[0085]图4C示出使用对角模式22的帧内预测方法401c。像素402c是参考样点。像素403c 获得该预测作为标准HEVC帧内预测。像素404c从沿着如箭头所示的模式22的预测角度的样 点获得预测。
[0086]图4D示出使用对角模式30的帧内预测方法401d。像素402d是参考样点。像素403d 获得该预测作为标准HEVC帧内预测。像素404d从沿着如箭头所示的模式30的预测角度的样 点获得预测。
[0087] 对于尺寸为M(行）X N(列）的块，如果原始像素值为p(i，j)，则预测函数pred(i，j) 的推导在表1中被概括，其中，UAP表示HEVC标准中的统一角度预测(对于HEVC中的方块，M = N)〇
[0088] 表1:编码器处的用于提议的倾斜SAP模式的预测因子的推导
[0090]该算法可被扩展到所有其他的倾斜模式，即，模式2至32。
[0091 ] 在解码器处，可如下概述解码：（1)对比特流进行解码以获得每个样点的残差。（2) 对于模式18、14、22、30和34，沿着从上到下的方向对行进行解码。对于沿着行的每个样点， 遵循表2中的预测方案来获得其预测因子。（3)重构的样点是残差和预测因子的和 :reC(i， j)=resi(i，j)+pred(i，j)。在无损编码中，重构的样点与原始样点相同，即，在表2中rec (i，j)=P(i，J·)。
[0092] 系统可重复(2)和(3)，直到当前块内的所有样点都被重构为止。
[0093] 表2:解码器处的用于提议的倾斜SAP模式的预测因子的推导
[0095] 针对倾斜SAP模式的并行实现方案：
[0096] 用于SAP的预测方案可在编码器和解码器两处都被并行化。作为示例，本公开的不 同实施例示出，对于模式30,可如何使植入并行化:对于上2行和最后一列，不对统一帧内预 测(UAP)进行改变，因此这些像素可如HEVC中那样被并行解码。接着，对于剩余的像素，因为 本公开的实施例对于预测可能仅使用了整数像素，所以通过使用SAP，剩余的像素也可被并 行地解码。应注意，在REF2和REF3中，首先执行插值以用于预测像素，因此如果预测来自集 合S所表示的将被编码的块内部的像素，则集合S中的这些像素首先必须被重构。只有在它 们被重构之后，集合S中的像素才可被插值以形成用于其他像素的预测。这将在预测其他像 素的操作中引起延迟。
[0097] 针对倾斜模式的SAP(有损设置）：
[0098]用于针对水平模式和垂直模式的有损设置的SAP在REF5中被呈现。对于有损设置， 以以下方式执行在前面的部分中呈现的无损版本的扩展：
[0099] 在某些实施例中，假设在对像素 p(i，j)进行预测之后，残差为r(i，j)。变换可被跳 过，并且量化的残差可由Q(r(i,j))给出，其中，Q表示量化运算。
[0100] 然后如下执行用于针对倾斜模式的有损设置的SAP:
[0102]修正的残差样点1被量化以生成2(1)。然后，如下计算Q(ri>J):
[0104] 量化的修正残差样点(?(L)然后被发送到解码器。在解码器侧，重复以上计算以生 成Q(ri;j)，0 < i < N-I，0 < j < N-1。量化的残差与原始预测值相加以生成重构样点值。
[0105] 在某些实施例中，对于2至32的所有的其他的倾斜模式，可如以上针对模式2、18、 34、6、14、22和30所示的那样执行到从无损SAP到有损设置的扩展。
[0106] 图5示出根据本公开的实施例的双线性插值帧内预测方法500。图5中所示的方法 500的实施例仅用于例示说明。在不脱离本公开的范围的情况下，可使用方法500的其他实 施例。
[0107] 用于屏幕内容编码的增强预测：
[0108] 如图5所示，方法500是角度帧内预测的双线性插值。方法500包括像素501至504。 像素504(X)是预测单元(PU)中的样点。像素501和502(分别地，A和B)是沿着预测角度的两 个邻近参考样点。
[0109] 本公开的实施例pred(X) = ((32-d)XA+(dXB) + 16)>>5。在该实施例中，像素503 可以是预测因子，并且被用于预测如像素504中所示的像素 X。作为示例，图5中的像素501和 502可以是参考邻近样点的示例。预测角度在像素501和502之间、像素503处。将被预测的像 素是像素504。
[0110] 图6示出根据本公开的实施例的非插值帧内预测方法600。图6中所示的方法600的 实施例仅用于例示说明。在不脱离本公开的范围的情况下，可使用方法600的其他实施例。
[0111] 如图6所示，方法600包括像素601至604。本公开的实施例假设如果d〈16 ^ljpred (X) = A，否则为B。
[0112] 该方法不影响水平模式、垂直模式和三个对角模式，这是因为对于这些模式，预测 因子可能已经来自整数像素位置。在屏幕内容中，存在尖锐的边缘，这些尖锐的边缘一般不 存在于自然的相机捕捉的视频内容中。
