WO2019119572A1 - 一种补偿表压缩方法 - Google Patents

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WO2019119572A1
WO2019119572A1 PCT/CN2018/072468 CN2018072468W WO2019119572A1 WO 2019119572 A1 WO2019119572 A1 WO 2019119572A1 CN 2018072468 W CN2018072468 W CN 2018072468W WO 2019119572 A1 WO2019119572 A1 WO 2019119572A1
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compensation table
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pixel
prediction
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邓宇帆
周明忠
许神贤
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深圳市华星光电半导体显示技术有限公司
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    • G09G—ARRANGEMENTS OR CIRCUITS FOR CONTROL OF INDICATING DEVICES USING STATIC MEANS TO PRESENT VARIABLE INFORMATION
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    • G09G3/3208—Control arrangements or circuits, of interest only in connection with visual indicators other than cathode-ray tubes for presentation of an assembly of a number of characters, e.g. a page, by composing the assembly by combination of individual elements arranged in a matrix no fixed position being assigned to or needed to be assigned to the individual characters or partial characters using controlled light sources using electroluminescent panels semiconductive, e.g. using light-emitting diodes [LED] organic, e.g. using organic light-emitting diodes [OLED]

Definitions

  • the present invention relates to the field of display technologies, and in particular, to a compensation table compression method.
  • a compensation table is generally used to store compensation information of each pixel in the display panel, thereby eliminating brightness unevenness and phenomenon generated by the display panel, thereby improving the display quality of the display panel. .
  • the compensation table needs to be compressed.
  • compressing the compensation table usually directly compresses the compensation table by using a common universal encoder. Since different coding tools in the encoder have different degrees of influence on the coding performance of the compensation table, the compression rate of the compensation table is caused. The time complexity of the encoding does not meet the actual needs.
  • An object of the embodiments of the present invention is to provide a compensation table compression method, which can reduce the compression ratio of the compensation table and the low complexity of the coding time, thereby improving the compression quality.
  • a compensation table compression method includes the following steps:
  • the rate-distortion optimization method selects the prediction mode with the smallest rate-distortion optimization value in each coding block, and subtracts the prediction value corresponding to the prediction mode with the smallest rate-distortion optimization value in each coding block from the value to be compressed of the corresponding coding block. To get the prediction error;
  • the rate-distortion optimization value J D+ ⁇ *R, where D refers to the deviation of the predicted value of the corresponding coded block from the value to be compressed, ⁇ refers to the weight factor, and R represents the number of bits required to store all information in the current prediction mode. ;
  • the plurality of prediction modes include: simple inter prediction, linear model prediction, and intra prediction;
  • step of dividing each frame compensation table into a plurality of coding blocks, and processing each of the coding blocks by using multiple prediction modes to obtain prediction values corresponding to the prediction modes including:
  • the step of processing each of the coding blocks using the simple inter prediction to obtain a first prediction value corresponding to the corresponding coding block includes:
  • the step of performing processing on each coding block using the linear model prediction to obtain a second prediction value corresponding to the corresponding coding block includes:
  • the fourth prediction value corresponding to each coding block in the compensation table to be compressed is linearly modified to obtain a corresponding coding block in the compensation table to be compressed.
  • the second predicted value steps include:
  • a represents a weighting coefficient value
  • b represents an offset value
  • N represents the number of pixels in the adjacent region
  • L(n) represents the first pixel reconstruction value
  • C(n) represents the second pixel reconstruction value
  • the step of acquiring a reference frame compensation table includes:
  • the absolute error and the smallest compressed compensation table are selected as the reference frame compensation table.
  • the step of acquiring a reference frame compensation table includes:
  • the absolute error and the smallest compressed compensation table are selected as the reference frame compensation table.
  • the step of acquiring a reference frame compensation table includes:
  • the absolute error and the smallest compressed compensation table are selected as the reference frame compensation table.
  • the step of processing each of the coding blocks using the intra prediction to obtain a third prediction value corresponding to the corresponding coding block includes:
  • the step of performing compression processing on a prediction error corresponding to each coding block includes: transforming, quantizing, and entropy coding the prediction error.
  • a compensation table compression method includes the following steps:
  • the rate-distortion optimization method selects the prediction mode with the smallest rate-distortion optimization value in each coding block, and subtracts the prediction value corresponding to the prediction mode with the smallest rate-distortion optimization value in each coding block from the value to be compressed of the corresponding coding block. To get the prediction error;
  • the prediction error corresponding to each coding block is compressed.
  • the plurality of prediction modes include: simple inter prediction, linear model prediction, and intra prediction;
  • step of dividing each frame compensation table into a plurality of coding blocks, and processing each of the coding blocks by using multiple prediction modes to obtain prediction values corresponding to the prediction modes including:
  • the step of processing each of the coding blocks using the simple inter prediction to obtain a first prediction value corresponding to the corresponding coding block includes:
  • the step of performing processing on each coding block using the linear model prediction to obtain a second prediction value corresponding to the corresponding coding block includes:
  • the fourth prediction value corresponding to each coding block in the compensation table to be compressed is linearly modified to obtain a corresponding coding block in the compensation table to be compressed.
  • the second predicted value steps include:
  • a represents a weighting coefficient value
  • b represents an offset value
  • N represents the number of pixels in the adjacent region
  • L(n) represents the first pixel reconstruction value
  • C(n) represents the second pixel reconstruction value
  • the step of acquiring a reference frame compensation table includes:
  • the absolute error and the smallest compressed compensation table are selected as the reference frame compensation table.
  • the step of processing each of the coding blocks using the intra prediction to obtain a third prediction value corresponding to the corresponding coding block includes:
  • the rate-distortion optimization value J D+ ⁇ *R, where D refers to the deviation of the predicted value of the corresponding coding block from the value to be compressed, ⁇ refers to the weighting factor, and R represents the current prediction.
  • D refers to the deviation of the predicted value of the corresponding coding block from the value to be compressed
  • ⁇ refers to the weighting factor
  • R represents the current prediction. The number of bits required for all information in the mode.
