数字图像处理图像编码
数字图像处理实验报告 (图像编码)
实验三图像编码一、实验内容:用Matlab语言、C语言或C++语言编制图像处理软件，对某幅图像进行时域和频域的编码压缩。
二、实验目的和意义:1. 掌握哈夫曼编码、香农-范诺编码、行程编码2．了解图像压缩国际标准三、实验原理与主要框架:3.1实验所用编程环境:Visual C++6.0（简称VC）3.2实验处理的对象:256色的BMP(BIT MAP )格式图像BMP(BIT MAP )位图的文件结构:(如图3.1)图3.1 位图的文件结构具体组成图:单色DIB 有2个表项16色DIB 有16个表项或更少 256色DIB 有256个表项或更少 真彩色DIB 没有调色板每个表项长度为4字节（32位） 像素按照每行每列的顺序排列每一行的字节数必须是4的整数倍biSize biWidth biHeight biPlanes biBitCount biCompression biSizeImagebiXPelsPerMeter biYPelsPerMeter biClrUsedbiClrImportantbfType=”BM ” bfSizebfReserved1 bfReserved2 bfOffBits BITMAPFILEHEADER位图文件头 （只用于BMP 文件）BITMAPINFOHEADER位图信息头Palette 调色板DIB Pixels DIB 图像数据3.3 数字图像基本概念数字图像是连续图像(,)f x y 的一种近似表示，通常用由采样点的值所组成的矩阵来表示：(0,0)(0,1)...(0,1)(1,0)(1,1)...(1,1).........(1,0)(1,1)...(1,1)f f f M f f f M f N f N f N M -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎣⎦每一个采样单元叫做一个像素(pixel )，上式(2.1)中，M 、N 分别为数字图像在横(行)、纵(列)方向上的像素总数。
数字图像处理数字图像的压缩编码
debbie. bmp BMP是一种与设备无关的位图格式。 256×256，65KB 一般采用非压缩模 式
8
400×400，10.9KB，
原图像数据468KB
5.1.1 图像压缩编码的必要性
2000年5月植被指数遥感图.bmp，原图像数据976×720＝2MB
9
5.1.1 图像压缩编码的必要性
Buaa.jpg，0.98MB ,原图像数据1900×1560＝8.5MB
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5.1.3 图像压缩编码的分类
3．按压缩方法进行分类
静图：静止图像（要求质量高） 动图：活动的序列图像（相对质量要求低，压缩 倍数要高）
36
5.1.3 图像压缩编码的分类
4．按失真与否进行分类
无失真压缩：经压缩后再恢复图像与原图像无任何 区别， 一般压缩倍数 < 2
有限失真压缩：单帧（静）4～20倍。图像序列 （x、y、t）50～200倍
像素相关性大：压缩潜力大
评价受人的影响大（军标）
4
5.1 概述
图像的特点
数据量大，为其存储、传输带来困难，需压缩
例：电话线传输速率一般为56kbit/s（波特率）
一幅彩色图像640×480×24bit = 7Mbit大小 1．传输一幅图像：时间约2分钟左右 如压缩20倍，传一幅图6s左右，可以接受，实用 2．实时传送：640×480×24bit×25帧/s=175Mbit/s，
小，这种信息就被称为视觉心理冗余。
33K
15K
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5.1.2 图像压缩编码的可能性
图像无损压缩的原理
RGB RGB RGB RGB
RGB
RGB RGB
RGB
RGB RGB
图像编码的基本原理
图像编码的基本原理图像编码是数字图像处理中的重要环节，它通过对图像进行压缩和编码，实现对图像信息的有效存储和传输。
在图像编码的过程中，需要考虑到图像的信息量、保真度、压缩比等多个因素，因此，图像编码的基本原理显得尤为重要。
首先，图像编码的基本原理包括两个主要方面，压缩和编码。
压缩是指通过一定的算法和技术，减少图像数据的存储空间和传输带宽，而编码则是将压缩后的图像数据转换成数字信号，以便于存储和传输。
