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数字视频是人们获取信息的重要媒介之一，然而其庞大的数据量给计算机的存储容量和信道带宽带来了巨大的挑战，严重地阻碍了视频技术的发展。视频编码成为了解决该问题的关键，编码后的视频容量大大减少，使存储和传输的成本大幅降低，为数字视频在互联网上的应用发展奠定了基础。视频编码技术的发展有目共睹，但是绝大多数的研究都集中在有损压缩编码，无损压缩编码方面则缺乏优秀的编码方法，然而许多领域迫切地需要高效的无损编码方法。基于这样的现状，本文以视频无失真编码作为研究课题，提出了一种基于预测的无损视频编码算法。本文应用模糊逻辑的理论知识，引入了相似度的概念，用于描述图像像素间的相似程度。利用帧内相似度来描述图像块的内部平滑程度，根据它来确定图像的分块模式—8×8模式、4×4模式；利用帧间相似度来描述目标块与预测块的匹配程度，使用它作为运动估计的匹配准则。根据帧内相似度和帧间相似度数值的比较结果来选择编码模式—GAP预测器的帧内预测、DS搜索算法的帧间预测或帧内帧间融合预测。按照分块模式和编码模式信息对图像分块数据进行预测编码，最后对预测误差进行基于上下文的Golomb-Rice编码。为了测试该算法的预测性能，使用Matlab平台进行仿真实验，将本文的算法与MED预测、GAP预测和帧间预测算法进行对比实验。仿真结果显示本文的算法的预测效果更好，从而证明了该算法具有较强的可行性。使用本文提出的算法，实现一个无损视频编码系统，选取一组标准的视频测试序列来测试该系统的压缩率，并与现有的一些基于预测的无损编码算法进行对比，实验结果显示该算法在压缩率上有一定的提升，达到了预期的实验效果。采用本文提出的算法，利用面向对象的技术，在VC++6.0环境下完成了无损视频编码系统的开发，该系统实现了YUV视频文件的加载、播放、无损编码、解码等功能，系统的核心算法的各模块相互独立，可以用于二次开发。通过无损编码系统的开发应用，进一步验证了该算法具有较强的可行性，实现了设计编码效率更高的压缩算法的目标。