图像有损压缩课件

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数字图像处理图像压缩ppt课件

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图像熵值
6
H Pxi log2 Pxi i 1 0.4log2 0.4 0.3log2 0.3 2 0.1log2 0.1
0.06log2 0.06 0.04log2 0.04
2.14bit
平均码长 N与H接近,N H
第七章 图像压缩
7.2 基础知识 7.2.1 数据冗余
• 数据冗余旳概念
数据是用来表达信息旳。假如不同旳措施为表 达给定量旳信息使用了不同旳数据量,那么使用 较多数据量旳措施中,有些数据必然是代表了无 用旳信息,或者是反复地表达了其他数据已表达 旳信息,这就是数据冗余旳概念。
第七章 图像压缩
7.2.1 数据冗余
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
编码 wi 1 00 011 0100 01010 01011
第七章 图像压缩
x1 0.4
0.4
x2 0.3
0.3
x3 0.1
0.1
x4 0.1
0.1 (0100)
x5 0.06 (01010) 0.1(0101)
例如:原图像数据:234 223 231 238 235 压缩后数据:234 -11 8 7 -3
第七章 图像压缩
7.2.1 数据冗余
• 什么是心理视觉冗余?
这是因为眼睛对全部视觉信息感受旳敏捷度 不同。在正常视觉处理过程中多种信息旳相对主 要程度不同。 有些信息在一般旳视觉过程中与另 外某些信息相比并不那么主要,这些信息被以为 是心理视觉冗余旳,清除这些信息并不会明显降 低图像质量。
• 三种基本旳数据冗余
编码冗余 像素间冗余 心理视觉冗余

第八章图像压缩ppt课件

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
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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

图像有损压缩课件

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3.图像有损压缩技术
• 3.1 图像有损压缩介绍 • 3.2 常见有损压缩技术
3.1有损压缩介绍
• 虽然人们总是期望无损压缩,但冗余度很少的信息对象用 无损压缩技术并不能得到可接受的结果。当使用的压缩方 法会造成一些信息损失时,关键的问题是看这种损失的影 响。有损压缩经常用于压缩音频、灰度或彩色图像和视频 对象等,因为它们并不要求精确的数据。在由音频、彩色 图像、视频以及其他专门数据组成的多媒体对象中,可以 单独使用有损压缩技术,也可与无损压缩技术共同使用。
傅立叶变换转换到频率域,就只需要几点就可以表示这个
相同的信号。如我们已经看到的那样,原因就是信号只含
有少量的频率成分。这允许在频率域中只用几个数据点就
可以表示信号,而在时间域中表示则需要大量数据点
• 这一技术可以应用到彩色图像上。彩色图像有像素组成, 这些像素具有RGB彩色值。每个像素都带有x,y坐标,对 每种原色使用8x8或者16x16矩阵。在灰度图像中像素具 有灰度值,它的x,y坐标由灰色的幅度组成。为了在 JPEG中压缩灰度图像,每个像素被翻译为亮度或灰度值。
3.2.1预测编码
• 预测编码是根据离散信号之间存在着一定关联性的特点, 利用前面一个或多个信号预测下一个信号进行,然后对实 际值和预测值的差(预测误差)进行编码。如果预测比较 准确,误差就会很小。在同等精度要求的条件下,就可以 用比较少的比特进行编码,达到压缩数据的目的。
• 预测编码中典型的压缩方法有脉冲编码调制(PCM Pulse Code Modulation)、差分脉冲编码调制(DPCM, Differential Pulse Code Modulation)、自适应差分脉冲 编码调制(ADPCM,Adaptive Differential Pulse Code Modulation)等,它们较适合于声音、图像数据的压缩, 因为这些数据由采样得到,相邻样值之间的差相差不会很 大,可以用较少位来表示。

