数据压缩预测编码
《多媒体技术》 第二讲 多媒体数据压缩技术(第1—2节)课堂笔记及练习题
多媒体技术第二讲多媒体数据压缩技术（第1—2节）课堂笔记及练习题主题：第二讲多媒体数据压缩技术（第1—2节）学习时间： 4月4日--4月10日内容：第二讲多媒体数据压缩技术第一节多媒体数据和信息转换一、多媒体间的信息转换为了便于交流信息，需要对不同的媒体信息进行转换。
下表是部分媒体之间说明：＊易＊＊较困难＊＊＊很困难二、多媒体数据文件格式多媒体文件的格式很多，下表介绍常用文件格式的特点和应用场合。
三、多媒体数据的信息冗余多媒体计算机系统主要采用数字化方式，对声音、文字、图形、图像、视频等媒体进行处理。
数字化处理的主要问题是巨大的数据量。
一般来说，多媒体数据中存在以下种类的数据冗余：1）空间冗余：一些相关性的成像结构在数字化图像中就表现为空间冗余。
2）时间冗余：两幅相邻的图像之间有较大的相关性，这反映为时间冗余。
3）信息熵冗余（编码冗余）：信息熵是指一组数据所携带的信息量。
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，这种冗余称为信息熵冗余。
4）结构冗余：有些图像从大域上看存在着非常强的纹理结构，例如布纹图像和草席图像，我们说它们在结构上存在冗余。
5）知识冗余：有许多图像的理解与某些基础知识有较大的相关性。
这类规律性的结构可由先验知识和背景知识得到，我们称此类冗余为知识冗余。
6）视觉冗余：人类视觉系统对于图像场的任何变化，并不是都能感知的。
这类冗余我们称为视觉冗余。
7）其他冗余：例如由图像的空间非定常特性所带来的冗余。
以上所讲的是多媒体数据的信息冗余。
设法去掉信号数据中的冗余，就是数据压缩。
第二节常用的数据压缩技术一、数据压缩编码方法1）根据解码后数据与原始数据是否完全一致来进行分类：① 可逆编码(无失真编码)，如Huffman编码、算术编码、行程长度编码等。
② 不可逆编码(有失真编码)，常用的有变换编码和预测编码。
2）根据压缩的原理进行划分：① 预测编码：它是利用空间中相邻数据的相关性，利用过去和现在出现过的点的数据情况来预测未来点的数据。
预测编码
学生姓名：刘琨（31356013）
导师：王树彬
1
什么是预测编码？
预测编码是指从已收到的符号来提取关于 未收到的符号信息，从而预测其最可能的值作 为预测值，并对它与实际值之差进行编码。由 于差值很小，可以减少编码的码位，实现压缩。 它利用了信源的相关性来压缩码率，所以 对于独立信源，预测就没有可能。
7
Байду номын сангаас
此时的各系数as并不能对该信源发出
的所有序列都适用,随着序列的延长,各as根
据以后的r个符号值来计算,因而将随序列的
变化而变化,也就是说可以不断适应序列的
变化,适用于缓变的非平稳信源序列。
8
利用预测值的编码方法
一类是用实际值与预测值之差进行编码,也
叫差值编码。常用于相关性强的连续信源,也可
用于离散信源。在连续信源的情况下,就是对此
测。常用的差值预测就属于这类。
高阶线性预测已在话音编码,尤其在声
码器中广泛采用。
6
自适应预测
对于非平稳或非概率性的信源,无法获得确 切和恒定的相关函数,不能构成线性预测函数,可 采用自适应预测方法。 一种常用的自适应预测方法是设预测函数 是前几个符号值的线性组合,即令预测函数为 x’=∑asxt-r-1-s 再用已知信源序列来确定各系数as, 使对该序列所造成的均方误差D最小。
d (n)
s p (n)
量化 器
d q (n)
编码 器 +
sr (n)
I (n)
预测 器
S(n)是输入语音信号， (n) 是重建语音信号， 作为预测器确定下一个信号估值的输入信号。 (n)是预测语音信号，d(n)是差值信号。 DPCM实际就是对这个差值信号进行量化编码
数字通信中数据压缩编码与解码技术探究
数字通信中数据压缩编码与解码技术探究
文 / 国网黑龙江省电力有限公司信息通信公司刘志刚
摘要:作为现代信息传输中重要的应用手段，数字通信 技术的作用非常重要。本文介绍了几种常见的多媒体数据 压缩方法，例如预测编码、交换编码、信息熵编码及分频编 码等，分析多媒体数据压缩编码与解码新技术，例如图像的 压缩编码与解压解码、多媒体数据压缩与处理技术等，拓宽 人们对压缩编码和解码技术的认知，使数字通信中数据压 缩编码与解码技术得到更好的应用。
参考文献： m 王清富.b i m 技术在地铁车站土建施工中的应用卩].工程技 术研究,2020(09). [2] 张鹏.BIM 技术在地铁车站土建施工中的应用探讨〇].建筑 技术开发，2020(02). [3] 李渭红.浅议BIM 技术在地铁车站土建施工中的应用⑴. 居舍 2019(11).
