1、本單元的內容本單元的內容量化量化變換編碼變換編碼預測編碼預測編碼本單元的內容本單元的內容量化量化變換編碼變換編碼預測編碼預測編碼一個典型的信號壓縮系統如圖所示4一個典型的信號壓縮系統如圖所示。通過時間軸上采樣和幅度量化通過時間軸上采樣和幅度量化將連續信號變成離散數字信號將連續信號變成離散數字信號5一個典型的信號壓縮系統如圖所示。通過時間軸上采樣和幅度量化通過時間軸上采樣和幅度量化將連續信號變成離散數字信號將連續信號變成離散數字信號6一個典型的信號壓縮系統如圖所示。通過變換將信號的能量集中在少數幾個變換系數上通過變換將信號的能量集中在少數幾個變換系數上去除信號中的相關性去除信號中的相關性7一個典

2、型的信號壓縮系統如圖所示。信號壓縮真正體現在量化階段信號壓縮真正體現在量化階段 8一個典型的信號壓縮系統如圖所示。一般先是行程編碼，然后一般先是行程編碼，然后Huffman編碼編碼或算術編碼進一步提高壓縮比或算術編碼進一步提高壓縮比 量化之前需要規定量化之前需要規定量化級量化級，比如，比如8 8級，級，1616級等級等 量化時將量化時將取樣值取樣值與與量化級量化級比較，若取樣值在某個量化級比較，若取樣值在某個量化級的覆蓋區間之內，則規定它取這個量化級的代表值，我的覆蓋區間之內，則規定它取這個量化級的代表值，我們稱其為碼字。們稱其為碼字。 一個量化器只能取有限多個量化級，從而量化過程不可一個量化

3、器只能取有限多個量化級，從而量化過程不可避免地會引起量化誤差。避免地會引起量化誤差。設編碼操作在Rk上進行，X為在Rk上給定了概率分布函數的一個隨機向量。x為X的取值。A是隨機向量取值空間，則A的一個N級量化器Q=Y, 由以下三部分組成：kAR碼本集： ;1,2, iYy in對A的分割： 1;1,2,NiiiR iNRA:( |)iiQ AYyQx xR由下式定義的映射： 在以上定義中，當k 1時，所定義的是向量量化器；當k = 1時，即為標量量化器。 例如例如：碼本集：Y = y1,y2,yN 分割 依Y將R劃分為N個子空間R1, R2, , RN，且 1NiiRRRi的區間表示為Ri=x

4、i, xi+1), i = 1, 2, , N 產生的量化誤差定義為 ( )( |)iiy xQx xR( )( )iexQ xxy x量化可以分為兩類： (1) 標量量化：輸入信號的所有分量使用同一個量化器進行量化，每個分量的量化都和其它分量無關，也稱為零記憶量化。 (2)矢量量化：從碼本集合中選出最適配于輸入信號的一個碼字作為輸入信號的近似，這種方法以輸入信號與選出的碼字之間失真最小為依據。 v矢量量化與標量量化相比有更大的數據壓縮能力。 v矢量量化也可以與其他的編碼方法一同使用。 矢量量化常常是與變換編碼相結合使用，在圖像進行變換之后，按一定方式形成多維向量組，然后到碼本中尋找最佳碼字。

5、 標量量化: 均勻量化 （恒定量化步長） 非均勻量化（量化步長可變）帶死區的量化： 當 稱 為死區 , ),( )0 xQ x , ) 均勻量化15標量量化的輸入/輸出特性采用階梯形函數的形式 輸出輸入輸出輸入帶死區的量化器非帶死區的量化器16輸出代表點集Y = y1,y2,yN 存在一種最優分割依Y將R劃分為N個子空間R1, R2, , RN，且 Ri的區間表示為Ri=xi, xi+1）, i = 1, 2, , N 如果是最優的，yi是Ri的質心。標量量化是將區間上的點映射為質心的操作， 產生的量化誤差定義為 ( )( |)iiy xQx xR( )( )iexQ xxy x1NiiRR1

6、7均方誤差為 22( )( )exQ xp x dx1221()( )iiNxeixixyp x dx最優量化是使 最小，就可得如下解： 111()/2(1)( )( )(2)kkkkkkkxxkxxxyyyxp x dxp x dx（1）（2）是非線性方程組， Lloyd給出了一種迭代法，給出了數值解。當均勻分布時，就構成了最優均勻標量量化器： 111(1)/2()/kkkNxxkqyxqqxxN220,1,2,.,10,1,2,.,ekekkNxkNy2e18希望設計一個具有K維N碼字的碼本空間的向量量化器，給出一個初始碼本 000012,NYyyy其對應的量化器記為Q0若能找到一種新的碼

