多媒体技术基础第版数据无损压缩
面向多媒体数据的无损压缩技术研究
面向多媒体数据的无损压缩技术研究在今天的数字化时代下，越来越多的多媒体数据被创建和传输。
无论是音频、视频、图片还是文本都已成为人们日常生活中不可或缺的组成部分。
随之而来的是数据的爆炸式增长，这给传输和存储带来了巨大的挑战。
为了解决这个问题，研究人员们一直在努力探索一种有效的数据压缩方式。
其中，无损压缩技术因为它可以在不降低数据质量的情况下将数据压缩到较小的空间，被广泛应用。
一、无损压缩技术的定义无损压缩技术是指将数据压缩到更小的空间长度，同时不损失数据本身，使其可以恢复到其原始状态的压缩技术。
与有损压缩技术相比，它不会丢失任何数据或信息，并且不会对质量进行任何改变。
因此，无损压缩技术在很多领域都有广泛的应用，如图片压缩、音频压缩和视频压缩等。
二、多媒体数据无损压缩技术的发展随着数字化时代的到来，多媒体数据的需求越来越大，因此相关压缩技术的发展也得到了更多的重视。
目前，无损压缩技术已经有了很多的发展，主要包括以下几个方面：1.总体压缩算法总体压缩算法是一种可以减少数据体积的压缩算法。
它在编码数据之前，通过对数据进行概率建模来尽可能多地减少数据的体积。
该方法被广泛应用于音频和视频压缩中。
2.图像压缩算法图像压缩算法基于不同的原理进行设计，例如直接编码、预测编码、离散余弦变换（DCT）、小波变换和自适应算法等。
利用这些算法，可以在保持图像质量的前提下，将图像压缩到更小的大小。
3.音频压缩算法音频压缩算法通常使用子带编码技术、预测编码技术和的DCT 技术等技术。
这些算法可以实现无损压缩和有损压缩，并且通常比图像压缩算法更有效。
4.视频压缩算法视频压缩算法通常使用预测编码和变换编码技术。
在预测编码中，通过预测视频下一帧的内容，然后只针对预测残差进行编码。
在变换编码中，通常使用DCT进一步压缩预测残差数据。
三、多媒体数据无损压缩技术的局限性虽然无损压缩技术在多媒体领域中取得了很大的成功，但是它还有一些局限性。
多媒体技术基础(数据压缩、标准、音频、图像)作业及答案
第二章作业作业总体要求：1.认真独立的完成2.让文件名重新命名为自己的学号，然后通过http://10.66.4.241提交。
一．选择题1.下列说法中不正确的是【B】。
A.有损压缩法会减少信息量B.有损压缩法可以无失真地恢复原始数据C.有损压缩法是有损压缩D.有损压缩法的压缩比一般都比较大2.下列属于无损压缩的是【B 】。
A．WA VE文件压缩成MP3文件 B.TXT文件压缩成RAR文件C. BMP文件压缩成JPEG文件D.A VI文件压缩成RM文件3.图像序列中的两幅相邻图像，后一幅图像与前一幅图像之间有较大的相关，这是【 D 】。
A. 空间冗余B.时间冗余C.信息熵冗余D.视觉冗余4.衡量数据压缩技术性能好坏的主要指标是【C】。
（1）压缩比（2）算法复杂度（3）恢复效果（4）标准化A. （1）（3）B. （1）（2）（3）C. （1）（3）（4）D.全部5.MPEG标准不包括下列哪些部分【C 】。
A.MPEG视频B.MPEG音频C.MPEG系统D.MPEG编码6.下列属于静态图像编码和压缩标准的是【B 】。
A．JPEG B.MPEG-1C．MPEG-2 D.MPEG-47.声音信号是声波振幅随时间变化的【A 】信号.A.模拟B.数字C.无规律D.有规律8.在数字视频信息获取与处理过程中，下述顺序正确的是【A 】。
A.采样、A/D变换、压缩、存储、解压缩、D/A变换B.采样、D/A变换、压缩、存储、解压缩、A/D变换C.采样、压缩、A/D变换、存储、解压缩、D/A变换D.采样、压缩、D/A变换、存储、解压缩、A/D变换9.一般来说,表示声音的质量越高,则【C 】A.量化位数越多和采样频率越低B.量化位数越少和采样频率越低C.量化位数越多和采样频率越高D.量化位数越少和采样频率越高10.5分钟双声道、16位采样位数、44.1kHZ采样频率声音的不压缩数据量是【 B 】。
A. 48.47MBB. 50.47MBC. 105.84MBD. 25.23MB11.下列采集的波形声音【 D 】的质量最好。
多媒体数据压缩技术ppt课件
多媒体数据压缩技术
• PCM是概念上最简单、理论上最完善的编 码系统，是最早研制成功、使用最为广泛 的编码系统，它仅仅是对输入信号进行采 样和量化，但也是数据量最大的编码系统
• 下图中的“防失真滤波器”是一个低通滤 波器，用来滤除声音频带以外的信号； “波形编码器”可暂时理解为“采样器”， “量化器”可理解为“量化阶大小(stepsize)”生成器或者称为“量化间隔”生成 器。
• 利用子带编码达到既压缩声音数据又尽可 能保留声音原有质量的目的。
• 这种方法的具体思想是首先把时域中的声 音数据变换到频域中的多个子带当中，对 每个子带里的信号分别进行量化和编码， 根据心理声学模型确定样本的精度，从而 达到压缩数据量的目的。
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SLIDE 16
③ 层3的编码器最为复杂，编码器的输出数 据率为64 kb/s，广泛用于INTERNET传播。
