0701图像编码基本概念
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，实现对图像信息的高效存储和传输。
图像编码的基本原理涉及到信号处理、信息论和编码理论等多个领域，下面将从图像编码的基本概念、常见的编码方法和编码原理等方面进行介绍。
首先，图像编码的基本概念是指将图像信号转换成数字形式的过程，目的是为了便于存储和传输。
图像编码的主要任务是通过对图像进行压缩，尽可能减少图像数据的存储空间和传输带宽。
在图像编码中，通常会涉及到采样、量化、编码和压缩等步骤。
采样是指将连续的图像信号转换成离散的数字信号，量化是指将连续的信号幅度转换成离散的量化级别，编码是指将量化后的信号用数字码表示，压缩是指通过各种手段减少数据量。
常见的图像编码方法包括无损编码和有损编码。
无损编码是指在图像编码和解码的过程中不引入信息损失，保持图像的原始质量。
常见的无损编码方法有无损预测编码、无损变换编码和无损熵编码等。
有损编码是指在编码和解码的过程中会引入一定程度的信息损失，但可以通过控制压缩比例来平衡图像质量和压缩效率。
常见的有损编码方法有JPEG编码、JPEG2000编码和WebP编码等。
图像编码的原理是基于信息论和信号处理的基本原理。
信息论是研究信息传输和存储的数学理论，它提供了衡量信息量和信息压缩效率的方法。
在图像编码中，信息论的基本原理被应用于图像压缩和编码的算法设计中，以实现对图像信息的高效存储和传输。
信号处理是研究信号的获取、处理和传输的学科，它提供了对图像信号进行采样、量化和编码的基本方法和技术。
在图像编码中，信号处理的基本原理被应用于图像数据的处理和压缩过程中，以实现对图像信号的高效编码和解码。
总之，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，实现对图像信息的高效存储和传输。
图像编码的基本原理涉及到信号处理、信息论和编码理论等多个领域，通过对图像编码的基本概念、常见的编码方法和编码原理等方面的介绍，可以更好地理解图像编码的基本原理和实现方法。
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。
第2课图像编码课件(共12张PPT)四下信息科技浙教版2023
一、认识数Байду номын сангаас图像
小知识：
像素是组成数字图像的最小单位，通常用于衡量图像的清晰度。如数字图 像的分辨率1200×900，表示水平方向有1200个像素，垂直方向有900个像素， 一共有1080000个像素。一般情况下，像素越多，图像越清晰，细节越丰富。
二、图像数字化
图像数字化过程
三、数字图像的应用
思考：数字图像越来越普及，一般都有哪些地方用到？ 航空航天 生物医学 工业工程 文化艺术
三、数字图像的应用
航空航天
生物医学
四、拓展
数字图像可以分为矢量图和位图。 矢量图不会因缩放而失真，任意放大都不会影响其清晰度； 位图放大时，可能会出现模糊或失真的现象。
五、练习
假设用“0”代表白色方格、“1”代表黑色方格，请根据左图在 右图中填写对应的编码。
谢谢聆听
数字图像分辨率 1200×900
数字图像分辨率 400×300
二、图像数字化
图像数字化： 相机、手机等数字设备将采集到的画面转化成计算机能处理的
数字图像的过程。在数字图像文件中，每个像素都由二进制数表示。
二进制： 二进制只有两个基本符号“0”和“1”，采用逢二进一的进位
规则。如十进制的10表示的数值是10，二进制的10表示的数值是2。
第2课 图像编码
浙摄版2023版 四年级下册
学习目标
1.数字图像的认识 2.图像数字化的过程 3.数字图像的应用
复习引入
数字化：将复杂多样的信息转化为计算机可以识别并处理的数据的过程。 数字图像：按照一定规则编码生成的图像文件，计算机才能处理。
一、认识数字图像
第7章图像编码.ppt
像素冗余
由于任何给定的像素值，原理上都可以 通过它的相邻像素预测到，单个像素携 带的信息相对是小的。对于一个图像， 很多单个像素对视觉的贡献是冗余的。 这是建立在对邻居值预测的基础上。
例：原图像数据：234 223 231 238 235 压缩后数据：234 11 -8 -7 3，我们可以
对一些接近于零的像素不进行存储，从而 减小了数据量
7.1.5 图像传输中的压缩模型
源数据编码：完成原数据的压缩。
通道编码：为了抗干扰，增加一些容错、 校验位、版权保护，实际上是增加冗余。
通道：如Internet、广播、通讯、可移动介 质。
源数据 编码
通道 编码
通道
通道 解码
源数据 解码
7.2 哈夫曼编码
1.