7、本 111112,NYy yy其對應的量化器記為Q1。111000() ( ,( )() ( ,( )DE dDE dQx Q xQx Qx則稱量化器被優化了一次。 重復這個過程我們去尋找Y2, Y3, , Ym初始化，給定N, 0，假設初始碼本及訓練集分別為 000012 ,LYy yy對于12,mmmmLYyyy，對 訓練集進行劃分，將訓練集分為如果停止，并令 為最終碼本令 形成新的碼本 否則繼續。,1,2,. kkNx,1,2,., mkCkL(,)min(,)mmjmmliljddyYx yx ymliCx11min(,)mmjNmmljlDdNyYx y1mmmDDD11,1,2,.

8、, mmkkLYy11mjkmkjmCkCxyxmiC劃分的原理為 :12,mmmmLYyyy轉向2）其中 是 中矢量的個數miC如果 那么 并計算最優量化器是對于訓練向量集而言的，對于實際的未經訓練的輸入向量是否還是最優的卻很難說，這要依賴于訓練向量集的代表性到底真實到何種程度。 由于優化分割的過程并沒有依據什么數據結構方面的規則或限制，而是自由進行，這就使得對碼本進行有效組織時遇到了極大的困難。在某些情況下根本無法找到真正具有代表性的訓練向量集。 用LBG算法對Lenna圖像進行向量量化的結果，壓縮后PSNR = 25.21dB 本單元的內容本單元的內容量化量化變換編碼變換編碼預測編碼預測

9、編碼變換是信號實現變換是信號實現時域時域和和變換域變換域( (頻域頻域) )映射映射關系的運算關系的運算通常經通常經正變換正變換將信號在變換域將信號在變換域分解分解，然后，然后由由反變換反變換重建重建信號：信號：當當 有有11nn nnsTx111nn nnxTs11nnss11nnxx當，有變換的本質變換的本質就是將信號在一組基函數上投影，得就是將信號在一組基函數上投影，得到一組投影值，即信號的變換域表達。到一組投影值，即信號的變換域表達。變換的目的變換的目的就是將一個實際的物理信號分解為變就是將一個實際的物理信號分解為變換域換域( (頻域頻域) )上有限的或無限的小的信號上有限的或無限的小

10、的信號“細胞細胞”，以便了解信號的性質，提取信號的有用信息以便了解信號的性質，提取信號的有用信息 現有圖像現有圖像/ /視頻編碼國際標準的視頻編碼國際標準的基本框架基本框架都是采用都是采用預測預測、變換變換、熵編碼熵編碼等技術將圖像等技術將圖像/ /視頻信號壓縮成一定碼率的視頻信號壓縮成一定碼率的碼流，其核心技術之一是變換。碼流，其核心技術之一是變換。 變換是對信號改造和加工的過程，它有助于去除信號中變換是對信號改造和加工的過程，它有助于去除信號中冗余冗余（相關性）和實現信號（相關性）和實現信號能量集中能量集中，正是圖像，正是圖像/ /視頻編視頻編碼技術的理論基礎。碼技術的理論基礎。 實際應用

11、中通常采用實際應用中通常采用正交變換正交變換。 圖像圖像/ /視頻壓縮處理中常用的變換包括：視頻壓縮處理中常用的變換包括： 離散傅里葉變換離散傅里葉變換 DFTDFT 離散余弦變換離散余弦變換 DCTDCT KarhunenLoeve變換變換 KLKL 離散小波變換離散小波變換 KLKL變換由于去除信號中的變換由于去除信號中的相關性最徹底相關性最徹底，因而被稱為，因而被稱為“最佳變換最佳變換”。但。但KLKL變換的基是不固定的，需要存儲變變換的基是不固定的，需要存儲變換基，計算復雜性高，使得換基，計算復雜性高，使得KLKL變換的應用不現實。變換的應用不現實。28圖像圖像/ /視頻壓縮處理中常用