  • the step of performing compression processing on a prediction error corresponding to each coding block includes: transforming, quantizing, and entropy coding the prediction error.
  • the compensation table compression method of the present invention processes each coding block by using multiple prediction modes, and selects a prediction mode with the smallest rate distortion optimization value in each coding block as the optimal prediction mode by using a rate distortion optimization method.
  • the coding blocks can be matched to the optimal prediction mode, thereby reducing the compression ratio of the compensation table and the time complexity of the coding, thereby improving the compression quality.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of steps of a compensation table compression method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic diagram of a compensation table arrangement in a compensation table compression method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a schematic flowchart of step S102 in a method for compressing a compensation table according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a schematic diagram of coding block division of any one of the frame compensation tables shown in FIG. 2.
  • FIG. 5 is a schematic flowchart of step S201 in a method for compressing a compensation table according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a schematic flowchart of step S202 in a method for compressing a compensation table according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a schematic flowchart of step S403 in a method for compressing a compensation table according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a schematic flowchart of steps S301 and S401 in a method for compressing a compensation table according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a schematic flowchart of step S203 in a method for compressing a compensation table according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a schematic flow chart of steps of a compensation table compression method according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1 , an embodiment of the present invention provides a compensation table compression method, which includes the following steps:
  • Step S101 Acquire a compensation table in which multiple frames are sequentially arranged
  • Step S102 dividing each frame compensation table into a plurality of coding blocks, and performing processing on each coding block by using multiple prediction modes to obtain prediction values corresponding to the corresponding prediction modes;
  • Step S103 selecting a prediction mode with the smallest rate-distortion optimization value in each coding block by using a rate-distortion optimization method, and predicting a prediction mode corresponding to the prediction mode with the smallest rate-distortion optimization value in each coding block and the corresponding coding block to be compressed.
  • the values are subtracted to obtain a prediction error;
  • Step S104 performing compression processing on the prediction error corresponding to each coding block.
  • step S101 a compensation table in which a plurality of frames are sequentially arranged is acquired.
  • the organic light emitting diode display panel there are m kinds of colors and n kinds of gray scale compensation tables, and the organic light emitting diode display panel has an m*n sheet compensation table; further, the pair of organic light emitting diode display panels
  • the compensation table in the OLED display panel may be arranged into a multi-frame compensation table according to different colors and different gray levels for compression, and those skilled in the art may perform different characteristics according to the compensation table according to requirements. Arrange, there is no limit here.
  • FIG. 2 is a schematic diagram of a compensation table arrangement in a compensation table compression method according to an embodiment of the present invention.
  • the 24 compensation tables when compressing 24 compensation tables in an organic light emitting diode display panel containing four colors and six gray scales, the 24 compensation tables can be divided into four groups of compensation tables according to different colors.
  • a set of compensation tables is divided into 6 frame compensation tables according to different gray levels, thereby obtaining a 24-frame compensation table arranged in sequence as shown in FIG. 2, wherein G1-G6 represents 6 gray scales corresponding to green, and B1-B6 represents 6 corresponding to blue.
  • R1-R6 represent six gray scales corresponding to red, and W1-W6 represent six gray scales corresponding to white.
  • each frame compensation table is divided into a plurality of coding blocks, and each coding block is processed by using multiple prediction modes to obtain prediction values corresponding to the corresponding prediction modes.
  • the plurality of prediction modes may include: simple inter prediction, linear model prediction, and intra prediction. It should be noted that those skilled in the art can introduce other prediction modes to process each coding block as needed, and the present invention aims to emphasize that when compressing the compensation table, each coding block is simultaneously performed by using multiple prediction modes. Processing to improve compression quality.
  • FIG. 3 is a schematic flowchart of step S102 in a method for compressing a compensation table according to an embodiment of the present invention.
  • step S102 includes: step S201, processing each coded block using simple inter prediction to obtain a first predicted value corresponding to the corresponding coded block; and step S202, predicting each coded block using a linear model Processing is performed to obtain a second prediction value corresponding to the corresponding coding block; and in step S203, each coding block is processed using intra prediction to obtain a third prediction value corresponding to the corresponding coding block.
  • FIG. 4 is a schematic diagram of coding block division of any one frame compensation table shown in FIG. 2.
  • the compensation table can be divided into four coding blocks, which are a first coding block 10, a second coding block 11, a third coding block 12, and a fourth coding block 13, respectively, wherein the compensation table is
  • the first coding block 10 can be processed by simple inter prediction, linear model prediction, and intra prediction
  • the second coding block 11 can be processed by simple inter prediction, linear model prediction, and intra prediction
  • the third encoding block 12 is processed by simple inter prediction, linear model prediction, and intra prediction
  • the fourth encoding block 13 is processed by simple inter prediction, linear model prediction, and intra prediction.
  • the division of the compensation table shown in FIG. 3 is only an example of the present invention.
  • the compensation table may be divided according to specific needs by a person skilled in the art, and is not limited herein.
  • FIG. 5 is a schematic flowchart of step S201 in a method for compressing a compensation table according to an embodiment of the present invention.
  • step S201 includes: step S301, acquiring a reference frame compensation table; and step S302, matching a pixel reconstruction value corresponding to each coding block in the reference frame compensation table with a compensation table to be compressed, so as to be compressed
  • the first prediction value corresponding to each coding block in the compensation table is equal to the pixel reconstruction value of the corresponding coding block in the reference frame compensation table.
  • the compensation table R4 when compressed to the compensation table R5, can be selected as the reference frame compensation table.
  • the compensation table R5 and the compensation table R4 are each divided into four coding blocks, and the first coding block 10, the second coding block 11, the third coding block 12, and the fourth coding block 14 and the compensation table R5 in the compensation table R4 are used.
  • the first coding block 10, the second coding block 11, the third coding block 12, and the fourth coding block 14 are matched so that the first prediction value of the first coding block 10 in the compensation table R5 is equal to the compensation table R4.