在实际的图像编码过程中，通常会采用有损压缩和无损压缩两种方式，以满足不同应用场景的需求。
有损压缩是指在压缩图像数据的同时，会损失一定的信息量，但可以获得更高的压缩比。
常见的有损压缩算法包括JPEG、MPEG等，它们通过对图像进行离散余弦变换、量化、熵编码等步骤，实现对图像数据的有损压缩。
而无损压缩则是在不损失图像信息的前提下，实现对图像数据的压缩。
无损压缩算法主要包括LZW、Huffman编码等，它们通过对图像数据的统计特性进行编码，实现对图像数据的无损压缩。
除了压缩和编码外，图像编码的基本原理还包括了对图像信息的分析和处理。
在图像编码的过程中，需要对图像进行预处理、采样、量化等操作，以便于后续的压缩和编码。
同时，还需要考虑到图像的特性和人眼的视觉感知特点，以实现对图像信息的高效编码和保真传输。
总的来说，图像编码的基本原理涉及到压缩、编码和图像信息处理等多个方面，它是数字图像处理中的重要环节，直接影响到图像的存储、传输和显示质量。
因此，对图像编码的基本原理进行深入理解和研究，对于提高图像处理技术和应用具有重要意义。
希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解图像编码的基本原理，为相关领域的研究和应用提供参考。
数字图像处理的主要内容
数字图像处理的主要内容
数字图像处理是将原始数字图像经过一系列特定步骤处理达到所需要的修改或
者提取图像相关信息的一种技术。
它包括图像采样、数字图像处理技术、图像参数维度，以及图像状态分析与特征抽取的等多种技术，是计算机视觉技术的一个重要组成部分。
数字图像采样，是将复杂的现实世界的信息片段，利用计算机进行图像编码处理，编码后进行数据采样，将采样结果以图像数据形式表示或显示出来，它通常将摄取到的图像数据编排成一系列矩阵，空间分辨率越高，代表的信息量越大，所采样出的图像就越清晰，通常采用RGB三原色或者灰度级，将原始图像进行信息处理，使图像变换成采样图形序列。
数字图像处理技术，是指对已经采样的图像进行编码与处理，将所采样的图像
数据变换成另一种形式，进行增强、转换、滤波、压缩、边缘检测、分割、提取特征等等，在不同参数精度上都得到所期望的结果。
比如，在处理图像边缘时，利用Robert、Prewitt等运算来实现图像边缘的提取，将图像中非边缘部分消除，是广
泛应用的数字图像处理技术。
图像参数的维度是指它所收集的图像参数的测量方法，其中包括图像尺寸、像
素数、色彩模式、分辨率等。
它可以影响到图像的色彩细节和色调等的变化，也可以用来改变图像的视觉效果，因此，有必要根据图像的数字图像处理要求，首先了解图像参数的维度，以决定有效操作方法。
最后，图像状态分析和特征抽取，即分析图像特征，提取好特征和信息，以用
于一些应用场景或参考，常见的技术有空间和时间域的处理方法，将图像变换成一系列特征向量，以用于特征相似度的评估，以及图像的聚类和分类等，可以用于分析图像的状态和特征，以支撑和管理图像应用中的信息抽取。
图形编码知识点总结
图形编码知识点总结一、概念图形编码是一种用来表示和传输图像信息的技术。
它是数字图像处理技术的一部分，用来把图像信息转换成数字信号，以便能够存储和传输。
图形编码技术是基于数字信号处理的基础上，通过压缩技术和编码方式，将图像信息转化成数字信号并保存在计算机或其他数字媒体上。
二、图像编码的分类1、无损编码无损编码是指在保持图像质量不变的情况下，将图像数据进行压缩，并进行编码以便于传输和存储。
常见的无损编码算法有无损压缩算法、赫夫曼编码和算术编码等。
无损编码的优点是能够保持图像质量不变，但缺点是无损编码算法产生的文件体积大，传输和存储成本高。
2、有损编码有损编码是指在一定情况下，将图像数据进行压缩并编码，在达到一定压缩比的同时，牺牲一定图像质量的编码方式。
有损编码通过舍弃图像数据中的一些细节信息，将图像数据压缩至较小的存储空间。
有损编码的优点是可以取得较大的压缩比，降低存储和传输成本，但缺点是会对图像质量造成一定程度的影响。
三、图像编码的基本原理1、信号采样信号采样是图像编码的第一步，它是将连续的图像信号转化为离散的数据点。
通过对图像进行采样，可以获得图像在空间和时间上的离散表示。
2、量化量化是将采样得到的离散数据映射为有限数量的离散数值。
