文档介绍：预测编码和视频压缩标准
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预测编码
DPCM原理
线性预测编码
最佳量化器
非线性自适应预测编码
概述
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概述
预测编码的基本原理
预测编码(Prediction Coding)是根据某一种模型,利用以前的(已收到)一个或几个样值,对当前的(正在接收的)样本值进行预测,将样本实际值和预测值之差进行编码。如果模型足够好,图像样本时间上相关性很强,一定可以获得较高的压缩比。具体来说,从相邻像素之间有很强的相关性特点考虑,比如当前像素的灰度或颜色信号,数值上与其相邻像素总是比较接近,除非处于边界状态。那么,当前像素的灰度或颜色信号的数值,可用前面已出现的像素的值,进行预测(估计),得到一个预测值(估计值),将实际值与预测值求差,对这个差值信号进行编码、传送,这种编码方法称为预测编码方法。
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概述
预测编码的基本思想
建立一个数学模型利用以往的样本数据对新样本值进行预测将预测值与实际值相减对其差值进行编码,这时差值很少,可以减少编码码位。
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概述
预测编码:就是根据过去的信号样值预测下一个样值,仅把预测值与现实的样值之差(预测误差)加以量化、编码以后进行传输的方式,如下图所示,在接收端,经过和发信端的预测完全相同的操作,可以得到量化的原信号,然后再通过低通滤波便可恢复与原信号近似的波形。
预测编码原理图
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DPCM原理
DPCM原理
差分脉冲编码调制(DPCM)是预测编码中的一种典型的编码方法。
任一像点的灰度值可由它前面出现的若干个像素进行估计(预测)
数字图像相邻像素间
存在较强的相关性
求出估计值与实际值的差值
对差值进行量化、编码、传输
设tk时刻的输入信号取样值为Xk;tk时刻前N个邻近像素取样序列为,现由此N个值估计,得估计值
由于预测误差ek的相关性小于Xk , 对ek进行量化、编码、传输可达到压缩目的。
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DPCM原理
⑴发送端:
关键是得到预测值,可由预测器构成闭环反馈系统实现
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DPCM原理
预测器的作用
①首先利用一个加法器完成本地恢复。恢复值为
量化器输出值
Xk的预测值
Xk的恢复值
由于量化器引入量化误差,使得; ( 是的近似值)。
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DPCM原理
②利用tk前的恢复值预测Xk 。预测器完成下列加权求和运算:
式中, 为预测系数,上式的关键是选择和确定
上式表明,预测器应能记忆(存贮)前N个恢复值,是一个有限记忆信源(又称有限Markov信源)。
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DPCM原理
结论:
预测模型是一个N阶Markov过程,以上分析归纳如下:
预测值;
预测误差;
恢复值(Xk的近似值)。
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