根据信息论中信源编码理论，当平均码长R大于等于图像熵H时，总可设 计出一种无失真编码。当平均码长远大于图像熵时，表明该编码方法效率很低； 当平均码长等于或很接近于（但不大于）图像熵时，称此编码方法为最佳编码, 此时不会引起图像失真； 当平均码长大于图像熵时，压缩比较高，但会引起图 像失真。
第七章 图像编码
7.1 图像编码概述 7.2 哈夫曼编码 7.3 香农-范诺编码 7.4 行程编码 7.5 LZW编码 7.6 算术编码 7.7 预测编码 7.8 正交变换编码 7.9 JPEG编码 7.10 编程实例
7.1 图像编码概述
7.1.1 图像编码基本原理
虽然表示图像需要大量的数据，但图像数据是高度相关的， 或者说存在冗余（Redundancy）信息，去掉这些冗余信息后可以 有效压缩图像， 同时又不会损害图像的有效信息。数字图像的 冗余主要表现为以下几种形式：空间冗余、时间冗余、视觉冗余、 信息熵冗余、结构冗余和知识冗余。
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。
图像编码技术综述(二)
图像编码技术综述概述：图像编码技术在现代社会中起着重要的作用，它能够将大量的图像信息进行有效地压缩和传输。
本文将深入探讨图像编码技术的基本原理、发展历程以及应用领域。
一、图像编码技术的基本原理图像编码技术是指通过某种方法将图像的信息进行表示和压缩的过程。
其基本原理可以归纳为以下几个方面。
空间域编码空间域编码是最简单和常用的图像编码方法之一。
它是通过对图像的每个像素进行编码，将图像中的每个像素点都进行传输或保存。
这种方法简单直观，但编码后的图像文件较大，不适用于对带宽要求较高的场景。
变换编码变换编码是通过对图像进行变换，将图像从空间域转换到频域，然后对频域系数进行编码和压缩。
常见的变换编码方法有离散余弦变换（DCT）、快速傅里叶变换（FFT）等。
这种方法能够有效地减少图像的冗余信息，进而实现图像的高效压缩。
预测编码预测编码是基于图像的空间相干性原理，通过利用图像中的相关性信息进行编码和压缩。
其基本思想是通过已编码的图像片段来预测未编码的图像片段，并根据预测误差来进行编码。
预测编码方法具有较好的压缩效果和适应性。
二、图像编码技术的发展历程图像编码技术经过多年的发展和演进，逐渐从简单的空间域编码发展到复杂的变换编码和预测编码等。
传统编码方法早期的图像编码技术主要采用传统的无损编码方法，如游程编码（RLE）和哈夫曼编码。
这些方法虽然能够实现无损压缩，但压缩比较低，无法满足大容量图像数据的传输和存储需求。
现代编码方法随着计算机技术的发展和算法的进步，现代图像编码方法不断涌现。
著名的图像编码标准有JPEG、JPEG2000、等。
这些编码方法在压缩比、图像质量和传输效率等方面有着明显的提升。
深度学习在图像编码中的应用近年来，深度学习技术的兴起为图像编码带来了新的突破。
通过训练深度神经网络，可以实现图像的端到端编码和解码，有效地提高了图像的压缩比和图像质量。
深度学习在图像超分辨率重建、图像去噪和图像修复等方面也有广泛的应用。
8图像编码基础
j =1 J
P(bk | a j )称为条件概率，我们把它记为qkj。信道可用一个传递矩阵来Q描述： Q = qkj
[ ]
K ×J
，则：v = Qu。
图像编码基础－基本理论
信息论的基本概念－互信息
信源熵：H (u ) = −∑ P(a j ) log P(a j )
j =1 J
含义：平均每个信源符号所携带的信息量(比特 / 符号) = 信源符号的平均不确定性 信道疑义度：H (u | v) = −∑∑ P(a j , bk ) log P (a j | bk )
图像编码基础－位平面编码
位平面分解
