处理方法、处理设备及存储介质与流程

1.本技术涉及图像处理
技术领域：
：，具体涉及一种处理方法、处理设备及存储介质。
背景技术：
：：2.现有高效率视频编码标准协议（h.266/vvc）提出了一种视频帧的编码技术，以实现在不显著提高计算复杂度的情况下提高编码性能，具体包括，在进行视频帧的编解码时，协议将每个帧划分为不同的块，并进行预测处理，再进行编码处理。3.在构思及实现本技术过程中，发明人发现至少存在如下问题：在进行预测处理，尤其是进行跨分量预测处理时，由于跨分量的预测模式数量大，导致用于表示该模式的比特成本很高，使得获取预测块的成本更高，进而限制了编解码性能和/或降低了编解码效率。4.前面的叙述在于提供一般的背景信息，并不一定构成现有技术。技术实现要素：5.针对上述技术问题，本技术提供一种处理方法、处理设备及存储介质，旨在解决如何降低预测块的预测成本，进而提高视频编码和/或解码的效率的技术问题。6.本技术提供一种处理方法，可应用于处理设备，包括步骤：s10：根据预测模式确定或得到候选预测模式列表；s20：依据所述候选预测模式列表对当前块进行预测，确定或得到预测块。7.可选地，所述步骤s10，包括以下至少一项：根据默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式或时域预测模式中的至少一项，创建或更新候选预测模式列表；根据邻居块的跨分量预测模式和非邻居块的跨分量预测模式，确定或得到候选预测模式列表；根据邻居块的跨分量预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式，确定或得到候选预测模式列表；根据邻居块的亮度分量的预测模式和非邻居块预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表；根据邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块预测模块和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表；根据默认预测模式、时域预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式，创建或更新候选预测模式列表；根据邻接块的跨分量预测模式和非邻接块的跨分量预测模式，确定或得到候选预测模式列表；根据邻接块的跨分量预测模式、非邻接块的跨分量预测模式和时域预测模式，确定或得到候选预测模式列表；根据邻接块的亮度分量预测模式和非邻接块预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表；根据邻接块的亮度分量预测模式、非邻接预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表；根据默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和邻居块像素，确定至少一种预测模式，根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表；根据邻居块像素确定默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式中的至少一种预测模式，根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表。8.可选地，所述根据默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和邻居块像素，确定至少一种预测模式，包括：根据邻居块像素计算默认预测模式、邻居块预测模式和非邻居块预测模式的sad值；依据所述sad值确定所述默认预测模式、所述邻居块预测模式和所述非邻居块预测模式中的至少一种预测模式。9.可选地，所述根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表，包括以下至少一项：将至少一种预测模式添加至预设的预测模式列表，创建或更新候选预测模式列表；对确定的至少一种预测模式，按照预设序列顺序进行排序，创建或更新候选预测模式列表；根据至少一种预测模式确定部分或全部预测模式列表，根据部分或全部预测模式列表，创建或更新候选预测模式列表。10.可选地，所述根据至少一种预测模式确定部分或全部预测模式列表，包括以下至少一项：根据计算规则计算至少一种预测模式的代价，根据至少一种预测模式的代价确定部分或全部预测模式列表；将至少一种预测模式输入至神经网络，得到输出结果，根据所述输出结果确定部分或全部预测模式列表；将至少一种预测模式输入至查询表进行查询，得到查询结果，根据所述查询结果确定部分或全部预测模式列表；根据至少一种预测模式进行模式匹配，确定部分或全部预测模式列表；将至少一种预测模式输入至数学模型，根据数学模型的输出结果确定部分或全部预测模式列表。11.可选地，所述候选预测模式列表包括以下至少一项：第一级模式列表；第二级模式列表；第一级色度预测模式列表；第二级色度预测模式列表。12.可选地，所述根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表，包括以下至少一项：根据至少一种预测模式，创建或更新第一级模式列表，依据所述第一级模式列表和所述第一级模式列表之外的其他预测模式，确定或得到第二级模式列表；根据至少一种预测模式，创建或更新第一级色度模式列表，依据所述第一级色度模式列表和所述第一级色度模式列表之外的其他预测模式，确定或得到第二级色度模式列表。13.可选地，所述步骤s20，包括：确定所述候选预测模式列表中的至少一种目标预测模式；依据所述至少一种目标预测模式对当前块进行预测，确定或得到预测块。14.可选地，所述方法还包括：对目标预测模式对应的索引和所述预测块进行编码。15.可选地，所述方法还包括：根据所述预测块确定或者得到解码块。16.本技术还提供一种处理装置，包括：预测模块，用于根据预测模式确定或得到候选预测模式列表，依据所述候选预测模式列表对当前块进行预测，确定或得到预测块。17.本技术还提供一种处理设备，包括：存储器、处理器，所述存储器上存储有处理程序，所述处理程序被所述处理器执行时实现如上任一所述处理方法的步骤。18.本技术中的处理设备，可以是智能终端，也可以服务器。19.本技术还提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一所述处理方法的步骤。20.如上所述，本技术的处理方法，可应用于处理设备，包括：根据预测模式确定或得到候选预测模式列表，依据所述候选预测模式列表对当前块进行预测，确定或得到预测块。通过上述技术方案，可以实现避免预测模式数量大时，没有对预测模式进行合理规划来提高命中率，导致预测成本高的现象发生，通过先依据预测模式确定或得到候选预测模式列表，以便将当前块可能用到的预测模式合理规划到候选预测模式列表中，再通过候选预测模式列表对当前块进行预测，确定或得到预测块，进而降低对当前块进行预测的预测模式的模式表示代价，降低预测块的预测成本，进而提高视频编码和/或解码的效率。附图说明21.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。22.图1为实现本技术各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图；图2为本技术实施例提供的一种通信网络系统架构图；图3是根据第一实施例示出的处理方法的流程示意图；图4是根据第一实施例示出的处理方法中当前块及其邻居和非邻居块的示意图；图5是根据第一实施例示出的处理方法中模式列表创建/更新的示意图；图6是根据第一实施例示出的处理方法中的当前帧的场景示意图；图7是根据第一实施例示出的处理方法中的当前帧的y分量的场景示意图；图8是根据第一实施例示出的处理方法中的当前帧的u分量的场景示意图；图9是根据第一实施例示出的处理方法中的当前帧的v分量的场景示意图；图10是根据第二实施例示出的处理方法的流程示意图；图11是根据第二实施例示出的处理方法中基于sad计算的示意图；图12是根据第三实施例示出的处理方法的流程示意图；图13是根据第三实施例示出的处理方法中基于神经网络确定或生成候选预测模式列表的示意图；图14是根据第三实施例示出的处理方法中基于查询表确定或生成候选预测模式列表的示意图；图15是根据第三实施例示出的处理方法中基于数学模型确定或生成候选预测模式列表的示意图；图16是根据第四实施例示出的处理方法的流程示意图；图17是根据第五实施例示出的处理方法的流程示意图；图18是根据第六实施例示出的处理方法的流程示意图；图19是根据第六实施例示出的处理方法中解码侧确定预测模式的示意图；图20是根据第六实施例示出的处理方法中解码侧确定预测模式的另一示意图；图21是根据本技术实施例中处理装置示出的模块示意图。23.本技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。通过上述附图，已示出本技术明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本技术构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本技术的概念。具体实施方式24.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。25.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或是还包括为这种过程、方法、物品或装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或装置中还存在另外的相同要素，此外，本技术不同实施例中具有同样命名的部件、特征、要素可能具有相同含义，也可能具有不同含义，其具体含义需以其在该具体实施例中的解释或进一步结合该具体实施例中上下文进行确定。26.应当理解，尽管在本文可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本文范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语"如果"可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。本技术使用的术语“或”、“和/或”、“包括以下至少一个”等可被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。例如，“包括以下至少一个：a、b、c”意味着“以下任一个：a；b；c；a和b；a和c；b和c；a和b和c”，再如，“a、b或c”或“a、b和/或c”意味着“以下任一个：a；b；c；a和b；a和c；b和c；a和b和c”。仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。27.应该理解的是，虽然本技术实施例中的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或多个阶段，这些子步骤或阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或其他步骤的子步骤或阶段的至少一部分轮流或交替地执行。28.取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测（陈述的条件或事件）”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测（陈述的条件或事件）时”或“响应于检测（陈述的条件或事件）”。29.需要说明的是，在本文中，采用了诸如s10、s20等步骤代号，其目的是为了更清楚简要地表述相应内容，不构成顺序上的实质性限制，本领域技术人员在具体实施时，可能会先执行s20后执行s10等，但这些均应在本技术的保护范围之内。30.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。31.在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本技术的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。32.本技术中的处理设备，可以是智能终端，也可以服务器。智能终端可以以各种形式来实施。例如，本技术中描述的智能终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理（personaldigitalassistant，pda）、便捷式媒体播放器（portablemediaplayer，pmp）、导航装置、可穿戴设备、智能手环、计步器等智能终端，以及诸如数字tv、台式计算机等固定终端。33.后续描述中将以移动终端为例进行说明，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本技术的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。34.请参阅图1，其为实现本技术各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图，该移动终端100可以包括：rf（radiofrequency，射频）单元101、wifi模块102、音频输出单元103、a/v（音频/视频）输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、处理器110、以及电源111等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终端可以包括比图示更多或更少的部件，或组合某些部件，或不同的部件布置。35.下面结合图1对移动终端的各个部件进行具体的介绍：射频单元101可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将基站的下行信息接收后，给处理器110处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元101包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元101还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于gsm（globalsystemofmobilecommunication，全球移动通讯系统）、gprs（generalpacketradioservice，通用分组无线服务）、cdma2000（codedivisionmultipleaccess2000，码分多址2000）、wcdma（widebandcodedivisionmultipleaccess,宽带码分多址）、td-scdma（timedivision-synchronouscodedivisionmultipleaccess，时分同步码分多址）、fdd-lte（frequencydivisionduplexing‑ꢀlongtermevolution，频分双工长期演进）、tdd-lte(timedivisionduplexing‑ꢀlongtermevolution，分时双工长期演进)、5g和6g等。36.wifi属于短距离无线传输技术，移动终端通过wifi模块102可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图1示出了wifi模块102，但是可以理解的是，其并不属于移动终端的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。37.音频输出单元103可以在移动终端100处于呼叫信号接收模式、通话模式、记录模式、语音识别模式、广播接收模式等等模式下时，将射频单元101或wifi模块102接收的或在存储器109中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元103还可以提供与移动终端100执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元103可以包括扬声器、蜂鸣器等等。38.a/v输入单元104用于接收音频或视频信号。a/v输入单元104可以包括图形处理器（graphicsprocessingunit，gpu）1041和麦克风1042，图形处理器1041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置（如摄像头）获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元106上。经图形处理器1041处理后的图像帧可以存储在存储器109（或其它存储介质）中或经由射频单元101或wifi模块102进行发送。麦克风1042可以在电话通话模式、记录模式、语音识别模式等等运行模式中经由麦克风1042接收声音（音频数据），并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频（语音）数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元101发送到移动通信基站的格式输出。