CN114422781B - 图像处理方法、智能终端及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种图像处理方法、智能终端及存储介质，该图像处理方法包括以下步骤：基于第一划分模式参数集合确定目标图像块的目标划分模式参数；基于所述目标划分模式参数确定所述目标图像块的预测结果。通过本申请实施例，可以有效提高划分模式参数与目标图像块的匹配度，进而提升预测结果的准确性。

Description

图像处理方法、智能终端及存储介质

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像处理方法、智能终端及存储介质。

背景技术

在视频编码技术的发展过程中，各种视频编码标准所做出的改进都在致力于从不同方面提升视频的编码效果。对视频或图像中运动物体的边界部分编码也是当前研究的热点问题，针对图像中运动物体的边界部分的编码，可以通过一种划分模式，例如，下一代视频压缩标准（Versatile Video Coding，VVC）提出的几何划分模式（Geometricpartitioning mode ,GPM），使用划分模式中包括的分割线和运动物体的边界进行贴合，可以使得图像中运动物体的边界得到更为灵活及精细的表示。

在构思及实现本申请过程中，发明人发现至少存在如下问题：针对不同的图像或者图像块所使用的划分模式与图像或者图像块之间匹配度还有待进一步提升。

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。

发明内容

针对上述技术问题，本申请提供一种图像处理方法、智能终端及存储介质，可以有效提高划分模式参数与目标图像块的匹配度，进而提升预测结果的准确性。

为解决上述技术问题，本申请提供一种图像处理方法，可应用于智能终端，包括：

S1：基于第一划分模式参数集合确定目标图像块的目标划分模式参数；

S2：基于所述目标划分模式参数确定所述目标图像块的预测结果。

本申请还提供一种图像处理装置，包括：

确定模块，用于基于第一划分模式参数集合确定目标图像块的目标划分模式参数；

所述确定模块，还用于基于所述目标划分模式参数确定所述目标图像块的预测结果。

可选地，所述第一划分模式参数集合包括对应于一条或多条分割线的划分模式参数。

可选地，包括以下至少一种：所述划分模式参数基于已编码图像对所述分割线的使用情况确定；所述多条分割线中的相邻分割线之间形成的夹角的大小不相等。

可选地，所述划分模式参数是基于已编码图像对所述分割线的使用情况，对目标方向的分割线与所述目标方向的分割线的相邻分割线之间的角度间隔进行调整确定的。

可选地，所述目标方向的分割线与相邻分割线之间的角度间隔小于参考方向的分割线与相邻分割线之间的角度间隔；和/或，所述目标方向的分割线的应用概率大于所述参考方向的分割线的应用概率。

可选地，还包括以下至少一种：所述划分模式参数包括分割线对应的分割索引、角度索引以及距离索引中的至少一项；所述第一划分模式参数集合为表示所述分割索引、所述角度索引以及所述距离索引之间映射关系的参数映射表。

在一个实施例中，所述图像处理装置还包括获取模块和更新模块。

所述获取模块，用于获取已编码图像对所述分割线的使用情况；

所述确定模块，用于基于所述使用情况确定所述分割线的应用概率；

所述更新模块，用于基于所述应用概率更新所述参数映射表。

在一个实施例中，所述确定模块，还用于：响应于所述已编码图像的数量达到预设阈值，获取所述第一划分模式的使用次数；基于使用记录参数以及所述使用次数确定各条分割线的应用概率。

在一个实施例中，所述更新模块，还用于：基于各条分割线的应用概率对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表；基于所述更新后的角度映射表更新所述参数映射表中的角度索引和/或距离索引。

可选地，所述角度映射表用于表示查询索引和角度参数之间的映射关系，所述查询索引包括所述分割索引或所述角度索引，所述角度索引与所述角度参数之间存在关联关系。

在一个实施例中，所述更新模块，还用于：基于第一查询索引对应的角度参数和/或第二查询索引对应的角度参数，对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表。

可选地，所述第一查询索引为应用概率最高的分割线对应的查询索引；所述第二查询索引为应用概率次高的分割线对应的查询索引，或者为所述第一查询索引的相邻查询索引。

在一个实施例中，所述更新模块，还用于：基于所述第一查询索引对应的角度参数和所述第二查询索引对应的角度参数确定目标角度参数；基于所述目标角度参数对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表。

在另一个实施例中，所述第二查询索引为所述第一查询索引的相邻查询索引，所述更新模块，还用于：按照预设调整规则调整角度映射表中所述第二查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表。

在一个实施例中，所述更新模块，还用于：响应于所述相邻查询索引对应的角度参数大于所述第一查询索引对应的角度参数，减小所述相邻查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表；和/或，响应于所述相邻查询索引对应的角度参数小于所述第一查询索引对应的角度参数，增大所述相邻查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表。

可选地，所述相邻查询索引对应的调整后的角度参数与所述第一查询索引对应的角度参数之间的差值在预设范围内；和/或，所述预设范围是基于所述第一查询索引对应的分割线的应用概率确定的。

在一个实施例中，所述图像处理装置还包括发送模块，所述发送模块，用于：向解码端发送比特流，所述比特流包括更新后的参数映射表的指示信息，所述指示信息用于指示所述解码端利用所述更新后的参数映射表确定所述目标图像块的预测结果。

在一个实施例中，所述确定模块，还用于：基于目标图像块的参数，利用至少一种预测模式对所述目标图像块进行预测编码，确定每种预测模式对应的率失真代价；当率失真代价最小的预测模式为第一划分模式时，执行所述基于第一划分模式参数集合确定目标图像块的目标划分模式参数的步骤。

在一个实施例中，所述第一划分模式包括至少一种划分模式，所述确定模块，还用于：确定所述第一划分模式包括的每种划分模式应用于所述目标图像块的率失真代价；将率失真代价最小的划分模式确定为所述目标图像块的目标划分模式；从所述第一划分模式参数集合中确定所述目标划分模式对应的模式参数，并将所述目标划分模式对应的模式参数确定为所述目标图像块的目标划分模式参数。

在一个实施例中，所述目标图像块包括第一分区和第二分区，所述第一分区和所述第二分区是由分割线对所述目标图像块划分得到的两个图像区域，所述确定模块，还用于：基于所述目标划分模式参数，确定分区权重；基于所述分区权重、第一预测结果集合以及第二预测结果集合中的至少一项，确定所述第一分区的预测结果和所述第二分区的预测结果；将所述第一分区的预测结果和所述第二分区的预测结果确定为所述目标图像块的预测结果。可选地，在基于目标划分模式参数，确定分区权重之前，还可以：确定所述目标图像块的第一预测结果集合和第二预测结果集合。

在一个实施例中，所述分区权重包括所述第一分区对应的第一权重和所述第二分区对应的第二权重，所述第一权重或者所述第二权重是基于所述目标图像块包括的像素点与分割线之间的距离确定的，确定模块，还用于：基于所述第一权重、所述第二权重、所述目标图像块包括的像素点在第一预测结果集合中的第一预测结果以及所述像素点在第二预测结果集合中的第二预测结果中的至少一项，确定所述像素点的预测结果。

本申请还提供一种智能终端，包括：存储器、处理器，其中，所述存储器上存储有图像处理程序，所述图像处理程序被所述处理器执行时实现如上任一所述方法的步骤。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，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方法的步骤。

如上所述，本申请的图像处理方法，可应用于智能终端，包括以下步骤：基于第一划分模式参数集合确定目标图像块的目标划分模式参数；基于所述目标划分模式参数确定所述目标图像块的预测结果。通过上述技术方案，可以从第一划分模式参数集合中确定出与目标图像块匹配高的划分模式参数，基于该划分模式参数能够得到更加准确的目标图像块的预测结果，实现划分模式参数与图像块高度匹配，提升编码效果的功能，解决划分模式对应的划分模式参数与图像块匹配度不高的问题，进而提升了用户体验。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，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。

图1是实现本申请各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图；

图2是本申请实施例提供的一种通信网络***架构图；

图3a是本申请实施例提供的一种角度量化示意图；

图3b是本申请实施例提供的一种在角度φi下对应的多种偏移的示意图；

图3c是本申请实施例提供的一种划分模式的示意图；

图4是根据第一实施例示出的图像处理方法的流程示意图；

图5是根据第一实施例示出的一种调整后的分割线的示意图；

图6a是根据第二实施例示出的一种图像处理方法的流程示意图；

图6b是根据第二实施例示出的一种不同分割线应用于图像块的效果示意图；

图7是根据第三实施例示出的一种图像处理方法的流程示意图；

图8a是根据第三实施例示出的一种像素点和分割线的距离分析的示意图；

图8b是根据第四实施例示出的一种图像处理方法的流程示意图；

图8c是根据第四实施例示出的一种空域合并候选列表的相邻块位置示意图；

图8d是根据第四实施例示出的一种合并候选列表的示意图；

图9是本申请实施例示出的一种图像处理装置的示意图。

本申请目的的实现、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，已示出本申请明确的实施例，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申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。

具体实施方式

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申请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、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者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、物品或者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，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。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、物品或者装置中还存在另外的相同要素，此外，本申请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者进一步结合该具体实施例中上下文进行确定。

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。本申请使用的术语“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”或者“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。

应该理解的是，虽然本申请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者多个阶段，这些子步骤或者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者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

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）”。

需要说明的是，在本文中，采用了诸如S401、S402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S402后执行S401等，但这些均应在本申请的保护范围之内。

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或者“单元”的后缀仅为了有利于本申请的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或者“单元”可以混合地使用。

智能终端可以以各种形式来实施。例如，本申请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（Personal Digital Assistant，PDA）、便捷式媒体播放器（Portable Media Player，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。

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，根据本申请的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。

请参阅图1，其为实现本申请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（Radio Frequency，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，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

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（Global System of Mobile communication，全球移动通讯***）、GPRS（General Packet Radio Service，通用分组无线服务）、CDMA2000（CodeDivision Multiple Access 2000，码分多址2000）、WCDMA（Wideband Code DivisionMultiple Access,宽带码分多址）、TD-SCDMA（Time Division-Synchronous CodeDivision Multiple Access，时分同步码分多址）、FDD-LTE（Frequency DivisionDuplexing- Long Term Evolution，频分双工长期演进）、TDD-LTE (Time DivisionDuplexing- Long Term Evolution，分时双工长期演进)和5G等。

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。

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接收的或者在存储器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。

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（Graphics Processing Unit，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）中或者经由射频单元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者干扰。

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。

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（Liquid Crystal Display，LCD）、有机发光二极管（Organic Light-Emitting Diode,OLED）等形式来配置显示面板1061。

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。

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。

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者可以用于在移动终端100和外部装置之间传输数据。

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***、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。

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***、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。

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***与处理器110逻辑相连，从而通过电源管理***实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

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。

为了便于理解本申请实施例，下面对本申请的移动终端所基于的通信网络***进行描述。

请参阅图2，图2为本申请实施例提供的一种通信网络***架构图，该通信网络***为通用移动通信技术的LTE***，该LTE***包括依次通讯连接的UE（User Equipment，用户设备）201，E-UTRAN（Evolved UMTS Terrestrial Radio Access Network，演进式UMTS陆地无线接入网）202，EPC（Evolved Packet Core，演进式分组核心网）203和运营商的IP业务204。

可选地，UE201可以是上述移动终端100，此处不再赘述。

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。

EPC203可以包括MME（Mobility Management Entity，移动性管理实体）2031， HSS（Home Subscriber Server，归属用户服务器）2032，其它MME2033，SGW（Serving Gate Way，服务网关）2034，PGW（PDN Gate Way，分组数据网络网关）2035和PCRF（Policy andCharging Rules Function，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。

IP业务204可以包括因特网、内联网、IMS（IP Multimedia Subsystem，IP多媒体子***）或其它IP业务等。

虽然上述以LTE***为例进行了介绍，但本领域技术人员应当知晓，本申请不仅仅适用于LTE***，也可以适用于其他无线通信***，例如GSM、CDMA2000、WCDMA、TD-SCDMA以及未来新的网络***（如5G）等，此处不做限定。

基于上述移动终端硬件结构以及通信网络***，提出本申请各个实施例。

为便于理解，下面先对本申请实施例可能涉及到的专业术语进行解释。

一、帧间预测模式

在对图像进行编码的过程中，对图像块进行预测是一个必不可少的步骤，通过对图像块进行预测得到预测块，构造能量较小的残差块，减少传输比特。对图像块的预测可以通过一些预设的预测模式实现，预测模式可以包括帧间预测模式和帧内预测模式。相比于帧内预测模式，帧间预测模式利用像素之间的相关性来去除时间冗余，是一种编码效率更高的预测模式。

二、几何划分模式（Geometric partitioning mode ,GPM）

简称GPM模式，是下一代视频压缩标准（Versatile Video Coding，VVC）针对图像中运动物体的边界部分所采用的预测模式。相比于其他预测模式，GPM模式可以对图像中运动物体的边界进行更为精细的划分，通过分割线和运动物体的边界进行贴合，将运动物体的边缘编码单元（Code unit）划分为非矩形的子编码单元进行单向预测，从而得到整个编码单元的预测值。