  • the first prediction value of the second coding block 11 in the compensation table R5 is equal to the pixel reconstruction value of the second coding block 11 in the compensation table R4, and the third coding block 12 in the compensation table R5
  • the first predicted value is equal to the pixel reconstructed value of the third encoding block 12 in the compensation table R4, and the first predicted value of the fourth encoding block 13 in the compensation table R5 is equal to the pixel reconstructed value of the fourth encoding block 13 in the compensation table R4.
  • FIG. 6 is a schematic flowchart of step S202 in a method for compressing a compensation table according to an embodiment of the present invention.
  • step S202 includes: step S401, acquiring a reference frame compensation table; and step S402, matching the pixel reconstruction value corresponding to each coding block in the reference frame compensation table with the compensation table to be compressed, so as to be compressed
  • the fourth predicted value corresponding to each coding block in the compensation table is equal to the pixel reconstruction value of the corresponding coding block in the reference frame compensation table; and in step 403, the fourth prediction value corresponding to each coding block in the compensation table to be compressed is linearly deviated Correcting to obtain a second predicted value corresponding to each coding block in the compensation table to be compressed.
  • steps S401 and S402 are similar to the foregoing steps S301 and S302.
  • steps S401 and S402 are similar to the foregoing steps S301 and S302.
  • FIG. 7 is a schematic flowchart of step S403 in a method for compressing a compensation table according to an embodiment of the present invention.
  • step S403 includes: Step S501, acquiring a first pixel reconstruction value of an adjacent region of each coding block in the compensation table to be compressed, and a second pixel reconstruction value of a corresponding region in the reference frame compensation table; Step S502, obtaining a weighting coefficient value and an offset value according to the first pixel reconstruction value and the second pixel reconstruction value, where
  • a a weighting coefficient value
  • b an offset value
  • N the number of pixels in the adjacent region
  • L(n) the first pixel reconstruction value
  • C(n) the second pixel reconstruction value
  • the compensation table R4 when compressed to the compensation table R5, can be selected as the reference frame compensation table.
  • the compensation table R5 and the compensation table R4 are each divided into four coding blocks, and the first coding block 10, the second coding block 11, the third coding block 12, and the fourth coding block 13 and the compensation table R5 in the compensation table R4 are used.
  • the first coding block 10, the second coding block 11, the third coding block 12, and the fourth coding block 14 are matched so that the fourth prediction value of the first coding block 10 in the compensation table R5 is equal to the compensation table R4.
  • the fourth prediction value of the second coding block 11 in the compensation table R5 is equal to the pixel reconstruction value of the second coding block 11 in the compensation table R4, and the third coding block 12 in the compensation table R5
  • the fourth predicted value is equal to the pixel reconstructed value of the third encoding block 12 in the compensation table R4, and the fourth predicted value of the fourth encoding block 13 in the compensation table R5 is equal to the pixel reconstructed value of the fourth encoding block 13 in the compensation table R4.
  • the second coding block 11 in the compensation table R5 is taken as an example. Acquiring a first pixel reconstruction value of an adjacent region of the second coding block 11 in the compensation table R5, and a second pixel reconstruction value of the region corresponding to the adjacent region in the compensation table R4, and then reconstructing according to the first pixel according to the first pixel a value and a second pixel reconstruction value, obtaining a weighting coefficient value and an offset value, wherein
  • a a weighting coefficient value
  • b an offset value
  • N the number of pixels in the adjacent region
  • L(n) the first pixel reconstruction value
  • C(n) the second pixel reconstruction value
  • pred F a*pred+b
  • peredF the second prediction value
  • pred the fourth predicted value.
  • the other coding blocks in the compensation table R5 are also compressed with reference to the above description.
  • FIG. 8 is a schematic flowchart diagram of step S301 and step S401 in a method for compressing a compensation table according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a schematic flowchart of step S203 in a method for compressing a compensation table according to an embodiment of the present invention.
  • step S203 includes: step S701, acquiring pixel reconstruction values of a plurality of pixels in a region adjacent to the coding block; and step S702, performing average processing on the pixel reconstruction values of the plurality of pixels,
  • the third prediction value corresponding to the corresponding coding block is equal to an average value of the pixel reconstruction values of the plurality of pixels in the adjacent region of the corresponding coding block.
  • step S103 the prediction mode with the smallest rate-distortion optimization value in each coding block is selected by the rate-distortion optimization method, and the prediction value corresponding to the prediction mode with the smallest rate-distortion optimization value in each coding block is corresponding to the corresponding coding block.
  • the values to be compressed are subtracted to obtain a prediction error.
  • the rate-distortion optimization value J D+ ⁇ *R, where D refers to the deviation of the predicted value of the corresponding coded block from the value to be compressed, ⁇ refers to the weight factor, and R represents the bit required to store all information in the current prediction mode. number. It should be noted that the smaller the rate distortion optimization value, the smaller the deviation and the number of bits caused by the corresponding prediction mode.
  • step S104 performing compression processing on the prediction error corresponding to each coding block includes: transforming, quantizing, and entropy coding the prediction error.
  • the compensation table compression method of the present invention processes each coding block by using multiple prediction modes, and selects a prediction mode with the smallest rate distortion optimization value in each coding block as the optimal prediction mode by using a rate distortion optimization method.
  • the coding blocks can be matched to the optimal prediction mode, thereby reducing the compression ratio of the compensation table and the time complexity of the coding, thereby improving the compression quality.

