CN101014129A - 一种视频数据压缩方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种视频数据压缩的方法：编码设备获取需要编码的原始视频帧序列；利用所述原始视频帧序列进行帧之间算术运算，压缩冗余信息，获得编码信息，并将所述编码信息发送给解码设备；解码设备从所述编码设备获得所述编码信息；通过从所述编码设备获得的或与所述编码设备预先约定的算术运算信息，及从所述编码设备获得的所述编码信息还原出原始视频帧序列。本发明实施例中，通过对整帧数据先进行残差运算，消除了视频编码中零向量，再进行预测、变换、量化和信息熵编码等，节省了编解码资源和传输带宽；并且在一个区域或整个帧中统计运动矢量，把相同的运动矢量块合并之后统一编码，提高编码效率和解码效率。

Description

一种视频数据压缩方法

技术领域

本发明涉及视频编码技术领域，尤其涉及一种视频数据压缩方法。

背景技术

数字电视、新一代移动通信、宽带网络通信和家庭消费电子技术等蓬勃发展为高科技产业群，其共性集中在以视音频为主要内容的多媒体信息处理技术，特别是数据压缩技术上。高效的视频编码技术是实现高质量、低成本多媒体数据存储与传输的关键。现在常用的编码有MPEG(Moving PictureExperts Group，移动图片专家组)2/MPEG4/H.264等，运用的编码技术主要包括预测编码、变换编码、向量量化编码等，这些视频编码标准以及相关技术在工业界得到了广泛应用。

现有技术中视频编码标准都采用了HVC(Hybrid Video Coding，混合视频编码)策略，编码设备中通常包括：预测模块、变换模块、量化模块和信息熵编码模块等主要模块。其中，预测模块的主要功能是利用已经编码并重建的图像块对当前要编码的图像块进行预测(帧内预测)；变换模块利用图像中已经编码并重建的图像块变换到另外一个空间，使输入信号的能量尽可能地集中在低频变换系数上，进而降低图像块内元素之间的相关性，有利于压缩；量化模块的主要功能是将变换的系数映射到一个有利于编码的有限元素集上；信息熵编码模块的主要功能是根据统计规律，将量化后的变换系数用变长码表示。视频解码设备包含反变换、反量化、信息熵编码等模块，主要是将输入的码流通过熵编码、反量化、反变换等过程重建解码图像。除了上述模块，视频编解码系统中通常还包含一些辅助的编码工具，这些工具也会对整个系统的编码性能做出贡献。

视频编码的大部分效率来自于基于运动补偿的预测。但是，由于大量采用运动矢量预测的方法，对一些相对静止的画面可能会出现大量运动矢量为零的预测单元，并且这些零向量也要被传输到解码器端，进行解码，这样本来不需要传输的信息(零向量信息)既消耗了传输资源，也消耗了编解码资源。

针对上述问题，在现有的视频编码方案中，MPEG压缩是根据运动图像相邻帧之间有一定的相似性，通过运动预测，参考前一帧图像与这一帧图像的相似情况，去掉与前一帧相似的冗余数据，而只记录这一帧与上一帧不同的数据，从而大大提高了视频数据的压缩效率，这种压缩方法也称为帧相关压缩。MPEG压缩是以GOP(Group of Picture，图像组)为一个单元的，有I帧、P帧和B帧三种模式的帧结构，其中，I帧为帧内编码，主要运用了帧内预测作为主要的预测方式，P帧为预测编码，主要运用了帧间预测再求残差的方式，B帧为双向预测编码，同P帧相同也是先预测再求残差。一般情况下一个GOP由15帧组成，第一帧为一个I帧，  依次为1个P帧，2个B帧，由此构成I PBB PBB PBB......结构。I帧称为参考帧，该参考帧是其它帧都参考的起始帧，所以I帧是一个能够完全记载这一帧全部图像数据的帧，亦称作全帧；P帧是前向预测帧，是根据与前一帧图像的比较，去掉与前帧相似的数据而构成的帧；B帧是双向预测帧，是根据与前后一帧图像的比较而得到的帧，P、B帧是不完全帧，需要依靠I帧而成立。

然而，现有的编码技术中，先做预测，在进行残差运算，使得预测时也涉及到了冗余信息，降低了预测效率。另外，现有技术中先将视频帧分为若干宏块，通过将相邻帧间相对应的宏块分别进行比较，去掉冗余信息，而整个帧中包括多个宏块，运算量将会非常大。