量化的目标是将连续的图像信号转化为离散的数字信号集合，以方便图像编码和传输。
3、编码编码是将量化后的离散数据进行数字化处理，通过一定的编码方式将图像数据压缩并进行编码以便传输和存储。
编码方式常见有熵编码、差分编码、矢量量化和小波变换等。
四、常见的图像编码技术1、JPEGJPEG是一种常见的有损图像压缩标准，它采用的是DCT变换和量化技术，能够取得较大的压缩比。
JPEG压缩技术在图像编码中应用广泛，被用于数字摄影、网络传输和数字视频等领域。
2、PNGPNG是一种无损图像压缩标准，它将图像数据进行无损压缩和编码，以便于图像的存储和传输。
PNG压缩技术在需要无损图像保真度的场合得到广泛应用。
图像编码中的数据重排与压缩技巧(九)
图像编码是数字图像处理中一个非常重要的环节。
在图像编码的过程中，数据重排与压缩技巧起着至关重要的作用。
本文将从数据重排与压缩技巧两个方面进行论述。
一、数据重排技巧在图像编码中，数据重排是将原始的图像数据重新排列以满足一定的编码要求。
数据重排技巧主要有以下几种：1. 空间相关性重排：图像中的像素数据存在一定的空间相关性，即相邻像素之间存在一定的关联。
通过对图像中的像素数据进行重排，可以提取出这种相关性，并且减少冗余信息的传输，从而实现图像数据的压缩。
2. 颜色重排：在图像编码中，颜色信息是非常重要的一部分。
通过对图像中的颜色信息进行重排，可以将相似的颜色聚集在一起，从而提高编码效率。
常见的颜色重排方法有HSV重排、RGB重排等。
3. 傅里叶变换重排：傅里叶变换广泛应用于图像处理领域。
通过将原始图像进行傅里叶变换，可以将图像数据转换到频域中，并通过对频域数据的重排来实现图像数据的压缩。
二、图像压缩技巧图像压缩技巧是对图像进行编码时用于减少数据量的方法，包括有损压缩和无损压缩两种方法。
1. 有损压缩：有损压缩是一种在压缩图像数据的同时，会造成一定损失的压缩方法。
常用的有损压缩方法有JPEG压缩、JPEG2000压缩等。
这些方法通过对图像数据进行采样、量化和编码等操作，以牺牲一定的图像质量来实现数据的压缩。
2. 无损压缩：无损压缩是一种在保证图像数据质量不变的前提下，对图像进行压缩的方法。
常用的无损压缩方法有GIF压缩、PNG压缩等。
这些方法通过对图像中的冗余信息进行编码、重排等操作，以减少数据量的同时保持图像质量的完整性。
数据重排和压缩技巧的应用使得图像编码在传输和存储中更加高效。
通过合理选择数据重排和压缩技巧，可以大幅度减小图像数据的体积，并保持较高的图像质量。
在实际应用中，我们可以根据图像的特点和需求选择合适的数据重排和压缩技巧，以达到最佳的编码效果。
总之，数据重排与压缩技巧在图像编码中起着重要作用。
图像编码基本原理
图像编码基本原理
图像编码是指将图像信号转换为数字形式以便存储和传输的过程。
它的基本原理包括图像采样、量化和编码三个步骤。
首先是图像采样。
图像采样是将连续的图像信号转换为离散的图像样点。
采用的常见方法是在图像上按一定的规律选取像素点，将其亮度值记录下来。
采样过程决定了图像的分辨率，即图像中能够区分的最小细节。
其次是图像量化。
图像量化是将连续的亮度值分割成有限个级别，将每个采样点的亮度值映射到最接近的量化级别上。
量化过程能够减少图像的信息量，从而提高压缩比。
常用的量化方法有均匀量化和非均匀量化。
最后是图像编码。
图像编码是将离散的量化图像数据转换为二进制码流的过程。
编码方法有很多种，如霍夫曼编码、算术编码和熵编码等。
编码的目的是将图像数据表示为尽可能短的位数，以便存储和传输。
图像编码的基本原理是通过采样、量化和编码三个步骤将图像数据转换为数字形式。
这样可以实现图像的高效储存和传输。
通过合理选择采样率、量化级别和编码方法，可以实现对图像进行压缩，减少存储和传输的开销，同时保持图像的视觉质量。
图像编码在数字图像处理和多媒体技术中起着重要的作用。
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
数字图像处理图像压缩与编码
数字图像处理
28
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> const char *o = ""; int main() {