图3a是一种角度量化示意图，可以发现，并且每条分割线对应的角度是不同的，将角度标记为φ_i（i=1~24）。图3a未完全示出所有角度。每种角度下最多有4种偏移，如图3b所示。图3b是本申请实施例提供的一种在角度φ_i下对应的4种偏移的示意图。其中，将偏移标记为ρ_j（j=0~3）。可选地，可以共组合出64种划分模式，如图3c所示。图3c是本申请实施例提供的一种划分模式的示意图。该划分模式包括不同角度和偏移组合构成的至少一种划分方式。可以发现，在不同的角度以及不同的偏移下，分割线的位置是不同的，并且图像块可以使用的分割线的数量也是不同的。所有分割线中的任一条分割线均是GPM模式应用于图像块的一种实现方式。可选地，根据GPM模式索引可以确定出偏移ρ_j和角度φ_i。

第一实施例

请参见图4，图4是根据第一实施例示出的一种图像处理方法的流程示意图，该实施例中的执行主体可以是一个计算机设备或者是多个计算机设备构成的集群，该计算机设备可以是智能终端（如前述移动终端100），也可以是服务器，此处，以本实施例中的执行主体为智能终端为例进行说明。

需要说明的是，在视频编码的过程中，通常输入视频帧会被分割为多个图像块进行处理，每个图像块可以与通过预测模式预测得到的预测块相减得到残差块，再对残差块进行一系列处理得到编码的比特流。本申请实施例提供的图像处理方案可应用于视频编码过程的预测阶段，即对图像块采用相应预测模式进行预测，得到预测块的场景。

S401，基于第一划分模式参数集合确定目标图像块的目标划分模式参数。

目标图像块是指输入视频图像（即视频帧）中当前正在编码的图像块，可简称为当前块或者当前图像块，在H.265/高效率视频编码（High Efficiency Video Coding，HEVC）标准下，目标图像块可以是输入视频图像中的一个编码树单元（Coding Tree Units，CTU），或者是编码单元（Code Unit，CU），在此不做限制。

第一划分模式参数集合是指第一划分模式对应的划分模式参数的集合。第一划分模式是一种预测模式，该预测模式可以利用分割线将图像块划分为不同图像区域后进行预测，例如第一划分模式为几何划分模式。当采用几何划分模式时，图像块可以被划分为矩形区域，三角形区域，或矩形区域。可选地，第一划分模式参数集合包括对应于一条或多条分割线的划分模式参数。

分割线是用于对图像块进行区域划分的线，例如直线。一条分割线应用于图像块对应的是一种划分模式，且每种划分模式均对应有划分模式参数，换而言之，第一划分模式包括至少一种划分模式，第一划分模式参数集合包括至少一种划分模式分别对应的划分模式参数。相应地，目标划分模式参数是第一划分模式参数集合中目标分割线对应的划分模式参数，可选地，目标图像块应用该目标分割线进行编码所对应的率失真代价最小。对于目标划分模式参数的详细确定方式可以参见下述实施例的描述，在此先不做详述。

下面着重对第一划分模式参数集合有关的内容进行介绍。

划分模式参数是分割线应用于图像块所对应的模式参数。在一个实施例中，所述划分模式参数包括分割线对应的分割索引、角度索引以及距离索引中的至少一项。也即，划分模式参数可以包括分割线对应的分割索引、角度索引、距离索引中的任一项，也可以包括分割线对应的分割索引、角度索引、距离索引中的任意两项，还可以包括分割线对应的分割索引、角度索引、距离索引中的三项。需要说明的是，在实际开发或运用中，划分模式参数所包括的内容可以根据实际需要灵活组合，但任一组合均属于本申请的技术方案，也就覆盖在本申请的保护范围之内。分割线对应的分割索引可用于标记不同分割线，由于不同分割线对应不同的划分模式，分割索引也可以称为划分模式索引，用于唯一标识一种划分模式（也即唯一标识一条分割线）；分割线对应的角度索引可用于指示分割线的方向；分割线对应的距离索引可用于指示分割线偏移的位置。根据分割线对应的角度索引和距离索引可以确定该分割线在图像块中的位置。

需要说明的是，分割索引、角度索引和距离索引具体可以是数字，或者是其他字符，或者是其他可区分的标记符，在此不做限制。为便于区分不同的划分模式参数，可以设置各个分割线对应的分割索引不同且具备唯一性（角度索引同理）。对于每一个分割索引，其对应的角度索引和/或距离索引可与其他分割索引对应的角度索引和/或距离索引部分相同。例如在GPM模式中，分割索引merge_gpm_partition_idx通过不重复的数字表示。例如，分割索引merge_gpm_partition_idx的取值为0~64。角度索引angleIdx通过φi表示。例如，i的取值为0~30。距离索引distanceIdx通过ρj表示。例如，j的取值为0~3。

在一实施方式中，若分割索引merge_gpm_partition_idx为0，角度索引angleIdx为0，距离索引distanceIdx为1；和/或，若分割索引merge_gpm_partition_idx为1，角度索引angleIdx为0，距离索引distanceIdx为3。对于分割索引0与分割索引1来说，它们对应的角度索引相同。若分割索引merge_gpm_partition_idx为0，角度索引angleIdx为0，距离索引distanceIdx为1；和/或，若分割索引merge_gpm_partition_idx为3，角度索引angleIdx为2，距离索引distanceIdx为1。对于分割索引0与分割索引3来说，它们对应的距离索引相同。

当划分模式参数包括分割索引、角度索引和距离索引时，所述第一划分模式参数集合为表示所述分割索引、所述角度索引以及所述距离索引之间映射关系的参数映射表。对于划分模式参数的调整可以通过参数映射表的更新实现，可参见第二实施例对应介绍的内容，在此先不做详述。

通常在图像或视频中不可避免存在物体边界为曲线的情况。对于此类图像可以采用第一划分模式中的分割线贴合边界曲线，将需要编码的图像块划分为两部分进行预测得到预测块。在不同的场景下，利用第一划分模式（例如几何划分模式）进行划分时，分割线的使用情况是不一致的。为了更好地贴合目标图像块中的物体边界的曲线，对于第一划分模式参数集合中对应各条分割线的划分模式参数可以基于分割线的使用情况适应性地设置，进而提升贴合度，使得预测结果更加准确。

可选地，所述划分模式参数基于已编码图像对所述分割线的使用情况确定。已编码图像是指在目标图像块所在的图像之前被编码完成图像（或称为帧），已编码图像使用的分割线可以是最新的第一划分模式参数集合中各个划分模式参数所指示的分割线。由于视频编码过程中包括多种预测模式，已编码图像中的图像块在编码时可能采用除第一划分模式之外的其他预测模式，例如帧内预测模式。因此已编码图像对分割线的使用情况是指已编码图像中部分或者是全部图像块对分割线的使用，并且各个图像块使用的分割线可能相同或者不同，可以通过统计分割线在已编码图像中的使用情况确定划分模式参数。

在一个实施例中，该最新的第一划分模式参数集合在满足更新条件前不进行更新。例如VVC标准中定义的几何划分模式。在另一个实施例中，该最新的第一划分模式参数集合中包括的划分模式参数可以是基于预设数量张已编码图像的使用情况确定的。划分模式参数确定之后，在更新条件成立之前划分模式参数不被更新。

在一实施方式中，更新条件可以是接收到更新标志之后并且在收到更新标志之后根据收到更新标志之前已编码的图像的划分情况进行第一划分模式参数集合的更新。例如，在接收到更新标志之前，对编码图像使用第一划分模式参数集合S1进行编码。在接收到更新标志之后，基于在接收到更新标志的时刻之前统计的划分情况更新第一划分模式参数集合S1得到第一划分模式参数集合S2。接下来，后续图像的编码使用第一划分模式参数集合S2来进行编码。

在另一实施方式中，预定条件可以是接收到更新标志之后根据收到更新标志之后进行编码的预设数量的图像的划分情况进行第一划分模式参数集合的更新。例如，若预设数量为3，在接收到更新标志之前，对图像使用第一划分模式参数集合S1进行编码。在接收到更新标志之后，基于从接收到更新标志的时刻开始的连续3张图像的划分情况更新第一划分模式参数集合S1得到第一划分模式参数集合S2。接下来，后续图像的编码使用第一划分模式参数集合S2来进行编码。基于上述方案，可以依据更新标志对第一划分模式参数进行调整，实现节约计算资源和增强不同场景下第一划分模式的适用性之间的平衡。

在又一实施例中，该最新的第一划分模式参数集合中的划分模式参数可以基于预设数量张已编码图像的使用情况确定进行动态调整的，也即，每当编码至预设数量张图像时，就可以基于该预设数量张已编码图像的使用情况确定划分模式参数，实现对最新的第一划分模式参数集合的更新。示例性地，目标图像块所在的图像是第7张图像，预设数量为3，那么对第1~3张图像在编码过程中使用的是第一划分模式参数集合S1，并且基于前3张已编码图像对分割线的使用情况得到第一划分模式参数集合S2，对第4~5张图像在编码过程中使用的是第一划分模式参数集合S2，并且基于第4~5张已编码图像对分割线的使用情况得到第一划分模式参数集合S3，那么对目标图像块则是使用第一划分模式参数S3中的划分模式参数，并且在后续编码时，该目标图像块所在的图像也作为已编码图像，基于第6~8张已编码图像对分割线的使用情况确定新的划分模式参数，依次循环，可以基于当前编码的图像不断地对第一划分模式参数进行动态调整，在此方式下，各个视频帧在编码过程中使用的划分模式参数间接参考了已编码图像的使用情况，而已编码图像和当前正在编码的图像一定程度上是存在相关性的，通过实时地跟进最近的已编码图像对分割线的使用情况，对不同阶段的预设图像使用不同的划分模式参数集合，至少一种划分模式参数集合可以覆盖同一视频中多种场景图像，从而提升不同场景下第一划分模式的适用性。

可选地，也可以是以图像块为单位确定划分模式参数，即：所述划分模式参数基于已编码图像块对所述分割线的使用情况确定。这一方式当目标图像块是所在图像中编码靠后的图像块时，能够统计到之前所有的图像块对分割线的使用情况，将分割线的使用情况的统计范围进一步拓宽到当前块所在的图像，能够增进目标图像块使用的划分模式参数的适用性，提高预测结果的准确度，从而降低视频编码的失真度。

第一划分模式可以包括至少一种划分模式，每种划分模式对应的是一条分割线，已编码图像中不同图像块可能使用不同的分割线，也可能重复使用相同的分割线，已编码图像中各个图像块中对同一分割线的使用情况是不同的，例如使用次数或者使用频率不同，假设存在两条分割线，分别为分割线L1和分割线L2，分割线L1可能没有被已编码图像中的任何图像块使用，而分割线L2被已编码图像中的图像块使用了10次。由于不同分割线在已编码图像中的使用情况不同，划分模式参数在目标图像块中的应用也有所差别，由于已编码图像和目标图像块所在的目标图像存在相关性，例如已编码图像中存在的物体在该目标图像中也可能存在，物体边界没有改变或者是细微地改变，因此，可以基于已编码图像对分割线的使用情况确定划分模式参数，并将该划分模式参数用于目标图像块的编码。

例如使用频率不同，存在使用频率高的分割线和使用频率低的分割线，对于使用频率较高的分割线被已编码图像中较多的图像块使用，说明已编码图像中该分割线所贴合的一类物体边界比较多，所对应的划分模式参数在目标图像块中应用的可能性高，而使用频率低的分割线被已编码图像中较少的图像块使用，说明图像中存在分割线所贴合的一类物体边界少，所对应的划分模式参数在目标图像块中应用的可能性低。

基于此思路，可以对已编码图所使用的分割线的划分模式参数进行设置或者是调整，得到第一划分模式集合。如果物体边界部分处于使用次数最多的分割线和相邻分割线的分割线之间，可以通过对使用次数较多的分割线所在的角度进行进一步细分，例如设置更多的分割线将角度划分得更加细粒度，以提供更多的选择筛选出和物体边界更贴合的分割线。这是因为已编码图像使用次数最多的分割线不一定最合适当前编码的图像块，但是该分割线周围分布的分割线对于角度的细微调整，可以找出与边界的贴合度更高的。此外，也可以是调整原有贴合的分割线使其与边界更加贴合。这些调整可能涉及新的划分模式参数的产生或者是原有划分模式参数的调整。

可选地，所述至少一条分割线中的相邻分割线之间形成的夹角的大小不相等。在第一划分模式中至少一种划分模式一一对应的至少一条分割线中，任意两条相邻分割线之间所形成的夹角的大小可以是不相等的。例如，分割线L1与分割线L1的左相邻分割线之间所形成的夹角，大于分割线L1与分割线L1的右相邻分割线之间所形成的夹角。相邻分割线是相对而言的，例如分割线L1和分割线L2互为相邻的分割线。任意两条分割线的夹角大小不等可以使得各条分割线的位置分布不均匀。由于这种不均匀的分布特点是与图像块中物体边界的特点相关联的，从而在一定程度上提升分割线与边界的贴合程度。

