1.一种ERP全景视频VVC帧内模式快速预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、基于ERP全景视频的采样特性，将视频编码帧按其高度分为两极区域、中纬度区域和赤道区域共五个区域；

S2、判断当前CU编码单元所属区域；若为两极区域，执行步骤S3；若为中纬度区域，执行步骤S6；若为赤道区域，执行步骤S9；

S3、判断当前CU传统预测角度模式列表的前两个预测模式是否包含DC直流或Planar平面模式；若包含，执行步骤S4；若不包含，则执行步骤S12；

S4、判断当前CU的MPM最可能模式列表的前1/2模式是否包含DC或Planar模式；若包含，执行步骤S5；若不包含，执行步骤S12；

S5、清空率失真代价候选模式列表，添加MPM的前1/2个模式和CU候选模式列表的前两位均包含的模式，执行步骤S11；

S6、计算当前CU的水平与垂直梯度值，并进行比较，判断CU是否趋近水平纹理；若趋近，进入步骤S7；否则，执行步骤S12；

S7、判断当前CU候选列表中的首位帧内角度预测模式是否属于水平区域；若属于，进入步骤S8；否则，执行步骤S12；

S8、依次遍历率失真代价列表，剔除属于垂直区域的角度预测模式，执行步骤S11；

S9、计算当前CU四个方向的梯度，并记录最小的方向梯度所在区域，执行步骤S10；

S10、当进行两轮粗选择模式的代价计算和MPM列表合并后，对列表的最后一个角度预测模式判断是否处于最小方向梯度所在区域；若不属于，则将其从候选列表模式中剔除，执行步骤S11；若属于，执行步骤S12；

S11、对筛减后的列表进行率失真代价计算，选出最佳帧内预测模式；

S12、按照VTM(VVC测试参考模型)原平台算法执行帧内预测，获取当前CU最佳帧内预测模式。

2.根据权利要求1所述的一种ERP全景视频VVC帧内模式快速预测方法，其特征在于，所述步骤S1基于ERP全景视频的采样特性，将视频编码帧按其高度分为两极区域、中纬度区域和赤道区域共五个区域，具体包括：将视频帧按其高度分为两极区域、中纬度区域和赤道区域共五个区域，3D全景视频经ERP映射转换为2D视频编码格式，依据视频帧不同区域采样和拉伸程度不同，将视频帧从上往下依次分为：两极区域、中纬度区域、赤道区域、中纬度区域和两极区域共五个区域；南北两极、两中纬度区域和赤道区域的高度分别占视频帧纵向分辨率的24％、36％和40％。

3.根据权利要求1所述的一种ERP全景视频VVC帧内模式快速预测方法，其特征在于，所述步骤S3中，S3、判断当前CU传统预测角度模式列表的前两个预测模式是否包含DC直流或Planar平面模式，具体为：CU传统预测角度模式分为65种角度预测模式和2种非角度预测模式，其中，非角度预测模式分为Planar模式和DC模式，Planar模式适用于像素值缓慢变化的区域，其预测像素看成是水平，垂直两个方向预测值的平均值；DC模式通过计算当前CU左侧或上方参考像素的平均值，根据其尺寸不同所选择不同的平均值参考像素行作为预测像素值，更适用于大面积平坦区域。

4.根据权利要求1所述的一种ERP全景视频VVC帧内模式快速预测方法，其特征在于，所述步骤S4中，当前CU的MPM最可能模式列表，MPM列表技术利用了相邻块模式之间的相关性，其构建步骤为：首先遍历与HEVC相同的35种预测模式，通过哈达玛代价的比较，更新候选列表；然后，遍历候选列表中的模式，并获取其左右相邻模式，计算哈达玛代价并与之前选择的模式做进一步比较；哈达玛代价采用基于拉格朗日优化法的计算方法，其计算公式如(1)所示；

J＝DSAD+λ×Bitmode (1)

公式(1)中的J代表对采用当前预测模式计算出来的哈达玛代价值；DSAD代表原始块与重建块的绝对误差和；Bitmode代表编码当前模式所需的比特率；

经两轮哈达玛代价计算，得到最低代价的几种候选角度预测模式后，VVC进行MPM列表的构建；在H.266/VVC中，MPM列表包含6种预测模式，其预测模式的选择主要基于当前CU的上方CU和左侧CU来决定。

5.根据权利要求1所述的一种ERP全景视频VVC帧内模式快速预测方法，其特征在于，所述步骤S6中，当前CU的水平与垂直梯度值，是采用两个3×3卷积核的Scharr算子分别计算CU像素的垂直方向和水平方向的梯度，其计算公式如下：公式(2)中的Gh(x,y)和Gv(x,y)分别表示坐标(x,y)处像素的水平梯度和垂直梯度；A(x,y)表示以坐标(x,y)为中心的像素矩阵。

6.根据权利要求5所述的一种ERP全景视频VVC帧内模式快速预测方法，其特征在于，所述步骤S6中，判断CU是否趋近水平纹理，是利用公式(3)计算出当前CU像素水平方向和垂直方向的平均梯度：公式(3)中的|Gh(x,y)|和|Gh(x,y)|分别为(i,j)坐标处像素的水平梯度和垂直梯度的绝对值；Gradienth和Gradientv分别为当前CU的水平平均梯度和垂直平均梯度；若Gradienth/Gradientv≤0.9，水平梯度明显小于垂直梯度，表明当前CU趋近水平纹理，CU倾向于水平区域的角度预测模式为最佳帧内预测模式。

7.根据权利要求1所述的一种ERP全景视频VVC帧内模式快速预测方法，其特征在于，所述步骤S7中，是否属于水平区域，是将最佳角度预测模式选择在角度预测模式值为10-26范围内的CU判定为水平区域；

所述步骤S8中，属于垂直区域，是将最佳角度预测模式选择在角度预测模式值为42-58范围内的CU判定为垂直区域。

8.根据权利要求6所述的一种ERP全景视频VVC帧内模式快速预测方法，其特征在于，所述步骤S9中，计算当前CU四个方向的梯度，是计算当前CU水平，垂直，45°和135°方向的梯度；采用公式(2)和公式(3)计算当前CU水平，垂直两方向的梯度，而45°和135°方向的梯度算子通过旋转水平和垂直的卷积核算子得到，其计算如公式(4)所示：公式(4)中的G45(x,y)表示坐标(x,y)处像素在45°方向上的梯度；A(x,y)表示以坐标(x,y)为中心的像素矩阵；G135(x,y)表示坐标(x,y)处像素在135°方向上的梯度；当前CU的45°和135°方向的梯度计算如公式(5)所示；

公式(5)中的|G45(x,y)|和|G135(x,y)|分别为CU在(i,j)坐标处的45°和135°梯度的绝对值；W和H分别为CU的宽度和高度；Gradient45和Gradient135分别为当前CU在45°和135°方向上的平均梯度。

9.根据权利要求1所述的一种ERP全景视频VVC帧内模式快速预测方法，其特征在于，所述步骤S10中，判断是否处于最小方向梯度所在区域，这里的区域有水平、垂直、45°和135°共计四个区域；将VVC的65种角度预测模式划分为上述的四个区域；其中，10-26的角度预测模式划分为水平区域；27-41的角度预测模式划分为135°区域；42-58的角度预测模式划分为垂直区域；2-9和59-66的角度预测模式划分为45°区域。

10.一种存储介质，该存储介质内部存储计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器读取时，执行上述权利要求1～9任一项ERP全景视频VVC帧内模式快速预测方法。