为了提高图像编码预测器的预测性能，提出了一种低复杂度，高效的自适应预测方法。采用LMS（Least Mean Square）自适应滤波技术进行预测，并对预测值进行减邻域均值的改进，有效克服了图像的非零均值和非平稳性特征，满足LMS算法的要求，使预测性能得以提高 。通过对不同图像的仿真结果表明，该方法的预测差值图像的熵比GAP算法和MED算法的差值图像的熵要小0.1 bit/piexl左右，均方误差（MSE）也要小于后两者的均方误差。