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Abstract

一种补偿表压缩方法，通过对每个编码块分别用多种预测模式进行处理，并通过率失真优化的方法选取每个编码块中率失真优化值最小的预测模式作为最优预测模式，使得各个编码块均可对应最优预测模式，从而降低了补偿表的压缩率和编码的时间复杂度，进而提高了压缩质量。

Description

一种补偿表压缩方法 技术领域
本发明涉及显示技术领域，具体涉及一种补偿表压缩方法。
背景技术
现有技术中，为了消除显示面板产生的亮度不均匀现象，通常采用补偿表来存储显示面板中各个像素的补偿信息，从而消除显示面板产生的亮度不均与现象，进而改善显示面板的显示品质。而为了提高数据的传输效率，需要对补偿表进行压缩。
目前，对补偿表进行压缩通常直接使用常见的通用编码器对补偿表进行压缩，由于编码器中不同的编码工具对补偿表的编码性能有不同程度的影响，从而会导致补偿表的压缩率和编码的时间复杂度不能满足实际需求。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种补偿表压缩方法，能够降低补偿表的压缩率和编码的时间低复杂度，进而提高压缩质量。
一种补偿表压缩方法，其包括以下步骤：
获取多帧依次排列的补偿表；
将每帧补偿表划分为多个编码块，并对每个编码块分别用多种预测模式进行处理，以获得相应预测模式对应的预测值；
通过率失真优化的方法选取每个编码块中率失真优化值最小的预测模式，并将每个编码块中率失真优化值最小的预测模式对应的预测值与相应编码块的待压缩数值相减，以得到预测误差；
对每个编码块对应的预测误差进行压缩处理；其中，
所述率失真优化值J＝D+λ*R，其中D指相应编码块的预测值与待压缩数值的偏差，λ指权重因子，R表示存储当前预测模式下的所有信息所需的比特数；
所述多种预测模式包括：简单帧间预测、线性模型预测和帧内预测；
所述将每帧补偿表划分为多个编码块，并对每个编码块分别用多种预测模式进行处理，以获得相应预测模式对应的预测值的步骤，包括：
使用所述简单帧间预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第一预测值；使用所述线性模型预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第二预测值；使用所述帧内预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第三预测值。
在本发明的补偿表压缩方法中，所述使用所述简单帧间预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第一预测值的步骤，包括：
获取参考帧补偿表；
将所述参考帧补偿表中各个编码块对应的像素重建值与待压缩的补偿表进行匹配，以使得所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的第一预测值等于所述参考帧补偿表中对应编码块的像素重建值。
在本发明的补偿表压缩方法中中，所述使用所述线性模型预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第二预测值的步骤，包括：
获取参考帧补偿表；
将所述参考帧补偿表中各个编码块对应的像素重建值与待压缩的补偿表进行匹配，以使得所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第四预测值等于所述参考帧补偿表中对应编码块的像素重建值；
对所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第四预测值进行线性偏差修正，以获得所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第二预测值。
在本发明的补偿表压缩方法中，所述对所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第四预测值进行线性偏差修正，以获得所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第二预测值的步骤，包括：
获取所述待压缩的补偿表中各个编码块的相邻区域的第一像素重建值，以及所述参考帧补偿表中对应区域的第二像素重建值；
根据所述第一像素重建值和第二像素重建值，获取加权系数值和偏移值，其中，
Figure PCTCN2018072468-appb-000001
a表示加权系数值，b表示偏移值，N表示相邻区域中像素的个数；L(n)表示第一像素重建值；C(n)表示第二像素重建值；
对所述第四像素预测值、加权系数值以及偏移值进行处理，以获得所述待压 缩的补偿表中各个编码块对应的第二预测值，其中，pred F＝a*pred+b，peredF表示第二预测值，pred表示第四预测值。
在本发明的补偿表压缩方法中，所述获取参考帧补偿表的步骤，包括：
获取待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值，及每个已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值；
根据所述待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值以及已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值，获得相应已压缩的补偿表与待压缩的补偿表的绝对误差和，其中SAD＝∑|f1(x，y)-f2(x，y)|，SAD表示绝对误差和，x、y表示像素坐标，f1表示待压缩的像素对应的待压缩数值，f2表示已压缩的像素对应的像素重建值；
在多个已压缩的补偿表中，选取绝对误差和最小的已压缩的补偿表作为参考帧补偿表。
在本发明的补偿表压缩方法中，所述获取参考帧补偿表的步骤，包括：
获取待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值，及每个已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值；
根据所述待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值以及已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值，获得相应已压缩的补偿表与待压缩的补偿表的绝对误差和，其中SAD＝∑|f1(x，y)-f2(x，y)|，SAD表示绝对误差和，x、y表示像素坐标，f1表示待压缩的像素对应的待压缩数值，f2表示已压缩的像素对应的像素重建值；
在多个已压缩的补偿表中，选取绝对误差和最小的已压缩的补偿表作为参考帧补偿表。
在本发明的补偿表压缩方法中，所述获取参考帧补偿表的步骤，包括：
获取待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值，及每个已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值；
根据所述待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值以及已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值，获得相应已压缩的补偿表与待压缩的补偿表的绝对误差和，其中SAD＝∑|f1(x，y)-f2(x，y)|，SAD表示绝对误差和，x、y表示像素坐标，f1表示待压缩的像素对应的待压缩数值，f2表示已压缩的像素对应的像素重建值；
在多个已压缩的补偿表中，选取绝对误差和最小的已压缩的补偿表作为参考帧补偿表。
在本发明的补偿表压缩方法中，所述使用所述帧内预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第三预测值的步骤，包括：
获取相应编码块相邻区域内的多个像素的像素重建值；