麦克风1042可以实施各种类型的噪声消除(或抑制)算法以消除(或抑制)在接收和发送音频信号的过程中产生的噪声或干扰。39.移动终端100还包括至少一种传感器105，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。可选地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，可选地，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1061的亮度，接近传感器可在移动终端100移动到耳边时，关闭显示面板1061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上（一般为三轴）加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用（比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准）、振动识别相关功能（比如计步器、敲击）等；至于手机还可配置的指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。40.显示单元106用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元106可包括显示面板1061，可以采用液晶显示器（liquidcrystaldisplay，lcd）、有机发光二极管（organiclight-emittingdiode,oled）等形式来配置显示面板1061。41.用户输入单元107可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与移动终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。可选地，用户输入单元107可包括触控面板1071以及其他输入设备1072。触控面板1071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作（比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1071上或在触控面板1071附近的操作），并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。触控面板1071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。可选地，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器110，并能接收处理器110发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1071。除了触控面板1071，用户输入单元107还可以包括其他输入设备1072。可选地，其他输入设备1072可以包括但不限于物理键盘、功能键（比如音量控制按键、开关按键等）、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种，具体此处不做限定。42.可选地，触控面板1071可覆盖显示面板1061，当触控面板1071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器110以确定触摸事件的类型，随后处理器110根据触摸事件的类型在显示面板1061上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板1071与显示面板1061是作为两个独立的部件来实现移动终端的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1071与显示面板1061集成而实现移动终端的输入和输出功能，具体此处不做限定。43.接口单元108用作至少一个外部装置与移动终端100连接可以通过的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(i/o)端口、视频i/o端口、耳机端口等等。接口单元108可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端100内的一个或多个元件或可以用于在移动终端100和外部装置之间传输数据。44.存储器109可用于存储软件程序以及各种数据。存储器109可主要包括存储程序区和存储数据区，可选地，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如声音播放功能、图像播放功能等）等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据（比如音频数据、电话本等）等。此外，存储器109可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。45.处理器110是移动终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器109内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器109内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据，从而对移动终端进行整体监控。处理器110可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器110可集成应用处理器和调制解调处理器，可选地，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器110中。46.移动终端100还可以包括给各个部件供电的电源111（比如电池），优选的，电源111可以通过电源管理系统与处理器110逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。47.尽管图1未示出，移动终端100还可以包括蓝牙模块等，在此不再赘述。48.为了便于理解本技术实施例，下面对本技术的移动终端所基于的通信网络系统进行描述。49.请参阅图2，图2为本技术实施例提供的一种通信网络系统架构图，该通信网络系统为通用移动通信技术的lte系统，该lte系统包括依次通讯连接的ue（userequipment，用户设备）201，e-utran（evolvedumtsterrestrialradioaccessnetwork，演进式umts陆地无线接入网）202，epc（evolvedpacketcore，演进式分组核心网）203和运营商的ip业务204。50.可选地，ue201可以是上述终端100，此处不再赘述。51.e-utran202包括enodeb2021和其它enodeb2022等。可选地，enodeb2021可以通过回程（backhaul）（例如x2接口）与其它enodeb2022连接，enodeb2021连接到epc203，enodeb2021可以提供ue201到epc203的接入。52.epc203可以包括mme（mobilitymanagemententity，移动性管理实体）2031，hss（homesubscriberserver，归属用户服务器）2032，其它mme2033，sgw（servinggateway，服务网关）2034，pgw（pdngateway，分组数据网络网关）2035和pcrf（policyandchargingrulesfunction，政策和资费功能实体）2036等。可选地，mme2031是处理ue201和epc203之间信令的控制节点，提供承载和连接管理。hss2032用于提供一些寄存器来管理诸如归属位置寄存器（图中未示）之类的功能，并且保存有一些有关服务特征、数据速率等用户专用的信息。所有用户数据都可以通过sgw2034进行发送，pgw2035可以提供ue201的ip地址分配以及其它功能，pcrf2036是业务数据流和ip承载资源的策略与计费控制策略决策点，它为策略与计费执行功能单元（图中未示）选择及提供可用的策略和计费控制决策。53.ip业务204可以包括因特网、内联网、ims（ipmultimediasubsystem，ip多媒体子系统）或其它ip业务等。54.虽然上述以lte系统为例进行了介绍，但本领域技术人员应当知晓，本技术不仅仅适用于lte系统，也可以适用于其他无线通信系统，例如gsm、cdma2000、wcdma、td-scdma、5g以及未来新的网络系统（如6g）等，此处不做限定。55.基于上述移动终端硬件结构以及通信网络系统，提出本技术各个实施例。56.第一实施例参照图3，图3是根据第一实施例示出的处理方法的流程示意图，本技术实施例的处理方法可应用于处理设备（如手机或服务器），包括步骤：s10：根据预测模式确定或得到候选预测模式列表；s20：依据所述候选预测模式列表对当前块进行预测，确定或得到预测块。57.在本实施例中，处理设备可以是智能终端，如手机、电脑等，也可以是服务器，如本地服务器或云服务器。本实施例及本技术中，主要以处理设备为智能终端示例说明。58.当前块可以是当前时刻正在进行编码的块，后续简称编码块。可选地，编码块可以为一帧图像，还可以是一帧图像进行切割后的图像块，在此不做限制。59.可选地，智能终端可以提前存储各个图像和视频，并可以在各个图像中选择一个待进行预测的一帧图像作为当前块，或者将选择的图像进行切割，并将切割后的图像块作为当前块。或者在视频的视频序列中抽取一帧图像作为当前块，或者将抽取的一帧图像进行切割处理，得到的图像块作为当前块。60.或者，处理设备接收输入的图像或视频，并在图像或视频中抽取一帧图像作为当前块，或者将抽取的一帧图像进行切割处理，得到的图像块作为当前块。61.或者，处理设备接收由其它网络设备发送的图像或视频，并在图像或视频中抽取一帧图像作为当前块，或者将抽取的一帧图像进行切割处理，得到的图像块作为当前块，此时处理设备预先与所处移动通信系统网络侧中的网络设备建立通信连接，从而，网络设备即可通过该通信连接向该终端设备下发图像或视频，该终端设备即接收得到图像或视频。62.可选地，对当前块的预测包括对chroma分量（即色度分量）的预测、对luma分量（即亮度分量）的预测、以及跨分量预测等。例如，针对chroma分量的预测，可以是利用luma分量、另一个chroma分量和当前chroma邻居信息中的一个或多个对当前chroma信号进行预测，构建带参数的数学预测模型，并计算该数学模型的最优化参数。63.cclm（cross-componentlinearmodel，跨分支线性模型）、flm（filter-basedlinearmodel,基于滤波器的线性模型）、glm（filter-basedlinearmodel,基于梯度的线性模型）均是线性的预测模型，cccm（convolutionalcross-componentmodel，卷积交叉分量模型）、wcp（worst-caseperturbations，对抗模型）、cclm_nlt、gl-cccm均引入了类似二阶或非线性的因子项，可以拥有比线性模型更高的理论上限。64.例如，针对chroma的预测，预测模式可以包括cclm、flm、glm、cccm、gl-cccm、wcp等。将邻居块的预测模式纳入候选列表，对所有在此列表中的模式索引采用更少的比特表示，从而节省用于表示模式的比特，达到更高的编码效率，且mpm（mostprobablemodes，最可能模式）命中的几率越高，编码效率越高。65.当前的mpm列表创建/更新的方法为：获取所有的邻居块的预测模式信息，然后基于简单的排序或合并等，来确定或生成最终的mpm列表。当前的预测模式确定或生成方式，其命中率仍有较大的提升空间来进一步提高编码效率。66.可选地，由于跨分量的chroma预测模式数量很大，导致用于表示该模式的比特成本很高，进而限制了编解码的性能进一步提高。例如：如果chroma的预测模式有32种，每种模式的平均表示成本为5比特。因此在本实施例中，可以为每个编码块（如当前块）的跨分量chroma预测建立多级模式候选列表（也就是多级候选预测模式列表）。并由模式匹配、预设计算规则、神经网络、查询表等工具中的至少一种为每个编码块动态的建立候选预测模式列表，在候选预测模式列表中的模式以更短的比特串表示。建立多级候选预测模式列表，当所选模式不在第一级时，判断是否在第二级，依次类推进行判断，以确定对应的模式，根据确定的模式进行预测。可选地，第一级的模式比特串最短，第二级次之，依次类推，模式列表外的模式比特串最长。67.可选地，通过构建候选预测模式列表，提高模式列表的使用概率，进而降低模式表示代价，提高压缩效率。例如：假设chroma的预测模式有32种，模式列表有4个元素，则非列表中的模式有28种。则每种列表中的模式的平均表示成本为2比特，40%为非列表模式，根据熵编码原理计算模式的平均表示成本为0.6*2+0.4*log2（28）=3.12294196882。当列表的命中概率较低，例如为20%（20%为列表中4个模式，80%为非列表模式），根据熵编码原理计算模式的平均表示成本为0.2*2+0.8*log2(28)=4.24588393765。68.可选地，候选预测模式列表可以是列表，也可以是表格，也可以是数组，还可以是一种预设格式的数据，在此不做限制。69.可选地，步骤s10包括：根据预测模式确定或得到候选预测模式列表；可选地，在智能终端获取到预测模式后，就可以根据预测模式对当前块进行预测，得到预测块，然后基于预测块进行编码。70.可选地，可以在根据预测模式对当前块进行预测之前，先根据预测模式确定或得到候选预测模式列表，如根据预测模式创建或者更新候选预测模式列表。71.可选地，预测模式可以是用于对编码块进行预测的各种模式，比如同一分类的预测模式，跨分量的预测模式。可选地，预测模式可以是cclm、flm、glm、cccm、gl-cccm、wcp等。72.可选地，可以对预测模式进行类型划分，如划分为邻居块预测模式、非邻居块预测模式、默认预测模式和时域预测模式中的至少一种。73.可选地，邻居块预测模式包括邻接块预测模式和非邻接块预测模式。74.可选地，非邻居块预测模式包括非邻接块预测模式。75.可选地，邻居块预测模式可以是与当前块相邻的，已经进行过预测的编码块对应的预测模式，也可以是与当前块邻近的已完成编解码的块的预测模式，例如当前块的左侧邻接块所采用的预测模式。76.可选地，已经进行过预测的编码块可以是和当前块属于同一分量的编码块，如都属于同一个色度，或者属于同一个亮度。也可以是跨分量的编码块，如当前块为色度分量的块，已经进行过预测的编码块可以是亮度分量的块。77.可选地，非邻居块预测可以是与当前块不相邻的已经进行过预测的编码块对应的预测模式，也可以是指距离当前块较远的已完成编解码的块的预测模式。78.可选地，邻接块预测模式可以是与当前块具有直接接触的已经进行过预测的编码块对应的预测模式。79.可选地，非邻接块预测模式可以是与当前块不具有直接接触的已经进行过预测的编码块对应的预测模式。80.可选地，时域预测模式可以是时间域上的预测模式，也即不同于当前帧/时间的预测模式，如当前块的同位块在参考帧或并置帧（collocatedpicture）的邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式。81.可选地，时域预测模式也可以来源于当前块所在帧的邻居帧的预测模式，该邻居帧可以是帧内编码帧也可以是帧内帧间混合编码帧。如当前块所在帧是p帧（单向预测帧）或b帧（双向预测帧），设gop（groupofpicture，图像组）序号为n，该邻居帧gop序号可以为n-1,n-2,...，n+1,n+2等，且可以为i帧（关键帧、帧内编码帧）、p帧或b帧。82.可选地，时域预测模式是一种帧内预测模式，如并置帧中的同位块的跨分量帧内预测模式。对于当前块，可以有多个时域预测模式，并且可以按照某种次序进行排序。如当并置帧中的同位块采用帧间预测模式时，用该同位块的相邻块的跨分量帧内预测模式代替。83.可选地，若当前块在并置帧中的同位块有偏移时，可以根据相应的运动矢量，得出偏移后的目标块（即偏移后的同位块），并将该目标块的跨分量帧内预测模式作为当前块的时域预测模式。84.可选地，默认预测模块可以是频繁或大概率用到的一个或多个预测模式，如在所有块使用的编码模式里，出现概率最高的一个或多个模式。例如，将cclm中的lm_chroma模式设置为默认预测模式。85.例如，如图4所示，以编码端示例当前块与其邻居块和非邻居块之间的关系，以及当前块与其邻接块和非邻接块之间的关系。若待编码的当前块为pred，其邻居块包括tl1、t1、l1、lb1、tl3、t2、tr2、tl2、tr1、l2和lb2等。而非邻居块则可以包括b1、b2、b3、b4、b5和b6。可以按照邻接与否确定当前块的邻接块和非邻接块。如tl1、t1、l1、lb1为pred的邻接块，其余均为非邻接块。86.可选地，步骤s10，包括以下方式中的至少一项：方式一：根据默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式或时域预测模式中的至少一项，创建或更新候选预测模式列表；可选地，默认预测模式可以为一个或多个，邻居块预测模式可以为一个或多个，非邻居块预测模式可以为一个或多个，时域预测模式可以为一个或多个。