数字图像处理 第十章 图像编码
数字图像处理北民大试题
1.什么是数字图像？答：在空间坐标x,y处的值f(x,y)表示亮度或灰度，f(x,y)在空间上是离散的，在幅值上也离散的。
经过数字化后的图像称为数字图像(或离散图像)。
2.什么是数字图像处理？答：图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。
如：放大、缩小、转置、增强、边界分割......3.一般来说，图像采样间距越大，图像数据量_少__，质量_差；反之亦然。
4.什么是采样和量化？答：对图像在空间坐标(x,y)的数字化称为图像采样，幅值数字化被称为灰度级量化。
5.什么是二值图像？答：二值图像就是只有黑白两个灰度级。
6.判断：图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。
（√）答：正确7.如果一幅图像尺寸为200×300，每个像素点的灰度为64级，则这幅图像的存储空间为（B）。
答：BA、200×300×4 B 200×300×6C、200×300×8 D、200×300×642.如果一幅图像尺寸为200×300，每个像素点的灰度为32级，则这幅图像的存储空间为（B）。
答：BA、200×300×4B、200×300×5C、200×300×8D、200×300×329.如果一幅图像尺寸为200×300，每个像素点的灰度为16级，则这幅图像的存储空间为（A）。
答：AA、200×300×4B、200×300×5C、200×300×8D、200×300×1612.若采样4个数，大小分别为4.56 0.23 7.94 16.55。
现用三位二进制数进行量化，则量化后的值分别为多少？答：5 0 7 7 （三位二进制数的最大值为7）13.若采样4个数，大小分别为4.56 0.23 7.94 16.55。
(完整word版)图像编码基本方法
一、霍夫曼编码(Huffman Codes)最佳编码定理：在变长编码中，对于出现概率大的信息符号编以短字长的码，对于出现概率小的信息符号编以长字长的码，如果码字长度严格按照符号出现概率大小的相反的顺序排列，则平均码字长度一定小于按任何其他符号顺序排列方式的平均码字长度。
霍夫曼编码已被证明具有最优变长码性质，平均码长最短，接近熵值。
霍夫曼编码步骤：设信源X 有m 个符号(消息)⎭⎬⎫⎩⎨⎧=m m p x p p x x X ΛΛ2121，1. 1. 把信源X 中的消息按概率从大到小顺序排列，2. 2. 把最后两个出现概率最小的消息合并成一个消息,从而使信源的消息数减少，并同时再按信源符号（消息）出现的概率从大到小排列；3. 3. 重复上述2步骤,直到信源最后为⎭⎬⎫⎩⎨⎧=o o o o o p p x x X 2121为止；4. 4. 将被合并的消息分别赋予1和0，并对最后的两个消息也相应的赋予1和0；通过上述步骤就可构成最优变长码(Huffman Codes)。
例：110005.0010010.000015.01120.00125.01025.0654321x x x x x x P Xi 码字编码过程则平均码长、平均信息量、编码效率、冗余度为分别为：%2%9842.2)05.0log 05.01.0log 1.015.0log 15.02.0log 2.025.0log 25.02(45.205.041.0415.0320.0225.022===⨯+⨯+⨯+⨯+⨯⨯-==⨯+⨯+⨯+⨯+⨯⨯=Rd H N η二 预测编码（Predictive encoding ）在各类编码方法中，预测编码是比较易于实现的，如微分（差分）脉冲编码调制（DPCM ）方法。
在这种方法中，每一个象素灰度值，用先前扫描过的象素灰度值去减，求出他们的差值，此差值称为预测误差，预测误差被量化和编码与传送。
接收端再将此差值与预测值相加，重建原始图像象素信号。
数字图像处理~图像编码资料
4 香农-范诺编码
香农－范诺编码与Huffman编码相反，采用从上到下的 方法。
2 图像压缩ห้องสมุดไป่ตู้码的方法
图像压缩编码分为有损压缩和无损压缩。无损压缩无信息 损失，解压缩时能够从压缩数据精确地恢复原始图像；有损压 缩不能精确重建原始图像，存在一定程度的失真。
根据编码原理将图像编码分为： （1）熵编码：无损编码，给出现概率较大的符号赋予一个 短码字，而给出现概率较小的符号赋予一个长码字， 从而 使得最终的平均码长很小。
图像编码