作者简介：占洪学（1974.09—），男 ，汉 族 ，湖北黄石，主 要研究方向为城市轨道交通盾构施工技术。
此项标准被叫作“CS—A C E L P ”，在此标准的相关附件中，还 规定减小复杂度的编解码器标准。
(二)图像压缩编码与解压解码处理 1. 静态图像编码与解码 传统的静态图像编码算法中存在部分不足，对此有人 提出一种算法来进行改进，这种算法叫静态图像零树编码 算 法 ，在此种算法中应用到修剪图技术即所谓的零块，这种 算法的思想是按从下到上、由大到小的顺序进行扫描，逐渐 地 进 行 上 推 预 测 ，来 使 扫 描 次 数 相 应 地 减 少 ，对 解 码 来 说 ， 这种算法的效果更加明显。 2. 动态 Sprite编码与解码 Sprite图像是指在一般序列中可见的所有视频对象的 组 合 ，Sprite的编码可以分为静态和动态两类。静态的方法 对人工合成图像编码更为合适，整个图像只需要进行一次 编码传输,在解码端就可以实现很多帧不相同图像的重构； 动态的方法比较适用于自然图像的编码，属 于 .种 用 来 起 到增强作用的运动补偿方式。在编码和解码中建立的动态 图 像 必 @相 同 ，在动态图像生成之前，要对当前帧的图像做 好全面运动估计，针对视频对象计算出其变换参数，如果做 图像的更新，必须先对当前帧的图像进行还原之后再加以 利用。 三 、M PEG —4 标准 (一) 编码压缩处理 MPEG—4 项目由活动图像专家组提出，此项目与音频 视频编码息息相关，已经成为严格的执行标准。其中包含部 分关于编码压缩新的处理思想。场景中的每一个对象都可 以进行独立编码，用户可以根据自身意愿选择交互对象，对 象可以是一个，也可以是多个。MPEG—4 标准提高了用户 及场景的交互能力，还可以对音频对象进行重新组合来实 现新场景的构造，可以将合成信息和自然信息、存储信息和 实时信息进行无缝集成。该标准可以使访问信息更加透明 化 ，让用户感觉整个过程像在对本地信息进行访问一样，基 本 毫 无 差 别 ，而 且 内 容 具 有 很 强 的 伸 缩 性 。相 比 较 而 言 ， MPEG—4 标准可扩展空间大，也更加灵活，充分考虑到将
预测编码的基本原理及应用
预测编码的基本原理及应用1. 什么是预测编码预测编码是一种数据压缩技术，通过对数据的统计分析和模型预测，减少数据的冗余信息，从而实现数据的高效存储和传输。
预测编码的基本原理是根据已有的数据序列，通过数学模型对下一个数据进行预测，然后记录预测结果和真实数据之间的差异，将差异进行编码存储。
在解码时，利用相同的模型对预测结果进行逆向计算，还原出原始数据序列。
2. 预测编码的基本原理预测编码的基本原理可以概括为以下几个步骤：2.1 数据建模在预测编码中，需要建立一个合适的数据模型来对数据进行预测。
常用的数据模型包括线性模型、非线性模型等。
模型的选择根据具体的应用场景和数据特点来确定。
2.2 数据预测根据建立的数据模型，对已知的数据序列进行预测，得到下一个数据的预测值。
预测过程可以使用各种预测算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机等。
预测算法的选择依赖于建立的数据模型和数据的特征。
2.3 误差计算将预测值与真实值进行比较，计算它们之间的误差。
误差可以使用各种度量方法来评估，如平均绝对误差、均方误差等。
误差的计算结果用于后续的编码过程。
2.4 差值编码将误差值进行编码，通常使用无损编码方法，如霍夫曼编码、算术编码等。
编码的目的是通过消除冗余信息，实现数据的压缩存储。
2.5 编码存储对编码后的数据进行存储，可以选择不同的存储格式，如二进制、文本等。
在存储时，需要注意数据的还原问题，以便在解码时能够正确还原原始数据。
3. 预测编码的应用预测编码技术在各个领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：3.1 音频和视频压缩预测编码技术在音频和视频压缩中起到重要作用。
通过对音频和视频数据进行预测和编码，可以实现高效的压缩存储和传输，提高系统的性能和效率。
3.2 无线通信在无线通信系统中，预测编码技术可以减少数据传输量，提高数据传输速率。
预测编码技术可以应用于语音通信、图像传输等领域，以实现更稳定和高速的无线通信。
3.3 数据传输在数据传输过程中，通过使用预测编码技术，可以减少传输数据的大小，降低传输成本。
