图像压缩之小波方法t-课件ppt(精)
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数字图像处理图像压缩ppt课件
率分布分别为P(x1)=0.4, P(x2)=0.3, P(x3)=0.1, P(x4)=0.1,
P(x5)=0.06, P(x6)=0.04, 现求其最佳哈夫曼编码
W={w1,w2,w3,w4,w5,w6}。
元素
xi
x1
x2 x3 x4
x5
x6
概率 P(xi) 0.4 0.3 0.1 0.1 0.06 0.04
减少像素间冗余
减少编码冗余
7.3.1 变长编码
7.3.1.1 一些基本概念
第1. 七1)
图像熵和平均码字长度 图像熵（Entropy）
章
图
设数字图像像素灰度级集合为（X1,X2, ,Xk,
像 ,XM)，其对应的概率分别为P1,P2, ,Pk, ,PM 。
压 缩
按信息论中信源信息熵定义，数字图像的熵H为：
缩 码冗余来达到压缩的目的。
7.3.1.3 哈夫曼（Huffman）编码方法
第
哈夫曼编码基本思想
七 章
1) 统计一下符号的出现概率， 2) 建立一个概率统计表，
图
将最常出现（概率大的）的符号用最短的
像
编码，
压
最少出现的符号用最长的编码。
缩 例：设有数字图像，其灰度集合为 X={x1,x2,x3,x4,x5,x6}其概
像 压
示给定量的信息使用了不同的数据量，那么使用
缩 较多数据量的方法中，有些数据必然是代表了无
用的信息，或者是重复地表示了其它数据已表示
的信息，这就是数据冗余的概念。
7.2.1 数据冗余
第 七
• 三种基本的数据冗余
章
图 编码冗余
像 压
像素间冗余
缩 心理视觉冗余
第9章 小波变换(08) 数字图像处理课件
采用上述方法，理论上产生的数据量将是原始数据的两倍。根据Nyquist采 样定理， 可用下采样的方法来减少数据量，即在每个通道内每两个样本数 据取一个， 便可得到离散小波变换的系数（Coefficient）。
D 1000个采样点
↓
S 1000个采样点
S 1000个采样点
cD 约500个DW T系数
A 1000个采样点
(t)
(t－k)
O
t
O
t
(a)
(b)
图7-15 (a) 小波函数ψ(t)； (b) 位移后的小波函数ψ(t-k)
第9章 小波变换及其在率之间的相互关系。傅立叶变 换提供了有关频率域的信息，但有关时间的局部化信息却基本 丢失。
• 与傅立叶变换不同，小波变换是通过缩放母小波（Mother wavelet）的宽度来获得信号的频率特征， 通过平移母小波来获 得信号的时间信息。
9.1.4 多分辨分析（ Mallat快速算法，阮148）
• 1988年Mallat受到塔式算法的启发，在多分辨分析 的指导下建立了Mallat算法，它是小波变换的快速算 法，其作用相当于FFT。
•从多分辨分析——离散卷积——滤波处理，Mallat算 法本质上不需要知道小波函数的具体结构，只由系数 就可以实现f(t)的分解与重构。
cA 1
cD 1
cA 2
cD 2
cA 3
cD 3
(b )
A2
D2
S
Lo_ D ： 低 通 滤 波 器 ； Hi_D：
高 通滤 波器
L o_ D
A3
Hi_D D3
cA 1
cD 1
cA 2
cD 2
cA 3
cD 3
(a )
D 1000个采样点
↓
S 1000个采样点
S 1000个采样点
cD 约500个DW T系数
A 1000个采样点
(t)
(t－k)
O
t
O
t
(a)
(b)
图7-15 (a) 小波函数ψ(t)； (b) 位移后的小波函数ψ(t-k)
第9章 小波变换及其在率之间的相互关系。傅立叶变 换提供了有关频率域的信息，但有关时间的局部化信息却基本 丢失。
• 与傅立叶变换不同，小波变换是通过缩放母小波（Mother wavelet）的宽度来获得信号的频率特征， 通过平移母小波来获 得信号的时间信息。
9.1.4 多分辨分析（ Mallat快速算法，阮148）
• 1988年Mallat受到塔式算法的启发，在多分辨分析 的指导下建立了Mallat算法，它是小波变换的快速算 法，其作用相当于FFT。
•从多分辨分析——离散卷积——滤波处理，Mallat算 法本质上不需要知道小波函数的具体结构，只由系数 就可以实现f(t)的分解与重构。
cA 1
cD 1
cA 2
cD 2
cA 3
cD 3
(b )
A2
D2
S
Lo_ D ： 低 通 滤 波 器 ； Hi_D：
高 通滤 波器
L o_ D
A3
Hi_D D3