在一个可行的实施方式中，划分模式参数是基于已编码图像对所述分割线的使用情况，对目标方向的分割线与所述目标方向的分割线的相邻分割线之间的角度间隔进行调整确定的。

第一划分模式包括的各个划分模式所对应的分割线可以是不同方向的分割线，例如水平/垂直方向的分割线，正/负45度方向的分割线。目标方向的分割线可以是分割线在已编码图像中的使用情况确定的，例如目标方向的分割线是已编码图像中使用次数最多的水平方向（90度）的分割线。本申请实施例中，与某一分割线相邻的分割线简称为相邻分割线，例如目标方向的分割线的相邻分割线是指与目标方向的分割线相邻的分割线。对于同一图像块的划分，目标方向的分割线和相邻分割线之间可以形成角度间隔，也即两条存在交叉点的直线存在的夹角。前述提及：对于第一划分模式参数集合中包括的划分模式参数，可以基于已编码图像对分割线的使用情况，添加新的分割线或者是调整已有分割线的位置，在此，即可以通过对目标方向的分割线和目标方向的分割线的相邻分割线之间的角度间隔进行调整，来调整已有分割线的位置，进而能够确定划分模式参数。在一种实现方式中，基于目标方向的分割线和相邻分割线之间的角度调整通过添加新的分割线的实现方式可以是：添加基于平均值的分割线，即将目标方向的分割线和相邻分割线对应的角度进行平均后得到新的角度，将新的角度对应的分割线作为新的分割线，添加至目标方向的分割线和相邻分割线之间。示例性地，目标方向的分割线对应的角度为φ11，相邻分割线对应的角度为φ12，则可以对两个角度进行平均之后得到新的角度，即新的角度φ13=（φ11+φ12）/2，根据新的角度可以确定出新的分割线，并将其添加至目标方向的分割线和相邻分割线之间。

可选地，对于目标方向的分割线和相邻分割线之间的角度间隔所遵循的规则可以为：所述目标方向的分割线与相邻分割线之间的角度间隔小于参考方向的分割线与相邻分割线之间的角度间隔；和/或，所述目标方向的分割线的应用概率大于所述参考方向的分割线的应用概率。

参考方向的分割线和目标方向的分割线是两个不同方向的分割线，目标方向的分割线的相邻分割线和参考方向的分割线的相邻分割线可以是同一条分割线，也可能是不同的分割线。通过将目标方向的分割线与其相邻分割线之间的角度间隔设置成比参考方向的分割线与其相邻分割线之间的角度间隔小，可以使得目标方向的分割线周围的分割线相对于参考方向的分割线周围的分割线更加密集，通过密集的分割线能够对以目标方向的分割线为中心的部分区域，进行更加精细的划分，从而在应用分割线时提高与图像中物体的边界的贴合程度。

请参见图5，是本申请实施例提供的一种调整后的分割线的示意图。如图5所示，水平方向的分割线与其相邻分割线之间的角度间隔比+/- 45度方向的分割线与其相邻分割线之间的角度间隔小，垂直方向的分割线与其相邻分割线之间的角度间隔比+/- 45度方向的分割线与其相邻分割线之间的角度间隔小。例如分割线φ8与相邻分割线φ6之间的角度间隔小于分割线φ4与相邻分割线φ6的角度间隔（部分分割线未在图5中示出）。因此垂直方向的分割线和水平方向的分割线周围的分割线更加密集，而+/- 45度方向的分割线则较为稀疏。

可选地，由于上述调整涉及的是角度间隔的调整，因此可以设置查找索引i和与角度有关的参数cos(φ)之间的映射的查找表。其中，i为索引，i取0~n。a₁~a_n为不同分割索引对应的cos(φ)的值。索引i可以对应于分割索引，cos(φ)可以对应于角度索引。然后通过cos(φ)的调整实则能够实现对划分模式参数的调整。需要说明的是，此实施方式适用于存在较多近似水平边界和近似垂直边界的场景。在此实施方式下，各个分割线对应的角度索引和距离索引都是预先设置的，在这个编解码过程中不会动态调整。

示例性地，若索引i=ia对应于0度，则a_ia取值为1。和/或，若索引i=ib对应于90度，则a_ib取值为0或者近似为0；和/或，若索引i=ic对应于45度，则a_ic取值为cos(45)；其中，ia，ib，ic的取值为0~n。也就是说，存在水平方向、垂直方向以及45度方向的分割线分别对应的角度的余弦值。参照上述目标方向的分割线和相邻分割线之间的角度间隔所遵循的规则，索引ia对应的角度与索引ia相邻的索引ia+1对应的角度之间的差值可以小于索引ic对应的角度与索引ic相邻的角度索引ic+1对应的角度之间的差值，索引ia对应的角度与索引ia相邻的索引ia-1对应的角度之间的差值小于索引ic对应的角度与索引ic相邻的索引ic-1对应的角度之间的差值。同理，索引ib对应的角度与索引ib相邻的索引ib+1对应的角度之间的差值小于索引ic对应的角度与索引ic相邻的角度索引ic+1对应的角度之间的差值。索引ib对应的角度与索引ib相邻的索引ib-1对应的角度之间的差值小于索引ic对应的角度与索引ic相邻的索引ic-1对应的角度之间的差值。

分割线的应用概率是指目标方向的分割线在图像块中被使用的可能性，对于一些特定场景的视频，目标方向的分割线的应用概率比参考方向的分割线的应用概率大。示例性地，例如视频包含的物体的边界多是在近似水平和近似垂直方向上的，由此，其靠近水平/垂直方向的分割线被使用的概率比具有其他方向的分割线（例如，+/- 45度方向的分割线）被使用的概率要大。在一种实现方式中，应用概率最小的分割线和相邻分割线之间的角度比应用概率最大的分割线和相邻分割线之间的角度大。

可选地，对于目标方向的分割线的应用概率的确定方式可以是：预先统计预设数量张已编码图像中对各个分割线的使用次数，基于使用次数确定该分割线的应用概率。

这样可以在分割线的应用概率大的角度区间内可以设置更加密集的分割线。可选地，可以通过应用概率阈值为基准划分目标方向的分割线和参考方向的分割线，目标方向的分割线是所有方向的分割线中应用概率大于应用概率阈值的分割线，而参考方向的分割线是所有方向的分割线中应用概率小于应用概率阈值的分割线。目标方向的分割线可以包括多个方向（至少两个）的分割线，例如包括水平方向的分割线和垂直方向的分割线，参考方向的分割线同理，例如包括45度方向的分割线、60度方向的分割线。各个目标方向的分割线和各个参考方向的分割线与相邻分割线之间的角度间隔可以按照上述规则进行设置，进而将应用概率大的目标方向的分割线设置更加密集，应用概率小的参考方向的分割线设置的更加稀疏，以提升后续图像块在编码时使用第一划分模式参数集合中的划分模式参数的使用效果。

可以存在目标方向的分割线而不存在参考方向的分割线，示例性地，分割线可以分布在水平线和/或垂直线的周围的角度范围内，而+/-45度方向没有分割线。这样能够加快对已有分割线的调整，并且对于一些特定场景下的视频，例如视频中多数物体的边界属于目标方向，直接利用目标方向的分割线去贴合图像块中物体的边界，而省略参考方向的分割线，能够更加高效地进行编码。

S402，基于所述目标划分模式参数确定所述目标图像块的预测结果。

在一个实施例中，目标划分模式参数包括目标分割线对应的分割索引、角度索引和距离索引中的任一项或多项，目标分割线应用于目标图像块得到的率失真代价是最小的。目标划分模式参数中包括的各个索引是目标分割线应用于目标图像块所使用的模式参数。可选地，目标划分模式参数包括的角度索引和距离索引，基于该目标划分模式参数对目标图像块进行预测的过程大致可以是：利用角度索引和距离索引确定目标图像块被分割线划分出来的图像区域中的预测结果，然后将该预测结果作为目标图像块的预测结果。可选地，可以根据角度索引和距离索引确定目标图像块中各个像素点的权重，再将权重和对应的像素值进行加权求和得到加权预测像素值，该加权预测像素值可以作为目标图像块的预测结果。目标图像块的预测块中的各个像素点即采用的是该预测结果。步骤S402更详细的实施方式可以参见第三实施例对应的介绍，在此先不做详述。

需要说明的是，在编码端第一划分模式对应的划分模式参数可以二值化后打包至比特流中并传输至解码端，例如可以将分割索引打包至比特流中。解码端接收到比特流之后，通过解析比特流得到关于第一划分模式的划分模式参数：分割索引，可选地，可以通过查找参数映射表确定出分割索引对应的角度索引和距离索引，进而根据角度索引和分割索引确定目标图像块在被分割线划分出来的不同图像区域中对应的预测结果。上述参数映射表需要事先设置于解码器中。采用上述方式得到的第一划分模式参数集合，由于划分模式中的分割线与图像块的物体边界的贴合程度得到改善，因此图像块所使用的划分模式参数与图像块匹配度是更高的，无论是在编码端还是解码端都能够得到更准确的预测结果。

需要说明的是，在本文中，采用了诸如S401、S402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S402后执行S401等，但这些均应在本申请的保护范围之内。下述实施例同理。

本申请实施例提供的图像处理方案，从包含对应于第一或至少一条分割线的划分模式参数的第一划分模式参数集合中确定出与目标图像块匹配的目标划分模式参数，基于该目标划分模式参数可以得到目标图像块的预测结果。第一划分模式参数集合中包括的划分模式参数基于已编码图像对分割线的使用情况确定，能够为目标图像块对分割线的使用提供更好的参考，此外，通过已编码图像对分割线的使用情况，按照一定规则调整目标方向和相邻分割线之间的角度间隔，能够使得目标方向的分割线周围的分割线设置得更加密集，以提高目标图像块所使用的分割线与目标图像块中包含物体的边界的贴合度，降低预测结果的误差。

第二实施例

请参见图6a，图6a是根据第二实施例示出的一种图像处理方法的流程示意图，该实施例中的执行主体可以是一个计算机设备或者是多个计算机设备构成的集群，该计算机设备可以是智能终端（如前述移动终端100），也可以是服务器，此处，以本实施例中的执行主体为智能终端为例进行说明。

由于第一划分模式参数集合包括的划分模式参数可基于已编码图像对各条分割线的使用情况确定，而第一划分模式参数集合可以为表示所述分割索引、所述角度索引以及所述距离索引之间映射关系的参数映射表，在此条件下，参数映射表可以在编码过程中动态调整，从而实现对划分模式参数的更新，以提升第一划分模式对不同场景的适应性。下面对第一划分模式参数集合的调整方式进行详细地介绍，具体可参见下述步骤S601~S603。

S601，获取已编码图像对所述分割线的使用情况。

已编码图像是指目标图像块所在的图像之前被编码的图像，也即已编码的帧，由于已编码图像可以采用多种预测模式中的任一种进行处理，第一划分模式在已编码图像中的使用情况具体是指第一划分模式中各个划分模式对应的分割线在已编码图像中的使用情况，例如，某种划分模式对应的分割线在已编码图像中被使用的次数。这样，可以得到第一划分模式对应的所有分割线在已编码图像中的使用情况，进而可以基于该使用情况确定第一划分模式参数集合中的划分模式参数（可参见步骤S602和S603）。由于已编码图像与正在编码的图像之间可能是存在关联的，例如已编码图像中的物体可能重复出现在当前编码的图像中，因此，已编码图像对分割线的使用情况对于后续图像的编码是具备参考性的，根据已编码图像对分割线的使用情况进行实时地调整划分模式参数，可以将分割线和图像中物体的边界进行适应性地匹配，以提升两者之间的贴合度。

需要说明的是，已编码图像所使用的分割线是第一划分模式参数集合中划分模式参数对应的分割线，此处的第一划分模式参数集合是表示所述分割索引、所述角度索引以及所述距离索引之间映射关系的参数映射表。在一个实施例中，该参数映射表是预设的且始终不改变，或者该参数映射表在编码预设数量张图像之后调整了一次，或者该参数映射表在接收到更新标志之后进行了调整；在另一个实施例中，该参数映射表是最新的参数映射表，在编码图像每达到预设数量，例如每一帧编码完成之后，都会基于当前的参数映射表调整为最新的参数映射表，是一种动态调整的方式。

S602，基于所述使用情况确定所述分割线的应用概率。

分割线的应用概率是指在图像的编码过程中被使用的可能性。也即，各个分割线在已编码图像中出现的概率。对于应用概率的确定方式，在一个实施例中，可以：响应于所述已编码图像的数量达到预设阈值，获取所述第一划分模式的使用次数；基于使用记录参数以及所述使用次数确定各条分割线的应用概率。

在已编码图像的编码过程中，可能使用第一划分模式或者使用其他预测模式对图像块进行预测处理。通过统计预设数量张已编码图像对第一划分模式的使用次数，可以得到已编码图像更多的数据支持，进而获取可信度更高的应用概率。

第一划分模式的使用次数是指第一划分模式被已编码图像使用的总次数。第一划分模式中包括至少一种划分模式，每一种划分模式都对应有一个使用记录参数，用于记录该划分模式对应的分割线被已编码图像使用的总次数。基于使用记录参数可以确定第一划分模式的使用次数，即：通过将各个划分模式对应的使用记录参数求和得到已编码图像使用第一划分模式的总次数。接着可以将各个分割线对应的使用记录参数和使用次数的比值作为对应分割线的应用概率。

在实际应用中，可以在编码端对第一划分模式参数集合中包括的每一个索引（例如分割索引），分别设置对应分割线被使用的历史记录参数，即该种划分模式下的使用记录参数。从输入的第一帧F1开始，若对于帧中的一个图像块采用了第一划分模式，则可以将对应的历史记录参数加1，从而能够在已编码图像的数量达到预设阈值时，统计得到各个划分模式分别被使用的次数，同时可以得到第一划分模式被使用的总次数。示例性地，如下表1是几何划分模式应用于图像块统计得到的使用记录参数，表2是几何划分模式中各个分割线的应用概率。