基于预测编码的无线传感器网络节点数据压缩算法研究
等效 果 ．
关 键 词 ： 线 传 感 器 网络 ； 测 编 码 ；数 据 压 缩 ； 量 无 预 增
中 图 分 类 号 ： Ｎ９ ５ ． Ｔ ２ ９ 文献标识码 ： Ａ
整个 网络 的能 量 损耗 ． 对能 量损 耗 问题 ， 出利 用 改进 的预测 编码 技 术对 传 感 器数 据 进 行压 缩 ， 满足 针 提 在
实 际需 求 的情况 下 ， 既不过 多增 加传 感器 节 点 Ｃ Ｕ 的负荷 ， 减少 了 网络 中的数 据传 输 量． Ｐ 又 无线传 感器 网络 特 点 ： １ 能 源受 限制 ， （） 网络 中每个节 点 的 电源是 有 限的 ， 网络 大多 工 作在无 人 区或 者 对 人 体有 伤害 的恶 劣环 境 中 ， 不能 更换 电源 ， 要求 网络 功 耗小 ， 长 网络 寿 命 ， 可能 节 省 电 源消 耗． 延 尽 通过
．
文 章 编 号 ：０ ６ — ９ ２ ２ １ ） ６ ０ ７ — ４ ４ ５７ ４ （ ０ ００ —０ ７０
基 于 预 测 编 码 的 无 线传 感 器 网络 节 点 数 据 压 缩 算 法研 究
高 艺， 孙桂玲， 李维祥， 吕 乐群
（南 开 大 学 信 息技 术 科 学 学 院 ， 津 ３ ０ ７ 天 ０ ０ １） 摘 要 ： 于 一 阶预 测 编 码 ， 无 线 传 感 器 网络 节 点 采 集 的 数 据 进行 压 缩 ， 去 数 据 之 间 的 冗 余 信 息 ， 大减 基 对 除 大
生 物土 壤温 度无 线 监测 系统 是 一个 典 型 的无线 传 感器 网络数 据 采集 系 统． 系统 的传 感器 节 点 分布 该 于 野外 ， 采用 电池 供 电 ， 要求 使 用时 间在 １年 以上 ， 于系统 能 耗控 制要 求很 高 ． 对 传感 器节 点 采用 ８位 单 片
预测编码理论
一、预测编码原理
预测编码是数据压缩三大经典技术（统计编 码、预测编码、变换编码）之一。预测编码 是建立在信号数据的相关性之上，较早用于 信源编码的一种技术。它根据某一模型，利 用以往的样本值对新样本值进行预测，以减 少数据在时间和空间上的相关性，达到压缩 数据的目的。
一、预测编码原理
对于有记忆信源，信源输出的各个分量之间是 有统计关联的，这种统计关联性可以加以充分利用， 预测编码就是基于这一思想。它不是直接对信源输 出的信号进行编码，而是将信源输出信号通过预测 变换后再对预测值与实际值的差值进行编码，其原 理图见下图。
前提：信源ui是平稳随机过程———最优线性预测
3.2自适应预测方法
对于非平稳或非概率性的信源,无法获得确 切和恒定的相关函数,不能构成线性预测函数, 可采用自适应预测方法。所谓自适应预测就 是预测器的预测系数不固定，随信源特性而 有所变化。如果充分利用信源的统计特性及 其变化，重新调整预测系数， 这样就使得预 测器随着输入数据的变化而变化，从而得到 较为理想的输出。
预测误差门限型：（非线性预测器） ei ui ui 1 仅与前一样值作预测 若
ei K 则不传送 u i ； ei
K
则传送
ui
K为最大误差的门限值，即信宿可接收的最大误差
信号相关性越强，则此时传送的数据越少。
谢谢大家！
3.3利用预测值的编码方法
一类是用实际值与预测值之差进行编码,也叫 差值编码。 另一类方法是根据差值的大小决定是否需要 传送该信源符号。例如规定某一可容许值N, 当差值小于N时可不传送。
四、预测编码的应用（了解）
4.1差分脉冲编码调制DPCM
4.2
flac工作原理
flac工作原理FLAC（Free Lossless Audio Codec）是一种开源的无损音频压缩编码格式。
它能够将音频数据压缩至较小的文件大小而不损失音频质量，是音频压缩领域的重要技术之一。
那么，FLAC的工作原理是什么呢？FLAC的工作原理可以简单概括为以下几个步骤：1. 音频信号分帧：首先，FLAC会将输入的音频信号划分成多个连续的音频帧。
每个音频帧通常包含数十至数百个采样点，用来表示音频信号的振幅。
2. 预测编码：接下来，FLAC会对每个音频帧进行预测编码。
预测编码的目的是通过对当前采样点进行预测，来减少实际需要存储的数据量。
FLAC采用了一种称为线性预测的方法，通过对历史采样点的线性组合来预测当前采样点的值。
预测误差即为当前采样点的实际值与预测值之间的差异。