cA 1
cD 1
cA 2
cD 2
cA 3
cD 3
(a )
小波变换及其在图像处理中的典型应用PPT课件
要点一
总结词
要点二
详细描述
通过调整小波变换后的系数，可以增强图像的某些特征， 如边缘、纹理等。
小波变换可以将图像分解为不同频率的子图像，通过调整 小波系数，可以突出或抑制某些特征。增强后的图像可以 通过小波逆变换进行重建，提高图像的可视效果。
感谢您的观看
THANKS
实现方式
通过将输入信号与一组小波基函 数进行内积运算，得到小波变换 系数，这些系数反映了信号在不 同频率和位置的特性。
特点
一维小波变换具有多尺度分析、 局部化分析和灵活性高等特点， 能够有效地处理非平稳信号，如 语音、图像等。
二维小波变换
定义
二维小波变换是一种处理图像的方法，通过将图像分解成不同频率和方向的小波分量， 以便更好地提取图像的局部特征。
实现方式
02
通过将小波变换系数进行逆变换运算，得到近似信号或图像的
原始数据。
特点
03
小波变换的逆变换具有重构性好、计算复杂度低等特点，能够
有效地恢复信号或图像的原始信息。
03
小波变换在图像处理中的 应用
图像压缩
利用小波变换对图像进行压缩，减少 存储空间和传输带宽的需求。
通过小波变换将图像分解为不同频率 的子图像，保留主要特征，去除冗余 信息，从而实现图像压缩。压缩后的 图像可以通过解压缩还原为原始图像。
图像融合
利用小波变换将多个源图像融合成一个目 标图像，实现多源信息的综合利用。
通过小波变换将多个源图像分解为不同频 率的子图像，根据一定的规则和权重对各个 子图像进行融合，再通过逆变换得到融合后 的目标图像。图像融合在遥感、医学影像、 军事侦察等领域有广泛应用，能够提高多源
信息的综合利用效率和目标识别能力。
数字图像处理中 小波变换和图像压缩
LOGO
小波变换与图像压缩
目录
信号编码 离散小波变换系数的计算 基于小波变换的压缩编码 二维小波变换 基本的阈值编码方法 EZW编码 SPIHT编码
§8.6 信号编码
用小波信号编码，就是将信号分解到伸缩和移位的函数上。尺度函数是 父小波的伸缩和移位形式；小波函数是母小波的伸缩和移位形式。下面 将说明用尺度函数和小波函数一起对信号进行编码，效率最高。 用尺度函数对信号进行编码要满足： 选择小波基的特性适合于待编码的信号； 最小尺度能够反映出信号的最小细节。
(c)
该等式将精细尺度m+1上的小波变换系数与相邻粗尺度m上的小波系数联系起来。 合成方程在这个意义上实现了反离散小波变换（IDWT）。
图形显示了与Daubechies-4小波基对应的滤波器的脉冲响应傅里叶变换幅 度谱。这两个滤波器对称互补，曲线交点正好是滤波器的3dB带宽点，即 当信号通过时，这两个正好将整个信号带宽平分为二。
3 3 3 2 3 2 3 2 -M 2
来代替小波系数cM [n]作为DWT分析的输入。这种简化的根据是
足够小的时侯，尺度函数和小波函数变得近似于冲击函数。如图P205图8.29
任一数信号可以表示为冲击函数的加权和 x(n)=⋯ +c3[0]δ [n] + c3 [1]δ [n − 1] + c3[2]δ [n − 2] +⋯ 比较以上两式可以得到一般结论为： cM [n]=2 x[n]
例题8-7 请详见课本
P211
§8.8基于小波变换的压缩编码 基于小波变换的压缩编码
ⅰ
二维小波变换
压缩编码
ⅱ
基本的阈值编码方法
ⅲ
EZW&SPIHT编码 编码
小波变换与图像压缩
目录
信号编码 离散小波变换系数的计算 基于小波变换的压缩编码 二维小波变换 基本的阈值编码方法 EZW编码 SPIHT编码
§8.6 信号编码
用小波信号编码，就是将信号分解到伸缩和移位的函数上。尺度函数是 父小波的伸缩和移位形式；小波函数是母小波的伸缩和移位形式。下面 将说明用尺度函数和小波函数一起对信号进行编码，效率最高。 用尺度函数对信号进行编码要满足： 选择小波基的特性适合于待编码的信号； 最小尺度能够反映出信号的最小细节。
(c)
该等式将精细尺度m+1上的小波变换系数与相邻粗尺度m上的小波系数联系起来。 合成方程在这个意义上实现了反离散小波变换（IDWT）。
图形显示了与Daubechies-4小波基对应的滤波器的脉冲响应傅里叶变换幅 度谱。这两个滤波器对称互补，曲线交点正好是滤波器的3dB带宽点，即 当信号通过时，这两个正好将整个信号带宽平分为二。
3 3 3 2 3 2 3 2 -M 2
来代替小波系数cM [n]作为DWT分析的输入。这种简化的根据是