char *d = malloc(2*strlen(o)); char *oc = malloc(strlen(o)); int rl = rle_encode(d, o, strlen(o)); int ocl = rle_decode(oc, d, rl); fwrite(oc, 1, ocl, stdout); free(d); free(oc); return 0; }
无损压缩的格式可以很容易的转换为其它有损压缩格式， 而不存在多次有损压缩所带来的更大失真问题
当然，无损压缩的缺点也是明显的，包括：
占用空间大，压缩比有限
解码无损压缩格式需要更大的计算量，所以对解码硬件 具有更高的要求
数字图像处理
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游程编码
差分脉冲编码调 制
熵编码
LZW字典算法
Huffman编码
小波分析是把一个信号分解成由原始小波经过移位 和缩放后的一系列小波，因此小波是小波变换的基 函数，即小波可用作表示一些函数的基函数。
经过多年的努力，小波理论基础已经基本建立并成为应 用数学的一个新领域，引起了众多数学家和工程技术人 员的极大关注。
数字图像处理
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压缩的完成主要依靠，一是使用线性变换来剔 除图像数据的相关性，二是对所得到的变换系 数进行量化，三是对不同类型的数据分配比特 位，四是对量化后的结果进行熵编码。
return dl;
}
数字图像处理
图像编码教学设计
图像编码教学设计引言图像编码是数字图像处理中的重要内容，它涉及到图像的压缩、存储和传输等方面。
了解图像编码的基本原理和常见算法对于从事图像处理和计算机视觉方向的学生来说是必不可少的。
本文档将介绍一种针对图像编码的教学设计，旨在帮助学生理解图像编码的工作原理和应用。
目标通过本教学设计，学生将能够：1. 理解图像编码的基本概念和常见术语；2. 掌握图像编码的流程和常见的编码算法；3. 熟悉图像编码的应用领域和实际案例。
教学内容和流程第一步：介绍图像编码的基本概念•概述图像编码的定义和作用；•解释图像编码中的常见术语，如像素、亮度、色彩空间等。
第二步：讲解图像编码的流程和常见算法1.图像编码的流程：–图像采集和预处理；–颜色量化；–压缩编码；–信息隐藏等。
2.常见的图像编码算法：–无损编码算法：如Run-Length Encoding (RLE)、Lempel-Ziv-Welch (LZW) 等；–有损编码算法：如JPEG、PNG 等。
第三步：演示图像编码的应用案例•展示不同图像编码算法对于图像压缩比和图像质量的影响；•分享图像编码在图像传输、存储和处理中的实际应用。
第四步：小组讨论和实践•将学生分成小组，让每个小组选择一种图像编码算法；•要求小组成员对所选算法进行深入研究并编写代码，实现对图像的编码与解码；•让学生演示他们所实现的图像编码算法，并进行相互讨论和评价。
教学评估方法•通过平时作业和小组实践来评估学生对图像编码的理解和掌握情况；•设置小组报告和个人答辩环节，评估学生对所选图像编码算法的研究和实现能力。
总结通过本教学设计，学生将能够全面了解图像编码的基本原理和常见算法，了解图像编码在实际应用中的重要性和挑战。
同时，通过实践环节的设计，学生将能够深入研究一种特定的图像编码算法，并通过编写代码实现对图像的编码与解码，进一步巩固和应用所学知识。
希望通过这样的教学设计，能够激发学生学习图像编码的兴趣，培养他们的图像处理和计算机视觉能力。
图像编码有哪些国际标准
图像编码有哪些国际标准图像编码是数字图像处理中的一个重要环节，它涉及到图像的压缩、存储和传输等方面。
在国际上，有一些图像编码的标准被广泛应用，它们为图像编码提供了统一的规范，促进了图像处理技术的发展。
接下来，我们将介绍一些常见的图像编码国际标准。
首先，JPEG（Joint Photographic Experts Group）是图像编码中最为常见的国际标准之一。
JPEG标准采用了一种有损压缩的方法，能够在一定程度上减小图像文件的大小，同时保持图像质量。
这使得JPEG成为了广泛应用于数字摄影和网络传输的图像编码标准。
其次，PNG（Portable Network Graphics）是另一种常见的图像编码国际标准。
与JPEG不同，PNG采用了无损压缩的方法，能够保持图像的原始质量。
