H.264帧内预测算法优化策略研究的中期报告作为H.264视频编码标准的重要组成部分，帧内预测算法对视频压缩的效率起着至关重要的作用。本文旨在研究H.264帧内预测算法优化策略并提出一些优化方案。在前期工作中，我们对H.264帧内预测算法的基本原理进行了研究，并分析了目前已有的优化方案。在此基础上，我们进一步探索了以下优化方案：1.基于神经网络的预测模型：使用神经网络模型来学习视频帧的空间信息和时间信息，从而优化帧内预测算法，提高压缩效率。2.基于局部像素均值的预测算法：利用当前块周围的像素均值来预测当前块的像素值，从而减小预测误差，提高图像质量。3.基于图像边缘的预测算法：利用边缘检测算法来捕捉图像中的边缘信息，从而优化预测算法。接下来，我们将进一步对这些优化方案进行具体实现和效果测试，并结合实验结果对优化方案进行评估和改进。同时，我们还将探索其他优化策略，以进一步提高H.264帧内预测算法的压缩效率和图像质量。未来，我们将继续深入研究H.264视频编码标准中的其他重要技术，如运动估计和熵编码等，以推动视频压缩技术的发展和应用。