足够小的时侯，尺度函数和小波函数变得近似于冲击函数。如图P205图8.29
任一数信号可以表示为冲击函数的加权和 x(n)=⋯ +c3[0]δ [n] + c3 [1]δ [n − 1] + c3[2]δ [n − 2] +⋯ 比较以上两式可以得到一般结论为： cM [n]=2 x[n]
例题8-7 请详见课本
P211
§8.8基于小波变换的压缩编码 基于小波变换的压缩编码
ⅰ
二维小波变换
压缩编码
ⅱ
基本的阈值编码方法
ⅲ
EZW&SPIHT编码 编码
基于小波变换的图像压缩与MATLAB实现PPT课件
第9页/共13页
20 40 60 (d) 第 二 次 压 缩 图 像
第三章
MATLAB优化算法案例分析与应用
50
100
150
200
250
50
100
150
200
250
图3- 7 Haar小波图像压缩
第10页/共13页
Approximation A1
第三章
MATLAB优化算法案例分析与应用 Horizontal Detail H1
图3- 10 bior小波图像压缩
第12页/共13页
谢谢您的观看！
第13页/共13页
第三章
MATLAB优化算法案例分析与应用
•3.3 图像的分解和量化
图3- 1 小波压缩图像的算法流程
第4页/共13页
第三章
•3.4 图像压缩编码
MATLAB优化算法案例分析与应用
第5页/共13页
第三章
MATLAB优化算法案例分析与应用
•3.4.1
图像编码评价
NM
f i, j2
SNR
150
200
250 50 100 150 200 250 (a) 原 始 图 像
100
200
300
400
500 100 200 300 400 500
(b) 分 解 后 低 频 和 高 频 信 息
20
40
20
60 40
80
100
60
1பைடு நூலகம்0
20 40 60 80 100120 (c) 第 一 次 压 缩 图 像
分解公式： 重构公式：
f , j1,k 21/ 2
pk2 j f , jk
20 40 60 (d) 第 二 次 压 缩 图 像
第三章
MATLAB优化算法案例分析与应用
50
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150
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50
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图3- 7 Haar小波图像压缩
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Approximation A1
第三章
MATLAB优化算法案例分析与应用 Horizontal Detail H1
图3- 10 bior小波图像压缩
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谢谢您的观看！
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第三章
MATLAB优化算法案例分析与应用
•3.3 图像的分解和量化
图3- 1 小波压缩图像的算法流程
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第三章
•3.4 图像压缩编码
MATLAB优化算法案例分析与应用
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第三章
MATLAB优化算法案例分析与应用
•3.4.1
图像编码评价
NM
f i, j2
SNR
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250 50 100 150 200 250 (a) 原 始 图 像
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(b) 分 解 后 低 频 和 高 频 信 息
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1பைடு நூலகம்0
20 40 60 80 100120 (c) 第 一 次 压 缩 图 像
分解公式： 重构公式：
f , j1,k 21/ 2
pk2 j f , jk
第八章图像压缩ppt课件
信源的平均码长 lavg>=H(X) ；也就是说熵是无失真
编码的下界.
