第三章 图像压缩编码 (2)_PPT幻灯片

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《图像编码》PPT幻灯片PPT

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游程长度编码
❖基本原理
对二值图像的每一扫描行来看,总是由若干段连着的黑象素段和 连着的白象素段组成,分别称为“黑长”和“白长”。黑长和白 长总是交替发生。对于不同长度按其发生概率分配以不同长度的 码字,这就是游程长度编码(RLC)。
设二值图象中有长度为1, 2, …,N等不比特率,必须知道图像游程长度的概率分布。这是 十分复杂的测量技术,往往采用某些实用的游程长度概率模型来计算。
准最佳可变长编码
线性码(A码)
线性码是一种码字的长度近似地正比于游程长度,常称为A码。它对每 一个游程长度分配一个或多个固定长度块的二进制码字。如果每一块 有N个比特,则称为AN码。
即每个象素的熵h为用游程长度编码所得的最小比特率的估计值
为了进一步减小比特率,可以将黑长和白长分开分开分别编码,因为它们
出现的概率不同。
N
H w Piw log Piw i 1
H
--白长熵
w
Piw 白长为 i的概率
对白长进行最优编码后,应该有:
Hw Bw Hw 1 Bw为平均比特数
令Ew为表示白长的平均长度
其后,该委员会与CCITT/SG VIII合并,组成了JPEG(Joint Photograhic Coding Experts Group)。
标准化的要求条件转到使更多的应用环境都能使用标准化编码的目 标上,应用对象扩大到了彩色传真、静止图像、电话会议、印刷及 新闻图片的传送上。 图像表示的对象将硬拷贝也包括了进去,分辨率也从软拷贝用的低 分辨率到硬拷贝用的高分辨率的较宽范围。
于是,
N
Ew iPiw i1
hw
bw
hw
1 Ew
hw
Hw Ew
,

图像压缩编码ppt课件

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的结果如图7.6所示。图像信源熵为:
M
H PK log2 PK (0.4log2 0.4 0.18log2 0.18 20.1log 0.1 K 1 0.07log2 0.07 0.06log2 0.06 0.05log2 0.05 0.04log2 0.04) 2.55
根据哈夫曼编码过程图所给出的结果,可以求出它的平均 码字长度:
2
7.1 概述(Introduction)
为什么要对图像进行压缩
举例1:对于电视画面的分辨率640*480的彩色图像,每秒 30帧,则一秒钟的数据量为: 640*480*24*30=221.12M ,1张CD可存640M,如 果不进行压缩,1张CD则仅可以存放2.89秒的数据
举例2:目前的WWW互联网包含大量的图像信息,如果图 像信息的数据量太大,会使本来就已经非常紧张的网络 带宽变得更加不堪重负(World Wide Web变成了 World Wide Wait)
“比特”(bit) 。
4
7.1.1、图像的信息量与信息熵 (Information Content and Entropy))
▪ 2. 信息熵
对信息源X的各符号的自信息量取统计平均,可得每个符号
的平均自信息量为:
m
H ( X ) p(ai ) log2 p(ai ) i1
这个平均自信息量H(X) 称为信息源X的熵(entropy),单位 为bit/符号,通常也称为X的零阶熵。由信息论的基本概念可以
M
L lK PK 0.401 0.18 3 0.10 3 0.10 4 0.07 4 K 1 0.06 4 0.05 5 0.04 5 2.61 19
7.2.1、哈夫曼编码(Huffman coding)

图像压缩编码原理ppt-课件

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× DCT
在图像的运动处理中主要有两个过程。
对于函数Ψ(x)∈L2(R),当且仅当其傅立叶变换Φ(ω)满足条件
DCT 第一个过程为运动估计(Motion Estimation,ME)。 视觉阈值是指干扰或失真刚好可以被察觉的门限值,低于它就察觉不出来,高于它才看得出来,这是一个统计值。
8 的
把图像分成若干子块,设子块图像是由N×N个像素组成的像块,并假设一个像块内的所有像素作一致的平移运动。 图像数据的压缩机理来自两个方面:一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩;
p(xi ) 1,
则符号xi所携带的信息量定义为i1
I(xi)=log2(1/p(xi))
2.信息“熵”
如果将信源所有可能时间的信息量进 行平均,就得到了信源中每个符号的平均 信息量,又称为信息的熵,可表示为
N
N
H (X )p (x i)lo 2 ( 1 /g p (x i) )p (x i)lo 2p (x g i)
f(x,y)2F(u,v)2
x0y0
u0v0
2 . 能 量 集 中 性 ( Energy
Compaction)
大部分正交变换趋向将图像的大部分 能量集中到相对少数几个系数上,由于整 个能量守恒,因此这意味着许多变换系数 只含有很少的能量。
3.去相关性(Decorrelation)
当输入的像素高度相关时,变换系数 趋向于不相关。
图像压缩编码原理
3.1 压缩编码基础 3.2 预 测 编 码 3.3 正交变换编码 3.4 统 计 编 码 3.5 子 带 编 码 3.6 小波变换编码
3.1 压缩编码基础
图像数据的压缩机理来自两个方面: 一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩; 二是利用人眼的视觉特性。

