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TWI814890B - 簡化的跨分量預測 - Google Patents

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TWI814890B
TWI814890B TW108129527A TW108129527A TWI814890B TW I814890 B TWI814890 B TW I814890B TW 108129527 A TW108129527 A TW 108129527A TW 108129527 A TW108129527 A TW 108129527A TW I814890 B TWI814890 B TW I814890B
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Abstract

描述了用於數位視訊編碼的設備、系統和方法，包括簡化的跨分量預測。在代表性方面，一種用於視頻編碼的方法包括：接收包括至少一個亮度分量和至少一個彩度分量的視頻資料的當前塊的位元流表示；使用線性模型基於第二樣本集合來預測至少一個彩度分量的第一樣本集合，該第二樣本集合是通過對至少一個亮度分量的樣本進行子採樣而選擇的；以及基於第一樣本集合和第二樣本集合來處理位元流表示，以生成當前塊。在另一代表性方面，第二樣本集合為當前塊的相鄰樣本並用於至少一個亮度分量的幀內預測模式。

Description

簡化的跨分量預測
本專利文件涉及視頻編碼技術、設備和系統。 [相關申請的交叉引用] 根據適用的專利法和/或依據巴黎公約的規則，本發明是為了及時要求於2019年1月11日提交的國際專利申請No. PCT/CN2019/071382和2018年8月17日提交的國際專利申請No. PCT/CN2018/100965的優先權和利益。出於根據美國法律的所有目的，國際專利申請No. PCT/CN2019/071382和No. PCT/CN2018/100965的全部公開通過引用而併入，作為本發明的公開的一部分。
儘管視訊壓縮技術有所進步，但數位視訊仍然占互聯網和其他數位通信網路上的最大頻寬使用。隨著能夠接收和顯示視頻的連接使用者設備的數量增加，預計對數位視訊使用的頻寬需求將繼續增長。
描述了與數位視訊編碼相關的設備、系統和方法，特別是視頻編碼中的跨分量線性模型（Cross-Component Linear Model，CCLM）預測模式的低複雜性實施方式。所描述的方法可以應用於現有視頻編碼標準（例如，高效視頻編碼（High Efficiency Video Coding，HEVC））和未來視頻編碼標準（例如，多功能視頻編碼（Versatile Video Coding，VVC））或轉碼器。
在一個示例方面，公開了一種視頻處理的方法。該方法包括：使用亮度塊的訓練樣本來確定用於預測第一彩度塊的線性模型；以及使用亮度塊的樣本集合和線性模型來確定第一彩度塊的樣本；其中訓練樣本或樣本集合在不使用多抽頭降採樣濾波器的情況下確定。
在另一示例方面，公開了另一種視頻處理方法。該方法包括：使用亮度塊的訓練樣本來確定用於預測第一彩度塊的線性模型；以及使用亮度塊的樣本集合和線性模型來確定第一彩度塊的樣本；其中訓練亮度樣本被限制為與亮度塊相鄰的、在用於幀內預測過程的位置處的亮度樣本。
在另一示例方面，公開了另一種視頻處理方法。該方法包括：對於當前視頻塊和當前視頻塊的位元流表示之間的轉換，基於與包括亮度塊和第一彩度塊的當前視頻塊相關的規則來選擇性地確定用於從亮度塊的樣本集合生成第一彩度塊的樣本的跨分量預測方案；以及根據跨分量預測方案來生成第一彩度塊的樣本，其中跨分量預測方案是以下中的一個：第一跨分量預測方案，其使用根據亮度塊的訓練樣本生成的線性模型，使得訓練樣本和樣本集合在不使用多抽頭降採樣濾波器的情況下確定；或者第二跨分量預測方案，在該第二跨分量預測方案中訓練亮度樣本被限制為與當前視頻塊相鄰的、在用於幀內預測過程的位置處的亮度樣本；其中規則指定根據當前視頻塊所屬的視頻區域來選擇跨分量預測方案。
在另一示例方面，公開了另一種視頻處理方法。該方法包括：對於視頻的視頻塊和視頻塊的編碼表示之間的轉換，從視頻塊的亮度塊確定視頻塊的第一彩度塊的樣本；其中第一彩度塊的樣本對應於第一中間彩度塊和N個第二中間彩度塊的加權組合，其中第一中間彩度塊是使用第一跨分量線性模型根據亮度塊的第一樣本集合生成的，其中第一跨分量線性模型是使用亮度樣本的第一訓練序列生成的；並且其中N個第二中間彩度塊是使用N個第二跨分量線性模型根據亮度塊的N個第二樣本集合生成的，其中N個第二跨分量線性模型是使用亮度樣本的N個第二訓練序列生成的，其中N為整數。
在另一示例方面，公開了另一種視頻處理方法。該方法包括：使用降採樣過程對亮度塊的樣本集合進行降採樣，其中在降採樣過程中使用的降採樣濾波器取決於被降採樣以生成亮度塊的降採樣樣本集合的亮度樣本的位置；使用線性模型從亮度塊的降採樣樣本集合確定第一彩度塊的樣本。
在另一代表性方面，所公開的技術可以用於提供用於簡化的跨分量預測的方法。該方法包括：接收包括至少一個亮度分量和至少一個彩度分量的視頻資料的當前塊的位元流表示；使用線性模型基於第二樣本集合來預測至少一個彩度分量的第一樣本集合，該第二樣本集合是通過對至少一個亮度分量的樣本進行子採樣而選擇的；以及基於第一樣本集合和第二樣本集合來處理位元流表示，以生成當前塊。
在另一代表性方面，所公開的技術可以用於提供用於簡化的跨分量預測的方法。該方法包括：接收包括至少一個亮度分量和至少一個彩度分量的視頻資料的當前塊的位元流表示；使用線性模型基於第二樣本集合來預測至少一個彩度分量的第一樣本集合，該第二樣本集合是相鄰樣本並且用於至少一個亮度分量的幀內預測模式；以及基於第一樣本集合和第二樣本集合來處理位元流表示，以生成當前塊。
在又一代表性方面，所公開的技術可以用於提供用於簡化的跨分量預測的方法。該方法包括：接收包括多個塊的圖片段的位元流表示，其中多個塊包括當前塊，並且其中多個塊中的每一個包括彩度分量和亮度分量；對多個塊中的每一個執行預測步驟；以及基於相應的第一樣本集合和第二樣本集合來處理位元流表示，以生成多個塊的相應塊。
在又一代表性方面，所公開的技術可以用於提供用於簡化的跨分量預測的方法。該方法包括：接收包括至少一個亮度分量和至少一個彩度分量的視頻資料的當前塊的位元流表示；對當前塊執行預定次數的預測步驟；基於預定數量的第一樣本集合中的每一個來生成最終的第一樣本集合；以及至少基於最終的第一樣本集合來處理位元流表示，以生成當前塊。
在又一代表性方面，所公開的技術可以用於提供用於簡化的跨分量預測的方法。該方法包括：確定第一視頻塊的大小；基於對第一視頻塊的大小的確定來確定關於跨分量線性模型（CCLM）預測模式的應用的參數；以及根據參數使用CCLM預測模式來執行對第一視頻塊的進一步處理。
在又一代表性方面，上述方法以處理器可執行代碼的形式體現，並且存儲在電腦可讀程式介質中。
在又一代表性方面，公開了一種被配置為或可操作來執行上述方法的設備。該設備可以包括被程式設計為實施該方法的處理器。
在又一代表性方面，視頻解碼器裝置可以實施如本文描述的方法。
在附圖、說明書和申請專利範圍中更詳細地描述了所公開技術的上述以及其他方面和特徵。
由於對更高解析度視頻的日益增長的需求，視頻編碼方法和技術在現代技術中無處不在。視頻轉碼器通常包括壓縮或解壓縮數位視訊的電子電路或軟體，並且不斷被改進以提供更高的編碼效率。視頻轉碼器將未壓縮的視訊轉換為壓縮格式，反之亦然。視頻品質、用於表示視頻的資料量（由位元速率確定）、編碼和解碼演算法的複雜性、對資料丟失和錯誤的敏感性、編輯的簡易性、隨機訪問和端到端延遲（時延）之間存在複雜關係。壓縮格式通常符合標準視訊壓縮規範，例如，高效視頻編碼（HEVC）標準（也已知為H.265或MPEG-H部分2）、要完成的多功能視頻編碼標準（VVC）、或其他當前和/或未來視頻編碼標準。
所公開技術的實施例可以應用於現有視頻編碼標準（例如，HEVC、H.265）和未來標準以改進運行時性能。在本文件中使用章節標題以提高描述的可讀性，並且不以任何方式將討論或實施例（和/或實施方式）限制為僅相應的章節。
1. 跨分量預測的實施例
跨分量預測是在複雜性和壓縮效率改進之間具有良好平衡的權衡的彩度到亮度（chroma-to-luma）預測方法的形式。
1.1 跨分量線性模型（ CCLM ）的示例
在一些實施例中，為了減少跨分量冗餘，在JEM中使用跨分量線性模型（CCLM）預測模式（也稱為LM），針對其通過使用如下線性模型，基於相同CU的重構亮度樣本來預測彩度樣本：