此外，PNG还支持透明度和索引色等特性，使得它在网页设计和图像编辑领域有着广泛的应用。
除了JPEG和PNG，还有一些其他的图像编码国际标准，如GIF（Graphics Interchange Format）、TIFF（Tagged Image File Format）等。
它们各自具有特定的优势和适用范围，为不同领域的图像处理提供了多样化的选择。
此外，随着图像处理技术的不断发展，一些新的图像编码国际标准也在不断涌现。
比如，HEVC（High Efficiency Video Coding）是一种针对视频编码的国际标准，它能够在保持高清画质的同时显著减小视频文件的大小，为高清视频传输和存储提供了更好的支持。
总的来说，图像编码国际标准在数字图像处理中起着至关重要的作用，它们为图像的压缩、存储和传输提供了统一的规范，推动了图像处理技术的不断进步。
随着技术的不断发展，我们相信会有更多更好的图像编码国际标准涌现，为数字图像处理领域带来更多的创新和发展。
图像编码的原理与流程详解
图像编码是一种将图像数据转换为更紧凑表示的过程，它在数字图像处理和传输中起着至关重要的作用。
本文将详细解析图像编码的原理和流程，从数据压缩到图像还原，逐步揭示其工作机制。
一、图像编码的基本原理图像编码的基本原理是基于人眼的视觉特性和图像的空间相关性。
人眼对图像的敏感度不均匀，对细节和变化较大的区域更敏感。
因此，图像编码可以通过降低对细节和变化较小的区域的精度来实现压缩。
此外，图像中的相邻像素之间存在一定的相关性，这种相关性可以通过差分编码来利用。
二、图像编码的流程图像编码一般包括以下几个主要的步骤：预处理、变换、量化、编码和解码。
1. 预处理预处理是对原始图像进行一些基本操作，以准备好数据进行后续处理。
常见的预处理操作包括图像去噪、颜色空间转换和亮度调整等。
2. 变换变换是将图像从空间域转换到频域的过程。
常用的变换方法包括离散余弦变换（DCT）和小波变换。
变换的目的是将图像的能量集中在少数重要的频率成分上，减小冗余信息。
3. 量化量化是将变换后的频域系数映射到有限数量的离散级别，以减小数据表示的精度。
量化通常使用固定或自适应的量化表，对不同频率的系数施加不同的量化步长。
4. 编码编码是将量化后的系数进行压缩表示的过程。
常用的编码方法有霍夫曼编码、算术编码和熵编码等。
这些编码方法利用了频率统计和冗余信息的特性，实现了高效的数据压缩。
5. 解码解码是编码的逆过程，将压缩表示的图像数据恢复为原始的图像信息。
解码过程包括解码器的反量化和反变换操作，以及任何必要的后处理步骤。
三、图像编码的应用和发展图像编码技术在图像和视频传输、存储和处理中得到了广泛的应用。
随着网络宽带的提升和存储设备的发展，人们对图像质量和数据压缩比的要求越来越高，图像编码技术也在不断进步。
目前，主流的图像编码标准有JPEG、JPEG 2000和HEVC等。
JPEG 是最常用的静态图像编码标准，它利用了DCT、量化和霍夫曼编码等技术，实现了相对较高的压缩比。
图像编码常用方法介绍(七)
图像编码是将图像数据进行压缩存储的过程，它在数字图像处理领域占据着重要的地位。
通过合理选择和减少冗余的编码方式，可以有效地降低图像的存储空间和传输带宽。
本文将介绍图像编码常用的方法，包括无损编码和有损编码两大类。
一、无损编码无损编码是指在压缩图像数据时能够完全还原原始信息的编码方法。
常用的无损编码方法有：1. 霍夫曼编码霍夫曼编码是一种变长编码方法，它根据每个符号出现的概率进行编码，出现频率高的符号用短码表示，出现频率低的符号用长码表示。
通过构建霍夫曼树，可以实现对图像数据的高效压缩。
2. 预测编码预测编码是一种根据已知像素值预测待编码像素值的方法。
常用的预测编码方法有差值编码和差分编码。
差值编码将像素值与周围像素值的差作为编码值，差分编码则是将像素值与前一个像素值的差进行编码。
这种编码方式能够显著减少冗余信息，提高图像编码效率。
二、有损编码有损编码是指在压缩图像数据时会丢失一部分信息的编码方法。
常用的有损编码方法有：1. 离散余弦变换（DCT）DCT是将图像数据转换到频域的一种方法，通过将图像分块并进行DCT变换，可以将图像数据转换为频域系数。
DCT编码后的图像在高频部分的系数较小，可通过舍弃掉一部分高频系数来减少数据量，从而实现压缩。
2. 小波变换小波变换可以将图像数据分解成多个频域的子带，其中包含了不同尺度和方向的信息。