87.可选地，在预测模式包括默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式或时域预测模式中的至少一项时，可以设置一个模式列表创建或更新模块，将默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和/或时域预测模式中的至少一项输入到模式列表创建或更新模块中，输出得到已创建好或已更新好的候选预测模式列表。88.可选地，模式列表创建或更新模块中可以设置神经网络、模式匹配规则、数学模式、查询表中的至少一项。89.可选地，候选预测模式列表中可以包括默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式中的至少一种。90.可选地在更新候选预测模式列表时，可以先获取已构建好的模式列表，然后可以通过默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和/或时域预测模式中的至少一项对模式列表进行更新，得到更新后的候选预测模式列表。91.可选地，根据默认预测模式、邻居块预测模式、邻居块的跨分量预测模式、非邻居块预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式中的至少一项，创建或更新候选预测模式列表。92.可选地，只需要确定默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式、时域预测模式中的至少一项，就可以创建或更新候选预测模式列表，从而可以实现快速创建或更新候选预测模式列表，提高预测效率，进而提高编解码效率。93.方式二：根据邻居块的跨分量预测模式和非邻居块的跨分量预测模式，确定或得到候选预测模式列表；可选地，候选预测模式列表可以包括当前块的跨分量候选预测模式列表。可选地，邻居块的跨分量预测模式可以包括与邻居块处于同一位置但不同分量的块的预测模式。例如，若邻居块和当前块均为同一色度分量块，且都属于u分量块，则邻居块的跨分量预测模式可以是与邻居块对应的v分量块的预测模式，或者是与邻居块对应的y分量块的预测模式。非邻居块的跨分量预测模式可以包括与非邻居块处于同一位置但不同分量的块的预测模式。例如，非邻居块为u分量的块，非邻居块跨分量预测模式包括与非邻居块对应的v分量的块的预测模式，或者是与非邻居块对应的y分量的块的预测模式。94.可选地，根据邻居块的色度分量的预测模式、邻居块的跨分量预测模式、非邻居块预测模式和非邻居块的跨分量预测模式中的至少一项，确定或得到候选预测模式列表。比如，根据邻居块的跨分量预测模式和非邻居块预测模式，确定或者得到当前色度分量的候选预测模式列表。比如，根据邻居块的色度分量的预测模式和非邻居块的跨分量预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。95.可选地，根据邻居块的预测模式和非邻居块预测模式，确定或得到候选预测模式列表；可选地，在当前块需要进行当前色度分量的预测时，可以依据预测模式创建或更新当前色度分量的候选预测模式列表，以确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。96.可选地，可以根据与当前块同一分量的已完成编解码的块的预测模式来确定或者得到候选预测模式列表，也可以根据与当前块处于不同分量的已完成编解码的块的预测模式来确定或者得到候选预测模式列表。97.可选地，根据邻居块的预测模式和非邻居块预测模式，确定或得到候选预测模式列表，可以包括：根据邻居块的色度分量的预测模式和非邻居块的色度分量的预测模式中的至少一项，确定或得到候选预测模式列表。或者，根据邻居块的色度分量的预测模式和非邻居块的亮度分量的预测模式中的至少一项，确定或得到候选预测模式列表。98.可选地，根据邻居块的跨分量预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。99.可选地，若邻居块为u分量的块，可以根据邻居块的u分量的预测模式和非邻居块的u分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻居块的u分量的预测模式和非邻居块的v分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻居块的u分量的预测模式和非邻居块的y分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻居块的v分量的预测模式和非邻居块的u分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻居块的v分量的预测模式和非邻居块的v分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可选地，可以根据邻居块的v分量的预测模式和非邻居块的y分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。100.可选地，在确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表时，当前色度分量可以与邻居块的色度分量为同一色度分量，如都为u或都为v。当前色度分量可以与邻居块的色度分量不为同一色度分量，如当前色度分量为u，邻居块的色度分量为v，或者，当前色度分量为v，邻居块的色度分量为u。101.可选地，候选预测模式列表可以包括邻居块的跨分量预测模式和非邻居块的跨分量预测模式，还可以包括邻居块的预测模式和非邻居块的预测模式。102.可选地，可以设置一个模式列表创建或更新模块，将邻居块的跨分量预测模式和非邻居块的跨分量预测模式中的至少一项输入到模式列表创建或更新模块，输出得到候选预测模式列表。103.可选地，模式列表创建或更新模块中可以设置神经网络、模式匹配规则、数学模式、查询表中的至少一项。104.可选地，可以根据邻居块的跨分量预测模式和非邻居块的跨分量预测模式，确定或得到候选预测模式列表，从而可以实现跨分量的预测模式的收集，以确定或得到候选预测模式列表，实现了候选预测模式列表中包括跨分量的预测模式，而不仅仅只是同一分量的预测模式，实现了后续依据候选预测模式列表确定预测模式进行预测时，能有更多选择，进而提高了对当前块预测的准确性。105.方式三：根据邻居块的跨分量预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式，确定或得到候选预测模式列表；可选地，候选预测模式列表包括当前块的跨分量候选预测模式列表。可选地，邻居块的跨分量预测模式可以包括与邻居块处于同一位置但不同分量的块的预测模式。非邻居块的跨分量预测模式可以包括与非邻居块处于同一位置但不同分量的块的预测模式。106.可选地，根据邻居块的色度分量的预测模式、邻居块的跨分量预测模式、时域预测模式、非邻居块预测模式和非邻居块的跨分量预测模式中的至少一项，确定或得到候选预测模式列表。比如，根据邻居块的跨分量预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式，确定或者得到当前色度分量的候选预测模式列表。比如，根据邻居块的色度分量的预测模式、非邻居块跨分量预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。107.可选地，根据邻居块的预测模式、非邻居块预测模式的和时域预测模式，确定或得到候选预测模式列表；可选地，可以根据与当前块同一分量的已完成编解码的块的预测模式以及时域预测模式来确定或者得到候选预测模式列表，也可以根据与当前块处于不同分量的已完成编解码的块的预测模式以及时域预测模式来确定或者得到候选预测模式列表。108.可选地，根据邻居块的预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式，确定或得到候选预测模式列表，可以包括：根据邻居块的色度分量的预测模式、非邻居块的色度分量的预测模式和时域预测模式中的至少一项，确定或得到候选预测模式列表。或者，根据邻居块的色度分量的预测模式、非邻居块的亮度分量的预测模式和时域预测模式中的至少一项，确定或得到候选预测模式列表。109.可选地，根据邻居块的跨分量预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。110.可选地，若邻居块为u分量的块，可以根据邻居块的u分量的预测模式、非邻居块的u分量的预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻居块的u分量的预测模式、非邻居块的v分量的预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻居块的u分量的预测模式、非邻居块的y分量的预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可选地，可以根据邻居块的v分量的预测模式、非邻居块的u分量的预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻居块的v分量的预测模式、非邻居块的v分量的预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可选地，可以根据邻居块的v分量的预测模式、非邻居块的y分量的预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。111.可选地，在确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表时，当前色度分量可以与邻居块的色度分量为同一色度分量，如都为u或都为v。当前色度分量可以与邻居块的色度分量不为同一色度分量，如当前色度分量为u，邻居块的色度分量为v，或者，当前色度分量为v，邻居块的色度分量为u。112.可选地，候选预测模式列表可以包括邻居块的跨分量预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式，还可以包括邻居块的预测模式和非邻居块的预测模式。113.可选地，可以设置一个模式列表创建或更新模块，将邻居块的跨分量预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式中的至少一项输入到模式列表创建或更新模块，输出得到候选预测模式列表。114.可选地，模式列表创建或更新模块中可以设置神经网络、模式匹配规则、数学模式、查询表中的至少一项。115.可选地，通过根据邻居块的跨分量预测模式、非邻居块的跨分量预测模式以及时域预测模式，确定或得到候选预测模式列表，从而可以实现确定或得到的候选预测模式列表中不仅包括跨分量的预测模式，还包括时域预测模式，实现了后续依据候选预测模式列表确定预测模式进行预测时，能有更多选择，进而提高了对当前块预测的准确性。116.方式四：根据邻居块的亮度分量的预测模式和非邻居块预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表；可选地，可以对当前块进行跨分量预测，在进行跨分量预测前，构建当前色度分量的候选预测模式列表。因此根据邻居块的亮度分量的预测模式和非邻居块预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表可以包括：根据邻居块的亮度分量的预测模式和非邻居块的色度分量的预测模式中的至少一项，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。或者，根据邻居块的亮度分量的预测模式和非邻居块的亮度分量的预测模式中的至少一项，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。117.可选地，若邻居块的亮度分量为y分量，可以根据邻居块的y分量的预测模式和非邻居块的u分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻居块的y分量的预测模式和非邻居块的v分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻居块的y分量的预测模式和非邻居块的y分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。118.可选地，可以设置一个模式列表创建或更新模块，将邻居块的亮度分量的预测模式和非邻居块预测模式中的至少一项输入到模式列表创建或更新模块，输出得到当前色度分量的候选预测模式列表。119.可选地，模式列表创建或更新模块中可以设置神经网络、模式匹配规则、数学模式、查询表中的至少一项。120.可选地，根据邻居块的亮度分量的预测模式和非邻居块的跨分量预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可选地，根据邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块预测模式和非邻居块的跨分量预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。121.可选地，可以根据邻居块的亮度分量的预测模式和非邻居块预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表，从而可以实现跨分量的预测模式的收集，以确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表，实现了候选预测模式列表中包括跨分量的预测模式，而不仅仅只是同一分量的预测模式，实现了后续依据候选预测模式列表确定预测模式进行预测时，能有更多选择，进而提高了对当前块预测的准确性。122.方式五：根据邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式；可选地，可以对当前块进行跨分量预测，在进行跨分量预测前，构建当前色度分量的候选预测模式列表。因此根据邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表可以包括：根据邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块的色度分量的预测模式和时域预测模式中的至少一项，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。或者，根据邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块的亮度分量的预测模式和时域预测模式中的至少一项，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。123.可选地，若邻居块的色度分量为y分量，可以根据邻居块的y分量的预测模式、非邻居块的u分量的预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻居块的y分量的预测模式、非邻居块的v分量的预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻居块的y分量的预测模式、非邻居块的y分量的预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。124.可选地，可以设置一个模式列表创建或更新模块，将邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式中的至少一项输入到模式列表创建或更新模块，输出得到当前色度分量的候选预测模式列表。125.可选地，模式列表创建或更新模块中可以设置神经网络、模式匹配规则、数学模式、查询表中的至少一项。126.可选地，根据邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可选地，根据邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。127.可选地，通过根据邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块预测模式以及时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表，从而可以实现确定或得到的候选预测模式列表中不仅包括跨分量的预测模式，还包括时域预测模式，实现了后续依据候选预测模式列表确定预测模式进行预测时，能有更多选择，进而提高了对当前块预测的准确性。128.方式六：根据默认预测模式、时域预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式，创建或更新候选预测模式列表；可选地，在预测模式包括默认预测模式、时域预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式时，可以设置一个模式列表创建或更新模块，将默认预测模式、时域预测模式、邻接块预测模式和非邻接块预测模式中的至少一项输入到模式列表创建或更新模块中，输出得到已创建好或已更新好的候选预测模式列表。129.可选地，模式列表创建或更新模块中可以设置神经网络、模式匹配规则、数学模式、查询表中的至少一项。130.