（1）
這裡，表示CU中的預測彩度樣本，對於顏色格式4:2:0或4:2:2，表示相同CU的降採樣的重構亮度樣本，而對於顏色格式4:4:4，表示相同CU的重構亮度樣本。CCLM參數和通過最小化當前塊周圍的相鄰重構亮度和彩度樣本之間的回歸誤差而推導，如下所示：
（2）
以及（3）
這裡，表示降採樣（對於顏色格式4:2:0或4:2:2）或原始（對於顏色格式4:4:4）的頂部和左側相鄰重構亮度樣本，表示頂部和左側相鄰重構彩度樣本，的值等於當前彩度編碼塊的寬度和高度中的最小一個的兩倍。
在一些實施例中，對於正方形的編碼塊，直接應用上述兩個等式。在其他實施例中，對於非正方形編碼塊，首先對更長邊界的相鄰樣本進行子採樣，以具有與更短邊界相同數量的樣本。圖1示出了CCLM模式中涉及的當前塊的樣本以及左側和上側重構樣本的位置。
在一些實施例中，該回歸誤差最小化計算是作為解碼過程的一部分執行的，而不僅僅是作為編碼器搜索操作，所以不使用語法來傳達α值和β值。
在一些實施例中，CCLM預測模式還包括兩個彩度分量之間的預測，例如，從Cb（藍差（blue-difference））分量預測Cr（紅差（red-difference））分量。代替使用重構樣本信號，CCLM Cb到Cr（Cb-to-Cr）預測應用於殘差域。這是通過將加權重構Cb殘差添加到原始Cr幀內預測以形成最終Cr預測而實施的：
（4）
這裡，呈現位置（i，j）處的重構Cb殘差樣本。
在一些實施例中，縮放因數可以以與CCLM亮度到彩度預測中相似的方式推導。唯一的差異是相對於誤差函數中的預設值添加了回歸成本，使得推導的縮放因數如下所示偏向預設值−0.5：
（5）
這裡，表示相鄰的重構Cb樣本，表示相鄰的重構Cr樣本，等於。
在一些實施例中，CCLM亮度到彩度預測模式被添加作為一個附加彩度幀內預測模式。在編碼器側，添加了針對彩度分量的再一個RD成本檢查，以用於選擇彩度幀內預測模式。當除了CCLM亮度到彩度預測模式的幀內預測模式用於CU的彩度分量時，CCLM Cb到Cr預測用於Cr分量預測。
1.2 多模型 CCLM 的示例
在JEM中，有兩個CCLM模式：單模型CCLM模式和多模型CCLM模式（Multiple Model CCLM Mode，MMLM）。如名稱所指示的，對於整個CU，單模型CCLM模式採用用於從亮度樣本預測彩度樣本的一個線性模型，而在MMLM中，可以有兩個模型。
在MMLM中，當前塊的相鄰亮度樣本和相鄰彩度樣本被分類為兩組，每組被用作訓練集以推導線性模型（即，針對特定組推導特定的α 和β ）。此外，當前亮度塊的樣本也基於對相鄰亮度樣本進行分類的相同規則分類。
圖2示出了將相鄰樣本分類為兩組的示例。閾值Threshold 被計算為相鄰的重構亮度樣本的平均值。Rec′L [x ,y ] >=Threshold 的相鄰樣本被分類為組1；而Rec′L [x ,y ] >Threshold 的相鄰樣本被分類為組2。
（6）
1.3 CCLM 降採樣濾波器的示例
在一些實施例中，為了執行跨分量預測，對於其中4個亮度樣本與1個彩度樣本相對應的4:2:0彩度格式，重構亮度塊需要被降採樣以匹配彩度信號的尺寸。CCLM模式中使用的預設降採樣濾波器如下：
（7）
這裡，對於彩度樣本相對於亮度樣本的位置的位置，降採樣假定如圖3A所示的“類型0”相位關係，例如，水準並置採樣和垂直間隙採樣。
（6）中定義的示例性6抽頭降採樣濾波器被用作單模型CCLM模式和多模型CCLM模式的預設濾波器。
在一些實施例中，對於MMLM模式，編碼器可以可替換地選擇四個附加亮度降採樣濾波器中的一個來應用於CU中的預測，並且發送濾波器索引以指示這些濾波器中的哪一個被使用。如圖3B所示，MMLM模式的四個可選亮度降採樣濾波器如下：
（8）
（9）
（10）
（11）
JVET-M0098中的多模型CCLM的擴展
在JVET-M0098中，MM-CCLM被擴展。命名為CCLM-L和CCLM-T模式的兩個附加模式被添加到原始MM-CCLM，命名為CCLM-TL。利用CCLM-L，兩個模型的線性參數僅用左側相鄰樣本推導。利用CCLM-T，兩個模型的線性參數僅用頂部相鄰樣本推導。
2 現有實施方式中的缺點的示例
至少由於以下問題，當前CCLM實施方式不容易適合於高效的硬體實施方式：
●需要比正常幀內預測中使用的相鄰亮度樣本更多的相鄰亮度樣本。CCLM需要兩個上側相鄰行的亮度樣本和三個左側相鄰列的亮度樣本。MM-CCLM需要四個上側相鄰行的亮度樣本和四個左側相鄰列的亮度樣本。
●亮度樣本（針對用於參數推導的相鄰亮度樣本和共位元的亮度重構樣本）需要用6抽頭濾波器來降採樣，這增加了計算複雜性。
3 用於視頻編碼中的簡化的跨分量預測的示例性方法
目前公開的技術的實施例克服了現有實施方式的缺點，從而提供了編碼效率更高但計算複雜性更低的視頻編碼。基於所公開的技術，簡化的跨分量預測可以增強現有視頻編碼標準和未來視頻編碼標準，在針對各種實施方式描述的以下示例中被闡述。下面提供的所公開技術的示例解釋了一般概念，並且不意味著被解釋為限制。在示例中，除非明確相反指示，否則這些示例中描述的各種特徵可以被組合。
所建議的簡化的CCLM方法包括但不限於：
●僅需要在正常幀內預測中使用的相鄰亮度樣本；以及
●不需要對亮度樣本進行降採樣，或者降採樣通過簡單的雙樣本平均來執行。
下面描述的示例假定顏色格式為4:2:0。如圖3A所示，一個彩度（Cb或Cr）樣本（由三角形表示）對應於四個亮度（Y）樣本（由圓圈表示）：如圖4所示的A、B、C和D。圖5A和圖5B示出了具有相鄰樣本的4×4彩度塊的樣本、以及對應的亮度樣本的示例。
示例 1. 在一個示例中，建議在不對亮度樣本進行降採樣濾波的情況下完成CCLM。
（a）在一個示例中，在CCLM參數（例如，和）推導過程中移除相鄰亮度樣本的降採樣過程。相反，降採樣過程由其中利用非連續亮度樣本的子採樣過程取代。
（b）在一個示例中，在CCLM彩度預測過程中移除共位元的亮度塊中的樣本的降採樣過程。相反，僅共位元的亮度塊中的部分亮度樣本用於推導彩度樣本的預測塊。
（c）圖6A-圖6J示出了關於對應於4×4彩度塊的8×8亮度塊的示例。
（d）在如圖6A所示的一個示例中，圖4中的位置“C”處的亮度樣本用於與彩度樣本相對應。在訓練過程中使用上側相鄰樣本來推導線性模型。
（e）在如圖6B所示的一個示例中，圖4中的位置“C”處的亮度樣本用於與彩度樣本相對應。在訓練過程中使用上側相鄰樣本和右上方相鄰樣本來推導線性模型。
（f）在如圖6C所示的一個示例中，圖4中的位置“D”處的亮度樣本用於與彩度樣本相對應。在訓練過程中使用上側相鄰樣本來推導線性模型。
（g）在如圖6D所示的一個示例中，圖4中的位置“D”處的亮度樣本用於與彩度樣本相對應。在訓練過程中使用上側相鄰樣本和右上方相鄰樣本來推導線性模型。
（h）在如圖6E所示的一個示例中，圖4中的位置“B”處的亮度樣本用於與彩度樣本相對應。在訓練過程中使用左側相鄰樣本來推導線性模型。
（i）在如圖6F所示的一個示例中，圖4中的位置“B”處的亮度樣本用於與彩度樣本相對應。在訓練過程中使用左側相鄰樣本和左下方相鄰樣本來推導線性模型。
（j）在如圖6G所示的一個示例中，圖4中的位置“D”處的亮度樣本用於與彩度樣本相對應。在訓練過程中使用左側相鄰樣本來推導線性模型。
（k）在如圖6H所示的一個示例中，圖4中的位置“D”處的亮度樣本用於與彩度樣本相對應。在訓練過程中使用左側相鄰樣本和左下方相鄰樣本來推導線性模型。
（1）在如圖6I所示的一個示例中，圖4中的位置“D”處的亮度樣本用於與彩度樣本相對應。在訓練過程中使用上側相鄰樣本和左側相鄰樣本來推導線性模型。
（m）在如圖6J所示的一個示例中，圖4中的位置“D”處的亮度樣本用於與彩度樣本相對應。在訓練過程中使用上側相鄰樣本、左側相鄰樣本、右上方相鄰樣本和左下方相鄰樣本來推導線性模型。
示例 2. 在一個示例中，建議CCLM僅需要在正常幀內預測過程中使用的相鄰亮度樣本，也就是說，不允許其他相鄰亮度樣本用於CCLM過程中。在一個示例中，通過對亮度樣本進行2抽頭濾波來完成CCLM。圖7A-圖7D示出了關於對應於4×4彩度塊的8×8亮度塊的示例。
（a）在如圖7A所示的一個示例中，圖4中的位置“C”和位置“D”處的亮度樣本被濾波為F(C, D)，以用於與彩度樣本相對應。在訓練過程中使用上側相鄰樣本來推導線性模型。
（b）在如圖7B所示的一個示例中，圖4中的位置“C”和位置“D”處的亮度樣本被濾波為F(C, D)，以用於與彩度樣本相對應。在訓練過程中使用上側相鄰樣本和右上方相鄰樣本來推導線性模型。
