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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于多尺寸与邻域结合的预测模式的VVC-SCC编码方法及装置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：CN120639979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511124481.1，技术领域涉及：H04N19/159；该发明授权基于多尺寸与邻域结合的预测模式的VVC-SCC编码方法及装置是由陈婧;曾家鑫;曾焕强;朱建清;施一帆;林琦;郑惠洁设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺寸与邻域结合的预测模式的VVC-SCC编码方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺寸与邻域结合的预测模式的VVC‑SCC编码方法及装置，涉及视频编码领域，包括：将当前编码单元的尺寸和像素值输入到指定的量化参数对应的经训练的多尺寸帧内编码单元预测模式分类模型中，若当前编码单元的尺寸的高和宽中的最小值大于尺寸阈值，则将当前编码单元的像素值输入到第一子网络中，得到第一像素特征；否则输入到第二子网络中，得到第二像素特征；再经过分类模块，得到每种预测模式对应的预测概率；根据位于当前编码单元的相邻重建编码单元的预测模式的使用情况计算得到每种预测模式对应的邻域预测概率；计算得到每种预测模式对应的修正概率并进行预测模式决策。本发明旨在解决编码器计算复杂度高导致编码时间长的问题。

本发明授权基于多尺寸与邻域结合的预测模式的VVC-SCC编码方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺寸与邻域结合的预测模式的VVC-SCC编码方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建多尺寸帧内编码单元预测模式分类模型并针对不同的量化参数进行训练，得到每种量化参数对应的经训练的多尺寸帧内编码单元预测模式分类模型；所述多尺寸帧内编码单元预测模式分类模型包括第一子网络、第二子网络和分类模块，所述第一子网络和第二子网络分别与所述分类模块连接； 获取屏幕内容视频序列和指定的量化参数，采用VVC-SCC编码器对所述屏幕内容视频序列中的每一个视频帧进行编码，在编码过程中获得由视频帧划分得到的当前编码单元的尺寸、位置和像素值，将所述当前编码单元的尺寸和像素值输入到指定的量化参数对应的经训练的多尺寸帧内编码单元预测模式分类模型中，响应于确定所述当前编码单元的尺寸的高和宽中的最小值大于尺寸阈值，则将所述当前编码单元的像素值输入到所述第一子网络中，提取得到第一像素特征；响应于确定所述当前编码单元的尺寸的高和宽中的最小值小于或等于尺寸阈值，则将所述当前编码单元的像素值输入到所述第二子网络中，提取得到第二像素特征；所述第一像素特征或第二像素特征经过所述分类模块，得到所述当前编码单元在每种预测模式对应的预测概率； 根据位于所述当前编码单元的左边位置、上边位置和左上位置的相邻重建编码单元的使用预测模式的情况计算得到每种预测模式对应的邻域预测概率；将所述当前编码单元在每种预测模式对应的预测概率与其对应邻域预测概率相加，得到每种预测模式对应的修正概率； 根据所述每种预测模式对应的修正概率进行预测模式决策，确定是否将预测模式置于率失真优化列表中，具体包括： 将所有预测模式对应的修正概率中的最大值作为最大修正概率； 遍历每种预测模式对应的修正概率，判断所述最大修正概率与其中一种预测模式对应的修正概率之差是否小于或等于概率阈值，若是将其中一种预测模式置于所述率失真优化列表中，否则在所述率失真优化列表中移除其中一种预测模式。

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