图像有损压缩应用与实例

图像有损压缩应用与实例
,有损压缩技术可以 大大减少所需的存储空间,同时保持视频的 流畅度和清晰度。
互联网图像传
要点一
网页优化
网页上的图像通常会经过有损压缩,以加快加载速度,提 高用户体验。
要点二
社交媒体
社交媒体平台上的图片通常会经过压缩处理,以适应不同 的网络环境和设备。
医学影像存储与传
医学影像存储
VS
详细描述
FLIF采用自适应字典编码算法,能够根据 图像内容动态调整压缩参数,以实现更高 的压缩比。同时,FLIF还支持多通道颜色 信息和透明度等特性,适用于多种类型的 图像压缩需求。
04 图像有损压缩应用实例
数字摄影与录像
数字摄影
在拍摄大量照片时,有损压缩可以显著减小 存储空间的需求,同时保持图片质量在可接 受的范围内。
医学影像数据通常非常大,有损压缩可以大 大减少存储需求,同时保持诊断所需的图像 质量。
医学影像传输
在远程诊断或会诊中,有损压缩可以快速传 输医学影像,提高诊断效率。
遥感图像压缩
卫星遥感
遥感卫星获取的图像数据量巨大,有损压缩可以大大减 少数据的存储和传输需求。
环境监测
在环境监测中,遥感图像经过有损压缩后,可以快速传 输到地面站进行分析。
05 图像有损压缩的挑战与未 来发展
如何在高压缩比下降低失真度
算法优化
通过改进压缩算法,提高压缩效率并降低失真度。例 如,采用更精确的预测模型和优化量化过程,减少信 息损失。
深度学习技术
利用深度学习技术对图像进行有损压缩,通过训练神 经网络学习图像特征,实现高压缩比下较低的失真度 。
针对特定应用场景的优化算法
总结词
JPEG 2000是基于小波变换的图像压缩标准,相比JPEG具有更高的压缩比和更好的图像质量。

图像压缩章节ppt

图像压缩章节ppt

7.图像的压缩模型
图像预处理
图像信息源
图像信源 编码
信道编码
调制
信道传输
解调
信道解码
图像信源 解码
显示图像
二.DCT变换与量化
K-L变换 离散傅里叶变换 常见频 域变换 沃尔什-哈达玛变换 离散余弦变换(DCT)
小波变换
DCT变换后系数均为实数,且低频系数集中在矩阵的左 上角,高频系数分布在右下角,广泛应用于图像压缩。
– 压缩率:——描述压缩算法性能
CR = n1 / n2 其中,n1是压缩前的数据量,n2是压缩后的数据量
– 相对数据冗余:
RD = 1 – 1/CR 例:CR=20; RD = 19/20
2)常见的数据冗余
在数字图像压缩中,常有3种基本的数据冗余:编码冗
余、像素间的冗余以及心理视觉冗余
• A. 统计冗余:
量 化
N*N的像素块经过DCT变换后依然为N*N的块,变换本身 没有明显的压缩作用。DCT变换必须与量化配合使用才能 得到较好的压缩效果。 可以说,图像压缩的有损压缩的部分主要来自于量化, 量过程就是将每一个DCT系数除以一个固定常数,再四舍 五入取最接近的整数。由于DCT变换已经将能量集中在块 的左上角,很多高频系数非常小,经过量化后变为零, 而剩下的系数也很大程度上缩小了动态范围,减小了编 码所需的比特数。 量化的特点: 1.对低频分量采用细量化,高频分量采用粗量化; 2.对灰度采用细量化,色度采用粗量化。
DCT变换是可逆的,经过反变换,理论上可精确还原原 有像素矩阵。但由于浮点精度问题,可能产生舍入误差。 因此,在很多场合采用经过改进的DCT整数变换,这样有 以下两个好处。 1.采用整数运算,不会有舍入误差的问题; 2.整数运算的代价比乘法要小得多,可以通过整数加减 和移位操作完成变换,有利于提高计算效率。 DCT整数变换与原DCT变换的结果有微小差异,但由此引 入的压缩效率下降的微乎其微,计算速度却得以大幅度 提高。
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• 信源编码可分为两大类,
– 无失真编码 – 有失真编码(或称限失真编码)
2.2图像压缩分类
• 根据解压重建后的图像和原始图像之间是否具有误差,图 像编码压缩分为 – 无损压缩;(亦称无误差编码;无失真、无损、信息 保持编码) – 有损压缩;(亦称有误差编码;有失真或有损编码) • 无损压缩(Lossless compression):原始数据可完全从压 缩数据中恢复出来,即在压缩和解压缩过程中没有信息损 失。压缩比2:1左右
图像有损压缩
目录
引言 图像压缩基本知识介绍 图像有损压缩技术
引言

图像压缩的必要性
图像数据的特点之一是数据量庞大。给存储和传输带来 许多困难 一幅低分辨率彩色图像640 × 480,24bit/pixel, 该图 像数据量:640× 480 × 3=921,600Byte=0.92MB HDTV系统中,每个画面720 × 1280点,24bit真彩色, 60帧/s,具有6倍于传统电视系统的空间分辨率和 画面动感。每秒数据量: 720× 1280 × 3× 60=166MB=1.33Gb 目前数字传输能力,6MHz带宽,只有20Mb/s的传输速 率,需要压缩比: 1330/20=66.4