将8位灰度图像分解为8个二值图像，再使用二值 图像的压缩方法进行压缩 b7 b6 b5 b4 b3 b2 b1 b0 b8-128-1+b8-228-2+…+b020 二值分解：每个像素的bi合在一起构成图像的第i 个位平面 灰度码分解：每个像素的b’i合在一起构成图像的 第i个位平面 0 ⎧bi ⊕ bi +1， ≤ i ≤ 8 − 2
编/解码
查表
图像编码基础－变长编码
哈夫曼编码
当对大量符号进行编码，构造霍夫曼编码比较复杂 对J个信源符号，需要进行J-2次信源化简和J-2次编 码分配 对256个灰度级图像，需要254次信源化简和254次 编码分配 考虑牺牲编码效率以减少编码构造的复杂性
图像编码入门指南(一)
图像编码入门指南图像编码是将图像数据转换为更紧凑的表示形式的过程，以便于存储和传输。
它在数字媒体和通信领域扮演着重要的角色。
本文将介绍图像编码的基础知识和常见的编码算法，帮助读者了解和掌握图像编码的基本原理和技术。
一、图像编码基础图像编码的目标是用较少的比特数来表示图像，并且尽可能保留图像的质量。
了解图像编码的基本原理是学习和应用编码算法的基础。
像素和图像的表示图像由像素组成，每个像素代表图像中的一个点。
每个像素可以由灰度值或颜色值表示，以控制亮度和色彩。
图像编码的基本单位一般是像素。
图像压缩原理图像压缩可以分为有损压缩和无损压缩。
有损压缩会删除一些不显著的细节以减少数据量，而无损压缩则保持图像的原始质量。
图像编码的重点是有损压缩。
二、图像编码算法本节将介绍几种常见的图像编码算法，包括JPEG、PNG和GIF。
它们是应用最广泛的图像编码标准，具有不同的特点和适用场景。
JPEG编码JPEG是一种广泛使用的有损压缩算法，适用于彩色图像。
它基于离散余弦变换（DCT）原理，将空域的图像变换为频域的信号。
通过量化和熵编码，JPEG可以减少图像的数据量并保持视觉上的质量。
PNG编码PNG是一种无损压缩算法，适用于需要保持图像质量的场景。
PNG 使用了预测编码和无损压缩技术，通过检测图像中的重复模式来减少数据的冗余。
它支持透明度和多种颜色空间，通常用于网络传输和文件存储。
GIF编码GIF是一种使用LZW算法的无损压缩算法，适用于动画图像。
GIF 可以将多帧图像合成为一个文件，播放时可以循环显示。
它适合于简单的图形和动态图像，但对于复杂的彩色图像效果不佳。
三、图像编码应用图像编码在众多领域都有广泛的应用，包括数字媒体、通信和医学图像等。
数字媒体图像编码在数字媒体中扮演着重要的角色。
通过图像编码，媒体数据能够以更高效的方式进行存储和传输，提高了媒体的传播和共享效率。
例如，在视频会议和流媒体领域，图像编码可以实现高质量的图像传输。
图像编码的原理与流程详解(八)
图像编码的原理与流程详解首先，我们需要了解图像编码是什么以及其重要性。
图像编码是指将图像转换为数字信号的过程，使其能够在计算机系统中存储和传输。
它在现代科技和通信领域中起着重要的作用，包括数字图像传输、图像压缩和图像处理等方面。
一、图像编码的原理图像编码的原理基于两个基本概念：冗余和不可感知。
冗余指的是图像中存在的冗余信息，这些信息对于人眼来说是不可察觉的，可以被删除或压缩以减小图像的大小。
不可感知是指图像中某些细节信息在人眼观看时是无法察觉的，因此可以通过降低其质量来实现压缩。
在图像编码中，有两种常用方法：无损编码和有损编码。
无损编码指的是将图像的所有数据完整地传输或存储，以便能够完全还原原始图像。
而有损编码则在保证图像质量的前提下，通过删除或压缩部分信息来减小图像的大小。
二、图像编码的流程1. 预处理在图像编码之前，需要对原始图像进行预处理。
预处理包括图像的分辨率调整、灰度变换、滤波等操作。
这些操作有助于提高编码的效率和图像的质量。
2. 分块将图像划分为若干个矩形块，每个块都可以独立地进行编码和解码。