可选地，候选预测模式列表中可以包括默认预测模式、时域预测模式、邻居块预测模式和非邻居块预测模式中的至少一种。131.可选地，可以设置一个模式列表创建或更新模块，将默认预测模式、时域预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式输入到模式列表创建或更新模块，输出得到候选预测模式列表。132.可选地，模式列表创建或更新模块中可以设置神经网络、模式匹配规则、数学模式、查询表中的至少一项。133.可选地，根据默认预测模式、邻居块预测模式、邻居块的跨分量预测模式、非邻居块预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式中的至少一项，创建或更新候选预测模式列表。134.可选地，通过根据默认预测模式、时域预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式，创建或更新候选预测模式列表，从而可以实现快速创建或更新候选预测模式列表，进而提高预测效率，提高编解码效率。135.方式七：根据邻接块的跨分量预测模式和非邻接块的跨分量预测模式，确定或得到候选预测模式列表；可选地，候选预测模式列表可以包括跨分量候选预测模式列表。可选地，邻接块的跨分量预测模式可以包括与邻接块处于同一位置但不同分量的块的预测模式。例如，若邻接块和当前块均为同一色度分量块，且都属于u分量块，则邻接块的跨分量预测模式可以是与邻接块对应的v分量块的预测模式，或者是与邻接块对应的y分量块的预测模式。非邻接块的跨分量预测模式可以包括与非邻接块处于同一位置但不同分量的块的预测模式。例如，非邻接块为u分量的块，非邻接块的跨分量预测模式包括与非邻接块对应的v分量的块的预测模式，或者是与非邻接块对应的y分量的块的预测模式。136.可选地，根据邻接块的色度分量的预测模式、邻接块的跨分量预测模式、非邻接块预测模式和非邻接块的跨分量预测模式中的至少一项，确定或得到候选预测模式列表。比如，根据邻接块的跨分量预测模式和非邻接块预测模式，确定或者得到当前色度分量的候选预测模式列表。比如，根据邻接块的色度分量的预测模式和非邻接块的跨分量预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。137.可选地，根据邻接块的预测模式和非邻接块预测模式，确定或得到候选预测模式列表；可选地，可以根据与当前块同一分量的已完成编解码的块的预测模式来确定或者得到候选预测模式列表，也可以根据与当前块处于不同分量的已完成编解码的块的预测模式来确定或者得到候选预测模式列表。138.可选地，根据邻接块的色度分量的预测模式和非邻接块预测模式，确定或得到候选预测模式列表，可以包括：根据邻接块的色度分量的预测模式和非邻接块的色度分量的预测模式中的至少一项，确定或得到候选预测模式列表。或者，根据邻接块的色度分量的预测模式和非邻接块的亮度分量的预测模式中的至少一项，确定或得到候选预测模式列表。139.可选地，根据邻接块的跨分量预测模式和非邻接块的跨分量预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。140.可选地，若邻接块为u分量的块，可以根据邻接块的u分量的预测模式和非邻接块的u分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻接块的u分量的预测模式和非邻接块的v分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻接块的u分量的预测模式和非邻接块的y分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻接块的v分量的预测模式和非邻接块的u分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻接块的v分量的预测模式和非邻接块的v分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可选地，可以根据邻接块的v分量的预测模式和非邻接块的y分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。141.可选地，在确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表时，当前色度分量可以与邻接块的色度分量为同一色度分量，如都为u或都为v。当前色度分量可以与邻接块的色度分量不为同一色度分量，如当前色度分量为u，邻接块的色度分量为v，或者，当前色度分量为v，邻接块的色度分量为u。142.可选地，候选预测模式可以包括邻接块的跨分量预测模式和非邻接块的跨分量预测模式，还可以包括邻接块的预测模式和非邻接块的预测模式。143.可选地，可以设置一个模式列表创建或更新模块，将邻接块的跨分量预测模式和非邻接块的跨分量预测模式中的至少一项输入到模式列表创建或更新模块，输出得到候选预测模式列表。144.可选地，模式列表创建或更新模块中可以设置神经网络、模式匹配规则、数学模式、查询表中的至少一项。145.可选地，可以根据邻接块的跨分量预测模式和非邻接块的跨分量预测模式，确定或得到候选预测模式列表，从而可以实现跨分量的预测模式的收集，以确定或得到候选预测模式列表，实现了候选预测模式列表中包括跨分量的预测模式，而不仅仅只是同一分量的预测模式，实现了后续依据候选预测模式列表确定预测模式进行预测时，能有更多选择，进而提高了对当前块预测的准确性。146.方式八：根据邻接块的跨分量预测模式、非邻接块的跨分量预测模式和时域预测模式，确定或得到候选预测模式列表；可选地，候选预测模式列表包括跨分量候选预测模式列表。可选地，邻接块的跨分量预测模式可以包括与邻接块处于同一位置但不同分量的块的预测模式。非邻接块的跨分量预测模式可以包括与非邻接块处于同一位置但不同分量的块的预测模式。147.可选地，根据邻接块的色度分量的预测模式、邻接块的跨分量预测模式、时域预测模式、非邻接块预测模式和非邻接块的跨分量预测模式中的至少一项，确定或得到候选预测模式列表。比如，根据邻接块的跨分量预测模式、非邻接块预测模式和时域预测模式，确定或者得到当前色度分量的候选预测模式列表。比如，根据邻接块的色度分量的预测模式、非邻接块跨分量预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。148.可选地，可以根据与当前块同一分量的已完成编解码的块的预测模式以及时域预测模式来确定或者得到候选预测模式列表，也可以根据与当前块处于不同分量的已完成编解码的块的预测模式以及时域预测模式来确定或者得到候选预测模式列表。149.可选地，根据邻接块的色度分量的预测模式、非邻接块预测模式和时域预测模式，确定或得到候选预测模式列表，可以包括：根据邻接块的色度分量的预测模式、非邻接块的色度分量的预测模式和时域预测模式中的至少一项，确定或得到候选预测模式列表。或者，根据邻接块的色度分量的预测模式、非邻接块的亮度分量的预测模式和时域预测模式中的至少一项，确定或得到候选预测模式列表。150.可选地，根据邻接块的跨分量预测模式、非邻接块的跨分量预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。151.可选地，若邻接块为u分量的块，可以根据邻接块的u分量的预测模式、非邻接块的u分量的预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻接块的u分量的预测模式、非邻接块的v分量的预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻接块的u分量的预测模式、非邻接块的y分量的预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可选地，可以根据邻接块的v分量的预测模式、非邻接块的u分量的预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻接块的v分量的预测模式、非邻接块的v分量的预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可选地，可以根据邻接块的v分量的预测模式、非邻接块的y分量的预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。152.可选地，在确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表时，当前色度分量可以与邻接块的色度分量为同一色度分量，如都为u或都为v。当前色度分量可以与邻接块的色度分量不为同一色度分量，如当前色度分量为u，邻接块的色度分量为v，或者，当前色度分量为v，邻接块的色度分量为u。153.可选地，候选预测模式列表可以包括邻接块的跨分量预测模式、非邻接块的跨分量预测模式和时域预测模式，还可以包括邻接块的预测模式和非邻接块的预测模式。154.可选地，可以设置一个模式列表创建或更新模块，将邻接块的跨分量预测模式、非邻接块的跨分量预测模式和时域预测模式中的至少一项输入到模式列表创建或更新模块，输出得到候选预测模式列表。155.可选地，模式列表创建或更新模块中可以设置神经网络、模式匹配规则、数学模式、查询表中的至少一项。156.可选地，通过根据邻接块的跨分量预测模式、非邻接块的跨分量预测模式以及时域预测模式，确定或得到候选预测模式列表，从而可以实现确定或得到的候选预测模式列表中不仅包括跨分量的预测模式，还包括时域预测模式，实现了后续依据候选预测模式列表确定预测模式进行预测时，能有更多选择，进而提高了对当前块预测的准确性。157.方式九：根据邻接块的亮度分量预测模式和非邻接块预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表；可选地，可以对当前块进行跨分量预测，在进行跨分量预测前，构建当前色度分量的候选预测模式列表。因此根据邻接块的亮度分量的预测模式和非邻接块预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表可以包括：根据邻接块的亮度分量的预测模式和非邻接块的色度分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。或者，根据邻接块的亮度分量的预测模式和非邻接块的亮度分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。158.可选地，若邻接块的色度分量为y分量，可以根据邻接块的y分量的预测模式和非邻接块的u分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻接块的y分量的预测模式和非邻接块的v分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻接块的y分量的预测模式和非邻接块的y分量的预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。159.可选地，可以设置一个模式列表创建或更新模块，将邻接块的亮度分量的预测模式和非邻接块预测模式输入到模式列表创建或更新模块，输出得到当前色度分量的候选预测模式列表。160.可选地，模式列表创建或更新模块中可以设置神经网络、模式匹配规则、数学模式、查询表中的至少一项。161.可选地，根据邻接块的亮度分量的预测模式和非邻接块的跨分量预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可选地，根据邻接块的亮度分量的预测模式、非邻接块预测模式和非邻接块的跨分量预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。162.可选地，可以根据邻接块的亮度分量的预测模式和非邻接块预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表，从而可以实现跨分量的预测模式的收集，以确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表，实现了候选预测模式列表中包括跨分量的预测模式，而不仅仅只是同一分量的预测模式，实现了后续依据候选预测模式列表确定预测模式进行预测时，能有更多选择，进而提高了对当前块预测的准确性。163.方式十：根据邻接块的亮度分量预测模式、非邻接预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表；可选地，可以对当前块进行跨分量预测，在进行跨分量预测前，构建当前色度分量的候选预测模式列表。因此根据邻接块的亮度分量的预测模式、非邻接块预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表可以包括：根据邻接块的亮度分量的预测模式、非邻接块的色度分量的预测模式和时域预测模式中的至少一项，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。或者，根据邻接块的亮度分量的预测模式、非邻接块的亮度分量的预测模式和时域预测模式中的至少一项，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。164.可选地，若邻接块的色度分量为y分量，可以根据邻接块的y分量的预测模式、非邻接块的u分量的预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻接块的y分量的预测模式、非邻接块的v分量的预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可以根据邻接块的y分量的预测模式、非邻接块的y分量的预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。165.可选地，可以设置一个模式列表创建或更新模块，将邻接块的亮度分量的预测模式、非邻接块预测模式和时域预测模式中的至少一项输入到模式列表创建或更新模块，输出得到当前色度分量的候选预测模式列表。166.可选地，模式列表创建或更新模块中可以设置神经网络、模式匹配规则、数学模式、查询表中的至少一项。167.可选地，根据邻接块的亮度分量的预测模式、非邻接块的跨分量预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。可选地，根据邻接块的亮度分量的预测模式、非邻接块预测模式、非邻接块的跨分量预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表。168.可选地，通过根据邻接块的亮度分量的预测模式、非邻接块预测模式以及时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表，从而可以实现确定或得到的候选预测模式列表中不仅包括跨分量的预测模式，还包括时域预测模式，实现了后续依据候选预测模式列表确定预测模式进行预测时，能有更多选择，进而提高了对当前块预测的准确性。169.方式十一：根据默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和邻居块像素，确定至少一种预测模式，根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表。170.可选地，邻居块像素可以是指与当前块相邻的至少一个邻居块组成的像素，也可以是指与当前块相邻的至少一个邻接块组成的像素。171.可选地，默认预测模式可以包括一种或多种预测模式。邻居块预测模式可以包括一个或多个邻居块对应的预测模式。非邻居块预测模式可以包括一个或多个非邻居块对应的预测模式。172.可选地，可以根据邻居块像素在默认预测模式、邻居块预测模式和非邻居块预测模式中选择确定至少一种预测模式，然后再根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表。可选地，根据默认预测模式、邻居块预测模式、邻居块的跨分量预测模式、非邻居块预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和邻居块像素，确定至少一种预测模式。173.可选地，还可以是构建一个空的预测模式列表，将确定的至少一种预测模式嵌入至空的预测模式列表，以创建或更新预测模式列表。174.可选地，可以设置一个模式列表创建或更新模块，将确定的至少一种预测模式输入到模式列表或更新模块中，输出得到已创建好的候选预测模式列表，或者是输出得到更新后的候选预测模式列表。175.例如，如图5所示，设置模式列表创建/更新模块，将默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式、邻居块像素、第一级列表、第二级列表输入到模式列表创建/更新模块，输出得到新第一级列表和新第二级列表。在模式列表创建/更新模块中可以设置神经网络、模式匹配、数学模型或查询表。可选地，第一级列表和第二级列表可以是不同等级的预测模式列表，新第一级列表和新第二级列表可以是候选预测模式列表。176.可选地，若需要创建候选预测模式列表，则模式列表创建/更新模块（即模式列表创建或更新模块）可以根据所有已知的信息，利用神经网络、模式匹配、数学模型、查询表等工具，确定或生成候选预测模式列表。