原發布者:lijihong00 4.4　預測編碼　　1．預測編碼的基本原理　　預測編碼（PredictionCoding）是根據某一種模型，利用以前的（已收到）一個或幾個樣值，對當前的（正在接收的）樣本值進行預測，將樣本實際值和預測值之差進行編碼。如果模型足夠好，影象樣本時間上相關性很強，一定可以獲得較高的壓縮比。具體來說，從相鄰畫素之間有很強的相關性特點考慮，比如當前畫素的灰度或顏色訊號，數值上與其相鄰畫素總是比較接近，除非處於邊界狀態。那麼，當前畫素的灰度或顏色訊號的數值，可用前面已出現的畫素的值，進行預測（估計），得到一個預測值（估計值），將實際值與預測值求差，對這個差值訊號進行編碼、傳送，這種編碼方法稱為預測編碼方法。　　預測編碼的基本思想　　建立一個數學模型利用以往的樣本資料對新樣本值進行預測將預測值與實際值相減對其差值進行編碼，這時差值很少，可以減少編碼碼位。　　2．預測編碼的分類　　最佳預測編碼：在均方誤差最小的準則下，使其誤差最小的方法。　　線性預測：利用線性方程計算預測值的編碼方法。非線性預測：利用非線性方程計算預測值的編碼方法。線性預測編碼方法，也稱差值脈衝編碼調製法（DifferentionPulseCodeModulation，DPCM）。　　如果根據同一幀樣本進行預測的編碼方法叫幀內預測編碼。根據不同幀樣本進行預測的編碼方法叫幀間預測編碼。　　如果預測器和量化器引數按影象區域性特性進行調整，稱為自適應預測編碼（ADPCM）　　在幀間預測編碼中，

原發布者:lijihong00 4.4　預測編碼　　1．預測編碼的基本原理　　預測編碼（PredictionCoding）是根據某一種模型，利用以前的（已收到）一個或幾個樣值，對當前的（正在接收的）樣本值進行預測，將樣本實際值和預測值之差進行編碼。如果模型足夠好，影象樣本時間上相關性很強，一定可以獲得較高的壓縮比。具體來說，從相鄰畫素之間有很強的相關性特點考慮，比如當前畫素的灰度或顏色訊號，數值上與其相鄰畫素總是比較接近，除非處於邊界狀態。那麼，當前畫素的灰度或顏色訊號的數值，可用前面已出現的畫素的值，進行預測（估計），得到一個預測值（估計值），將實際值與預測值求差，對這個差值訊號進行編碼、傳送，這種編碼方法稱為預測編碼方法。　　預測編碼的基本思想　　建立一個數學模型利用以往的樣本資料對新樣本值進行預測將預測值與實際值相減對其差值進行編碼，這時差值很少，可以減少編碼碼位。　　2．預測編碼的分類　　最佳預測編碼：在均方誤差最小的準則下，使其誤差最小的方法。　　線性預測：利用線性方程計算預測值的編碼方法。非線性預測：利用非線性方程計算預測值的編碼方法。線性預測編碼方法，也稱差值脈衝編碼調製法（DifferentionPulseCodeModulation，DPCM）。　　如果根據同一幀樣本進行預測的編碼方法叫幀內預測編碼。根據不同幀樣本進行預測的編碼方法叫幀間預測編碼。　　如果預測器和量化器引數按影象區域性特性進行調整，稱為自適應預測編碼（ADPCM）　　在幀間預測編碼中，