发明内容

本发明实施例要解决的问题是提供视频数据压缩方法，以解决现有技术中编码效率不高、运算量大的缺陷。

为了实现上述目的，本发明的实施例提供了一种视频数据压缩的方法，包括以下步骤：

编码设备获取需要编码的原始视频帧序列；利用所述原始视频帧序列进行帧之间算术运算，压缩冗余信息，获得编码信息，并将所述编码信息发送给解码设备；

解码设备从所述编码设备获得所述编码信息；并通过从所述编码设备获得的或与所述编码设备预先约定的算术运算信息、及从所述编码设备获得的编码信息还原出原始视频帧序列。

通过梯形层次压缩实现所述利用原始视频帧序列进行帧之间算术运算，压缩冗余信息，获得编码信息。

所述梯形层次压缩具体包括：

利用所述原始视频帧序列进行帧之间残差运算，获得第一层残差帧；

采用迭代和/或阈值算法方式判断所述第一层残差帧的信息量是否小于阈值，如果小于，则所述第一层残差帧为待传输的残差帧层，否则对所述第一层残差帧进行残差运算，获得第二层残差帧，重复上述步骤，直至底层残差帧；

对所述原始视频帧的首尾帧、每层残差帧的首尾帧及待传输残差帧层或底层残差帧进行编码。

所述判断第一层残差帧的信息量是否小于阈值具体包括：

残差帧中包含的信息冗余量小于阈值；或

残差帧中包含的信息冗余量大于阈值，但经过再次残差运算，也不能消除所述信息冗余量。

所述获取需要编码的原始视频帧序列之后还包括确定原始视频帧首帧I帧的过程：

采用获取的原始视频帧中的第一帧作为原始视频帧首帧I帧，并对原始视频帧中的每一帧与相邻帧进行比较，如果相邻两帧内容差异大于预设门限，则将后一视频帧设为原始帧首帧I帧。

所述对原始视频帧进行残差运算具体包括：

确定所述原始视频帧序列中除首尾帧之外的原始视频帧对应的预测帧；

根据所述原始视频帧与对应的预测帧之差，获得第一层残差帧。

所述获得原始视频帧对应的预测帧方法具体为：与第n帧视频帧接近的预测帧＝[第(n-1)帧+第(n+1)帧]/α。

用绝对差或计算方差的方法来确定α的值，即通过查找绝对差和/或方差中最小的值、或门限值来确定α的值。

所述α确定的具体步骤为：

首先确定两参考帧间线段，中点位置处和当前帧比较的传统SAD或新SAD值，如果为正，则当前帧位置靠近后一个参考帧，为负则靠近前一个参考帧；

如果靠近前一个参考帧，则再在中点位置和后一参考帧之间中点位置再取传统SAD或新SAD，然后看当前帧和这个位置比较，如果当前帧和这个位置比为负，则在该位置和左边最近点取中点再进行比较；

通过指数增长获得适当的a的位置，使这个位置和当前帧的传统SAD或新SAD差值最小；

其中，新SAD算法为统计残差为0的象素点的数目，当残差为0最多时，两帧最近似，SAD最小；传统的SAD是看个象素点差值的绝对值之和最小。

对发送编码信息之前还包括：对所述编码信息进行预测、变换、量化及熵编码；所述解码设备解码之前还包括：熵编码、反量化、反变换及反预测。

与现有技术相比，本发明实施例具有以下优点：

本发明实施例中，通过对整帧数据先进行残差运算，消除了视频编码中零向量，再进行预测、变换、量化和信息熵编码等，尽可能的消除了预测、变换、量化和信息熵编码的计算数量，节省了编解码资源和传输带宽。

另外，本发明实施例可以通过多级残差运算，进一步降低了冗余数据的编解码运算和占用有限的传输带宽。

附图说明

图1是本发明实施例一种视频数据压缩的方法流程图；

图2是本发明实施例二示意图；

图3是本发明实施例三示意图；

图4是本发明实施例一种视频数据编码设备结构图；

图5是本发明实施例一种视频数据解码设备结构图。

具体实施方式

本发明中编码设备获取需要编码的原始视频帧序列；利用所述原始视频帧序列进行帧之间算术运算，压缩冗余信息，获得编码信息，并将所述编码信息及帧之间算术运算信息发送给解码设备，当然，该算术运算信息也不一定发送给解码设备，有可能通过事先标准约定，也就是说编码使用固定的算术运算法则，而且解码器知道这一法则；解码设备从所述编码设备获得所述编码信息；并通过所述从编码设备获得的或与编码设备预先约定的算术运算信息及编码信息还原出原始视频帧序列。