可选地，所有已知的信息包括默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式、邻居块像素中的至少一项。177.若需要更新预测模式列表，则模式列表创建/更新模块（即模式列表创建或更新模块）可以根据所有已知的信息，利用神经网络、模式匹配、数学模型、查询表等工具，确定或生成候选预测模式列表。例如将某一个预测模式插入到已有的第一列表中，得到新第一级列表。178.可选地，所有已知的信息包括默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式、邻居块像素中的至少一项，以及第一级列表和第二级列表中的至少一个。179.可选地，通过根据默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和邻居块像素确定至少一种预测模式，再依据至少一种预测模式创建或更新候选预测模式列表，从而可以实现依据邻居块像素来选择出合适的至少一种预测模式，进而使得依据至少一种预测模式创建或更新的候选预测模式列表更加有效。180.方式十二：根据邻居块像素确定默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式中的至少一种预测模式，根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表。181.可选地，默认预测模式可以为一个或多个。邻居块预测模式可以为至少一个邻居块对应的至少一种预测模式。非邻居块预测模式可以为至少一个非邻居块对应的至少一种预测模式。182.可选地，可以依据邻居块像素确定每个默认预测模式、以及每个邻居块预测模式、以及每个非邻居块预测模式和每个时域预测模式对应的代价，然后根据代价选择至少一种预测模式。183.可选地，根据邻居块像素确定默认预测模式、邻居块预测模式、邻居块的跨分量预测模式、非邻居块预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式中的至少一种预测模式。184.可选地，可以根据邻居块像素计算每种预测模式的sad值，依据sad值确定相应的代价，比如直接将sad值作为相应的代价等。185.可选地，可以构建一个空的预测模式列表，在依据邻居块像素确定默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式中的至少一种预测模式后，可以将至少一种预测模式写入至空的预测模式列表中，输出得到已创建好的候选预测模式列表，或者是输出得到更新后的候选预测模式列表。186.可选地，步骤s20包括：依据所述候选预测模式列表对当前块进行预测，确定或得到预测块。187.可选地，在对当前块进行预测时，可以进行y分量的预测，也可以进行u分量的预测，还可以进行v分量的预测。可选地，当前帧如图6所示，当前帧对应的y分量（即亮度分量）如图7所示，当前帧对应的u分量（即色度分量）如图8所示，当前帧对应的v分量（即另一色度分量）如图9所示。当前块可以是对当前帧进行块划分后未进行编解码的块。188.可选地，在候选预测模式列表中选择至少一种预测模式对当前块进行预测，确定或得到预测块。189.可选地，可以对任意一个待编码的块，如当前块，都建立一个与之对应的候选预测模式列表，然后在候选预测模式列表中选择至少一个预测模式对当前块进行预测，确定或者得到预测块。190.可选地，可以在编码侧对当前块进行预测，确定或得到预测块。也可以在解码侧对当前块进行预测，确定或得到预测块。191.可选地，通过根据邻居块像素确定默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式中的至少一种预测模式，再依据至少一种预测模式创建或更新候选预测模式列表，从而可以实现依据邻居块像素来选择出合适的至少一种预测模式，进而使得依据至少一种预测模式创建或更新的候选预测模式列表更加有效。192.在本实施例中，通过根据预测模式确定或得到候选预测模式列表，依据所述候选预测模式列表对当前块进行预测，确定或得到预测块。通过上述技术方案，可以实现避免预测模式数量大时，没有对预测模式进行合理规划来提高命中率，导致预测成本高的现象发生，通过先依据预测模式确定或得到候选预测模式列表，以便将当前块可能用到的预测模式合理规划到候选预测模式列表中，再通过候选预测模式列表对当前块进行预测，确定或得到预测块，进而降低对当前块进行预测的预测模式的模式表示代价，降低预测块的预测成本，进而提高视频编码和/或解码的效率。193.第二实施例基于任一上述实施例，提出第二实施例，请参照图10。194.在本实施例中，方式十一，根据默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和邻居块像素，确定至少一种预测模式，包括：步骤a，根据邻居块像素计算默认预测模式、邻居块预测模式和非邻居块预测模式的sad值；在本实施例中，在解码侧，计算默认预测模式、邻居块预测模式和非邻居块预测模式的sad值时，可以是由邻居块的sad计算进行代替。在编码侧，可以是直接采用当前块计算默认预测模式、邻居块预测模式和非邻居块预测模式的sad值。195.可选地，sad可以是将每个像素对应数值之差的绝对值求和，基于此评判两个图像块之间的相似度。因此在计算各个预测模式对应的sad值时，可以是依据邻居块像素计算采用该预测模式的邻居块或非邻居块进行预测前和预测后之间的像素值对比，确定该预测模式对应的sad值。196.可选地，在计算当前块采用各种预测模式的sad时，可以使用sad=sum|org-pred|进行计算，pred为预测块，org为原始块，sum||为求所有数值的绝对值的和，如先确定原始块和预测块中同一位置像素值差值的绝对值，然后再计算原始块和预测块所有位置对应的绝对值的和。可选地，在解码侧，用当前块的左侧块和/或上侧邻居像素块在该预测模式下的sad值去近似计算，以得到当前块的sad值。197.步骤b，依据所述sad值确定所述默认预测模式、所述邻居块预测模式和所述非邻居块预测模式中的至少一种预测模式。198.可选地，在确定默认预测模式对应的sad值、邻居块预测模式对应的sad值和非邻居块预测模式对应的sad值后，就可以依据各个sad值进行预测模式选择，比如在默认预测模式、邻居块预测模式和非邻居块预测模式中选择小于预设sad阈值的sad值对应的预测模式。199.可选地，选择默认预测模式、邻居块预测模式和非邻居块预测模式，并根据各个sad值对默认预测模式、邻居块预测模式和非邻居块预测模式进行排序，得到候选预测模式列表。200.例如，如图11所示，从已编解码的块中获取其预测模式。邻接块的预测模式有mmlm_chroma(cccm)、mdlm_l(cclm)，非邻接块的预测模式有mmlm_chroma(cclm)、mdlm_t(gl-cccm)。可选地，有些块可能并非采用跨分量预测模式，不同块可能采用完全相同的预测模式。例如，若当前块采用的预测模式为cclm，但邻居块采用的预测模式可以是cclm或planar。planar为常规的平滑预测。201.若如图11所示，lm_chroma(cclm)模式为默认模式，针对当前块pred，一共获取到5种候选模式，候选模式也就是预测模式。202.可选地，可以依据邻居块像素计算这5种预测模式的sad值（即绝对误差和），即：lm_chroma(cclm)=23043，mmlm_chroma(cccm)=132454，mdlm_l(cclm)=13232，mmlm_chroma(cclm)=433433，mdlm_t(gl-cccm)=54545。然后对这5个绝对误差和按照从小到大进行排序，得到排序好的候选预测模式列表，即：mdlm_l(cclm)、lm_chroma(cclm)、mdlm_t(gl-cccm)、mmlm_chroma(cccm)、mmlm_chroma(cclm)。203.可选地，排序越靠前的预测模式将使用更少的比特表示，以提高编码率。204.可选地，根据默认预测模式、邻接块预测模式、非邻接块预测模式和邻居块像素，确定至少一种预测模式。可选地，根据邻居块像素计算默认预测模式、邻接块预测模式和非邻接块预测模式的sad值，依据sad值确定默认预测模式、邻接块预测模式和非邻接块预测模式中的至少一种预测模式。其具体实现方式可以参照上述步骤a和步骤b，在此不做重复阐述。205.在本实施例中，方式十二，根据邻居块像素确定默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式中的至少一种预测模式，根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表，包括：根据邻居块像素计算默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式的sad值，依据sad值确定默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式中的至少一种预测模式，根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表，其具体实现方式可以参照上述步骤a和步骤b，在此不做重复阐述。206.可选地，根据邻居块像素确定默认预测模式、邻接块预测模式、非邻接块预测模式和时域预测模式中的至少一种预测模式，根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表。207.可选地，根据邻居块像素计算默认预测模式、邻接块预测模式、非邻接块预测模式和时域预测模式的sad值；依据sad值确定默认预测模式、邻接块预测模式、非邻接块预测模式和时域预测模式中的至少一种预测模式。208.可选地，还可以是根据邻居块像素确定默认预测模式中的至少一种预测模式，或者是根据邻居块像素确定邻居块预测模式中的至少一种预测模式，或者是根据邻居块像素确定非邻居块预测模式中的至少一种预测模式，或者是根据邻居块像素确定时域预测模式中的至少一种预测模式，或者是根据邻居块像素确定邻接块预测模式中的至少一种预测模式，或者是根据邻居块像素确定非邻接块预测模式中的至少一种预测模式。可选地根据邻居块像素确定至少一种预测模式的方式可以是依据邻居块像素计算每个预测模式的sad值，根据sad值选择至少一种预测模式。209.在本实施例中，通过根据邻居块像素计算默认预测模式、邻居块预测模式和非邻居块预测模式的sad值，然后依据sad值确定默认预测模式、邻居块预测模式和非邻居块预测模式中的至少一种预测模式，从而可以保障确定的预测模式有效性，以便选择出合适的预测模式构建候选预测模式列表。210.第三实施例基于任一上述实施例，提出第三实施例，请参照图12。211.在本实施例中，方式十一，根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表，包括方式十三至方式十五中的至少一项。212.方式十三：将至少一种预测模式添加至预设的预测模式列表，创建或更新候选预测模式列表；在本实施例中，可以是依据上述任一实施例中的方式来确定至少一种预测模式。213.可选地，在创建候选预测模式列表时，可以先构建一个空表格作为预设的预测模式列表，然后将至少一种预测模式添加至预设的预测模式列表中，得到候选预测模式列表。可选地，预测模式列表可以是列表，也可以是表格，也可以是数组，还可以是一种预设格式的数据，在此不做限制。可选地，若需要构建至少一个等级的候选预测模式列表，可构建至少一个表格，将每个表格作为一个等级的候选预测模式列表，然后将至少一种预测模式添加至每个候选预测模式列表中。214.可选地，在更新候选预测模式列表时，可以确定提前构建好的候选预测模式列表，然后将至少一种预测模式添加至候选预测模式列表中，以对候选预测模式列表进行更新。可选地，在进行候选预测模式列表更新时，可以将至少一种预测模式插入到候选预测模式列表中的特定位置，或者是对候选预测模式列表中已有的预测模式进行替换，将其替换为确定的至少一种预测模式。还可以依据至少一种预测模式创建一个新列表，再依据新列表对候选预测模式列表进行更新。215.方式十四：对确定的至少一种预测模式，按照预设序列顺序进行排序，创建或更新候选预测模式列表；可选地，可以是在默认预测模式、邻居块预测模式和/或非邻居块预测模式中确定至少一种预测模式。还可以是在默认预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式中确定至少一种预测模式。216.可选地，确定至少一种预测模式的方式可以是根据各个预测模式对应的sad值进行确定，还可以是进行随机选择，还可以是依据预设规则进行确定。217.可选地，预设序列顺序可以是用户提前设置的顺序。还可以是根据使用预测模式的块所在的位置确定预设序列顺序。还可以是根据每种预测模式的预测效果来确定预设序列顺序。还可以是根据每种预测模式对应的距离或者sad值或统计次数确定预设序列顺序等。218.可选地，可以按照预设序列顺序对确定的至少一种预测模式进行排序，得到各个预测模式对应的模式序列。在创建预测模式列表时，可以先构建一个空表格作为预设的预测模式列表，然后将模式序列添加至预设的预测模式列表中，得到候选预测模式列表。219.可选地，若需要构建至少一个等级的候选预测模式列表，可构建至少一个表格，将每个表格作为一个等级的候选预测模式列表，然后将模式序列划分为候选预测模式列表数量相等的子模式序列，将各个子模式序列依次添加至每个候选预测模式列表中。220.可选地，在更新候选预测模式列表时，可以确定提前构建好的候选预测模式列表，然后将模式序列添加至候选预测模式列表中，以对候选预测模式列表进行更新。221.可选地，在进行候选预测模式列表更新时，可以将模式序列中的至少一种预测模式插入到候选预测模式列表中的特定位置，或者是对候选预测模式列表中已有的预测模式进行替换，将其替换为模式序列中的至少一种预测模式。还可以依据模式序列创建一个新列表，再依据新列表对候选预测模式列表进行更新。222.方式十五：根据至少一种预测模式确定部分或全部预测模式列表，根据部分或全部预测模式列表，创建或更新候选预测模式列表。223.可选地，可以先创建部分预测模式列表，再依据部分预测模式列表创建或更新候选预测模式列表。还可以先创建全部预测模式列表，再根据全部预测模式列表，创建或更新候选预测模式列表。224.可选地，在创建部分预测模式列表或者全部预测模式列表时，可以先在默认预测模式、邻居块预测模式和/或非邻居块预测模式中确定至少一种预测模式，然后依据至少一种预测模式创建部分预测模式列表或者全部预测模式列表。还可以在默认预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式中确定至少一种预测模式，然后依据至少一种预测模式创建部分预测模式列表或者全部预测模式列表。可选地，将确定的所有预测模式进行排序添加至一个表格中，得到全部预测模式列表，或者在确定的至少一种预测模式中选择部分预测模式添加至一个表格中，得到部分预测模式列表。225.可选地，在创建候选预测模式列表时，可以直接将部分预测模式列表或者全部预测模式列表作为候选预测模式列表。在更新候选预测模式列表时，可以依据部分预测模式列表或者全部预测模式列表对已有的候选预测模式列表进行更新。226.可选地，针对方式十五，根据至少一种预测模式确定部分或全部预测模式列表，可以包括方式十六至方式二十中的至少一项。227.方式十六：根据计算规则计算至少一种预测模式的代价，根据至少一种预测模式的代价确定部分或全部预测模式列表；可选地，在依据sad值确定至少一种预测模式后，可以依据计算规则计算至少一种预测模式的代价或者成本或者指标，后续以代价进行解释说明。例如，依据计算规则计算每个预测模式的代价。可选地，计算规则可以是用户提前设置的任意计算规则，在此不做限制。228.可选地，在确定至少一种预测模式的代价，可以根据代价对至少一种预测模式进行筛选，比如选择代价较小的预测模式。或者选择小于预设代价阈值的代价对应的预测模式等。根据筛选的预测模式构建部分或者全部预测模式列表。比如对筛选的所有预测模式进行排序得到一个模式列表，并将其作为全部预测模式列表。或者是将其作为部分预测模式列表，然后依据其他规则获取其他的部分预测模式列表，综合所有的部分预测模式列表或者全部预测模式列表创建或更新候选预测模式列表。229.方式十七：将至少一种预测模式输入至神经网络，得到输出结果，根据所述输出结果确定部分或全部预测模式列表；可选地，可以在确定至少一种预测模式后，将至少一种预测模式输入到提前设置的神经网络中，得到输出结果，并依据输出结果对应的预测模式构建部分或全部预测模式列表。可选地，神经网络可以是一种非线性算法或模块，如矩阵加权帧内预测技术（matrixweightedintraprediction，mip），且目标神经网络可以包括以下神经网络中的至少一种，如：卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,cnn)，残差网络(residualneuralnetwork，resnet)，长短期记忆人工神经网络（longshort-termmemory，lstm），循环神经网络（recurrentneuralnetwork，rnn），三维卷积神经网络(3d-cnn)，全连接神经网络（fullyconnectedneuralnetwork，fcnn）等。230.例如，如图13所示，在一帧图像块中，存在待进行预测的待预测块，以及已经完成编解码的与待预测块相邻的邻接块，和不相邻的非邻接块，可选地，待预测块可以是当前块pred，邻接块可以是tl1、t1、l1、lb1，非邻接块可以是tl3、t2、tr2、tl2、tr1、l2和lb2。