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SLIDE 14
音频压缩标准
• MPEG-1 Audio (ISO/IEC 11172-3)压缩算 法是世界上第一个高保真声音数据压缩国 际标准，并且得到了极其广泛的应用。虽 然MPEG声音标准是MPEG标准的一部分，但 它也完全可以独立应用。数据的输入/输 出图如下：
SLIDE 1
频域分析
信号频谱X(f)代表了信号在不同频率分量成分的大小，能够 提供比时域信号波形更直观，丰富的信息。
幅值
时域分析
频域分析
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SLIDE 2
频域分析
时域和频域的 对应关系
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多媒体技术基础(林福宗)-02数据无损压缩详解
由于人的视觉系统和听觉系统的局限性，在图像数据和声 音数据中，有些数据确实是多余的，使用算法将其去掉后 并不会丢失实质性的信息或含义，对理解数据表达的信息 几乎没有影响
➢ 数据冗余
不考虑数据来源时，单纯数据集中也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，而且还可定量表达
如：300…00(后跟100个0)，可以表示为30(100)， 表示3后跟100个0，从而避免大量的重复0。(科 学记数法)
数据(文字、图形、声音、视频等)在计算机中都是以二进制值 0、1来表达、存储和传输，其数值之间有空间相关和时间相关 性。利用相关性可以进行压缩。
2021年4月21日
第2章 数据无损压缩
数学描述：I＝D－du I：信息量 D：数据量 du：冗余量
2021年4月21日
第2章 数据无损压缩
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2.1 数据的冗余
信息量(information content)
➢ 信源发出的消息是不确定的，与概率有关。
➢ 事件发生的概率越小，猜测它有没有发生的困 难程度就越大，不确定性就越大，一旦它出现 必然使人感到意外，给人的信息量就越大，当 消息的概率很小，即几乎不可能的消息出现了， 则会给人以巨大的信息量。
第2章 数据无损压缩
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2.2 统计编码
统计编码
➢ 给已知统计信息的符号分配代码的数据无损压缩方法
编码方法
➢ 香农-范诺编码 ➢ 霍夫曼编码 ➢ 算术编码
编码特性
➢ 香农-范诺编码和霍夫曼编码的原理相同，都是根据符 号集中各个符号出现的频繁程度来编码，出现次数越 多的符号，给它分配的代码位数越少
I (x) log2[1/ p(x)] log2 p(x)
多媒体数据的压缩与传输技术
多媒体数据的压缩与传输技术随着计算机和互联网的不断发展，多媒体数据在我们的生活中扮演着越来越重要的角色，如音频、视频、图像等。
随之而来的问题就是如何保证这些数据的高效传输和存储。
本文将探讨多媒体数据的压缩与传输技术，以及优化这些技术的方法。
一、多媒体数据的压缩技术多媒体数据的压缩技术是指通过对数据进行编码和压缩，减少数据传输和存储所占用的空间和带宽。
常见的压缩技术包括有损压缩和无损压缩两种。
1. 有损压缩有损压缩是指通过丢弃一部分数据来减小数据的大小，以达到压缩的目的。
这种压缩方法适用于音频和视频等数据，一般情况下，这些数据对人的感知有一定的误差容忍度，可以通过有损压缩的方法将数据体积大幅度压缩。
常见的有损压缩算法包括MP3、JPEG、MPEG等。
2. 无损压缩与有损压缩相比，无损压缩可以确保数据在压缩后不会有任何信息丢失。
无损压缩适用于图像和文本等数据，这些数据对精确性要求较高。
常见的无损压缩方法包括GIF、PNG和ALAC等。
二、多媒体数据的传输技术多媒体数据的传输技术一般分为实时传输和非实时传输两类。
1. 实时传输实时传输是指数据的传输需要在某个时间点到达并得到有效处理的传输方法。
此类传输方法通常用于视频通话、游戏直播等场景中。
因此，实时传输需要具备低延迟、高质量和可靠性三个特点。
常见的实时传输技术包括传统的TCP/IP协议与User Datagram Protocol（UDP）协议相对应的RTCP（Real-time Transfer Control Protocol）和RTP（Real Time Transport Protocol）协议。
同时，目前应用最广泛的实时传输协议是WebRTC技术。
2. 非实时传输非实时传输则是指数据的传输不需要在某个时间点到达并得到有效处理的传输方式，该传输方法常用于文件下载、在线视频播放等场景中。
此类数据传输相对于实时传输，对于时间要求更为宽松，但需要对数据传输的可靠性和完整性进行保证。
多媒体数据压缩
缺点：
(1)编码中每个符号的编码长度只能为整数，如果源符号集的概率分布不是2的负n次方的形式，则无法达到熵极限。
(2)为可变长度码, 译码复杂