表1 使用记录参数统计表

i

0

1

2

…

…

n

gpm_partition_idx_ hist[i]

b0

b1

b2

…

…

bn

表2 应用概率统计表

i

0

1

2

…

…

n

gpm_partition_idx_ pro[i]

c0

c1

c2

…

…

cn

可以连续记录多个帧中各个图像块采用的划分模式的次数，当记录完预设数量的帧之后，对各个索引对应的历史记录参数进行相加，得到历史总次数（即第一划分模式的使用次数），再将各个索引的历史记录除以历史总次数，得到各索引出现的概率，即各条分割线被应用的概率。具体可以参见下述表达式。

其中，bi表示第i条分割线的使用记录参数，ci表示第i条分割线的应用概率。

S603，基于所述应用概率更新所述参数映射表。

可选地，参数映射表是表示分割索引、角度索引以及距离索引之间映射关系的查找表（Look-Up-Table，LUT），在该参数映射表中可以通过任意一种索引查找到与之对应的索引，例如确定了分割索引，那么可以在该参数映射表中根据该分割索引查找到与之对应的角度索引和距离索引。

对于参数映射表，示例性地，可参见下表3，是几何划分模式下表示GPM分割索引merge_gpm_partition_idx与角度索引angleIdx、距离索引distanceIdx之间的映射关系的查找表。

表3 参数映射表

merge_gpm_partition_idx

0

1

2

3

4

…

…

59

60

61

62

63

angleIdx

a0

a1

a2

a3

a4

…

…

a59

a60

a61

a62

a63

distanceIdx

ρ0

ρ1

ρ2

ρ3

ρ0

ρ1

ρ2

ρ3

ρ0

ρ1

可以发现，如表3所示的参数映射表中，距离索引是有重复数据的，而分割索引和角度索引均是不同的。在一个实施例中，角度索引angleIdx对应于角度的正弦值或者是余弦值，距离索引distanceIdx对应于ρj（j=0,1,2,3）。

通过统计各个分割线在已编码图像中的应用概率，可以确定出应用概率最高的分割线，或者是基于应用概率确定出分割线应用概率高的区域，进而可以采用插值的方法设置新的分割线，可选地，根据新设置的分割线确定新设置的分割线对应新的角度索引和新的距离索引，再根据新的角度索引和新的距离索引调整分割索引与角度索引和距离索引之间的映射关系，从而构建动态调整的参数映射表。

对于图像块，可存在多种分割线φ0，φ1，φ2，φ3…φi，φj…φn，采用这些分割线与图像块中物体边界进行匹配，可以根据率失真优化（Rate-distortion optimization，RDO）确定图像块采用的最佳分割线，对应的划分模式参数即目标划分模式参数。

示例性地，请参见图6b，是本申请实施例提供的一种不同分割线应用于图像块的效果示意图。如图6b中的（1）所示，示出了不同图像块应用两种分割线（包括φi，φj，其余未示出）的效果，其中虚线表示根据RDO过程在对应图像块中未被采用的分割线，实线表示根据RDO过程最终采用的分割线，如图6b中的（1）所示，φi被采用了2次，φj被采用了3次。若φi，φj为一段时间内出现频率较高的分割线，则说明图像块中物体的边界（如图6b中曲线所示）选用[φi，φj]内的角度的可能性较大，为使得第一划分模式中的分割线更贴近于图像中物体的边界，可以对[φi，φj]内的角度做进一步细分，通过添加更多的分割线，以使得分割线对物体边界的贴合程度更好。例如，在添加新的分割线φ_new之后，使得在对图像中高概率出现的物体边缘，可供选择的分割线更多。明显地，在添加新的分割线φ_new之后，对于图6b中的（1）和（2）中对应的第2、3、4列的图像块，贴合程度是更好的。

在一个实施例中，由于对分割线对应的划分模式参数的更新最关键的是角度的更新，通过引入包含描述角度信息的角度参数的角度映射表，可以快速且准确地对参数映射表的更新。基于此，步骤S603的实现方式包括以下步骤S6031和S6032。

S6031、基于各条分割线的应用概率对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表；S6032、基于所述更新后的角度映射表更新所述参数映射表中的角度索引和/或距离索引。

可选地，所述角度映射表用于表示查询索引和角度参数之间的映射关系，所述查询索引包括所述分割索引或所述角度索引，所述角度索引与所述角度参数之间存在关联关系。

角度映射表是表示查询索引和角度参数之间的映射关系的查找表，查询索引用于建立角度映射表和参数映射表之间的关联，由于参数映射表中分割索引和角度索引是具备唯一性的，因此角度映射表中的查询索引可以设置为分割索引或者是角度索引。角度映射表中的角度参数可以用于描述分割线在图像块中的角度信息，由此角度参数与角度索引之间存在关联关系：参数映射表中的角度索引对应可以设置为该角度参数，或者是有关该角度参数的函数。假设查询索引记为i，角度参数记为cos(φ)，角度映射表具体可以如下表4。

表4 角度映射表

i

0

1

2

3

4

…

…

n

cos(φ)

a0

a1

a2

a3

a4

…

…

an

此表包括n+1种划分模式分别对应的角度参数，角度参数cos(φ)和角度索引angleIdx对应。

由于角度映射表和参数映射表之间的关联关系，基于分割线的应用概率先对角度映射表进行更新，主要是对角度映射表中角度参数的更新，鉴于角度参数和参数映射表中角度索引之间的关联，可以基于更新之后的角度映射表更新参数映射表，包括参数映射表中的角度索引和距离索引。

可选地，步骤S6031的实现方式包括：基于第一查询索引对应的角度参数和/或第二查询索引对应的角度参数，对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表。

可以基于所述分割线的应用概率确定第一查询索引和/或第二查询索引：所述第一查询索引为应用概率最高的分割线对应的查询索引；所述第二查询索引为应用概率次高的分割线对应的查询索引，或者为所述第一查询索引的相邻查询索引。

第一查询索引和第二查询索引是角度映射表中两个不同的查询索引，假设角度映射表中的查询索引是分割索引，而应用概率可以通过分割索引与分割线对应，因此基于应用概率可以从角度映射表中确定第一查询索引和/或第二查询索引，例如可以将应用概率最高的查询索引作为第一查询索引，将应用概率次高的查询索引作为第二查询索引。接着按照预设的更新规则，基于第一查询索引和/或第二查询索引对应的角度参数进行更新，例如在两个查询索引对应的角度参数之间***新的角度参数，或者调整查询索引分别对应的角度参数的大小等等。更详细地，可以参见接下来介绍的两种实施方式。

在一种实施方式中，可以基于所述第一查询索引对应的角度参数和所述第二查询索引对应的角度参数确定目标角度参数；基于所述目标角度参数对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表。

目标角度参数是一个新的角度参数，目标角度参数的大小可以是处于第一查询索引对应的角度参数和第二查询索引对应的角度参数的大小之间，角度映射表可以根据该目标角度参数更新，得到更新后的角度映射表，在此实施方式下，包括下述方式1和方式2。

方式1：第一查询索引是应用概率最高的查询索引，第二查询索引是第一查询索引的相邻查询索引，该相邻查询索引包括与第一查询索引左相邻的查询索引和/或与第一查询索引右相邻的查询索引，目标角度参数是设置在第一查询索引和第二查询索引分别对应的角度参数之间的一个新的角度参数，可以理解为在角度映射表中新添加的角度参数。该角度参数所指示的角度大小是处于两个查询索引分别对应的角度参数所是指的角度之间的。由此，目标角度参数包括在角度映射表中与第一查询索引对应的角度参数左相邻的角度参数和/或右相邻的角度参数。可选地，在角度映射表中需要对应删除相应的角度参数以将目标角度参数添加到角度映射表中，例如目标角度参数包括一个新的角度参数，则对应删除一个应用概率最低的角度参数。

为便于描述，下面将第一查询索引记为索引M，第二查询索引包括的两个相邻索引分别记为索引MN1和索引MN2，可以在索引M和索引MN1对应的角度参数cos(φ_M)和cos(φ_MN1)之间***新的cos(φ_New)，即目标角度参数。其中，φ_New的角度位于索引M和MN1分别对应的角度之间。例如，对cos(φ_M)和cos(φ_MN1)求平均值，得到目标角度参数cos(φ＇)，从而φ＇对应的角度位于索引M和索引MN1分别对应的角度之间，也就是分割索引分别对应的分割线的角度之间。同理，可以在索引M和索引MN2对应的角度参数cos(φ_M)和cos(φ_MN2)之间***新的cos(φ＇_New)。其中，φ＇_New的角度位于索引M和MN2分别对应的角度之间。

假设φ＇对应的索引为i＇，可以将i＇和cos(φ＇)的值***如表4所示的角度映射表，并将应用概率最低的索引从表4中删除，以得到更新后的角度映射表。需要说明的是，***i＇并不会影响查询索引的数量。示例性地，基于表4示出的角度映射表为例，若索引1对应的cos(φ)值a₂的应用概率最高，则在可以角度参数a₁和a₂之间进行插值，得到a_new1，和/或，在a₂和a₃之间进行插值得到a_new2，之后将a_new1和/或a_new2***到角度映射表中。

可选地，可以基于应用概率筛选出需要删除的角度参数，若两个新的角度参数均要***至角度映射表中，则筛选出两个删除的角度参数。例如，若查询索引n对应的分割线的应用概率最低，则将该索引n对应cos(φ)值，即a_n从表中删除，若查询索引n-1对应分割线的应用概率次低，则将该索引n对应的cos(φ)值，即a_n-1从角度映射表中删除。可选地，对角度映射表进行重新排序，得到如下所示的表5。

表5 更新后的角度映射表1

i

0

1

2

3

4

…

…

n

cos(φ)

a0

anew1

a2

anew2

a4

…

…

an

可选地，可以基于如表5示出的更新后的角度映射表更新参数映射表中的angleIdx。

方式2：第一查询索引和第二查询索引分别是应用概率最高的查询索引和应用概率次高的查询索引，在第一查询索引和第二查询索引对应的角度参数所指示的角度形成的角度区域之间，可以进行分割线的插值或者调整，进而实现对参数映射表的更新。

为便于描述，本方式中将第一查询索引记为M1，第二查询索引记为M2，也就是说，若第一查询索引M1和第二查询索引M2指示的角度为φ₁和φ₂，并且认为其对应的角度区间范围内[φ₁，φ₂]应用分割线的概率较高，则在第一查询索引和第二查询索引之间***新的分割线，具体的***方法可以参见方式1中的介绍，在此不做赘述。分割线的***可以为1条或者是多条。

示例性地，若角度区间范围内[φ₁，φ₂]应用分割线的概率较高，且该角度区间范围对应于cos(φ)等于a₂和a₃之间的角度区间范围，则在a₂和a₃之间***a_new。可选地，若a_n对应的分割线的应用概率较低，则在角度映射表中删除a_n。最后，将未删除的分割线所对应的角度参数重新排列，并将这些分割线对应的角度参数与查询索引i相对应。如下表6所示，是按照上述示例内容，对基于表4所示的角度映射表更新后得到的更新后的角度映射表。

表6 更新后的角度映射表2

i

0

1

2

3

4

…

…

n

cos(φ)

a0

a1

a2

anew

a3

…

…

an-1

需要说明的是，可以在概率最高的查询索引和概率次高的查询索引之间***至少一条分割线，对应角度区域会***至少一条分割线分别对应有角度φ，这样可以形成至少一个角度参数，例如a₂和a₅分别为第一查询索引和第二查询索引对应的角度参数，可以在a₂和a₅之间随机添加不与a₃或a₄重复的角度参数，该角度参数对应分割线，这样可以使得应用概率较高的分割线周围分布更为密集的分割线，从而对图像块中应用分割线较高的边界所在的区域范围内的角度进行更加细粒度地划分，尽可能地与物体的边界进行贴合。

在另一种实施方式中，所述第二查询索引为所述第一查询索引的相邻查询索引，可以：按照预设调整规则调整角度映射表中所述第二查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表。

此实施方式下，第一查询索引可以是应用概率最高的分割线对应的分割索引，第二查询索引可以与第一查询索引左相邻，和/或与第一查询索引右相邻。预设调整规则的调整目标是尽可能地使得应用概率最高的分割线周围的分割线更加密集。可以对第二查询索引对应的角度参数进行调整，使得第一查询索引与第二查询索引之间的角度参数的差值进一步减小，得到更新后的角度映射表。

示例性地，仍旧以表4示出的角度映射表为例，若第一查询索引为查询索引2，则第二查询索引为查询索引1和查询索引3，可以将查询索引1和查询索引3对应的cos(φ)值调整为a＇₁和a＇₃，使得查询索引1和查询索引3对应的cos(φ)值分别和查询索引2对应的cos(φ)值之间的差值减小，如下表7。

表7更新后的角度映射表3

i

0

1

2

3

4

…

…

n

cos(φ)

a0

a＇1

a2

a＇3

a4

…

…

an

根据如表7示出的更新后的角度映射表可以更新参数映射表中对应的角度索引angleIdx。

需要说明的是，在此方式下，无需添加新的角度参数以及删除角度映射表中原有的角度参数，而是通过对原有的角度参数进行调整，达到分割线设置得更加密集的目的。

可选地，按照预设调整规则实现对角度映射表更新的方式可以是：响应于所述相邻查询索引对应的角度参数大于所述第一查询索引对应的角度参数，减小所述相邻查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表；和/或，响应于所述相邻查询索引对应的角度参数小于所述第一查询索引对应的角度参数，增大所述相邻查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表。