（c）在如圖7C所示的一個示例中，圖4中的位置“B”和位置“D”處的亮度樣本被濾波為F(B, D)，以用於與彩度樣本相對應。在訓練過程中使用左側相鄰樣本來推導線性模型。
（d）在如圖7D所示的一個示例中，圖4中的位置“B”和位置“D”處的亮度樣本被濾波為F(B, D)，以用於與彩度樣本相對應。在訓練過程中使用左側相鄰樣本和左下方相鄰樣本來推導線性模型。
（e）在一個示例中，F被定義為F(X,Y)=(X+Y)>>1。可替換地，F(X,Y)=(X+Y+1)>>1。
示例 3. 在一個示例中，建議可以以選擇性方式應用所建議的簡化的CCLM方法（例如，示例1和示例2）。也就是說，區域/條帶/圖片/序列內的不同塊可以選擇不同種類的簡化的CCLM方法。
（a）在一個實施例中，編碼器從預定義的候選集中選擇一個種類的簡化的CCLM方法並將其信令通知給解碼器。
（i）例如，編碼器可以在示例1（a）和示例1（e）之間進行選擇。可替換地，編碼器可以在示例1（b）和示例1（f）之間進行選擇。可替換地，編碼器可以在示例1（c）和示例1（g）之間進行選擇。可替換地，編碼器可以在示例1（d）和示例1（h）之間進行選擇。可替換地，編碼器可以在示例2（a）和示例2（c）之間進行選擇。可替換地，編碼器可以在示例2（b）和示例2（d）之間進行選擇。
（ii）要從其選擇的候選集和信令可以取決於塊的形狀或尺寸。假設W和H表示彩度塊的寬度和高度，T1和T2為整數。
（1）在一個示例中，如果W>=T1且H>=T2，則沒有候選，例如，CCLM被禁用。例如，T1=T2=2。
（2）在一個示例中，如果W>=T1或H>=T2，則沒有候選，例如，CCLM被禁用。例如，T1=T2=2。
（3）在一個示例中，如果W×H>=T1，則沒有候選，例如，CCLM被禁用。例如，T1= 4。
（4）在一個示例中，如果W>=T1且H>=T2，則只有一個候選，諸如示例1（i）。沒有信令通知CCLM方法選擇資訊。例如，T1=T2=4。
（5）在一個示例中，如果W>=T1或H>=T2，則只有一個候選，諸如示例1（i）。沒有信令通知CCLM方法選擇資訊。例如，T1=T2=4。
（6）在一個示例中，如果W×H>=T1，則只有一個候選，諸如示例1（i）。沒有信令通知CCLM方法選擇資訊。例如，T1= 16。
（7）在一個示例中，如果W> H，則只有一個候選，諸如示例1（a）。沒有信令通知CCLM方法選擇資訊。可替換地，如果W > H（或W > N * H，其中N是正整數），則僅在推導CCLM參數時使用上側或/和右上方相鄰重構樣本的候選（或一些候選）被包括在候選集中。
（8）在一個示例中，如果W> H，則只有一個候選，諸如示例1（e）。沒有信令通知CCLM方法選擇資訊。可替換地，如果W > H（或N * W > H），則僅在推導CCLM參數時使用左側或/和左下方相鄰重構樣本的候選（或一些候選）被包括在候選集中。
（b）在一個實施例中，編碼器和解碼器兩者都基於相同規則選擇簡化的CCLM方法。編碼器不將其信令通知給解碼器。例如，選擇可以取決於塊的形狀或尺寸。在一個示例中，如果寬度大於高度，則選擇示例1（a），否則，選擇示例1（e）。
（c）可以在序列參數集/圖片參數集/條帶標頭/CTU/CTB/CTU組中信令通知一個或多個簡化的CCLM候選集合。
示例 4. 在一個示例中，建議將多種CCLM方法（例如，示例1和示例2）應用於相同彩度塊。也就是說，區域/條帶/圖片/序列內的一個塊可以選擇不同種類的簡化的CCLM方法來推導多個中間彩度預測塊，並且最終彩度預測塊是從多個中間彩度預測塊推導的。
（a）可替換地，CCLM參數的多個集合（例如，和）可以首先根據多個選擇的CCLM方法推導。CCLM參數的一個最終集合可以從多個集合推導並用於彩度預測塊生成過程。
（b）可以以與示例3描述的方式類似的方式（隱式地或顯式地）信令通知對多種CCLM方法的選擇。
（c）可以在序列參數集/圖片參數集/條帶標頭/CTU組/CTU/編碼塊中信令通知對所建議的方法的使用的指示。
示例 5. 在一個示例中，是否以及如何應用所建議的簡化的CCLM方法可以取決於當前塊的位置。
（a）在一個示例中，如圖8A所示，對位於當前CTU的上邊界處的CU應用所建議的方法中的一種或多種。
（b）在一個示例中，如圖8B所示，對位於當前CTU的左邊界處的CU應用所建議的方法中的一種或多種。
（c）在一個示例中，在上述兩種情況下應用所建議的方法中的一種或多種。
示例 6. 在一個示例中，當亮度樣本在當前塊內部或在當前塊外部時，亮度樣本以不同方式被降採樣來與彩度樣本相對應。此外，當外部亮度樣本在當前塊左側或在當前塊上側時，外部亮度樣本以不同方式被降採樣來與彩度樣本相對應。
a. 在一個示例中，亮度樣本如下指定被降採樣，如圖19A-圖19B所示：
i. 當前塊內部的亮度樣本以與JEM中的方式相同的方式被降採樣。
ii. 在當前塊外部並且在當前塊上側的亮度樣本被降採樣到位置C或D。
1. 可替換地，用濾波器將亮度樣本降採樣到位置C。假設在上側與當前塊鄰近的亮度樣本被表示為a[i]，那麼d[i]=(a[2i-1]+2*a[2i]+a[2i+1]+2)>>2，其中d[i]表示降採樣的亮度樣本。
a. 如果樣本a[2i-1]不可用，則d[i]=( 3*a[2i]+a[2i+1]+2)>>2；
b. 如果樣本a[2i+1]不可用，則d[i]=(a[2i-1]+ 3*a[2i]+2)>>2；
iii. 在當前塊外部且在當前塊左側的亮度樣本被降採樣到位置B或D，
1. 可替換地，亮度樣本被降採樣到B和D之間的一半位置。假設在左側與當前塊鄰近的亮度樣本被表示為a[j]，那麼d[j]=(a[2j]+a[2j+1]+1)>>1，其中d[j]表示降採樣的亮度樣本。
示例 7. 在一個示例中，所建議的亮度降採樣方法可以應用於JEM或VTM中的LM模式，並且也可以應用於JEM中的MMLM模式。除此之外，它還可以應用於僅使用左側相鄰樣本來推導線性模型的左LM（left-LM）模式、或僅使用上側相鄰樣本來推導線性模型的上LM（above-LM）模式。
示例 8. 無論哪個種類的降採樣濾波器被應用，邊界濾波都可以應用於LM模式、MMLM模式、左LM模式或上LM模式。
a. 假設在上側與當前塊鄰近的重構彩度樣本被表示為a[-1][j]，在第i行和第j列處的LM預測的樣本為a[i][j]，則邊界濾波後的預測樣本被計算為a’[i][j]=(w1* a[i][j]+w2* a[-1][i] + 2N-1)>>N，其中w1+w2=2N。
i. 在一個示例中，僅當i>=K時才應用邊界濾波。K為整數，諸如0或1。例如，K = 0，w1=w2=1。在另一示例中，K=0，w1=3，w2=1。
ii. 在一個示例中，w1和w2取決於行索引（i）。例如，對於樣本a[0][j]，K=1，w1=w2=1，但是對於樣本a[1][j]，w1=3，w2=1。
b. 假設在左側與當前塊鄰近的重構彩度樣本被表示為a[i][-1]，在第i行和第j列的LM預測的樣本為a[i][j]，則邊界濾波後的預測樣本被計算為a’[i][j]=(w1* a[i][j]+w2* a[i][-1] + 2N-1)>>N，其中w1+w2=2N。
i. 在一個示例中，僅當j>=K時才應用邊界濾波。K為整數，諸如0或1。例如，K = 0，w1=w2=1。在另一示例中，K=0，w1=3，w2=1。
ii. 在一個示例中，w1和w2取決於列索引（i）。例如，對於樣本a[0][j]，K=1，w1=w2=1，但是對於樣本a[1][j]，w1=3，w2=1。
圖9示出了用於跨分量預測的示例性方法的流程圖。方法900包括，在步驟910處，接收包括至少一個亮度分量和至少一個彩度分量的視頻資料的當前塊的位元流表示。
方法900包括，在步驟920處，使用線性模型基於第二樣本集合來預測至少一個彩度分量的第一樣本集合，該第二樣本集合是通過對至少一個亮度分量的樣本進行子採樣而選擇的。
方法900包括，在步驟930處，基於第一樣本集合和第二樣本集合來處理位元流表示，以生成當前塊。
在一些實施例中，方法900還包括基於訓練樣本來推導線性模型的參數。例如，在示例1的上下文中，訓練樣本包括與作為當前塊的鄰域（neighbor）的彩度樣本相關聯的亮度樣本塊的一個或多個樣本。在一些實施例中，亮度樣本塊為2×2亮度樣本塊。在其他實施例中，它的尺寸可以為2N ×2N 。