1 图像编码的基本知识 2 图像压缩编码的方法 3 哈夫曼编码 4 香农－范诺编码 5 行程编码 6 算术编码 7 离散小波变换DWT 8 离散余弦变换DCT
1 图像编码的基本知识
数字化后的图像信息数据量非常大，图像压 缩利用图像数据存在冗余信息，去掉这些冗 余信息后可以有效压缩图像。
1.空间（像素间、几何）：在同一幅图片中，规则物体和规则背景（所 谓规则是指表面有序的，而不是完全杂乱无章的排列）的表面物理特性 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。
30 10 20 40 20 40 0 20 20 20 30 30 20 40 40 20
01 20 0 1
40 0 1 0 1 30
各灰度的编码如下：
0
10
灰度值： 20 40 30 10 0
哈夫曼编码： 0 10 111 1101 1100
则图所示的图像哈夫曼编码为：
1111010100101100000111111010100
2 图像编码的方法
l （2） 预测编码：基于图像数据的空间或时间冗余特性，用 l 相邻的已知像素（或像素块）来预测当前像素（或像素块） l 的取值，然后再对预测误差进行量化和编码。 l （3）变换编码：将空间域上的图像变换到另一变换域上， l 变换后图像的大部分能量只集中到少数几个变换系数上， l 采用适当的量化和熵编码就可以有效地压缩图像。 l （4）混合编码：综合了熵编码、变换编码或预测编码的编码方法。如
数字图像处理重点
第一章名词解释：(2）数字图像：指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。
将物理图像行列划分后，每个小块称为像素。
（4）数字图像处理：计算机技术或其他数字技术,对图像信息进行某些数字运算和各种加工处理，以改善图像的视觉效果和提高数字实用性的技术。
第二章名词解释(12）图像采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样，就是对图像的连续空间坐标x和y的离散化。
(14）图像灰度级量化:对图像函数的幅值 f 的离散化.（28）欧氏距离：像素p和q之间的欧氏（Euclidean）距离定义为：De(p，q)=[（x—u）2+（y—v）2]1/2 （2。
12）也即，所有距像素点（x，y)的欧氏距离小于或等于d的像素都包含在以(x,y)为中心，以d为半径的圆平面中。
（29）街区距离：像素p和q之间的D4距离，也即街区（city-block）距离，定义为：D4（p,q）=|x-u| + |y-v| （2.13）也即,所有相距像素点（x,y）的D4距离为小于d或等于d的像素组成一个中心点在(x,y）的菱形。
（30）棋盘距离:像素p和q之间的D8距离，也即棋盘距离,定义为:D8(p,q）=max（|x—u｜，|y—v|) （2.14）也即,所有距像素点(x,y)的D8距离为小于d或等于d的像素组成一个中心点在(x，y)的方形(33）调色板:在16色或256色显示系统中,将图像中出现最频繁的16中或256中颜色组成一个颜色表，并将他们分别编号为0—15或0—255，这样就是每一个4位或8位的颜色编号与颜色表中4位颜色值相对应.这种4位或者8位的颜色编号成为颜色的索引号，有颜色索引号及其对应的24位颜色值组成的表成为颜色查找表，也即调色板。
第四章名词解释（1)空间域图像增强:在图像平面中对图像的像素灰度值进行运算处理,使之更适合于人眼的观察或机器的处理的一种技术. （7）图像锐化：图像锐化是一种突出和加强图像中景物的边缘和轮廓的技术。
数字图像处理~图像编码
Eb = -log2(0.3) = 1.737
Ec = -log2(0.2) = 2.322
总信息量也即表达整个字符串需要的位数为：
E = Ea * 5 + Eb * 3 + Ec * 2 = 14.855 位
举例说明:
如果用二进制等长编码,需要多少位?
数据压缩技术的理论基础是信息论。
2.信息量和信息熵
A
B
数据压缩的基本途径
数据压缩的理论极限
信息论中信源编码理论解决的主要问题：
信息量等于数据量与冗余量之差
I = D - du
数据是用来记录和传送信息的，或者说数据
是信息的载体。
数据所携带的信息。
信息量与数据量的关系：
du—冗余量
I— 信息量
D— 数据量
叁
实时传输：在10M带宽网上实时传输的话，需要压缩到原来数据量的?
