【技术实现步骤摘要】
图像带宽压缩中的后选择预测方法
本专利技术涉及一种多媒体
,特别涉及一种图像带宽压缩中的后选择预测方法。
技术介绍
带宽压缩技术主要由四个部分组成,包含:预测模块、量化模块、码控模块和熵编码模块。其中预测模块作为一个重要的模块,是利用相邻像素间存在的空间冗余度,根据邻近像素信息对当前像素值进行预测,预测差值的标准差远小于原始图像数据的标准差,因此对预测差值进行编码,更有利于使图像数据的理论熵达到最小,达到提高压缩效率的目的。目前预测模块的算法主要分为两类,纹理相关预测和像素值相关预测。然而,当待压缩图像的纹理复杂多变时,预测待压缩图像的复杂纹理区域时往往因图像纹理之间的相关性较差,预测编码得不到精确的参考,导致理论极限熵得不到最大化的降低,影响预测模块的质量。因此,在待压缩图像的纹理复杂多变时,提高预测模块的质量成为亟需解决的问题。随着视频的图像分辨率的增加,需要占用较多的存储空间和传输带宽,在这种情况下,利用芯片内的带宽压缩技术来提高图像的存储空间和传输带宽就显得尤为必要。在图像纹理复杂区域, ...
【技术保护点】
1.一种图像带宽压缩中的后选择预测方法,其特征在于,包括:/n将图像分成大小相同的多个MB;/n采用自适应纹理渐变预测方法对当前MB进行预测以获取所述当前MB的第一主观残差和;/n采用双向跳块扫描多方向预测方法对所述当前MB进行预测以获取所述当前MB的第二主观残差和;/n根据所述第一主观残差和与所述第二主观残差和确定所述当前MB中每个像素的最终预测残差。/n
【技术特征摘要】
1.一种图像带宽压缩中的后选择预测方法,其特征在于,包括:
将图像分成大小相同的多个MB;
采用自适应纹理渐变预测方法对当前MB进行预测以获取所述当前MB的第一主观残差和;
采用双向跳块扫描多方向预测方法对所述当前MB进行预测以获取所述当前MB的第二主观残差和;
根据所述第一主观残差和与所述第二主观残差和确定所述当前MB中每个像素的最终预测残差。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,采用自适应纹理渐变预测方法对当前MB进行预测以获取所述当前MB的第一主观残差和,包括:
采用自适应纹理渐变预测方法对所述当前MB进行预测以获取所述当前MB中每个像素的第一预测残差;
根据所述第一预测残差分别计算所述当前MB的第一残差绝对值和与第一绝对值残差和;
根据所述第一主观残差和与第一绝对值残差和计算所述第一残差主观和。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,采用自适应纹理渐变预测方法对所述当前MB进行预测以获取所述当前MB中每个像素的第一预测残差,包括:
利用像素值拐点采样方式确定所述当前MB的采样点;
根据所述采样点计算所述当前MB中每个像素的所述第一预测残差。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,利用像素值拐点采样方式确定所述当前MB的采样点,包括:
将所述当前MB的当前像素的像素值与所述当前像素相邻的像素的像素值求差获取所述当前MB的像素差值;
将所述像素差值中的连续值的最后一位设定为像素值拐点;
设定所述像素值拐点所对应的所述当前MB的像素为所述当前MB的采样点。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述采样点计算所述当前MB中每个像素的所述第一预测残差,包括:
选取预测方式对所述当前MB进行预测,计算所述当前MB采样点的所述第一预测残差;
选取预测方式对所述当前MB进行预测,计算所述当前MB非采样点的所述第一预测残差。
6.根据权利要求5所述的方法,采用双向跳块扫描多方向预测方法对所述当前MB进行预测以获取所述当前MB的第二主观残差和,包括:
采用双向跳块扫描多方向预测方法对所述当前MB进行预测以获取所述当...
【专利技术属性】
技术研发人员:李雯,冉文方,田林海,
申请(专利权)人:西安科锐盛创新科技有限公司,
类型:发明
国别省市:陕西;61
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