依据邻接块对应的预测模式和非邻接块对应的预测模式构建具有预测模式索引的列表。依据邻接块对应的像素块和非邻接块对应的像素块构建具有参考像素块的列表，并引入神经网络，在神经网络中设置有各个模块，如：卷积层conv，1x1,32；卷积层conv，3x3,32；池化层pooling；卷积层conv，1x1,64；卷积层conv，3x3,64，池化层pooling；卷积层conv，1x1,128；卷积层conv，3x3,128，池化层pooling；全连接层fc，1024；全连接层fc，1024；全连接层fc，16；通过将预测模式索引和参考像素块输入到神经网络中进行模式概率（未归一化）处理，排序筛选处理，输出得到候选模式列表。231.若从已编解码的块中获取到预测模式，包括邻接块的预测模式和非邻接块的预测模式。若获取到的预测模式共有15种，对应的模式索引编号为1至15。若针对图13中的当前块，一共获取到10种预测模式（1、13、7、5、9、12、4、15、8、2）。然后综合这10种预测模式及其所在的块，转换成nxm的规则矩阵，该规则矩阵为卷积神经网络可识别的数据形式。232.可选地，对于不存在预测模式的矩阵元素（所在块尚未进行编解码）进行padding操作，如进行补0处理，得到图13中所示的预测模式索引矩阵。233.可选地，类似于预测模式索引矩阵，从编解码的块中获取其像素，即邻居块像素，对于不存在像素的矩阵元素（所在块尚未进行编解码）进行填充操作，如进行补0处理，得到图13中所示的参考像素块。234.可选地，将预测模式索引矩阵和参考像素块输入到神经网络中，该神经网络设置有12层，可选地，6个cnn层（卷积核大小为1x1或3x3，输出channels数量为32或64或128），3个池化层（pooling）,3个全连接层（fullconnectedlayers,fc），最终输出为15个未归一化的概率p1-p15（代表采用15种候选模式的概率）。将上述15个概率p1-p15按照从大到小进行排序，比如取出前5个最大的概率进行构建候选预测模式列表，也就是如图13所示的候选列表[2,12,3,1,7]。[0235]方式十八：将至少一种预测模式输入至查询表进行查询，得到查询结果，根据所述查询结果确定部分或全部预测模式列表；可选地，可以先对至少一种预测模式进行处理，如进行排序、删除等，然后将处理后的预测模式与查询表中的各个预测模式进行匹配，得到查询结果，如匹配的预测模式等。再根据匹配的预测模式构建部分或者全部预测模式列表。[0236]例如，如图14所示，在一帧图像块中，存在待进行预测的待预测块，以及已经完成编解码的与待预测块相邻的邻接块，和不相邻的非邻接块，可选地，待预测块可以是当前块pred，邻接块可以是tl1、t1、l1、lb1，非邻接块可以是tl3、t2、tr2、tl2、tr1、l2和lb2。依据邻接块对应的预测模式和非邻接块对应的预测模式构建具有预测模式索引的列表。并将预测模式索引通过预处理模块进行处理，再通过查表/模式匹配模块根据查询表进行查询匹配，得到候选模式列表。可选地，若从已编解码的块中获取到预测模式，包括邻接块的预测模式和非邻接块的预测模式。若获取到的预测模式共有16种，对应的模式索引编号为1至16。[0237]若针对图14中的当前块，一共获取到9种预测模式（3、14、2、7、9、6、4、11、16），通过预处理模块对这9种预测模式进行处理，如排序、删除等，得到5个预测模式的序列[16、2、9、11、6]，然后通过查表/模式匹配模块在查询表进行查表或模式匹配，得到候选模式列表。[0238]可选地，查询表可以是预先存储在系统中的表格。[0239]方式十九：根据至少一种预测模式进行模式匹配，确定部分或全部预测模式列表。[0240]可选地，可以先确定模式匹配规则，将至少一种预测模式与模式匹配规则进行匹配，以确定部分或全部预测模式列表。[0241]例如，可以先确定每个预测模式对应模式序列索引，如1、2、3、4等。若模式匹配规则包括【1，xxx，4】，xxx表示任一个预测模式对应的模式序列索引。若根据至少一种预测模式确定模式序列为【1,2,3,4】，则可以确定至少一种预测模式与模式匹配规则匹配，此时可以将模式序列索引为【1,2,3,4】对应的预测模式插入到模式列表中，以确定部分或全部预测模式列表。若模式匹配规则包括【*，10，*，40，*】，*表示任一个预测模式对应的模式序列索引。若至少一种预测模式包括模式序列索引为【20】的预测模式，则可以将模式序列索引为【20】对应的预测模式插入到模式列表中，以确定部分或全部预测模式列表。[0242]方式二十：将至少一种预测模式输入至数学模型，根据数学模型的输出结果确定部分或全部预测模式列表。[0243]可选地，可以先构建设置好数学模型，将至少一种预测模式输入到数学模型中进行筛选，输出得到预测模式，依据输出的预测模式构建部分或全部预测模式列表。[0244]例如，如图15所示，从已编解码的块中获取预测模块。邻接块的预测模式有mmlm_chroma(cccm)、mdlm_l(cclm)，非邻接块的预测模式有mmlm_chroma(cclm)、mdlm_t(gl-cccm)。可选地，有些块可能并非采用跨分量预测模式，不同块可能采用完全相同的预测模式。假设lm_chroma(cclm)模式为默认模式。对当前块pred，共获取到5种候选模式，即预测模式。针对这五种预测模式，在数学模型中可以依赖数据、模型参数、变换规则等，对每种模式计算代价cost。例如，对每种模式计算satd(sumofabsolutetransformeddifference)，其先对残差进行hadamard变换，再求绝对值之和。得到如图15所示的针对5种模式的5个cost值。即：lm_chroma(cclm)=23043，mmlm_chroma(cccm)=132454，mdlm_l(cclm)=13232，mmlm_chroma(cclm)=433433，mdlm_t(gl-cccm)=54545。再针对这5个代价值按照从小到大进行排序，得到排序好的候选模式列表为：mdlm_l(cclm)、lm_chroma(cclm)、mdlm_t(gl-cccm)、mmlm_chroma(cccm)、mmlm_chroma(cclm)。[0245]可选地，排序越靠前的模式将使用更少的比特表示，以提高编码率。[0246]可选地，方式一包括：将默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式或时域预测模式中的至少一项预测模式作为第一预测模式，依据第一预测模式，创建或更新候选预测模式列表。可选地，将默认预测模式、邻居块预测模式、邻居块的跨分量预测模式、非邻居块预测模式、非邻居块的跨分量预测模式中的至少一项预测模式作为第一预测模式。[0247]可选地，依据第一预测模式，创建或更新候选预测模式列表，包括以下至少一项：将第一预测模式添加至预设的预测模式列表，创建或更新候选预测模式列表；或，对确定的第一预测模式，按照预设序列顺序进行排序，创建或更新候选预测模式列表；或，根据第一预测模式确定部分或全部预测模式列表，根据部分或全部预测模式列表，创建或更新候选预测模式列表。可选地，根据第一预测模式确定部分或全部预测模式列表包括以下至少一项：根据计算规则计算第一预测模式的代价，根据第一预测模式的代价确定部分或全部预测模式列表；或，将第一预测模式输入至神经网络，得到输出结果，根据输出结果确定部分或全部预测模式列表；或，将第一预测模式输入至查询表进行查询，得到查询结果，根据查询结果确定部分或全部预测模式列表；或，根据第一预测模式进行模式匹配，确定部分或全部预测模式列表，或，将第一预测模式进行模式匹配，确定部分或全部预测模式列表。[0248]可选地，针对方式一的具体细化步骤的具体操作流程可以参照本实施例中针对方式十一的具体细化步骤流程，在此不做重复阐述。[0249]可选地，方式二包括以下至少一项：将邻居块的跨分量预测模式和非邻居块的跨分量预测模式添加至预设的预测模式列表，创建或更新候选预测模式列表；或者，对邻居块的跨分量预测模式和非邻居块的跨分量预测模式，按照预设序列顺序进行排序，创建或更新候选预测模式列表；或者，根据邻居块的跨分量预测模式和非邻居块的跨分量预测模式，确定部分或全部预测模式列表，根据部分或全部预测模式列表创建或更新候选预测模式列表。可选地，根据邻居块的跨分量预测模式和非邻居块的跨分量预测模式，确定部分或全部预测模式列表包括以下至少一项：根据计算规则计算邻居块的跨分量预测模式的代价和非邻居块的跨分量预测模式的代价，根据邻居块的跨分量预测模式的代价和非邻居块的跨分量预测模式的代价，确定部分或全部预测模式列表；或者，将邻居块的跨分量预测模式和非邻居块的跨分量预测模式输入至神经网络，得到输出结果，根据输出结果确定部分或全部预测模式列表；或者，将邻居块的跨分量预测模式和非邻居块的跨分量预测模式输入至查询表进行查询，得到查询结果，根据查询结果确定部分或全部预测模式列表；或者将邻居块的跨分量预测模式和非邻居块的跨分量预测模式输入至数学模型，根据数学模型的输出结果确定部分或全部预测模式列表。[0250]可选地，针对方式二的具体细化步骤的具体操作流程可以参照本实施例中针对方式十一的具体细化步骤流程，在此不做重复阐述。[0251]可选地，方式三包括以下至少一项：将邻居块的跨分量预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式添加至预设的预测模式列表，创建或更新候选预测模式列表；或者，对邻居块的跨分量预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式，按照预设序列顺序进行排序，创建或更新候选预测模式列表；或者，根据邻居块的跨分量预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式，确定部分或全部预测模式列表，根据部分或全部预测模式列表创建或更新候选预测模式列表。可选地，根据邻居块的跨分量预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式，确定部分或全部预测模式列表包括以下至少一项：根据计算规则计算邻居块的跨分量预测模式的代价、非邻居块的跨分量预测模式的代价和时域预测模式的代价，根据邻居块的跨分量预测模式的代价、非邻居块的跨分量预测模式的代价和时域预测模式的代价，确定部分或全部预测模式列表；或者，将邻居块的跨分量预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式输入至神经网络，得到输出结果，根据输出结果确定部分或全部预测模式列表；或者，将邻居块的跨分量预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式输入至查询表进行查询，得到查询结果，根据查询结果确定部分或全部预测模式列表；或者将邻居块的跨分量预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式输入至数学模型，根据数学模型的输出结果确定部分或全部预测模式列表。[0252]可选地，针对方式三的具体细化步骤的具体操作流程可以参照本实施例中针对方式十一的具体细化步骤流程，在此不做重复阐述。[0253]可选地，方式四包括以下至少一项：将邻居块的亮度分量的预测模式和非邻居块预测模式添加至预设的预测模式列表，创建或更新当前色度分量的候选预测模式列表；或者，对邻居块的亮度分量的预测模式和非邻居块预测模式，按照预设序列顺序进行排序，创建或更新当前色度分量的候选预测模式列表；或者，根据邻居块的亮度分量的预测模式和非邻居块预测模式，确定部分或全部预测模式列表，根据部分或全部预测模式列表创建或更新当前色度分量的候选预测模式列表。可选地，根据邻居块的亮度分量的预测模式和非邻居块预测模式，确定部分或全部预测模式列表包括以下至少一项：根据计算规则计算邻居块的亮度分量的预测模式的代价和非邻居块预测模式的代价，根据邻居块的亮度分量的预测模式的代价和非邻居块预测模式的代价，确定部分或全部预测模式列表；或者，将邻居块的亮度分量的预测模式和非邻居块预测模式输入至神经网络，得到输出结果，根据输出结果确定部分或全部预测模式列表；或者，将邻居块的亮度分量的预测模式和非邻居块预测模式输入至查询表进行查询，得到查询结果，根据查询结果确定部分或全部预测模式列表；或者将邻居块的亮度分量的预测模式和非邻居块预测模式输入至数学模型，根据数学模型的输出结果确定部分或全部预测模式列表。[0254]可选地，针对方式四的具体细化步骤的具体操作流程可以参照本实施例中针对方式十一的具体细化步骤流程，在此不做重复阐述。[0255]可选地，方式五包括以下至少一项：将邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式添加至预设的预测模式列表，创建或更新当前色度分量的候选预测模式列表；或者，对邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式，按照预设序列顺序进行排序，创建或更新当前色度分量的候选预测模式列表；或者，根据邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式，确定部分或全部预测模式列表，根据部分或全部预测模式列表创建或更新当前色度分量的候选预测模式列表。可选地，根据邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式，确定部分或全部预测模式列表包括以下至少一项：根据计算规则计算邻居块的亮度分量的预测模式的代价、非邻居块预测模式的代价和时域预测模式的代价，根据邻居块的亮度分量的预测模式的代价、非邻居块预测模式的代价和时域预测模式的代价，确定部分或全部预测模式列表；或者，将邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式输入至神经网络，得到输出结果，根据输出结果确定部分或全部预测模式列表；或者，将邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式输入至查询表进行查询，得到查询结果，根据查询结果确定部分或全部预测模式列表；或者将邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式输入至数学模型，根据数学模型的输出结果确定部分或全部预测模式列表。[0256]可选地，针对方式五的具体细化步骤的具体操作流程可以参照本实施例中针对方式十一的具体细化步骤流程，在此不做重复阐述。[0257]可选地，方式六包括以下至少一项：将默认预测模式、时域预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式添加至预设的预测模式列表，创建或更新候选预测模式列表；或者，对默认预测模式、时域预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式，按照预设序列顺序进行排序，创建或更新候选预测模式列表；或者，根据默认预测模式、时域预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式确定部分或全部预测模式列表，根据部分或全部预测模式列表，创建或更新候选预测模式列表。可选地，根据默认预测模式、时域预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式确定部分或全部预测模式列表，包括以下至少一项：根据计算规则计算默认预测模式、时域预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式对应的代价，根据代价确定部分或全部预测模式列表；或者，将默认预测模式、时域预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式输入至神经网络，得到输出结果，根据输出结果确定部分或全部预测模式列表；或者，将默认预测模式、时域预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式输入至查询表进行查询，得到查询结果，根据查询结果确定部分或全部预测模式列表；或者，将默认预测模式、时域预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式进行模式匹配，确定部分或全部预测模式列表；或者，将默认预测模式、时域预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式输入至数学模型，根据数学模型的输出结果确定部分或全部预测模式列表。[0258]可选地，针对方式六的具体细化步骤的具体操作流程可以参照本实施例中针对方式十一的具体细化步骤流程，在此不做重复阐述。[0259]可选地，方式七包括以下至少一项：将邻接块的跨分量预测模式和非邻接块的跨分量预测模式添加至预设的预测模式列表，创建或更新候选预测模式列表；或者，对邻接块的跨分量预测模式和非邻接块的跨分量预测模式，按照预设序列顺序进行排序，创建或更新候选预测模式列表；或者，根据邻接块的跨分量预测模式和非邻接块的跨分量预测模式，确定部分或全部预测模式列表，根据部分或全部预测模式列表创建或更新候选预测模式列表。