结论
• DCT的信息压缩能力比DFT和WHT的能力要强。 • DCT在信息压缩能力和计算复杂性之间提供了很 好的平衡,因此,许多变换编码系统都是以DCT 变换为基础的。 • 对比其它方法,DCT变换具有使用单一的集成电 路就可以实现,可以将最多的信息包装在最少的 系数之中。 • 可使“分块噪声”的块效应最小,这些分块噪声 是由子图像之间的可见边界造成的。
图像压缩的可能性
• 从信息论的观点看,描述信源的数据由有用数据和冗余数据组成。例: – “你的妻子,Helen,将于明天晚上6点零5分在波士顿的Logan机 场接你” – “你的妻子将于明晚6点零5分在Logan机场接你” – “Helen将于明晚6点在Logan接你” • 数量可观的冗余信息及不相关信息,为数据压缩技术提供可能。如果 能够消除一种或多种冗余,就可取得数据压缩效果。 • 图像压缩的可能性 – 图像中存在很大的冗余度。 – 用户通常允许图像失真。
• 有损压缩(Lossy compression) :原始数据不能完全从压 缩数据中恢复出来,即恢复数据只是在某种失真度下的近 似。 压缩比1000:1;
3.图像有损压缩技术
• 3.1 图像有损压缩介绍 • 3.2 常见有损压缩技术
3.1有损压缩介绍
• 虽然人们总是期望无损压缩,但冗余度很少的信息对象用 无损压缩技术并不能得到可接受的结果。当使用的压缩方 法会造成一些信息损失时,关键的问题是看这种损失的影 响。有损压缩经常用于压缩音频、灰度或彩色图像和视频 对象等,因为它们并不要求精确的数据。在由音频、彩色 图像、视频以及其他专门数据组成的多媒体对象中,可以 单独使用有损压缩技术,也可与无损压缩技术共同使用。
离散余弦变换(DCT)

离散余弦变换(Discrete Cosine Tranform,简称 DCT)是一种与傅立叶变换紧密相关的数学运算。在傅立 叶级数展开式中,如果被展开的函数式是偶函数,那么其 傅立叶级数中只包含余弦项,再将其离散化可导出余弦变 换,因此称之为离散余弦变换。时间域中信号需要许多数 据点表示;在x轴表示时间,在y轴表示幅度。信号一旦用 傅立叶变换转换到频率域,就只需要几点就可以表示这个 相同的信号。如我们已经看到的那样,原因就是信号只含 有少量的频率成分。这允许在频率域中只用几个数据点就 可以表示信号,而在时间域中表示则需要大量数据点 • 这一技术可以应用到彩色图像上。彩色图像有像素组成, 这些像素具有RGB彩色值。每个像素都带有x,y坐标,对 每种原色使用8x8或者16x16矩阵。在灰度图像中像素具 有灰度值,它的x,y坐标由灰色的幅度组成。为了在 JPEG中压缩灰度图像,每个像素被翻译为亮度或灰度值。
小波变换
• 传统的基于DCT 变换的图像压缩虽然在较高码率下能够 提供较好的图像质量, 但在码率低于0.25 bpp时,重构图 像存在严重的方块效应;同时,许多情况下希望在单一码 流中实现图像的有损和无损压缩,从而实现从有损到无损 的累进式传输,而基于DCT 的压缩算法难以实现这一要 求。针对以上问题,近年发展的离散小波变换(DWT) 方法,越来越成为图像压缩领域的研究热点。 • 所谓小波(wavelet),就是存在于一个较小区域的波。 一个小波母函数经过伸缩和平移得到小波基函数。将伸缩 因子和平移因子经过采样并离散化得到离散化的小波函数。 所谓小波变换或小波分解,实际上就是寻求空间L2(R)上 的标准正交小波基,将信号在这组小波基上分解,以便进 行分析和处理,并且还可以通过这些分解系数重建原来的 信号。
二维图像信号的小波变换,可以按照下图分别在水平和垂直 方向进行滤波的方法实现二维小波多分辨率分解。原始信号 f(x, y)进行一级小波分解被分成4个子带,其中LL子带对应 图像的低频成分;LH 子带对应水平低通-垂直高通成分,反 映了图像在垂直方向的高频细节;HL子带对应水平高通-垂 直低通成分,反映了图像在水平方向的高频细节;HH子带 对应水平和垂直两个方向的高通成分反映了图像在对角线方 向的高频细节。为了获得图像的多分辨率分解,低频子带LL 可以继续一分为四,每经过一级分解,当前子带LLn-1被分 成LLn,HLn,LHn和HHn 4 个子带。对于D 级分解,一幅 图像共产生3D+1 个子带。
在这里,N=8,矩阵中元素f(i,j)表 示块中第i行、第j列像素的亮度值。把该矩 阵看作一个空间域,显然,块中这些亮度 值的大小有一定的随机性,无序性,或者 说亮度值的分布没有什么特征;DCT变换 就是来解决这个问题的,把这些随机的数 据变的有序,便于对数据进行编码压缩。 • 一维DCT变换的公式为:
3.2.2变换编码
• 预测编码的压缩能力是有限的。以DPCM为例,一般只能 压缩到每样值2~4比特。20世纪70年代后,科学家们开始 探索比预测编码效率更高的编码方法。人们首先讨论了KL 变换(Karhunen-Loeve Transform)、傅立叶变换等正交 变换,得到了比预测编码效率高得多的结果,但苦于算法 的计算复杂性太高,进行科学研究可以,实际使用起来很 困难。直到20世纪70年代后期,研究者发现离散余弦变换 DCT与KL变换在某一特定相关函数条件下具有相似的基 向量,而用DCT的变换矩阵来做正交变换就可以节省大量 的求解特征向量的计算,因而大大简化了算法的计算复杂 性。DCT的使用使变换编码压缩进入了实用阶段。小波变 换是继DCT之后科学家们找到的又一个可以实用的正交变 换,它与DCT各有千秋,因而分别被不同的研究群体所推 崇。
– ……
• 存储:在存储时压缩原始数据,而在使用时再解压缩,这样能够大大 增加存储介质的存储量。 • 传输:在发送端压缩原始数据,在接收端将压缩数据解码,减少传输 时间 – 在现代通信中,图像传输已成为重要内容之一。采用编码压缩技 术,减少传输数据量,是提高通信速度的重要手段。
2.图像压缩基本知识介绍
例1 静止图像信息的冗余 (相邻像素间的空间冗余)
例2 活动图像信息的冗余 (相邻帧间的时间冗余)
图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余
图像压缩的主要应用
• 很多领域,都会遇到对大量图像数据进行传输和存储的问题,没有图像 压缩技术的发展,大容量图像数据的存储与传输难以实现。 – 多媒体 – 电视会议、数字电视,可视电话 – 遥感图像 – 医学图像教育商业管理等图文资料
• 变换编码是一种间接编码方法。它是将原始信号 经过数学上的正交变换后,得到一系列的变换系 数,再对这些系数进行量化、编码、传输。图3 是变换编码系统方框图。
• 图中接收端输出信号与输入信号的误差是因为输 入端采用量化器的量化误差所致。当经过正交变 换后的协方差矩阵为一对角矩阵,且具有最小均 方误差时,该变换称为最佳变换,也称 Karhunen-Loeve变换(K-L变换)。如果变换后 的协方差矩阵接近对角矩阵,该类变换称为准最 佳变换,典型的有DCT(离散余弦变换)、DFT (离散傅立叶变换)、WHT等。