在一些實施例中，亮度樣本中的至少一個與彩度樣本相對應，並且訓練樣本可以如示例1（d）至1（m）所述而選擇。例如，在一些實施例中，亮度樣本塊為2×2亮度樣本塊。在一些實施例中，亮度樣本塊的左下方樣本與彩度樣本相對應，並且訓練樣本包括左下方樣本的上側相鄰樣本。在一些實施例中，亮度樣本塊的左下方樣本與彩度樣本相對應，並且訓練樣本包括左下方樣本的上側相鄰樣本和右上方相鄰樣本。在一些實施例中，亮度樣本塊的右下方樣本與彩度樣本相對應，並且訓練樣本包括右下方樣本的上側相鄰樣本和右上方相鄰樣本。在一些實施例中，亮度樣本塊的右上方樣本與彩度樣本相對應，並且訓練樣本包括右上方樣本的左側相鄰樣本。在一些實施例中，亮度樣本塊的右上方樣本與彩度樣本相對應，並且訓練樣本包括右上方樣本的左側相鄰樣本和左下方相鄰樣本。在一些實施例中，亮度樣本塊的右下方樣本與彩度樣本相對應，並且訓練樣本包括右下方樣本的左側相鄰樣本。在一些實施例中，亮度樣本塊的右下方樣本與彩度樣本相對應，並且訓練樣本包括右下方樣本的左側相鄰樣本和左下方相鄰樣本。在一些實施例中，亮度樣本塊的右下方樣本與彩度樣本相對應，並且訓練樣本包括右下方樣本的左側相鄰樣本和上側相鄰樣本。在一些實施例中，亮度樣本塊的右下方樣本與彩度樣本相對應，並且訓練樣本包括右下方樣本的上側相鄰樣本、左側相鄰樣本、右上方相鄰樣本和左下方相鄰樣本。
圖10示出了用於跨分量預測的另一示例性方法的流程圖。該示例包括類似於圖9中示出的上述特徵和/或步驟的一些特徵和/或步驟。在本章節中可能不會單獨描述這些特徵和/或元件中的至少一些。方法1000包括，在步驟1010處，接收包括至少一個亮度分量和至少一個彩度分量的視頻資料的當前塊的位元流表示。
方法1000包括，在步驟1020處，使用線性模型基於第二樣本集合來預測至少一個彩度分量的第一樣本集合，該第二樣本集合是相鄰樣本並且用於至少一個亮度分量的幀內預測模式。
方法1000包括，在步驟1030處，基於第一樣本集合和第二樣本集合來處理位元流表示，以生成當前塊。
在一些實施例中，方法1000還包括基於訓練樣本來推導線性模型的參數。例如，在示例2的上下文中，訓練樣本包括與作為當前塊的鄰域的彩度樣本相關聯的亮度樣本塊的一個或多個樣本。在一些實施例中，亮度樣本塊為2×2亮度樣本塊。在其他實施例中，它的尺寸可以為2N ×2N 。
在一些實施例中，基於亮度樣本中的兩個亮度樣本的濾波樣本與彩度樣本相對應，並且訓練樣本可以如示例2（a）-2（d）所述而選擇。例如，在一些實施例中，亮度樣本塊為2×2亮度樣本塊。在一些實施例中，使用兩抽頭濾波器對亮度樣本塊的左下方樣本和右下方樣本進行濾波，以生成與彩度樣本相對應的濾波樣本，並且其中訓練樣本包括左下方樣本和右下方樣本中的每一個的上側相鄰樣本。在一些實施例中，使用兩抽頭濾波器對亮度樣本塊的左下方樣本和右下方樣本進行濾波，以生成與彩度樣本相對應的濾波樣本，並且其中訓練樣本包括左下方樣本和右下方樣本中的每一個的上側相鄰樣本和右上方相鄰樣本。在一些實施例中，使用兩抽頭濾波器對亮度樣本塊的右上方樣本和右下方樣本進行濾波，以生成與彩度樣本相對應的濾波樣本，並且其中訓練樣本包括右上方樣本和右下方樣本中的每一個的左側相鄰樣本。在一些實施例中，使用兩抽頭濾波器對亮度樣本塊的右上方樣本和右下方樣本進行濾波，以生成與彩度樣本相對應的濾波樣本，並且其中訓練樣本包括右上方樣本和右下方樣本中的每一個的左側相鄰樣本和左下方相鄰樣本。
圖11示出了用於跨分量預測的另一示例性方法的流程圖。該示例包括類似於圖9和圖10中示出的上述特徵和/或步驟的一些特徵和/或步驟。在本章節中可能不會單獨描述這些特徵和/或元件中的至少一些。方法1100包括，在步驟1110處，接收包括多個塊的圖片段的位元流表示，多個塊包括當前塊，並且多個塊中的每一個包括彩度分量和亮度分量。
方法1100包括，在步驟1120處，對多個塊中的每一個執行預測步驟。
方法1100包括，在步驟1130處，基於相應的第一樣本集合和第二樣本集合來處理位元流表示，以生成多個塊的相應塊。
在一些實施例中，並且在示例3的上下文中，預測步驟可以從方法900中描述的預測步驟中選擇，而在其他實施例中，預測步驟可以從方法1000中描述的預測步驟中選擇。
圖12示出了用於跨分量預測的另一示例性方法的流程圖。該示例包括類似於圖9-圖11中示出的上述特徵和/或步驟的一些特徵和/或步驟。在本章節中可能不會單獨描述這些特徵和/或元件中的至少一些。方法1200包括，在步驟1210處，接收包括至少一個亮度分量和至少一個彩度分量的視頻資料的當前塊的位元流表示。
方法1200包括，在步驟1220處，對當前塊執行預定次數的預測步驟。
方法1200包括，在步驟1230處，基於預定數量的第一樣本集合中的每一個來生成最終的第一樣本集合。
方法1200包括，在步驟1240處，至少基於最終的第一樣本集合來處理位元流表示，以生成當前塊。
在一些實施例中，並且在示例4的上下文中，預測步驟可以從方法900中描述的預測步驟中選擇，而在其他實施例中，預測步驟可以從方法1000中描述的預測步驟中選擇。
在一些實施例中，並且在示例5的上下文中，執行預測步驟是基於當前塊在當前CTU中的位置。在一個示例中，當前塊的位置在上邊界處，而在另一示例中，當前塊的位置在當前CTU的左邊界處。
在一些實施例中，視頻編碼的方法包括：確定第一視頻塊的大小；基於對大小的確定來確定關於CCLM預測模式的應用的參數；以及根據參數使用CCLM預測模式來執行對第一視頻塊的進一步處理。在各種實施例中，CCLM模式可以包括CCLM-TL、CCLM-T或CCLM-L中的一個或多個。
在一些實施例中，基於大小的寬度小於或等於閾值，CCLM預測模式排除CCLM-T。
在一些實施例中，基於大小的高度小於或等於閾值，CCLM預測模式排除CCLM-L。
在一些實施例中，基於大小的高度小於第一閾值並且基於大小的寬度小於第二閾值，CCLM預測模式排除CCLM-TL。
在一些實施例中，基於大小的寬度乘以大小的高度小於或等於閾值，CCLM預測模式排除CCLM-TL。
在一些實施例中，基於CCLM-T不能被應用，信令通知CCLM預測模式為CCLM-T的標誌不被信令通知並被推斷為0。
在一些實施例中，基於CCLM-T不能被應用，信令通知CCLM預測模式為CCLM-L的標誌不被信令通知並被推斷為0。
在一些實施例中，基於CCLM-T不能被應用，信令通知CCLM預測模式為CCLM-TL的標誌不被信令通知並被推斷為0。
在一些實施例中，該方法還包括：確定第一視頻塊的顏色格式，並且其中確定參數是基於對顏色格式的確定。
在一些實施例中，CCLM預測模式為CCLM-T，並且CCLM-T使用上側參考樣本來推導線性模型參數。
在一些實施例中，CCLM預測模式為CCLM-L，並且CCLM-L使用左側參考樣本來推導線性模型參數。
在一些實施例中，CCLM預測模式為CCLM-T，並且CCLM-T用於從上側參考樣本推導多個線性模型。
在一些實施例中，CCLM預測模式為CCLM-L，並且CCLM-L用於從左側參考樣本推導多個線性模型。
在一些實施例中，以下技術解決方案的列表可能是優選的實施方式。
1. 一種用於視頻處理的方法（例如，圖14中示出的方法1400），包括：使用亮度塊的訓練樣本來確定（1402）用於預測第一彩度塊的線性模型；以及使用亮度塊的樣本集合和線性模型來確定（1404）第一彩度塊的樣本；其中訓練樣本或樣本集合在不使用多抽頭降採樣濾波器的情況下確定。
2. 根據解決方案1所述的方法，其中，線性模型包括第一參數α 和第二參數β ，並且其中α 和β 是通過對訓練樣本進行子採樣而從訓練樣本推導的。
3. 根據解決方案2所述的方法，其中，子採樣使用非連續亮度樣本。
4. 根據解決方案1所述的方法，其中，樣本集合對應於與第一彩度塊的樣本共位元的亮度樣本。
5. 根據解決方案1-4中任一項所述的方法，其中，訓練樣本對應於亮度塊的上側相鄰樣本，並且其中亮度塊的樣本集合對應於亮度塊的左下方像素。
6. 根據解決方案1-4中任一項所述的方法，其中，訓練樣本對應於亮度塊上側和右上方的相鄰樣本，並且其中亮度塊的樣本集合對應於亮度塊的左下方像素。
7. 根據解決方案1-4中任一項所述的方法，其中，訓練樣本對應於亮度塊的上側相鄰樣本，並且其中亮度塊的樣本集合對應於亮度塊的右下方像素。
8. 根據解決方案1-4中任一項所述的方法，其中，訓練樣本對應於亮度塊上側和右上方的相鄰樣本，並且其中亮度塊的樣本集合對應於亮度塊的右下方像素。
9. 根據解決方案1-4中任一項所述的方法，其中訓練樣本對應於亮度塊的左側相鄰樣本，並且其中亮度塊的樣本集合對應於亮度塊的右上方像素。
10. 根據解決方案1-4中任一項所述的方法，其中，訓練樣本對應於亮度塊左側和左下方的相鄰樣本，並且其中亮度塊的樣本集合對應於亮度塊的右上方像素。
