预测编码方法
多媒体通信技术预测编码及变换编码解析
3. 绝对均值MAD
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4. 匹配像素个数NTAD
NTAD(i , j ) f (T0 , | bk (m, n) bk 1 (m i , n j ) |)
m 1 n 1 M N
其中
3、存在误码扩散现象。
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可以证明：在相同的均方量化误差下，e(n)比
x(n)要求较少的量化级数，即传送e(n)的数据率 比x(n)低。
实际实现中： 将量化器置于 预测环路之内，通 过反馈回路，可以 减少量化误差的积 累。
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差分脉冲编码调制
x(n)
D1 a1 D2 a2
预测器
+
e(n)
Q
DQ +
+
y(n)
－
^ x (n )
· · ·
DN
aN
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由原理图可知：
1、收发两端必须具有相同的预测条件。 2、预测系数为固定的情况称线性预测，根据 均匀误差最小准则获得的线性预测称最佳线 性预测，此时压缩比最大。
第04讲 预测编码及变换编码
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预测编码
原理：利用前面的一个或多个信号对下一个
信号进行预测，然后对实际值和预测值的差 （预测误差）进行编码。
预测编码
学生姓名：刘琨（31356013）
导师：王树彬
1
什么是预测编码？
预测编码是指从已收到的符号来提取关于 未收到的符号信息，从而预测其最可能的值作 为预测值，并对它与实际值之差进行编码。由 于差值很小，可以减少编码的码位，实现压缩。 它利用了信源的相关性来压缩码率，所以 对于独立信源，预测就没有可能。
7
Байду номын сангаас
此时的各系数as并不能对该信源发出
的所有序列都适用,随着序列的延长,各as根
据以后的r个符号值来计算,因而将随序列的
变化而变化,也就是说可以不断适应序列的
变化,适用于缓变的非平稳信源序列。
8
利用预测值的编码方法
一类是用实际值与预测值之差进行编码,也
叫差值编码。常用于相关性强的连续信源,也可
用于离散信源。在连续信源的情况下,就是对此
测。常用的差值预测就属于这类。
高阶线性预测已在话音编码,尤其在声
码器中广泛采用。
6
自适应预测
对于非平稳或非概率性的信源,无法获得确 切和恒定的相关函数,不能构成线性预测函数,可 采用自适应预测方法。 一种常用的自适应预测方法是设预测函数 是前几个符号值的线性组合,即令预测函数为 x’=∑asxt-r-1-s 再用已知信源序列来确定各系数as, 使对该序列所造成的均方误差D最小。
d (n)
s p (n)
量化 器
d q (n)
编码 器 +
sr (n)
I (n)
预测 器
S(n)是输入语音信号， (n) 是重建语音信号， 作为预测器确定下一个信号估值的输入信号。 (n)是预测语音信号，d(n)是差值信号。 DPCM实际就是对这个差值信号进行量化编码
图像编码常用方法介绍(五)
图像编码是将图像数据转换为数字信号的过程。
在数字图像领域中，图像编码是非常重要的一部分，因为它可以减少图像数据的存储空间和传输带宽。
在本文中，我们将介绍一些常用的图像编码方法。
一、无损编码方法无损编码方法是指将图像数据进行压缩，但压缩后的数据能够完全恢复为原始图像数据。
这种编码方法适用于对图像质量要求较高的场景，如医学图像和卫星图像等。
1. 预测编码（Predictive coding）预测编码是一种利用前后像素之间的相关性来进行编码的方法。
通过对图像的像素值进行预测，然后将预测误差编码，可以实现对图像数据的无损压缩。
2. 统计编码（Entropy coding）统计编码基于信息论原理，通过对图像数据中出现的符号进行统计分析，按照符号出现的概率进行编码。
在统计编码中，常用的方法有霍夫曼编码和算术编码。
二、有损编码方法有损编码方法是指在压缩图像数据的同时，会引入一定的信息损失，从而导致压缩后的图像质量下降。
这种编码方法适用于对图像质量要求不那么严格的场景，如网络传输和存储等。
1. 变换编码（Transform coding）变换编码是一种将图像数据转换为频域表示的方法。