由上述介绍可知，调整的目标在于尽可能地缩小第一查询索引与相邻查询索引之间的差值，因此，当相邻查询索引的角度参数大于第一查询索引对应的角度参数时，可以将相邻查询索引对应的角度参数往靠近第一查询索引对应的角度参数的大小调整，即减小相邻查询索引对应的角度参数；当相邻查询索引的角度参数小于第一查询索引对应的角度参数时，同样将相邻查询索引对应的角度参数往靠近第一查询索引对应的角度参数的大小调整，即增大相邻索引对应的角度参数。上述调整规则无论执行一种或者两种，均可以得到更新后的角度映射表。需要说明的是，为了保证角度映射表的有序性，相邻查询索引对应调整之后的角度参数也是大于（或小于）第一查询索引对应的角度参数的，只是两者之间的差值相比未调整之前有所减小。

可选地，对于相邻索引的角度参数调整可以存在一个预设调整限度，即：所述相邻查询索引对应的调整后的角度参数与所述第一查询索引对应的角度参数之间的差值在预设范围内；和/或，所述预设范围是基于所述第一查询索引对应的分割线的应用概率确定的。

预设范围用于把控相邻查询索引对应的角度参数的调整限度，将相邻查询索引对应的调整后的角度参数和第一查询索引之间的差值控制在预设范围内，可以使得相邻查询索引对应的角度参数在合理范围内调整。可选地，该预设范围可以是基于第一查询索引对应的分割线的应用概率确定的，第一查询索引对应的分割线的应用概率和预设范围之间可以通过设置相应的关联关系实现，例如设置一个应用概率和预设范围之间的映射函数，第一查询索引的应用概率越大，那么预设范围越小。在此之下，相邻查询索引对应的调整之后的角度参数和第一查询索引对应的角度参数之间的差值越小，对应分割线之间的角度差越小。这样相邻查询索引对应的角度参数的调整限度就和第一查询索引对应分割线的应用概率之间关联，由于第一查询索引对应分割线的应用概率越大，目标图像块使用该分割线的可能性越高，通过相邻查询索引对应的角度参数的调整能够对第一查询索引对应的分割线周围区域进行更细的划分，若目标图像块应用相邻分割线，能够较为精细地去贴合物体边界，从而在一定程度上提升与物体边界的重合度。

需要说明的是，对于参数映射表的更新可以是在编码当前块之前实时地更新，当目标图像块所在的目标图像编码完成之后，也可以基于目标图像对分割线的使用情况将最新的参数映射表进行更新，以便于后续图像块的使用。

在一个实施例中，基于分割线的应用概率更新参数映射表之后，还可以向解码端发送比特流，所述比特流包括更新后的参数映射表的指示信息。

也就是说，按照上述实施例基于分割线的应用概率对角度映射表进行更新，并基于更新后的角度映射表更新参数映射表之后，可以将更新后的参数映射表的指示信息发送于比特流中。所述指示信息用于指示所述解码端利用所述更新后的参数映射表确定所述目标图像块的预测结果。这样，在解码端对目标图像块对应的编码比特流进行解码处理，在预测阶段可以使用和编码端相同的参数映射表，进而确定出相应的预测结果。

需要说明的是，在解码端，可以通过接收到的比特流，通过比特流得到关于划分模式参数的分割索引，可选地，通过查找参数映射表，可以确定分割索引对应的角度索引和距离索引，并进一步根据角度索引和距离索引确定目标图像块中不同图像区域分别对应的预测结果。上述介绍的实施例中，分割索引与角度索引、距离索引之间的映射关系在整个编码过程中会动态调整，对于不同场景的适应性能够得到有效提高。

本申请实施例提供的图像处理方案，引入用于表示查询索引和角度参数之间的映射关系的角度映射表，将分割线所对应的角度索引从划分模式参数中单独抽离出来进行调整，通过角度映射表的更新来实现参数映射表的更新，从而能够更加高效地确定划分模式参数；通过参考已编码图像对分割线的使用情况，确定分割线的应用概率，可以对已编码图像使用分割线的情况进行量化评估，从而基于应用概率确定需要调整或者新增角度参数的查询索引，提供更加科学的更新依据，实现对角度映射表的更新；此外，由于每当达到预设张已编码图像的使用情况的统计就可以通过更新角度映射表来更新参数映射表，这样可以在编码过程中对参数映射表进行持续性地更新，实现参数映射表的动态调整，从而在不同阶段得到不同的划分模式参数，覆盖更加多样的场景以提升第一划分模式对不同场景的适应性。

第三实施例

请参见图7，图7是根据第三实施例示出的一种图像处理方法的流程示意图，该实施例中的执行主体可以是一个计算机设备或者是多个计算机设备构成的集群，该计算机设备可以是智能终端（如前述移动终端100），也可以是服务器，此处，以本实施例中的执行主体为智能终端为例进行说明。

S701，基于第一划分模式参数集合确定目标图像块的目标划分模式参数。

在一个实施例中，由于目标图像块可以采用帧间预测模式和帧内预测模式中的任一种，本申请实施例提供的图像处理方案可以存在实现的前提条件，即：基于目标图像块的参数，利用至少一种预测模式对所述目标图像块进行预测编码，确定每种预测模式对应的率失真代价；当率失真代价最小的预测模式为第一划分模式时，执行所述S701步骤。

首先编码器可以确定目标图像块的颜色分量，该颜色分量包括亮度分量和/或色度分量，然后基于目标图像块的参数（该参数是预测编码所使用的参数），利用至少一种预测模式对目标图像块的颜色分量进行预测编码，进而能够确定出每种预测模式对应的率失真代价，其中，至少一种预测模式包括帧内预测模式和/或帧间预测模式，若利用多种（至少两种）预测模式，则可以分别对目标图像块的颜色分量进行预测编码，计算每一种预测模式对应的率失真代价。接着可以从多种预测模式分别对应的率失真代价中确定最小率失真代价，将最小率失真代价对应的预测模式确定为目标图像块的目标预测模式，并将对应的模式参数确定为目标图像块的预测模式参数。

在最小率失真代价对应的预测模式为第一划分模式，例如几何划分模式（简称GPM模式）时，可以将第一划分模式作为目标图像块采用的目标预测模式，并基于第一划分模式参数集合确定目标图像块的目标划分模式参数。

需要说明的是，当采用第一划分模式对目标图像块进行预测编码时，可以执行本申请实施例提供的方案，并且当确定出率失真代价最小的预测模式为该第一划分模式时，可以直接将第一划分模式对应的划分模式参数确定为目标图像块的预测模式参数，并直接采用本申请实施例得到的预测结果。

目标图像块的目标划分模式参数是第一划分模式参数集合中满足一定条件的划分模式参数，第一划分模式包括至少一种划分模式，在一个实施例中，步骤S701的实现方式包括以下步骤：

S7011：确定所述第一划分模式包括的每种划分模式应用于所述目标图像块的率失真代价；

S7012：将率失真代价最小的划分模式确定为所述目标图像块的目标划分模式；

S7013：从所述第一划分模式参数集合中确定所述目标划分模式对应的模式参数，并将所述目标划分模式对应的模式参数确定为所述目标图像块的目标划分模式参数。

也就是说，可以遍历第一划分模式包括的所有划分模式，确定出目标图像块分别采用各种划分模式所需要的率失真代价，为了实现最优的编码性能，寻求在一定码率下尽可能地减少视频失真或者是在失真允许的范围内将视频压缩到最小的目标，可以将各个划分模式对应的率失真代价进行比较，将率失真代价最小的划分模式确定出来并将该率失真代价最小的划分模式作为目标图像块的目标划分模式，能够实现目标图像块的最优编码。可选地，有关目标划分模式对应的模式参数可以从第一划分模式参数集合中查询出来，并将该模式参数作为目标图像块所要使用的目标划分模式参数，后续可以按照该目标划分模式参数划分目标图像块并进行预测，得到目标图像块的预测结果。

为便于理解，下面以第一划分模式为GPM模式，划分模式为GPM模式对应的64种划分模式中的任一种，第一划分模式为GPM映射表为例，对上述过程进行说明：通过遍历GPM模式对应的64种划分模式，可以确定出率失真代价最小的划分模式，并将率失真代价最小的划分模式作为当前块的目标划分模式。可选地，依据目标划分模式，通过GPM分割索引merge_gpm_partition_idx、角度索引angleIdx和距离索引distanceIdx的映射表，确定出目标划分模式对应的目标GPM分割索引merge_gpm_partition_idxT、目标角度索引angleIdxT和目标距离索引distanceIdxT。关于GPM分割索引、角度索引以及距离索引的参数映射表的确定，可以参见前述实施例的描述，在此不做详细说明。

需要说明的是，角度索引angleIdx取不同值时，对应的是不同的角度φ（如前述图3a），距离索引distanceIdx取不同值时，对应的是不同的距离ρ（如前述图3b）。角度索引angleIdx，距离索引distanceIdx的不同取值的组合分别构成不同的划分方式（如前述图3c），在一个实施例中，可以利用一查找表来表示GPM分割索引merge_gpm_partition_idx与角度索引angleIdx，距离索引distanceIdx之间的关系。例如，前述介绍的参数映射表（如表3所示）。

在一个实施例中，所述目标图像块包括第一分区和第二分区，所述第一分区和所述第二分区是由分割线对所述目标图像块划分得到的两个图像区域。该分割线是目标图像块的目标划分模式参数所指示的分割线。此处的第一分区和第二分区是相对而言的，例如使用水平方向的分割线划分目标图像块，将在水平方向的分割线上方的图像区域可以称为第一分区，在水平方向的分割线下方的图像区域可以称为第二分区。反之，也可以在水平方向的分割线下方的图像区域可以称为第一分区，在水平方向的分割线上方的图像区域可以称为第二分区。其中，水平方向的分割线是与目标图像块中的边界区域全部贴合或者是部分贴合的。第一实施例中的步骤S402的实现方式可以如下步骤S702~ S704。

S702，基于所述目标划分模式参数，确定分区权重。

可选地，基于所述目标划分模式参数包括的角度索引和距离索引确定分区权重。分区权重是指图像块包括的两个分区所对应的权重，分区权重用于和对应分区中的各个像素点进行加权，得到加权预测像素值，记为predSamples，对应分区的加权预测像素值可以作为预测结果。

根据角度索引angleIdx和距离索引distanceIdx可以得到分割线的直线方程，可选地，根据角度索引angleIdx可以确定直线方程中的cos(φ)和sin(φ)，根据距离索引distanceIdx可以确定直线方程中的ρ。对于直线方程的表达式如下：

其中，

为相对于目标图像块的中心位置的一连续位置的像素点的坐标。

如图8a所示，图8a是本申请实施例提供的一种像素点和分割线的距离分析的示意图。若像素点

为当前块中的像素，则基于上述直线方程，可以得到像素点

到分割线的距离为：

当ρ为0时，分割线如前述图3a所示。

为此，目标划分模式参数中包括的角度索引和距离索引可以确定出目标图像块中各个像素点与分割线之间的距离，可以根据该距离确定出对应于目标图像块的各像素值的权重。

可选地，根据像素点

相对于分割线距离的远近设置不同的权重，例如，若像素点

到分割线的距离大于或等于设定距离阈值，则将像素点

对应的权重设置为K1，反之，则将像素点

对应的权重设置为K2。显而易见地是：小于该设定距离阈值的像素点均位于分割线附近，大于设定距离阈值的像素点则远离分割线。对于目标图像块中第一分区和第二分区对应的像素点都采用上述规则进行权重设置，得到分区权重。此外，对于分割线两侧的像素点，即不同分区中包括的像素点，可以设置互不相同的固定权重，可见，各个像素值的权重不仅与距离分割线的远近相关，还与各个像素所在分区相关。

通过这样的方式设置分区权重，可以对目标图像块中以分割线为界限的两个图像区域中的像素点予以不同的关注度，并且，靠近分割线和不靠近分割线的像素点所对应的权重也可以是不同的，分割线两侧的分区中越靠近分割线的像素点对应的权重越大，这样可以更好地沿分割线边缘融合目标图像块的两个分区，得到预测结果。

S703，基于所述分区权重、第一预测结果集合以及第二预测结果集合中的至少一项，确定所述第一分区的预测结果和所述第二分区的预测结果。

第一预测结果集合和第二预测结果集合是参考不同的参考帧的运动矢量得到的，第一预测结果集合包括多个预测结果，可以是对目标图像块进行单向预测，得到单向预测运动矢量之后进行运动补偿得到的预测值。第二预测结果结合同理，对于确定第一预测结果集合以及第二预测结果集合的具体过程可以参见下述实施例的介绍，在此先不做详述。

在一种实施方式中，所述分区权重包括所述第一分区对应的第一权重和所述第二分区对应的第二权重，所述第一权重或者所述第二权重是基于所述目标图像块包括的像素点与分割线之间的距离确定的。详细地说，第一权重是基于目标图像块中的第一分区内的像素点与分割线之间的距离确定的，第二权重是基于目标图像块中的第二分区内的像素点与分割线之间的距离确定的。由距离远近确定的方式可以参见上述介绍的内容，在此不做赘述。

步骤S703的可选实现方式包括：基于所述第一权重、所述第二权重、所述目标图像块包括的像素点在第一预测结果集合中的第一预测结果以及所述像素点在第二预测结果集合中的第二预测结果中的至少一项，确定所述像素点的预测结果。

