1.一种基于决策树的VVC快速编码方法，其特征在于，包括：

S1：根据尺寸的不同，将当前CU分为三类，为每类CU建立一棵决策树，获取当前CU的父CU编码模式、相邻CU编码模式和像素标准差，根据获取的当前CU的父CU编码模式、相邻CU编码模式和像素标准差利用决策树得到各种预测模式的概率值，按概率从高到低依次编码测试各种预测模式，并记录已编码的预测模式概率和，当概率和达到设定阈值时结束编码预测模式，跳过未编码模式，将已经编码测试过的预测模式中率失真代价最小的预测模式作为最优的模式；

S2：判断当前最优预测模式是否为MERGE/SKIP模式，若是进入步骤S3，若不是，则进入步骤S4；

S3：对于最优预测模式为MERGE/SKIP模式的CU，获取像素标准差、时空相邻CU模式、历史已编码CU模式率失真代价、水平与垂直运动特征、和视频分辨率，根据获取的像素标准差、时空相邻CU模式、历史已编码CU模式率失真代价、水平与垂直运动特征和视频分辨率用决策树预测当前CU是否提前终止编码流程，若是，结束编码流程，如否，进入S4；

S4：获取CU的父CU模式、时空相邻CU模式、水平与垂直运动特征、划分序列并计算CU子块的像素标准差和CU纹理梯度方向，为不同尺寸的CU建立决策树，利用决策树预测各种划分模式的概率分布，根据决策树依次编码测试各种划分模式，直到已尝试的模式的概率和大于设定阈值，停止遍历划分模式；

S5：对当前CU进行划分之后，对其子CU重复执行步骤S1～步骤S4。

2.根据权利要求1所述的一种基于决策树的VVC快速编码方法，其特征在于，将当前CU分为三类，包括：长和宽中存在有128大小的CU、长与宽中存在有4大小的CU和其他尺寸的CU。

3.根据权利要求1所述的一种基于决策树的VVC快速编码方法，其特征在于，所述当前CU的父CU编码模式、相邻CU编码模式和像素标准差，包括：所述父CU编码模式：一个大的CU经过某种划分方式后，划分为更小的CU，大的CU为父CU，划分为尺寸小的CU为子CU，子CU为父CU的一部分，往往具有相似的运动信息和纹理特征，其在预测编码过程中，有较大概率使用相同的预测模式；

所述相邻CU编码模式：在空间相邻CU模式中，选取左侧相邻CU和上方相邻CU的编码模式，时间相邻CU模式选取参考CU的模式；

所述参考CU：预测模式中，运动矢量指向区域即为参考CU；

所述像素标准差：纹理简单、平坦区域较大的块像素标准差较小，而纹理复杂、运动剧烈的块像素标准差往往较大，因此用像素标准差反映CU的纹理复杂度。

4.根据权利要求1所述的一种基于决策树的VVC快速编码方法，其特征在于，所述时空相邻CU模式信息、历史已编码CU模式率失真代价、量化参数和视频分辨率，包括：所述时空相邻CU模式信息：若CU的相邻CU和父CU都采用了MERGE/SKIP模式，且当前CU也采用了MERGE/SKIP模式，那么该CU区域纹理很有可能比较简单，不需要进行精细的划分，或者划分以后带来的收益很低；

所述历史已编码CU模式率失真代价：在编码器中保存最近n个相同尺寸已编码CU的模式及对应的率失真代价，并计算它们的平均值；

所述量化参数：用于影响CU是否进一步划分；

所述视频分辨率：用于影响最终的编码结果，预测是否提前终止编码流程。

5.根据权利要求1所述的一种基于决策树的VVC快速编码方法，其特征在于，所述水平与垂直运动特征、划分序列，包括：所述水平与垂直运动特征：通过参考帧中当前CU运动矢量所指向区域的运动矢量计算所得到，用于描述CU中物体的运动情况；

所述划分序列：用于记录CU的划分方式。

6.根据权利要求1所述的一种基于决策树的VVC快速编码方法，其特征在于，计算CU子块像素标准差，包括：其中，δk表示第k个子块的像素标准差，W、H分别表示CU的宽和高，xi,j表示坐标为(i,j)的像素值， 表示CU像素均值。

7.根据权利要求1所述的一种基于决策树的VVC快速编码方法，其特征在于，计算CU纹理梯度方向，包括：通过Sobel算子计算CU纹理方向直方图，直方图中每个条目的高度表示在该方向上的梯度值的总和，则直方图的峰值所对应的方向就是该CU的主要纹理方向。