1.2.1　预测编码方法

基于图像统计特性进行数据压缩的一类基本方法就是预测编码（Prediction Coding）。它利用图像信号的空间或时间相关性，用已传输的像素对当前正在编码的像素进行预测，然后对预测值与真实值的差——预测误差进行编码和传输。目前用得较多的是线性预测方法，即用已传像素的线性组合对正在编码的像素进行预测。

预测编码是图像压缩技术中研究得最早、应用最广的一种方法，它的一个重要特点是性能较好、算法简单、易于硬件实现。图1.3是它的示意图，其中的处理单元主要包括线性预测器和量化器两部分。在这种编码方案中，编码输出的对象不是图像像素的样值 f ( m , n )，而是该样值与预测值 之间的差值，即预测误差 e ( m , n )。据图像信号的统计特性的分析，可以得到一组最佳的预测系数，使预测误差的分布大部分集中在0附近，经非均匀量化，然后传输量化后的误差信号 。量化器可以根据人眼的视觉特性来设计，采用较少的量化分层，而量化噪声又不被人眼觉察。这样，图像数据得到了压缩，而图像的主观质量并没有明显下降。