通过对低频系数进行较少的保留和高频系数的舍弃，可以实现对图像数据的压缩。
3. 基于向量量化的编码基于向量量化的编码是一种将相似的图像块归类到同一类别并用较少的索引值表示的编码方式。
通过对图像块进行聚类和索引编码，可以有效地降低图像数据的存储空间。
总结起来，图像编码常用的方法包括无损编码和有损编码两大类。
无损编码通过霍夫曼编码和预测编码等方法实现对图像数据的高效压缩；有损编码通过DCT、小波变换和基于向量量化的编码等方法在压缩图像数据的同时，会有一定的信息损失。
根据实际需求和应用场景，选取适合的编码方法可以达到较好的图像压缩效果。
数字图像处理原理
数字图像处理原理
数字图像处理原理是通过数字计算机对图像进行数学运算和处理的过程。
数字图像处理主要包括图像获取、预处理、增强、分割和编码等步骤。
图像获取是指通过摄像机或扫描仪等设备将现实世界中的物体或文档转换为数字图像。
在图像获取的过程中，需要考虑光照条件、相机设置和图像传感器等因素。
预处理是对获取到的图像进行基本的处理，以清除图像中的噪声和不必要的信息。
常用的预处理方法包括图像平滑、滤波和几何校正等。
图像增强是指通过改变图像的亮度、对比度和颜色等参数，提高图像的质量和观感。
图像增强的方法包括直方图均衡化、基于空域的增强和基于频域的增强等。
图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。
图像分割可以基于阈值、边缘检测和区域生长等方法进行。
图像编码是将图像的数据进行压缩和编码的过程，以减少存储和传输的数据量。
常用的图像编码方法有无损压缩和有损压缩等。
数字图像处理原理的应用广泛，包括医学图像处理、遥感图像处理和安全监控等领域。
通过数字图像处理，可以提取图像中的关键信息，改善图像质量，从而对图像进行分析和理解。
数字图像处理技术的应用第6章 图像编码
6.2 图像压缩概述
2、平均码字长度：
Assume:
kis第k个码字Ck的长度二进制代码的位数出现的概率pk
码字平均长度R：
M
R＝ k pk bit
R1
3、编码效率：
H 100%
R
6.2 图像压缩概述
4、冗余度：
r 1 r 可压缩的余地越小
6.2 图像压缩概述
1）数据冗余:将图像信息的描述方式改变之后，压缩 掉这些冗余。
2）主观视觉冗余:忽略一些视觉不太明显的微小差异， 可以进行所谓的“有损”压缩。
6.2 图像压缩概述
图像数字化关键是编码 compression code:在满足一定图像质量前提下，能获得减少数
据量的编码
一．Compression code及分类 研究处理的对象: 数据的物理容量
图像序列（x、y、t）50～200倍
6.2 图像压缩概述
3、从图像的光谱特征出发： 单色image coding; color image coding; 多光谱image coding。
4、从图像的灰度层次上： 多灰度编码； 二值图像code
5、从处理图像的维数出发；
行内coding； 帧内coding； 帧间code。
图像一大特点是数据量大，为其存贮、传输带来困难，需压缩。
eg：电话线传输速率一般为56Kbits/s（波特率） 一幅彩色图像512×512×24bit = 6M bits大小。传一幅图像需2分钟左右。 实时传送：512×512×24bits×25帧/秒=150Mbits/S 如压缩20倍，传一幅图6秒左右，可以接受，实用。 实时，要专用信道（卫星、微波网、专线网等技术）。 另外，大量资料需存贮遥感、故宫、医学CT、MR。
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3 LZW编码例子：
第 七 章 图 像 压 缩
7.3.2 LZW编码
第 七 章 图 像 压 缩
压缩的结果，除了压缩图像外，不需要传 输压缩过程中形成的字典，而在解压缩时,临时 恢复这个字典。
7.3.4 无损预测编码
第 1. 预测编码的基本思想 七 通过仅提取每个像素中的新信息, 并对它们编 章 图 码来消除像素间的冗余。 像 一个像素的新信息定义为该像素的当前值与预 压 缩 测值的差。
ˆ en f n f n
• 解码与编码使用相同的预测器
b) 有损预测编码的演变——引入量化
4 有损预测编码系统 en 输入图像
第 七 章 编码 图 像 压 缩