可选地，根据邻接块的跨分量预测模式和非邻接块的跨分量预测模式，确定部分或全部预测模式列表包括以下至少一项：根据计算规则计算邻接块的跨分量预测模式的代价和非邻接块的跨分量预测模式的代价，根据邻接块的跨分量预测模式的代价和非邻接块的跨分量预测模式的代价，确定部分或全部预测模式列表；或者，将邻接块的跨分量预测模式和非邻接块的跨分量预测模式输入至神经网络，得到输出结果，根据输出结果确定部分或全部预测模式列表；或者，将邻接块的跨分量预测模式和非邻接块的跨分量预测模式输入至查询表进行查询，得到查询结果，根据查询结果确定部分或全部预测模式列表；或者将邻接块的跨分量预测模式和非邻接块的跨分量预测模式输入至数学模型，根据数学模型的输出结果确定部分或全部预测模式列表。[0260]可选地，针对方式七的具体细化步骤的具体操作流程可以参照本实施例中针对方式十一的具体细化步骤流程，在此不做重复阐述。[0261]可选地，方式八包括以下至少一项：将邻接块的跨分量预测模式、非邻接块的跨分量预测模式和时域预测模式添加至预设的预测模式列表，创建或更新候选预测模式列表；或者，对邻接块的跨分量预测模式、非邻接块的跨分量预测模式和时域预测模式，按照预设序列顺序进行排序，创建或更新候选预测模式列表；或者，根据邻接块的跨分量预测模式、非邻接块的跨分量预测模式和时域预测模式，确定部分或全部预测模式列表，根据部分或全部预测模式列表创建或更新候选预测模式列表。可选地，根据邻接块的跨分量预测模式、非邻接块的跨分量预测模式和时域预测模式，确定部分或全部预测模式列表包括以下至少一项：根据计算规则计算邻接块的跨分量预测模式的代价、非邻接块的跨分量预测模式的代价和时域预测模式的代价，根据邻接块的跨分量预测模式的代价、非邻接块的跨分量预测模式的代价和时域预测模式的代价，确定部分或全部预测模式列表；或者，将邻接块的跨分量预测模式、非邻接块的跨分量预测模式和时域预测模式输入至神经网络，得到输出结果，根据输出结果确定部分或全部预测模式列表；或者，将邻接块的跨分量预测模式、非邻接块的跨分量预测模式和时域预测模式输入至查询表进行查询，得到查询结果，根据查询结果确定部分或全部预测模式列表；或者将邻接块的跨分量预测模式、非邻接块的跨分量预测模式和时域预测模式输入至数学模型，根据数学模型的输出结果确定部分或全部预测模式列表。[0262]可选地，针对方式八的具体细化步骤的具体操作流程可以参照本实施例中针对方式十一的具体细化步骤流程，在此不做重复阐述。[0263]可选地，方式九包括以下至少一项：将邻接块的亮度分量的预测模式和非邻接块预测模式添加至预设的预测模式列表，创建或更新当前色度分量的候选预测模式列表；或者，对邻接块的亮度分量的预测模式和非邻接块预测模式，按照预设序列顺序进行排序，创建或更新当前色度分量的候选预测模式列表；或者，根据邻接块的亮度分量的预测模式和非邻接块预测模式，确定部分或全部预测模式列表，根据部分或全部预测模式列表创建或更新当前色度分量的候选预测模式列表。可选地，根据邻接块的亮度分量的预测模式和非邻接块预测模式，确定部分或全部预测模式列表包括以下至少一项：根据计算规则计算邻接块的亮度分量的预测模式的代价和非邻接块预测模式的代价，根据邻接块的亮度分量的预测模式的代价和非邻接块预测模式的代价，确定部分或全部预测模式列表；或者，将邻接块的亮度分量的预测模式和非邻接块预测模式输入至神经网络，得到输出结果，根据输出结果确定部分或全部预测模式列表；或者，将邻接块的亮度分量的预测模式和非邻接块预测模式输入至查询表进行查询，得到查询结果，根据查询结果确定部分或全部预测模式列表；或者将邻接块的亮度分量的预测模式和非邻接块预测模式输入至数学模型，根据数学模型的输出结果确定部分或全部预测模式列表。[0264]可选地，针对方式九的具体细化步骤的具体操作流程可以参照本实施例中针对方式十一的具体细化步骤流程，在此不做重复阐述。[0265]可选地，方式十包括以下至少一项：将邻接块的亮度分量的预测模式、非邻接块预测模式和时域预测模式添加至预设的预测模式列表，创建或更新当前色度分量的候选预测模式列表；或者，对邻接块的亮度分量的预测模式、非邻接块预测模式和时域预测模式，按照预设序列顺序进行排序，创建或更新当前色度分量的候选预测模式列表；或者，根据邻接块的亮度分量的预测模式、非邻接块预测模式和时域预测模式，确定部分或全部预测模式列表，根据部分或全部预测模式列表创建或更新当前色度分量的候选预测模式列表。可选地，根据邻接块的亮度分量的预测模式、非邻接块预测模式和时域预测模式，确定部分或全部预测模式列表包括以下至少一项：根据计算规则计算邻接块的亮度分量的预测模式的代价、非邻接块预测模式的代价和时域预测模式的代价，根据邻接块的亮度分量的预测模式的代价、非邻接块预测模式的代价和时域预测模式的代价，确定部分或全部预测模式列表；或者，将邻接块的亮度分量的预测模式、非邻接块预测模式和时域预测模式输入至神经网络，得到输出结果，根据输出结果确定部分或全部预测模式列表；或者，将邻接块的亮度分量的预测模式、非邻接块预测模式和时域预测模式输入至查询表进行查询，得到查询结果，根据查询结果确定部分或全部预测模式列表；或者将邻接块的亮度分量的预测模式、非邻接块预测模式和时域预测模式输入至数学模型，根据数学模型的输出结果确定部分或全部预测模式列表。[0266]可选地，针对方式十的具体细化步骤的具体操作流程可以参照本实施例中针对方式十一的具体细化步骤流程，在此不做重复阐述。[0267]可选地，方式十二包括以下至少一项：将至少一种预测模式添加至预设的预测模式列表，创建或更新候选预测模式列表；对确定的至少一种预测模式，按照预设序列顺序进行排序，创建或更新候选预测模式列表；根据至少一种预测模式确定部分或全部预测模式列表，根据部分或全部预测模式列表，创建或更新候选预测模式列表；可选地，根据至少一种预测模式确定部分或全部预测模式列表，包括以下至少一项：根据计算规则计算至少一种预测模式的代价，根据至少一种预测模式的代价确定部分或全部预测模式列表；将至少一种预测模式输入至神经网络，得到输出结果，根据所述输出结果确定部分或全部预测模式列表；将至少一种预测模式输入至查询表进行查询，得到查询结果，根据所述查询结果确定部分或全部预测模式列表；根据至少一种预测模式进行模式匹配，确定部分或全部预测模式列表；将至少一种预测模式输入至数学模型，根据数学模型的输出结果确定部分或全部预测模式列表。[0268]可选地，针对方式十二的具体细化步骤的具体操作流程可以参照本实施例中针对方式十一的具体细化步骤流程，在此不做重复阐述。[0269]在本实施例中，通过针对至少一种预测模式创建或更新候选预测模式列表时，采用上述方式，可以丰富确定或得到候选预测模式列表的方法，保障确定或得到的候选预测模式列表的有效性。[0270]第四实施例，基于任一上述实施例，提出第四实施例，参照图16。[0271]在本实施例中，候选预测模式列表包括以下至少一项：第一级模式列表、第二级模式列表、第一级色度预测模式列表、第二级色度预测模式列表。[0272]可选地，候选预测模式列可以包括至少一个等级的模式列表，如第一级模式列表和第二级模式列表，但是不局限于第一级模式列表和第二级模式列表，可以根据实际需求设置至少一个不同等级的模式列表，也可以只设置一个模式列表。在每个模式列表中均设置有至少一个预测模式。[0273]可选地，候选预测模式列表可以包括当前色度分量的候选预测模式列表，当前色度分量的候选预测模式列表包括至少一个等级模式列表，至少一个等级模式列表可以包括第一级色度预测模式列表，第二级色度预测模式列表，但是不局限于第一级色度预测模式列表和第二级色度预测模式列表，还可以根据实际需求设置至少一个不同等级的色度预测模式列表。在每个色度预测模式列表中均设置有至少一个进行色度分量预测的预测模式。[0274]可选地，第一级色度模式列表和第二级色度模式列表中可以包括针对当前块进行色度分量预测的预测模式。第一级模式列表和第二级模式列表可以包括对当前块进行色度分量预测的预测模式，也可以包括对当前块进行亮度分量预测的预测模式，在此不做限制。[0275]可选地，第一级模式列表、第二级模式列表、第一级色度预测模式列表和/或第二级色度预测模式列表可以是列表，也可以是表格，也可以是数组，还可以是一种预设格式的数据，在此不做限制。[0276]可选地，方式十一，根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表，可以为方式二十一或方式二十二。[0277]方式二十一：根据至少一种预测模式，创建或更新第一级模式列表，依据所述第一级模式列表和所述第一级模式列表之外的其他预测模式，确定或得到第二级模式列表；在本实施例中，在确定至少一种预测模式后，可以依据至少一种预测模式创建第一级模式列表。可选地，可以构建一个空表格，在至少一种预测模式中选择一部分预测效果好的预测模式放置在空表格中，作为第一级模式列表，或者选择距离最近的预测模式放置在空表格中，作为第一级模式列表。然后在确定的至少一种预测模式中选择除第一级模式列表之外的其他预测模式来构建第二级模式列表。可选地，其他预测模式可以为确定的至少一种预测模式中，除第一级模式列表中的预测模式之外的预测模式。比如，若至少一种预测模式包括三种预测模式，为a、b和c，第一级模式列表中存在预测模式b和c。那么其他预测模式就是a，此时第二级模式列表中就包括有预测模式a。[0278]可选地，可以依据至少一种预测模式对已有的第一级模式列表和/或第二级模式列表进行更新。[0279]可选地，若构建了至少一个等级的模式列表，则第一级模式列表的模式比特串最短，第二级次之，依次类推，模式列表外的模式比特串最长。[0280]方式二十二：根据至少一种预测模式，创建或更新第一级色度模式列表，依据所述第一级色度模式列表和所述第一级色度模式列表之外的其他预测模式，确定或得到第二级色度模式列表。[0281]在本实施例中，在确定至少一种预测模式后，可以依据至少一种预测模式创建第一级色度模式列表。可选地，可以构建一个空表格，在至少一种预测模式中选择一部分预测效果好的预测模式放置在空表格中，作为第一级色度模式列表，或者选择距离最近的预测模式放置在空表格中，作为第一级色度模式列表。然后在确定的至少一种预测模式中选择除第一级模式列表之外的其他预测模式来构建第二级色度模式列表。可选地，其他预测模式可以为确定的至少一种预测模式中，除第一级色度模式列表中的预测模式之外的预测模式。比如，若至少一种预测模式包括三种预测模式，为a、b和c，第一级色度模式列表中存在预测模式b和c。那么其他预测模式就是a，此时第二级色度模式列表中就包括有预测模式a。[0282]可选地，可以依据至少一种预测模式对已有的第一级色度模式列表和/或第二级色度模式列表进行更新。[0283]可选地，若构建了至少一个等级的色度模式列表，则第一级色度模式列表的模式比特串最短，第二级次之，依次类推，色度模式列表外的模式比特串最长。[0284]可选地，方式一包括以下至少一项：根据默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式或时域预测模式中的至少一项创建或更新第一级模式列表，依据第一级模式列表和第一级模式列表之外的其他预测模式，确定或得到第二级模式列表；根据默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式或时域预测模式中的至少一项创建或更新第一级色度模式列表，依据第一级色度模式列表和第一级色度模式列表之外的其他预测模型，确定或得到第二级色度模式列表。[0285]可选地，方式二包括：根据邻居块的跨分量预测模式和非邻居块的跨分量预测模式创建或更新第一级色度模式列表，依据第一级色度模式列表和第一级色度模式列表之外的其他预测模型，确定或得到第二级色度模式列表。[0286]可选地，方式三包括：根据邻居块的跨分量预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式创建或更新第一级色度模式列表，依据第一级色度模式列表和第一级色度模式列表之外的其他预测模型，确定或得到第二级色度模式列表。[0287]可选地，方式四包括：根据邻居块的亮度分量的预测模式和非邻居块预测模式创建或更新第一级色度模式列表，依据第一级色度模式列表和第一级色度模式列表之外的其他预测模型，确定或得到第二级色度模式列表。[0288]可选地，方式五包括：根据邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式创建或更新第一级色度模式列表，依据第一级色度模式列表和第一级色度模式列表之外的其他预测模型，确定或得到第二级色度模式列表。[0289]可选地，方式六包括以下至少一项：根据默认预测模式、时域预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式创建或更新第一级模式列表，依据第一级模式列表和第一级模式列表之外的其他预测模式，确定或得到第二级模式列表；根据默认预测模式、时域预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式创建或更新第一级色度模式列表，依据第一级色度模式列表和第一级色度模式列表之外的其他预测模型，确定或得到第二级色度模式列表。[0290]可选地，方式七包括：可选地，根据邻接块的跨分量预测模式和非邻接块的跨分量预测模式创建或更新第一级色度模式列表，依据第一级色度模式列表和第一级色度模式列表之外的其他预测模型，确定或得到第二级色度模式列表。[0291]可选地，方式八包括：可选地，根据邻接块的跨分量预测模式、非邻接块的跨分量预测模式和时域预测模式创建或更新第一级色度模式列表，依据第一级色度模式列表和第一级色度模式列表之外的其他预测模型，确定或得到第二级色度模式列表。[0292]可选地，方式九包括：可选地，根据邻居块的亮度分量的预测模式和非邻居块预测模式创建或更新第一级色度模式列表，依据第一级色度模式列表和第一级色度模式列表之外的其他预测模型，确定或得到第二级色度模式列表。[0293]可选地，方式十包括：可选地，根据邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式创建或更新第一级色度模式列表，依据第一级色度模式列表和第一级色度模式列表之外的其他预测模型，确定或得到第二级色度模式列表。[0294]可选地，方式十二包括以下至少一项：根据至少一种预测模式，创建或更新第一级模式列表，依据所述第一级模式列表和所述第一级模式列表之外的其他预测模式，确定或得到第二级模式列表；根据至少一种预测模式，创建或更新第一级色度模式列表，依据所述第一级色度模式列表和所述第一级色度模式列表之外的其他预测模式，确定或得到第二级色度模式列表。[0295]在本实施例中，由于候选预测模式列表包括第一级模式列表、第二级模式列表、第一级色度预测模式列表和第二级色度预测模式列表中的至少一项，因此可以实现通过不同层级的模式列表对预测块进行预测，以提高模式列表的使用概率，降低预测成本。[0296]第五实施例基于任一上述实施例，提出第五实施例，请参照图17。[0297]在本实施例中，步骤s20，包括：步骤c，确定所述候选预测模式列表中的至少一种目标预测模式；可选地，在构建好候选预测模式列表后，可以在候选预测模式列表中进行预测模式选择，并将选择的预测模式作为目标预测模式。可选地，若在候选预测模式列表中命中预测模式，则将命中的预测模式作为目标预测模式。对候选预测模式列表进行预测模式命中的方式可以采用现有命中预测模式的方式，在此不做限制。比如选择能达到最小率失真效果的预测模式进行命中等。[0298]步骤d，依据所述至少一种目标预测模式对当前块进行预测，确定或得到预测块。[0299]可选地，若确定一种目标预测模式，则直接依据目标预测模式对当前块进行预测，以确定或得到预测模块。若确定多种目标预测模式，则确定每种目标预测模式对应的预测顺序，按照预测顺序依次选择目标预测模式对当前块进行预测，确定或得到预测块。[0300]可选地，处理方法，包括：对目标预测模式对应的索引和所述预测块进行编码。[0301]可选地，在编码侧，在通过目标预测模式对当前块进行预测，确定或得到预测块后，需要确定目标预测模式对应的索引。[0302]可选地，每个预测模式均设置对应一个索引，终端设备可以直接根据索引查询到对应的目标预测模式。然后对目标预测模式对应的索引和预测块进行编码。[0303]在本实施例中，通过根据候选预测模式列表中确定的至少一种目标预测模式对当前块进行预测，确定或得到预测块，然后再对目标预测模式对应的索引和预测块进行编码，从而提高视频编码的效率。[0304]第六实施例基于任一上述实施例，提出第六实施例中，请参照图18。[0305]在本实施例中，处理方法包括：根据所述预测块确定或者得到解码块。[0306]在本实施例中，在解码侧，在确定或得到预测块后，可以根据预测块确定或者得到解码块。比如对预测块进行滤波等一系列处理，确定或生成解码块。[0307]可选地，在解码端，可以获取码流中的候选预测模式列表的索引，依据索引和候选预测模式列表对当前块进行预测，确定或者得到预测块。再根据预测块确定或者得到解码块。[0308]可选地，解码端中的候选预测模式列表的确定方式可以参照上述任一实施例中关于创建或更新候选预测模式列表中的方式进行，在此不做限制。[0309]可选地，依据索引和候选预测模式列表对当前块进行预测，确定或者得到预测块，包括：依据索引确定候选预测模式列表中的目标预测模式；依据目标预测模式对当前块进行预测，确定或者得到预测块。[0310]可选地，候选预测模式列表包括至少一个等级模式列表，至少一个等级模式列表至少包括第一级模式列表和第二级模式列表，依据索引确定候选预测模式列表中的目标预测模式，包括：依据索引确定第一级模式列表和/或第二级模式列表中的目标预测模式。