基于預測的視頻無失真編碼算法研究.pdf

1、數(shù)字視頻是人們獲取信息的重要媒介之一，然而其龐大的數(shù)據(jù)量給計算機的存儲容量和信道帶寬帶來了巨大的挑戰(zhàn)，嚴重地阻礙了視頻技術(shù)的發(fā)展。視頻編碼成為了解決該問題的關(guān)鍵，編碼后的視頻容量大大減少，使存儲和傳輸?shù)某杀敬蠓档停瑸閿?shù)字視頻在互聯(lián)網(wǎng)上的應用發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。
　　視頻編碼技術(shù)的發(fā)展有目共睹，但是絕大多數(shù)的研究都集中在有損壓縮編碼，無損壓縮編碼方面則缺乏優(yōu)秀的編碼方法，然而許多領(lǐng)域迫切地需要高效的無損編碼方法?；谶@樣的現(xiàn)狀，本文以

2、視頻無失真編碼作為研究課題，提出了一種基于預測的無損視頻編碼算法。
　　本文應用模糊邏輯的理論知識，引入了相似度的概念，用于描述圖像像素間的相似程度。利用幀內(nèi)相似度來描述圖像塊的內(nèi)部平滑程度，根據(jù)它來確定圖像的分塊模式—8×8模式、4×4模式；利用幀間相似度來描述目標塊與預測塊的匹配程度，使用它作為運動估計的匹配準則。根據(jù)幀內(nèi)相似度和幀間相似度數(shù)值的比較結(jié)果來選擇編碼模式—GAP預測器的幀內(nèi)預測、DS搜索算法的幀間預測或幀內(nèi)幀間融

3、合預測。按照分塊模式和編碼模式信息對圖像分塊數(shù)據(jù)進行預測編碼，最后對預測誤差進行基于上下文的Golomb-Rice編碼。為了測試該算法的預測性能，使用Matlab平臺進行仿真實驗，將本文的算法與MED預測、GAP預測和幀間預測算法進行對比實驗。仿真結(jié)果顯示本文的算法的預測效果更好，從而證明了該算法具有較強的可行性。使用本文提出的算法，實現(xiàn)一個無損視頻編碼系統(tǒng)，選取一組標準的視頻測試序列來測試該系統(tǒng)的壓縮率，并與現(xiàn)有的一些基于預測的無損編