3. 预测误差编码：FLAC会对预测误差进行编码。
预测误差通常包含大量的细微波动，这些波动对于人耳来说是听不出来的。
因此，FLAC使用了一种称为渐进式编码的方法，将预测误差分解成不同的频段，并对每个频段的误差进行独立编码。
这样做可以进一步提高压缩比。
4. 压缩：在预测误差编码之后，FLAC会对编码后的数据进行压缩。
压缩的目的是进一步减少数据量，使音频文件更小。
FLAC使用了一种称为熵编码的方法，通过对编码后的数据进行统计分析，将出现频率较高的数据用较短的编码表示，而出现频率较低的数据用较长的编码表示。
这样可以有效地降低数据的平均长度，从而实现压缩效果。
5. 解压缩：当需要播放FLAC文件时，解压缩过程与压缩过程相反。
FLAC会对压缩后的数据进行解码，并恢复出原始的音频信号。
解码过程中，FLAC会根据压缩时使用的编码方式和参数，对数据进行逆向操作，还原出预测误差和预测值。
最后，通过将预测误差加上预测值，得到解压后的音频信号。
FLAC作为一种无损音频压缩格式，在保证音频质量的同时，能够显著减小音频文件的大小。
它的工作原理主要包括音频信号分帧、预测编码、预测误差编码、压缩和解压缩等步骤。
文件压缩和解压的原理
文件压缩和解压的原理1. 文件压缩的原理文件压缩是一种将文件大小变小的处理方法，常见的压缩文件格式有ZIP、RAR、7Z等。
文件压缩的原理就是通过对数据的重新排列、删除、替换、编码等操作，从而减少文件占用的空间。
压缩算法文件压缩的核心是压缩算法，常见的压缩算法有：1. LZW压缩算法：它是一种基于字典的压缩方法，可以在保证不丢失文件信息的前提下尽可能地压缩文件大小。
其基本原理是将文件中的字符序列与一个字典进行匹配，找到对应的编码序列，然后将该编码序列输出，最后更新字典。
2. Huffman编码：它是一种基于统计的编码算法，用于将不同符号映射到不同长度编码的方法。
其流程为：统计文件中各个字符出现的频率，根据频率构建哈夫曼树，从根节点开始遍历哈夫曼树得到字符的编码，将编码和对应的字符写入压缩文件。
3. 预测编码：这种算法通过模拟文件中数据的统计规律，预测下一个字符出现的可能性，将预测结果作为编码输出。
预测编码包括LZ77、LZ78和LZSS等压缩算法。
压缩文件格式压缩文件格式就是将压缩算法应用于具体的数据存储格式中，实现数据的压缩与解压。
常见的压缩文件格式有：1. ZIP：是一种流行的文件压缩格式，支持对多个文件和目录进行压缩，可以设置密码和压缩等级。
2. RAR：RAR是一种高效的压缩文件格式，可以将大文件分割成小文件，支持加密和卷宗技术。
3. 7Z：7Z是一种新型的高压缩率文件格式，采用了LZMA、LZMA2、PPMd和BCJ2等多种压缩算法，支持加密和自解压。
压缩的优点文件压缩有很多优点，比如：1. 节省存储空间：文件压缩可以将文件的大小变小，节省磁盘空间。
2. 方便传输：压缩后的文件体积变小，传输速度更快，也更容易传输。
3. 保护隐私：一些文件能够设置压缩密码来保护隐私。
2. 文件解压的原理文件解压就是将压缩后的文件还原为原始数据的过程，压缩文件格式支持压缩和解压功能。
文件解压的核心是解压算法，它是压缩算法的逆过程。
第四章 多媒体数据压缩编码技术
MPEG（Motion picture Experts Group） 是运动图像专家小组的英文缩写 MPEG标准主要有MPEG-l、MPEG-2、 MPEG-4和正在制定的MPEG-7等
多媒体数据压缩编码的国际标准
1.静态图像压缩编码的国际标准（JPEG）
– JPEG（Joint Photographic Experts Group
– JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法： 采用以DCT为基础的有损压缩算法 采用以预测技术为基础的无损压缩算法
– 在JPEG标准中定义了四种编码模式： 顺序编码 累进编码 无失真编码 分层编码
多媒体数据压缩编码的国际标准
JPEG图像的压缩比与质量
JPEG在使用DCT进行有损压缩时，压缩比可 调整在压缩10~30倍后，图像效果仍然不错， 因此得到了广泛的应用。
(a) 原图
(b) 压缩效果图
图 d 四次小波变换编码的实验结果
预测编码
预测编码的基本原理 自适应预测编码 帧间预测编码
变换编码