分块可以提高编码的效率和压缩比，同时也便于图像的传输和存储。
3. 变换对每个块进行变换操作，将图像从时域转换为频域。
常用的变换方法包括傅里叶变换和离散余弦变换。
变换后的图像中，低频信息通常集中在图像的中心，而高频信息则分布在图像的边缘。
4. 量化在变换后，对图像进行量化操作。
量化是指将图像的变换系数映射为离散的数值，以减少数据量。
较高的量化级别会造成信息的丢失，从而影响图像的质量。
5. 熵编码将量化后的图像进行熵编码，以进一步减小数据量。
熵编码根据出现概率对不同符号进行编码，出现概率高的符号使用较短的编码，出现概率低的符号使用较长的编码。
6. 解码和重构接收方接收到编码后的数据后，进行解码和重构操作。
解码包括熵解码和逆量化，将编码后的数据还原为量化前的变换系数。
重构则将变换系数进行逆变换和逆预处理，最终还原为原始图像。
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。
图像编码中的编码标准与规范解析
图像编码是数字图像处理中的一项重要技术，它能够将图像信号转化为数字信号，以便于传输、存储和处理。
编码标准与规范则是保证图像编码的准确性、一致性和可扩展性的重要指导性文件。
本文将从图像编码的概念、编码标准与规范的作用和基本原则、主要的编码标准和规范以及未来发展趋势等四个方面对图像编码中的编码标准与规范进行解析。
一、图像编码的概念图像编码是指将图像信号转化为数字信号的过程，其中包括图像采样、量化和编码三个主要步骤。
图像采样是指将连续的图像信号转化为离散的图像样本，而量化则是将采样得到的图像样本转化为有限的离散值。
而编码则是将量化后的数据进行编码，以便于传输、存储和处理。
二、编码标准与规范的作用和基本原则编码标准与规范的主要作用是为图像编码提供统一的技术规范和标准，以保证不同设备对图像编码的解析和解码过程的一致性。
它们基本原则包括准确性、适应性、一致性和可扩展性等。
准确性是指编码标准和规范要能够准确地描述和表达图像编码的过程和技术，以保证编码结果的正确性和可靠性。
适应性是指编码标准和规范要能适应不同类型的图像、不同的编码算法和不同的应用场景。
一致性是指编码标准和规范要与相关的国际标准和规范保持一致，以便于国际间的图像编码互通。
可扩展性是指编码标准和规范要能够支持不同的编码质量和编码复杂度需求。
三、主要的编码标准和规范目前，国际上主要有一些常用的图像编码标准和规范，包括JPEG、JPEG2000、、等。
其中，JPEG是图像编码的经典标准，它采用离散余弦变换（DCT）和量化技术，具有编码效率高和计算复杂度低的特点。
JPEG2000是JPEG的改进版本，它采用小波变换和位平面编码技术，具有较好的编码效果和可扩展性。
和则是视频编码的标准，它们采用运动估计和变换编码技术，能够实现更高的压缩比和更好的图像质量。
四、未来发展趋势随着图像和视频应用的广泛发展，图像编码标准和规范也在不断演进和改进。
未来的发展趋势主要包括以下几个方面。
图像编码技术综述(九)
图像编码技术综述引言图像编码技术是数字图像处理领域中的核心技术之一，其在图像传输、压缩以及存储等方面发挥着重要作用。
随着数字图像的广泛应用，图像编码技术也在不断地发展和完善。
本文将对图像编码技术进行综述，介绍其基本原理和常用的编码方法。
一、图像编码原理图像编码是将图像转化为数字信号的过程，其目的是对图像进行压缩和编码，以实现有效的传输和存储。
图像编码的基本原理是对图像的冗余信息进行压缩，提高传输和存储的效率。
人眼感知原理人眼对图像的感知主要依赖于亮度、色度和空间频率等因素。
根据人眼对这些因素的感知特点，可以对图像进行相应的调整和优化，以实现更高效的编码。
信息冗余分析在一幅图像中，存在着大量冗余的信息，如空间冗余、光谱冗余和时间冗余等。