fn
+ -
量化器
en
符号 编码
压缩图像
预测器
fn
fn
+ +
压缩图像
符号 解码
en
+ +
fn
解压缩图像
解码
fn
7.4.2.1 变换编码的基本思想
第 变换编码的基本思想—举例 七 章 原始图像 相应的DCT系数 图 像 52 55 61 66 70 61 64 73 -415 -29 -62 25 55 -20 -1 3 压 63 59 66 90 109 85 69 72 7 -21 -62 9 11 -7 -6 6 缩 62 59 68 113 144 104 66 73 -46 8 77 -25 -30 10 7 -5
63 67 79 85 87 58 61 65 71 79 71 68 60 64 69 122 154 106 70 104 126 88 68 70 77 68 58 59 55 61 65 68 65 76 78 69 70 75 83 94 -50 11 -10 -4 -1 13 35 -8 -13 1 3 -1 2 -1 -1 -15 -2 -3 -1 -2 -9 -1 -1 2 -1 6 0 3 1 -4 1 0 2 -1 -3 1 -2 -1 0 -1
7.4.2.2 变换编码系统
第 七 变换编码系统 章 输入图像 图 (NN) 构造nn 正向变换 像 的子图 压 缩编码器
量化器
符号 编码器
压缩图像
压缩的图像 解码器
符号 解码器
逆向变换
合成nn 的子图
解压图像
7.4.2.2 变换编码系统
第 七 章 图 像 压 缩
√ 构造子图像：一幅NN图像先被分解成尺寸为n n的子图 像，通过变换这些子图像，得到(N/n)2个n n的子图像变换 数组。 √ 正向变换：目的是解除每个子图像内部像素之间的相关性 ，或将尽可能多的信息集中到尽可能少的变换系数上。
7.3.2 LZW编码
第 七 章 1. 背景：是Lemple、Ziv最早提出，然后由Welch 充实的有专利保护的LZW算法。 图 像 压 2. 基本思想：去除像素间冗余。 缩
7.3.2 LZW编码
第 (1) 在压缩过程中动态地形成一个字串表(字典)。 七 章 (2) (a) 每当压缩扫描图像发现一个字典中没有的 图 字符序列，就把该字符序列存到字典中。 像 (b) 并用字典的地址（编码）作为这个字符序 压 缩 列的代码，替换原图像中的字符序列。 (c) 下次再碰到相同的字符序列，就用字典的 地址代替字符序列。
7.3.4 无损预测编码
第 七 章 图 像 压 缩
7.4 有损压缩
第 七 章 图 像 压 缩
1. 有损压缩概述：
有损压缩是： 牺牲图像复原的准确度以换取压缩能力的增加。 如果产生的失真可以容忍，则压缩能力的增加是有效的。 有损压缩方法的压缩比： 在图像压缩比大于30:1时，仍然能够重构图像。 在图像压缩比为10:1到20:1时，重构图像与原图几乎没有 差别。 无损压缩的压缩比很少有能超过3:1的。 有损压缩和无损压缩的根本差别在于有没有量化模块。
正是由于像素间有相关性，所以才使预测成为
可能。
2. 无损预测编码
无损预测编解码系统
第 输入图像 七 章 图 预测器 像 编码 压数
en
+
符号 编码
压缩图像
fn fn
解压缩图像 预测器
符号 解码
en
+ +
解码
fn
7.3.4 无损预测编码
第 七 章 图 像 压 缩
ˆ f n en f n
7.4.2 变换编码 7.4.2.1 变换编码的基本思想
第 基于图像变换的编码方法。 七 章 用一个可逆的、线性的变换（如傅立叶变换）， 把图像映射到变换系数集合，然后对该系数集合 图 像 进行量化和编码。 压 缩 大多数图像变换得到的系数值都很小，这些系数 可以较粗地量化，或忽略不计，且仅以较小的图 像失真为代价。 虽然失真很小，信息仍然不能完全复原，所以还 是有损压缩。
2. 子图像尺寸的选择
7.4.2.3 实现变换压缩算法的主要问题
第 七 章 图 像 压 缩
n一般选为88或1616。由实践得到： 随着n的增加，块效应相应减少。 nn nn nn nn
子图像尺寸的选择有两个原则： 子图的长和宽n应该是2的整数次幂，为便于降低计算 复杂度。
NN
7.5 静态图像的一些主要数据文件压 缩方式
第 七 章 图 像 压 缩 1．BMP图像文件格式 不进行任何压缩。 2．PCX图像文件格式编码形式 图像数据以压缩的方式存放，采用扫描线游程 压缩编码。以重复数据为压缩对象。
