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1、4.4.3 4.4.3 帧间预测编码帧间预测编码 对于序列图像，把几帧的对于序列图像，把几帧的图像存起来图像存起来(大规模集成电路技大规模集成电路技术的发展术的发展)使用帧间相关性进使用帧间相关性进一步消除图像信号的冗余度，一步消除图像信号的冗余度，提高压缩比。提高压缩比。几种帧间压缩方法几种帧间压缩方法 1.帧间预测帧间预测 2.条件补充法条件补充法 3.条件次取样法条件次取样法 4.运动补偿运动补偿 (Ymn)N和和(Ymn)N-1 变化很小变化很小 统计结果表明：统计结果表明：广播电视节目只有广播电视节目只有10%以内的像素有变化。以内的像素有变化。Y有有2%的变化；的变化；UV有千分之
2、十以内的变化。有千分之十以内的变化。Xmn-Xmn=emn 只只传差值传差值 时间相关，消除冗余时间相关，消除冗余1.帧间预测，采用帧间预测，采用 DPCM 2.2.条件补充法条件补充法 Mounts，Pease等人提出条件像素补充法等人提出条件像素补充法规定：若帧间各对应像素的亮度差超过阈值，规定：若帧间各对应像素的亮度差超过阈值，则把这些像素存到缓存区中，并以恒定传输速则把这些像素存到缓存区中，并以恒定传输速度传输，而阈值以下的像素则不传送，在接收度传输，而阈值以下的像素则不传送，在接收端中用上一帧相应的像素代替。端中用上一帧相应的像素代替。据统计，在可视电话中用条件补充法传送据统计，在可
3、视电话中用条件补充法传送的像素只占全部像素的的像素只占全部像素的6%左右。左右。3.3.条件次取样法条件次取样法 条件补充法和内插法相结合叫条件次条件补充法和内插法相结合叫条件次取样法。取样法。具体做法：在时间轴采用次取样具体做法：在时间轴采用次取样(两个两个取一取一 个就是次取样个就是次取样)对于未取样的当前场对于未取样的当前场的的某点可以采用隔场的四邻点亮度的均值，某点可以采用隔场的四邻点亮度的均值，作为该点亮度的预测值。作为该点亮度的预测值。条件补充：条件补充：S0=1/4(SA+SB+SC+SD)内内插预测值与实际值之差小于阈值后就不传。插预测值与实际值之差小于阈值后就不传。4.4.运
4、动补偿运动补偿 近几年运动补偿技术近几年运动补偿技术(Motion Compensation)十分活跃。在十分活跃。在H.261，MPEG标准编码中都用到这个技术。标准编码中都用到这个技术。运动估计有下述三种方法：运动估计有下述三种方法：(1).块匹配法（块匹配法（Block Matching Algorithm BMA）以像素块为准进行运动估计。以像素块为准进行运动估计。(2).像素递归法像素递归法（Pixel Recursive Algorithm PRA）以像素为准进行递归的运动估计。以像素为准进行递归的运动估计。(3).傅立叶变换法。傅立叶变换法。(1).块匹配法块匹配法 将图像分成M
5、*N个矩形块。在（M+2Wx）*（N+2Wy）范围内进行搜索 以求得最优匹配，从而求得运动矢量估值（dx，dy）。M*N块MNWxWxWyWyM+2WxN+2Wy匹配算法匹配算法归一化相关函数 NCCF均方误差 MSE帧间绝对差 MAD计算两帧中子块的相关函数计算两帧中子块的相关函数 当NCCF相关函数最大时，i,j就被定为子块的水平和垂直的偏移值，但此式计算量大。MNf(m,n)第K帧MNf(m+i,n+j)第K-Ns帧 常用MSE最小 取MAD最小时的i,j值就是水平和垂直的偏移量。搜索方法搜索方法n穷尽搜索法穷尽搜索法n二维对数法（二维对数法（TDL）n三步搜索法（三步搜索法（TTS）n
6、交叉搜索法（交叉搜索法（CSA)穷尽搜索法n每一点都算MAD n取MAD最小值，新得到的i,j就是水平和垂直的偏移量。X 取MAD最小值，新得到的i,j就是水平和垂直的偏移量。二维对数法(TDL)此算法用MSE均方误差作为匹配准则，并在搜索窗口中用沿着最小误差方向执行对数二维搜索过程。步长除以2，沿着最小误差方向。（1）5个初始点如图所示 取MSE为最小点,如 。（2）下一步搜索三个新位置，如 最小误差位置同前，如 。（3）步长除以2，并搜索围绕次最小误差的9个（3*3）点 如 。三步搜索法三步搜索法(TTS)此搜索过程是一个由粗到细的过程，每一步搜索9个点，用MSE度量，找到最小搜索步长减半再搜索，共25个点。交叉搜索法（交叉搜索法（CSA）基本思想还是对数搜索，不同之处在于4个搜索位置是号 而不是接+，但在最后一次可接也可接+搜索。(2).像素递归法像素递归法 Sk（x,y）=Sk-1(x-dx，y-dy)若K帧中x,y点，由K-1帧中位于(x-dx,y-dy)处的点运动过来的，则两个的点灰度相同。迭代修正公式迭代修正公式(3)傅立叶变换法 根据傅立叶变换计算出来相位变化来确定图像的位移。程序实现举例程序实现举例对于数字图像L.Roberts 梯度检测边缘