第4章 多媒体数据压缩编码技术.

〖例〗一幅512×480pixels图像，24bit/pixel 输入＝512×480×(24/8)=737280 byte 输出15000 byte 压缩比＝737280／15000＝49
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4.1媒体数据压缩的重要性和分类
图象质量
无损压缩: 图象质量不变。 有损压缩：失真情况很难量化，只能对测试的图象进行估计。 模拟图象质量的指标：信噪比、分辨率、颜色错，但必须在观察了实
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4.1媒体数据压缩的重要性和分类
听觉冗余：人耳对不同频率的声音的敏感性是不同的，并不 能察觉所有频率的变化，对某些频率不必特别关注，因此存 在听觉冗余。 视觉冗余：人眼对于图像场的注意是非均匀的，人眼并不能 察觉图像场的所有变化。事实上人类视觉的一般分辨能力为 26灰度等级，而一般图像的量化采用的是28灰度等级，即 存在着视觉冗余。
矢量量化基于语义编码， 其基本思想是采用非线性量 化器，即对空间频率及能量 分布较大的系数分配较多比 特数；反之分配较少的比特 数，从而达到压缩的目的。
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矢量量化编码解码框图
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4.2 量化
标量量化时，可在随机变量X出现概率比较高的间隔内， 选择较小的判决间隔，而在其他区域内选择较大的间隔， 这样可以以较小的量化均方误差进行量化。
际图象以后。
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4.1媒体数据压缩的重要性和分类
压缩 / 解压速度
在许多应用中，压缩和解压缩可能不同时用，所以，压缩、解压速度 分别估计。 静态图象中，压缩速度没有解压速度严格；动态图象中，压缩、解压 速度都有要求，因为需实时地从摄像机或VCR中抓取动态视频。
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为什么要压缩？ 为什么能够实现数据压缩？ 理论基础与原理是什么？实现数据压缩的具体方法有哪些？ 目前世界通用的数据压缩标准是什么？其规范与实现的途 径又有哪些？
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4.1媒体数据压缩的重要性和分类
什么是数据压缩
数据压缩就是在一定的精度损失条件下，以最少的数码表示信 源所发出的信号
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4.1媒体数据压缩的重要性和分类
信息熵冗余：信源编码时，当分配给第i个码元类的比特数b （yi）=-logpi，才能使编码后单位数据量等于其信源熵， 即达到其压缩极限。但实际中各码元类的先验概率很难预知， 比特分配不能达到最佳。实际单位数据量d>H（S），即存 在信息冗余熵。 其它冗余：包括结构冗余、知识冗余等。
标量量化时，可在随 机变量X出现概率比较高 的间隔内，选择较小的判 决间隔，而在其他区域内 选择较大的间隔，这样可 以以较小的量化均方误差 进行量化。
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4.2 量化
均匀量化曲线图
非均匀量化曲线图
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4.2 量化
矢量量化
矢量量化编码是近年来图像、语音信号编码技术中颇为流行的一 种新型量化编码方法。矢量量化编码方法一般是有失真编码方法。矢 量量化的名字是相对于标量量化而提出的。对于PCM数据，一个数一 个数地进行量化叫标量量化。若对这些数据分组，每组K个数构成一 个K维矢量，然后以矢量为单元，逐个矢量进行量化，称矢量量化。
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4.1媒体数据压缩的重要性和分类
4.1.3数据压缩技术的性能指标
有三个关键参数评价一个压缩系统：
压缩比 图象质量 压缩和解压的速度
另外，也必须考虑每个压缩算法所需的硬件和软件。
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4.1媒体数据压缩的重要性和分类
压缩比
压缩性能常常用压缩比定义 输入数据和输出数据比
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源编码(Source Coding)
