南京航空航天大学：《多媒体技术及其应用》课程教学资源（PPT课件讲稿）第三章 数据压缩技术 3.3.2 预测编码

第7讲预测编码 332预测编码 1.DPCM线性预测编码方法 (1)差分预测编码的基本原理 (2)DPCM预测编码算法 (3)三邻域预测法 2.基于运动补偿的帧间预测 (1)运动补偿预测编码原理 (2)运动图像及补偿块的概念结构 (3)运动补偿的块匹配算法 (4)宏块的预测模型

第 7 讲 预测编码 3.3.2 预测编码 1. DPCM线性预测编码方法 (1) 差分预测编码的基本原理 (2) DPCM预测编码算法 (3) 三邻域预测法 2. 基于运动补偿的帧间预测 (1) 运动补偿预测编码原理 (2) 运动图像及补偿块的概念结构 (3) 运动补偿的块匹配算法 (4) 宏块的预测模型

3.3.2预测编码 适用场合:对传输速率要求很高的实时应用 1.DPCM线性预测编码方法 差分脉冲编码调制(DPCM)技术的特点: 预测对象不是信源的实际数据,而是采样的样本数据, 是预测样本值与实际样本值的差分量 (1)差分预测编码的基本原理 基本思想:利用前序的、相邻的和已知的样本值, 来预测后序的或新的样本值, 再将实际值与预测值相减以得到一个误差值, 从而只对误差值进行编码; 由于误差值<<样本值,故可大幅度减少数据的位码表示

3.3.2 预测编码 适用场合：对传输速率要求很高的实时应用 1.DPCM线性预测编码方法 差分脉冲编码调制（DPCM）技术的特点： 预测对象不是信源的实际数据，而是采样的样本数据， 是预测样本值与实际样本值的差分量 (1)差分预测编码的基本原理 基本思想：利用前序的、相邻的和已知的样本值， 来预测后序的或新的样本值， 再将实际值与预测值相减以得到一个误差值， 从而只对误差值进行编码； 由于误差值＜＜样本值，故可大幅度减少数据的位码表示

差分预测编码的框架原理: B1量化器 编谣器 解码器 预器 预器 ①对预测误差进行编码前,需选取合适的量化器与预测器 ②将采样获得的样本值序列X送入量化器进行量化处理 ③量化数据送预测器并产生一个预测值,加到差分比较点 ④在输入与反馈比较点,实际样本值与预测值进行差值比较, 从而获得误差值en,即 x-x ⑤对预测误差e进行量化处理后,送编码器进行编码处理

差分预测编码的框架原理： ① 对预测误差进行编码前，需选取合适的量化器与预测器 ② 将采样获得的样本值序列Xn送入量化器进行量化处理 ③ 量化数据送预测器并产生一个预测值 ，加到差分比较点 ④ 在输入与反馈比较点，实际样本值与预测值进行差值比较， 从而获得误差值en，即 ⑤ 对预测误差en进行量化处理后，送编码器进行编码处理

(2)DPCM预测编码算法 算法设计:根据原理框图来设计预测器的预测模型 设:tn时刻的采样信号即样本值为Xn 根据tn以前的采样序列{1i=1,2,…,n1}所作出的 预测值为;则凰的预测方程为: ai ii 其中:a(i=1,2,…,n-1)为预测系数 对于线性预测,a是与x无关的常数 再设:采样输入的实际样本值与预测样本值的误差值为en, 误差信号的量化输出为en,接收端的输出信号为Ⅺn’; 则e的预测误差为:e=X-x 且量化器的量化误差

⑵ DPCM预测编码算法 算法设计：根据原理框图来设计预测器的预测模型 设：tn时刻的采样信号即样本值为Xn， 根据tn以前的采样序列{Xi |i=1，2，…，n-1}所作出的 预测值为 ；则 的预测方程为： 其中：a（i=1，2，…，n-1）为预测系数 对于线性预测，a是与x无关的常数 再设：采样输入的实际样本值与预测样本值的误差值为en， 误差信号的量化输出为en ’ ，接收端的输出信号为Xn’ ； 则en的预测误差为： 且量化器的量化误差 qn = en - en ’

(3)三邻域预测法 设:用一维和二维预测器对m×n个像素组成的图像进行预测, 预测点x的坐标为(i,j);已知在x的邻域有 个采样值{a,b,c},求x的预测值区 讨论:根据预测方程, 维预测:x=X;X,为X邻域的前一个样本值 二维预测:x a1x1+axj十a(1i- 预测误差:e X 在本例中,给定的x邻域及采样值{a,b,c}见图(a).分析: 预测点x邻域的第一行:采用x-a预测 第一列: b 其余点:x-(a+(b-c)/2)