最常用的变换编码方法是离散余弦变换（DCT），它可以将图像数据从时域转换到频域，然后对频域表示的系数进行量化和编码。
2. 预测编码（Predictive coding）预测编码不仅可以用于无损压缩，也可用于有损压缩。
在有损预测编码中，通过对图像的像素值进行预测，然后对预测误差进行量化和编码，从而实现压缩图像数据。
3. 算术编码（Arithmetic coding）算术编码是一种基于符号概率进行编码的方法。
它可以根据每个符号出现的概率来动态调整编码的长度，从而实现对图像数据的高效压缩。
总结起来，图像编码是数字图像领域中的重要研究方向。
无损编码方法可以实现对图像数据的无损压缩，而有损编码方法可以实现更高比例的压缩，但会引入一定的信息损失。
图像编码中的预测编码原理与应用
图像编码是一种将图像数据压缩成更小的表示形式的技术。
在图像编码中，预测编码是一种常用的方法，它利用图像中的统计结构来减少冗余信息，从而实现更高效的压缩。
本文将探讨图像编码中的预测编码原理与应用。
一、预测编码的基本原理在图像编码中，预测编码通过利用图像中像素之间的统计关系来减少冗余信息。
其基本原理是对当前像素进行预测，并根据预测误差进行编码。
预测编码可以分为无损预测编码和有损预测编码两种。
1. 无损预测编码无损预测编码的目标是实现完全无损的数据压缩。
其基本思想是通过预测当前像素值，然后用预测值来表示图像数据。
最常用的无损预测编码方法是差分编码。
差分编码是一种简单而有效的无损预测编码方法。
它通过将当前像素值与其邻域像素进行差分，然后将差分值进行编码。
在解码时，只需将编码的差分值加回到预测值上即可还原原始像素值。
差分编码能够较好地利用像素之间的相关性，实现无损的数据压缩。
2. 有损预测编码有损预测编码的目标是在一定程度上减少数据量，同时保持视觉上接近原始图像的质量。
其基本原理是通过预测当前像素值和预测误差的编码来压缩图像数据。
有损预测编码方法分为线性预测编码和非线性预测编码两种。
线性预测编码是一种常见的有损预测编码方法。
它利用线性预测模型对当前像素进行预测，并将预测误差编码。
预测模型可根据不同的应用领域和数据特点进行选择，常用的线性预测模型有一阶和二阶预测模型。
线性预测编码在压缩图像数据的同时，能够保持一定的视觉质量，是一种广泛应用的有损编码方法。
非线性预测编码是一种更加复杂的有损预测编码方法。
它通过模拟人眼对图像的感知来进行编码。
非线性预测编码方法常用的有小波预测编码和因子图预测编码等。
这些方法通过对图像进行多尺度分析和建模，在图像编码中能够获得更好的压缩效果。
二、预测编码的应用领域预测编码在图像编码中有着广泛的应用。
以下将介绍几个常见的应用领域。
1. 图像压缩预测编码在图像压缩中扮演着重要的角色。
线性预测编码(LPC)
线性预测编码(LPC)的概念
线性预测编码(linear predictive coding，LPC)是一种非常重要的编码方法。
从原理上讲，LPC 是通过分析话音波形来产生声道激励和转移函数的参数，对声音波形的编码实际就转化为对这些参数的编码，这就使声音的数据量大大减少。
在接收端使用LPC分析得到的参数，通过话音合成器重构话音。
合成器实际上是一个离散的随时间变化的时变线性滤波器，它代表人的话音生成系统模型。
时变线性滤波器既当作预测器使用，又当作合成器使用。
分析话音波形时，主要是当作预测器使用，合成话音时当作话音生成模型使用。
随着话音波形的变化，周期性地使模型的参数和激励条件适合新的要求。
线性预测器是使用过去的P个样本值来预测现时刻的采样值x(n)。
如图所示，预测值可以用过去P个样本值的线性组合来表示：
为方便起见，式中采用了负号。
残差误差(residual error)即线性预测误差为
这是一个线性差分方程。
在给定的时间范围里，如[n0,n1]，使e(n)的平方和即为最小，这样可使预测得到的样本值更精确。
通过求解偏微分方程，可找到系数αi的值。
如果把发音器官等效成滤波器，这些系数值就可以理解成滤波器的系数。
这些参数不再是声音波形本身的值，而是发音器官的激励参数。
在接收端重构的话音也不再具体复现真实话音的波形，而是合成的声音。
实验七、预测编码