[0113]图7示出根据本公开的实施例的自然内容的块705和屏幕内容的块710。图7中所示 的块705和710的实施例仅用于例示说明。在不脱离本公开的范围的情况下，可使用块705和 710的其他实施例。
[0114] 如图7所示，对于屏幕内容，存在尖锐的边缘，这些尖锐的边缘一般不存在于自然 的相机捕捉的视频内容中。作为示例，块710示出屏幕内容具有尖锐的边缘，自然内容的块 705不具有尖锐的边缘。
[0115] 在实施例中，对于自然内容，可使用指示如在此的实施例中所描述的方法是否应 被应用的策略。
[0116]图8A和8B示出根据本公开的实施例的预测单元805和帧内预测角度810的定义。如 图8A和8B中所示的预测单元805和帧内预测角度810的定义的实施例仅用于例示说明。在不 脱离本公开的范围的情况下，可使用预测单元805和帧内预测角度定义810的其他实施例。 [0117]在某些实施例中，系统可增加附加的帧内预测模式，并且在编码器处执行率失真 搜索以选择最佳预测模式。在示例性实施例之一中，双线性插值滤波器的跳过操作是基于 位于当前PU 805的上边缘或左边缘外部的参考样点807的方差。作为示例，在图8A中，实施 例示出针对4 X 4PU的这个处理。
[0118] 在某些实施例中，对于不同模式，可如下确定方差：
[0119] (1)如果角度为负（即，预测是从上行和左列开始执行的），即，H0R+1~H0R+7并且 VER-7~VER-I，则计算像素 E至M的方差。
[0120] (2)如果角度为正并且接近于垂直（即，预测仅从上行开始执行），即，VER+1~VER+ 7,则计算J至Q的方差。
[0121] (3)如果角度为正并且接近于水平（即，预测仅从左列开始执行），即，H0R-7~HOR- 1，则计算A至H的方差。
[0122] 如果方差大于3000,则跳过滤波器，否则，使用双线性滤波器。应注意，阈值3000用 于8比特深度;对于10比特深度，实施例可将10比特中的原始方差除以16以用用于8比特视 频内容的方差阈值3000对它进行归一化。
[0123] 以上方差计算仅是计算方差的一种方式，其他不同的像素集合可类似地被用于计 算方差。此外，可使用除了方差之外的不同统计，诸如去块滤波器中的块强度。阈值3000也 可变为另一个值。
[0124] 此外，可对所有块执行以上跳过对屏幕内容的插值的方案，并且可用序列画面集 (SPS)、PPS等以信号发送该方案，这取决于内容是否是屏幕内容等。最后，增强方案可仅被 应用于预测模式的子集(例如，仅偶数模式或者仅奇数模式等）。
[0125] 接着，某些实施例可枚举不同的其他方法，其中，所述其他方法可代替基于方差的 选择而被用于确定是使用最近邻插值方法还是保留来自HEVC的双线性插值。最近邻插值方 法可以是如图5和6中所示的方法500和/或600的示例。
[0126] 某些实施例可在两个邻近像素之间使用非常简单的"阈值"来决定是否使用双线 性插值。例如，系统可使用以下标准来决定像素 X的预测因子： ii'(abs (A-B) > thr ) ii、d< 16 r n nrcdiction(X) = A
[0127] else prediction (X) = B else
[0128] 保留来自HEVC的双线性插值以用于预测像素 X。
[0129] 以上，"abs"表示绝对值，"thr"是某一阈值，例如，120或128、150等。对于8比特视 频序列，"thr"位于0和255之间（8比特样点的范围）。对于10比特视频序列，可将阈值适当地 乘以4(例如，用于8比特视频序列的"thr"128对应于用于10比特视频序列的512,等等）。
[0130] 在某些实施例中，系统可使用多于2个以上的像素来与阈值进行对比。例如，系统 在阈值比较期间可使用像素 A和B中的一个或更多个邻近样点。
[0131] 在某些实施例中，系统在计算除了方差之外的统计时可使用来自上行(或者在预 测从左列开始进行的情况下，对应的左列）的与A和B邻近的样点。
[0132] 此外，系统可使用绝对值之和来代替方差作为统计。
[0133] -般地，屏幕内容具有几个不同的强度值。在实施例中，系统可从上行创建像素样 点的强度值的直方图（在预测从上行开始的情况下），然后决定如果仅存在两个或三个不同 的强度值，则内容最有可能是屏幕内容，然后对当前块使用最近邻插值方法，而不是HEVC方 法。
[0134] 此外，在某些实施例中，系统可创建"被量化的"直方图来代替直方图。被量化的直 方图被定义为对像素值进行量化。例如，对于8比特视频，4点量化的直方图具有边界64、 128、192。因此，像素将被量化为32、96、160和224。如果仅存在一个强度水平，则内容可能是 自然内容，并且系统可使用HEVC方法来进行预测。如果存在两个不同的