通过对图像冗余信息的分析和提取，可以实现对图像的有损和无损压缩，达到减小图像文件大小的目的。
二、图像编码方法图像编码方法根据其处理方式和运用领域的不同，可以分为有损压缩和无损压缩两大类。
有损压缩有损压缩主要是通过牺牲一些不重要的图像信息，以减小图像文件的大小。
常见的有损压缩编码方法有JPEG、MPEG和等。
JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种基于DCT （Discrete Cosine Transform）的压缩算法，广泛应用于静态图像的压缩和传输。
该方法通过将图像划分为不同的8×8像素的小块，然后对每个块进行DCT变换，最后对变换系数进行量化和编码。
MPEG（Moving Picture Experts Group）是一种基于运动补偿的视频压缩算法，适用于动态图像的压缩和传输。
该方法通过利用帧间和帧内的冗余信息，实现对图像序列的高效编码。
是一种广泛应用于视频压缩的编码标准，它结合了运动补偿、变换编码和熵编码等多种技术，具有高压缩比和较好的视觉质量。
无损压缩无损压缩是保持图像原始质量的同时，减小图像文件的大小。
图像编码入门指南(九)
图像编码入门指南导言在当今数字化时代，图像已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
无论是电子设备、社交媒体还是网络传输，图像都起到了重要的作用。
然而，图像文件通常占据较大的存储空间，对于网络传输和存储来说是一种挑战。
因此，图像编码技术在图像处理领域得到了广泛应用。
本文将介绍图像编码的基本概念、方法和应用，为读者提供一个简明的图像编码入门指南。
一、图像编码简介图像编码是将图像信号转化为二进制数据的过程。
将图像压缩并减少存储空间需求是图像编码的主要目的。
图像编码可以分为有损和无损两种方式。
1. 无损图像编码无损图像编码是指将原始图像信息压缩为一个较小的文件大小，而不会损失任何图像质量。
无损编码通常用于需要保存图像精确数据的应用，如医学图像、航空摄影等。
其中最常用的无损图像编码方法是Huffman 编码、LZW 编码和Arithmetic 编码。
2. 有损图像编码有损图像编码是指通过舍弃一些图像细节和信息来减小图像文件大小，但在一定程度上会影响图像的质量。
有损编码通常用于一般彩色图像、照片、视频等应用。
其中最常用的有损图像编码方法是JPEG 编码、JPEG 2000 编码和WebP 编码。
二、无损图像编码方法1. Huffman 编码Huffman 编码是一种基于字母出现频率的编码方法，用于将每个字母映射到其对应的霍夫曼编码。
该编码方法经常用于无损图像压缩中。
它通过使用较少的位数表示常见的图像颜色或模式，并分配较多的位数给罕见的颜色或模式，从而减小文件大小。
2. LZW 编码LZW 编码是一种基于模式匹配的无损压缩方法。
它通过建立一个字典，将连续出现的模式映射为较短的编码，从而减小文件大小。
LZW 编码在GIF 图像格式中得到了广泛应用。
3. Arithmetic 编码Arithmetic 编码是一种将符号序列映射为二进制码字的无损压缩方法。
它将整个信息流编码为一个二进制序列，从而减小文件的大小。
Arithmetic 编码可以实现更高的压缩率，但其解码过程比较复杂。
图像编码的作用与意义
图像编码的作用与意义第一部分：图像编码的背景和概念图像编码作为一种数据压缩技术，在现代信息社会中发挥着重要的作用。
它通过将数字图像转化为更小的数据表示形式，以节省存储空间、传输带宽和处理能力，并在许多领域中得到广泛应用。
图像编码的核心目标是在保持图像质量的同时减少数据量，这就要求编码算法能够有效地消除冗余信息，使得图像在存储和传输过程中的资源占用更为经济。