如果所有 I(xk) 都是整数,且l(xk)=I(xk),可以使平均
码长等于熵.
对非等概率分布的信源,采用不等长编码其平均码
长小于等长编码的平均码长.
如果信源中各符号的出现概率相等,信源熵值达到
最大
最新课件
29
编码的分类
根据对象的不同，可以分为静止图像编码、活动图像
8.1 基础知识
数据与信息之间的关系：数据是信息传送的手段；相同数量的信息可
以用不同数量的数据表示；
数据压缩指减少表示给定信息量所需的数据量；
图像压缩所解决的问题是尽量减少表示数字图像时所需的数据量；
n
压缩率： C R 1
n2
相对数据冗余： R D 1 1
CR
在数字图像压缩中,可以确定三种基本的数据冗余: 编码冗余、像
息间的相关性时，是无失真代码平均长度比特数的下限。
例如
x1 , x2 , x3 , x4
X 1 1 1 1
,
,
,
2 4 8 8
N
7
H
(X
)
p
i log
2p
i
4
i
1
说明该信源编码平均码长最短情况下为7/4，不能再小，
否则就会引起错误，而平均码长比此数大许多时，就表明
先被压缩而后被解压缩的输出图像的函数时,就说这个函
数是基于客观保真度准则的.
假设 f x, y 表示输入图像，fˆx, y 表示由对输入先压缩得到的
ˆ
fˆx,的
y 误
xx
编码的下界.
如果所有 I(xk) 都是整数,且l(xk)=I(xk),可以使平均
码长等于熵.
对非等概率分布的信源,采用不等长编码其平均码
长小于等长编码的平均码长.
如果信源中各符号的出现概率相等,信源熵值达到
最大
最新课件
29
编码的分类
根据对象的不同，可以分为静止图像编码、活动图像
8.1 基础知识
数据与信息之间的关系：数据是信息传送的手段；相同数量的信息可
以用不同数量的数据表示；
数据压缩指减少表示给定信息量所需的数据量；
图像压缩所解决的问题是尽量减少表示数字图像时所需的数据量；
n
压缩率： C R 1
n2
相对数据冗余： R D 1 1
CR
在数字图像压缩中,可以确定三种基本的数据冗余: 编码冗余、像
息间的相关性时，是无失真代码平均长度比特数的下限。
例如
x1 , x2 , x3 , x4
X 1 1 1 1
,
,
,
2 4 8 8
N
7
H
(X
)
p
i log
2p
i
4
i
1
说明该信源编码平均码长最短情况下为7/4，不能再小，
否则就会引起错误，而平均码长比此数大许多时，就表明
先被压缩而后被解压缩的输出图像的函数时,就说这个函
数是基于客观保真度准则的.