肆
存储： 1张CD可存640M，如果不进行压缩，1张CD则仅可以存放?秒的数据
伍
可见，单纯依靠增加存储器容量和改善信道带宽无法满足需求，必须进行压缩
1 图像编码概述
数字化后的图像信息数据量非常大，图像压缩利用图像数据存在冗余信息，去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像。
01.
02.
03.
04.
问题：
把某地区天气预报的内容看作一个信源，它有6种可能的天气：晴天（概率为0.30）、阴天（概率为0.20）、多云（概率为0.15）、雨天（概率为0.13）、大雾（概率为0.12）和下雪（概率为0.10），如何用霍夫曼编码对其进行编码？平均码长分别是多少？
哈夫曼编码
30
10
《数字图像处理》课程
《数字图像处理》课程教学大纲课程信息课程代码：课程名称：数字图像处理/Digital Image Process课程类型：专业任选课学时学分：48学时/3学分适用专业：计算机科学与技术开课部门：灾害信息工程系一、课程的地位、目的和任务本课程是计算机科学与技术本科专业任选课。
课程的主要内容包括：（1）数字图像处理的基本概念，包括数字图像格式，数字图像显示，灰度直方图，点运算，代数运算和几何运算等概念。
（2）介绍二维傅氏变换、离散余弦变换、离散图像变换和小波变换的基本原理与方法。
（3）重点介绍图像的增强方法，包括空间域方法和变换域方法。
（4）图像恢复和重建基本原理与方法。
（5）图像压缩编码的基本原理与方法以及一些国际标准。
（6）图像的分析和模式识别基本原理。
通过本课程的学习使学生掌握数字图像处理的基本概念、基本原理和实现方法和实用技术，了解数字图像处理基本应用和当前国内外的发展方向。
要求学生通过该课程学习，具备通过程序解决智能化检测与应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下扎实的理论基础。
二、课程与相关课程的联系与分工要求学生先修课程为：《C语言程序设计》、《数据结构》、《线性代数》、《高等数学》、《概率与数理统计》后继课程：生产实习三、教学内容与基本要求第一章概述1.教学内容1.1 数字图像的发展历史1.2 图像工程的概述1.3 数字图像处理的应用及其发展趋势1.4 VC++ 运行环境的介绍1.5 BMP文件的基本介绍2.重点难点VC运行环境；BMP文件格式；3.基本要求了解图像工程的概念；熟悉数字图像的应用领域；熟悉VC运行环境；掌握BMP文件结构形式；能够在vc环境下，从内存显示BMP图像。
第二章图像采集1.教学内容2.1.视觉过程2.2.成像中的空间关系2.3.光度学和亮度学2.4.采样和量化2.重点成像中的空间关系。
3.难点采样和量化。
4.基本要求了解视觉过程及其原理；掌握几何投影和齐次坐标下的成像变换；熟悉光强度、照度、景深等概念；了解成像模型；理解采样和量化的原理；掌握图像数字化的原理好过程。
胡学龙《数字图像处理(第二版)》课后习题解答
2
1．PHOTOSHOP：当今世界上一流的图像设计与制作工具，其优越性能令其产品望尘 莫及。PHOTOSHOP 已成为出版界中图像处理的专业标准。高版本的 P扫描仪、数码相机等图像输入设备采集的图 像。PHOTOSHOP 支持多图层的工作方式，只是 PHOTOSHOP 的最大特色。使用图层功能 可以很方便地编辑和修改图像，使平面设计充满创意。利用 PHOTOSHOP 还可以方便地对 图像进行各种平面处理、绘制简单的几何图形、对文字进行艺术加工、进行图像格式和颜色 模式的转换、改变图像的尺寸和分辨率、制作网页图像等。
1.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？ 答．目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++（面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。两种开发工具各有所长且有相互 间的软件接口。 Microsoft 公司的 VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发 出来的 Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的 Microsoft 基础 类库 MFC 对大部分与用户设计有关的 Win 32 应用程序接口 API 进行了封装，提高了代码 的可重用性，大大缩短了应用程序开发周期，降低了开发成本。