变换编码不是直接对空域图像信号进行编码，而是 首先将空域图像信号映射变换到另一个正交矢量空间 （变换域或频域），产生一批变换系数，然后对这些 变换系数进行编码处理。变换编码是一种间接编码方 法，其中关键问题是在时域或空域描述时，数据之间 相关性大，数据冗余度大，经过变换在变换域中描述， 数据相关性大大减少，数据冗余量减少，参数独立， 数据量少，这样再进行量化，编码就能得到较大的压 缩比。目前常用的正交变换有：傅立叶 (Fouries)变换、 沃尔什(Walsh)变换、哈尔(Haar)变换、斜(Slant)变换、 余弦变换、正弦变换、K-L(Karhunen-Loeve)变换等。
第四章 预测编码和变换编码
一、静止图像的二维预测编码
选择值 预测值
c a
b d x
0
1 2 3 4
非预测
a b c a+b-c a+(b-c)/2 b+(a-c)/2
三邻域预测法
5 6
7
(a+b)/2
这种压缩算法被应用到JPEG标准的无损压缩模式之中， 中等复杂程度的图像压缩比可达到2:1。 Lossless JPEG
发送端预测器带有存储器，把tn时刻以前的采样值x1, x2, x3,…, xk-1
^ ek为xn与Xk的差值， ek’为ek经量化器量化的值
xk’是接收端的输出信号 误差ek为
^ 存储起来并据此对xk进行预测，得到预测值 X
k
^ ek= xk- xk’= xk-( k +ek’)= (xkXk )- ek’= ek - ek’ X
自适应量化
在一定量化级数下减少量化误差或在同样的误
差条件下压缩数据，根据信号分布不均匀的特 点，希望系统具有随输入信号的变化区间足以 保持输入量化器的信号基本均匀的能力，这种 能力叫自适应量化。
示例二：
ADPCM采用与DPCM相同的预测器，但对误差量化时采用自 适应改变量化器的量化阶数的压缩结果
^
实际上就是发送端的量化器对误差ek’量化的误差 对 ek’的量化越粗糙，压缩比越高，失真越大.
为接纳量化步骤，需要改变图4-1中的无损编码器以使编码器和解 码器所产生的预测能相等。为此在图4-2中将有损编码器的预测器 放在1个反馈环中。这个环的输入是过去预测和与其对应的量化误 差的函数
’ =e ’ + ^ x k k Xk
DM编码失真示例
预测编码
31
5.3 语音信号的预测编码
语音压缩的依据 语音信号本身的冗余度和人类的听觉感知机理。
语音压缩的质量要求：下面三方面的折中 保持可懂度和音质； 限制比特率； 降低编码过程的计算代价。
使得预测误差的均方值
2 e
E{( xk
xˆk
)2}
最小。
19
当N 给定后，σe2是依赖预测系数ai的函数，使MSE最小， σe2对ai求导等于0，有 ：
2 e
ai
E 2(xk
xˆk
)
xˆk ai
0,
i 1, 2,L , N
将式(5.2-1)之 xˆk 带入, 得到:
34
⑤ 静止系数(话音间隔): 话音间隙使得全双工话路的典型效率为通话时间40%(或静 止系数为60%)，话音间隙本身是一种冗余，若能检测(或预 测出)该静止段,便可“插空”传输更多的信息。
⑥ 长时间自相关函数: 在较长的时间间隔(短时间隔一般为20ms，长时为几十秒) 进行统计,便得到长时的自相关函数。长时统计表明，8kHz 取样语音的相邻样本间，平均相关系数高达0.9。
同年，该实验室的C.C.Culter取得了DPCM (Differential Pulse Code Modulation, 差分脉冲 编码调制)系统的专利，奠定了真正实用的预测 编码系统的基础。
10
直观理解： 预测编码技术： 从过去的符号样本来预测下一个符号样本的值。
根据：
认为在信源符号之间存在相关性。如果符号的预测值 与符号的实际值比较接近，它们之间的差值幅度的变 化就比原始信源符号幅度值的变化小，因此量化这种 差值信号时就可以用比较少的位数来表示差值。
4.4 _________预测编码
预测可以是线性预测(用线性方程计算)或非线性 预测(用非线性方程计算)，但绝大多数使用的 是线性预测。 线性预测的基本问题是：由实际值和预测值之间 差值的误差函数和一个时序样值集，对每一样 值求出加权常数因子(根据样值出现概率)以使 建立在加权样值线性和之上的预测能使误差函 数最小。 通常使用的误差函数是均方误差(mse)：
预测编码方法的特点
(1) 算法简单, 速度快, 易于硬件实现. (2) 编码压缩比不太高. (3) 误码易于扩散, 抗干扰能力差.