对于第一分区来说，可以：基于第一权重、所述目标图像块包括的像素点在第一预测结果集合中的第一预测结果以及所述像素点在第二预测结果集合中的第二预测结果中的至少一项，确定所述目标图像块包括的第一分区中的像素点的预测结果。

第一权重可以是第一分区对应的权重集合，可以称为第一权重集合，包括{w_11,w₁₂}，基于像素点与分割线的距离确定权重的规则确定分别表示第一分区中靠近分割线对应的权重和远离分割线对应的权重，靠近或者远离的区域通过距离阈值来划分。利用第一权重对目标图像块包括的第一分区中的像素点在第一预测结果集合中对应的第一预测结果，及在第二预测结果集合中对应的第二预测结果进行加权求和处理，得到融合后的预测值，即第一分区中像素点的预测结果。具体表达式如下：

其中，

表示第一分区中的像素点，P₁₁表示第一分区的像素点在第一预测结果集合中的第一预测结果，P₁₂表示第一分区的像素点在第二预测结果集合中的第二预测结果，w₁₁和w₁₁之和为1，依据上述权重的设置规则，w₁₁可以设置为K1，w₁₂对应为（1-K1）；或者w₁₁设置为K2，w₁₂对应为（1-K2）。

对于第二分区来说，可以：基于第二权重、所述目标图像块包括的像素点在第一预测结果集合中的第一预测结果以及所述像素点在第二预测结果集合中的第二预测结果中的至少一项，确定所述目标图像块包括的第二分区中的像素点的预测结果。

同理，第二权重是第二分区对应的权重集合，可以称为第二权重集合，包括{w_21,w₂₂}，分别表示第二分区中靠近分割线对应的权重和远离分割线对应的权重，靠近或者远离的区域通过距离阈值来划分，该距离阈值可以和第一分区使用距离阈值相同，也可以不同。可选地，目标图像块包括的第二分区中的像素点在第一预测结果集合以及在第二预测结果集合中都对应有相应的预测结果，因此，可以利用第二权重对目标图像块包括第二分区中的像素点在第一预测结果集合中对应的第一预测结果，及在第二预测结果集合中对应的第二预测结果进行加权求和处理，得到融合后的预测值，即第二分区中像素点的预测结果。具体表达式如下：

其中，

表示第二分区中的像素点，P₂₁表示第一预测结果，P₂₂表示第二预测结果，依据上述权重的设置规则，w₂₁可以设置为K1，w₂₂对应为（1-K1）；或者w₂₁设置为K2，w₂₂对应为（1-K2）；或者w₂₁可设置为不同于K1或者K2的权重，但w₂₁和w₂₁之和为1。

需要说明的是，对于第一分区和第二分区中的各个像素点都可以按照上述方式确定出对应的预测结果，进而得到第一分区的预测结果和第二分区的预测结果，第一分区的预测结果包括第一分区中所有像素点的预测结果，第二分区的预测结果包括第二分区中所有像素点的预测结果。

S704，将所述第一分区的预测结果和所述第二分区的预测结果确定为所述目标图像块的预测结果。

基于上述方式，将目标图像块的第一分区的预测结果和第二分区的预测结果组合，可以得到所有分区的像素点的预测结果，该预测结果就是目标图像块的预测结果。或者将两个分区的预测结果进行边缘融合得到目标图像块的预测结果。本申请实施例中，目标图像块可以采用第一划分模式中的任意一种划分模式得到预测块，例如几何划分模式，若第一划分模式为一种帧间预测模式，目标图像块的预测结果是指帧间预测结果，可以为帧间预测值。

需要说明的是，上述方案可以应用于编码端，当在解码端应用时，可以通过解析接收到的比特流得到目标图像块的目标划分模式参数。在一个实施例中，可以通过接收的比特流，解析预测模式参数。若预测模式参数指示使用第一划分模式（例如几何划分模式GPM），确定当前块的划分模式参数。例如，关于GPM参数的GPM分割索引merge_gpm_partition_idx。可选地，可以通过GPM分割索引merge_gpm_partition_idx确定对应的角度索引angleIdx，距离索引distanceIdx（也称为步长索引）。此外，还可以包括其他参数，例如，第一分区的运动矢量（Motion Vector，MV）信息的索引信息和第二分区的mv信息的索引信息。可选地，划分模式的索引可发信于编码单元层语法元素中，例如被发信于合并数据中。示例性地，GPM分割索引merge_gpm_partition_idx被发信于编码单元层语法元素中。具体来说，GPM分割索引merge_gpm_partition_idx被发信于合并数据merge_data()中。除GPM分割索引merge_gpm_partition_idx之外，merge_gpm_idx0[x0][y0]和merge_gpm_idx1[x0][y0]也被发信于合并数据merge_data()中。

本申请实施例提供的图像处理方案，对于当前编码的图像块所使用的划分模式参数，可以依据率失真代价从多个划分模式分别对应的划分模式参数中选取，以尽可能地减少编码过程中产生的失真；对于分割线对目标图像块划分的两个分区，基于目标划分模式参数可为目标图像块中各个分区的像素点确定合适的分区权重，通过使用不同的分区权重以及预测结果集合来确定对应分区的预测结果，由于分区权重对不同分区和/或分区中不同位置的像素点予以不同的关注度，从而目标图像块的预测结果更加准确。

第四实施例

请参见图8b，图8b是根据第四实施例示出的一种图像处理方法的流程示意图，该实施例中的执行主体可以是一个计算机设备或者是多个计算机设备构成的集群，该计算机设备可以是智能终端（如前述移动终端100），也可以是服务器，此处，以本实施例中的执行主体为智能终端为例进行说明。

S801，基于第一划分模式参数集合确定目标图像块的目标划分模式参数。

此步骤具体实现方式可以参见前述第三实施例中的步骤S701，在此不做赘述。

S802，确定所述目标图像块的第一预测结果集合和第二预测结果集合。

在一个实施例中，可以：构建所述目标图像块的单向预测候选列表，基于所述单向预测候选列表获取第一运动矢量和第二运动矢量；基于第一运动矢量确定第一预测结果集合，以及基于所述第二运动矢量确定第二预测结果集合。其中，单向预测候选列表可以是合并候选列表，第一运动矢量是关于第一预测结果集合的单向预测运动矢量（例如下述的单向预测运动矢量1），第二运动矢量是关于第二预测结果集合的单向预测运动矢量（例如下述的单向预测运动矢量2）。

第一预测结果集合和第二预测结果集合是参考不同的参考帧的运动矢量得到的，第一预测结果集合包括多个预测结果，可以是对目标图像块进行单向预测，得到单向预测运动矢量之后进行运动补偿得到的预测值。对于第二预测结果，可采用相同的方式得到。可选地，通过第一分区的运动矢量和第二分区的运动矢量在合并候选列表中的位置可以确定对应分区的单向预测运动矢量。例如在GPM模式中，merge_gpm_idx0[x0][y0]表示第一分区（即，A分区）的运动矢量在合并候选列表中的位置，merge_gpm_idx1[x0][y0]表示第二分区（即，B分区）的运动矢量在合并候选列表中的位置。通过merge_gpm_idx0[x0][y0]和merge_gpm_idx1[x0][y0]可以确定对应分区的单向预测运动矢量。

在确定第一预测结果结合和第二预测结果集合之前，首先需要构建目标图像块的预测候选，下面先对单向预测候选列表的构建过程进行介绍。

如图8c所示，为本实施例提供的一种空域合并候选列表的相邻块位置示意图。空域合并候选列表最多可选出4个候选运动矢量，构造顺序为：左侧相邻块A1，上侧相邻块B1，右上侧相邻块B0，左下侧相邻块A0，左上侧相邻块B2，参考帧对应位置块col为相邻块的运动矢量信息依次排列。需要说明的是，只有其他位置不可用时才考虑B2。在添加左下侧相邻块A0之后，需要进行冗余检测，以确保列表中不具有相同运动信息的候选。此外，合并候选列表中还可以添加历史参考块his，第一候选运动矢量、第二候选运动矢量的平均运动矢量avg，以及零运动矢量0。

如图8d为本实施例提供的一种合并候选列表的示意图。合并候选列表中包括图8d中所示的5个相邻块的运动信息，序号分别为0、1、2、3、4，每个相邻块包含双向预测运动矢量信息，即列表0list0和列表1list1分别对应的运动矢量信息。对于GPM预测模式来说，每个分区只使用单向预测模式。由于合并候选列表中每一项都可能是双向预测的运动矢量信息，因此需要从中得到单向预测运动矢量来供使用。令变量X＝(m&0x01)，其中，m=merge_gpm_idx0[xCb][yCb]。merge_gpm_idx0[x0][y0]，表示第一分区的运动矢量在合并候选列表中的位置。&为位与运算，即取出m的最后一个比特位(类似于奇偶校验)。这样，优先使用X对应的参考列表中的参考帧对应的运动矢量信息，例如，如图8d中的阴影区域对应的选项。如果X对应的预测列表利用标志predFlagLXM为0，则列表LX（X为0或1）的运动矢量不可用(相邻块的运动矢量本身也可能是单向的)。此时，使用对向位置的运动矢量(与阴影区域水平对应的空白区域中表示的运动矢量)，即X＝1-X。

接着，获取关于第一预测结果集合和第二预测结果集合的运动矢量，获取过程如下：

第一预测结果集合和第二预测结果集合可以为预测值的集合，因此，第一预测结果集合和第二预测结果集合也可以分别称为第一预测值集合和第二预测值集合。一般来说，可以先获取第一预测值集合的运动矢量，再获取第二预测值集合的运动矢量。具体过程如下：

首先，令m＝merge_gpm_idx0[xCb][yCb]。merge_gpm_idx0[xCb][yCb]为表示第一预测值集合的运动矢量在合并候选列表中的位置，因此，m为第一预测值集合的运动矢量在合并候选列表中的位置。merge_gpm_idx1[x0][y0]，代表第二预测值集合的运动矢量在合并候选列表中的位置，第二预测值集合的运动矢量在合并候选列表中的位置可能因为第一预测值集合的运动矢量先选去了靠前位置的选项，而减小1。因此，令n=merge_gpm_idx1[xCb][yCb]+

，n表示的就是第二预测值集合的运动矢量在合并候选列表中的实际位置。

接下来，令M＝mergeCandList[m]，从合并候选列表中取出第m项用于第一预测值集合的运动矢量构造。具体来说，令mvA[0]＝mvLXM[0]，mvA[1]＝mvLXM[1]，refIdxA＝refIdxLXM，predListFlagA＝X。其中，mvLXM表示合并候选列表中位置m处的合并候选的运动矢量。mvA为第一预测值集合对应两个方向上的运动矢量，refIdxA为该运动矢量对应的参考帧，predListFlagA表示当前选用了该运动矢量备选项的哪个list中的分量。由上述内容可知，通过令predListFlagA＝X来确定选取的单向预测运动矢量1（即，从mvA[0]和mvA[1]中确定单向预测运动矢量），其中变量X＝(m&0x01)。

同理，令N＝mergeCandList[n]，从合并候选列表中取出第n项用于第二预测值集合的运动矢量构造。具体来说，令mvB[0]＝mvLXN[0]，mvB[1]＝mvLXN[1]，refIdxB＝refIdxLXN，predListFlagB＝X。其中，mvLXN表示合并候选列表中位置n处的合并候选的运动矢量。mvB为第二预测值集合和对应的两个方向上的运动矢量。

refIdxB为该运动矢量对应的参考帧，predListFlagB表示当前选用了该运动矢量备选项的哪个list中的分量。由上述内容可知，通过令predListFlagB＝X来确定选取的单向预测运动矢量2（即，从mvB[0]和mvB[1]中确定单向预测运动矢量），其中变量X＝(m&0x01)。在这过程中，同样优先使用如图8d中阴影区域对应的选项，如不可用，才使用对向的运动矢量。

在确定单向预测运动矢量1和单向预测运动矢量2之后，根据单向预测运动矢量1进行运动补偿，可以得到第一预测结果集合，并且根据单向预测运动矢量2进行运动补偿，可以得到第二预测结果集合。

S803，基于目标划分模式参数，确定分区权重。

S804，基于所述分区权重、所述第一预测结果集合以及所述第二预测结果集合中的至少一项，确定所述第一分区的预测结果和所述第二分区的预测结果。

S805，将所述第一分区的预测结果和所述第二分区的预测结果确定为所述目标图像块的预测结果。

上述步骤S803~S805可以参见图7对应的实施例中步骤S702~S704介绍的相应内容，在此不做赘述。

本申请实施例提供的图像处理方案，对于当前编码的图像块所使用的划分模式参数，可以依据率失真代价从多个划分模式分别对应的划分模式参数中选取，以尽可能地减少编码过程中产生的失真；对于分割线对目标图像块划分的两个分区，可以通过合并候选列表对目标图像块的单向预测运动矢量进行估计，进而得到精确地预测结果结合，此外，基于目标划分模式参数可为目标图像块中各个分区的像素点确定合适的分区权重，基于科学设置的分区权重以及精确的预测结果集合，可以准确地确定对应分区的预测结果，从而目标图像块的预测结果更加准确。

请参见图9，图9是本申请实施例示出的一种图像处理装置的结构示意图，该图像处理装置可以是运行于服务器中的一个计算机程序（包括程序代码），例如图像处理装置为一个应用软件；该装置可以用于执行本申请实施例提供的方法中的相应步骤。该图像处理装置900包括：确定模块901、获取模块902、更新模块903以及发送模块904。