图像压缩原理资料课件

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三维立体图像压缩
总结词
三维立体图像提供了更真实的视觉体验,但其数据量巨大,对压缩技术提出了更高的要求。
详细描述
三维立体图像的压缩需要同时考虑空间和深度信息,目前主要采用基于深度学习的方法进行压缩,同时还需要解 决如何保留立体感的问题。
人工智能辅助的图像压缩
总结词
人工智能技术的发展为图像压缩提供了新的思路和方法。
图像压缩的应用
数字电视广播
数字电视广播需要传输大量的视频数 据,图像压缩技术可以有效减少数据 量,提高传输效率和图像质量。
数字电视广播采用MPEG、H.264等图 像压缩标准,实现高效的数据压缩和 传输,满足大规模广播覆盖的需求。
互联网图像传
在互联网上传输图像时,由于带宽限制和网络拥堵,需要采 用图像压缩技术来减小图像文件的大小,加快传输速度。
常见的互联网图像传输格式包括JPEG、PNG等,这些格式采 用不同的压缩算法,以在保证图像质量的前提下尽可能减小 文件大小。
医学影像存储与传
医学影像如CT、MRI等包含大量的数据信息,直接存储和传输成本较高,因此需 要采用图像压缩技术进行压缩。
医学影像压缩对于远程诊断、会诊和医学教育等方面具有重要意义,可以降低存 储成本、加快传输速度并提高图像质量。
有损压缩
有损压缩会丢失一些数据,但压 缩率较高,常用的算法有JPEG、 MPEG等。
图像压缩标准
01
02
03
JPEG
主要用于静态图像压缩, 广泛应用于网络传输和数 字相机等领域。
JPEG2000
相对于JPEG有更高的压缩 比和更好的图像质量,尤 其在处理医学图像和遥感 图像方面有优势。
MPEG
主要用于视频压缩,包括 MPEG-1、MPEG-2、 MPEG-4等,广泛应用于 音视频存储、传输和播放 。

