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权利要求与技术特征

H 其中所述预测基于沿所述非对角线方向的所述帧内预测对应于所述块的帧内预测模式是沿非对角线方向的角度模式。

I 其中所述分段线性近似包括第一分段线性近似和第二分段线性近似。

J 其中确定所述至少四个参考样本包括
K 确定与当前块相邻的预测因子样本在所述非对角线方向上距所述像素的位置
L 其中所述值与所述预测因子样本相关联
M 从与所述块相邻的所述多个像素中确定最接近所述预测因子样本的所述位置的四个像素的位置
N 最接近所述预测因子样本的所述位置的所述四个像素中的两个像素位于所述预测因子样本的所述位置的每侧上
O 其中最接近所述预测因子样本的所述位置的所述四个像素中的每个像素对应于所述至少四个参考样本中的一个参考样本。

P 所述方法还包括
Q 从所述至少四个参考样本中确定最接近所述预测因子样本的所述位置的两个参考样本
R 所述预测因子样本的所述位置的每侧具有一个参考样本
S 确定最接近所述预测因子样本的所述位置的所述两个参考样本的值之间的差的绝对值
T 将所述差的所述绝对值与阈值进行比较。

U 其中在所述差的所述绝对值小于所述阈值的条件下
V 所述内插基于最接近所述预测因子样本的所述位置的所述两个参考样本；并且中在所述差的所述绝对值大于所述阈值的条件下
W 所述内插基于所述至少四个参考样本。

X 其中所述内插基于包括线性部分的函数和平滑函数
Y 其中所述平滑函数包括正弦项或对数项。
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