第二部分：图像编码的基本原理图像编码的基本原理是基于视觉信息的统计特性，即人眼对于图像中的细节和纹理比对亮度和颜色更为敏感。
因此，在图像编码中，我们通常使用亮度和色度分离的方法，即将图像转换为亮度分量和色度分量。
其中亮度分量一般采用灰度表示，而色度分量则采用色差表示，以便更好地压缩过程中的色彩信息。
第三部分：基于变换的图像编码方法基于变换的图像编码是目前应用广泛且效果较好的一种编码方法。
其中最为知名的是离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）编码。
DCT将图像从时域转换到频域，通过对图像的频率分量进行量化和编码，能够在较高程度上减少图像的数据量，并保持可接受的视觉质量。
此外，还有基于小波变换和整数变换的编码方法，它们都在一定程度上提高了编码效果和性能。
第四部分：图像编码在实际应用中的重要性图像编码在现实生活中有着广泛的应用。
在图像传输中，通过压缩图像数据，可以在相同的传输带宽下传输更多的图像信息，从而提高传输效率。
在储存方面，通过压缩图像数据，可以节省大量的存储空间，使得图像在呈现和分享的过程中更加便捷。
此外，图像编码还应用于医学影像、监控系统、视频会议等领域，以提供更好的视觉体验和数据管理效率。
第五部分：图像编码的发展趋势随着科技的不断进步，图像编码技术也在不断发展。
当前，高效的图像编码标准已经成为各个行业的需求。
例如，JPEG、JPEG 2000和等编码标准已经得到广泛应用，并在各个领域中取得了显著的成就。
图像编码入门指南(八)
图像编码入门指南随着数码摄影和图像处理技术的飞速发展，图像编码作为一种重要的数据压缩技术，逐渐走入了人们的视野。
无论是用于图像的存储、传输还是显示，高效的图像编码技术都能够带来更好的用户体验。
本文将介绍图像编码的基本概念、流程和常用的编码标准，帮助读者更好地了解和应用图像编码技术。
一、图像编码的基本概念图像编码是将图像数据转化为数字信号的过程。
在图像编码过程中，使用各种算法和技术将图像的空间域信息转换为频域信息，以便于压缩和传输。
图像编码的基本概念包括离散余弦变换（DCT）、量化、熵编码等。
1. 离散余弦变换（DCT）是一种将空域图像转换为频域图像的技术。
它通过将图像划分为若干个块，并对每个块进行DCT变换，得到表示该块中不同频率成分的系数。
DCT变换后，图像信息主要集中在低频区域，对高频细节进行了压缩。
2. 量化是图像编码过程中的一个重要步骤。
它通过对DCT变换后的系数进行适当的量化，减少系数的位数，从而达到压缩图像的目的。
量化的过程会引入一定的误差，但是通过调整量化步长，可以在保证图像质量的同时实现更高的压缩比。
3. 熵编码是指根据符号出现的概率分布进行编码，将出现频率较高的符号用较短的编码表示，出现频率较低的符号用较长的编码表示。
常用的熵编码方法包括霍夫曼编码和算术编码。
熵编码能够进一步压缩量化后的数据，提高编码效率。
二、图像编码的流程图像编码的流程通常分为预处理、变换编码、量化编码和熵编码四个阶段。
下面将对每个阶段的过程进行简要介绍。
1. 预处理阶段：对原始图像进行预处理操作，如颜色空间转换、滤波和亮度调整等。
预处理可以提高后续编码的效果和质量。
2. 变换编码阶段：将预处理后的图像进行离散余弦变换（DCT）等变换操作，得到图像的频域表示。
变换编码通过减少冗余信息，改变数据表示形式，提高编码效率。
3. 量化编码阶段：对变换编码后的系数进行量化操作，根据量化表将系数转化为离散的、有限精度的数值。
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。
第7讲 图像编码概述
数字图像处理技术-2016-01
7. 3 ＰＣＭ编码
