通过一种新型的缩放YCbCr框架结合ULU0分解方法，提升了色度内预测的性能

《Signal Processing: Image Communication》：Improved Chroma Intra Prediction via a Novel Scaled YCbCr Framework with ULU0 Factorization

　　

丹力|张嘉树|黄博敏

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  通过引入一个对角缩放矩阵到传统的YCbCr变换中，开发了一种新的YCbCr变换方法。该方法使得变换后的矩阵具有单位绝对行列式，同时仍保持与原始变换接近的特性。这为色度子采样和插值提供了更合适的中间表示形式。
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  该缩放设计被构建为一个受限优化问题，并在拉格朗日乘数框架内系统地得到解决。
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  为这种缩放变换引入了一种新的ULU?分解方法，从而实现了分析上的三角分解。
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  基于这种分解方法，构建了一种高效的通用提升方案，适用于正向和反向变换，实现了精确的整数到整数的可逆转换。