MATLAB的HEVC帧内预测程序代码

时间: 2023-07-30 17:04:18 浏览: 84
以下是一个简单的MATLAB代码示例,用于实现HEVC的帧内预测: ```matlab function [predBlock] = intra_predict(image, blockSize, row, col, mode) % image: 输入图像 % blockSize: 块大小 % row, col: 当前块的起始行和列 % mode: 帧内预测模式 % 获取参考像素 switch(mode) case 0 % 模式0:DC预测 refBlock = image(row:blockSize + row - 1, col:blockSize + col - 1); p = mean2(refBlock); predBlock = ones(blockSize, blockSize) * p; case 1 % 模式1:水平预测 refBlock = image(row:blockSize + row - 1, col - 1); predBlock = repmat(refBlock, [1, blockSize]); case 2 % 模式2:垂直预测 refBlock = image(row - 1, col:blockSize + col - 1); predBlock = repmat(refBlock, [blockSize, 1]); case 3 % 模式3:左上角预测 refBlock = image(row - 1, col - 1); predBlock = ones(blockSize, blockSize) * refBlock; case 4 % 模式4:右上角预测 refBlock = image(row - 1, col + blockSize); predBlock = ones(blockSize, blockSize) * refBlock; case 5 % 模式5:左下角预测 refBlock = image(row + blockSize, col - 1); predBlock = ones(blockSize, blockSize) * refBlock; case 6 % 模式6:垂直右下预测 refBlock1 = image(row - 1, col + blockSize); refBlock2 = image(row - 2, col + blockSize); refBlock3 = image(row - 3, col + blockSize); refBlock4 = image(row - 4, col + blockSize); refBlock5 = image(row - 5, col + blockSize); refBlock6 = image(row - 6, col + blockSize); refBlock7 = image(row - 7, col + blockSize); refBlock = (refBlock1 + 2 * refBlock2 + 3 * refBlock3 + 4 * refBlock4 + 5 * refBlock5 + 6 * refBlock6 + 7 * refBlock7 + 8) / 16; predBlock = ones(blockSize, blockSize) * refBlock; case 7 % 模式7:水平右下预测 refBlock1 = image(row + blockSize, col - 1); refBlock2 = image(row + blockSize, col - 2); refBlock3 = image(row + blockSize, col - 3); refBlock4 = image(row + blockSize, col - 4); refBlock5 = image(row + blockSize, col - 5); refBlock6 = image(row + blockSize, col - 6); refBlock7 = image(row + blockSize, col - 7); refBlock = (refBlock1 + 2 * refBlock2 + 3 * refBlock3 + 4 * refBlock4 + 5 * refBlock5 + 6 * refBlock6 + 7 * refBlock7 + 8) / 16; predBlock = ones(blockSize, blockSize) * refBlock; end end ``` 请注意,此代码仅实现了HEVC的帧内预测的一些基本模式,可能需要根据您的特定需求进行更改和优化。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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