线性PCM 编码
一般采用等长码，也就是说每一个码字都有相同的比特数。其中
用得最为普遍的是自然二进码，也有用格雷码的。以M=8为例的自然 二进码和格雷码列入表(5—2)。
数字图像处理技术-2016-01
表5.2
M=8的自然二进码和格雷码
输入
m1
自然二进码 0 0 0
数字图像处理技术-2016-01
（5—11）
7. 3 ＰＣＭ编码
由式(5—11)可见，每增加一位码可得到6dB的 信噪比得益。 值得注意的是量化噪声不同于其他噪声，它 的显著特点是仅在有信号输入时才出现，所以 它是数字化中特有的噪声。一般情况下，直接 测量比较困难。
数字图像处理技术-2016-01
7. 3 ＰＣＭ编码
式中 Ns 为过载噪声，x 是输入信号值，p(x)为输入 幅度的概率密度。如果用信噪比作为客观保真度准则
的话，可推得PCM 编码在均匀量化下的量化信噪比
如下：
数字图像处理技术-2016-01
7. 3 ＰＣＭ编码
因为
V 2n 2 PQ 12
所以
V2 n 2 (2 ) PQ 12
2
g ( j, k ) f ( j, k )
数字图像处理技术-2016-01
图像压缩系统评价
2、 主观保真度：主观评价
图像处理的结果，绝大多数场合是给人观看，由研究人员来解释
的，因此，图像质量的好坏与否，既与图像本身的客观质量有关，也
与人的视觉系统的特性有关。
把图像显示给观察者，然后把评价结果加以平均，以此来评价一幅
0 0 1
格雷码 0 0 0
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
7.1.1 图像压缩的基本概念
2. 主观保真度准则(subjective fidelity criteria)
表7.1 一种典型的图像质量主观保真度评价准则
评分 评 价
评价标准描述
1
优秀 图像的质量非常好，达到了人所想象的质量标准和显示效果。
2
良好 图像质量高，观看效果好，有时有干扰，但不影响观看效果。
Subjective fidelity criteria can be accomplished by showing a typical decompressed image to an appropriate cross section of viewers and averaging their evaluations
3
可用 图像的质量尚好，观看效果一般，有干扰，但尚不影响观看。
4
勉强可用
图像质量较差，干扰有些妨碍观看，但是还可以观看。
5
差
图像质量很差，干扰令人讨厌，但观察者还可以忍耐。
6
不能用
14
图像质量极差，已经无法观看。
谢谢
THANK YOU
数字图像处理
Digital Image Processing
信息工程学院
School of Information Engineering
7.1 数字图像压缩编码基础
郭志强 主讲
2
7.1 数字图像压缩编码基础
数字图像的压缩是指在不同用途的图像质量要求下， 用最少的比特数表示一幅图像的技术。
数字图像的压缩是实现图像存储和传输的基础。 数字图像压缩目的：
为：
e(x, y) fˆ(x, y) f (x, y)
（7.1）
两幅图像之间的总误差定义为：
M 1 N 1
[ fˆ (x, y) f (x, y)]
x0 y0
11
7.1.2 保真度准则
1. 客观保真度准则
（1） , 与 , 之间的均方根误差
erms
[ 1 MN
M 1 N1
5
7.1.1 图像压缩的基本概念
2. 信息冗余
从信息论的角度来看， 压缩就是去掉信息中的冗余。 即保留确定信息，去掉可推知的确定信息，用一种更接 近信息本质的描述来代替原有的冗余描述。 图像数据存在的冗余可分为三类：
