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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于块间相关性的VVC帧内预测优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116260966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111507942.5，技术领域涉及：H04N19/11；该发明授权一种基于块间相关性的VVC帧内预测优化方法是由熊淑华;罗丹;何小海;任超;陈洪刚;卿粼波;王正勇设计研发完成，并于2021-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于块间相关性的VVC帧内预测优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于块间相关性的VVC帧内预测优化方法。由于单一预测模式有时不理想且相邻块之间的相关性没有被充分使用，我们将当前块的相邻块模式进行融合，然后对不同的模式选择采用不同的加权方式得到最终的预测值；为了更好地预测复杂区域，我们提出了一种自适应模板匹配算法，对小的块采用自适应加权，对大的块采用线性加权；为了弥补单一线性预测的不足，我们将CCLM与DM结合，并采用自适应加权得到最终预测值。实验结果表明，相比于VVC标准，Y，Cb，Cr节省的平均码率分别为0.63％，0.82％，0.89％，且我们所提模式的使用率高于很多VVC传统帧内预测模式。

本发明授权一种基于块间相关性的VVC帧内预测优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于块间相关性的VVC帧内预测优化方法，其特征在于： 1提出一种多预测模式融合算法，具体过程为：获取当前预测块上方和左方预测块的预测模式，分别记为a和b；如果a或b不存在，则记模式1为Planar模式，模式2为DC模式；如果a和b均存在，若a和b相等且为Planar模式或者DC模式或者多预测模式融合，则记模式1为Planar模式，模式2为DC模式；若a和b相等且不为Planar模式或者DC模式或者多预测模式融合，则记模式1为a-1，模式2为a，模式3为a+1，当a+1不存在时，用a-2代替；如果a和b不等，则记模式1为a，模式2为b；得到相应的模式之后，采用不同的加权算法对所记模式的预测值进行加权得到最终的预测值； 2提出一种自适应模板匹配算法，具体过程为：首先在特定区域进行模板匹配，根据均方误差准则，获得均方误差最小的4个最佳候选模板；再判断当前PU的大小，若PU尺寸小于等于8×8，则采用自适应加权方法对4个最佳候选模板对应的预测值进行自适应加权得到最终预测值；若PU尺寸大于8×8且小于等于32×32，则对最佳的3个候选模板对应的预测值进行线性加权以得到最终的预测值；其他块则不进行模板匹配，直接用DC值进行填充； 3提出一种融合CCLM模式与DM模式的色度算法，具体过程为：针对色度分量，首先获得CCLM模式的预测值，再获得DM模式的预测值，最后对两个预测值进行自适应加权获得最终的色度预测值； 4将所提算法得到的预测值与传统VVC帧内预测模式得到的预测值进行比较，通过率失真准则选取当前预测块PU的最佳预测模式。

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