实验七、预测编码一，目的掌握预测编码的基本原理与方法了解图像预测编码的基本原理与方法二，实验条件1)微型计算机：INTEL 奔腾及更高2)MATLAB3)典型的灰度、彩色图像文件三，原理利用图像的空间或时间的冗余度进行四，实验内容1.以一阶预测为例，编程实现给定的图像的预测编码值2.绘制相应预测编码值的直方图MATLAB具体的实现代码：clear;cd d:init=imread('test.jpg');two_=rgb2gray(init);two=double(two_); [m,n]=size(two);%保留下第二行数组,用以之后计算第一行的预测值second_lie=zeros(1,n);for p=1:1:mfor q=2second_lie(p,q)=two(p,q);endend%计算预测值，从第二列开始计算one=zeros(m,n);for x=1:1:mfor y=2:1:none(x,y)=two(x,y+1)-two(x,y);%用前一行的像素值减去后一行的像素值endend%添加上第一行的预测值for i=1:1:mfor j=2one(i,1)=second_lie(i,j)-two(i,j-1);endend% 统计概率分布zhifangtu=zeros(1,511);%定义-255—255范围的一维空间for i=1:1:mfor j=1:1:nzhifangtu(one(i,j)+256)=(zhifangtu(one(i,j)+256)+1);%将统计值多添加256，以此来避免负数灰度值的出现，最后统计灰度值,并计算概率endend%定义了重新描述直方图的横坐标lie=zeros(1,511);for qq=1:1:511lie(qq)=qq-256;end%绘制统计直方图plot(lie,zhifangtu);title('概率统计');-300-200-1000100200300024681012x 104概率统计%计算图像压缩比for aa=1:1:mfor bb=1:1:nsum_init=sum_init + two(aa,bb);sum_final=sum_final+abs(one(aa,bb));endendcc=sum_final/sum_init;yasuobi=double(cc)*100;%图像恢复部分recover=zeros(m,n);%恢复出第一行像素值for mm=1:1:mrecover(mm,1)=second_lie(mm,2)-one(mm,1);end%完全恢复图像for ii=1:1:mfor jj=2:1:n-1recover(ii,jj)=recover(ii,jj-1)+one(ii,jj-1);endend初始的二维图像矩阵恢复后的二维图像矩阵五，讨论与分析进行预测编码后统计直方图呈现形似高斯分布图，其中差值大部分集中于0左右，最后，图像的恢复只需根据保留的第二行原始数据与求得的预测值的第一行相减即可恢复出第一行，之后在用恢复出的像素值依次恢复接下来的像素值即可完整的恢复图像。
自适应划分预测编码研究
自适应划分预测编码研究自适应划分预测编码是一种广泛应用于图像和视频压缩领域的技术。
它的核心思想是通过对图像或视频进行划分，并对每个划分块进行预测和编码，从而实现高效的压缩和传输。
在传统的图像和视频编码中，常常采用固定的划分方法，将图像或视频均匀地划分为固定大小的块。
然而，这种固定划分方法并不能适应图像或视频中不同区域的特征差异。
例如，在一幅图像中，细节丰富的区域可能需要更小的划分块来保留细节信息，而纹理单一的区域可能只需要较大的块来表示整体特征。
因此，自适应划分预测编码技术应运而生。
自适应划分预测编码技术根据图像或视频中不同区域的特征差异来选择合适的划分方法。
常用的自适应划分方法包括基于纹理复杂度、基于运动矢量、基于边缘检测等。
其中，基于纹理复杂度的自适应划分方法通过对图像或视频中的纹理复杂度进行估计，将纹理复杂的区域划分为较小的块，将纹理简单的区域划分为较大的块。
基于运动矢量的自适应划分方法则通过对图像或视频中的运动进行估计，将运动剧烈的区域划分为较小的块，将运动平缓的区域划分为较大的块。
基于边缘检测的自适应划分方法则通过对图像或视频中的边缘进行检测，将边缘丰富的区域划分为较小的块，将边缘简单的区域划分为较大的块。
自适应划分预测编码技术在图像和视频压缩中具有广泛的应用前景。
它能够有效提高压缩比，减少存储和传输的成本。
另外，自适应划分预测编码技术还能够提高图像和视频的视觉质量，保留更多的细节信息。
因此，它在无线通信、视频监控、远程医疗等领域都有着重要的应用价值。
然而，目前自适应划分预测编码技术还存在一些挑战和问题。
首先，如何准确地估计图像或视频中不同区域的特征差异仍然是一个难题。
其次，如何选择合适的自适应划分方法并进行优化仍然需要更多的研究。