(3)需要事先知道输入符号集的概率分布
(4)没有错误保护功能
3.1.3 常用数据压缩方法的基本原理 算术编码 算术编码把一个信源集合表示为实数线上的0到1之间的一个区间。这个集合中的每个元素都要用来缩短这个区间。信源集合的元素越多，所得到的区间就越小，当区间变小时，就需要一些更多的数位来表示这个区间，这就是区间作为代码的原理。算术编码首先假设一个信源的概率模型，然后用这些概率来缩小表示信源集的区间。
3.1.3 常用数据压缩方法的基本原理
新子区间的起始位置＝
前子区间的起始位置＋当前符号的区间左端×前子区间长度
新子区间的长度＝
前子区间的长度×当前符号的概率（等价于范围长度）
最后得到的子区间的长度决定了表示该区域内的某一个数所需的位数。
01
03
02
04
05
3.1.3 常用数据压缩方法的基本原理
例：假设信源符号为{00，01，10，11}，这些符号的概率分别为{0.1，0.4，0.2，0.3}，根据这些概率可把间隔[0,1)分成四个子区间[0,0.1),[0.1,0.5),[0.5,0.7),[0.7,1)。如果二进制消息序列的输入为：10 00 11 00 10 11 01，请运用算数编码进行编码。
3.1.3 常用数据压缩方法的基本原理 行程编码(Run Length Coding) 是最简单、最古老的压缩技术之一，主要技术是检测重复的比特或字符序列，并用它们的出现次数取而代之。该方法有两大模式：一是消零(消空白)，二是行(游)程(run length)编码。 消零(或消空白)法：将数字中连续的“0”或文本中连续的空白用一个标识符(或特殊字符)后跟数字N(连续“0”的个数)来代替。 如数字序列： 742300000000000000000055 编码为： 7423Z1855
多媒体技术基础无损压缩
x(t) (t nT ) n
x(nT ) (t nT )
n
采样分析
原连续时间信号：x(t) X ( j )
采样函数频谱：
P( j) 2 ( k 2 )
T k
T
已采样信号的频谱：
X
P
(
j
)
1
2
X
(
j )
P(
j )
1 T
X
k
(
j(
ks
)
采样
❖此外，对同一个连续时间信号，当采样间 隔不同时也会得到不同的样本序列。
结论：没有任何条件限制的情况下，从连续时间信号 采样所得到的样本序列，不能唯一地确定原来的连续 时间信号，即：一个连续时间信号必须在某一种条件 下才能由其样本来表示。
采样分析
采样函数： p(t) (t nT ) n 采样样本：
香农信息论
传输理论
保密理论
有失真信源编码 无失真信源编码
率失真理论
等长编码 变长编码
定理
定理
有噪声 信道编码理论
网络信道
保密系统的 信息理论
网络信息理论
压缩编码
最优码构成 码 码
码构成 纠错码
网络最佳码
保密码
代数编码 卷积码
信息论之父
❖ —— ❖ : 30 1916 , , ❖ : 24 2001 , ,
s M M s M M
采样分析
对连续时间信号在时域理想采样，就相当 于在频域以采样频率 s为周期延拓，幅值减 小1。要使频谱不混迭，就必须使信号带限， 且
s M M s 2M
上述即为时域采样的约束条件
从而我们得到怎样抽取样本，样本才能唯一地表征原信 号的取样条件，下面为上述分析的一个完整总结－－采样 定理。
《多媒体技术》电子教案：多媒体数据压缩编码技术
多媒体技术电子教案：多媒体数据压缩编码技术一、多媒体数据压缩编码技术概述多媒体技术是指利用计算机技术将文字、图像、音频、视频等多种形式的信息进行集成，并能够对它进行处理、传输和存储，以提供更好的用户体验。
在多媒体技术中，数据压缩编码技术是非常重要的一个部分。
数据压缩编码技术可以将多媒体数据进行压缩，以便更有效地存储和传输。
该技术可以通过减少数据冗余、淘汰不必要的数据等方式来降低多媒体文件的大小。
数据压缩编码技术有很多种不同的方法，如无损压缩和有损压缩等。
二、无损压缩技术无损压缩技术是将多媒体数据进行无损压缩，即在不损失数据质量的情况下，将文件大小进行压缩。
常见的无损压缩技术包括：Run Length Encoding（RLE）、标志赋值编码、霍夫曼编码等。
1. Run Length Encoding（RLE）Run Length Encoding（RLE）是一种简单的数据压缩编码技术，它通过识别文件中连续出现的相同数据并进行编码来压缩多媒体数据。
例如，当一张图像中有大量相同的像素时，RLE可以将它们表示为一个像素值和一个重复次数的序列，从而达到压缩数据的目的。
2. 标志赋值编码标志赋值编码也是一种简单的无损压缩技术，它可以通过对多媒体数据中的不同符号/颜色赋予不同的标志来将其进行压缩。
例如，一种常见的标志赋值编码技术是算术编码。
3. 霍夫曼编码霍夫曼编码是一种无损压缩技术，它利用统计学原理来压缩多媒体数据。
该编码技术通过对多媒体数据中出现频率较高的符号/颜色分配短码，对出现频率较低的符号/颜色分配长码，从而达到对数据进行压缩的目的。
三、有损压缩技术有损压缩技术是将多媒体数据进行有损压缩，即在一定程度上损失数据质量的情况下，将文件大小进行压缩。
常见的有损压缩技术包括：数据降采样、量子化、离散余弦变换（DCT）、离散小波变换（DWT）等。