对所述多个像素的像素重建值进行取平均值处理，以使得相应编码块对应的第三预测值等于所述相应编码块相邻区域内的多个像素的像素重建值的平均值。
在本发明的补偿表压缩方法中，所述对每个编码块对应的预测误差进行压缩处理的步骤，包括：对所述预测误差进行变换、量化和熵编码。
一种补偿表压缩方法，包括以下步骤：
获取多帧依次排列的补偿表；
将每帧补偿表划分为多个编码块，并对每个编码块分别用多种预测模式进行处理，以获得相应预测模式对应的预测值；
通过率失真优化的方法选取每个编码块中率失真优化值最小的预测模式，并将每个编码块中率失真优化值最小的预测模式对应的预测值与相应编码块的待压缩数值相减，以得到预测误差；
对每个编码块对应的预测误差进行压缩处理。
在本发明的补偿表压缩方法中，所述多种预测模式包括：简单帧间预测、线性模型预测和帧内预测；
所述将每帧补偿表划分为多个编码块，并对每个编码块分别用多种预测模式进行处理，以获得相应预测模式对应的预测值的步骤，包括：
使用所述简单帧间预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第一预测值；使用所述线性模型预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第二预测值；使用所述帧内预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第三预测值。
在本发明的补偿表压缩方法中，所述使用所述简单帧间预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第一预测值的步骤，包括：
获取参考帧补偿表；
将所述参考帧补偿表中各个编码块对应的像素重建值与待压缩的补偿表进行匹配，以使得所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的第一预测值等于所述参考帧补偿表中对应编码块的像素重建值。
在本发明的补偿表压缩方法中，所述使用所述线性模型预测对每个编码块进 行处理，以获得相应编码块对应的第二预测值的步骤，包括：
获取参考帧补偿表；
将所述参考帧补偿表中各个编码块对应的像素重建值与待压缩的补偿表进行匹配，以使得所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第四预测值等于所述参考帧补偿表中对应编码块的像素重建值；
对所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第四预测值进行线性偏差修正，以获得所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第二预测值。
在本发明的补偿表压缩方法中，所述对所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第四预测值进行线性偏差修正，以获得所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第二预测值的步骤，包括：
获取所述待压缩的补偿表中各个编码块的相邻区域的第一像素重建值，以及所述参考帧补偿表中对应区域的第二像素重建值；
根据所述第一像素重建值和第二像素重建值，获取加权系数值和偏移值，其中，
Figure PCTCN2018072468-appb-000002
a表示加权系数值，b表示偏移值，N表示相邻区域中像素的个数；L(n)表示第一像素重建值；C(n)表示第二像素重建值；
对所述第四像素预测值、加权系数值以及偏移值进行处理，以获得所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的第二预测值，其中，pred F＝a*pred+b，peredF表示第二预测值，pred表示第四预测值。
在本发明的补偿表压缩方法中，所述获取参考帧补偿表的步骤，包括：
获取待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值，及每个已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值；
根据所述待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值以及已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值，获得相应已压缩的补偿表与待压缩的补偿表的绝对误差和，其中SAD＝∑|f1(x，y)-f2(x，y)|，SAD表示绝对误差和，x、y表示像素坐标，f1表示待压缩的像素对应的待压缩数值，f2表示已压缩的像素对应的像素重建值；
在多个已压缩的补偿表中，选取绝对误差和最小的已压缩的补偿表作为参考 帧补偿表。
在本发明的补偿表压缩方法中，所述使用所述帧内预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第三预测值的步骤，包括：
获取相应编码块相邻区域内的多个像素的像素重建值；
对所述多个像素的像素重建值进行取平均值处理，以使得相应编码块对应的第三预测值等于所述相应编码块相邻区域内的多个像素的像素重建值的平均值。
在本发明的补偿表压缩方法中，所述率失真优化值J＝D+λ*R，其中D指相应编码块的预测值与待压缩数值的偏差，λ指权重因子，R表示存储当前预测模式下的所有信息所需的比特数。
在本发明的补偿表压缩方法中，所述对每个编码块对应的预测误差进行压缩处理的步骤，包括：对所述预测误差进行变换、量化和熵编码。
本发明的补偿表压缩方法，通过对每个编码块分别用多种预测模式进行处理，并通过率失真优化的方法选取每个编码块中率失真优化值最小的预测模式作为最优预测模式，使得各个编码块均可对应最优预测模式，从而降低了补偿表的压缩率和编码的时间复杂度，进而提高了压缩质量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的补偿表压缩方法的步骤流程示意图。
图2为本发明实施例提供的补偿表压缩方法中补偿表排列示意图。
图3为本发明实施例提供的补偿表压缩方法中步骤S102的流程示意图。
图4为图2所示任意一帧补偿表的编码块划分示意图。
图5为本发明实施例提供的补偿表压缩方法中步骤S201的流程示意图。
图6为本发明实施例提供的补偿表压缩方法中步骤S202的流程示意图。
图7为本发明实施例提供的补偿表压缩方法中步骤S403的流程示意图。
图8为本发明实施例提供的补偿表压缩方法中步骤S301和步骤S401的流程示意图。
图9为本发明实施例提供的补偿表压缩方法中步骤S203的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，图1为本发明实施例提供的补偿表压缩方法的步骤流程示意图。如图1所示，本发明实施例提供一种补偿表压缩方法，其包括以下步骤：
步骤S101，获取多帧依次排列的补偿表；
步骤S102，将每帧补偿表划分为多个编码块，并对每个编码块分别用多种预测模式进行处理，以获得相应预测模式对应的预测值；
步骤S103，通过率失真优化的方法选取每个编码块中率失真优化值最小的预测模式，并将每个编码块中率失真优化值最小的预测模式对应的预测值与相应编码块的待压缩数值相减，以得到预测误差；
步骤S104，对每个编码块对应的预测误差进行压缩处理。
在步骤S101中，获取多帧依次排列的补偿表。需要说明的是，在有机发光二极管显示面板中含有m种颜色、n种灰阶的补偿表，则该有机发光二极管显示面板有m*n张补偿表；进一步的，在对有机发光二极管显示面板中的补偿表进行压缩时，可将该有机发光二极管显示面板中的补偿表按照不同颜色、不同灰阶排列成多帧补偿表进行压缩，本领域技术人员可根据需要按照补偿表的不同性质进行排列，在此不做限制。
例如，请参阅图2，图2为本发明实施例提供的补偿表压缩方法中补偿表排列示意图。如图2所示，在对含有4种颜色、6种灰阶的有机发光二极管显示面板中的24张补偿表进行压缩时，可按照不同颜色将24张补偿表分为4组补偿表，每一组补偿表按照不同灰阶分成6帧补偿表，从而得到图2所示依次排列的24帧补偿表，其中G1-G6表示绿色对应的6种灰阶，B1-B6表示蓝色对应的6种灰阶，R1-R6表示红色对应的6种灰阶，W1-W6表示白色对应的6种灰阶。