12、的變換視頻壓縮處理中常用的變換 人們發現在信號滿足人們發現在信號滿足一階馬爾科夫過程一階馬爾科夫過程時，時，DCTDCT是是KLKL變換變換的很好的逼近。的很好的逼近。 DCTDCT有有固定的基固定的基與明確的物理含義，使得與明確的物理含義，使得DCTDCT廣泛應用于廣泛應用于圖像圖像/ /視頻壓縮，成了變換編碼的主要工具。視頻壓縮，成了變換編碼的主要工具。 靜止圖像壓縮編碼的國際標準靜止圖像壓縮編碼的國際標準JPEGJPEG和視頻編碼標準和視頻編碼標準H.264H.264都采用了都采用了DCTDCT變換編碼變換編碼 變換通過將信號的能量集中在少數變換系數上變換通過將信號的能量集中在少數變換系

13、數上給出信號的緊致表達，便于后續的壓縮處理。給出信號的緊致表達，便于后續的壓縮處理。對于圖像而言，采用符合人的視覺系統特征的對于圖像而言，采用符合人的視覺系統特征的量化方式，大多數高頻系數在量化后會很小或量化方式，大多數高頻系數在量化后會很小或者為零，量化后的變換系數矩陣變成了一個稀者為零，量化后的變換系數矩陣變成了一個稀疏矩陣。疏矩陣。選擇適當的掃描方式將二維矩陣表示的系數表選擇適當的掃描方式將二維矩陣表示的系數表示為一維向量，使得一維向量表示的系數具有示為一維向量，使得一維向量表示的系數具有零系數連續出現的特點，這樣通過行程編碼可零系數連續出現的特點，這樣通過行程編碼可以得到高壓縮比。以得

14、到高壓縮比。 KarhunenLoeveKarhunenLoeve（KLKL）變換）變換以圖像統計特性為基礎的一種正交變換，以圖像統計特性為基礎的一種正交變換，也稱為也稱為特征向量變換特征向量變換或或主分量主分量變換變換KLKL變換的目的：去圖像的相關性變換的目的：去圖像的相關性相關性：用相關性：用協方差矩陣協方差矩陣度量度量以下圖像為例描述以下圖像為例描述KLKL的算法的算法 31 一幅一幅256256256256圖像分成圖像分成10241024個個8 88 8的塊的塊 每個每個8 88 8的塊按照行（或列）的順序排成一個的塊按照行（或列）的順序排成一個6464維維 的向量的向量 向量向量

15、的維數的維數 定義隨機向量定義隨機向量 使得其取值范圍為使得其取值范圍為 iXn=64011,.,1024MXXXM-=X011,.,MXXX-32 KL KL正變換正變換 KLKL逆變換逆變換 A A是正交矩陣，是正交矩陣，m mx x是向量是向量X X的平均值的平均值 101MxiimXM-=()xYXm=-ATxXYm=+A xmE X=33 KL KL正變換正變換 KLKL逆變換逆變換 A A是正交矩陣，是正交矩陣，m mx x是向量是向量X X的平均值的平均值 101MxiimXM-=()xYXm=-ATxXYm=+A xmE X=如何選取如何選取A A34101()()MTxixi

16、xiXmXmM-=-C()() TxxxEXmXm=-C111100001111MMMMTTTTiixiixxxiiiiX Xm XX mm mMMMM-=-+邋邋111100001111()()MMMMTTTTiixiixxxiiiiX XmXX mm mMMMM-=-+邋邋1TT01MTTiixxxxxxiX Xm mm mm mM-=-+1T01MTiixxiX Xm mM-=-*輊犏犏犏犏犏犏犏臌向量向量X X的協方差矩陣的協方差矩陣01210121 ,.,.,nne eeel lll-，101011.MTTyxnTeeeeeeCC-輊犏犏犏=犏犏犏犏犏臌101011.MTTyxxxn

17、TeeeeeeCCCC-輊犏犏犏=犏犏犏犏犏臌100011101111.nTTynTnneeeeeeCllllll-輊輊輊犏犏犏犏犏犏犏犏犏=犏犏犏犏犏犏犏犏犏犏犏犏臌臌犏臌為為 CxCx的特征向量的特征向量和相應的特征值，和相應的特征值，特征向量已正交特征向量已正交化處理化處理0121,.,Tne eeeA-=，A A的定義的定義實對稱矩實對稱矩陣可正交陣可正交相似對角相似對角陣，陣，CxCx是是實對稱矩實對稱矩陣陣1T-=AA不妨將特征值按不妨將特征值按照遞減的順序排照遞減的順序排列列0121,.,Tne eeeA-=，降維重構降維重構的的誤差？誤差？1T-=AA()xYXm=-A0121