确定模块901，用于基于第一划分模式参数集合确定目标图像块的目标划分模式参数；

所述确定模块901，还用于基于所述目标划分模式参数确定所述目标图像块的预测结果。

可选地，所述第一划分模式参数集合包括对应于一条或多条分割线的划分模式参数。

可选地，包括以下至少一种：所述划分模式参数基于已编码图像对所述分割线的使用情况确定；所述多条分割线中的相邻分割线之间形成的夹角的大小不相等。

可选地，所述划分模式参数是基于已编码图像对所述分割线的使用情况，对目标方向的分割线与所述目标方向的分割线的相邻分割线之间的角度间隔进行调整确定的。

可选地，所述目标方向的分割线与相邻分割线之间的角度间隔小于参考方向的分割线与相邻分割线之间的角度间隔；和/或，所述目标方向的分割线的应用概率大于所述参考方向的分割线的应用概率。

可选地，包括以下至少一种：所述划分模式参数包括分割线对应的分割索引、角度索引以及距离索引中的至少一项；所述第一划分模式参数集合为表示所述分割索引、所述角度索引以及所述距离索引之间映射关系的参数映射表。

在一个实施例中，所述获取模块902，用于获取已编码图像对所述分割线的使用情况；所述确定模块901，用于基于所述使用情况确定所述分割线的应用概率；所述更新模块903，用于基于所述应用概率更新所述参数映射表。

在一个实施例中，所述确定模块901，用于：响应于所述已编码图像的数量达到预设阈值，获取所述第一划分模式的使用次数；基于使用记录参数以及所述使用次数确定各条分割线的应用概率。

在一个实施例中，所述更新模块903，具体用于：基于各条分割线的应用概率对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表；基于所述更新后的角度映射表更新所述参数映射表中的角度索引和/或距离索引。

可选地，所述角度映射表用于表示查询索引和角度参数之间的映射关系，所述查询索引包括所述分割索引或所述角度索引，所述角度索引与所述角度参数之间存在关联关系。

在一个实施例中，所述更新模块903，具体用于：基于第一查询索引对应的角度参数和/或第二查询索引对应的角度参数，对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表。

可选地，所述第一查询索引为应用概率最高的分割线对应的查询索引；所述第二查询索引为应用概率次高的分割线对应的查询索引，或者为所述第一查询索引的相邻查询索引。

在一个实施例中，所述更新模块903，具体用于：基于所述第一查询索引对应的角度参数和所述第二查询索引对应的角度参数确定目标角度参数；基于所述目标角度参数对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表。

在另一个实施例中，所述第二查询索引为所述第一查询索引的相邻查询索引，所述更新模块903，具体用于：按照预设调整规则调整角度映射表中所述第二查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表。

在一个实施例中，所述更新模块903，具体用于：响应于所述相邻查询索引对应的角度参数大于所述第一查询索引对应的角度参数，减小所述相邻查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表；和/或，响应于所述相邻查询索引对应的角度参数小于所述第一查询索引对应的角度参数，增大所述相邻查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表。

可选地，所述相邻查询索引对应的调整后的角度参数与所述第一查询索引对应的角度参数之间的差值在预设范围内；和/或，所述预设范围是基于所述第一查询索引对应的分割线的应用概率确定的。

在一个实施例中，所述发送模块904，用于：向解码端发送比特流，所述比特流包括更新后的参数映射表的指示信息，所述指示信息用于指示所述解码端利用所述更新后的参数映射表确定所述目标图像块的预测结果。

在一个实施例中，所述确定模块901，还用于：基于目标图像块的参数，利用至少一种预测模式对所述目标图像块进行预测编码，确定每种预测模式对应的率失真代价；当率失真代价最小的预测模式为第一划分模式时，执行所述基于第一划分模式参数集合确定目标图像块的目标划分模式参数的步骤。

在一个实施例中，所述第一划分模式包括至少一种划分模式，所述确定模块901，具体用于：确定所述第一划分模式包括的每种划分模式应用于所述目标图像块的率失真代价；将率失真代价最小的划分模式确定为所述目标图像块的目标划分模式；从所述第一划分模式参数集合中确定所述目标划分模式对应的模式参数，并将所述目标划分模式对应的模式参数确定为所述目标图像块的目标划分模式参数。

在一个实施例中，所述目标图像块包括第一分区和第二分区，所述第一分区和所述第二分区是由分割线对所述目标图像块划分得到的两个图像区域，所述确定模块901，具体还用于：基于所述目标划分模式参数，确定分区权重；基于所述分区权重、第一预测结果集合以及第二预测结果集合中的至少一项，确定所述第一分区的预测结果和所述第二分区的预测结果；将所述第一分区的预测结果和所述第二分区的预测结果确定为所述目标图像块的预测结果。可选地，在基于目标划分模式参数，确定分区权重之前，还可以：确定所述目标图像块的第一预测结果集合和第二预测结果集合。

在一个实施例中，所述分区权重包括所述第一分区对应的第一权重和所述第二分区对应的第二权重，所述第一权重或者所述第二权重是基于所述目标图像块包括的像素点与分割线之间的距离确定的，确定模块901，还用于：基于所述第一权重、所述第二权重、所述目标图像块包括的像素点在第一预测结果集合中的第一预测结果以及所述像素点在第二预测结果集合中的第二预测结果中的至少一项，确定所述像素点的预测结果。

可以理解的是，本实施例所描述的图像处理装置的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。

本申请实施例还提供一种图像处理方法，可应用于智能终端，所述方法包括以下步骤：

S10：根据第一预设策略确定第一划分模式；

S20：基于与第一划分模式相关的第二预设策略确定目标图像块的目标划分模式参数；

S30：基于所述目标划分模式参数确定所述目标图像块的预测结果。

在一个实施例中，所述S10步骤包括：基于目标图像块的参数，利用至少一种预测模式对所述目标图像块进行预测编码，确定每种预测模式对应的率失真代价，将率失真代价最小的预测模式确定为第一划分模式。

在一个实施例中，所述S20步骤包括：从所述第一划分模式参数集合中确定所述目标划分模式对应的模式参数，并将所述目标划分模式对应的模式参数确定为所述目标图像块的目标划分模式参数。

在一个实施例中，所述目标图像块包括第一分区和第二分区，所述第一分区和所述第二分区是由分割线对所述目标图像块划分得到的两个图像区域，所述S30步骤，包括：基于所述目标划分模式参数确定所述目标图像块的第一预测结果集合和第二预测结果集合；基于分区权重、所述第一预测结果集合以及所述第二预测结果集合中的至少一项，确定所述第一分区的预测结果和所述第二分区的预测结果；将所述第一分区的预测结果和所述第二分区的预测结果确定为所述目标图像块的预测结果。

在一个实施例中，所述分区权重包括所述第一分区对应的第一权重和所述第二分区对应的第二权重，所述第一权重或者所述第二权重是基于所述目标图像块包括的像素点与分割线之间的距离确定的，所述方法还包括：基于所述第一权重、所述第二权重、所述目标图像块包括的像素点在第一预测结果集合中的第一预测结果以及所述像素点在第二预测结果集合中的第二预测结果中的至少一项，确定所述像素点的预测结果。

可选地，所述第一划分参数集合包括对应于一条或多条分割线的划分模式参数。

可选地，所述划分模式参数基于已编码图像对所述分割线的使用情况确定。

可选地，所述多条分割线中的相邻分割线之间形成的夹角的大小不相等。

可选地，所述划分模式参数是基于已编码图像对所述分割线的使用情况，对目标方向的分割线与所述目标方向的分割线的相邻分割线之间的角度间隔进行调整确定的。

可选地，所述目标方向的分割线与相邻分割线之间的角度间隔小于参考方向的分割线与相邻分割线之间的角度间隔。

可选地，所述目标方向的分割线的应用概率大于所述参考方向的分割线的应用概率。

可选地，所述划分模式参数包括分割线对应的分割索引、角度索引以及距离索引中的至少一项。

可选地，所述第一划分模式参数集合为表示所述分割索引、所述角度索引以及所述距离索引之间映射关系的参数映射表。

在一个实施例中，所述方法还包括：获取已编码图像对所述分割线的使用情况；基于所述使用情况确定所述分割线的应用概率；基于所述应用概率更新所述参数映射表。

在一个实施例中，所述基于所述使用情况确定所述分割线的应用概率，包括：响应于所述已编码图像的数量达到预设阈值，获取所述第一划分模式的使用次数；基于使用记录参数以及所述使用次数确定各条分割线的应用概率。

在一个实施例中，所述基于所述应用概率更新所述参数映射表，包括：基于各条分割线的应用概率对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表；基于所述更新后的角度映射表更新所述参数映射表中的角度索引和/或距离索引。

在一个实施例中，所述基于各条分割线的应用概率对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表，包括：基于第一查询索引对应的角度参数和/或第二查询索引对应的角度参数，对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表。

在一个实施例中，所述基于第一查询索引对应的角度参数和/或第二查询索引对应的角度参数，对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表，包括：基于所述第一查询索引对应的角度参数和所述第二查询索引对应的角度参数确定目标角度参数；基于所述目标角度参数对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表。

在一个实施例中，所述第二查询索引为所述第一查询索引的相邻查询索引，所述基于第一查询索引对应的角度参数和/或第二查询索引对应的角度参数，对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表，包括：按照预设调整规则调整角度映射表中所述第二查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表。

在一个实施例中，所述按照预设调整规则调整角度映射表中所述第二查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表，包括：响应于所述相邻查询索引对应的角度参数大于所述第一查询索引对应的角度参数，减小所述相邻查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表；和/或，响应于所述相邻查询索引对应的角度参数小于所述第一查询索引对应的角度参数，增大所述相邻查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表。

可选地，所述相邻查询索引对应的调整后的角度参数与所述第一查询索引对应的角度参数之间的差值在预设范围内；和/或，所述预设范围是基于所述第一查询索引对应的分割线的应用概率确定的。

在一个实施例中，所述基于所述应用概率更新所述参数映射表之后，所述方法还包括：

向解码端发送比特流，所述比特流包括更新后的参数映射表的指示信息，所述指示信息用于指示所述解码端利用所述更新后的参数映射表确定所述目标图像块的预测结果。

可以理解的是，本实施例所描述的图像处理方法，其具体实现过程可以参照上述其他方法实施例的相关描述，此处不再赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。

本申请实施例还提供一种图像处理方法，可应用于智能终端，所述方法包括以下步骤：

S100：根据第一预设策略确定第一划分模式及基于第二预设策略确定目标图像块的目标划分模式参数；

S200：基于所述目标划分模式参数确定所述目标图像块的预测结果。

在一个实施例中，所述S100步骤包括：基于目标图像块的参数，利用至少一种预测模式对所述目标图像块进行预测编码，确定每种预测模式对应的率失真代价，将率失真代价最小的预测模式确定为第一划分模式。从所述第一划分模式参数集合中确定所述目标划分模式对应的模式参数，并将所述目标划分模式对应的模式参数确定为所述目标图像块的目标划分模式参数。

在一个实施例中，所述目标图像块包括第一分区和第二分区，所述第一分区和所述第二分区是由分割线对所述目标图像块划分得到的两个图像区域，所述S200步骤，包括：基于所述目标划分模式参数确定所述目标图像块的第一预测结果集合和第二预测结果集合；基于分区权重、所述第一预测结果集合以及所述第二预测结果集合中的至少一项，确定所述第一分区的预测结果和所述第二分区的预测结果；将所述第一分区的预测结果和所述第二分区的预测结果确定为所述目标图像块的预测结果。

在一个实施例中，所述分区权重包括所述第一分区对应的第一权重和所述第二分区对应的第二权重，所述第一权重或者所述第二权重是基于所述目标图像块包括的像素点与分割线之间的距离确定的，所述方法还包括：基于所述第一权重、所述第二权重、所述目标图像块包括的像素点在第一预测结果集合中的第一预测结果以及所述像素点在第二预测结果集合中的第二预测结果中的至少一项，确定所述像素点的预测结果。

可选地，所述第一划分参数集合包括对应于一条或多条分割线的划分模式参数。

可选地，所述划分模式参数基于已编码图像对所述分割线的使用情况确定。

可选地，所述多条分割线中的相邻分割线之间形成的夹角的大小不相等。

可选地，所述划分模式参数是基于已编码图像对所述分割线的使用情况，对目标方向的分割线与所述目标方向的分割线的相邻分割线之间的角度间隔进行调整确定的。

可选地，所述目标方向的分割线与相邻分割线之间的角度间隔小于参考方向的分割线与相邻分割线之间的角度间隔。

可选地，所述目标方向的分割线的应用概率大于所述参考方向的分割线的应用概率。

可选地，所述划分模式参数包括分割线对应的分割索引、角度索引以及距离索引中的至少一项。

可选地，所述第一划分模式参数集合为表示所述分割索引、所述角度索引以及所述距离索引之间映射关系的参数映射表。

在一个实施例中，所述方法还包括：获取已编码图像对所述分割线的使用情况；基于所述使用情况确定所述分割线的应用概率；基于所述应用概率更新所述参数映射表。

在一个实施例中，所述基于所述使用情况确定所述分割线的应用概率，包括：响应于所述已编码图像的数量达到预设阈值，获取所述第一划分模式的使用次数；基于使用记录参数以及所述使用次数确定各条分割线的应用概率。

在一个实施例中，所述基于所述应用概率更新所述参数映射表，包括：基于各条分割线的应用概率对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表；基于所述更新后的角度映射表更新所述参数映射表中的角度索引和/或距离索引。