11. 根據解決方案1-4中任一項所述的方法，其中，訓練樣本對應於亮度塊的左側相鄰樣本，並且其中亮度塊的樣本集合對應於亮度塊的右下方像素。
12. 根據解決方案1-4中任一項所述的方法，其中，訓練樣本對應於亮度塊左側和左下方的相鄰樣本，並且其中亮度塊的樣本集合對應於亮度塊的右下方像素。
13. 根據解決方案1-4中任一項所述的方法，其中，訓練樣本對應於亮度塊上側和左側的相鄰樣本，並且其中亮度塊的樣本集合對應於亮度塊的右下方像素。
14. 根據解決方案1-4中任一項所述的方法，其中，訓練樣本對應於亮度塊上側、左側、右上方和左下方的相鄰樣本，並且其中亮度塊的樣本集合對應於亮度塊的右下方像素。
前一章節提供了上述解決方案的附加特徵（例如，第1項）。
15. 一種用於視頻處理的方法（例如，圖15中示出的方法1500），包括：使用亮度塊的訓練樣本來確定（1502）用於預測第一彩度塊的線性模型；以及使用亮度塊的樣本集合和線性模型來確定（1504）第一彩度塊的樣本；其中訓練亮度樣本被限制為與亮度塊相鄰的、在用於幀內預測過程的位置處的亮度樣本。
16. 根據解決方案15所述的方法，其中，第一彩度塊中的彩度樣本通過將2抽頭濾波器應用於亮度塊的樣本集合中的第一樣本和第二樣本而確定，該亮度塊在與彩度塊的位置相對應的位置處。
17. 根據解決方案16所述的方法，其中，第一樣本為左下方樣本，第二樣本為右下方樣本，並且其中訓練樣本對應於上側相鄰樣本。
18. 根據解決方案16所述的方法，其中，第一樣本為左下方樣本，第二樣本為右下方樣本，並且其中訓練樣本對應於上側和右上方相鄰樣本。
19. 根據解決方案16所述的方法，其中，第一樣本為右上方樣本，第二樣本為右下方樣本，並且其中訓練樣本對應於左側相鄰樣本。
20. 根據解決方案16所述的方法，其中，第一樣本為右上方樣本，第二樣本為右下方樣本，並且其中訓練樣本對應於左側和左下方相鄰樣本。
21. 根據解決方案16至20中任一項所述的方法，其中，兩抽頭濾波器為平均濾波器。
22. 根據解決方案16至21中任一項所述的方法，其中，兩抽頭濾波器對一加第一樣本加第二樣本的和進行平均。
前一章節提供了上述解決方案的附加特徵（例如，第1項）。
23. 一種視頻處理的方法（例如，圖16中描繪的方法1600），包括：對於當前視頻塊和當前視頻塊的位元流表示之間的轉換，基於與包括亮度塊和第一彩度塊的當前視頻塊相關的規則來選擇性地確定（1602）用於從亮度塊的樣本集合生成第一彩度塊的樣本的跨分量預測方案；以及根據跨分量預測方案來生成（1604）第一彩度塊的樣本，其中跨分量預測方案是以下中的一個：第一跨分量預測方案，其使用根據亮度塊的訓練樣本生成的線性模型，使得訓練樣本和樣本集合在不使用多抽頭降採樣濾波器的情況下確定；或者第二跨分量預測方案，在該第二跨分量預測方案中訓練亮度樣本被限制為與當前視頻塊相鄰的、在用於幀內預測過程的位置處的亮度樣本；其中規則指定根據當前視頻塊所屬的視頻區域來選擇跨分量預測方案。
24. 根據解決方案23所述的方法，其中，針對當前視頻塊選擇的跨分量預測方案不同於針對視頻區域中的另一視頻塊選擇的另一跨分量預測方案。
25. 根據解決方案24所述的方法，其中，視頻區域包括視頻條帶。
26. 根據解決方案24所述的方法，其中，視頻區域包括視頻圖片。
27. 根據解決方案24所述的方法，其中，視頻區域包括視頻圖片序列。
28. 根據解決方案23所述的方法，其中，編碼條件在當前視頻塊的編碼表示中信令通知。
29. 根據解決方案23所述的方法，其中，編碼條件沒有在當前視頻塊的編碼表示中顯式地信令通知。
30. 根據解決方案28或29所述的方法，其中，規則指定基於當前視頻塊的形狀或尺寸來選擇跨分量預測方案。
31. 根據解決方案28或29中任一項所述的方法，其中：訓練樣本從以下中選擇：
亮度塊的上側相鄰樣本，並且其中亮度塊的樣本集合對應於亮度塊的左下方像素；
亮度塊上側和右上方的相鄰樣本，並且其中亮度塊的樣本集合對應於亮度塊的左下方像素；
亮度塊的上側相鄰樣本，並且其中亮度塊的樣本集合對應於亮度塊的右下方像素；
亮度塊上側和右上方的相鄰樣本，並且其中亮度塊的樣本集合對應於亮度塊的右下方像素；
亮度塊的左側相鄰樣本，並且其中亮度塊的樣本集合對應於亮度塊的右上方像素；
亮度塊左側和左下方的相鄰樣本，並且其中亮度塊的樣本集合對應於亮度塊的右上方像素；
亮度塊左側和左下方的相鄰樣本，並且其中亮度塊的樣本集合對應於亮度塊的右下方像素；
亮度塊上側和左側的相鄰樣本，並且其中亮度塊的樣本集合對應於亮度塊的右下方像素；或者
亮度塊上側、左側、右上方和左下方的相鄰樣本，並且其中亮度塊的樣本集合對應於亮度塊的右下方像素；和/或
其中第一彩度塊通過將2抽頭濾波器應用於亮度塊的樣本集合中的第一樣本和第二樣本而確定，該亮度塊在與第一彩度塊的位置相對應的位置處；其中第一樣本為左下方樣本，第二樣本為右下方樣本，並且其中訓練樣本對應於上側相鄰樣本；其中第一樣本為左下方樣本，第二樣本為右下方樣本，並且其中訓練樣本對應於上側和右上方相鄰樣本；其中第一樣本為右上方樣本，第二樣本為右下方樣本，並且其中訓練樣本對應於左側相鄰樣本；或者其中第一樣本為右上方樣本，第二樣本為右下方樣本，並且其中訓練樣本對應於左側和左下方相鄰樣本。
32. 根據解決方案30所述的方法，其中，當前視頻塊的寬度為W個像素並且高度為H個像素，並且其中規則指定由於W>=T1且H>=T2而禁用跨分量預測方案，其中T1和T2為整數。
33. 根據解決方案30所述的方法，其中，當前視頻塊的寬度為W個像素並且高度為H個像素，並且其中規則指定由於W*H >=T1而禁用跨分量預測方案。
34. 根據解決方案30所述的方法，其中，當前視頻塊的寬度為W個像素並且高度為H個像素，並且其中規則指定由於W>=T1且H>=T2而選擇特定的跨分量預測方案，其中T1和T2為整數，並且其中特定的跨分量預測方案在編碼表示中信令通知。
35. 根據解決方案30所述的方法，其中，當前視頻塊的寬度為W個像素並且高度為H個像素，並且其中規則指定由於W>=T1且H>=T2而選擇特定的跨分量預測方案，其中T1和T2為整數，並且其中特定的跨分量預測方案沒有在編碼表示中信令通知。
36. 根據解決方案32所述的方法，其中，當前視頻塊的寬度為W個像素並且高度為H個像素，並且其中規則指定由於W*H >=T1而選擇特定的跨分量預測方案，並且其中特定的跨分量預測方案在編碼表示中信令通知。
37. 根據解決方案32所述的方法，其中，當前視頻塊的寬度為W個像素並且高度為H個像素，並且其中規則指定由於W> N*H而選擇特定的跨分量預測方案，並且其中特定的跨分量預測方案沒有在編碼表示中信令通知，其中N為整數。
38. 根據解決方案32所述的方法，其中，當前視頻塊的寬度為W個像素並且高度為H個像素，並且其中規則指定由於W> N*H而選擇特定的跨分量預測方案，並且其中特定的跨分量預測方案僅使用來自上側或右上方相鄰樣本的像素，並且其中特定的跨分量預測方案在編碼表示中信令通知。
39. 根據解決方案32所述的方法，其中，當前視頻塊的寬度為W個像素並且高度為H個像素，並且其中規則指定由於N*W > H而選擇特定的跨分量預測方案，並且其中特定的跨分量預測方案在編碼表示中信令通知，其中N為整數。
40. 根據解決方案32所述的方法，其中，當前視頻塊的寬度為W個像素並且高度為H個像素，並且其中規則指定由於W> N*H而選擇特定的跨分量預測方案，並且其中特定的跨分量預測方案僅使用來自左側或左下方相鄰樣本的像素。
41. 根據解決方案34至40中任一項所述的方法，其中，T1 = 2。
42. 根據解決方案10至17中任一項所述的方法，其中，T2 = 2。
43. 根據解決方案10至17中任一項所述的方法，其中，T1 = 4。
44. 根據解決方案10至17中任一項所述的方法，其中，T2 = 4。
45. 根據解決方案10至17中任一項所述的方法，其中，T2 = 16。
前一章節提供了上述解決方案的附加特徵（例如，第3項）。
46. 一種視頻處理的方法（例如，圖17中描繪的方法1700），包括：對於視頻的視頻塊和視頻塊的編碼表示之間的轉換，從視頻塊的亮度塊確定（1702）視頻塊的第一彩度塊的樣本；其中第一彩度塊的樣本對應於第一中間彩度塊和N個第二中間彩度塊的加權組合，其中第一中間彩度塊是使用第一跨分量線性模型根據亮度塊的第一樣本集合生成的，其中第一跨分量線性模型是使用亮度樣本的第一訓練序列生成的；並且其中N個第二中間彩度塊是使用N個第二跨分量線性模型根據亮度塊的N個第二樣本集合生成的，其中N個第二跨分量線性模型是使用亮度樣本的N個第二訓練序列生成的，其中N為整數。