18、,.,nllll-吵吵TxXYm=+A0121,., ,JTJJne eeeA-=，()JJxYXmA=-JTJxXYmA=+112001nJniiiiiiJEXXelll-=+=-=-=邋原圖像的重原圖像的重構（無損）構（無損）原圖像的原圖像的降維重構降維重構（有損）（有損）37KLKL變換說明變換說明Y Y向量的協方差矩陣向量的協方差矩陣CyCy非對角線元素是協非對角線元素是協方差，方差，協方差為零協方差為零，表示向量分量間的，表示向量分量間的相相關性關性甚小，甚小，X X向量的協方差矩陣向量的協方差矩陣CxCx非對角非對角線元素非零，說明相關強。線元素非零，說明相關強。KLKL變換說明變

19、換說明KLKL變換后變換后能量高度集中能量高度集中，壓縮效果明顯；，壓縮效果明顯；KLKL變換是在變換是在最小方差意義最小方差意義下最優。下最優。主要缺點：主要缺點： KLKL變換的矩陣變換的矩陣計算復雜計算復雜，該，該矩陣不是固定不變的，而是隨著輸入圖像矩陣不是固定不變的，而是隨著輸入圖像的不同而改變的不同而改變, , 沒有通用的變換矩陣沒有通用的變換矩陣和和快快速算法速算法 正變換正變換 U=Tu 反變換反變換 u=T-1u=UTu2(0) (1). (-1)( )() |,zzz Nz jnlZz zC=2()nlZ011,.NEEE-2()nfl Z定義定義是是 的的 標準正交基標準正

20、交基對于對于 有有10,Nmmmff EE-=412(0) (1). (-1)( )() |,zzz Nz jnlZz zC=2()nlZ011,.NEEE-2()nfl Z定義定義是是 的的 標準正交基標準正交基對于對于 有有10,Nmmmff EE-=422(0) (1). (-1)( )() |,zzz Nz jnlZz zC=2()nlZ011,.NEEE-2()nfl Z定義定義是是 的的 標準正交基標準正交基對于對于 有有10,Nmmmff EE-=？432()nfl Z對于對于 有有10NmmmfEa-=10,Nlmmlmllllf EE EE Eaaa-= = = =4410(

21、 ),( ).( )Nmmnf mf Ef n En-= =10( )( ).( )Nmmf nf m En-= 正變換正變換 反變換反變換 010101(1)(1)(1)(1)(1)(0)(0)(0)(0)(0)(1)(1)(1)(1)(1)mNmNmNNNNNNfEEEfEEEffEEEff-輊輊輊犏犏犏犏犏犏犏犏犏=犏犏犏犏犏犏犏犏犏犏犏犏臌臌犏臌010101(1)(1)(1)(1)(1)(0)(0)(0)(0)(0)(1)(1)(1)(1)(1)TmNmNmNNNNNNfEEEfEEEffEEEff-輊輊輊犏犏犏犏犏犏犏犏犏=犏犏犏犏犏犏犏犏犏犏犏犏臌臌犏臌正變換逆變換Y = AX1T

22、X=A Y=AY-( )01g nnN=-( )g n偶延拓偶延拓( )01( )(1)1g nnNf ngnNn-=- 2(1/ 2)121( )( )2jm nNNnNf mf n eNp+-= -=(21)121( )2jnmNNnNf n eNp+-= -=1(21)21( )cos()2NnNnNf nmNp-= -+=10(21)21( )cos()NnnNf nmNp-=+=,.1,0,.,1mNN= -其中偶函數，正弦項 相互抵消11(0)( )NnNff nN-= -=1,2,.,(1)mN= 北10(21)21()( )cos()NnnNfNf nNNp-=+-=-101(

23、 )cos()20Nnf nnNpp-=-=( )f m()fm=-01CN=2,0mCmN=10(21)21( )( )cos()NnnNf mf nmNp-=+=10(21)2( )( )cos()NmnnNf mCf nmp-=+=10(21)2( )( )cos()NmnnNf nf m Cmp-=+=0001111(1)(1)(21)13222(21)13222cos(0)cos(0)cos(0)(0)(0)cos()cos()cos()(1)(1)(1)cos(1) )cos(1) )cos(1) )NNNNNNNNNNNcccffcccffff NcNcNcNpppppp-輊犏犏

