为应对自然图像纹理属性的多方向性要求,提出一种基于块的梯度预测模式。对不同的块采用水平、垂直、左斜以及右斜4种扫描方式,并根据图像纹理属性自适应选择扫描方式。块中每个像素则通过加权不同扫描方式下的相邻像素预测得到。实验结果表明,与CALIC单一水平扫描方式的梯度预测方法相比,该方法能有效提高预测精度,且预测残差的零阶熵可降低3%~12%。