① 编码冗余(coding redundancy)； ② 像素间的冗余(interpixel redundancy)； ③ 心里视觉冗余(psychovisual redundancy)。
4
7.1.1 图像压缩的基本概念
1. 信息相关
引例(图6.1.1)：
上图的黑白像素序列共41位，编码为：
11111，000000000000000，1111111，00000000000，111
5位
15位
Hale Waihona Puke 7位11位3位
新的编码只需21位： 1，0101，1111，0111，1011，0011
由此可见，利用图像中各像素之间存在的信息相关， 可实现图像编码信息的压缩。
9
7.1.2 保真度准则
1. 客观保真度准则
当所损失的信息量可表示成原图像与该图像先被压缩 而后又被解压缩而获得的图像的函数时，就称该函数是 基于客观保真度准则的。
10
7.1.2 保真度准则
1. 客观保真度准则
设 , 表示原图像， , 表示先被压缩而后又被
解压缩而获得的图像，
，
，
，
。
则对于任意的 和 ， , 和， , 之间的误差定义
[ fˆ (x,
x0 y0
y)
f
(x,
y)]2 ]1/ 2
（7.2）
（2） , 与 , 之间的均方根信噪比
M 1 N 1
fˆ (x, y)2
SNRms
x0 M 1 N 1
y0
[ fˆ (x, y) f (x, y)]2
x0 y0
（7.3）
对式（7.3）求平方根就可得到均方根信噪比
节省图像存储容量；减少传输信道容量；缩短图像加 工处理时间。
3
7.1 数字图像压缩编码基础
7.1.1 图像压缩的基本概念 1. 信息相关
在绝大多数图像的像素之间， 各像素行和帧之间存 在着较强的相关性。从统计观点出发，就是每个像素的 灰度值（或颜色值）总是和其周围的其它像素的灰度值 （或颜色值）存在某种关系，应用某种编码方法减少这 些相关性就可实现图像压缩。
12
7.1.1 图像压缩的基本概念
2. 主观保真度准则(subjective fidelity criteria)
主观评价的一般方法是，通过给一组观察者提供原图 像和典型的解压缩图像，由每个观察者对解压缩图像的质 量给出一个主观的评价，并将他们的评价结果进行综合平 均，从而得出一个统计平均意义下的评价结果。
所谓“像素间的冗余”，是指单个像素携带的信息 相对较少，单一像素对于一幅图像的多数视觉贡献是多 余的， 它的值可以通过与其相邻的像素的值来推断。
8
7.1.1 图像压缩的基本概念
2. 信息冗余
（3）心里视觉冗余
心里视觉冗余是指在正常的视觉处理过程中那些不 十分重要的信息。
The brightness of a region, as perceived by the eyes, depends on factors other than simply the light reflected by the region. Such phenomena result from the fact that the eyes does not respond with equal sensitivity to all visual information. Certain information simply has less relative importance than other information in normal visual processing.
6
7.1.1 图像压缩的基本概念
2. 信息冗余 （1）编码冗余
由于大多数图像的直方图不是均匀(水平)的，所以 图像中某个（或某些）灰度级会比其它灰度级具有更大 的出现概率，如果对出现概率大和出现概率小的灰度级 都分配相同的比特数，必定会产生编码冗余。
7
7.1.1 图像压缩的基本概念
2. 信息冗余 （2）像素间的冗余