在一个实施例中，所述基于各条分割线的应用概率对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表，包括：基于第一查询索引对应的角度参数和/或第二查询索引对应的角度参数，对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表。

在一个实施例中，所述基于第一查询索引对应的角度参数和/或第二查询索引对应的角度参数，对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表，包括：基于所述第一查询索引对应的角度参数和所述第二查询索引对应的角度参数确定目标角度参数；基于所述目标角度参数对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表。

在一个实施例中，所述第二查询索引为所述第一查询索引的相邻查询索引，所述基于第一查询索引对应的角度参数和/或第二查询索引对应的角度参数，对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表，包括：按照预设调整规则调整角度映射表中所述第二查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表。

在一个实施例中，所述按照预设调整规则调整角度映射表中所述第二查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表，包括：响应于所述相邻查询索引对应的角度参数大于所述第一查询索引对应的角度参数，减小所述相邻查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表；和/或，响应于所述相邻查询索引对应的角度参数小于所述第一查询索引对应的角度参数，增大所述相邻查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表。

可选地，所述相邻查询索引对应的调整后的角度参数与所述第一查询索引对应的角度参数之间的差值在预设范围内；和/或，所述预设范围是基于所述第一查询索引对应的分割线的应用概率确定的。

在一个实施例中，所述基于所述应用概率更新所述参数映射表之后，所述方法还包括：

向解码端发送比特流，所述比特流包括更新后的参数映射表的指示信息，所述指示信息用于指示所述解码端利用所述更新后的参数映射表确定所述目标图像块的预测结果。

可以理解的是，本实施例所描述的图像处理方法，其具体实现过程可以参照上述其他方法实施例的相关描述，此处不再赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。

本申请实施例还提供一种智能终端，智能终端包括存储器、处理器，存储器上存储有图像处理程序，该图像处理程序被处理器执行时实现上述任一实施例中的图像处理方法的步骤。该智能终端可以是如图1所示的移动终端100。

在一可行的实施例中，如图1所示的移动终端100的处理器110可以用于调用存储器109中存储的图像处理程序，以执行如下操作：S1：基于第一划分模式参数集合确定目标图像块的目标划分模式参数；S2：基于所述目标划分模式参数确定所述目标图像块的预测结果。

可选地，所述第一划分模式参数集合包括对应于一条或多条分割线的划分模式参数。

可选地，包括以下至少一种：所述划分模式参数基于已编码图像对所述分割线的使用情况确定；所述多条分割线中的相邻分割线之间形成的夹角的大小不相等。

可选地，所述划分模式参数是基于已编码图像对所述分割线的使用情况，对目标方向的分割线与所述目标方向的分割线的相邻分割线之间的角度间隔进行调整确定的。

可选地，所述目标方向的分割线与相邻分割线之间的角度间隔小于参考方向的分割线与相邻分割线之间的角度间隔；和/或，所述目标方向的分割线的应用概率大于所述参考方向的分割线的应用概率。

可选地，包括以下至少一种：所述划分模式参数包括分割线对应的分割索引、角度索引以及距离索引中的至少一项；所述第一划分模式参数集合为表示所述分割索引、所述角度索引以及所述距离索引之间映射关系的参数映射表。

在一个实施例中，所述处理器110，用于获取已编码图像对所述分割线的使用情况；基于所述使用情况确定所述分割线的应用概率；基于所述应用概率更新所述参数映射表。

在一个实施例中，所述处理器110，用于：响应于所述已编码图像的数量达到预设阈值，获取所述第一划分模式的使用次数；基于使用记录参数以及所述使用次数确定各条分割线的应用概率。

在一个实施例中，所述处理器110，具体用于：基于各条分割线的应用概率对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表；基于所述更新后的角度映射表更新所述参数映射表中的角度索引和/或距离索引。

可选地，所述角度映射表用于表示查询索引和角度参数之间的映射关系，所述查询索引包括所述分割索引或所述角度索引，所述角度索引与所述角度参数之间存在关联关系。

在一个实施例中，所述处理器110，具体用于：基于第一查询索引对应的角度参数和/或第二查询索引对应的角度参数，对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表。

可选地，所述第一查询索引为应用概率最高的分割线对应的查询索引；所述第二查询索引为应用概率次高的分割线对应的查询索引，或者为所述第一查询索引的相邻查询索引。

在一个实施例中，所述处理器110，具体用于：基于所述第一查询索引对应的角度参数和所述第二查询索引对应的角度参数确定目标角度参数；基于所述目标角度参数对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表。

在另一个实施例中，所述第二查询索引为所述第一查询索引的相邻查询索引，所述处理器110，具体用于：按照预设调整规则调整角度映射表中所述第二查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表。

在一个实施例中，所述处理器110，具体用于：响应于所述相邻查询索引对应的角度参数大于所述第一查询索引对应的角度参数，减小所述相邻查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表；和/或，响应于所述相邻查询索引对应的角度参数小于所述第一查询索引对应的角度参数，增大所述相邻查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表。

可选地，所述相邻查询索引对应的调整后的角度参数与所述第一查询索引对应的角度参数之间的差值在预设范围内；和/或，所述预设范围是基于所述第一查询索引对应的分割线的应用概率确定的。

在一个实施例中，所述处理器110，还用于：向解码端发送比特流，所述比特流包括更新后的参数映射表的指示信息，所述指示信息用于指示所述解码端利用所述更新后的参数映射表确定所述目标图像块的预测结果。

在一个实施例中，所述处理器110，还用于：基于目标图像块的参数，利用至少一种预测模式对所述目标图像块进行预测编码，确定每种预测模式对应的率失真代价；当率失真代价最小的预测模式为第一划分模式时，执行所述S1步骤。

在一个实施例中，所述第一划分模式包括至少一种划分模式，所述处理器110，具体用于：确定所述第一划分模式包括的每种划分模式应用于所述目标图像块的率失真代价；将率失真代价最小的划分模式确定为所述目标图像块的目标划分模式；从所述第一划分模式参数集合中确定所述目标划分模式对应的模式参数，并将所述目标划分模式对应的模式参数确定为所述目标图像块的目标划分模式参数。

在一个实施例中，所述目标图像块包括第一分区和第二分区，所述第一分区和所述第二分区是由分割线对所述目标图像块划分得到的两个图像区域，所述处理器110，具体还用于：基于所述目标划分模式参数，分区权重；基于所述分区权重、第一预测结果集合以及第二预测结果集合中的至少一项，确定所述第一分区的预测结果和所述第二分区的预测结果；将所述第一分区的预测结果和所述第二分区的预测结果确定为所述目标图像块的预测结果。可选地，在基于目标划分模式参数，确定分区权重之前，还可以：确定所述目标图像块的第一预测结果集合和第二预测结果集合。

在一个实施例中，所述分区权重包括所述第一分区对应的第一权重和所述第二分区对应的第二权重，所述第一权重或者所述第二权重是基于所述目标图像块包括的像素点与分割线之间的距离确定的，处理器110，还用于：基于所述第一权重、所述第二权重、所述目标图像块包括的像素点在第一预测结果集合中的第一预测结果以及所述像素点在第二预测结果集合中的第二预测结果中的至少一项，确定所述像素点的预测结果。

应当理解，本申请实施例中所描述的移动终端可执行上述任一实施例的方法描述，也可执行上述所对应实施例中对该图像处理装置的描述，在此不再赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储介质上存储有图像处理程序，图像处理程序被处理器执行时实现上述任一实施例中的图像处理方法的步骤。

在本申请实施例提供的智能终端和计算机可读存储介质的实施例中，可以包含任一上述图像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。

本申请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。

本申请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。

可以理解，上述场景仅是作为示例，并不构成对于本申请实施例提供的技术方案的应用场景的限定，本申请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***架构的演变和新业务场景的出现，本申请实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

本申请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。

本申请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。

在本申请中，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，在理解本申请技术方案等内容时，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。

在本申请中，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。

本申请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，都应当认为是本申请记载的范围。

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，本申请的技术方案本质上或者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，或者网络设备等)执行本申请每个实施例的方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。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申请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，或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，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。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者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），或者半导体介质（例如固态存储盘Solid State Disk (SSD)）等。

以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请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，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (20)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：基于第一划分模式参数集合确定目标图像块的目标划分模式参数；

S2：基于所述目标划分模式参数确定所述目标图像块的预测结果；

其中，所述第一划分模式参数集合为表示分割索引、角度索引以及距离索引之间映射关系的参数映射表，其中一个或多个分割索引对应的角度索引和/或距离索引是基于分割线的使用情况来调整的。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一划分模式参数集合包括对应于一条或多条分割线的划分模式参数。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多条分割线中的相邻分割线之间形成的夹角的大小不相等。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述划分模式参数是基于已编码图像对所述分割线的使用情况，对目标方向的分割线与所述目标方向的分割线的相邻分割线之间的角度间隔进行调整确定的。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标方向的分割线与相邻分割线之间的角度间隔小于参考方向的分割线与相邻分割线之间的角度间隔；和/或，所述目标方向的分割线的应用概率大于参考方向的分割线的应用概率。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取已编码图像对所述分割线的使用情况；

基于所述使用情况确定所述分割线的应用概率；

基于所述应用概率更新所述参数映射表。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述使用情况确定所述分割线的应用概率，包括：

响应于所述已编码图像的数量达到预设阈值，获取第一划分模式的使用次数；

基于使用记录参数以及所述使用次数确定各条分割线的应用概率；所述使用记录参数用于记录划分模式对应的每条分割线被己编码图像使用的总次数。

8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述应用概率更新所述参数映射表，包括：

基于各条分割线的应用概率对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表；

基于所述更新后的角度映射表更新所述参数映射表中的角度索引和/或距离索引。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于各条分割线的应用概率对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表，包括：

基于第一查询索引对应的角度参数和/或第二查询索引对应的角度参数，对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于第一查询索引对应的角度参数和/或第二查询索引对应的角度参数，对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表，包括：

基于第一查询索引对应的角度参数和第二查询索引对应的角度参数确定目标角度参数；

基于所述目标角度参数对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表。

11.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述第二查询索引为所述第一查询索引的相邻查询索引，所述基于第一查询索引对应的角度参数和/或第二查询索引对应的角度参数，对角度映射表进行更新，得到更新后的角度映射表，包括：

按照预设调整规则调整角度映射表中所述第二查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表。

12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述按照预设调整规则调整角度映射表中所述第二查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表，包括：

响应于所述相邻查询索引对应的角度参数大于所述第一查询索引对应的角度参数，减小所述相邻查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表；和/或，

响应于所述相邻查询索引对应的角度参数小于所述第一查询索引对应的角度参数，增大所述相邻查询索引对应的角度参数，得到更新后的角度映射表。

13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述相邻查询索引对应的调整后的角度参数与所述第一查询索引对应的角度参数之间的差值在预设范围内；所述预设范围是基于所述第一查询索引对应的分割线的应用概率确定的。

14.如权利要求6至13中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述应用概率更新所述参数映射表之后，所述方法还包括：

向解码端发送比特流，所述比特流包括更新后的参数映射表的指示信息，所述指示信息用于指示所述解码端利用所述更新后的参数映射表确定所述目标图像块的预测结果。

15.如权利要求1至13中任一项所述的方法，其特征在于，所述S1步骤之前，所述方法还包括：

基于目标图像块的参数，利用至少一种预测模式对所述目标图像块进行预测编码，确定每种预测模式对应的率失真代价；

当率失真代价最小的预测模式为第一划分模式时，执行所述S1步骤。

16.如权利要求1至13中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一划分模式包括至少一种划分模式，所述S1步骤，包括：

确定所述第一划分模式包括的每种划分模式应用于所述目标图像块的率失真代价；

将率失真代价最小的划分模式确定为所述目标图像块的目标划分模式；

从所述第一划分模式参数集合中确定所述目标划分模式对应的模式参数，并将所述目标划分模式对应的模式参数确定为所述目标图像块的目标划分模式参数。

17.如权利要求1至13中任一项所述的方法，其特征在于，所述目标图像块包括第一分区和第二分区，所述第一分区和所述第二分区是由分割线对所述目标图像块划分得到的两个图像区域，所述S2步骤，包括：

基于目标划分模式参数，确定分区权重；

确定所述目标图像块的第一预测结果集合和第二预测结果集合，所述第一预测结果集合和所述第二预测结果集合是参考不同的参考帧的运动矢量得到的；

基于所述分区权重、所述第一预测结果集合以及所述第二预测结果集合中的至少一项，确定所述第一分区的预测结果和所述第二分区的预测结果；

将所述第一分区的预测结果和所述第二分区的预测结果确定为所述目标图像块的预测结果。

18.如权利要求17所述的方法，其特征在于，所述分区权重包括所述第一分区对应的第一权重和所述第二分区对应的第二权重，所述第一权重或者所述第二权重是基于所述目标图像块包括的像素点与分割线之间的距离确定的，所述方法还包括：

基于所述第一权重、所述第二权重、所述目标图像块包括的像素点在所述第一预测结果集合中的第一预测结果以及所述像素点在所述第二预测结果集合中的第二预测结果中的至少一项，确定所述像素点的预测结果。

19.一种智能终端，其特征在于，所述智能终端包括：存储器、处理器，其中，所述存储器上存储有图像处理程序，所述图像处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至18中任一项所述的图像处理方法的步骤。

20.一种计算机可读存储介质，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18中任一项所述的图像处理方法的步骤。

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