为了压缩RGB彩色图像,这项工作必须进行三遍,因 为JPEG分别得处理每个颜色成分,R成分第一个被压缩, 然后是G成分,最后是B成分。而一个8x8矩阵的64个值, 每个值都带有各自的x,y坐标,这样我们就有了一个像素 的三维表示法,称作控件表达式或空间域。通过DCT变换, 空间表达式就转化为频谱表达式或频率域。从而达到了数 据压缩的目的。 • DCT式目前最佳的图像变换,它有很多优点。DCT是 正交变换,它可以将8x8图像空间表达式转换为频率域, 只需要用少量的数据点表示图像;DCT产生的系数很容易 被量化,因此能获得好的块傅立叶变换可以进行高效的运 算,因此它在硬件和软件中都容易实现;而且DCT算法是 对称的,所以利用逆DCT算法可以用来解压缩图像。

为什么采用8x8的图像块,其原因是由于计算量和像素之间 关系的数量,许多研究表明,在15或20个像素之后,像素间的 相关性开始下降。就是说,一列相似的像素通常会持续15到20 个像素那么长,在此之后,像素就会改变幅度水平(或反向)。 • 模拟图像经采样后成为离散化的亮度值然后分成一个个宏 块,而一个宏块有分成8x8大小的块,可以用一个矩阵来表示 这个块。 •
• 有损压缩编码不具有可恢复性和可逆性,该编码在压缩时 舍弃冗余的数据。
• 例如人眼较难分辨的颜色或人耳难以分辨的方向源信号, 实际取决于初始信号的类型、信号的相关性以及语义等内 容。这些被舍去的信息值是无法再找回的,所以还原后的 数据与原始数据存在差异。
3.2常用的有损压缩技术
• • • • • 预测编码 变换编码 基于模型编码 分形编码 其他编码
• 2.1图像压缩概念及其原理 • 2.2图像压缩分类
2.1图像压缩概念
• 数据压缩:
– 数据压缩是信息论的一个重要研究内容,称信源编码。 – 以尽可能少的数据表示信源所发出的信号,减少数据所占用的存 储空间。
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