7.5 静态图像的一些主要数据文件压 缩方式
第 七 章 图 像 压 缩 3．TIFF图像文件格式编码形式 TIFF不是一种采用固定压缩方法的图像存储方式 ，用这种方式存储的图像可能根本没有压缩，或采 用了某种压缩方法。因此很难为TIFF图像文件编制 一个通用的解码程序。不过TIFF文件大部分使用游 程编码或使用哈夫曼编码及其变种或不压缩。 4．GIF图像文件格式 GIF使用LZW 压缩原理进行编码。 5．JPG图像文件格式 使用JPEG压缩方法。
7.4.1 有损预测编码
第 七 章 图 像 压 缩 有损预测编码和变换编码都是有损压缩。 有损预测编码系统：直接对像素在图像空间进行 操作, 称为空域方法。 变换编码：基于图像变换的编码方法，称为变换 域（频域）方法。
2 有损预测的基本思想
第 七 章 图 3 算法的演变 像 a) 无损预测压缩的基础是： 压 ˆ 缩 • 原图像值fn与预测值 f n 之间的误差en。有公式： 对预测误差进行量化，通过消除视觉心理冗 余，达到对图像进一步压缩的目的。
√ 量化：有选择地消除或较粗糙地量化携带信息最少的系数 ，因为它们对重建的子图像的质量影响最小。
√ 符号编码：对量化的系数进行编码（常利用变长码）。
7.4.2.3 实现变换压缩算法的主要问题
第 七 章 图 像 压 缩
变换的选择 子图尺寸的选择 位分配
7.4.2.3 实现变换压缩算法的主要问题
预测器
7.4.1 有损预测编码
第 七 章 图 像 压 缩 量化器插在符号编码器和预测误差产生处之 间，把原来无损编码器中的整数舍入模块吸收了进 来 量化器将预测误差映射到输出 e n中，e 确定 n 了有损预测编码中的压缩量和失真量 反馈环的输入是过去预测和与其对应的量化 误差的函数
nn
nn
7.4.2.3 实现变换压缩算法的主要问题
第 七 章 图 像 压 缩
均 方 根 误 差 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0 22 44 88
Fourier Walsh-Hadamard
Cosine
1616 3232
子图像尺寸
变换编码重建误差与子图像尺寸的关系
7.6.2 静止图像压缩标准
第 七 章 图 像 压 缩
具体压缩过程（续）
该系列是根据频率的增加顺序排列的， JPEG编码技巧充分利用了由于重新排序而造成的 值为零的长行程 非零交流分量（AC）用变长码编码，这个 变长码确定了系数的值和处在前面位置的零的个 数 而直流分量（DC）系数用相对于先前子图 的DC系数的差值进行编码
压缩过程
DCT计算 量化 变长码赋值
7.6.2 静止图像压缩标准
第 具体压缩过程 七 先把图像分解成一系列8×8的子块，然后按从 章 左向右从上向下的次序处理 图 设2n是图像灰度值的最大级数，则其中的64个 像 压 像素都通过减去2n-1进行灰度平移（零偏置转换）。 缩 再计算各子块的2维的DCT变换并量化，并利用 之字形扫描重新排序，以组成一个1维的量化序列。
7.6 图像压缩标准
第 七 章 图 像 压 缩 相关的国际组织
ISO（International Standardization Organization, 国际标 准化组织） ITU（International Telecommunication Union, 国际电信 联盟），前身是CCITT（国际电话电报咨询委员会）
7.6.2 静止图像压缩标准
第 七 3) 无失真编码系统（独立编码系统，Lossless System） 章 面向无损压缩的应用，采用无损预测压缩， 图 像 符号编码采用哈夫曼或算术编码。 压 缩 一个产品或系统必须包括对基线系统的支持。
7.6.2 静止图像压缩标准
第 JPEG基本系统编码器框图 七 章 图 像 压 缩
上述两个组织还在制定一些新的标准，其中 一些已经超出纯图像编码的范围。
7.6.1 二值图像压缩标准
第 G3和G4 七 这两个标准是由CCITT的两个小组(Group 3和 章 Group 4)负责制定的。 图 最初是CCITT为传真应用而设计的，现也用于其 像 它方面。 压 缩 G3采用了非自适应、1-D行程编码技术。对每组 N行（N=2或N=4）扫描线中的后N-1行也可以用2-D 方式编码。 G4是G3的一种简化版本，其中只使用2-D编码。