文：transformunit,缩写：TU)等基本概念，从功能上划 分了多种Unit，并采用全新的基于树结构进行描述。比如CU可以按照四叉树进行划分为更 小的⑶，而更小的⑶还可以继续划分，从而形成一种四叉树结构。对于PU和TU也有类似 的树结构。无论⑶，PU还是TU，本质上都属于块block的概念，⑶类似于宏块MB或编码 块，是对编码图像进行划分和编码的基本单元。PU可对应预测块，是预测编码的基本单元。 对CU按照划分模式进一步划分成多个PU。TU可以对应变换块，是对预测残差进行变换的 基本单元。高性能视频编码（英文：high efficiency video coding,缩写：HEVC)标准中 则可以把它们统称之为编码树块（英文：coding tree block,缩写：CTB)等等。
[0083] 在HEVC标准中，编码单元的大小可包括64X64, 32X32,16X16和8X8等四个级 另IJ，每个级别的编码单元按照帧内预测和帧间预测由可以划分为不同大小的预测单元。其 中，例如图l_a和图1-b所示，图1-a举例示出了一种与帧内预测对应的预测单元划分方 式，图1-b举例示出了几种与帧间预测对应的预测单元划分方式。
[0084] 在视频编码技术发展演进过程中，视频编码专家们想了各种方法来利用相邻编 解码块之间的时空相关性来努力提高编码效率。其中，在H264/高级视频编码（英文： advancedvideocoding，缩写：AVC)标准中，跳过模式（skipmode)和直接模式（direct mode)成为提高编码效率的有效工具，在低码率时使用这两种编码模式的块能占到整个编 码序列的一半以上。当使用跳过模式时，只需要在码流中传递一个跳过模式标记，就可以利 用周边运动矢量推导得到当前图像块的运动矢量，根据该运动矢量来直接拷贝参考块的值 作为当前图像块的重建值。此外，当使用直接模式时，编码器可以利用周边运动矢量推导 得到当前图像块的运动矢量，根据该运动矢量直接拷贝参考块的值作为当前图像块的预测 值，在编码端利用该预测值对当前图像块进行编码预测。正演进中的高性能视频编码（英 文：highefficiencyvideocoding,缩写：HEVC)标准中，通过引进一些新编码工具，进一 步提高视频编码性能。融合编码（merge)模式和自适应运动矢量预测（英文：advanced motionvectorprediction,缩写：AMVP)模式是两个重要的巾贞间预测工具。其中，融合编 码（merge)利用当前编码块周边已编码块的运动信息（包括预测方向和运动矢量，参考帧 索引）构造一个候选运动信息集合，通过比较，可选择出编码效率最高的候选运动信息作 为当前编码块的运动信息，在参考帧中找到当前编码块的预测值，对当前编码块进行预测 编码，同时，把表示选择来自哪个周边已编码块的运动信息的索引值写入码流。当使用自 适应运动矢量预测模式时，利用周边已编码块的运动矢量作为当前编码块运动矢量的预测 值，可以选定一个编码效率最高的运动矢量来预测当前编码块的运动矢量，并可把表示选 定哪个周边运动矢量的索引值写入视频码流。
[0085] 下面继续探讨本发明实施例的技术方案。
[0086] 下面先介绍本发明实施例提供的图像预测方法，本发明实施例提供的图像预测方 法的执行主体是视频编码装置或视频解码装置，其中，该视频编码装置或视频解码装置可 以是任何需要输出或存储视频的装置，如笔记本电脑、平板电脑、个人电脑、手机或视频服 务器等设备。
[0087] 本发明图像预测方法的一个实施例，一种图像预测方法包括：确定当前图像块中 的K个像素样本的运动矢量预测值（英文：motionvectorpredictor,缩写：MVP)，其中，所 述K为大于1的整数，所述K个像素样本包括所述当前图像块的第一顶角像素样本，所述第 一顶角像素样本的运动矢量预测值基于所述当前图像块的预设的第一空域相邻图像块的 运动矢量得到，所述第一空域相邻图像块与所述第一顶角像素样本空域相邻；基于非平动 运动模型和所述K个像素样本的运动矢量预测值对所述当前图像块进行像素值预测。
[0088]请参见图1-c，图1-c为本发明的一个实施例提供的一种图像预测方法的流程示 意图。其中，图1-c举例所示，本发明的一个实施例提供的一种图像预测方法可包括： [0089] 101、确定当前图像块中的K个像素样本的运动矢量预测值。
[0090]其中，所述K为大于1的整数，所述K个像素样本包括所述当前图像块的第一顶角 像素样本，所述第一顶角像素样本的运动矢量预测值基于所述当前图像块的预设的第一空 域相邻图像块的运动矢量得到。所述第一空域相邻图像块与所述第一顶角像素样本空域 相邻。