1. 数据降采样数据降采样也是一种简单的有损压缩技术，它通过减少音频和视频数据的采样率和比特率来达到压缩文件大小的目的。
多媒体数据的压缩
层Ⅰ（简化的ASPEC） 层Ⅱ（即MUSICAM，又称MP2） 层Ⅲ（又称MP3）。 MPEG-2音频：多声道，5.1声道形式及7.1声道形式
应用：影剧院、家庭影院系统，及将来的高清晰度电视（HDTV）。
第十九页，共23页
6.4.2 静态图像压缩标准
JPEG （joint photographic experts group）联合照片专家组
无损压缩
有损压缩
统计编码
行 哈 香 算 LZW 程夫农术编 编曼编编码 码编码码
码
PCM编码 预测编码 变换编码 混合编码
DPCM编码
ADPCM编码
帧间预测 编码
离散余弦 变换
K-L变换
小波变换
JPEG MPEG H.261
第五页，共23页
6.3 数据压缩的编码算法
一、无损压缩：减少或去除数据中的冗余，可以无失真地还原成原来
第六页，共23页
1. 行程编码（游程编码）
原理:将连续相同的数据序列用重复次数和单个数据来表示。 应用：用于图像文件的压缩（尤其适合于由计算机生成的图像）如
bmp和tiff等图像格式。
（1）多值信息的编码
编码格式：信息重复次数+被重复的信息
例： 字符串为：atttefppppppddddss 行程编码为：a3tef6p4d2s
P(CE)=0.23
P(B)=0.25 P(D)=0.37
0
1
P(C)=0.1 P(E)=0.13
第八页，共23页
例2：字母A B C D E出现的概率分别为0.53、0.25、0.07、0.05和0.1， 其哈夫曼编码为：
A: 1
B: 01 C: 0011 D: 0010
南理工 多媒体技术基础 无损压缩编码实验
无损压缩编码实验一、实验目的1、掌握常见的几种无损编码方法（霍夫曼编码，算术编码，词典编码等）的原理和实现2、了解并掌握如何运用C++程序实现编码二、实验要求1、任选一种无损编码方式，通过C++编程实现。
2、字符串的输入时手工输入的。
3、在屏幕上显示编码结果。
三．LZW编码基本原理1.提取原始文本文件数据中的不同字符，基于这些字符创建一个编译表，然后用编译表中的字符的索引来替代原始文本文件数据中的相应字符，减少原始数据大小。
2.看起来和调色板图象的实现原理差不多，但是应该注意到的是，我们这里的编译表不是事先创建好的，而是根据原始文件数据动态创建的，解码时还要从已编码的数据中还原出原来的编译表.四、LZW编码算法流程LZW算法基于转换串表（字典）T，将输入字符串映射成定长（通常为12位）的码字。
在12位4096种可能的代码中，256个代表单字符，剩下3840给出现的字符串。
1)初始化：将所有的单字符串放入串表2)读第一个输入字符给前缀串ω3)Step: 读下一个输入字符K;if 没有这样的K(输入已穷尽)：•码字(ω) 输出；结束。
If ωK 已存在于串表中：•ωK:=ω；repeat Step；else ωK不在于串表中:•码字(ω) 输出；•ωK加进串表；K:=ω；repeat Step.五．程序代码及注释#include<iostream>#include<string>#include<iomanip>using namespace std;string dic[30];int n;int find(string s)//字典中寻找字符串,返回序号{int temp=-1;for(int i=0;i<30;i++){if(dic[i]==s) temp=i+1;}return temp;}void init()//字典初始化{dic[0]="a";dic[1]="b";dic[2]="c";//建立根缀表：字根为a,b,cfor(int i=3;i<30;i++)//其余为空{dic[i]="";}}void code(string str){init();//初始化char temp[2];temp[0]=str[0];//取第一个字符temp[1]='\0';string w=temp;int i=1;int j=3;//目前字典存储的最后一个位置cout<<"\n 编码为：";for(;;){char t[2];t[0]=str[i];//取下一个字符t[1]='\0';string k=t;if(k=="") //为空，字符串结束{cout<<" "<<find(w);break;//退出for循环,编码结束}if(find(w+k)>-1){w=w+k;//w，k相加得到的字符串在字典中存在，则将此字符串赋给w所指的空间i++;}else{cout<<" "<<find(w);string wk=w+k;//w，k相加得到新的字符串赋给wk所指空间dic[j++]=wk;//将此新的字符串写入字典w=k;//将k所指向的内容（下一个字符）赋给w所指空间i++;}}cout<<endl;for(i=0;i<j;i++){cout<<setw(45)<<i+1<<setw(12)<<dic[i]<<endl;}cout<<endl;}void decode(int