图像压缩编码数字图像处理PPT课件

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2
好的
3 可通过的
是可供观赏的高质量的图像,干扰并不令人讨厌 图像质量可以接受,干扰不讨厌
4 边缘的 图像质量较低,希望能加以改善,干扰有些讨厌
5 劣等的 图像质量很差,尚能观看,干扰显著地令人讨厌
6 不能用 图像质量非常之差,无法观看
第24页/共107页
8.信息理论
(一)、信源空间概述 1、信息:事物运动状态或存在方式的不确定性的 描述; 2、信源空间:随机符号及其出现概率的空间; 3、信源的分类: (1)连续信源—离散信源—混合信源; (2)无记忆信源—有记忆信源(相关信源)—有 限长度记忆信源(Markov信源)
第12页/共107页
类似还有: 图像彩色光谱空间的冗余; 视频图像信号在时间上的冗余;
第13页/共107页
• (3)视觉心理冗余:
一些信息在一般视觉处理中比其它信息的相对重要程
度要小,这种信息就被称为视觉心理冗余。
33K
15K
第14页/共107页
4.图像压缩的目的
图像数据压缩的目的是在满足一定图像质量 条件下,用尽可能少的比特数来表示原始图像, 以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量。 在信息论中称为信源编码。
出关于X中事件ai的互信息I(ai:bk)定义为:
I (ai
: bk
)
I (ai )
I (ai
|
bk )
log
p(ai | bk p(ai )
)
其中,p(ai|bk)表示信源编码输出为bk,估计信源 输入为ai的条件概率。I(ai|bk)称为条件自信息量, 表示在发现信源编码输出为bk,对信源输入为ai的不 确定性的猜测或知道bk后ai还保留的信息量。I(ai)表 示a 的不确定性。两者值差即为第b34页解/共除107的页a 不确定性
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3.2 数据压缩与信息论基础
3.2.3 信息论基础 一、图像的信息熵:
熵是信息量的度量方法,表达一个信源平均信息 量的大小。它表示某一事件出现的消息越多,事件发 生的可能性越小,数学上为概率越小.
出现概率小的事件(符号)比出现概率大的事 件能提供更多的信息量。
设数字图像X中包含的像素的分布灰度级的集合为 A={ai|i=1,2,…,m},ai在统计上是无关的,且ai出现概 率为p(ai),则定义各灰度级ai所包含信息I(ai)为:
34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34
25
2.应用环境允许图像有一定程度地失真:
接收端图像设备分辨率降低,则可降低图像分辨 率。
根据人的视觉特性对不敏感区进行降分辨率编码。 人眼对静态物体的敏感程度大于对动态物体敏感 程度,可减少表示动态物体bit数; 人眼对图像中心信息敏感程度大于对图像边缘信 息敏感程度,可对边缘信息少分配bit数。
前图像严格相同,没有失真。
冗余度压缩方法的核心是基于统计模型,减少或完 全去除源数据流中的冗余,同时保持信息不变。可 实现编码与解码互逆。 (第3章压缩方法)
2、信息量压缩方法:
也称有损压缩,失真度编码或熵压缩编码。
即解码图像和原始图像是有差别的,允许有一定失 真。
信息量压缩方法是以牺牲部分信息量为代价而换取 缩短平均码长的编码压缩方法。由于在压缩过程中 在允许前提下丢失一部分信息,所以图像还原后与 压缩前不会完全一致。 (第4、5章压缩方法)
• 图像冗余无损压缩的原理
RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB
16 RGB
从原来的16*3*8=284bits压缩为: (1+3)*8=32bits
• 图像冗余有损压缩的原理
36 35 34 34 34 34 34 32 34 34 33 37 30 34 34 34 34 34 34 34 34 35 34 34 31
频间冗余:多谱段图像中各谱段图像对应像素之间 灰度相关性很强。
时间冗余:序列图像帧间画面对应像素灰 Nhomakorabea的相关 性很强。
视觉冗余: 是指人眼不能感知或不敏感的那部分 图像信息。
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。
结构冗余: 图像中存在很强的纹理结构或自相似性。
解码器
信源编码功信 成能二道能是进编够将制码在信数功信源字能道编序是中码列将传纠输输输错出入的一二码系进 ,列制 具序 有列检形错
3.2 数据压缩与信息论基础
3.2.2 图像压缩编码系统的基本构成
编码器构成
输入 图像
变 换 器
量 化 器
符 号 编 码 器
信 道
符 号 解 码 器
反 变 输出 换 图像 器
知识冗余: 在有些图像中还包含与某些先验知识 有关的信息。
由此我们知道,整理图 像的描述方法可以达到 压缩的目的。
描述语言 1)“这是一幅 2*2的图像, 图像的第一个像素是红的, 第二个像素是红的,第三个 像素是红的,第四个像素是 红的”。 2)“这是一幅2*2的图 像, 整幅图都是红色的”。
信息量压缩方法不能实现编码与解码互逆。
2.图像传输与存储需要的信息量空间:
如一部90分钟的彩色电影,每秒放映24帧。把 它数字化,每帧512512像素,每像素的R、G、B三 分量分别占8bit,则总比特数为
90602435125128bit=97,200M。 如一张CD光盘可存600兆字节数据,这部电影光 图像(还有声音)就需要160张CD光盘用来存储。
1 I(ai)log2p(ai)log2p(ai)
如果对数字图像X像素分布各灰度级作平均度量,则 可得平均信息量:
m
m
H (X )p (a i) .I ( a i) p ( a i) .lo g 2 p ( a i)
i 1
i 1
则称H(X)为数字图像X的熵,单位为bit/像素。
可看出,图像的熵H是表示其各个灰度级比特数的 统计平均值。
应用方关心图像区域有限,可对其余部分图像可 采用空间和灰度级上的粗化。
对于识别,图像特征抽取和描述也是数据压缩。
3.2 数据压缩与信息论基础
3.2.2 图像压缩编码系统的基本构成
图 像 信 息 源
信 源 编 码 器
信 道 编 码 器
信 道
信 道 解 码 器
信 源 解 码 器
图 像 输 出
编码器
一幅图像中像素灰度出现的不均匀性。如果用同 样长度比特表示每一个灰度,则必然存在冗余。
图像能量在变换域内分布的不均匀性,大部分能 量集中在低频部分,而小部分能量集中在高和较 高的频率部分。则高频能量为数据冗余。
图像像素在时间和空间上的相关性造成信息冗余。 空间冗余:邻近像素灰度分布的相关性很强。
因此,传输带宽、速度、存储器容量的限 制使得对图象数据进行压缩显得非常必要。
二、图像编码技术的可能性:
1、从信息论观点来看,图像作为一信源,描 述图像信源数据是有效信息量和冗余量两部分 组成。
去除冗余量可节省存储和传输中的开销,同时 不损害图像信源中有效信息量。
什么是数据冗余呢?
如果不同的方法表示给定量的信息用了不同的 数据量,那么使用较多数据量的方法中,有些数据 必然代表无用的信息,或者为重复地表示了其它数 据已表示的信息,这为数据冗余的概念。
主要内容
3.1 图像编码理论分类 3.2 数据压缩与信息论基础 3.3 霍夫曼编码 3.4 游程长度编码 3.5 算术编码 3.6 LZW字典编码
3.1 图像压缩编码分类
一般从信息论角度出发分为两大类: 冗余度压缩方法
信息量压缩方法
1、冗余度压缩方法:也称无损压缩,信息保 持编码或熵编码。具体讲为解码图像和压缩编码
例如:
有一幅40个像素组成的灰度图像,灰度共有5级,分 别用A、B、C、D、E表示。40个像素中出现灰度A的 像素数有15个;出现灰度B的像素数有7个;出现灰 度C的像素数有7个等等,如下表所示。
灰度等级 A
B
C
D
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