[0091]可选的，在本发明的一些可能的实施方式中，所述第一顶角像素样本的运动矢量 预测值基于所述当前图像块的预设的第一空域相邻图像块的运动矢量得到，具体可能是， 所述第一顶角像素样本的运动矢量预测值等于所述当前图像块的预设的第一空域相邻图 像块的运动矢量（即，将所述当前图像块的预设的第一空域相邻图像块的运动矢量，作为 所述第一顶角像素样本的运动矢量预测值），或也可将所述当前图像块的预设的第一空域 相邻图像块的运动矢量进行预设规则的变换而得到的运动矢量预测值，作为所述第一顶角 像素样本的运动矢量预测值。
[0092]102、基于非平动运动模型和所述K个像素样本的运动矢量预测值对所述当前图 像块进行像素值预测。
[0093]可选的，在本发明的一些可能的实施方式中，所述非平动运动模型为如下模型中 的任意一个：仿射变换模型、抛物线运动模型、旋转运动模型、透视运动模型，剪切运动模型 和缩放运动模型。可以理解，所述非平动运动模型也不限于上述具体举例。
[0094]可以看出，本实施例的技术方案中，在基于非平动运动模型对当前图像块进行像 素值预测时参考的是确定出的K个像素样本的运动矢量预测值，所述K个像素样本包括所 述当前图像块的第一顶角像素样本，由于是直接使用K个像素样本的运动矢量预测值来进 行预测，且K个像素样本中的第一顶角像素样本的运动矢量预测值基于所述当前图像块的 预设的第一空域相邻图像块的运动矢量得到，由于K个像素样本的运动矢量预测值可选情 况单一，摒弃了传统技术中所采用的在K个像素样本的多种可选运动矢量预测值集合中通 过大量计算才筛选出K个像素样本的一种运动矢量预测值的机制，进而有利于避免在码流 中传递运动信息预测值的选择信息，有利于提高编码效率，且也有利于极大的降低基于非 平动运动模型进行图像预测的计算复杂度。
[0095]进一步的，第一空域相邻图像块与所述第一顶角像素样本空域相邻，且所述当前 图像块的第一空域相邻图像块是预设的（即可认为当前图像块的第一空域相邻图像块是 事先约定或设定的），这样有利于快速确定出K个像素样本的运动矢量预测值。且由于较 充分的利用图像块的空域相关性去除冗余，有利于进一步提高编码效率。
[0096]其中，所述K个像素样本的选定方式可以是多种多样的。
[0097]可选的，在本发明的一些可能的实施方式中，所述K个像素样本包括所述当前图 像块的左上像素样本、右上像素样本、左下像素样本和右下像素样本中的至少2个像素样 本。
[0098]若像素样本为像素块，则该像素块的大小例如为2*2,1*2、4*2、4*4或者其他大 小。
[0099] 可选的，在本发明的一些可能的实施方式中，所述当前图像块的左上像素样本为 所述当前图像块的左上顶点或所述当前图像块中的包含所述当前图像块的左上顶点的像 素块。所述当前图像块的左下像素样本为所述当前图像块的左下顶点或所述当前图像块中 的包含所述当前图像块的左下顶点的像素块。所述当前图像块的右上像素样本为所述当前 图像块的右上顶点或所述当前图像块中的包含所述当前图像块的右上顶点的像素块。所述 当前图像块的右下像素样本为所述当前图像块的右下顶点或所述当前图像块中的包含所 述当前图像块的右下顶点的像素块。
[0100] 可选的，在本发明的一些可能的实施方式中，所述K个像素样本还可包括所述当 前图像块的中心像素样本。其中，所述当前图像块的中心像素样本可为所述当前图像块的 中心像素点或所述当前图像块中的包含所述当前图像块的中心像素点的像素块。
[0101] 可选的，在本发明的一些可能的实施方式中，所述第一空域相邻图像块可为图像 块XI、图像块X2、图像块X3或图像块X4。
[0102] 其中，所述当前图像块的左上像素样本的运动矢量预测值可基于所述图像块XI 的运动矢量得到，所述图像块XI为所述当前图像块的空域相邻图像块且所述图像块XI与 所述当前图像块的左上像素样本空域相邻。
[0103] 其中，所述当前图像块的右上像素样本的运动矢量预测值可基于所述图像块X2 的运动矢量得到，所述图像块X2为所述当前图像块的空域相邻图像块且所述图像块X2与 所述当前图像块的右上像素样本空域相邻。
[0104] 其中，所述当前图像块的左下像素样本的运动矢量预测值可基于所述图像块X3 的运动矢量得到，其中，所述图像块X3为所述当前图像块的空域相邻图像块且所述图像块 X3与所述当前图像块的左下像素样本空域相邻；
[0105] 其中，所述当前图像块的右下像素样本的运动矢量预测值可基于所述图像块X4 的运动矢量得到，其中，所述图像块X4为所述当前图像块的空域相邻图像块且所述图像块 X4与所述当前图像块的右下像素样本空域相邻。
[0106] 可选的，在本发明的一些可能的实施方式中，所述第一顶角像素样本可为所述当 前图像块的左上像素样本，其中，所述第一空域相邻图像块可为所述图像块XI。所述图像块 XI为所述当前图像块的左上的空域