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。

本发明实施例中，通过梯形层次压缩实现利用原始视频帧序列进行帧之间算术运算，压缩冗余信息，获得编码信息。具体可以采用整帧视频帧的残差方式实现视频数据的压缩效率提高，具体为：在编码方，对需要压缩的视频帧进行多层残差运算，设要传输的视频帧为原始视频帧，经过一次残差运算得到的视频帧为第一层残差帧，经过二次残差运算得到的视频帧为第二层残差帧，以此类推。随着需要传输视频帧数量的增加，可以进行的残差运算级别也会增加，当然，多层次残差的残差运算可以将视频帧中的冗余信息减少到最小，从而达到最高的压缩性能。但有些情况下，并不需要将将残差运算进行到最后一层，当残差运算进行到某一层次时，通过某些判断机制，检测到此时的冗余信息已经非常小，可以达到忽略不计的程度，或者达到残差运算的复杂度与信息冗余的相对均衡点时，就可以不再进行下一层次的残差运算，而是将经过该层次残差运算得到的视频帧作为底层残差帧。编码方只需将底层残差帧，和其它层每层的首尾帧传送到解码方，同时要将编码方采用的压缩算法通知解码方。在解码方，获得底层残差帧，和其它层每层的首尾帧后，利用编码时采用残差公式进行计算，可以获得原始视频帧。

本发明一种视频数据压缩的方法实施例，如图1所示，包括以下步骤：

步骤s101，获取需要编码的原始视频帧序列。从计算机或其它视频设备读取某个视频帧序列，输入的视频帧序列为YUV格式，本实施例针对亮度分量(或色度分量)进行处理，因此需要从该视频帧序列中提取亮度(或色度)分量。其中，YUV格式中，Y表示明亮度(Luminance或Luma)，也就是灰阶值；而U和V表示的则是色度(Chrominance或Chroma)，作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。亮度通过RGB输入信号来创建的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起；色度定义了颜色的两个方面色调与饱和度，分别用Cr和CB来表示，Cr反映了GB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异，CB反映RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之同的差异。

步骤s102，利用原始视频帧序列进行帧间残差运算，获得第一层残差帧。其中，所述帧间的含义有可能是两帧或两帧以上，有可能是间隔一帧的两帧，或间隔一帧的多帧，或间隔多帧的两帧，或间隔多帧的多帧。首先确定原始视频帧序列中除首尾帧之外的原始视频帧对应的预测帧，然后根据原始视频帧与对应的预测帧之差，获得第一层残差帧。本步骤中还应该包括确定原始视频帧首帧的过程：采用获取的原始视频帧中的第一帧作为原始视频帧首帧，并对原始视频帧中的每一帧与相邻帧进行比较，如果相邻两帧内容差异大于预设门限，则将后一视频帧设为原始帧首帧。

其中，获得原始视频帧对应的预测帧方法具体为：与第n帧视频帧接近的预测帧＝[第(n-1)帧+第(n+1)帧]/α，用绝对差或计算方差的方法来确定α的值，即通过查找绝对差和/或方差中最小的值、或门限值来确定α的值。α值可以确定一个正负的方向，从而决定下一个位置可以往那边移动，确定α的具体步骤为：首先计算两参考帧间线段，中点位置处和当前帧比较的传统SAD或新SAD值，如果为正，说明当前帧位置靠近后一个参考帧，为负则靠近前一个参考帧；如果靠近前一个参考帧，则再在中点位置和后一参考帧之间中点位置再取传统SAD或新的SAD，然后看当前帧和这个位置比较，如果当前帧和这个位置比为负，则在这个位置和左边最近点取中点再进行比较；最后，这样1/2的指数(当然实际也可以采用其它指数增长)增长来最快寻找适当的a的位置，使这个位置和当前帧的传统SAD或新的SAD差值最小，这个时候的位置就可以得到α的值。其中，新的SAD算法为统计残差为0的象素点的数目，当残差为0最多时，认为此时两帧最近似；传统的SAD是看个象素点差值的绝对值之和最小。

例如：设当前视频帧为C，前一个参考帧为A，后一个参考帧为B，A帧中每个像素点和B帧中相同位置的像素点对应；又设A帧中某个像素点a和B帧中某个像素点b对应，a的色度或亮度值和b的色度或亮度值为：