2．自适应预测 ． 首先，为了减少计算工作量，预测参 数仍采用固定的值，但此时有多组 多组预测参 多组 数可供选择，这些预测参数根据常见的信 源特征求得。 为了自适应地选择最佳参数，通常将 信源数据分区间 分区间编码，编码时自动地选择 分区间 自动地选择 一组预测参数，使该区间实际值与预测值 一组预测参数 的均方误差最小。
4.4.3 帧间预测编码
条件补充法
若帧间各对应象素的亮度差超过阈值，则把 这些象素存在缓冲区中，求出与其它帧上对应象 素的差值，并以恒定的传输速度传送；若与其它 帧对应象素的亮度差低于阈值，则不传送，在接 收端用上一帧相应象素值代替。这样, 一幅电视 图象可能只传送其中较少部分的象素，且传送的 只是帧间差值，可以得到较好的压缩比。
预测编码中典型的压缩方法有DPCM，ADPCM 等，它们较适合用于声音、图像数据的压缩。
4.4.2 差分脉冲编码调制（DPCM）
为了压缩传输的数码，可以不对每一样值都 进行量化，而是预测下一样值，并量化实际值与 预测值之间的差，这是差分脉冲编码调制(DPCM) 的基本点。在DPCM中，特殊的“1位量化”情况 称△调制。
把图象分成若干个子块，设子块为 M×N 象素的矩阵块，当前帧图象亮度 信号为 fk (m, n), 前一次传送的图象为 f k – Ns (m, n), 这里 Ns 为帧差数目(通常为 1、3或7)， 假定当前第 k 帧中的一个 M×N 子 块是从第 k – Ns 帧平行移动而来(设水平 位移与垂直位移最大为L) ，并设 M×N 子块内所有象素都具有同一个位移值, 在 第 k – Ns 帧搜索区域 SR = (M+2L, N+2L) 内进行搜索，
float压缩算法
float压缩算法
浮点数(float)压缩算法用于减小浮点数数据的存储和传输大小，这在带宽有限或存储空间紧张的环境中非常重要。
以下是一些常见的浮点数压缩算法和技术：
1. 量化压缩
量化是一种将浮点数映射到较小的整数范围的方法。
这种方法通常涉及将浮点数除以一个固定的量化因子，然后四舍五入到最接近的整数。
这样，浮点数就被量化到一个较小的整数范围内，从而可以用较少的位来表示。
2. 预测编码
这种方法基于对数据的预测来压缩浮点数。
一个常见的例子是使用差分编码，其中存储的不是实际的浮点数值，而是与前一个数值的差异。
如果数据中有很多相似的连续值，这种方法可以高效地压缩数据。
3. 浮点数转定点数
将浮点数转换为定点数可以减小其所占的位数，从而减小存储和传输大小。
这种方法通常涉及选择一个合适的比例因子来最大化定点表示的精度。
4. 位平面编码
这种方法将浮点数的二进制表示分解为多个位平面，并对每个位平面单独进行编码。
这对于有许多高位为零的数据集来说是有效的。
5. 无损压缩算法
如Zlib、LZ77、LZ78等无损压缩算法也可以用于浮点数数据，尽管它们通常更适用于文本或其他类型的数据。
6. 熵编码
基于数据值出现频率的压缩方法，如Huffman编码，可以用于压缩浮点数数据。
每种方法都有其优点和缺点，适用于不同类型的数据和应用场景。
选择最合适的浮点数压缩算法需要根据具体需求和数据特性来决定。
adpcm编码原理
adpcm编码原理
ADPCM（自适应差分脉冲编码调制）是一种音频数据压缩技术，
它通过对音频信号进行预测和差分编码来实现压缩。
其编码原理如下：
1. 预测，ADPCM首先对音频信号进行预测，通过估计当前采样
值与前一个采样值之间的差值，并将这个差值作为编码的基础。
2. 差分编码，接着，ADPCM对预测的差值进行量化和编码。
量
化过程将差值映射到一个有限的离散级别中，以减小数据的表示精度，从而实现数据压缩。
编码过程将量化后的差值转换为二进制数据，以便存储或传输。
3. 自适应，ADPCM还具有自适应性，它根据预测误差的大小调
整量化器的参数，以适应不同音频信号的动态范围，提高编码的效
率和质量。
总的来说，ADPCM编码原理基于对音频信号的预测和差分编码，通过量化和自适应调整来实现对音频数据的压缩和编码。
这种编码
方法在一定程度上保留了音频信号的特征，同时减小了数据量，适合于存储和传输音频数据。
数据压缩和编码算法
数据压缩和编码算法
数据压缩和编码算法主要有两种，分别是预测编码和哈夫曼压缩算法编码。
预测编码：如果有一个离散信号序列，且序列中各离散信号之间有一定的关联性，那么就可以利用这个序列中若干个信号作为依据，对下一个信号进行预测，然后将实际的值与预测的值的差进行编码。
这种编码方式中，典型的压缩算法有DPCM、ADPCM等，它们适合于声音、图像数据的压缩。
哈夫曼压缩算法编码：这是一种无损压缩方式，使用预先二进制描述来替换每个符号，长度由特殊符号出现的频率决定。
常见的符号需要很少的位来表示，而不常见的符号需要很多位来表示。