由于图像格式多且复杂，为 了减轻程序员将主要精力放在特定问题的图像处理算法上，VC++ 6.0 提供的动态链接库 ImageLoad.dll 支持 BMP、JPG、TIF 等常用 6 种格式的读写功能。 MATLAB 的图像处理工具箱 MATLAB 是由 MathWorks 公司推出的用于数值计算的有 力工具，是一种第四代计算机语言，它具有相当强大的矩阵运算和操作功能，力求使人们摆 脱繁杂的程序代码。MATLAB 图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数，灵活运用这些 函数可以完成大部分图像处理工作，从而大大节省编写低层算法代码的时间，避免程序设计 中的重复劳动。MATLAB 图像处理工具箱涵盖了在工程实践中经常遇到的图像处理手段和 算法，如图形句柄、图像的表示、图像变换、二维滤波器、图像增强、四叉树分解域边缘检 测、二值图像处理、小波分析、分形几何、图形用户界面等。但是，MATLAB 也存在不足 之处限制了其在图像处理软件中实际应用。首先，强大的功能只能在安装有 MATLAB 系统 的机器上使用图像处理工具箱中的函数或自编的 m 文件来实现。其次，MATLAB 使用行解 释方式执行代码，执行速度很慢。第三，MATLAB 擅长矩阵运算，但对于循环处理和图形 界面的处理不及 C++等语言。为此，通应用程序接口 API 和编译器与其他高级语言（如 C、 C++、Java 等）混合编程将会发挥各种程序设计语言之长协同完成图像处理任务。API 支持 MATLAB 与外部数据与程序的交互。编译器产生独立于 MATLAB 环境的程序，从而使其他 语言的应用程序使用 MATLAB。
图像编码及形态学
图像编码技术广泛应用于数字图像处理、计算机视觉、远程医疗 、视频会议、多媒体通信等领域，对于提高图像传输速度、降低 存储成本、增强图像质量等方面具有重要作用。
常见图像编码方法
预测编码
利用图像像素间的相关性，通过预测当前像素值并编码预测误差来实现图像压缩。常见的预 测编码方法有差分脉冲编码调制（DPCM）和变换编码等。
在形态学特征提取中，结构元素 的选择需要根据具体的任务需求 进行。不同的结构元素可以提取 出不同的特征信息，如形状、大 小、方向等。
特征提取算法
基于形态学的特征提取算法包括 边界提取、骨架提取、凸包计算 等。这些算法通过不同的形态学 运算组合实现特征的提取和描述。
06
总结与展望
本次课题研究成果总结
03
噪声滤除算法
基于形态学的噪声滤除算法包括开运算、闭运算、中值滤波等。这些算
法通过不同的形态学运算组合实现噪声的滤除和图像的平滑。
形态学在特征提取中应用
特征提取原理
形态学特征提取利用结构元素对 图像进行形态学变换，从而提取 出图像中的特征信息。这些特征 信息可以用于图像的识别、分类 等任务。
结构元素选择
应用领域
形态学在图像压缩中的应用涉及多个领域，如遥感图像压缩、医学图像压缩、视频监控等。在这些领域 中，形态学方法可以有效地去除图像中的冗余信息，提高压缩效率，同时保证重构图像的质量。
结合实例分析
01
实例介绍
以一幅遥感图像为例，首先对其进行形态学变换处理，提 取出图像中的形状和结构信息。然后利用这些信息设计相 应的编码方法，对图像进行压缩。
02 03
压缩效果评估
通过对压缩后的遥感图像进行质量评估，可以发现基于形 态学变换的图像编码方法在保证重构图像质量的同时，实 现了较高的压缩比。这表明该方法在遥感图像压缩中具有 实际应用价值。
数字图像处理-编码
（6）如此反复重复n-2次，得到只剩两个概率序列。
（7）以二进制码元（0，1）赋值，构成霍夫曼码字， 编码结束。
例题： 设有信号源s={x1,x2,x3,x4,x5}对应的出现概率为 p={0.25,0.22,0.20,0.18,0.15},用霍夫曼编码进行数据压缩。 1.00 0.58
即：
N = N + [ns p(ai ) + ni p(as )] - [ni p(ai ) + ns p (as )]
'
= N + (ns - ni )[ p(ai ) - p(as )]
由于 所以
p(ai ) ≥p(as ), ns ≥ i , n
