在前面的博文中所述，视频信息中通常包含的冗余有三种：空间冗余、时间冗余和统计冗余。处理这三种冗余信息通常采用不同的方式：
在上述的各种编码技术中，帧内预测是非常重要的一种。因为在各种视频帧类型中，I帧（包括IDR帧等）全部采用帧内预测，I帧的压缩比率通常比P和B帧更低，因此帧内预测编码的效率对视频整体平均码率具有较大影响。另一方面，I帧通常都会作为P/B帧解码过程中的参考帧，如果I帧的编码出现了错误，那么不仅仅是该I帧出现错误，参考该I帧的P/B帧也同样不能正确解码。
在早期的视频编码标准中就已经存在了帧内编码的方法。如MPEG-1/MPEG-2等早期的标准中，帧的类型已经定义了I/P/B三种类型，分别表示帧内编码帧、预测编码帧和双向预测编码帧。然而在H.264/AVC之前的标准中，编码I帧时并未采用预测编码，只有编码P/B帧时采用了帧间预测编码。在MPEG-1/MPEG-2等编码标准中，I帧的编码采用的是DCT-RLC的方法进行编码。I帧编码的主要流程如下图：
由于未采用预测算法，这种帧内编码的压缩效率相对较低，后期已经不能适应整体提升压缩比率的要求。
对于存在前后相关性的信息，预测编码是一种非常简便且有效的方法。此时预测编码输出的不再是原始的信号值，而是信号的预测值与实际值的差。预测编码如此设计的出发点在于，由于前后存在相关性，相邻信号存在大量相同或相近的现象，通过计算其差值，可以减少大量保存与传输原始信息的数据体积。
我们用几个简单的例子来说明这个问题。假设有下面的一串数字：
1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 3
我们可以用如下的信息来表示这串数字信息：
Pred = 1;
Residual = { (1, 5), (2, 11) };
这些信息表示，目标信号的预测值为1，在第5和12个元素的位置存在残差，分别为1和2。
我们举另外一个例子，假设有下面一串数字：
0, 1, 2, 3, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 9, 12
对于这部分信号，可以如下表示：
Pred = n;
Residual = {(4, 1), (-2, 11)};
其表示的含义类似于前例。
从另一方面考虑，视频信息在输出码流之前需要经过量化操作。量化完成后的信息用数字化表示，其所需要的位数与表示信息的范围与方差有关。对于取值范围小、方差较小的信息，量化器所需要的比特范围就更小，每个像素数的比特位数便更小。统计表明，相比于原始的图像像素，预测残差的方差与动态范围远小于原始图像像素。通过预测编码，不仅降低了表示像素信息所需要的比特数，还可以保留视频图像的画面质量不至于降低。
在H.264/AVC中，帧内编码采用了全新的、更复杂的算法，相比早期标准的压缩比率大大提高。在H.264中采用的算法主要可分为预测编码模式和PCM编码模式。
预测编码并非H.264最先采用的技术。在早期的压缩编码技术中便采用了预测数据+残差的方法来表示待编码的像素。然而在这些标准中预测编码仅仅用于帧间预测来去除空间冗余，对于帧内编码仍然采用直接DCT+熵编码的方法，压缩效率难以满足多媒体领域的新需求。H.264标准深入分析了I帧中空间域的信息相关性，采用了多种预测编码模式，进一步压缩了I帧中的空间冗余信息，极大提升了I帧的编码效率，为H.264的压缩比取得突破奠定了基础。
H.264的帧内预测算法通常可以分为三种情况讨论：4×4的亮度分量预测、16×16的亮度分量预测、色度分量预测。我们分别讨论这三种情况的算法原理。
对于每一个帧内预测宏块，其编码模式可以分为I_4x4和I_16x16两种。对于I_4x4模式，该宏块的亮度分量被分为16个4×4大小的子块，每一个4×4大小的子块作为一个帧内预测的基本单元，针对每一个4×4像素块进行过预测与编码。
帧内预测会参考每一个像素块的相邻像素来构建预测数据。对于某一个4×4的子块而言，该子块上方4个、右上方4个、左侧4个以及左上方顶点的1个像素，共13个像素会作为参考数据构建预测块。预测块同参考像素的位置关系如下图所示：
在上图中，a~p表示预测块中的像素，A/B/C/D表示上方参考像素，E/F/G/H表示右上方的参考像素，I/J/K/L表示左方参考像素，Q表示左上方的参考像素。对于4×4亮度分量的帧内预测，共定义了9种不同预测模式。
在该模式下，每一个预测块的预测值由上方相邻的4个像素预测得到；
在该模式下，每一个预测块的预测值由左方相邻的4个像素预测得到；
该模式下，用上方和左方相邻像素的均值表示整个预测块；
除了帧内预测编码之外，H.264还定义了一种特殊的编码模式，即为I_PCM模式。I_PCM模式不对像素块进行预测-变换-量化操作，而是直接传输图像的像素值。在有些时候（如传输图像的不规则纹理信息，或低量化参数条件下），该模式比预测编码模式效率更高