24、輊犏犏犏犏犏犏= 犏犏犏犏犏犏犏犏-犏犏臌犏-犏臌(1)N輊犏犏犏犏犏犏-犏臌考慮基底的標準化和正變換和逆變換的對稱性正變換逆變換0,1,2,.,1mN=-01CN=2,0mCmN=10(21)21( )( )cos()NnnNf mf nmNp-=+=10(21)2( )( )cos()NmnnNf mCf nmp-=+=10(21)2( )( )cos()NmnnNf nf m Cmp-=+=0001111(1)(1)(21)13222(21)13222cos(0)cos(0)cos(0)(0)(0)cos()cos()cos()(1)(1)(1)cos(1) )cos(1) )cos(1

25、) )NNNNNNNNNNNcccffcccffff NcNcNcNpppppp-輊犏犏輊犏犏犏犏犏犏= 犏犏犏犏犏犏犏犏-犏犏臌犏-犏臌(1)N輊犏犏犏犏犏犏-犏臌考慮基底的標準化和正變換和逆變換的對稱性正變換逆變換0,1,2,.,1mN=-基向量垂直方向垂直方向水平方向水平方向二維可分離變量的正交變換二維可分離變量的正交變換可分離變量變換通過分別對圖像塊列和行實施一維變換實現可分離變量變換通過分別對圖像塊列和行實施一維變換實現垂直方向垂直方向水平方向水平方向( ( ) )( () )T TT TT=uTuvTuTTuTuT可分離變量變換通過分別對圖像塊列和行實施一維變換實現可分離變量變換通

26、過分別對圖像塊列和行實施一維變換實現二維可分離變量的正交變換二維可分離變量的正交變換轉置后繼續對列實施變換相當于對行實施變換轉置后繼續對列實施變換相當于對行實施變換垂直方向垂直方向水平方向水平方向11()TTT-=vTuTuT v TT vT可分離變量變換通過分別對圖像塊列和行實施一維變換實現可分離變量變換通過分別對圖像塊列和行實施一維變換實現二維可分離變量的正交變換二維可分離變量的正交變換是正交矩陣是正交矩陣T垂直方向垂直方向水平方向水平方向可分離變量變換通過分別對圖像塊列和行實施一維變換實現可分離變量變換通過分別對圖像塊列和行實施一維變換實現二維可分離變量的正交變換二維可分離變量的正交變換

27、T=uT vTG = AGB%基圖像表達形式基圖像表達形式G = AGB%000,11,01,11,01,1NNNNNGGGGGGG-輊犏犏犏=犏犏犏犏臌010111(,.,),NNA B-驏= 桫列向量列向量行向量行向量二維可分離變量的正交變換二維可分離變量的正交變換可分離變量變換的基圖像表達的一般形式：可分離變量變換的基圖像表達的一般形式：其中：其中：二維可分離變量的正交變換二維可分離變量的正交變換0000,11,01,110111,01,11011110110001(,.,)(,.,)(NNNNNNNNNNjjjjjNjjjjNGGGGGGGGGG -=-驏輊犏犏犏=犏犏犏犏 桫臌驏=

28、桫邋%，11100,0)NNNjijijijiiji jGG -=邋可分離變量變換的基圖像表達的一般形式：可分離變量變換的基圖像表達的一般形式：二維可分離變量的正交變換二維可分離變量的正交變換可分離變量可分離變量變換的基底變換的基底（基圖像）（基圖像）0000,11,01,110111,01,11011110110001(,.,)(,.,)(NNNNNNNNNNjjjjjNjjjjNGGGGGGGGGG -=-驏輊犏犏犏=犏犏犏犏 桫臌驏= 桫邋%，11100,0)NNNjijijijiiji jGG -=邋可分離變量變換的基圖像表達的一般形式：可分離變量變換的基圖像表達的一般形式：X的離散余

29、弦變換的離散余弦變換(DCT)為為Y, X ,Y是是N N 塊塊.TXA YA=TYAXA=逆變換逆變換IDCT正變換正變換FDCTG = AGB%逆變換有形式Example: Example: N = 4對于44的 DCT變換，變換矩陣 A A :Example Example Calculating the DCT ofX X is 44 block of samples from an image:44 DCT Basis patterns8 8 DCT Basis patternsDCT transformReconstructed block變換后圖像塊的能量保持不變，變換后圖像塊的