$a_1=\frac{|a-b|}{2}---\left(1\right)$

$b_1=-\frac{|a-b|}{2}---\left(2\right)$

其中a₁和b₁为参考值，可以根据实际情况调整。

对于当前帧C，每一个像素都可以在A帧和B帧中找到相应的点与其对应，设与a，b对应的点为c；计算出c在ab之间的权重位置：

$c_1=c-b-\frac{|a-b|}{2}---\left(3\right)$

如果c₁对应的坐标为(n，m)点，权重用c_nm表示，则：统计加权值： $S=\underset{0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{0}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{c}_{\mathrm{nm}}---\left(4\right)$

加一个搜索单位的量，在计算该位置和当前帧的统计加权值的大小比较，直到找到最接近当前帧统计加权值的位置D为止，则 $\mathrm{\α}=\frac{\mathrm{AD}}{\mathrm{AB}}---\left(5\right).$

步骤s103，因为在减小域值时有可能连续几帧差异过大，导致迭代多次之后冗余信息还是大于域值，并且因为由于迭代次数过多导致计算复杂度加大以及公式变得更为复杂，因此可以采用迭代和/或阈值判断第一层残差帧的信息量是否小于阈值，如果小于，则第一层残差帧为待传输的残差帧层，否则根据第一层残差帧进行残差运算，获得第二层残差帧，重复阈值判断步骤，如果该层残差帧小于阈值，则该层为待传输残差帧，否则继续运算，直至底层残差帧。其中，判断第一层残差帧的信息量是否小于阈值具体包括：残差帧中包含的信息冗余量小于阈值；或残差帧中包含的信息冗余量大于阈值，但经过再次残差运算，也不能消除信息冗余量。

步骤s104，对原始视频帧的首尾帧、每层残差帧的首尾帧及待传输残差帧层或底层残差帧进行编码。为了提高编码效率，在残差运算后，对需要传输的残差帧中在一个区域或整个帧中统计运动矢量，将相同运动矢量进行合并，然后统一编码。

步骤s105，将编码后的每层首尾帧和底层残差帧发送到解码设备，解码设备根据编码信息解码获得原始视频帧序列。对发送编码信息之前还包括：对每层首尾帧和底层残差帧进行预测、变换、量化及熵编码；解码设备解码之前还包括：反熵编码、反量化、反变换及反预测。

本发明实施例二以需要传输的原始视频帧4帧为例，如图2所示，需要传输的视频帧为A、B、C、D等一些连续的视频帧，其中，A、B、C、D帧不一定是相邻关系，但需要具有一定的顺序关系。采用本发明的残差处理方法对A、B、C、D帧进行压缩处理通过公式(6)至(9)得到E、F、H、I帧，发送方只需要向接收方传输第一层两端帧节点A和D帧、第二层所有帧节点F和I帧。

$E=\frac{A+C}{\mathrm{\α}}---\left(6\right)$

F＝B-E    (7)

$H=\frac{B+D}{\mathrm{\α}}---\left(8\right)$

I＝C-H    (9)

接收方获得A、F、I、D帧后，则可以根据公式(6)至(9)计算得到原B和C帧：

$C=\frac{{\mathrm{\α}}^{2}I+A+\mathrm{\αF}+\mathrm{\αD}}{{\mathrm{\α}}^2-1}---\left(10\right)$

$B=\frac{{\mathrm{\α}}^{2}F+2A+\mathrm{\αI}+D}{{\mathrm{\α}}^2-1}---\left(11\right)$

由于F帧由B帧和E帧的差获得，而E帧为B帧前帧A和后帧C均衡得到，应该与B帧最为接近，因此B帧与E帧的差应该非常小，即F帧需要编码的数据明显小于B帧；同理I帧需要编码的数据明显小于C帧，这样传输A、F、I、D帧的信息量小于传输A、B、C、D帧的信息量，就达到了压缩视频编码的目的。

其中，α是一个系数，获得方法为：将当前帧C的前一个参考帧设为A，后一个参考帧设为B帧，A帧中每个像素点和B帧中相同位置的像素点对应，又设A帧中某个像素点a和B帧中某个像素点b对应，a的值(色度或亮度值)和b的值(色度或亮度值)可以重新定义为：假定a的值为正，b的值为负；