N ≥N ,
'
即： N 是最短的。
可变长度最佳编码的平均码字长度
i 1
8
0.05 5 0.04 5 3.17
编码效率为：
H 2.55 = = = 80.4% R 3.17
实际编码举例
Landsat卫星是美国发射的地球资源卫星，以陆续发射了
6颗。以四个频道窗口，两个可见光，两个红外；每帧 图像有四幅照片，每张照片包括23403240个像素。通 常采用7比特量化。
单义代码
任意有限长的码字序列，只能被唯一地分割成一个个码 字，这样的码字序列称为单义代码。
非续长代码一定是单义码，但单义码不一定是非 续长代码。
Huffman编码方法：
（1）把信源符号按概率大小顺序排列，并设法按逆 序分配码字的长度； （2）在分配码字长度时，首先将出现概率最小的两 个符号的概率相加，合成一个概率；
图像编码中的图像处理算法解析
图像编码是将图像转换为数字信号的过程，用来减小图像的数据量，提高传输效率。
而图像处理算法则是图像编码中非常重要的一环，它决定了图像编码的质量和效率。
一、图像处理算法的分类图像处理算法可以分为压缩算法和解压缩算法两大类。
压缩算法是将原始图像数据进行压缩，减少冗余信息，以便更有效地存储和传输。
解压缩算法则是将压缩后的数据恢复成原始图像的过程。
二、压缩算法的原理压缩算法的原理主要有两种：有损压缩和无损压缩。
有损压缩是在压缩过程中舍弃一部分信息，以达到减小数据量的目的。
这种压缩算法通常适用于对图像细节要求不高的应用，例如网络传输。
而无损压缩则是在保持图像质量的基础上减小数据量，不丢失任何信息。
三、有损压缩算法有损压缩算法中，最常用的算法是离散余弦变换（DCT）算法。
DCT算法通过将图像转换为频域表示，将图像的空域相关性转化为频域相关性，从而达到压缩的效果。
在DCT算法中，图像被分为若干个8×8的小块，对每个小块进行DCT变换后，再将变换系数进行量化，以舍弃一些高频成分，达到压缩的目的。
四、无损压缩算法无损压缩算法中，最常用的算法是预测编码算法。
预测编码算法利用图像中像素之间的相关性进行编码，通过对下一个像素进行预测来减少数据量。
其中，最著名的预测编码算法是差分编码算法和哈夫曼编码算法。
差分编码算法通过计算像素与其周围像素的差异来编码，而哈夫曼编码则是利用出现频率较高的像素进行短码编码，出现频率较低的像素进行长码编码。
五、解压缩算法解压缩算法是将压缩后的数据恢复成原始图像。
对于有损压缩算法，解压缩算法主要是对数据进行反量化和反DCT变换。
反量化是将量化后的数据恢复成原始变换系数，反DCT变换则是将变换系数恢复成原始图像的过程。
而对于无损压缩算法，解压缩算法则是将压缩过程中的编码进行解码，根据编码规则恢复原始图像数据。
六、图像编码中的混合算法为了提高图像编码的效果，通常会采用混合算法。
混合算法是将多种压缩算法结合起来使用，以充分利用各个算法的优势。
数字图像处理图像编码PPT共15页
6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂，怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
Thank you
数字图像处理图像编码
16、自己选择的路、跪着也要把它走 完。 17、一般成就 ，以后 才能更 辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须 充满光 明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前，莽撞的 人只能 引为烧 身，只 有真正 勇敢的 人才能 所向披 靡。
数字图像处理10_图像编码2
图4 均匀量化器
计算公式：
– 用右式计算
F (u, v) ˆ F (u, v) round ( ) Q(u, v)
24
2 JPEG算法的主要计算步骤(5)
量化步距 – 按照系数（频率的）所在的位置和每种颜色分量 的色调值来确定的。 1. 因为人眼对亮度信号
比对色差信号更敏感。 因此使用两种量化表： 如表2所示的亮度量化 表和表3所示的色差量 化表。 2. 由于人眼对低频分量 的图像比对高频分量 的图像更敏感，因此 表中的左上角的量化 步距要比右下角的量 化步距小
（4） 分层方式
在空间域将源图像以不同的分辨率表示。
每个分辨率对应一次扫描，处理时可以基于DCT或预