c[]){init();int pw,cw;//cw当前码字cw=c[0];int j=2;//当前所看的字符在表中的位置cout<<"\n 译码为：";cout<<dic[cw-1];//第一个译码直接输出for(int i=0;i<n-1;i++){pw=cw;cw=c[i+1];//cw指向下一个字符if(cw<=j+1){cout<<dic[cw-1];t[0]=dic[cw-1][0];//将dic[cw-1]所指的字符串第一个字符给t[0]t[1]='\0';string k=t;j++;dic[j]=dic[pw-1]+k;//前一个字符串加上dic[cw-1]所指字符串的第一个字符组成新的字符串入表}else//不在词典中{char t[2];t[0]=dic[pw-1][0];//dic[pw-1]所指的字符串第一个字符赋给t[0]t[1]='\0';string k=t;j++;dic[j]=dic[pw-1]+k;//dic[pw-1]所指的字符串加上dic[pw-1]所指的字符串第一个字符组成新的字符串入表cout<<dic[cw-1];}}cout<<endl;for(i=0;i<j+1;i++){cout<<setw(45)<<i+1<<setw(12)<<dic[i]<<endl;}cout<<endl;}void main(){string str;while(1){cout<<"\n\n\ta.编码\tb.译码\n\n";cout<<"请选择：";char cha;cin>>cha;if(cha=='a'){cout<<"\n输入要编码的字符串(由a、b、c组成)：";cin>>str;code(str);}else{cout<<"\n消息序列长度是：";cin>>n;cout<<"\n消息码字依次是：";for(int i=0;i<n;i++){cin>>c[i];}decode(c);}}}六．程序运行编码译码七．小结在实验设计过程中,遇到的主要问题是对文件操作和字典的生成比较难,参考了相关书籍,和同学讨论后,才对文件的操作及字典的生成有了了解,并主要用数组的形式生成字典.对于这个算法的编写我觉得设计难度比较大,一方面,我们没有数据结构方面的思想,另一方面,因为长时间不用,对语言也有些生疏. 所以设计起来比较吃力.通过对LZW算法的实现,我进一步了解LZW算法进行数据压缩的基本原理及过程，体会到了其重要性。
多媒体数据压缩编码技术概述
多媒体数据压缩编码技术概述多媒体数据压缩编码技术是一种通过减少或去除冗余数据来减小多媒体文件的存储空间或传输带宽的过程。
这些技术广泛应用于图像、音频和视频等各种形式的多媒体数据。
下面将对多媒体数据压缩编码技术的主要方法进行概述。
1. 无损压缩编码：无损压缩编码技术可以将多媒体数据压缩到较小的大小，而不会丢失原始数据。
该技术通过利用多媒体数据中的冗余和统计特性来实现压缩效果。
其中，哈夫曼编码、算术编码和Lempel-Ziv编码等是常用的无损压缩编码方法。
2. 有损压缩编码：有损压缩编码技术可以在一定程度上丢失原始数据，并将其转换为较小的文件大小。
这种压缩方法适用于某些多媒体数据，如音频和视频等，因为人类的感知系统对这些数据中的一些细微变化不太敏感。
有损压缩编码方法包括离散余弦变换（DCT）、小波变换、运动补偿和预测编码等。
3. 基于上下文的压缩编码：这种压缩编码技术利用多媒体数据内部的上下文信息来实现更高的压缩效果。
上下文信息包括像素点的位置、颜色和周围像素点的关系等。
基于上下文的编码方法有助于提高压缩比，并减少信号的失真。
包括了一些流行的基于上下文的压缩编码算法，如JPEG（图像）、MP3（音频）和H.264/AVC（视频）。
4. 神经网络压缩编码：近年来，神经网络技术在多媒体数据压缩编码领域取得了显著的进展。
这些技术利用深度学习的方法来学习多媒体数据中的复杂模式，并使用这些模式进行压缩编码。
神经网络压缩编码方法通常能够在保持较高视觉和听觉质量的同时，实现更高的压缩比。
综上所述，多媒体数据压缩编码技术是一种通过减少或去除冗余数据来减小多媒体文件的存储空间或传输带宽的过程。
该技术涵盖了无损压缩编码、有损压缩编码、基于上下文的压缩编码和神经网络压缩编码等方法。
这些技术在多媒体数据领域发挥着重要的作用，帮助人们有效地处理和传输大量的多媒体数据。
5. 图像压缩编码技术：图像压缩编码技术是多媒体数据压缩编码中的一个重要领域。
多媒体数据压缩
多媒体数据压缩多媒体数据压缩1. 介绍多媒体数据压缩是一种广泛应用于图片、音频和视频等多媒体文件的技术。
由于多媒体文件通常包含大量的数据，压缩技术能够减小文件的存储空间和传输带宽要求，提高数据的传输速率和存储效率。
本文将介绍多媒体数据压缩的原理和常用的压缩算法。
2. 图片压缩2.1 无损压缩无损压缩是指在压缩过程中不丢失任何原始数据的压缩方法。
其中最常用的无损压缩算法是GIF和PNG格式。
GIF格式通过限制颜色数量和使用LZW编码来实现数据压缩，而PNG格式则使用DEFLATE算法对图片数据进行压缩。
2.2 有损压缩有损压缩是指在压缩过程中会有一定的信息丢失的压缩方法。