在步骤S102中，将每帧补偿表划分为多个编码块，并对每个编码块分别用多种预测模式进行处理，以获得相应预测模式对应的预测值。具体的，该多种预测 模式可包括：简单帧间预测、线性模型预测和帧内预测。需要指出是，本领域技术人员可根据需要引入其他预测模式对每个编码块进行处理，而本发明旨在强调在对补偿表进行压缩时，对每个编码块分别用多种预测模式同时进行处理，从而提高压缩质量。
进一步的，请参阅图3，图3为本发明实施例提供的补偿表压缩方法中步骤S102的流程示意图。如图3所示，步骤S102包括：步骤S201，使用简单帧间预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第一预测值；步骤S202，使用线性模型预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第二预测值；步骤S203，使用帧内预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第三预测值。
例如，请参阅图4，图4为图2所示任意一帧补偿表的编码块划分示意图。如图4所示，可将该补偿表划分为4个编码块，分别为第1编码块10、第2编码块11、第3编码块12和第4编码块13，其中，在对补偿表进行压缩时，可对第1编码块10用简单帧间预测、线性模型预测和帧内预测进行处理，对第2编码块11用简单帧间预测、线性模型预测和帧内预测进行处理，对第3编码块12用简单帧间预测、线性模型预测和帧内预测进行处理，对第4编码块13用简单帧间预测、线性模型预测和帧内预测进行处理。需要说明的是，图3所示对补偿表的划分仅仅为本发明的一种示例，本领域技术人员可根据具体需要将补偿表进行划分，在此不做限制。
其中，请参阅图5，图5为本发明实施例提供的补偿表压缩方法中步骤S201的流程示意图。如图5所示，步骤S201，包括：步骤S301，获取参考帧补偿表；步骤S302，将参考帧补偿表中各个编码块对应的像素重建值与待压缩的补偿表进行匹配，以使得待压缩的补偿表中各个编码块对应的第一预测值等于参考帧补偿表中对应编码块的像素重建值。
例如，结合图2、图4所示，当压缩至补偿表R5时，可选取补偿表R4作为参考帧补偿表。其中，补偿表R5和补偿表R4均划分为4个编码块，将补偿表R4中的第1编码块10、第2编码块11、第3编码块12和第4编码块14与补偿表R5中的第1编码块10、第2编码块11、第3编码块12和第4编码块14进行匹配，使得补偿表R5中的第1编码块10的第一预测值等于补偿表R4中第1编码块10的像素重建值，补偿表R5中的第2编码块11的第一预测值等于补偿表R4中第2 编码块11的像素重建值，补偿表R5中的第3编码块12的第一预测值等于补偿表R4中第3编码块12的像素重建值，补偿表R5中的第4编码块13的第一预测值等于补偿表R4中第4编码块13的像素重建值。
其中，请参阅图6，图6为本发明实施例提供的补偿表压缩方法中步骤S202的流程示意图。如图6所示，步骤S202，包括：步骤S401，获取参考帧补偿表；步骤S402，将参考帧补偿表中各个编码块对应的像素重建值与待压缩的补偿表进行匹配，以使得待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第四预测值等于参考帧补偿表中对应编码块的像素重建值；步骤403，对待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第四预测值进行线性偏差修正，以获得待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第二预测值。
需要说明的是，步骤S401和步骤S402与上述步骤S301和步骤S302相似，具体可参照以上所述，在此不做赘述。
进一步的，请参阅图7，图7为本发明实施例提供的补偿表压缩方法中步骤S403的流程示意图。如图7所示，步骤S403，包括：步骤S501，获取待压缩的补偿表中各个编码块的相邻区域的第一像素重建值，以及参考帧补偿表中对应区域的第二像素重建值；步骤S502，根据第一像素重建值和第二像素重建值，获取加权系数值和偏移值，其中，
Figure PCTCN2018072468-appb-000003
a表示加权系数值，b表示偏移值，N表示相邻区域中像素的个数；L(n)表示第一像素重建值；C(n)表示第二像素重建值；步骤S503，对第四像素预测值、加权系数值以及偏移值进行处理，以获得待压缩的补偿表中各个编码块对应的第二预测值，其中，pred F＝a*pred+b，peredF表示第二预测值，pred表示第四预测值。
例如，结合图2、图4所示，当压缩至补偿表R5时，可选取补偿表R4作为参考帧补偿表。其中，补偿表R5和补偿表R4均划分为4个编码块，将补偿表R4中的第1编码块10、第2编码块11、第3编码块12和第4编码块13与补偿表R5中的第1编码块10、第2编码块11、第3编码块12和第4编码块14进行匹配，使得补偿表R5中的第1编码块10的第四预测值等于补偿表R4中第1编码块10 的像素重建值，补偿表R5中的第2编码块11的第四预测值等于补偿表R4中第2编码块11的像素重建值，补偿表R5中的第3编码块12的第四预测值等于补偿表R4中第3编码块12的像素重建值，补偿表R5中的第4编码块13的第四预测值等于补偿表R4中第4编码块13的像素重建值。
进一步的，以补偿表R5中的第2编码块11为例。获取补偿表R5中的第2编码块11的相邻区域的第一像素重建值，以及补偿表R4中与该相邻区域对应的区域的第二像素重建值，随后再根据根据第一像素重建值和第二像素重建值，获取加权系数值和偏移值，其中，
Figure PCTCN2018072468-appb-000004
a表示加权系数值，b表示偏移值，N表示相邻区域中像素的个数；L(n)表示第一像素重建值；C(n)表示第二像素重建值；步骤S503，对第四像素预测值、加权系数值以及偏移值进行处理，以获得待压缩的补偿表中各个编码块对应的第二预测值，其中，pred F＝a*pred+b，peredF表示第二预测值，pred表示第四预测值。补偿表R5中其他编码块也参照以上描述进行压缩。
另外，请参阅图8，图8为本发明实施例提供的补偿表压缩方法中步骤S301和步骤S401的流程示意图。如图8所示，步骤S301和步骤S401，均包括：步骤S601，获取待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值，及每个已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值；步骤S602，根据所述待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值以及已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值，获得相应已压缩的补偿表与待压缩的补偿表的绝对误差和，其中SAD＝∑|f1(x，y)-f2(x，y)|，SAD表示绝对误差和，x、y表示像素坐标，f1表示待压缩的像素对应的待压缩数值，f2表示已压缩的像素对应的像素重建值；步骤S603，在多个已压缩的补偿表中，选取绝对误差和最小的已压缩的补偿表作为参考帧补偿表。
其中，请参阅图9，图9为本发明实施例提供的补偿表压缩方法中步骤S203的流程示意图。如图9所示，步骤S203，包括：步骤S701，获取相应编码块相邻区域内的多个像素的像素重建值；步骤S702，对所述多个像素的像素重建值进行取平均值处理，以使得相应编码块对应的第三预测值等于所述相应编码块相邻区域内的多个像素的像素重建值的平均值。
在步骤S103中，通过率失真优化的方法选取每个编码块中率失真优化值最小的预测模式，并将每个编码块中率失真优化值最小的预测模式对应的预测值与相应编码块的待压缩数值相减，以得到预测误差。
具体的，率失真优化值J＝D+λ*R，其中D指相应编码块的预测值与待压缩数值的偏差，λ指权重因子，R表示存储当前预测模式下的所有信息所需的比特数。需要说明的是，率失真优化值越小，表明相应预测模式带来的偏差及比特数就越小。
