考上述实施例的相关记载，在此不再赘述。
本实施例的基于HEVC的预测模式确定方法，通过采用的上述技术方案，首先采用四个方向上的梯度绝对值之和进行第一次预测模式的排除，减少候选预测模式，与现有技术的直接采用35种预测模式进行cost代价计算，复杂度大大降低。然后再使用原始像素进行cost代价计算再进行第二次预测模式的排除，相对于现有的使用重构后像素进行cost代价，将模式选择与编码脱离开来，提高了编码效率。再使用重构后的数据进行第三次排除最终确定了预测模式，相对于现有的HEVC的预测模式的确定过程，本实施例的预测模式的确定过程运算复杂度大大减少，运算量降低，能够有效地提高预测模式的确定效率。
图4为本发明实施例三提供的基于HEVC的预测模式确定装置的结构示意图。如图4所示，本实施例的基于HEVC的预测模式确定装置，具体可以包括：确定模块10、获取模块11、cost代价预测运算模块12、添加模块13和预测编码模块14。
其中确定模块10用于根据当前块的原始像素分别在水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和以及候选预测模式子集，确定方向预测模式；获取模块11与确定模块10连接，获取模块11用于根据确定模块10确定的方向预测模式，从候选预测模式子集中获取方向预测模式上最近邻的N种候选预测模式；N为正整数；cost代价预测运算模块12与获取模块11连接，cost代价预测运算模块12用于根据原始像素对获取模块11获取的N种候选预测模式中每种候选预测模式进行预测运算，获取每种候选预测模式下的当前像素相对于原始像素的cost代价；添加模块13与cost代价预测运算模块12连接，添加模块13用于根据cost代价预测运算模块12计算的N种 候选预测模式中每种候选预测模式下的当前像素相对于原始像素的cost代价，从N种候选预测模式中获取M种添加到备选预测模式子集中；M为正整数，小于N；预测编码模块14与添加模块13连接，编码模块14用于根据添加模块13添加之后的备选模式子集中的每种预测模式对当前块重构后的像素进行预测编码；获取模块11还与编码模块14连接，获取模块11还用于根据编码模块14处理的预测编码结果，从备选预测模式子集中获取选定的预测模式。
本实施例的基于HEVC的预测模式确定装置，通过采用上述模块实现基于HEVC的预测模式确定，与上述相关方法实施例的实现机制相同，详细可以参考上述相关实施例的记载，在此不再赘述。
本实施例的基于HEVC的预测模式确定装置，通过采用上述模块实现首先采用四个方向上的梯度绝对值之和进行第一次预测模式的排除，减少候选预测模式，与现有技术的直接采用35种预测模式进行cost代价计算，复杂度大大降低。然后再使用原始像素进行cost代价计算再进行第二次预测模式的排除，相对于现有的使用重构后像素进行cost代价，将模式选择与编码脱离开来，提高了编码效率。再使用重构后的数据进行第三次排除最终确定了预测模式，相对于现有的HEVC的预测模式的确定过程，本实施例的预测模式的确定过程运算复杂度大大减少，运算量降低，能够有效地提高预测模式的确定效率。
可选地，在上述图4所述实施例的技术方案的基础上，还可以包括如下技术方案：
其中候选预测模式子集中包括水平预测模式、垂直预测模式以及31种角度预测模式。
进一步可选地，添加模块13还用于将DC预测模式和Planar预测模式加入备选预测模式子集中。
进一步可选地，确定模块10具体用于计算编码之前的原始像素分别在水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和；获取水平、垂直、左下和右下四个方向上的梯度绝对值之和中最小的两个梯度绝对值之和；根据最小的两个梯度绝对值之和的比值以及候选预测模式子集，确定方向预测模式。进一步可选地，添加模块13具体用于将N种候选预测模式下的当前像素相对于原始像素的cost代价排序；按照从低到高的顺序，选取M个cost代价对应的M种候选预测模式；将M种候选预测模式添加到备选预测模式子集中。
可选地，上述实施例的基于HEVC的预测模式确定装置，通过采用上述模块实现基于HEVC的预测模式确定，与上述相关方法实施例的实现机制相同，详细可以参考上述相关实施例的记载，在此不再赘述。
上述实施例的基于HEVC的预测模式确定装置，通过采用上述模块实现首先采用四个方向上的梯度绝对值之和进行第一次预测模式的排除，减少候选预测模式，与现有技术的直接采用35种预测模式进行cost代价计算，复杂度大大降低。然后再使用原始像素进行cost代价计算再进行第二次预测模式的排除，相对于现有的使用重构后像素进行cost代价，将模式选择与编码脱离开来，提高了编码效率。再使用重构后的数据进行第三次排除最终确定了预测模式，相对于现有的HEVC的预测模式的确定过程，本实施例的预测模式的确定过程运算复杂度大大减少，运算量降低，能够有效地提高预测模式的确定效率。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到至少两个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。