⑶ 三邻域预测法 设：用一维和二维预测器对m×n个像素组成的图像进行预测， 预测点x的坐标为（i，j）；已知在x的邻域有 三个采样值{a,b,c}，求x的预测值 讨论：根据预测方程， 一维预测： 邻域的前一个样本值 二维预测： 预测误差： 在本例中，给定的x邻域及采样值{a,b,c}见图（a）．分析： 预测点x邻域的第一行：采用x - a预测 第一列： x - b 其余点： x - （a +（b - c）／2）

二维预 预测方式预测值x|预测式x|预测值 a +b-c 0123 a+(b-c)/2 b+(a+()/2 ()x城及,样值 a+b)/2 小)可选预测方法及预值

2.基于运动补偿的帧间预测 (1)运动补偿预测编码原理 预测对象:时域相关的运动对象.如视频图像,可视电话 运动补偿法:①建立运动模型来跟踪序列帧的运动情况 ②选择合适的补偿单元,关键是运动矢量参数的估值计算 ③对补偿后的序列帧进行帧间预测 运动补偿预测编码原理的结构框图如下: 编入预处理 望化器 编碍器]输出 运动补偿预器 存储器 运动参数估值器

2. 基于运动补偿的帧间预测 (1) 运动补偿预测编码原理 预测对象：时域相关的运动对象．如视频图像，可视电话 运动补偿法：① 建立运动模型来跟踪序列帧的运动情况； ② 选择合适的补偿单元，关键是运动矢量参数的估值计算； ③ 对补偿后的序列帧进行帧间预测 运动补偿预测编码原理的结构框图如下：

讨论:DPCM预测与运动补偿帧间预测的关系 分析:预测编码只对运动图像中相邻帧间的差异部分进行处理 因此,若要建立差别帧(f,fxa)之间的预测关系, 须对每帧图像进行子块分割, 以找出帧间各子块间相对运动的映射关系, 即块匹配的运动矢量关系; 从而先进行运动位移估值计算, 再进行运动帧间的差分预测 结论:运动图像的补偿与预测处理过程可描述为 单帧图像子块分割→建立帧间子块映射的块匹配关系 建立补偿单元块的运动矢量及区间位移关系 →确定运动补偿的块匹配算法

讨论：DPCM预测与运动补偿帧间预测的关系 分析：预测编码只对运动图像中相邻帧间的差异部分进行处理 因此，若要建立差别帧（fk，fk-d）之间的预测关系， 须对每帧图像进行子块分割， 以找出帧间各子块间相对运动的映射关系， 即块匹配的运动矢量关系； 从而先进行运动位移估值计算， 再进行运动帧间的差分预测 结论：运动图像的补偿与预测处理过程可描述为 单帧图像子块分割 → 建立帧间子块映射的块匹配关系 → 建立补偿单元块的运动矢量及区间位移关系 → 确定运动补偿的块匹配算法

(2)运动图像及补偿块的概念结构 现以MPEG数据压缩标准为例,说明运动图像及块结构定义方法 ①MPEG数据流构成的概念结构 视频图像序列 图片组 口口口口-口 图片 宏块 块 图片切片 8×8 Pixel 图片的亮度与色差表示 几z块组成 3 (8×8(8×8 OOOOOO ①6×16

(2) 运动图像及补偿块的概念结构 现以MPEG数据压缩标准为例，说明运动图像及块结构定义方法 ① MPEG数据流构成的概念结构

(a)视频图像序列:以图片组为独立压缩单位.可含三种类型: I(帧内)图像,P(预测)图像,B(双向预测)图像 (b)图片:图片组序列中的原始编码单位;其抽样表示为切片, 可用于调整编码参数,如预测误差 幅图像可用亮度y和色差(u,v)的像素分布关系来描述; 每四个亮度值与一对色差值相联系,且u和v的位置相同 (c)宏块:组成图像切片的亮度块和色差块的组合表示, 是基本运动补偿单元.宏块( Macroblock)结构定义为 由四个亮度块y(16×16的像素单位) 和两个色差块u与v(8×8pixe1)组成一个块流结构; 单个像素块的顺序是1-2-3-4-5-6 块:宏块构成单位,由一个8×8的亮度或色差信息组成

(a)视频图像序列：以图片组为独立压缩单位．可含三种类型： I（帧内）图像，P（预测）图像，B（双向预测）图像 (b)图片：图片组序列中的原始编码单位；其抽样表示为切片， 可用于调整编码参数，如预测误差． 一幅图像可用亮度y和色差（u,v）的像素分布关系来描述； 每四个亮度值与一对色差值相联系，且u和v的位置相同 (c)宏块：组成图像切片的亮度块和色差块的组合表示， 是基本运动补偿单元．宏块（MacroBlock）结构定义为 由四个亮度块y（16×16的像素单位） 和两个色差块u与v（8×8pixel）组成一个块流结构； 单个像素块的顺序是1-2-3-4-5-6 块：宏块构成单位，由一个8×8的亮度或色差信息组成