在步骤S104中，对每个编码块对应的预测误差进行压缩处理的，包括：对预测误差进行变换、量化和熵编码。
本发明的补偿表压缩方法，通过对每个编码块分别用多种预测模式进行处理，并通过率失真优化的方法选取每个编码块中率失真优化值最小的预测模式作为最优预测模式，使得各个编码块均可对应最优预测模式，从而降低了补偿表的压缩率和编码的时间复杂度，进而提高了压缩质量。
以上对本发明实施例提供的液晶显示组件进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明。同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (20)

  1. 一种补偿表压缩方法，其包括以下步骤：
    获取多帧依次排列的补偿表；
    将每帧补偿表划分为多个编码块，并对每个编码块分别用多种预测模式进行处理，以获得相应预测模式对应的预测值；
    通过率失真优化的方法选取每个编码块中率失真优化值最小的预测模式，并将每个编码块中率失真优化值最小的预测模式对应的预测值与相应编码块的待压缩数值相减，以得到预测误差；
    对每个编码块对应的预测误差进行压缩处理；其中，
    所述率失真优化值J＝D+λ*R，其中D指相应编码块的预测值与待压缩数值的偏差，λ指权重因子，R表示存储当前预测模式下的所有信息所需的比特数；
    所述多种预测模式包括：简单帧间预测、线性模型预测和帧内预测；
    所述将每帧补偿表划分为多个编码块，并对每个编码块分别用多种预测模式进行处理，以获得相应预测模式对应的预测值的步骤，包括：
    使用所述简单帧间预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第一预测值；使用所述线性模型预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第二预测值；使用所述帧内预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第三预测值。
  2. 根据权利要求1所述的补偿表压缩方法，其中，所述使用所述简单帧间预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第一预测值的步骤，包括：
    获取参考帧补偿表；
    将所述参考帧补偿表中各个编码块对应的像素重建值与待压缩的补偿表进行匹配，以使得所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的第一预测值等于所述参考帧补偿表中对应编码块的像素重建值。
  3. 根据权利要求1所述的补偿表压缩方法，其中，所述使用所述线性模型预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第二预测值的步骤，包括：
    获取参考帧补偿表；
    将所述参考帧补偿表中各个编码块对应的像素重建值与待压缩的补偿表进行匹配，以使得所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第四预测值等于所述参 考帧补偿表中对应编码块的像素重建值；
    对所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第四预测值进行线性偏差修正，以获得所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第二预测值。
  4. 根据权利要求3所述的补偿表压缩方法，其中，所述对所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第四预测值进行线性偏差修正，以获得所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第二预测值的步骤，包括：
    获取所述待压缩的补偿表中各个编码块的相邻区域的第一像素重建值，以及所述参考帧补偿表中对应区域的第二像素重建值；
    根据所述第一像素重建值和第二像素重建值，获取加权系数值和偏移值，其中，
    Figure PCTCN2018072468-appb-100001
    a衣示加权系数值，b表示偏移值，N表示相邻区域中像素的个数；L(n)表示第一像素重建值；C(n)表示第二像素重建值；
    对所述第四像素预测值、加权系数值以及偏移值进行处理，以获得所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的第二预测值，其中，pred F＝a*pred+b，peredF表示第二预测值，pred表示第四预测值。
  5. 根据权利要求2所述的补偿表压缩方法，其中，所述获取参考帧补偿表的步骤，包括：
    获取待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值，及每个已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值；
    根据所述待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值以及已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值，获得相应已压缩的补偿表与待压缩的补偿表的绝对误差和，其中SAD＝∑|f1(x，y)-f2(x，y)|，SAD表示绝对误差和，x、y表示像素坐标，f1表示待压缩的像素对应的待压缩数值，f2表示已压缩的像素对应的像素重建值；
    在多个已压缩的补偿表中，选取绝对误差和最小的已压缩的补偿表作为参考帧补偿表。
  6. 根据权利要求3所述的补偿表压缩方法，其中，所述获取参考帧补偿表的步骤，包括：
    获取待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值，及每个已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值；
    根据所述待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值以及已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值，获得相应已压缩的补偿表与待压缩的补偿表的绝对误差和，其中SAD＝∑|f1(x，y)-f2(x，y)|，SAD表示绝对误差和，x、y表示像素坐标，f1表示待压缩的像素对应的待压缩数值，f2表示已压缩的像素对应的像素重建值；
    在多个已压缩的补偿表中，选取绝对误差和最小的已压缩的补偿表作为参考帧补偿表。
  7. 根据权利要求4所述的补偿表压缩方法，其中，所述获取参考帧补偿表的步骤，包括：
    获取待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值，及每个已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值；
    根据所述待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值以及已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值，获得相应已压缩的补偿表与待压缩的补偿表的绝对误差和，其中SAD＝∑|f1(x，y)-f2(x，y)|，SAD表示绝对误差和，x、y表示像素坐标，f1表示待压缩的像素对应的待压缩数值，f2表示已压缩的像素对应的像素重建值；
    在多个已压缩的补偿表中，选取绝对误差和最小的已压缩的补偿表作为参考帧补偿表。
  8. 根据权利要求1所述的补偿表压缩方法，其中，所述使用所述帧内预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第三预测值的步骤，包括：