最常用的有损压缩算法是JPEG格式。
JPEG格式通过使用离散余弦变换（DCT）将图像从时域转换到频域，并通过量化和哈夫曼编码来减小数据量。
压缩的程度可以通过调整量化表的精度来控制。
3. 音频压缩3.1 无损压缩无损压缩在音频领域并不常见，因为音频文件通常比较大，无损压缩往往无法达到很高的压缩比。
其中一个常用的无损压缩算法是FLAC格式。
FLAC格式通过使用线性预测和残差编码来减小数据的大小，保持音频的质量不变。
3.2 有损压缩有损压缩在音频领域非常常见，因为人耳对音频的感知有一定的容忍度。
最常用的有损压缩算法是MP3格式。
MP3格式通过使用MDCT变换将音频从时域转换到频域，并通过子带编码和声学模型来减小数据量。
压缩的程度可以通过调整比特率来控制。
4. 视频压缩4.1 无损压缩无损压缩在视频领域并不常见，因为视频文件通常非常大，无损压缩往往无法达到很高的压缩比。
其中一个常用的无损压缩算法是HuffYUV格式。
HuffYUV格式通过使用无损哈夫曼编码来减小数据的大小，保持视频的质量不变。
4.2 有损压缩有损压缩在视频领域非常常见，因为视频的冗余性很高，有很多可以被压缩的信息。
最常用的有损压缩算法是H.264和HEVC格式。
H.264和HEVC格式通过使用运动估计和帧间预测等技术来减小数据量。
第二章 多媒体数据压缩技术
的一个间隔，信息越长，编码表示它的间隔就
越小，表示这一间隔所需的二进制位就越多。 2、编码方法：后一个编码字符是在前面编码字符 的范围内，利用原概率分配区间重新求解该编 码字符的范围。
33
2.2.2 常用无损压缩算法
3、编码过程举例：假设信源符号为{a,e,i,o,u}，
这些符号的概率分别为{ 0.2, 0.3, 0.1, 0.2， 0.2 }，根据这些概率可把间隔[0, 1)分成5个子 间隔（如下图）： 字符 概率 范围 a 0.2 e 0.3 i 0.1 o 0.2 u 0.2
概述
（1）数据压缩研究主要集中于图像和视频信号的压缩 （2）数据压缩是以一定的质量损失为代价， 质量损失 一般都是在人眼允许的误差范围之内。 （3）压缩处理过程：
编码过程：将原始数据经过编码进行压缩，以便存 储与传输； 解码过程：对编码数据进行解码，还原为可以使用 的数据。
18
2.1
概述
四、衡量数据压缩技术的指标
第二章 多媒体数据压缩技术
2.1
概述
2.2
常用的数据压缩技术
1
2.1 概述
一、为什么要进行数据压缩
1. 多媒体信息数据量大
例:对语音信号来说（20HZ—4KHZ) 依据采样定理，设数字化精度为8bit，则1秒
数据量为：
4k 2 8b 64kb
2
2.1 概述
对动态图像信息来说，采用代表光强、色彩和饱 和度的YIQ彩色空间，如果带宽分别为： 4.2MHZ、1.5MHZ、0.5MHZ，则1秒钟数据量为：
（1）第一个字符e被编码时： rangelow=0.2, rangehigh=0.5 low=low+range*rangelow = 0+1*0.2=0.2, high=low+range*rangehigh=0+1*0.5=0.5 Range=high-low=0.5-0.2=0.3 此时分配给e的范围为[0.2,0.5）
第4章 多媒体数据压缩技术
如上图的行程长度编码可写为：白8黑5白3黑8白6……
2023/4/20
Multimedia Technology & Application
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Multimedia Technology & Application
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4.2 静态图像的压缩标准JPEG
4.2.1 JPEG标准简介 4.2.2 JPEG标准中的主要技术 4.2.3 JPEG标准的压缩过程 4.2.4 JPEG2000
2023/4/20
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方式3：不等长编码
考查字符串中不同字符出现的概率并对其重新定义一 个编码字如表4.2所示：
则其编码的总长度为：8×1+4×3×3+2×4×2=60（bit）
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4.1.3 常用的数据压缩方法
1.行程长度（也称游程长度编码）
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5.熵编码
2) 熵编码实例——哈夫曼编码
算法可描述为： (1) 对图像中出现的不同像素值进行概率统计，得到n个不同概率的信 息符号。 (2) 按符号出现的概率由大到小、由上到下排列。 (3) 对两个最低概率符号分别以二进制0、1赋值。 (4) 两最低概率相加后作为一个新符号的概率重新置入符号序列中。 (5) 对概率按从大到小重新排列。 (6) 重复(2)～(5)，直到只剩下两个概率符号的序列。 (7) 分别以二进制0、1赋值后，以此为根结点，沿赋值的顺序的逆序依 次写出该路径上的二进制代码，得到哈夫曼编码。