测编码，可以是渐进式，也可以是顺序式。
18
1.5 JPEG算法框图
8×8 图像块 基于DCT的编码器 FDCT 源图像数据 量化表 (a) JPEG压缩算法框图 基于DCT的解码器 压缩图像数据 熵解码器 逆量化器 IDCT 重构图像数据 熵编码表 量化表 8×8图像块 熵编码表 量化器 熵编码器 压缩图像数据
F (u , v)
图3 二维DCT变换方法
23
2 JPEG算法的主要计算步骤(4)
2.2 量化 对FDCT变换后的(频率的) 系数进行量化。 目的：
– 降低非“0”系数的幅度以 及增加“0”值系数的数目
量化DCT 系数输出
DCT 系数输入
用图4所示的均匀量化器 量化。 影响：
– 造成图像质量下降的最主 要原因
添加包括SPIFF*格式在内的扩展 定义注册扩展JPEG功能的参数的方法 数据无损压缩的标准(JPEG-LS)
16
表1 JPEG标准文档
数字图像处理-图像变换编码
式中：
u = − N ,− N + 1,..., N − 1
1 当 u = 0, Fs (0) = N
∑ f ( x)
x =0
N −1
1 当 u = − N , ( x) cos(− xπ − 2 ) = 0
x =0
N −1
π
u = ±1,±2,...,± ( N − 1), Fs (u ) = Fs ( −u )
T e1 T e2 A= ⋅ ⋅ ⋅ eT 2 N
CX矩阵与其特征值λi和特征向量ei应符合关系：
C X ei = λi ei
i = 1,2,..., N
2
λ1 λ2 CY = ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ λN 2
式中：m X
= E{X }
M −1 −1 i =0
M个向量的平均值向量由下式定义：
1 mX ≈ M
M −1
∑ Xi
M −1
X向量的协方差矩阵：
1 CX = M
1 T T ∑( Xi − mX )(Xi − mX ) = M [ ∑Xi Xi ] − mX mX i=0 i=0
T
令λi和ei是协方差矩阵CX的特征值和对应的特征向量:
一维离散偶余弦逆变换公式：
f ( x) =
1 2 N −1 2x +1 C (0) + ∑ C (u ) cos( 2 N uπ ) N N n =1
2、离散K-L变换表达式 K
Y = A( X − m X )
X - m x 是中心化图像向量
可得到K-L变换结果向量Y的协方差矩阵为：
CY = E{(Y − mY )(Y − mY ) }
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第十章 图像编码
10.1.3 利用人工神经网络（Artificial Neural Network， ANN）
的 压 缩 编 码 、 分 形 编 码 （ Fractal Coding ） 、 小 波 编 码 （Wavelet Coding）、基于对象的压缩编码（Object Based Coding）和基于模型的压缩编码（Model Based Coding）等等。
3， ，12 ， 4， ， 9， ， 1，
第十章 图像编码
行程编码分为定长和不定长编码两种。定长编码是 指编码的行程长度所用的二进制位数固定，而变长行程 编码是指对不同范围的行程长度使用不同位数的二进制 位数进行编码。使用变长行程编码需要增加标志位来表 明所使用的二进制位数。
第十章 图像编码 对于二值图，可用如下行程编码表示图像。
6 4 2
0 16 1
0 1234
26
10
01
4 4 06 1
031
3 3
12
01
第十章 图像编码
10.3 香农-范诺编码
香农-范诺编码的理论基础是符号的码字长度Ni完全由该符 号出现的概率来决定，即
logD Pi Ni logD Pi 1
式中，D为编码所用的数制。
第十章 图像编码
3124 2402 1233 2442
（3）变换编码。将空间域上的图像经过正交变换映射到另一 变换域上，变换后图像的大部分能量只集中到少数几个变换系 数上，采用适当的量） 混合编码：综合了熵编码、变换编码或预测编码的编 码方法，如JPEG标准和MPEG标准。
根据对压缩编码后的图像进行重建的准确程度， 可将常用 的图像编码方法分为三类：
第十章 图像编码 10.1.4 图像编码评价