    获取相应编码块相邻区域内的多个像素的像素重建值；
    对所述多个像素的像素重建值进行取平均值处理，以使得相应编码块对应的第三预测值等于所述相应编码块相邻区域内的多个像素的像素重建值的平均值。
  9. 根据权利要求1所述的补偿表压缩方法，其中，所述对每个编码块对应的预测误差进行压缩处理的步骤，包括：对所述预测误差进行变换、量化和熵编码。
  10. 一种补偿表压缩方法，其包括以下步骤：
    获取多帧依次排列的补偿表；
    将每帧补偿表划分为多个编码块，并对每个编码块分别用多种预测模式进行处理，以获得相应预测模式对应的预测值；
    通过率失真优化的方法选取每个编码块中率失真优化值最小的预测模式，并 将每个编码块中率失真优化值最小的预测模式对应的预测值与相应编码块的待压缩数值相减，以得到预测误差；
    对每个编码块对应的预测误差进行压缩处理。
  11. 根据权利要求10所述的补偿表压缩方法，其中，所述多种预测模式包括：简单帧间预测、线性模型预测和帧内预测；
    所述将每帧补偿表划分为多个编码块，并对每个编码块分别用多种预测模式进行处理，以获得相应预测模式对应的预测值的步骤，包括：
    使用所述简单帧间预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第一预测值；使用所述线性模型预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第二预测值；使用所述帧内预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第三预测值。
  12. 根据权利要求11所述的补偿表压缩方法，其中，所述使用所述简单帧间预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第一预测值的步骤，包括：
    获取参考帧补偿表；
    将所述参考帧补偿表中各个编码块对应的像素重建值与待压缩的补偿表进行匹配，以使得所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的第一预测值等于所述参考帧补偿表中对应编码块的像素重建值。
  13. 根据权利要求11所述的补偿表压缩方法，其中，所述使用所述线性模型预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第二预测值的步骤，包括：
    获取参考帧补偿表；
    将所述参考帧补偿表中各个编码块对应的像素重建值与待压缩的补偿表进行匹配，以使得所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第四预测值等于所述参考帧补偿表中对应编码块的像素重建值；
    对所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第四预测值进行线性偏差修正，以获得所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第二预测值。
  14. 根据权利要求13所述的补偿表压缩方法，其中，所述对所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第四预测值进行线性偏差修正，以获得所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的的第二预测值的步骤，包括：
    获取所述待压缩的补偿表中各个编码块的相邻区域的第一像素重建值，以及所述参考帧补偿表中对应区域的第二像素重建值；
    根据所述第一像素重建值和第二像素重建值，获取加权系数值和偏移值，其中，
    Figure PCTCN2018072468-appb-100002
    a衣示加权系数值，b表示偏移值，N表示相邻区域中像素的个数；L(n)表示第一像素重建值；C(n)表示第二像素重建值；
    对所述第四像素预测值、加权系数值以及偏移值进行处理，以获得所述待压缩的补偿表中各个编码块对应的第二预测值，其中，pred F＝a*pred+b，peredF表示第二预测值，pred表示第四预测值。
  15. 根据权利要求12所述的补偿表压缩方法，其中，所述获取参考帧补偿表的步骤，包括：
    获取待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值，及每个已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值；
    根据所述待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值以及已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值，获得相应已压缩的补偿表与待压缩的补偿表的绝对误差和，其中SAD＝∑|f1(x，y)-f2(x，y)|，SAD表示绝对误差和，x、y表示像素坐标，f1表示待压缩的像素对应的待压缩数值，f2表示已压缩的像素对应的像素重建值；
    在多个已压缩的补偿表中，选取绝对误差和最小的已压缩的补偿表作为参考帧补偿表。
  16. 根据权利要求13所述的补偿表压缩方法，其中，所述获取参考帧补偿表的步骤，包括：
    获取待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值，及每个已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值；
    根据所述待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值以及已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值，获得相应已压缩的补偿表与待压缩的补偿表的绝对误差和，其中SAD＝∑|f1(x，y)-f2(x，y)|，SAD表示绝对误差和，x、y表示像素坐标，f1表示待压缩的像素对应的待压缩数值，f2表示已压缩的像素对应的像素重建值；
    在多个已压缩的补偿表中，选取绝对误差和最小的已压缩的补偿表作为参考帧补偿表。
  17. 根据权利要求14所述的补偿表压缩方法，其中，所述获取参考帧补偿表的步骤，包括：
    获取待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值，及每个已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值；
    根据所述待压缩的补偿表中各个像素的待压缩数值以及已压缩的补偿表中各个像素的像素重建值，获得相应已压缩的补偿表与待压缩的补偿表的绝对误差和，其中SAD＝∑|f1(x，y)-f2(x，y)|，SAD表示绝对误差和，x、y表示像素坐标，f1表示待压缩的像素对应的待压缩数值，f2表示已压缩的像素对应的像素重建值；
    在多个已压缩的补偿表中，选取绝对误差和最小的已压缩的补偿表作为参考帧补偿表。
  18. 根据权利要求11所述的补偿表压缩方法，其中，所述使用所述帧内预测对每个编码块进行处理，以获得相应编码块对应的第三预测值的步骤，包括：
    获取相应编码块相邻区域内的多个像素的像素重建值；
    对所述多个像素的像素重建值进行取平均值处理，以使得相应编码块对应的第三预测值等于所述相应编码块相邻区域内的多个像素的像素重建值的平均值。
  19. 根据权利要求10所述的补偿表压缩方法，其中，所述率失真优化值J＝D+λ*R，其中D指相应编码块的预测值与待压缩数值的偏差，λ指权重因子，R表示存储当前预测模式下的所有信息所需的比特数。
  20. 根据权利要求10所述的补偿表压缩方法，其中，所述对每个编码块对应的预测误差进行压缩处理的步骤，包括：对所述预测误差进行变换、量化和熵编码。
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