源编码的冗余压缩取决于初始信号的类型、前后的相关性、信号的语 义内容等。源编码比严格的平均信息量编码的压缩率更高。当然压缩 的程度主要取决于数据的语义内容，比起平均信息量编码，它的压缩 比更大。简而言之，利用信号原数据在时间域和频率域中的相关性和 冗余进行压缩的有语义编码。如：
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4.2 量化
数据压缩编码中的量化处理，不是指A/D变换后的量化， 而是指以PCM码作为输入，经正交变换、差分、或预测处 理后，熵编码之前，对正交变换系数、差值或预测误差的量 化处理。量化输入值的动态范围很大，需要以多的比特数表 示一个数值，量化输出只能取有限个整数，称作量化级，希 望量化后的数值用较少的比特数便可表示。每个量化输入被 强行归一到与其接近的某个输出，即量化到某个级。量化处 理总是把一批输入，量化到一个输出级上，所以量化处理是 一个多对一的处理过程，是个不可逆过程，量化处理中有信 息丢失，或者说，会引起量化误差（量化噪声）。
特性具有相关性，这些相关性的光成像结果在数字化图像中就 表现为数据冗余。如当一幅图象中同一种颜色不止一个象素点， 若相邻的象素点的值相同，象素点间（水平、垂直）有冗余； 当图象的一部分包含占主要地位的垂直的源对象时，相邻线间 存在冗余。 时间冗余：时间冗余反映在图像序列中就是相邻帧图像之间有 较大的相关性，一帧图像中的某物体或场景可以由其它帧图像 中的物体或场景重构出来。音频的前后样值之间也同样有时间 冗余。如运动序列帧间的图象稳定或只有轻微的改变，则它们 之间存在冗余。
数据压缩的好处
时间域压缩──迅速传输媒体信源 频率域压缩──并行开通更多业务 空间域压缩──降低存储费用 能量域压缩──降低发射功率
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4.1.2多媒体数据压缩的可能性
压缩的可能
空间冗余：在同一幅图像中，规则物体和规则背景的表面物理
第4章 多媒体数据压缩编码技术
4.1多媒体数据压缩编码的重要性和分类 4.2量化原理 4.3统计编码 4.4预测编码 4.5变换编码 4.6多媒体数据压缩编码的国际标准
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4.1媒体数据压缩的重要性和分类
数据压缩技术是多媒体技术的关键技术，也是多媒体技 术发展的基础。在多媒体技术发展到的今天，大家已经 知道数据是可以压缩的，但数据
预测编码：DM、ADPCM 变换编码：DCT、DWT 分层编码：如子采样、子带编码 其他编码：如矢量量化、运动补偿、音感编码ຫໍສະໝຸດ 2019/2/2321
4.1媒体数据压缩的重要性和分类
混合编码(hybrid coding)
混合编码= 熵编码 + 源编码 大多数压缩标准都采用混合编码的方法进行数据压缩，一般是先利用 信源编码进行有损压缩，再利用熵编码做进一步的无损压缩。如 H.261、H.263、JPEG、MPEG等。
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4.2 量化
二、编解码的过程
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4.3 统计编码
4.3.1 信息论中的几个概念
数据冗余
单纯的数据集中可能存在多余的数据，去掉这些多余数据 并不会丢失任何信息，这种冗余称为数据冗余。 数据可被压缩的依据是数据本身存在冗余，所有无损压 缩算法的共同点都是利用数据本身的冗余性，其差别主要体现 在压缩比上，压缩比越高表示冗余数据消除的越多，压缩比的 上限是由数据集的熵限定的。
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4.2 量化
4.2.2标量量化器的设计
量化器的设计要求 通常设计量化器有下述两种情况： 给定量化分层级数，满足量化误差最小。 限定量化误差，确定分层级数，满足以尽量小的平均比 特数，表示量化输出。
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4.2 量化
量化方法有标量量化和矢量量化之分，标量量化又可分为: 均匀量化 非均匀量化 自适应量化
多媒体信源引起了“数据爆炸”，如果不进行数 据压缩，传输和存储都难以实用化。
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4.1媒体数据压缩的重要性和分类
1分钟数字音频信号需要的存储空间
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4.1媒体数据压缩的重要性和分类
1分钟数字视频信号需要的存储空间
