[发明专利]像素级多分量参考的自适应方向预测方法

权利要求书

1.一种像素级多分量参考的自适应方向预测方法，其特征在于，包括：

步骤1、确定当前像素的多个分量；

步骤2、获取所述多个分量的纹理方向梯度值；

步骤3、通过所述纹理方向梯度值以及加权系数确定当前分量的参考值；

步骤4、通过所述参考值确定当前分量像素的预测残差。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述多个分量的纹理方向梯度值，包括：

通过所述多个分量的周围分量，分别确定所述多个分量中的每个分量的N个纹理方向梯度值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述加权系数包括第一加权系数、第二加权系数以及第三加权系数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过所述纹理方向梯度值以及加权系数确定当前分量的参考值，包括：

通过所述纹理方向梯度值以及所述第一加权系数获取第一加权梯度值；

通过所述第一加权梯度值以及第二加权系数获取第二加权梯度值；

通过所述第二加权梯度值得到每个分量的参考方向；

通过所述参考方向的分量像素值以及第三加权系数获取当前分量的参考值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过所述纹理方向梯度值以及所述第一加权系数获取第一加权梯度值，包括：

将所述纹理方向梯度值以及与之相应的所述第一加权系数相乘后进行加权运算获取第一加权梯度值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过所述第一加权梯度值以及第二加权系数获取第二加权梯度值，包括：

按照预设算法选取出所述第一加权梯度值的最优值；

将所述第一加权梯度值的最优值以及与之相应的所述第二加权系数相乘后进行加权运算获取第二加权梯度值。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过所述第二加权梯度值得到每个分量的参考方向，包括：

按照预设算法选取出所述第二加权梯度值的最优值；

将所述第二加权梯度值的最优值作为所述参考方向。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过所述参考方向的分量像素值以及第三加权系数获取当前分量的参考值，包括：

将所述参考方向的分量像素值以及与所述分量像素值相应的所述第三加权系数相乘后进行加权运算获取当前分量的所述参考值。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述参考值确定当前分量像素的预测残差之后，还包括：

重复步骤2～4，获取所述当前像素的所有分量像素的预测残差。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所有分量像素的预测残差的获取为并行处理或串行处理。