$a_1=\frac{|a-b|}{2}---\left(12\right)$

$b_1=-\frac{|a-b|}{2}---\left(13\right)$

对于当前帧C来说，每一个象素都可以在A帧和B帧中找到相应的点与其对应，设与a，b对应的点为c；由于运动的相关性，大多数类似c的点的值都在a与b之间，因此可以计算出c在ab之间的权重位置：

$c_1=c-b-\frac{|a-b|}{2}---\left(14\right)$

如果c₁对应的坐标为(n，m)点，权重用c_nm表示，则：

统计加权值： $S=\underset{0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{0}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{c}_{\mathrm{nm}}---\left(15\right)$

由于 $\frac{a_1+b_1}{2}=0---\left(16\right)$

在

的位置所有AB帧对应的点的集合统计值也是0；之所以这样做，是为了可以用正负号来确定方向矢量，因为1/2的位置正好是0，即两个参考帧中当前帧位置处用上述算法计算出的统计加权，如果统计加权值为正，即应该往A的方向(正的方向搜索)，相反，往B的方向(负的方向)搜索。然后，加一个搜索单位的量，在计算该位置和当前帧的统计加权值的大小比较，直到找到最接近当前帧统计加权值的位置D为止，则

$\mathrm{\α}=\frac{\mathrm{AD}}{\mathrm{AB}}---\left(17\right)$

其中，α值可以是一组递减的序列，如：2，1，0.5，0.25等。

本发明实施例三以需要传输的原始视频帧5帧为例，如图3所示，该算法在编码时，只需要将第一层两端帧节点A和E帧、第二层两端帧节点F和H帧、一直到最后一层帧全部传输。由于F和H帧比B和D帧携带的信息量少很多，I帧也比C帧携带的信息量少很多，因此压缩后需要传输的数据比原始数据少很多，可以达到最大的压缩比。其中，以α＝2为例，

$F=B-\frac{A+C}{2}---\left(18\right)$

$H=C-\frac{C+E}{2}---\left(19\right)$

$I=C-\frac{B+D}{2}-\frac{F+H}{2}=C-\frac{B+D}{2}-\frac{B-\frac{A+C}{2}+C-\frac{C+E}{2}}{2}---\left(20\right)$

然后在解码的时候，通过A、E、F、H、I帧可以计算出ABCDE帧来。

C＝2H+E    (21)

$B+F-\frac{A+2H+E}{2}---\left(22\right)$

$D=\frac{5H+3E-3F-A-2I}{2}---\left(23\right)$

本发明实施例还提供了一种视频数据编码设备，如图4所示，包括：原始视频帧获取单元11、残差运算单元12、冗余信息判断单元13、编码单元14和编码信息发送单元15。其中，原始视频帧获取单元11，用于从计算机或其它视频设备读取某个需要传输的视频帧序列；残差运算单元12，利用视频帧序列进行残差运算，获得残差帧；冗余信息判断单元13，用于判断第一层残差帧的信息量是否小于阈值，如果小于，则第一层残差帧为待传输的残差帧层，否则根据第一层残差帧进行残差运算，获得第二层残差帧，重复阈值判断步骤，如果该层残差帧小于阈值，则该层为待传输残差帧，否则继续运算，直至底层残差帧；编码单元14，用于对原始视频帧的首尾帧、每层残差帧的首尾帧及待传输残差帧层或底层残差帧进行编码，例如预测、变换、量化及熵编码；编码信息发送单元15将编码后的编码信息发送的解码设备。

本发明实施例还提供了一种视频数据解码设备，如图5所示，包括：编码信息获取单元21和解码单元22。其中，编码信息获取单元21用于获取编码单元发送来的编码信息；解码单元22用于先对编码信息进行熵编码、反量化、反变换及反预测，然后根据编码信息中的残差公式信息及每层视频帧的首尾帧和残差帧解码获得原始视频帧。

本发明实施例通过对整帧数据先进行残差运算，消除了视频编码中零向量，再进行预测、变换、量化和信息熵编码等，尽可能的消除了预测、变换、量化和信息熵编码的计算数量，节省了编解码资源和传输带宽。另外，本发明实施例可以通过多级残差运算，进一步降低了冗余数据的编解码运算和占用有限的传输带宽。

本发明实施例所描述的技术可以用硬件、软件、或组合执行。如果用软件执行，则该技术可以直接指包含程序代码的计算机可读介质，该程序代码在对视频序列进行编码的设备中执行，进行该实施例中的一个或多个残差编码技术。在该种情况下，计算机可读介质可以包括RAM(Random AccessMemory，随机存储器)、SDRAM(Synchronous Dynamic RAM，同步动态随机存储器)、ROM(Read Only Memory，只读存储器)、NVRAM(non-volatileRAM非易失性随机存储器)、EEPROM(Electrically-Erasable ProgrammableRead-Only Memory，电可擦除只读存储器)、FLASH(闪存)等。