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4.1媒体数据压缩的重要性和分类
4.1.4数据压缩技术分类
数据压缩(data compression) 与信号编码(signal coding) 往往含义相同
压缩(compress) 解压缩/还原/重构(decompress) 编码(encode/coding) 解码/译码(decode)
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4.1媒体数据压缩的重要性和分类
数据压缩技术的分类
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4.1媒体数据压缩的重要性和分类
从信息语义角度分为：熵编码、源编码和混合编码
熵编码(entropy encoding)（也称平均信息量编码） 熵编码是一种泛指那些不考虑被压缩信息的性质的无损编 码。它是基于平均信息量的技术把所有的数据当作比特序列， 而不根据压缩信息的类型优化压缩。也就是说，平均信息量 编码忽略被压缩信息的语义内容。如RLE（run length encoding行程编码）、LZW（Lempel-Ziv-Walch 基于 词典的编码算法）、Huffman编码。
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4.1媒体数据压缩的重要性和分类
无损压缩（无失真压缩）:是指使用压缩后的数据进行重构 (或者叫做还原，解压缩)，重构后的数据与原来的数据完全 相同；无损压缩用于要求重构的信号与原始信号完全一致的 场合。由于不会失真，多用于文本、数据的压缩，但也有例外，
非线性编辑系统为了保证视频质量，有些高档系统采用的是无失 真压缩方法。
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4.1媒体数据压缩的重要性和分类
当然，也可根据不同的依据对数据的压缩算法 进行其它不同的分类，如：
按作用域在空间域或频率域：空间方法、变换方法、混合 方法 按是否自适应：自适应性编码和非适应性编码
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4.2 量化
4.2.1 量化原理
量化处理是使数据比特率下降的一个强有力的措施。脉 冲编码调制（PCM）的量化处理是采样之后进行，从理论 分析的角度，图像灰度值是连续的数值，而我们通常看到的 是以（0～255）的整数表示图像灰度，这是经A/D变换后 的以256级灰度分层量化处理了的离散数值,这样可以用 log2256=8比特表示一个图像像素的灰度值，或色差信号值。
矢量量化基于语义编码，其基本思想是采用非线性量化 器，即对空间频率及能量分布较大的系数分配较多比特 数；反之分配较少的比特数，从而达到压缩的目的。
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4.2.3编码的过程
一、编码准备
数模转换（A/D） A/D
连续模拟信号 离散数字信号 采样/量化 预处理：对得到的初始数字信号进行必要的处理，包括过滤、去噪、 增强、修复等，以达到除去数据中的不必要成分、提高信号的信噪比、 修复数据的错误等目的。
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4.1媒体数据压缩的重要性和分类
4.1.1数据压缩的必要性
多媒体信号的数据量巨大，如：
一幅1024*1024真彩图有3MB 5分钟的CD音乐有50.47MB 90分钟的PAL视频数字化后有203.68GB
多媒体 数据
为了节省存储空间和传输带宽，进行实时高质的多媒体 通信，必须对多媒体数据进行压缩编码
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硬、软件系统
有些压缩、解压工作可用软件实现。一般地讲，设计系 统时必须充分考虑：
算法复杂 － 压缩解压过程长 算法简单 － 压缩效果差
目前有些特殊硬件可用于加速压缩／解压。 硬接线系统 速度快，但各种选择在初始设计时已确定，一般不能更 改。因此在设计硬接线压缩/解压系统时必须先将算法标 准化。
相关学科：信息论、数学、信号处理、数据压缩、编码理论 和方法
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4.1媒体数据压缩的重要性和分类
根据解码后数据与原始数据是否完全一致可以分为两大类： 有损压缩和无损压缩。
有损压缩（有失真压缩）:是指使用压缩后的数据进行重构，重构后的 数据与原来的数据有所不同，但不影响人对原始资料表达的信息造成 误解。有损压缩适用于重构信号不一定非要和原始信号完全相同的场 合。大多数图像、声音、动态视频等数据的压缩是采用有失真压缩。