47. 根據解決方案46所述的方法，其中，第一跨分量線性模型和N個第二跨分量線性模型中的至少一些在視頻的區域內彼此不同，其中視頻的區域對應於條帶、或圖片、或視頻序列。
48. 根據解決方案46-47中任一項所述的方法，其中，編碼表示包括第一跨分量線性模型和N個第二跨分量線性模型的標識。
49. 根據解決方案47所述的方法，其中，該標識被包括在序列參數集級別，或圖片參數集級別，或條帶標頭，或編碼樹單元組、或編碼樹單元、或編碼單元級別中。
50. 根據解決方案46-49中任一項所述的方法，其中，編碼表示包括對基於取決於視頻塊的寬度W或視頻塊的高度H的規則的第一跨分量線性模型和/或N個第二跨分量線性模型的指示。
51. 根據解決方案50所述的方法，其中，該指示被包括在序列參數集級別、或圖片參數集級別、或條帶標頭級別、或編碼樹單元組級別、或編碼樹單元級別、或編碼塊級別中。
前一章節提供了上述解決方案的附加特徵（例如，第4項）。
52. 根據解決方案1-51中任一項所述的方法，其中，該方法基於應用性規則而選擇性地應用於當前視頻塊，該應用性規則與當前視頻塊在當前圖片內滿足位置條件相關。
53. 根據解決方案52所述的方法，其中，由於視頻塊位於編碼樹單元的上邊界，應用性規則指定應用上述解決方案的方法。
54. 根據解決方案52或53所述的方法，其中，由於當前視頻塊位於編碼樹單元的左邊界，應用性規則指定應用上述解決方案的方法。
前一章節提供了上述解決方案的附加特徵（例如，第5項）。
55. 根據解決方案1-54中任一項所述的方法，其中，亮度塊的樣本集合是使用降採樣過程生成的，其中第一降採樣濾波器用於對視頻塊內部的亮度樣本進行降採樣，第二降採樣濾波器應用於視頻塊外部的亮度樣本以生成亮度塊的樣本集合。
56. 根據解決方案55所述的方法，其中，第一降採樣濾波器對應於聯合探索模型（JEM）使用的傳統濾波器。
57. 根據解決方案55-56中任一項所述的方法，其中，第二降採樣濾波器將視頻塊上側的亮度樣本降採樣到左下方和右下方位置。
58. 根據解決方案55所述的方法，其中，在上側與視頻塊鄰近的亮度樣本被表示為a[i]，然後d[i]=(a[2i-1]+2*a[2i]+a[2i+1]+2)>>2，其中d[i]表示降採樣的亮度樣本，其中i為表示水準樣本偏移的變數。
59. 根據解決方案58所述的方法，其中，如果樣本a[2i-1]不可用，則d[i]被確定為d[i]=( 3*a[2i]+a[2i+1]+2)>>2。
60. 根據解決方案58所述的方法，其中，如果樣本a[2i+1]不可用，則d[i]=(a[2i-1]+ 3*a[2i]+2)>>2。
61. 根據解決方案55-56中任一項所述的方法，其中，第二降採樣濾波器將外部左側的亮度樣本降採樣到右上方和右下方位置。
62. 根據解決方案55-56中任一項所述的方法，其中，第二降採樣濾波器將外部左側的亮度樣本降採樣到右上方和右下方位置之間的中間，使得如果當前塊的左側鄰近樣本被表示為a[j]，則d[j]=(a[2j]+a[2j+1]+1)>>1，其中d[j]表示降採樣的亮度樣本。
前一章節提供了上述解決方案的附加特徵（例如，第5項）。
63. 一種視頻處理的方法（例如，圖18中描繪的方法1800），包括：使用降採樣過程對亮度塊的樣本集合進行降採樣（1802），其中在降採樣過程中使用的降採樣濾波器取決於被降採樣以生成亮度塊的降採樣樣本集合的亮度樣本的位置；以及使用線性模型從亮度塊的降採樣樣本集合確定（1804）第一彩度塊的樣本。
64. 根據解決方案63所述的方法，其中，線性模型由第一參數α 和第二參數β 定義，並且其中從亮度樣本recL(i, j)將位置（i，j）處的彩度樣本predc(i, j)確定為：
predc(i,j) =α *recL(i,j) +β 。
前一章節提供了上述解決方案的附加特徵（例如，第7項）。
65. 根據解決方案63-64中任一項所述的方法，還包括將邊界濾波器應用於作為當前視頻塊的區域的第一彩度塊的樣本。
66. 根據解決方案65所述的方法，其中，在上側與視頻塊鄰近的樣本被表示為a[-1][j]，第一彩度塊的第i行和第j列中的樣本為a[i][j]，然後基於值i選擇性地執行應用邊界濾波器，並且應用邊界濾波器包括計算a’[i][j]=(w1* a[i][j]+w2* a[-1][i] + 2N-1 )>>N，其中w1+w2=2N 表示權重。
67. 根據解決方案66所述的方法，其中，應用邊界濾波僅針對i>=K執行。
68. 根據解決方案66所述的方法，其中，w1和w2為行索引i的函數。
69. 根據解決方案65所述的方法，其中，視頻塊的左側鄰近樣本被表示為a[i[[-1]，第一彩度塊的第i行和第j列中的樣本為a[i][j]，然後基於值j選擇性地執行應用邊界濾波器，並且應用邊界濾波器包括計算a’[i][j]=(w1* a[i][j]+w2* a[i][-1] + 2N-1 )>>N，其中w1+w2=2N 。
70. 根據解決方案69所述的方法，其中，應用邊界濾波僅針對j>=K執行。
71. 根據解決方案70所述的方法，其中，w1和w2為列索引j的函數。
72. 根據解決方案67或70所述的方法，其中，K = 0，w1 = w2 = 1。
73. 根據解決方案67或70所述的方法，其中，K = 0，w1 = 3，w2 = 1。
前一章節提供了上述解決方案的附加特徵（例如，第8項）。
74. 一種視頻系統中的裝置，包括處理器和其上具有指令的非暫時性記憶體，其中該指令在由處理器運行時使得處理器實施根據解決方案1至73中任一項所述的方法。
75. 一種存儲在非暫時性電腦可讀介質上的電腦程式產品，該電腦程式產品包括用於執行根據解決方案1至73中任一項所述的方法的程式碼。
76. 一種包括處理器的視頻解碼裝置，該處理器被配置為實施根據解決方案1至73中一項或多項所述的方法。
77. 一種包括處理器的視頻編碼裝置，該處理器被配置為實施根據解決方案1至73中一項或多項所述的方法。
78. 一種本文件中描述的方法、裝置或系統。
4. 所公開技術的示例實施方式
圖13是視頻處理裝置1300的框圖。裝置1300可以用於實施本文描述的方法中的一種或多種。裝置1300可以體現在智慧手機、平板電腦、電腦、物聯網（Internet of Things，IoT）接收器等中。裝置1300可以包括一個或多個處理器1302、一個或多個記憶體1304、以及視頻處理電路1306。（多個）處理器1302可以被配置為實施本文件中描述的一種或多種方法（包括但不限於方法900、1000、……至1800）。記憶體（多個記憶體）1304可以用於存儲用於實施本文描述的方法和技術的資料和代碼。視頻處理電路1306可以用於在硬體電路中實施本文件中描述的一些技術。
在一些實施例中，視頻編碼方法可以使用如參考圖13描述的在硬體平臺上實施的裝置而實施。
圖20是示出可以在其中實施本文公開的各種技術的示例視頻處理系統2000的框圖。各種實施方式可以包括系統2000的一些或所有元件。系統2000可以包括用於接收視頻內容的輸入端2002。視頻內容可以以原始或未壓縮格式（例如，8或10位元多分量像素值）而接收，或者可以是壓縮或編碼格式。輸入端2002可以表示網路介面、週邊匯流排界面或存儲介面。網路介面的示例包括諸如乙太網、無源光網路（Passive Optical Network，PON）等的有線介面和諸如Wi-Fi或蜂窩介面的無線介面。
系統2000可以包括可以實施本文件中描述的各種編碼或編碼方法的編碼元件2004。編碼元件2004可以將來自輸入端2002的視頻的平均位元速率減小到編碼元件2004的輸出，以產生視頻的編碼表示。編碼技術因此有時被稱為視訊壓縮或視頻轉碼技術。編碼元件2004的輸出可以存儲，或者經由如由元件2006表示的連接的通信而發送。在輸入端2002處接收的視頻的存儲或通信傳送的位元流（或編碼）表示可以由元件2008用於生成像素值或被發送到顯示介面2010的可顯示視頻。從位元流表示生成使用者可視視頻的過程有時被稱為視頻解壓縮。此外，雖然特定視頻處理操作被稱為“編碼”操作或工具，但是應當理解，編碼工具或操作在編碼器處被使用，並且反轉編碼結果的對應解碼工具或操作將由解碼器執行。