程序编码可以以计算机可读指令的形式存储在存储器中。在该情况下，一个或多个处理器可以执行存储在存储器中的指令，从而执行一个或多个残差编码技术。在一些情况下，处理器可以用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)设备执行，DSP使用各种硬件元件来加速编码处理；在其它情况下，编码设备可以作为一个或多个微处理器，一个或多个或者多个ASIC(application-specific integrated circuit，专用集成电路)、FPGA(FieldProgrammable Gate Array，现场可编程门阵列)、或一些其它等效集成或分立逻辑电路或硬件软件组合来执行。

以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1、一种视频数据压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：

编码设备获取需要编码的原始视频帧序列；利用所述原始视频帧序列进行帧之间算术运算，压缩冗余信息，获得编码信息，并将所述编码信息发送给解码设备；

解码设备从所述编码设备获得所述编码信息；并通过从所述编码设备获得的或与所述编码设备预先约定的算术运算信息、及从所述编码设备获得的编码信息还原出原始视频帧序列。

2、如权利要求1所述视频数据压缩方法，其特征在于，通过梯形层次压缩实现所述利用原始视频帧序列进行帧之间算术运算，压缩冗余信息，获得编码信息。

3、如权利要求2所述视频数据压缩方法，其特征在于，所述梯形层次压缩具体包括：

利用所述原始视频帧序列进行帧之间残差运算，获得第一层残差帧；

判断所述第一层残差帧的信息量是否小于阈值，如果小于，则所述第一层残差帧为待传输的残差帧层，否则对所述第一层残差帧进行残差运算，获得第二层残差帧，重复上述步骤，直至底层残差帧；

对所述原始视频帧的首尾帧、每层残差帧的首尾帧及待传输残差帧层或底层残差帧进行编码。

4、如权利要求3所述视频数据压缩方法，其特征在于，采用迭代次数和/或阈值的方法判断第一层残差帧的信息量是否小于阈值。

5、如权利要求1所述视频数据压缩方法，其特征在于，所述获取需要编码的原始视频帧序列之后还包括确定原始视频帧首帧I帧的过程：

采用获取的原始视频帧中的第一帧作为原始视频帧首帧I帧，并对原始视频帧中的每一帧与相邻帧进行比较，如果相邻两帧内容差异大于预设门限，则将后一视频帧设为原始帧首帧I帧。

6、如权利要求3所述视频数据压缩方法，其特征在于，所述对原始视频帧进行残差运算具体包括：

确定所述原始视频帧序列中除首尾帧之外的原始视频帧对应的预测帧；

根据所述原始视频帧与对应的预测帧之差，获得第一层残差帧。

7、如权利要求6所述视频数据压缩方法，其特征在于，所述获得原始视频帧对应的预测帧方法具体为：与第n帧视频帧接近的预测帧＝[第(n-1)帧+第(n+1)帧]/α。

8、如权利要求7所述视频数据压缩方法，其特征在于，用绝对差SAD或计算方差的方法来确定α的值，即通过查找绝对差和/或方差中最小的值、或门限值来确定α的值。

9、如权利要求8所述视频数据压缩方法，其特征在于，所述α确定的具体步骤为：

首先确定两参考帧间线段，中点位置处和当前帧比较的传统SAD或新SAD值，如果为正，则当前帧位置靠近后一个参考帧，为负则靠近前一个参考帧；

如果靠近前一个参考帧，则再在中点位置和后一参考帧之间中点位置再取传统SAD或新SAD，然后看当前帧和这个位置比较，如果当前帧和这个位置比为负，则在该位置和左边最近点取中点再进行比较；

通过指数增长获得适当的a的位置，使这个位置和当前帧的传统SAD或新SAD差值最小；

其中，新SAD算法为统计残差为0的象素点的数目，当残差为0最多时，两帧最近似，SAD最小；传统的SAD是看个象素点差值的绝对值之和最小。

10、如权利要求1所述视频数据压缩方法，其特征在于，对发送编码信息之前还包括：对所述编码信息进行预测、变换、量化及熵编码；所述解码设备解码之前还包括：熵编码、反量化、反变换及反预测。

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