假设 f x, y 表示输入图像，fˆx, y 表示由对输入先压缩得到的
ˆ
fˆx,的
y 误
xx
专题讲座——小波变换PPT课件
第10页/共79页
部分小波波形
第11页/共79页
小波基函数
将小波母函数（t)进行伸缩和平移，
令伸缩因子（称尺度因子）为a,平移因子为，则：
a（ , t)
a12(t
),a0,R
a
则称a（ , t)是依赖参数a,的小波基函数。
将信号在这个函数系上分解，就得到连续小波变换
第12页/共79页
小波分析
• 小波变换通过平移母小波(mother wavelet) 可获得信号的时间信息，而通过缩放小波的 宽度(或者叫做尺度)可获得信号的频率特性。 对母小波的缩放和平移操作是为了计算小波 的系数，这些系数代表小波和局部信号之间 的相互关系。
第15页/共79页
CWT的变换过程图示
第16页/共79页
CWT小结
• 小波的缩放因子与信号频率之间的关系可以 这样来理解。缩放因子小，表示小波比较窄，
度量的是信号细节，表示频率w 比较高；相
反，缩放因子大，表示小波比较宽，度量的
是信号的粗糙程度，表示频率w 比较低。
第17页/共79页
离散小波变换
第18页/共79页
离散小波变换定义
任意L2(R)空间中的x(t)的DWT为：
__________
Wx ( j, k) R x(t) j,k (t) dt其中Biblioteka j（ ,k t) 1 2j
(
t 2
j
k)
需要强调指出的是，这一离散化都是针对连续 的尺度参数和连续平移参数的，而不是针对时 间变量t的。
第4页/共79页
短时傅里叶变换STFT
确定信号局部频率特性的比较简单的方法是 在时刻ґ附近对信号加窗，然后计算傅里叶变 换。
小波变换及应用(图像压缩)ppt课件
小波变换及应用 (图像压缩)
小波分析因为同时具有好的空间分辨率和好的 频率分辨率，特别适于分析非稳态信号。自然 图像正具有这种非稳态特性，可以看作是能量 空间集中（图像边沿和细节）和频率集中（图 像的平缓变化部分）信号的线性组合[8]。因此， 使用小波分析进行图像压缩可以取得很好的效 果。
基于小波的图像压缩思想来源
E m b e d d e d意 即 编 码 器 可 以 在 任 一 希 望 速 率 上 停 止 编 码 。 同 样 ， 解 码 器 可 在 码 流 的 任 一 点 截 断 码 流 ， 停 止 解 码 。 优 点 ： 不 需 要 图 像 预 先 知 识 ， 不 用 存 储 其 码 表 ， 和 不 用 训 练 。
2级2-D DWT的上式计算，可由下框图实现：
N
列
N N N
N
4
4
NLeabharlann H(Z)22 2 2 2
a n ,n 2( 1 2)
1 d n 2( 1,n 2)
2 d2 (n 1,n 2)
列
H(Z)
行
2 2 2 2
N 2 N
G(Z )
a n ,n 1( 1 2)
H(Z)
G(Z )
2 2
H(Z)
G(Z )
和 好 的 频 时 在 频 率 的 作 用 。
( n , n ) ( n ) ( n ) 若2-D滤波器 (n 可分解为 ，则 1,n 2) 1 2 1 1 2 2 1, n 2)为一个近似 可分的2-D DWT，将分解近似图象ai (n 图象和3个细节图象，即：
ai 1 (n1 , n2 ) h(k1 )h(k2 )ai (2n1 k1 ,2n2 k2 )
2 i 1 k1 0 k 2 0 L 1 L 1
小波分析因为同时具有好的空间分辨率和好的 频率分辨率，特别适于分析非稳态信号。自然 图像正具有这种非稳态特性，可以看作是能量 空间集中（图像边沿和细节）和频率集中（图 像的平缓变化部分）信号的线性组合[8]。因此， 使用小波分析进行图像压缩可以取得很好的效 果。
基于小波的图像压缩思想来源
E m b e d d e d意 即 编 码 器 可 以 在 任 一 希 望 速 率 上 停 止 编 码 。 同 样 ， 解 码 器 可 在 码 流 的 任 一 点 截 断 码 流 ， 停 止 解 码 。 优 点 ： 不 需 要 图 像 预 先 知 识 ， 不 用 存 储 其 码 表 ， 和 不 用 训 练 。
2级2-D DWT的上式计算，可由下框图实现：
N
列
N N N
N
4
4
NLeabharlann H(Z)22 2 2 2
a n ,n 2( 1 2)
