预测编码-计算流体力学及其并行算法

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文件名称：预测编码-计算流体力学及其并行算法
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更新时间：2021-06-02 17:10:56
H264 毕厚杰 pdf 图 3.1 邻近像素间的相关性 例如，同一帧内邻近像素，当前像素为 X，其左邻近像素为 A，上邻近像素为 B，上左邻近像 素为 C等。显然与 X之间的距离近的像素，如 A和 B与 X的相关性强，愈远相关性愈弱，如 C、D、 E、F 等像素。以 P 作为预测值，按与 X 的距离不同给以不同的权值，把这些像素的加权和作为 X 的预测值，与实际值相减，得到差值 q。由于临近像素之间相关性强，q值非常小，达到压缩编码的 目的。 接收端把差值 q与预测值（事先已定义好，比当前 X早到达接收端像素，如Ａ）相加，恢复原 始值 X。归纳如下： 编码端：X－A=q 解码端：q＋A=X 按以上原理可得预测编码框图，如图 3.2所示。这种预测编码也称为差分脉冲编码（DPCM）。 图 3.2 预测编码 其中，x（n）为当前像素的实际值，p（n）为其预测值，d（n）为差值或残差值。该差值经量 化后得到残差量化值 q(n)。预测值 p(n)经预测器得到，预测器输入为已存储在预测器内前面的各像 素，和当前值，它们的加权和即为下一个预测器输出。 由图 3.2可见，解码输出 x’(n)与原始信号 x(n)之间有个因量化而产生的量化误差。 现在进一步说明预测法可压缩视频信息的理由。大量统计表明，由于相关性的存在，邻近像素 值之差很小。其差值信号的概率分布如图 3.3 所示。可见该差值信号的方差是比较小的。由于图像 的误差信号 d(n)方差相对图像信号本身方差较小，其量化器的动态范围可以缩小，相应的量化分层 数目就可减少，每个像素的编码比特数也显著下降，而且不致视频质量明显降低，达到视频压缩的