传统的预测误差扩展方法

传统的预测误差扩展方法主要包括以下几种：

1. 差分编码：该方法是将相邻像素之间的差值作为误差值进行编码，以实现图像压缩。该方法简单易实现，但是对于图像中变化较大的区域，差值会比较大，编码效率较低。

2. 均值预测：该方法是通过对相邻像素的均值进行预测，得到一个预测值，然后用该像素的实际值减去预测值，得到一个误差值。该方法对于图像中的平滑区域效果较好，但是对于变化较大的区域，误差会比较大。

3. 中值预测：该方法是通过对相邻像素的中值进行预测，得到一个预测值，然后用该像素的实际值减去预测值，得到一个误差值。该方法对于图像中的平滑区域和边缘区域效果较好，但是对于细节丰富的区域，误差会比较大。

4. 线性预测：该方法是通过对相邻像素进行线性组合，得到一个预测值，然后用该像素的实际值减去预测值，得到一个误差值。该方法对于图像中的平滑区域和边缘区域效果较好，但是对于变化较大的区域，误差会比较大。

这些传统的预测误差扩展方法在图像处理中被广泛应用，但是它们都存在一些局限性，如对于图像中变化较大的区域误差较大等。因此，近年来，一些新的预测误差扩展方法也被提出，如基于深度学习的方法等。