哈夫曼树是一种树形结构，用哈夫曼树的方法解决编程题的算法叫做哈夫曼算法。
预测编码的原理和主要应用
预测编码的原理和主要应用1. 什么是预测编码预测编码（Predictive Encoding）是一种数据压缩技术，用于在不丢失信息的情况下减小数据的存储空间。
它通过利用数据中的统计特性，将重复、无效或不必要的信息压缩存储，从而实现数据的高效传输和存储。
预测编码的基本原理是利用数据中的冗余性，通过预测当前样本的值来编码数据。
预测编码根据当前样本的值和前面的样本值之间的关系来生成编码。
通过将预测误差编码，可以有效地提取和表示数据的重要信息。
2. 预测编码的原理预测编码的原理基于信源的统计特性，通过建立一个预测模型来预测下一个样本。
预测模型可以是线性模型、非线性模型或其他机器学习算法。
根据预测模型的不同，预测编码可以分为两种类型：无记忆（Memoryless）预测编码和有记忆（Context-based）预测编码。
•无记忆预测编码：该类型的预测编码仅仅使用当前样本的信息来进行预测。
在无记忆预测编码中，简单的算法可以是使用前一个样本的值作为预测值。
在预测编码器中，通过比较预测值和实际值之间的误差来编码数据。
•有记忆预测编码：该类型的预测编码利用了前面的样本值和预测误差来进行预测。
在有记忆预测编码中，预测模型可以是线性的，如自回归模型，也可以是非线性的，如递归神经网络 (RNN)。
有记忆预测编码可以更好地利用数据中的时间和空间相关性。
3. 预测编码的主要应用预测编码技术在许多领域中都有广泛的应用，在以下几个方面尤为突出：3.1 数据压缩预测编码作为一种数据压缩技术，被广泛应用于无损和有损的数据压缩。
通过对数据进行预测和编码，可以显著减小数据的存储空间，节省传输和存储成本。
3.2 语音和音频编码在语音和音频编码中，预测编码被用于将声音信号压缩，并实现高质量的音频传输。
通过利用声音信号的冗余性，预测编码可以减小音频数据的大小，而不会丢失重要的音频信息。
3.3 图像和视频编码在图像和视频编码中，预测编码被用于将图像和视频数据压缩，并实现高质量的图像和视频传输。
图像编码中的预测编码原理与应用(一)
图像编码是数字图像处理领域中非常重要的一项技术，它可以将图像数据通过压缩的方式储存和传输。
而在图像编码中，预测编码是一种常见且有效的编码方法。
本文将从预测编码的原理和应用两个方面进行论述，以帮助读者更好地了解图像编码中的预测编码。
一、预测编码的原理预测编码的基本原理是利用当前像素点与其周围像素点之间的相关性进行编码。
在图像中，相邻像素点之间往往存在一定的空间相关性和统计相关性。
预测编码利用这些相关性，推断当前像素点的取值，并与其真实取值之间的差异进行编码。
主要应用的原理有如下两种。
空间域预测编码空间域预测编码是一种基于像素点之间空间相关性的编码方法。
它通过分析当前像素点与其周围像素点之间的关系，以预测当前像素点的取值。
一般常用的预测方法有平均预测、最近邻预测和线性预测等。
当预测得到当前像素点的取值后，再对其与真实取值之间的差异进行编码传输。
这种编码方法可以在一定程度上减小了重复信息的传输，从而实现了图像数据的压缩。
统计域预测编码统计域预测编码是一种将当前像素点与周围像素点的统计相关性应用于编码的方法。
其核心思想是通过分析图像中不同像素点之间的统计规律，并基于这种规律进行编码。
主要应用的方法有上下文建模和自适应预测等。
在统计域预测编码中，一个重要的概念是熵编码，即根据不同像素点的概率分布进行编码传输。
这种编码方法可以充分利用图像中像素点之间的统计规律，提高编码效率。
二、预测编码的应用预测编码在图像编码领域有着广泛的应用。
下面将从图像压缩和图像传输两个方面具体介绍其应用。
图像压缩图像压缩是预测编码最常见的应用之一。
通过预测当前像素点的取值，并与真实取值之间的差异进行编码，可以大大减小图像数据的冗余信息，从而实现压缩效果。
预测编码方法可以利用空间域和统计域的相关性，提高压缩比，同时也能保持较好的图像质量。
图像传输在图像传输中，预测编码可以减少图像数据的传输量，提高传输速度。
通过预测和编码的方式，只需传输图像数据的差异部分，而不需要传输全部的像素点信息。
几种典型数据压缩编码
LZW算法中特殊标记
Gif在采用lzw算法的做法是当标号集足够大的时候，就不能 增大了，干脆从头开始再来，在这个位置要插入一个标 号，就是清除标志CLEAR，表示从这里我重新开始构造字 典，以前的所有标记作废，开始使用新的标记。
这时候又有一个问题出现，足够大是多大？GIF规范规定的 是12位，超过12位的表达范围就推倒重来，并且GIF为 了提高压缩率，采用的是变长的字长。比如说原始数据是 8位，那么一开始，先加上一位再说，开始的字长就成了9 位，然后开始加标号，当标号加到512时，也就是超过9 为所能表达的最大数据时，也就意味着后面的标号要用10 位字长才能表示了，那么从这里开始，后面的字长就是10 位了。依此类推，到了2^12也就是4096时，在这里插一 个清除标志，从后面开始，从9位再来。
