[发明专利]带宽压缩中复杂纹理自适应预测方法

权利要求书

1.一种带宽压缩中复杂纹理自适应预测方法，其特征在于，包括：

确定多个预测搜索窗口；所述预测搜索窗口内包括当前编码像素和多个已编码的重建像素；

确定所述当前编码像素的N个像素分量；

在多个所述预测搜索窗口内计算所述当前编码像素的多个权重；

根据所述多个权重确定所述当前编码像素的多个参考像素并计算多个预测残差；

比较所述多个预测残差，确定最优预测残差及所述最优预测残差对应的最优参考像素。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个预测搜索窗口包括第一预测搜索窗口、第二预测搜索窗口和第三预测搜索窗口；所述第一预测搜索窗口、所述第二预测搜索窗口和所述第三预测搜索窗口分别为水平条形预测搜索窗口、垂直条形预测搜索窗口或矩形预测搜索窗口中的任一种；

所述在多个所述预测搜索窗口内计算所述当前编码像素的多个权重的步骤包括：在所述第一预测搜索窗口内计算所述当前编码像素的第一权重。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述第一预测搜索窗口内计算所述当前编码像素的第一权重的步骤包括：

计算所述当前编码像素的每个所述像素分量相对重建像素的像素分量的分量差异度权重；

计算所述当前编码像素相对每个所述重建像素的子权重，得到多个子权重；

所述多个子权重构成所述第一权重。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分量差异度权重包括多个分量差异度子权重，所述子权重为所述当前编码像素的N个像素分量相对编号为k的所述重建像素的N个像素分量的N个所述分量差异度子权重加权求和，计算公式为

其中，分别为分量加权值，且满足为所述分量差异度子权重，所述分量差异度子权重的计算公式为

其中，为所述当前编码像素的第n个像素分量的原始值，为编号为k的所述重建像素的第n个像素分量的重建值，ABS为绝对值运算符。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述计算当前编码像素的子权重的步骤之前还包括：

计算所述当前编码像素的每个所述像素分量相对重建像素的像素分量的分量位置权重。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述分量差异度权重包括多个分量差异度子权重所述分量差异度子权重的计算公式为

其中，为所述当前编码像素的第n个像素分量的原始值，为编号为k的所述重建像素的第n个像素分量的重建值，ABS为绝对值运算符；

所述分量位置权重包括多个分量位置子权重所述分量位置子权重根据所述当前编码像素与每个所述重建像素的位置关系确定。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述子权重为所述当前编码像素的N个像素分量相对编号为k的所述重建像素的N个像素分量的N个分量子权重加权求和，计算公式为

其中，分别为分量加权值，且满足为所述分量子权重，所述分量子权重的计算公式为

其中，和分别为差异度加权值和位置加权值，且满足

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个权重确定所述当前编码像素的多个参考像素并计算多个预测残差的步骤包括：根据所述第一权重确定所述当前编码像素的第一参考像素，计算第一预测残差；

所述根据所述第一权重确定所述当前编码像素的第一参考像素，计算第一预测残差的步骤包括：根据最优值算法从多个所述子权重中选择出最优子权重，将所述最优子权重对应的所述重建像素作为所述当前编码像素的第一参考像素；所述最优值算法为最小值算法。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述比较所述多个预测残差，确定最优预测残差及所述最优预测残差对应的最优参考像素的步骤包括：比较所述多个预测残差，根据最小值算法确定最小预测残差，将所述最小预测残差作为所述当前编码像素的最优预测残差，将所述最小预测残差对应的参考像素作为所述当前编码像素的最优参考像素。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：输出所述最优参考像素的位置信息和所述最优预测残差；

所述位置信息为所述最优参考像素的位置索引或编号。