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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种非线性跨分量预测模型的系数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：CN116248900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310175173.6，技术领域涉及：H04N19/593；该发明授权一种非线性跨分量预测模型的系数优化方法是由张坤;梁凡;孙伟设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非线性跨分量预测模型的系数优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非线性跨分量预测模型的系数优化方法，包括：利用矩阵LDL分解求得非线性跨分量预测模型的二次项系数、一次项系数及常数项的比例系数；根据预设的参数调整步长、参考区域亮度值均值及预设的比例系数，调整二次项系数；将参考区域亮度值的均值作为固定点，利用旋转的固定点并保持常数项的比例系数不变，并根据预设的参数调整步长、参考区域亮度值均值、预设的比例系数及比特深度，调整一次项系数；将调整后的二次项系数与一次项系数代入非线性跨分量预测模型，得到参数调整后的非线性跨分量预测模型。本发明可以使非线性跨分量预测模型的预测结果更精准，可广泛应用于模型优化领域。

本发明授权一种非线性跨分量预测模型的系数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种非线性跨分量预测模型的系数优化方法，其特征在于，包括： 利用矩阵LDL分解求得非线性跨分量预测模型的二次项系数、一次项系数及常数项的比例系数； 根据预设的参数调整步长、参考区域亮度值均值及预设的比例系数，调整二次项系数； 将参考区域亮度值的均值作为固定点，利用旋转的固定点并保持常数项的比例系数不变，并根据预设的参数调整步长、参考区域亮度值均值、预设的比例系数及比特深度，调整一次项系数；所述固定点是在用参考区域的亮度值与其对应的色度值构建出所述非线性跨分量预测模型后，将所述非线性跨分量预测模型进行旋转时的轴点； 将调整后的二次项系数与一次项系数代入非线性跨分量预测模型，得到参数调整后的非线性跨分量预测模型； 其中，所述非线性跨分量预测模型的表达式为：predCi,j＝α0·recLi,j2+midValuebitDepth+α1·recLi,j+α2·midValue；其中，midValue＝2bitDepth-1，predCi,j表示i,j位置的色度预测值，recLi,j表示i,j位置的亮度重建值，bitDepth是比特深度，α0是非线性跨分量预测模型的二次项系数，α1是非线性跨分量预测模型的一次项系数，α2·midValue是非线性跨分量预测模型的常数项； 根据第三表达式计算参数调整后的非线性跨分量预测模型对应的RDO代价，其中第三表达式为：J＝D+λR，J是RDO代价，D是当前预测模式下的失真，R是编码当前预测模式下所有信息所用的比特数，λ是拉格朗日因子，RDO代价用于评估非线性跨分量预测模型总的编码性能。

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