HEVC视频压缩中基于图像修复的帧内预测技术

"基于图像修复算法的帧内预测在HEVC中的应用 .pdf" 本文主要探讨了在高效视频编码（High Efficiency Video Coding, HEVC）标准中，如何利用图像修复算法来提升帧内预测的性能，从而提高视频压缩的效率。HEVC作为新一代的视频编码标准，相较于前一代H.264/AVC，其目标是实现至少两倍的压缩效率提升。为了达成这一目标，HEVC在编码结构上引入了一系列创新技术。 在HEVC的帧内预测模块，增加了更多的预测方向，这有助于获取更为精确的预测结果，但同时也带来了表示这些预测方向所需数据量的增加。针对这一问题，作者戚兴利和全子一提出了一种基于增强型图像修复的帧内预测模式。他们首先设计了一种新的预测流程，随后结合了拉普拉斯方法和一种特殊的图像修复模型（本文未具体说明模型细节），形成了一种增强型的图像修复算法。 实验结果显示，这种基于图像修复的预测方法在HEVC中相比传统的帧内预测算法具有优势。它能够更有效地填补预测过程中的空缺像素，减少编码后的残差，从而提高压缩效率，降低码流，同时保持视频质量。 论文的关键字包括“视频编码”、“帧内预测”和“图像修复”，表明研究的核心集中在视频压缩技术的优化，特别是利用图像处理技术改进预测过程。文章的中图分类号可能与信息与通信工程领域的视频编码技术相关。 这篇论文为HEVC的优化提供了一个新的视角，即通过改进帧内预测，利用图像修复算法减少数据冗余，提升视频压缩性能。这种方法对于未来视频编码技术的发展和优化具有一定的参考价值。