30、能量保持不變，并且圖像塊的能量集中在并且圖像塊的能量集中在DC和和低頻部分，當只保留低頻部分，當只保留DC系數時，系數時，其他系數均設為其他系數均設為0，逆變換重構，逆變換重構的圖像的每個像素值是原圖像塊的圖像的每個像素值是原圖像塊的均值，重構的結果如圖的均值，重構的結果如圖(a)所示，所示，當只保留兩個重要系數，其他系當只保留兩個重要系數，其他系數均設為數均設為0時，重構結果為圖時，重構結果為圖(b)，圖圖(c)和圖和圖(d)是保留是保留3個重要系數個重要系數和和5個重要系數重構的結果。圖個重要系數重構的結果。圖(a)到到 圖圖(d)，重構的圖像塊越來越，重構的圖像塊越來越逼近原圖像塊逼近原

31、圖像塊。92. 011. 027. 065. 000. 150. 050. 150. 238. 058. 165. 027. 00 .1145 .1185 .1195 .1201D56606159586059625759596157586059F29221714241613141914121216111116C000000000000711118D原是圖像數據原是圖像數據變換系數后的變換系數后的量化表量化表量化后的結果量化后的結果JPEG (Joint Photographic Experts Group)JPEG (Joint Photographic Experts Group)是是198

32、61986年制定的國際靜態圖像壓縮標準，年制定的國際靜態圖像壓縮標準，采取的核心壓縮算法是采取的核心壓縮算法是DCTDCT算法（算法（Discrete Discrete Cosine Transform)Cosine Transform)。 DCTDCT算法在歷史上起到了很重要的作用，一幅算法在歷史上起到了很重要的作用，一幅640640480480的彩色圖像，大小為的彩色圖像，大小為3 3640640480480921921，600BYTE600BYTE，使用，使用64K/S64K/S的的ISDNISDN網絡進行傳網絡進行傳輸，大約需要輸，大約需要1.91.9分鐘。分鐘。JPEGJPEG壓縮后

33、大約壓縮后大約3838，400 BYTE,400 BYTE,傳輸只需要傳輸只需要4.84.8秒。秒。這是512512的lena灰度圖像，在JPEG壓縮100倍后成像，已經在一定程度意義上失去了應用價值 盡管盡管JPEGJPEG算法在過去和現在很多領域還發揮者算法在過去和現在很多領域還發揮者巨大作用，巨大作用，但由于算法是將整體圖像分割成小塊（但由于算法是將整體圖像分割成小塊（8 88 8或或161616)16)進行變換，當壓縮比高時由于數據損進行變換，當壓縮比高時由于數據損失，在塊與塊失，在塊與塊 之間就會出現分割的現象：之間就會出現分割的現象： 本單元的內容本單元的內容量化量化變換編碼變換編

34、碼預測編碼預測編碼預測編碼：根據某一預測編碼：根據某一模型模型，利用信號以，利用信號以往的樣本值對新樣本值進行預測往的樣本值對新樣本值進行預測 , 對對預預測誤差測誤差進行編碼。進行編碼。對于對于相關性較強相關性較強的信號，如果建立的信號，如果建立合適合適的模型的模型, 誤差信號的誤差信號的幅值幅值將遠遠小于原將遠遠小于原始信號始信號,從而可以用較少的電平類對其誤從而可以用較少的電平類對其誤差信號差信號量化量化得到較大的數據壓縮效果。得到較大的數據壓縮效果。 74問題：能否問題：能否精確精確地地預測預測數據源輸出？數據源輸出？ 答案答案 ： 否否 數據源是不確定的數據源是不確定的幾乎沒有一個實

35、際的系統能找到可以精幾乎沒有一個實際的系統能找到可以精確預測輸出的確預測輸出的模型模型 能找到的能找到的最優預測模型最優預測模型是以某種是以某種最小誤最小誤差差意義下的預測模型。意義下的預測模型。 75對于靜止圖像，由于相鄰像素具有很強對于靜止圖像，由于相鄰像素具有很強的相關性，這樣當前像素的灰度（顏色）的相關性，這樣當前像素的灰度（顏色）值可用前面已經出現的像素值進行預測，值可用前面已經出現的像素值進行預測，得到一個預測值，對實際值與預測值的得到一個預測值，對實際值與預測值的差值進行編碼，差值進行編碼，對于視頻信號，圖像幀間的相關性具有對于視頻信號，圖像幀間的相關性具有很強的相關性，通過幀間預測，對殘差很強的相關性，通過幀間預測，對殘差圖像編碼。圖像編碼。預測編碼是當今主流技術并且還會流行預測編碼是當今主流技術并且還會流行于未來。于未來。76脈沖編碼調制脈沖編碼調制PCMPCM（pulse code modulationpulse code modulation） 輸入是模擬信號，輸出是輸入是模擬信號，輸出是PCMPCM樣本