1 d n 2( 1,n 2)
2 d2 (n 1,n 2)
列
H(Z)
行
2 2 2 2
N 2 N
G(Z )
a n ,n 1( 1 2)
H(Z)
G(Z )
2 2
H(Z)
G(Z )
和 好 的 频 时 在 频 率 的 作 用 。
( n , n ) ( n ) ( n ) 若2-D滤波器 (n 可分解为 ，则 1,n 2) 1 2 1 1 2 2 1, n 2)为一个近似 可分的2-D DWT，将分解近似图象ai (n 图象和3个细节图象，即：
ai 1 (n1 , n2 ) h(k1 )h(k2 )ai (2n1 k1 ,2n2 k2 )
2 i 1 k1 0 k 2 0 L 1 L 1
第五部分小波图像压缩技术教学课件
EZW解码
解码过程的主要步骤包括：接收编码器发送的解码信息后，设置阈值， 构造逆量化器。解读位流中包含的位置信息和小波系数信息。
第一次解码 解码器接收到的信息：32/ PNZTPTTTTZTTZZZZZPZZ/1010
重要的小波系数与其量化符号有如下的对应关系：
D 1P N Z T P T T T T Z T T Z Z Z Z Z P Z Z
SPIHT编码的主要步骤
Check the significance of all trees in the LIS according to the type of tree type:
For a tree of type D: If it is significant, output 1, and code its children: • If a child is significant, output 1, then a sign bit and add it to the LSP • If a child is insignificant, output 0 and add it to the end of LIP. • If the children have descendants, move the tree to the end of LIS as type L, otherwise remove it from LIS.
T0 32
EZW编码
2. 主扫描
输入小波系数
是
否
是否为重要系数？
系数正负号？
是否为零树的 子孙系数？
是 不编码
否
是
它的子孙系数
否
存在重要系数？
P
N
Z
小波系数编码流程图
小波图像编码幻灯片
•12
小波图象编码的一般结构主要由: 小波变换,量化和熵编码等三个模块组成 其中 小波变换:不损失数据,它是EZW算法具有渐进 性的基础.
量化模块:对数据会产生损失,损失程度取决于 量化阈值的大小,EZW算法指的就是此模块的算法.
熵编码模块:对每个输入数据值精确地确定它 的概率,并根据这些概率生成一个合适的代码,使输 出码流小于输入码流
•39
EBCOT算法包含两种不同的编码器来体现 它的性能.这两种编码器分别叫做层1编码器 和层2编码器. T1编码器处理变换图象的小波变换系数,并把 截断点放到码块中.后者把来自T1编码器的 零碎码块放到不同的质量层,与不同的位速 率相对应,并生成实际的压缩位流和文件.
•40
9.5.3 位速率失真最佳 EBCOT算法把表示图象
移到LIS的末端作为D型树,然后把父树从 LIS中删除 如果该树不重要,输出”0” (4)减少阈值,然后返回到(2)
•35
第五节 EBCOT编码简介
9.5.1介绍 EBCOT:最佳截断嵌入码块编码,是David
Taubman在1999年发表的一种编码算法,现 在处于进一步开发中. EBCOT算法是一种对小波变换产生的子带系 数进行量化和编码的方法. 基本思想:把每一个子带的小波变换系数分成 独立编码的码块,并且对所有的码块使用相 同的编码方法.如图9-21
•6
正交小波的多分辨率理论已经证明，任何 共轭镜像滤波器都可以用来刻画一种小波， 而且快速离散小波变换可以使用串联这些 共轭镜像滤波器来实现。连续小波理论和 离散滤波器组之间的等效性揭示了数字信 号处理和谐波分析之间的关系。
•7
小波分解图象方法: 包括: 均匀分解,非均匀分解,八带分解和小波 包分解. 其中八带分解使用最广泛,它属于非均匀频 带分割方法.它把低频部分分解成比较窄的 频带,而对每一级分解的高频部分不再进一 步分解.