此外，自适应划分预测编码技术在实际应用中的复杂性和计算复杂度也需要进一步优化和改进。
综上所述，自适应划分预测编码是一种有着广泛应用前景的技术。
通过对图像或视频进行自适应划分，并根据不同区域的特征差异进行预测和编码，可以实现高效的压缩和。
预测编码
4.4预测编码1．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。
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。
2．预测编码的分类最佳预测编码：在均方误差最小的准则下，使其误差最小的方法。
线性预测：利用线性方程计算预测值的编码方法。
非线性预测：利用非线性方程计算预测值的编码方法。
线性预测编码方法，也称差值脉冲编码调制法（Differention Pulse Code Modulation，DPCM）。
如果根据同一帧样本进行预测的编码方法叫帧内预测编码。
根据不同帧样本进行预测的编码方法叫帧间预测编码。
如果预测器和量化器参数按图像局部特性进行调整，称为自适应预测编码（ADPCM）在帧间预测编码中，若帧间对应像素样本值超过某一阈值就保留，否则不传或不存，恢复时就用上一帧对应像素样本值来代替，称为条件补充帧间预测编码。
在活动图像预测编码中，根据画面运动情况，对图像加以补偿再进行帧间预测的方法称为运动补偿预测编码方法。
3．DPCM编码算法一幅二维静止图像，设空间坐标(i,j)像素点的实际样本为f(i,j)，是预测器根据传输的相邻的样本值对该点估算得到的预测（估计）值。
编码时不是对每个样本值进行量化，而是预测下一个样本值后，量化实际值与预测值之间的差。
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预测编码方法
1 基本原理
预测编码是一种直接利用数据间的相关性去相关，去冗余，实现数据压缩的信源编码
技术。
此时，编码传输或存储的并不是信源输出的数据本身，而是当前数据的预测值与实际
值之间的差值
设信源输出的数据x（n）之间具有某种程度的相关性，利用这些相关性可以根据该时
刻前面的某些数据做出当前数据x（n）的预测值p（n），定义两者之间的误差: e (n) =x（n）-p（n）
并将d (n)称为预测误差或差值信号。
由于p（n）是利用x（n）与相邻数据之间的相关性进行估计（预测）得到的，因此，
当前数据x（n）与预测值p（n）之间的预测误差所构成的差值信号序列{ d (n) }中，数据
之间的相关性将减小，{ e (n) }中的信息冗余将降低。
例外，由于预测值p（n）是利用数据之间的相关性进行估计得到的，因此从统计观点
来讲，多数预测值p（n）与当前数据的实际取值x（n）比较接近。
于是，虽然差值信号序
列{ e (n) }的数值分布区间扩大了一倍，但是预测误差 e (n)的取值将只集中在零附近的
一个较小范围内，如图所示。
理论研究表明,e (n) 的概率分布可近似为拉普拉斯（Laplace ）分布，即
P(e)=
其中，e为差值信号e (n)的取值，为的差值信号均方值。
2 差值脉冲编码调制
差值脉冲编码调制( Differential Pulse Code Modulation , DPCM)是一种最典型的限失真
预测编码方法。
DPCM原理框图如下；
在接收端解码恢复的再现数据为f’(x)。
于是，经过系统传输，输入数据与输出数据之间产生误差为;
f (x) -f’(x)=
可见，再现数据中产生的失真正是由发送端量化器的量化误差造成得，，与解码器是完全无关的。
预测模型可以是一维的，也可以是二维或多维的；可以是线性的，也可是非线性的。
下面先讨论一维线性预测方法。
设预测值为
可见，相关性R k 越大，预测误差方差2e σ越小于信号方差，压缩效率也就越高
3 线性预测
4 量化编码
前面已经指出，差值信号 e (n)呈拉普拉斯分布，利用此分布的特点，经过量化，编码便可使总的比特率减小，实现
数据压缩。
若输入信号x(n)已数字化，则差值信号e (n)可能也是离散的。
因此，可以通过对差值信号e (n)直接进行无失真的编码，以实现无失真的数据压缩。
有误差的量化、编码方法如下：
一般的图像、语音等信息传输系统对差值信号e (n)重新进行量化后编码，并且往往依据人的生理特性和心理特性，在量化和编码中引入一定限度的失真，以实现更有效地数据压缩。
常用的量化方法包括均匀量化，非均匀量化等。
对于要求较高的DPCM系统，需要采用最佳量化器对e (n)进行量化。