第4章图像压缩编码..

据量（比特数）将非常具大。减少量化级数即编码比特数b，势必又
引起量化信噪比 (S / N )q 大大下降
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1.
几种图像的数据量：
计算机图像处理中的数字图像其灰度多数用8bit来度量，一
幅最简单的黑白照片,若按512×512点阵取样,表示这幅图像的二 进制数据量: 512×512×8=2048Kbit= 2Mbit=256KB
第五章
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图像压缩编码
概述 熵编码方法 预测法编码 变换编码方法 二值图像编码 图像压缩编码主要国际标准
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§ 1 概述
图像压缩编码问题的提出
在图像数字化中，若对图像的取样值以最基本和最简单的PCM编 码（pulse coding modulation脉冲编码调制），这样获得的图像数
图像中像素之间，行或帧之间都存在着较强的相关性 从统计观点出发，简单直观地讲，就是某个像素的灰度值，总是和其周 围的其他像素灰度值某种关系，应用某种编码方法提供并减少这些相关 特性，使可实现图像信息的数据压缩。 从信息论观点出发，就是减少图像信息中无用的冗余信息，仍然保留有 效信息，这样既减少了描述信息的数据量，又保证图像有效信息没有丢 失，实现所谓信息保持编码。 从另一种角度出发，图像信息的信宿往往是人眼，而人的视觉系统接受 信息的能力是有限的，如灰度和空间分辨率都不能太高。即使是纪录或 显示设备，也往往受本身特性的限制，只能接受某种程度量的信息，而 并不能全部接受，如电视监视器其灰度特性、空间分辨率都是很有限的。
而医学图像处理和其他科研应用的图像的灰度量化可用到 12bit以上，因而所需数据量太大。 1024×1024 × 12 =12Mbit
遥感图像如SAR图像用8bit量化，100公里X100公里，10m
分辨率的图像的大小为10000X10000。这样一个地区的图像需 108B以上。这无疑对图象的存储、处理、传送带来很大的困
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§ 2 熵编码方法
一.
1.
基本概念
图像熵
设数字图像像素灰度级集合为（W1，W2，…，WM），其对应的 概率分别（P1，P2，…，PM），按信息论中信源信息熵定义，数字图 像的熵H为：
H Pk log2 Pk
k 1
M
特例：肯定发生的事：H＝0
假定图像中的各像素间取何种灰度级是相互独立的，称为无记忆 信息熵值或0阶熵，记为：H 0 () 。
任意有限长的码字序列，只能被唯一地分割成一个个码字。
单义代码的充要条件是满足克劳夫特（kraft）不等式：
D
i 1
n
ti
1
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例如：
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二. 哈夫曼（Huffman）编码方法（紧凑码）
哈夫曼编码的一般算法如下： （1） （2） 把最小的两个概率相加合并成新的概率， 与剩余的概 率组成新的概率集合。 （3） 对新的概率集合重新排序， 再次把其中最小的两个概 率相加， 组成新的概率集合。如此重复进行， 直到最后 两个概率的和为1 （4） 分配码字。码字分配从最后一步开始反向进行， 对于 每次相加的两个概率，给大的赋“0”， 小的赋“1”（也相 反， 如两个概率相等， 则从中任选一个赋“0” ）， 读出 时由该符号开始一直走到最后的概率和“1”， 将路线上所 遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的顺序排好，就是该
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4.
数字图像数据压缩按应用不同可分为三类：
（1） 信息保持编码（无误差编码） 它要求压缩图像的比特数而不丢失任何信息。主要用在图像信息保 存中，要求图象存储能保持信息并能快速存取图象。例如短时随机存取 主要用于处理过程中的各个环节的存储，它要求经过不同存储介质多次 重复不变质、不失真。 （2） 保真度编码（非信息保持编码） 传送图像应能适应通信的通道限制，若接收端是人观看的情况，由 于人眼的生理特性不需过高的空间分辨率和灰度分辨率，因此在压缩过 程中允许丢失一些人感觉不到的信息，这就是一种允许微量失真的图像 压缩，数字电视、图像传输和多媒体中常用这种压缩。 （3） 特征抽取（保持）编码 许多图像处理的目的是为了计算机的识别、分析、控制，这时并不 需要图像的全部细节及灰度细节。只要能保存图像中的感兴趣的特征信 息，无用信息都可丢掉。
对二进制码进一步简化为：
log2 Pi ti log2 Pi 1
可见码字长度是由信息符号出现的概率来决定的。这 就是下面要介绍的香农编码方法理论基础
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6.
唯一可译编码
为了减少表示图像的平均码字长度，对码字之间往往不加同步
码，这样就要求所编码字序列能被唯一译出来。满足这个条件的编码 称为唯一可译编码，或单义可译码。 （a）续长代码和非续长代码 非续长代码：不能在某一代码后面添加一些码元而构成另一个码字。 例如：[0，10，11]是非续长代码； [0，01，11]是续长代码。 （b）单义代码
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5.
可变长度最佳编码的平均码字长度
设：
可变长度编码所用码元进制为D（一般为2），
被编码的信息符号总数为N，
第i个符号出现的概率为 i，
与其对应的码字长度为
p
ti
H H R 1 logB D logB D
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由此可以引导出对某一个信息符号存在下式
logB Pi logB Pi ti 1 logB D logB D
3.
编码效率：
H (%) R
式中H为信源熵，R为平均码字长度
根据信息论信源编码理论，可以证明：
RH
R H
总可以设计出某种无失真编码方法 表明这种方法效率很低，占用比特数太多 为最佳编码 丢失信息图像失真
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RH RH
4.
变长最佳编码定理
定理内容： 在变长编码中，对出现概率大的信息符号赋予短码字，而 对于出现概率小的信息符号赋予长码字，如果码字长度严格按 照所对应符号出现概率大小逆序排列，则编码结果平均码字长 度一定小于任何其他排列方式。
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2.
平均码字长度
给（W1，W2，…，WM）每个灰度级赋予一个编码Ck，称为码字,
其中 k=1,2,…,M (二进k的长度（二进制代码的位数）。 其相应出现的概率为Pk，则数字图像所赋予的码字平均长度R为：
R k pk (bit)
k 1
M
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难。
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2.
图像压缩的主要目的：
传输 从传送图像的角度来看: 与 存储
某些图像采集有时间性；
图像存储体的存储时间也有限制。它取决于存储器件的最短存 取时间，若单位时间内大量图像数据来不及存储，就会丢失信息。
从图像存储的角度：
通过压缩可以减少存储设备的用量，产生经济效益。
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3.
图像数据压缩的可能性：