週邊匯流排界面或顯示介面的示例可以包括通用序列匯流排（Universal Serial Bus，USB）、或高清多媒體介面（High Definition Multimedia Interface，HDMI）、或顯示埠（Displayport）等。存儲介面的示例包括SATA（serial advanced technology attachment，串列高級技術附件）、PCI、IDE介面等。本文件中描述的技術可以體現在諸如行動電話、膝上型電腦、智慧型電話、或能夠執行數位資料處理和/或視頻顯示的其他設備的各種電子設備中。
模擬結果的示例
在VTM-2.0.1上實施各種CCLM方法。為了測試所建議的方法的有效性，測試了兩種解決方案。
這兩種解決方案的不同在於使用不同的相鄰亮度樣本集合。假設一個塊的寬度和高度分別表示為W和H。在解決方案#1中，訓練過程涉及W個上側相鄰樣本和H個左側相鄰樣本，以用於推導α 和β 參數。在解決方案#2中，2W個上側相鄰樣本和2H個左側相鄰樣本用於訓練。
測試#1和測試#2分別針對解決方案#1和解決方案#2而進行。在表1和表2中分別概述了測試1和測試2的所有幀內（All Intra，AI）和隨機接入（Random Access，RA）配置的模擬結果。
表1：測試1的結果
表2：測試2的結果
根據前述內容，可以理解本文已經出於說明的目的描述了本公開技術的具體實施方案，但是在不脫離本發明範圍的情況下可以進行各種修改。因此，本公開技術不受除了所附申請專利範圍之外的限制。
本專利文件中描述的主題和功能操作的實施方式可以在各種系統、數位電子電路或電腦軟體、固件或硬體（包括本說明書中公開的結構及其結構等同物、或者它們中的一個或多個的組合）中實施。本說明書中描述的主題的實施方式可以實施為一個或多個電腦程式產品，即編碼在有形和非暫時性電腦可讀介質上的電腦程式指令的一個或多個模組，該電腦程式指令用於由資料處理裝置運行或控制資料處理裝置的操作。電腦可讀介質可以是機器可讀存放裝置、機器可讀存儲基板、記憶體設備、影響機器可讀傳播信號的物質的組合、或它們中的一個或多個的組合。術語“資料處理單元”或“資料處理裝置”包括用於處理資料的所有裝置、設備和機器，包括例如可程式設計處理器、電腦、或多個處理器或電腦。除了硬體之外，裝置還可以包括為所討論的電腦程式創建運行環境的代碼，例如，構成處理器固件、協定棧、資料庫管理系統、作業系統、或它們中的一個或多個的組合的代碼。
電腦程式（也已知為程式、軟體、軟體應用、腳本或代碼）可以以任何形式的程式設計語言（包括編譯或解釋語言）編寫，並且其可以以任何形式部署，包括作為獨立程式或作為適合在計算環境中使用的模組、元件、子常式或其他單元。電腦程式不一定對應於檔案系統中的檔。程式可以存儲在保存其他程式或資料（例如，存儲在標記語言文件中的一個或多個腳本）的檔的一部分中，存儲在專用於所討論的程式的單個檔中，或存儲在多個協調檔中（例如，存儲一個或多個模組、副程式或代碼部分的檔）。電腦程式可以被部署以在一個電腦上或在位於一個網站上或跨多個網站分佈並通過通信網路互連的多個電腦上運行。
本說明書中描述的過程和邏輯流程可以由執行一個或多個電腦程式的一個或多個可程式設計處理器執行，以通過對輸入資料進行操作並生成輸出來執行功能。過程和邏輯流程也可以由專用邏輯電路執行，並且裝置也可以實施為專用邏輯電路，例如，FPGA（Field Programmable Gate Array，現場可程式設計閘陣列）或ASIC（Application Specific Integrated Circuit，專用積體電路）。
適合於運行電腦程式的處理器包括例如通用和專用微處理器、以及任何類型的數位電腦的任何一個或多個處理器。通常，處理器將從唯讀記憶體或隨機存取記憶體或兩者接收指令和資料。電腦的基本元件是用於執行指令的處理器和用於存儲指令和資料的一個或多個記憶體設備。通常，電腦還將包括用於存儲資料的一個或多個大型存放區設備（例如，磁片、磁光碟或光碟），或可操作地耦合以從該一個或多個大型存放區設備接收資料或向該一個或多個大型存放區設備傳遞資料、或者從其接收資料並向其傳遞資料。然而，電腦不需要這樣的設備。適用於存儲電腦程式指令和資料的電腦可讀介質包括所有形式的非易失性記憶體、介質和記憶體設備，包括例如半導體記憶體設備，例如EPROM、EEPROM和快閃記憶體設備。處理器和記憶體可以由專用邏輯電路補充或併入專用邏輯電路中。
說明書與附圖一起旨在被視為是示例性的，其中示例性意味著示例。如本文所使用的，除非上下文另有清楚說明，否則單數形式“一”、“一個”和“該”旨在也包括複數形式。另外，除非上下文另有清楚說明，否則使用“或”旨在包括“和/或”。
雖然本專利文件包含許多細節，但這些細節不應被解釋為對任何發明或可能要求保護的範圍的限制，而是作為特定於特定發明的特定實施例的特徵的描述。在單獨的實施例的上下文中在本專利文件中描述的某些特徵也可以在單個實施例中組合實施。相反，在單個實施例的上下文中描述的各種特徵也可以分別在多個實施例中或以任何合適的子組合實施。此外，儘管特徵可以在上面描述為以某些組合起作用並且甚至最初如此要求保護，但是在一些情況下可以從組合排除來自所要求保護的組合的一個或多個特徵，並且所要求保護的組合可以針對子組合或子組合的變化。
類似地，雖然在附圖中以特定順序描繪了操作，但是這不應該被理解為要求以所示的特定順序或以先後循序執行這樣的操作或者執行所有示出的操作以實現期望的結果。此外，在本專利文件中描述的實施例中的各種系統元件的分離不應被理解為在所有實施例中都需要這樣的分離。
僅描述了一些實施方式和示例，並且可以基於本專利文件中描述和示出的內容來進行其他實施方式、增強和變化。
A、B、C、D:位置 900、1000、1100、1200、1400、1500、1600、1700、1800:方法 910、920、930、1010、1020、1030、1110、1120、1130、1210、1220、1230、1240、1402、1404、1502、1504、1602、1604、1702、1802、1804:步驟 1300:視頻處理裝置 1302:處理器 1304:記憶體 1306:視頻處理電路 2000:視頻處理系統 2002:輸入端 2004:編碼元件 2006、2008:元件 2010:顯示介面
圖1示出了用於推導用於跨分量預測的線性模型的權重的樣本的位置的示例。 圖2示出了將相鄰樣本分類為兩組的示例。 圖3A示出了彩度樣本及其對應的亮度樣本的示例。 圖3B示出了用於聯合探索模型（Joint Exploration Model，JEM）中的跨分量線性模型（CCLM）的降濾波的示例。 圖4示出了與單個彩度樣本相對應的四個亮度樣本的示例性排列。 圖5A和圖5B示出了具有相鄰樣本的4×4彩度塊的樣本、以及對應的亮度樣本的示例。 圖6A-圖6J示出了沒有亮度樣本降濾波的CCLM的示例。 圖7A-圖7D示出了僅需要在正常幀內預測中使用的相鄰亮度樣本的CCLM的示例。 圖8A和圖8B示出了編碼樹單元（Coding Tree Unit，CTU）的邊界處的編碼單元（Coding Unit，CU）的示例。 圖9示出了根據所公開技術的用於跨分量預測的示例方法的流程圖。 圖10示出了根據所公開技術的用於跨分量預測的另一示例方法的流程圖。 圖11示出了根據所公開技術的用於跨分量預測的又一示例方法的流程圖。 圖12示出了根據所公開技術的用於跨分量預測的又一示例方法的流程圖。 圖13是用於實施本文件中描述的視覺媒體解碼或視覺媒體編碼技術的硬體平臺的示例的框圖。 圖14-圖18是視頻處理的各種方法的流程圖。 圖19A-圖19B描繪了當前塊內部和外部的亮度樣本的降採樣位置。假設當前塊尺寸為WxH。圖19A展示了當涉及W個上側相鄰樣本和H個左側相鄰樣本時的情況。圖19B展示了當涉及2W個上側相鄰樣本和2H個左側相鄰樣本時的情況。 圖20是可以在其中實施所公開技術的示例視頻處理系統的框圖。
1400:方法
1402、1404:步驟

Claims (19)

  1. 一種處理視頻數據的方法，包括：為是彩度塊的視頻的當前視頻塊和視頻的位元流之間的轉換，確定所述當前視頻塊的對應亮度塊，其中，所述當前視頻塊和所述對應亮度塊的顏色格式是4：2：0，並且跨分量線性模型被應用於所述當前視頻塊；生成所述對應亮度塊的降採樣的內部亮度樣本；生成所述對應亮度塊的降採樣的上側相鄰亮度樣本，其中，基於所述對應亮度塊的位置使用不同的降採樣濾波方案來生成所述降採樣的上側相鄰亮度樣本；至少基於所述降採樣的上側相鄰亮度樣本來推導出所述跨分量線性模型的參數；基於所述跨分量線性模型的參數和所述降採樣的內部亮度樣本，生成所述當前視頻塊的預測彩度樣本；以及基於所述預測彩度樣本執行所述轉換，其中，響應於所述對應亮度塊的位置滿足第一位置規則，使用第一降採樣濾波方案來生成所述降採樣的上側相鄰亮度樣本，其中，所述第一位置規則是所述對應亮度塊的頂部邊界與包括所述對應亮度塊的當前亮度編解碼樹塊CTB的頂部邊界重疊，以及其中，所述跨分量線性模型包括多種類型，並且所述多種類型中的哪種類型被應用由位元流中的標誌來指示，並且在所有的多種類型中，所述降採樣的上側相鄰亮度樣本的位置與所述對應 亮度塊的左上樣本的位置之間的最大差不超過4*W，其中W指示所述當前視頻塊的寬度。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中，在所述第一降採樣濾波方案中，僅一個上側亮度樣本行被用來生成所述降採樣的上側相鄰亮度樣本。