[0311]可选地，从码流中获取是否使用第一级模式列表，如果是，则获取预测模式在第一级模式列表中的索引，根据索引和第一级模式列表获取目标预测模式；和/或，如果否，则从码流中获取是否使用第二级模式列表，如果是，则获取预测模式在第二级模式列表中的索引，根据索引和第二级模式列表获取目标预测模式。[0312]例如，如图19所示，在解码端，从码流中获取第一级列表对应的标志位，并判定是否采用第一级列表。若是，也就是判定为采用第一级列表，则确定或生成第一级列表，并由码流中获取索引，在确定或生成的第一级列表中确定与索引对应的目标预测模式；和/或，若否，也就是判定为不采用第一级列表，则从码流中获取第二级列表对应的标志位，并判定是否采用第二级列表，若是，即判定为采用第二级列表，则确定或生成第二级列表，并从码流中获取索引，在确定或生成的第二级列表中确定与最新获取的索引对应的目标预测模式；和/或，若否，即判定为不采用第二级列表，此时可以从码流中获取索引，在除第一级列表、第二级列表之外的剩余模式集合中确定与索引对应的目标预测模式。[0313]可选地，第一级列表为第一级模式列表。[0314]可选地，第二级列表为第二级模式列表。[0315]再例如，如图20所示，在码流中获取第一级列表对应的标志位，若为0，判定为不采用第一级列表（即否的情况下），从码流中获取第二级列表对应的标志位，得到1，判定为采用第二级列表（即是的情况下），确定或生成第二级列表，得到候选模式列表，包括[mdlm_l(cclm)，lm_chroma(cclm)，mdlm_t(gl-cccm),mmlm_chroma(cccm)，mmlm_chroma(cclm)]。从码流中获取索引，比特串为10，解析后的索引为2，则根据候选模式列表和索引2确定当前块的目标预测模式为lm_chroma(cclm)。[0316]可选地，选预测模式列表包括当前色度分量的候选预测模式列表，当前色度分量的候选预测模式列表包括至少一个等级模式列表，至少一个等级模式列表至少包括第一级色度预测模式列表和第二级色度预测模式列表，依据索引确定候选预测模式列表中的目标预测模式，包括：依据索引确定第一级色度预测模式列表和/或第二级色度预测模式列表中的目标预测模式。[0317]在本实施例中，通过在解码端，在依据候选预测模式列表对当前块进行预测，确定或得到预测块，并依据预测块确定或得到解码块，从而提高视频解码的效率。[0318]本技术实施例还提供一种处理装置，请参照图21，图21为本技术处理装置的功能模块示意图，可设置于或就是处理设备，处理装置包括：预测模块a10，用于根据预测模式确定或得到候选预测模式列表，依据所述候选预测模式列表对当前块进行预测，确定或得到预测块。[0319]可选地，依据所述候选预测模式列表对当前块进行预测，确定或得到预测块包括以下至少一项：根据默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式或时域预测模式中的至少一项，创建或更新候选预测模式列表；根据邻居块的跨分量预测模式和非邻居块的跨分量预测模式，确定或得到候选预测模式列表；根据邻居块的跨分量预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式，确定或得到候选预测模式列表；根据邻居块的亮度分量的预测模式和非邻居块预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表；根据邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块预测模块和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表；根据默认预测模式、时域预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式，创建或更新候选预测模式列表；根据邻接块的跨分量预测模式和非邻接块的跨分量预测模式，确定或得到候选预测模式列表；根据邻接块的跨分量预测模式、非邻接块的跨分量预测模式和时域预测模式，确定或得到候选预测模式列表；根据邻接块的亮度分量预测模式和非邻接块预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表；根据邻接块的亮度分量预测模式、非邻接预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表；根据默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和邻居块像素，确定至少一种预测模式，根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表；根据邻居块像素确定默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式中的至少一种预测模式，根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表。[0320]可选地，预测模块a10，包括：根据邻居块像素计算默认预测模式、邻居块预测模式和非邻居块预测模式的sad值；依据所述sad值确定所述默认预测模式、所述邻居块预测模式和所述非邻居块预测模式中的至少一种预测模式。[0321]可选地，根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表，包括以下至少一项：将至少一种预测模式添加至预设的预测模式列表，创建或更新候选预测模式列表；对确定的至少一种预测模式，按照预设序列顺序进行排序，创建或更新候选预测模式列表；根据至少一种预测模式确定部分或全部预测模式列表，根据部分或全部预测模式列表，创建或更新候选预测模式列表。[0322]可选地，根据至少一种预测模式确定部分或全部预测模式列表，包括以下至少一项：根据计算规则计算至少一种预测模式的代价，根据至少一种预测模式的代价确定部分或全部预测模式列表；将至少一种预测模式输入至神经网络，得到输出结果，根据所述输出结果确定部分或全部预测模式列表；将至少一种预测模式输入至查询表进行查询，得到查询结果，根据所述查询结果确定部分或全部预测模式列表；根据至少一种预测模式进行模式匹配，确定部分或全部预测模式列表；将至少一种预测模式输入至数学模型，根据数学模型的输出结果确定部分或全部预测模式列表。[0323]可选地，候选预测模式列表包括以下至少一项：第一级模式列表；第二级模式列表；第一级色度预测模式列表；第二级色度预测模式列表。[0324]可选地，根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表，包括以下至少一项：根据至少一种预测模式，创建或更新第一级模式列表，依据所述第一级模式列表和所述第一级模式列表之外的其他预测模式，确定或得到第二级模式列表；根据至少一种预测模式，创建或更新第一级色度模式列表，依据所述第一级色度模式列表和所述第一级色度模式列表之外的其他预测模式，确定或得到第二级色度模式列表。[0325]可选地，预测模块a10，包括：确定所述候选预测模式列表中的至少一种目标预测模式；依据所述至少一种目标预测模式对当前块进行预测，确定或得到预测块。[0326]可选地，预测模块a10，包括：对目标预测模式对应的索引和所述预测块进行编码。[0327]可选地，预测模块a10，包括：根据所述预测块确定或者得到解码块。[0328]本技术实施例还提供一种处理设备，包括存储器、处理器，存储器上存储有处理程序，处理程序被处理器执行时实现上述任一实施例中的处理方法的步骤。[0329]本技术实施例还提供一种存储介质，存储介质上存储有处理程序，处理程序被处理器执行时实现上述任一实施例中的处理方法的步骤。[0330]在本技术提供的处理装置、处理设备和存储介质的实施例中，可以包含任一上述处理方法实施例的全部技术特征，说明书拓展和解释内容与上述方法的各实施例基本相同，在此不再做赘述。[0331]本技术实施例还提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序代码，当计算机程序代码在计算机上运行时，使得计算机执行如上各种可能的实施方式中的方法。[0332]本技术实施例还提供一种芯片，包括存储器和处理器，存储器用于存储计算机程序，处理器用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有芯片的设备执行如上各种可能的实施方式中的方法。[0333]可以理解，上述场景仅是作为示例，并不构成对于本技术实施例提供的技术方案的应用场景的限定，本技术的技术方案还可应用于其他场景。例如，本领域普通技术人员可知，随着系统架构的演变和新业务场景的出现，本技术实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。[0334]上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。[0335]本技术实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。[0336]本技术实施例设备中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。[0337]在本技术中，对于相同或相似的术语概念、技术方案和/或应用场景描述，一般只在第一次出现时进行详细描述，后面再重复出现时，为了简洁，一般未再重复阐述，在理解本技术技术方案等内容时，对于在后未详细描述的相同或相似的术语概念、技术方案和/或应用场景描述等，可以参考其之前的相关详细描述。[0338]在本技术中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。[0339]本技术技术方案的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本技术记载的范围。[0340]通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，被控终端，或网络设备等)执行本技术每个实施例的方法。[0341]在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本技术实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络，或其他可编程装置。计算机指令可以存储在存储介质中，或从一个存储介质向另一个存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如同轴电缆、光纤、数字用户线）或无线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质，（例如，软盘、存储盘、磁带）、光介质（例如，dvd），或半导体介质（例如固态存储盘solidstatedisk(ssd)）等。[0342]以上仅为本技术的优选实施例，并非因此限制本技术的专利范围，凡是利用本技术说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的
技术领域：
：，均同理包括在本技术的专利保护范围内。当前第1页12当前第1页12
技术特征：
1.一种处理方法，其特征在于，包括步骤：s10：根据预测模式确定或得到候选预测模式列表；s20：依据所述候选预测模式列表对当前块进行预测，确定或得到预测块。2.如权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述步骤s10，包括以下至少一项：根据默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式或时域预测模式中的至少一项，创建或更新候选预测模式列表；根据邻居块的跨分量预测模式和非邻居块的跨分量预测模式，确定或得到候选预测模式列表；根据邻居块的跨分量预测模式、非邻居块的跨分量预测模式和时域预测模式，确定或得到候选预测模式列表；根据邻居块的亮度分量的预测模式和非邻居块预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表；根据邻居块的亮度分量的预测模式、非邻居块预测模块和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表；根据默认预测模式、时域预测模式、邻接块预测模式和/或非邻接块预测模式，创建或更新候选预测模式列表；根据邻接块的跨分量预测模式和非邻接块的跨分量预测模式，确定或得到候选预测模式列表；根据邻接块的跨分量预测模式、非邻接块的跨分量预测模式和时域预测模式，确定或得到候选预测模式列表；根据邻接块的亮度分量预测模式和非邻接块预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表；根据邻接块的亮度分量预测模式、非邻接预测模式和时域预测模式，确定或得到当前色度分量的候选预测模式列表；根据默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和邻居块像素，确定至少一种预测模式，根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表；根据邻居块像素确定默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和时域预测模式中的至少一种预测模式，根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表。3.如权利要求2所述的处理方法，其特征在于，所述根据默认预测模式、邻居块预测模式、非邻居块预测模式和邻居块像素，确定至少一种预测模式，包括：根据邻居块像素计算默认预测模式、邻居块预测模式和非邻居块预测模式的sad值；依据所述sad值确定所述默认预测模式、所述邻居块预测模式和所述非邻居块预测模式中的至少一种预测模式。4.如权利要求2所述的处理方法，其特征在于，所述根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表，包括以下至少一项：将至少一种预测模式添加至预设的预测模式列表，创建或更新候选预测模式列表；对确定的至少一种预测模式，按照预设序列顺序进行排序，创建或更新候选预测模式列表；根据至少一种预测模式确定部分或全部预测模式列表，根据部分或全部预测模式列
表，创建或更新候选预测模式列表。5.如权利要求4所述的处理方法，其特征在于，所述根据至少一种预测模式确定部分或全部预测模式列表，包括以下至少一项：根据计算规则计算至少一种预测模式的代价，根据至少一种预测模式的代价确定部分或全部预测模式列表；将至少一种预测模式输入至神经网络，得到输出结果，根据所述输出结果确定部分或全部预测模式列表；将至少一种预测模式输入至查询表进行查询，得到查询结果，根据所述查询结果确定部分或全部预测模式列表；根据至少一种预测模式进行模式匹配，确定部分或全部预测模式列表；将至少一种预测模式输入至数学模型，根据数学模型的输出结果确定部分或全部预测模式列表。6.如权利要求2所述的处理方法，其特征在于，所述候选预测模式列表包括以下至少一项：第一级模式列表；第二级模式列表；第一级色度预测模式列表；第二级色度预测模式列表。7.如权利要求6所述的处理方法，其特征在于，所述根据至少一种预测模式，创建或更新候选预测模式列表，包括以下至少一项：根据至少一种预测模式，创建或更新第一级模式列表，依据所述第一级模式列表和所述第一级模式列表之外的其他预测模式，确定或得到第二级模式列表；根据至少一种预测模式，创建或更新第一级色度模式列表，依据所述第一级色度模式列表和所述第一级色度模式列表之外的其他预测模式，确定或得到第二级色度模式列表。8.如权利要求1至7中任一项所述的处理方法，其特征在于，所述步骤s20，包括：确定所述候选预测模式列表中的至少一种目标预测模式；依据所述至少一种目标预测模式对当前块进行预测，确定或得到预测块。9.如权利要求8所述的处理方法，其特征在于，所述方法还包括：对目标预测模式对应的索引和所述预测块进行编码。10.如权利要求1至7中任一项所述的处理方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述预测块确定或者得到解码块。11.一种处理设备，其特征在于，包括：存储器、处理器，所述存储器上存储有处理程序，所述处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至10中任一项所述的处理方法的步骤。12.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至10中任一项所述的处理方法的步骤。

技术总结
本申请提出了一种处理方法、处理设备及存储介质，处理方法可应用于处理设备，包括：根据预测模式确定或得到候选预测模式列表，依据所述候选预测模式列表对当前块进行预测，确定或得到预测块。本申请可以降低预测块的预测成本，进而提高视频编码和/或解码的效率。进而提高视频编码和/或解码的效率。进而提高视频编码和/或解码的效率。


技术研发人员：霍永凯
受保护的技术使用者：深圳传音控股股份有限公司
技术研发日：2023.08.02
技术公布日：2023/8/31