多媒体技术基础题及答案
多媒体技术基础题及答案2016年多媒体技术基础题及答案多媒体技术是一种迅速发展的综合性电子信息技术，它给传统的计算机系统、音频和视频设备带来了方向性的变革，将对大众传媒产生深远的影响。
下面随yjbys店铺一起来看看最新的多媒体考试题及答案!填空题1.在计算机中表示一个圆时,用圆心和半径来表示,这种表示方法称为矢量法。
2.数据压缩算法可分无损压缩和有损压缩两种。
3. 视频采集卡是多媒体计算机获取影像处理功能的关键性的适配器。
4.多媒体计算机获取图形或静态图像的方法包括：计算机直接产生、扫描输入和视频信号数字化仪器将彩色全电视信号转换后输入三种。
5.多媒体的集成性是指以计算机为中心，综合处理多种信息媒体的特性，它包括信息媒体的集成和处理这些信息媒体的设备与软件的集成。
6.多媒体其含义，一是指存储信息的实体，如磁盘、光盘、磁带等;二是指传递信息的载体，如数字、文字、声音、图形和图像。
7.RGB中的R、G、B分别表示红、绿、蓝三种颜色。
8.表示图像的色彩位数越多，则同样大小的图像所占的存储空间越大。
9.多媒体软件开发过程一般包括四个方面：项目内容和框架的确定、脚本的编写和改编、媒体素材的准备和计算机处理、计算机多媒体集成以及软件测试。
10.现在主流的DVD光盘的单面存储量是 4.7 GB。
11.数据压缩算法可分无损压缩和有损压缩两种。
12.扩展名OVL、GIF、BAT中，代表图像文件扩展名的是 GIF 。
13.衡量数据压缩技术性能好坏的重要指标是压缩比、算法复杂度、恢复效果14.以下分辨率、色彩位数、扫描速度是扫描仪的主要性能指标。
15.扫描仪可以在图像输入、光学字符识别应用中使用16. 16位的增强色能表示____65536 ____种颜色。
17. 真彩色的颜色深度为_____24_______位。
18. 模拟图像数字化经过采样、量化、编码三个过程。
19. 颜色具有三个特征：亮度、色调、饱和度。
20.衡量数据压缩技术性能好坏的重要指标是压缩比、算法复杂度、恢复效果。
多媒体数据压缩
多媒体数据压缩
多媒体数据压缩是指通过一系列算法和技术，将多媒体数据以
更小的尺寸进行存储或传输的过程。
多媒体数据主要包括图像、音
频和视频等形式。
压缩多媒体数据可以减少存储空间和传输带宽的
需求，从而提高数据的传输效率和用户体验。
常见的多媒体数据压缩方法有以下几种：
1. 图像压缩：常见的图像压缩算法有无损压缩和有损压缩两种。
无损压缩方法包括Run-length Encoding (RLE)、LZW和Huffman编
码等；有损压缩方法如JPEG使用了离散余弦变换(DCT)和量化等技术，通过牺牲一定的图像质量来实现较高的压缩率。
2. 音频压缩：音频压缩方法主要有无损压缩和有损压缩两种。
无损压缩方法如FLAC和ALAC能够将音频数据压缩到更小的文件大
小且不损失音频质量；有损压缩方法如MP3和AAC利用了人耳的听
觉特性，通过减少对听觉上不敏感的部分数据来实现较高的压缩率。
3. 视频压缩：视频压缩方法通常采用有损压缩。
常见的视频压缩标准包括MPEG-2、MPEG-4和H.264等。
视频压缩技术主要利用了时域和空域的冗余性，以及运动补偿、帧间预测等技术，通过减少冗余信息和丢弃一些不重要的细节来实现高效的压缩。
多媒体数据压缩对于互联网、移动通信、存储设备等领域都非常重要，可以大大提升数据的传输速度和存储效率。
但也会牺牲一定的数据质量，在实际应用中需要根据具体需求权衡压缩率和数据质量。
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视听冗余
数据冗余
2018年8月9日
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2.1 数据的冗余(续1)
决策量(decision content)
在有限数目的互斥事件集合中，决策量是事 件数的对数值 在数学上表示为
H0=log(n) 其中，n是事件数
决策量的单位由对数的底数决定
Sh (Shannon): 用于以2为底的对数 Nat (natural unit): 用于以e为底的对数 Hart (hartley)：用于以10为底的对数
Hale Waihona Puke 2018年8月9日第2章 数据无损压缩
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2.1 数据的冗余(续2)
信息量(information content)
具有确定概率事件的信息的定量度量 在数学上定义为 I ( x) log2[1/ p( x)] log2 p( x)
其中， p ( x) 是事件出现的概率
多媒体技术基础(第3版)
第2章数据无损压缩
张奇 复旦大学 计算机科学技术学院 2015年4月
第2章 数据无损压缩目录
2.1 数据的冗余
2.1.1 冗余概念 2.1.2 决策量 2.1.3 信息量 2.1.4 熵 2.1.5 数据冗余量
2.3 RLE编码 2.4 词典编码