  3. 如申請專利範圍第2項所述的方法，其中，所述僅一個上側亮度樣本行與所述對應亮度塊相鄰。
  4. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中，響應於所述對應亮度塊的位置不滿足第一位置規則，使用第二降採樣濾波方案來生成所述降採樣的上側相鄰亮度樣本，其中，所述第一位置規則是所述對應亮度塊的頂部邊界與包括所述對應亮度塊的當前亮度編解碼樹塊CTB的頂部邊界重疊。
  5. 如申請專利範圍第4項所述的方法，其中，在所述第二降採樣濾波方案中，使用多個上側亮度樣本行來生成所述降採樣的上側相鄰亮度樣本。
  6. 如申請專利範圍第5項所述的方法，其中，所述多個上側亮度樣本行中的至少一個不與所述對應亮度塊相鄰。
  7. 如申請專利範圍第4項所述的方法，还包括：應用第三降採樣濾波方案來生成所述對應亮度塊的降採樣的內部亮度樣本，其中，所述第三降採樣濾波方案使用與所述第二降採樣濾波方案相同的濾波抽頭和濾波係數。
  8. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中，所述轉換包 括將所述當前視頻塊編碼成所述位元流。
  9. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中，所述轉換包括從所述位元流解碼所述當前視頻塊。
  10. 一種用於處理視頻數據的裝置，包括處理器和其上具有指令的非暫時性存儲器，其中，所述指令在由所述處理器運行時使得所述處理器：為是彩度塊的視頻的當前視頻塊和視頻的位元流之間的轉換，確定所述當前視頻塊的對應亮度塊，其中，所述當前視頻塊和所述對應亮度塊的顏色格式是4：2：0，並且跨分量線性模型被應用於所述當前視頻塊；生成所述對應亮度塊的降採樣的內部亮度樣本；生成所述對應亮度塊的降採樣的上側相鄰亮度樣本，其中，基於所述對應亮度塊的位置使用不同的降採樣濾波方案來生成所述降採樣的上側相鄰亮度樣本；至少基於所述降採樣的上側相鄰亮度樣本來推導出所述跨分量線性模型的參數；基於所述跨分量線性模型的參數和所述降採樣的內部亮度樣本，生成所述當前視頻塊的預測彩度樣本；以及基於所述預測彩度樣本執行所述轉換，其中，響應於所述對應亮度塊的位置滿足第一位置規則，使用第一降採樣濾波方案來生成所述降採樣的上側相鄰亮度樣本，其中，所述第一位置規則是所述對應亮度塊的頂部邊界與包括所 述對應亮度塊的當前亮度編解碼樹塊CTB的頂部邊界重疊，以及其中，所述跨分量線性模型包括多種類型，並且所述多種類型中的哪種類型被應用由位元流中的標誌來指示，並且在所有的多種類型中，所述降採樣的上側相鄰亮度樣本的位置與所述對應亮度塊的左上樣本的位置之間的最大差不超過4*W，其中W指示所述當前視頻塊的寬度。
  11. 如申請專利範圍第10項所述的裝置，其中，在所述第一降採樣濾波方案中，僅一個上側亮度樣本行被用來生成所述降採樣的上側相鄰亮度樣本。
  12. 如申請專利範圍第11項所述的裝置，其中，所述僅一個上側亮度樣本行與所述對應亮度塊相鄰。
  13. 如申請專利範圍第10項所述的裝置，其中，響應於所述對應亮度塊的位置不滿足第一位置規則，使用第二降採樣濾波方案來生成所述降採樣的上側相鄰亮度樣本，其中，所述第一位置規則是所述對應亮度塊的頂部邊界與包括所述對應亮度塊的當前亮度編解碼樹塊CTB的頂部邊界重疊。
  14. 如申請專利範圍第13項所述的裝置，其中，在所述第二降採樣濾波方案中，使用多個上側亮度樣本行來生成所述降採樣的上側相鄰亮度樣本。
  15. 如申請專利範圍第14項所述的裝置，其中，所述多個上側亮度樣本行中的至少一個不與所述對應亮度塊相鄰。
  16. 如申請專利範圍第13項所述的裝置，還包括： 應用第三降採樣濾波方案來生成所述對應亮度塊的降採樣的內部亮度樣本，其中，所述第三降採樣濾波方案使用與所述第二降採樣濾波方案相同的濾波抽頭和濾波係數。
  17. 一種存儲指令的非暫時性計算機可讀存儲介質，所述指令使得處理器：為是彩度塊的視頻的當前視頻塊和視頻的位元流之間的轉換，確定所述當前視頻塊的對應亮度塊，其中，所述當前視頻塊和所述對應亮度塊的顏色格式是4：2：0，並且跨分量線性模型被應用於所述當前視頻塊；生成所述對應亮度塊的降採樣的內部亮度樣本；生成所述對應亮度塊的降採樣的上側相鄰亮度樣本，其中，基於所述對應亮度塊的位置使用不同的降採樣濾波方案來生成所述降採樣的上側相鄰亮度樣本；至少基於所述降採樣的上側相鄰亮度樣本來推導出所述跨分量線性模型的參數；基於所述跨分量線性模型的參數和所述降採樣的內部亮度樣本，生成所述當前視頻塊的預測彩度樣本；以及基於所述預測彩度樣本執行所述轉換，其中，響應於所述對應亮度塊的位置滿足第一位置規則，使用第一降採樣濾波方案來生成所述降採樣的上側相鄰亮度樣本，其中，所述第一位置規則是所述對應亮度塊的頂部邊界與包括所述對應亮度塊的當前亮度編解碼樹塊CTB的頂部邊界重疊，以及 其中，所述跨分量線性模型包括多種類型，並且所述多種類型中的哪種類型被應用由位元流中的標誌來指示，並且在所有的多種類型中，所述降採樣的上側相鄰亮度樣本的位置與所述對應亮度塊的左上樣本的位置之間的最大差不超過4*W，其中W指示所述當前視頻塊的寬度。
  18. 一種儲存由視頻處理裝置執行的方法生成的位元流的非暫時性電腦可讀記錄介質，其中，所述方法包括：為是彩度塊的視頻的當前視頻塊，確定所述當前視頻塊的對應亮度塊，其中所述當前視頻塊和所述對應亮度塊的顏色格式是4：2：0，並且跨分量線性模型被應用於所述當前視頻塊；生成所述對應亮度塊的降採樣的內部亮度樣本；生成所述對應亮度塊的降採樣的上側相鄰亮度樣本，其中，基於所述對應亮度塊的位置使用不同的降採樣濾波方案來生成所述降採樣的上側相鄰亮度樣本；至少基於所述降採樣的上側相鄰亮度樣本來推導出所述跨分量線性模型的參數；基於所述跨分量線性模型的參數和所述降採樣的內部亮度樣本，生成所述當前視頻塊的預測彩度樣本；以及基於所述預測彩度樣本生成所述位元流，其中，響應於所述對應亮度塊的位置滿足第一位置規則，使用第一降採樣濾波方案來生成所述降採樣的上側相鄰亮度樣本，其中，所述第一位置規則是所述對應亮度塊的頂部邊界與包括所 述對應亮度塊的當前亮度編解碼樹塊CTB的頂部邊界重疊，以及其中，所述跨分量線性模型包括多種類型，並且所述多種類型中的哪種類型被應用由位元流中的標誌來指示，並且在所有的多種類型中，所述降採樣的上側相鄰亮度樣本的位置與所述對應亮度塊的左上樣本的位置之間的最大差不超過4*W，其中W指示所述當前視頻塊的寬度。
  19. 一種存儲視頻的位元流的方法，包括：為是彩度塊的視頻的當前視頻塊，確定所述當前視頻塊的對應亮度塊，其中所述當前視頻塊和所述對應亮度塊的顏色格式是4：2：0，並且跨分量線性模型被應用於所述當前視頻塊；生成所述對應亮度塊的降採樣的內部亮度樣本；生成所述對應亮度塊的降採樣的上側相鄰亮度樣本，其中，基於所述對應亮度塊的位置使用不同的降採樣濾波方案來生成所述降採樣的上側相鄰亮度樣本；至少基於所述降採樣的上側相鄰亮度樣本來推導出所述跨分量線性模型的參數；基於所述跨分量線性模型的參數和所述降採樣的內部亮度樣本，生成所述當前視頻塊的預測彩度樣本；基於所述預測彩度樣本生成所述位元流，以及將所生成的位元流存儲到非暫時性計算機可讀記錄介質中，其中，響應於所述對應亮度塊的位置滿足第一位置規則，使用第一降採樣濾波方案來生成所述降採樣的上側相鄰亮度樣本， 其中，所述第一位置規則是所述對應亮度塊的頂部邊界與包括所述對應亮度塊的當前亮度編解碼樹塊CTB的頂部邊界重疊，以及其中，所述跨分量線性模型包括多種類型，並且所述多種類型中的哪種類型被應用由位元流中的標誌來指示，並且在所有的多種類型中，所述降採樣的上側相鄰亮度樣本的位置與所述對應亮度塊的左上樣本的位置之間的最大差不超過4*W，其中W指示所述當前視頻塊的寬度。
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