4.5 CFL预测（Chroma from Luma）

作者：chai51
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引言

CFL预测（Chroma from Luma）是AV1帧内预测中的一种特殊色度预测模式，基于亮度信息来预测色度，利用亮度和色度之间的相关性。这是一种特殊的色度预测模式，只用于色度平面。

源码说明: 本文档基于作者自己编写的AV1解码器Python实现，所有代码示例和实现细节均来自实际可运行的源码。源码仓库：GitHub - av1_learning

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CFL预测概述

位置: src/frame/decoding_process.py - predict_chroma_from_luma()

规范文档: 7.11.2.8 Chroma from luma prediction process

功能说明

CFL预测基于亮度信息来预测色度，利用亮度和色度之间的相关性。这是一种特殊的色度预测模式，只用于色度平面。

应用场景

• 色度预测：当色度模式为 UV_CFL_PRED 时使用
• 利用亮度相关性：亮度和色度通常有较强的相关性
• 减少色度编码开销：通过亮度信息预测色度，减少需要编码的色度残差

CFL Alpha解码

位置: src/tile/tile_group.py - __read_cfl_alphas()

解码流程

1. 检查色度模式

   if tile_group.UVMode == Y_MODE.UV_CFL_PRED:
       self.__read_cfl_alphas(av1)
   

2. 解码Alpha值

   cfl_alpha_u = read_S(av1, 'cfl_alpha_u')
   cfl_alpha_v = read_S(av1, 'cfl_alpha_v')
   tile_group.CflAlphaU = cfl_alpha_u - CFL_ALPHA_MAX
   tile_group.CflAlphaV = cfl_alpha_v - CFL_ALPHA_MAX
   

预测流程

1. 计算亮度平均值

   lumaAvg = sum(lumaBlock) / (w * h)
   

2. 计算色度预测

   pred[i][j] = Clip1(
       lumaAvg + 
       Round2((lumaBlock[i][j] - lumaAvg) * alpha, shift), 
       BitDepth)
   

CFL预测原理

CFL预测基于以下假设：

• 亮度和色度之间存在线性关系
• 色度值可以通过亮度值的线性变换得到
• Alpha参数控制线性关系的强度

CFL预测流程图

graph TD A[CFL预测开始] --> B{色度模式为UV_CFL_PRED?} B -->|否| C[跳过CFL预测] B -->|是| D[解码CFL Alpha值<br/>CflAlphaU CflAlphaV] D --> E[获取亮度块<br/>lumaBlock] E --> F[计算亮度平均值<br/>lumaAvg] F --> G[遍历每个像素位置] G --> H[计算色度预测<br/>pred = lumaAvg + alpha * lumaDelta] H --> I[裁剪到有效范围<br/>Clip1] I --> J{还有像素?} J -->|是| G J -->|否| K[CFL预测完成] style A fill:#e1f5ff style B fill:#fff9c4 style K fill:#c8e6c9

CFL预测的优势

1. 利用相关性：充分利用亮度和色度之间的相关性
2. 减少编码：通过亮度预测色度，减少色度残差
3. 自适应：Alpha参数可以根据块特征自适应调整

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总结

CFL预测利用亮度和色度之间的相关性，通过亮度信息预测色度，减少色度编码开销。它是AV1帧内预测体系的重要补充，特别适合处理亮度和色度相关性强的图像内容。

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参考资源:

• AV1规范文档
• 源码实现: GitHub - av1_learning
  • 预测实现: src/reconstruction/prediction.py
  • Tile解码: src/tile/tile_group.py
  • 解码流程: src/frame/decoding_process.py

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