小波图象编码的一般结构主要由: 小波变换,量化和熵编码等三个模块组成 其中 小波变换:不损失数据,它是EZW算法具有渐进 性的基础.
量化模块:对数据会产生损失,损失程度取决于 量化阈值的大小,EZW算法指的就是此模块的算法.
熵编码模块:对每个输入数据值精确地确定它 的概率,并根据这些概率生成一个合适的代码,使输 出码流小于输入码流
•39
EBCOT算法包含两种不同的编码器来体现 它的性能.这两种编码器分别叫做层1编码器 和层2编码器. T1编码器处理变换图象的小波变换系数,并把 截断点放到码块中.后者把来自T1编码器的 零碎码块放到不同的质量层,与不同的位速 率相对应,并生成实际的压缩位流和文件.
•40
9.5.3 位速率失真最佳 EBCOT算法把表示图象
移到LIS的末端作为D型树,然后把父树从 LIS中删除 如果该树不重要,输出”0” (4)减少阈值,然后返回到(2)
•35
第五节 EBCOT编码简介
9.5.1介绍 EBCOT:最佳截断嵌入码块编码,是David
Taubman在1999年发表的一种编码算法,现 在处于进一步开发中. EBCOT算法是一种对小波变换产生的子带系 数进行量化和编码的方法. 基本思想:把每一个子带的小波变换系数分成 独立编码的码块,并且对所有的码块使用相 同的编码方法.如图9-21
•6
正交小波的多分辨率理论已经证明，任何 共轭镜像滤波器都可以用来刻画一种小波， 而且快速离散小波变换可以使用串联这些 共轭镜像滤波器来实现。连续小波理论和 离散滤波器组之间的等效性揭示了数字信 号处理和谐波分析之间的关系。
•7
小波分解图象方法: 包括: 均匀分解,非均匀分解,八带分解和小波 包分解. 其中八带分解使用最广泛,它属于非均匀频 带分割方法.它把低频部分分解成比较窄的 频带,而对每一级分解的高频部分不再进一 步分解.
图像压缩PPT课件
一
较好、很好，这种评价被称为主观保真度
节
标准。
图
像
压
缩
12
ppt
第精选 四
章 4.1.3 图像压缩基本概念:图像压缩模型
图
像
压 • 源数据编码：完成原数据的压缩。
缩 • 通 道 编 码：为了抗干扰，增加一些容错、校验
位，实际上是增加冗余。
第 一
•通
道：如Internet、广播、通讯、可移 动介质
节
压
– 基本思想：去除像素冗余。
缩
(1) 在压缩过程中动态地形成一个字符序列表(字典)
第
(2) (a) 每当压缩扫描图像发现一个字典中没有的字符 序列，就把该字符序列存到字典中
二
(b) 并用字典的地址（编码）作为这个字符序列的
节
代码，替换原图像中的字符序列
无
(c) 下次再碰到相同的字符序列，就用字典的地址
4.2.1 无损压缩:基于字典的压缩
章
图 • LZW编码 像 压 缩
第 二 节
文件头信息 屏幕描述 全局调色板 图像描述 局部调色板
LZW压缩图像数据
无
损
扩充数据块
30
精 选
ppt
第
四
4.2.1 无损压缩:基于字典的压缩
章
图 像
• LZW编码
压
初始化字典 输出清除标记 LZW_CLEAR
Temp = 空串
//读入一个新
//判断“临时串变量 新字符”是否
//更新临时串变32量
精 选
ppt
第
四
4.2.1 无损压缩:基于字典的压缩
章
图
else {
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