帧间预测由于能显著地减少时域冗余性而在视频编码中起着重要的作用。本文以模板匹配预测为基础,并针对视频图像中的不同纹理特征,提出了三个先进的帧间编码技术,为视频编码提供了良好的压缩性能。
　　 本文提出的第一个方案是帧间可预测块匹配。在我们提出的方案中,对于目标块的预测,我们不仅应用了在模板匹配预测中用于形成模板的当前块周围的重建像素,而且可以使用通过传统运动预测产生的像素。通过把重建的模板和运用传统运动预测产生的像素线性的组合起来,可以在维持当前块局部纹理特征的同时综合出一个最佳的预测。此外,我们还在子块级上引入了一个模式选择机制自适应地选择可预测块匹配模式。实验结果证明了我们提出的可预测块匹配方案的有效性。
　　 在第二个方案中,通过在先前的基于块的编码方案中引入基于行的预测,我们进一步改进了可预测块匹配方案,并把这个方案叫做混合可预测块匹配方案。与基于块的结构相比,对于某些具有复杂运动细节的区域,基于行的结构更能够有效地开发空域和时域的相关性。我们提出的混合预测方案得益于一个合理的模式选择机制,即预测模式可以根据宏块的划分类型在宏块级上明确地选择出来。实验结果表明,与KTA相比,我们提出的方案可以明显的减少比特率。
　　 本文提出的第三个方案是一个全新的运动补偿预测方案。该方案能够充分地运用当前块周围的重建像素信息,并在运动估计中进行自适应的块匹配,可以获得比传统的运动补偿预测更为优良的预测性能。我们提出的方案不仅可以应用时域相关性而且能够有效地开发当前块与其模板的空间相关性。在运动估计中,我们设计了一个将当前块与目标块自适应线性组合的方案以产生出一个最优的预测同时可维持当前块局部纹理特征。相应地,我们也引入了一个修改的率失真准则来选择这个组合的预测。实验结果表明,与H.264／AVC相比,我们提出自适应块匹配方案可以获得改进的编码性能。