评价图像压缩算法的优劣主要有以下4个参数： 1） 算法的编码效率 2） 编码图像的质量 3） 算法的适用范围 4） 算法的复杂度
第十章 图像编码
10.2 哈夫曼编码
3124 2402 1233 2442
2:0 4:10 3:111 1:1101 0:1100 111110110 01011000 11010111111 010100
第十章 图像编码
第十章 图像编码
10.1 图像编码概述 10.2 哈夫曼编码 10.3 香农-范诺编码 10.4 行程编码 10.5 LZW编码 10.6 算术编码 10.7 JPEG编码
第十章 图像编码
10.1 图像编码概述
10.1.1 图像编码基本原理 表示图像需要大量的数据，但图像数据存在冗余
（Redundancy）信息，去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像。 数字图像的冗余主要表现在：
空间冗余：图像内部相邻像素之间的相关性所造成的冗余。 时间冗余： 视频图像不同帧之间的相关性所造成的冗余。 视觉冗余： 人眼不能感知或不敏感的那部分图像信息。
第十章 图像编码
信息熵冗余： 也称编码冗余，如果图像中平均每个像素使 用的比特数大于该图像的信息熵，则图像中存在冗余。
（1） 信息保持编码： 也称无失真编码， 在编解码过程中保 证图像信息不丢失，可以完整地重建图像。但压缩率比较低。
第十章 图像编码
（2） 保真度编码： 利用人眼的视觉特性，在允许的失真条 件下，最大限度地压缩图像。可以实现较大的压缩比。
（3） 特征提取：对感兴趣的部分特征信息进行编码即可压 缩数据。
行程编码为：1101011
第十章 图像编码
3
12
4
9
1
11
1100
100
1001
1
10
1011
11
1000
0
010
1101011
011
1101000 000
01011010110111101000000
3
12
4
9
1
11
1100
100
1001
1
11110010010101 （不知道各行程应在何处分断）
可以这样定义：可表示行程长度值 编码 编码长度
1-4
0??
3
5-8
10???
5
9-16
110???? 7
17-32 1110????? 9
33-64 11110?????? 11
65-128 111110??????? 13 如：1100的编码为：1100-1=1011 （十进制11）
2（0.375），4（0.25），3（0.1875），1（0.125），0（0.0625）
N2 0 00
2 0.375 01
3 0.625 101
3 0.8125 110
4 0.9375 1111
第十章 图像编码 香农-范诺编码
第十章 图像编码 二分法香农-范诺编码
第十章 图像编码
10.4 行 程 编 码
根据编码原理将图像编码分为：
（1）熵编码：无损编码，给出现概率较大的符号赋予一个短 码字，而给出现概率较小的符号赋予一个长码字， 从而使得最 终 的 平 均 码 长 很 小 。 常 见 的 熵 编 码 方 法 有 行 程 编 码 （ Run Length Encoding）、哈夫曼编码和算术编码。
第十章 图像编码
10.4.1 行 程 编 码 又 称 行 程 长 度 编 码 （ Run Length Encoding ，
RLE）， 是一种熵编码，其编码原理是将具有相同值的连续串 用其串长和一个代表值来代替， 该连续串就称为行程，串长称为 行程长度。
例如：aabbbcddddd的行程长度编码为2a3b1c5d。
结构冗余： 图像中存在很强的纹理结构或自相似性。 知识冗余： 有些图像中还包含与某些先验知识有关的信息。
图像编码的目的就是充分利用图像中存在的各种冗余信息， 特别是空间冗余、时间冗余以及视觉冗余，以尽量少的比特数 来表示图像。
第十章 图像编码 10.1.2 图像编码的方法
图像编码分为有损压缩和无损压缩。无损压缩无信息损失， 解压缩时能够从压缩数据精确地恢复原始图像；有损压缩不能精 确重建原始图像，存在一定程度的失真。
（2） 预测编码。基于图像数据的空间或时间冗余特性，用 相邻的已知像素（或像素块）来预测当前像素（或像素块）的 取值，然后再对预测误差进行量化和编码。预测编码可分为帧 内预测和帧间预测，常用的预测编码有差分脉码调制 （Differential Pulse Code Modulation， DPCM）和运动补偿法。