2.4.1 词典编码的思想 2.4.2 LZ77算法 2.4.3 LZSS算法 2.4.4 LZ78算法 2.4.5 LZW算法
/news/2001/february/26/1.html
2018年8月9日
第2章 数据无损压缩
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2.0 数据无损压缩概述(续3)
Claude Shannon ——The founding father of electronic communications age； American mathematical engineer In 1936~1940, MIT:
2018年8月9日
第2章 数据无损压缩
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2.1 数据的冗余
冗余概念
人为冗余
在信息处理系统中，使用两台计算机做同样的工作是提高 系统可靠性的一种措施 在数据存储和传输中，为了检测和恢复在数据存储或数据 传输过程中出现的错误，根据使用的算法的要求，在数据 存储或数据传输之前把额外的数据添加到用户数据中，这 个额外的数据就是冗余数据
举例：假设X={a,b,c}是由3个事件构成的集合， p(a)=0.5，p(b)=0.25，p(b)=0.25分别是事件a, b和c出 现的概率，这些事件的信息量分别为，
I(a)=log2(1/0.50)=1 sh I(b)=log2(1/0.25)=2 sh I(c)=log2(1/0.25)=2 sh
由于人的视觉系统和听觉系统的局限性，在图像数据和声 音数据中，有些数据确实是多余的，使用算法将其去掉后 并不会丢失实质性的信息或含义，对理解数据表达的信息 几乎没有影响 不考虑数据来源时，单纯数据集中也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，而且还可定量表达
第2章 数据无损压缩
数据无损压缩的方法
2018年8月9日
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2.0 数据无损压缩概述(续2)
信息论之父介绍
The Father of Information Theory—— Claude Elwood Shannon
Born: 30 April 1916 in Gaylord, Michigan, USA Died: 24 Feb 2001 in Medford, Massachusetts, USA
Master's thesis, A symbolic analysis of relay and switching circuits Doctoral thesis: on theoretical genetics
In 1948:
A mathematical theory of communication, landmark, climax (An important feature of Shannon's theory: concept of entropy )
三种多媒体数据类型
根据数据本身的冗余(Based on data redundancy) 根据数据本身的冗余(Based on data redundancy) 根据人的听觉系统特性( Based on human hearing system) 根据数据本身的冗余(Based on data redundancy) 根据人的视觉系统特性(Based on human visual system)
声音(audio)数据——有损压缩
图像(image)/视像(video) 数据——有损压缩
2018年8月9日
第2章 数据无损压缩
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2.0 数据无损压缩概述(续1)
数据无损压缩的理论——信息论(information theory)
1948年创建的数学理论的一个分支学科，研究信息的编码、 传输和存储 该术语源于Claude Shannon (香农)发表的“A Mathematical Theory of Communication”论文题目，提议用二进制数据对信 息进行编码 最初只应用于通信工程领域，后来扩展到包括计算在内的其 他多个领域，如信息的存储、信息的检索等。在通信方面， 主要研究数据量、传输速率、信道容量、传输正确率等问题。 霍夫曼编码(Huffman coding ) 算术编码(arithmetic coding) 行程长度编码(run-length coding) 词典编码(dictionary coding) ……
2.2 统计编码
2.2.1 香农-范诺编码 2.2.2 霍夫曼编码 2.2.3 算术编码
参考文献和站点
2018年8月9日
第2章 数据无损压缩
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2.0 数据无损压缩概述
数据可被压缩的依据
数据本身存在冗余 听觉系统的敏感度有限 视觉系统的敏感度有限 文字 (text)数据——无损压缩