1.一种带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法，其特征在于，包括：确定当前MB的采样方式；

利用所述采样方式确定所述当前MB的采样点，包括：利用像素值拐点采样方式确定所述当前MB的采样点；其中，所述利用像素值拐点采样方式确定所述当前MB的采样点，包括：将所述当前MB的当前像素分量的像素值与所述当前像素分量相邻的像素分量的像素值求差获取所述当前MB的像素差值；将所述像素差值中的连续值的最后一位设定为像素值拐点；设定所述像素值拐点所对应的所述当前MB的像素分量为所述当前MB的采样点；

选取预测方式对所述当前MB进行预测，获取所述当前MB的预测残差；

计算所述当前MB的残差绝对值和；

根据所述残差绝对值和确定所述当前MB的预测方式；

其中，选取预测方式对所述当前MB进行预测，获取所述当前MB的预测残差，计算所述当前MB的残差绝对值和；根据所述残差绝对值和确定所述当前MB的预测方式；包括：选取预测方式对所述当前MB进行预测，计算所述当前MB采样点的预测残差；所述预测方式为135度预测、45度预测和90度预测三种角度预测方式，所述当前MB采样点的预测残差的计算方法包括：将所述当前MB中的采样点与所述当前MB正上方相邻MB中采样点对应的45度的像素分量点、90度的像素分量点和135度的像素分量点分别相减，获取预测残差；分别将每种预测方式下的每个采样点的预测残差取绝对值后相加，获取残差绝对值和；最终选取残差绝对值和最小的一种预测方式作为所述当前MB的采样点预测方式，获取该预测方式的预测残差；

选取预测方式对所述当前MB进行预测，利用公式求解非采样点的预测残差，公式为：Resi＝(sample1‑sample0)*(i+1)/(num+1)其中，公式中的sample0和sample1为当前MB连续的采样点的像素分量重建值，i为非采样点索引，num为非采样点数量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述像素差值中的连续值的最后一位设定为像素值拐点，包括：

将所述像素差值中的连续正值的最后一位正值设为第一像素值拐点；

将所述像素差值中的连续负值的最后一位负值设为第二像素值拐点。