[发明专利]一种基于MED预测算法的预测值补偿方法

说明书

本发明公开一种基于MED预测算法的预测值补偿方法，包括以下步骤：首先，对待预测像素点进行经典的MED预测，得到初始的MED预测值，如果预测是直接利用上邻域像素值或者左邻域像素值来表示预测值，则在预测时忽略了邻域梯度，预测值有被补偿的潜力。接下来通过判断待预测像素点邻域梯度大小和方向来决定预测值是否有被补偿的能力，最后通过邻域梯度的均值来决定补偿值的大小。本发明针对经典的MED算法忽略邻域梯度造成的预测误差，提出了预测值补偿的概念来修正MED预测值，进而提高预测的准确度。

【技术领域】

本发明属于图像预测与图像压缩领域，特别涉及一种基于MED预测算法的预测值补偿方法。

【背景技术】

随着多媒体技术及Internet的迅速发展，图像等多媒体文件的压缩已经成为迫切需要解决的问题。在图像无损压缩中，对像素点预测的准确性对压缩率起到了决定性的作用，若预测误差较大，则压缩率就会下降。MED(median edge detector)预测方法是LOCO-I/JPEG-LS中一种成熟的简单像素预测方法，它利用左邻域、上邻域及左上邻域3个像素点的信息，通过检测水平和垂直边缘来避免产生较大的预测误差，得到较好的预测值。但是，该预测方法过于简单，对待预测像素点的邻域信息利用不充分，忽略了局部梯度值对预测值的影响，对纹理较为丰富的图像难以取得较好的预测效果。在此基础上，一些研究者提出了GAP(gradient adjusted prediction)预测算法。GAP预测是一种简单、自适应的非线性预测算法，它拓展了MED方法中对待预测像素点的邻域的使用范围，利用待预测像素的邻域梯度来调整预测值，预测质量优于MED预测方法。但是，GAP预测方法对邻域梯度的分类处理比MED预测方法复杂很多，影响了压缩编码的效率。

【发明内容】

本发明的目的在于提供一种基于MED预测算法的预测值补偿方法，对经过MED初步预测的像素点进行进一步补偿。该方法提出了预测补偿的概念，并通过相应的补偿方式，通过简便的运算，能够达到较好的补偿效果。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

一种基于MED预测算法的预测值补偿方法，包括以下步骤：

步骤一：对待预测像素点进行MED预测，得到初始的MED预测值；

步骤二：如果步骤一计算的MED预测值是直接利用预测像素点的上邻域像素值或者左邻域像素值来表示当前像素点的预测值，则进入步骤三判断能否被补偿；否则不做补偿直接输出MED预测值；

步骤三：如果预测像素点邻域梯度方向一致且均大于阈值，则预测值能够被补偿，进入步骤四计算预测像素点邻域梯度均值，确定补偿系数的大小；否则，不做补偿直接输出MED预测值；

步骤四：计算预测像素点邻域梯度均值，确定补偿系数的大小；

步骤五：利用预测像素点邻域梯度均值和补偿系数计算补偿值；

步骤六：对MED的预测值进行补偿，输出补偿后的预测值。

本发明进一步的改进在于：所述步骤一按照如下方法：

对待预测的像素点进行MED预测，MED预测基于以下规则：

其中为MED预测值，x为待预测像素，a、b、c分别为待预测像素的上邻域、左邻域、左上邻域像素值。

本发明进一步的改进在于：所述步骤二按照如下方法：

如果的预测值为a，即用上邻域像素值表示当前像素点的预测值，或者的预测值为b，即用左邻域像素值表示当前像素点的预测值；进入步骤三判断能否被补偿。