因为原始数据可以用8bit来表示，故清除标志Clear=255+1 =256, 结束标志为End=256+1=257，目前标号集为
0 1 2 3 .........................................255 CLEAR END
第一步,读取第一个字符为255,在标记表里面查找，255已经存 在，不做处理
1
0.010001100010001101111 0.000011100101110001001
1
0.010001111110111100000001 0.000011001001000010111111
C
A
C+A=0.010101000111111111000000
传送码字0101
解码规则： 解码时，设置两个专用寄存器：A寄存器和C’
0.15
0.15
0
1
第四章 预测编码和变换编码
示例一: 德尔塔调制(DM或ΔM)
最简单的有损预测编码方法是德尔塔（或称增量）调制(DM或ΔM) 方法, 早期在数字电话中采用, 是一种最简单的差值脉冲编码 。
其预测器和量化器分别定义为
其中a是预测系数(一般小于等于1), c是1个正的常数。 因为量化器的输出可用单个位符表示(输出只有2个值), 所以编码器中的
编码会产生颗粒噪声, 即误差正负波动。 其二, 当c远小于输入中的最大变化时, 如在n=5到n=9的相对陡峭区间, DM编码
会产生斜率过载, 有较大的误差。 对大多数图像来说, 上述2种情况分别会导致图像中目标边缘发生模糊和整个图 像产生纹状表面。
DM编码失真示例
4.1.3 自适应差分脉冲调制（ADPCM）预测
lim
n
H
n
(
xn
|
xn1 xn2 ...x1 )
▪ 所以参与预测的符号越多，预测就越准确，该信源的不确定性就越小， 数码率就可以降低。
▪ 原理
▪ 利用以往的样本值对新样本值进行预测, 将新样本值的实际值与其 预测值相减, 得到误差值, 对该误差值进行编码, 传送此编码即可。
▪ 理论上数据源可以准确地用一个数学模型表示, 使其输出数据总是 与模型的输出一致, 因此可以准确地预测数据, 但是实际上预测器 不可能找到如此完美的数学模型；
▪ 为接纳量化步骤, 需要改变图4-1中的无损编码器以使编码器和解 码器所产生的预测能相等。为此在图4-2中将有损编码器的预测器 放在1个反馈环中。这个环的输入是过去预测和与其对应的量化误 差的函数
▪
xk’ =ek’ + ^Xk
▪ 这样一个闭环结构能防止在解码器的输出端产生误差。这里解码 器的输出也由上式给出。
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可闻阈（听觉阈）：人耳刚能听见的声压级 疼痛阈：使人耳有痛感的声压级 听觉范围：疼痛阈和可闻阈之差 HAS表现特性（纯音） 1）响度：与频率有关 1kHz/10dB 200Hz/30dB 2）频率：可闻阈与频率有关
一、语音信号的时域冗余度
1、幅度非均匀分布 2、样本间的相关性 3、基音之间的相关性 语音 浊音（嗓音）
清音（非嗓音） 4、话音间隔 5、长时自相关函数
8
5.3 音频信号与听觉感知
二、语音信号的频域冗余度
1、非均匀的长时功率谱密度
2、语音特有的短时功率谱密度
9
5.3 音频信号与听觉感知
三、单音的听觉感知
如果{xk } 各态历经的且N 足够大
R(k)
1 N
N
xi xik
i 1
由上述方法求出的最佳预测系数得到的最小均方误差
N
2 m in
R(0)
ai R(i)
i 1
5
5.2 最佳线性预测
二、预测阶数的选择
当N 足够大使预测误差不相关 E{ekek j} 0( j 0) 再增大N 不会使均方误差在减小。
第5章 预测编码
预测
具有M 种取值的符号序列{xk}，第L 符号的熵满足：
log 2 M H (xL ) H (xL | xL1) H (xL | xL1, xL2 ) H (xL | xL1, xL2 , , x1) H
1
第5章 预测编码
5.1 DPCM基本原理
工作过程：1）先发送 x0 ~ xN 1 2）在 x0 ~ xN1基础上进行预测，得到预测值； 3）差分，量化和编码 4）重复一样的过程，预测器必须相同
数码率：r=(13.5+6.75+6.75)*8=216Mb/s r=3*13.5*8=324Mb/s
21
5.6 视频信号与视觉感知
三、电视信号的冗余度
空间冗余： 时间冗余（帧间冗余）：
帧间差值 d (m, n) x (m, n) x 1(m, n)
对相邻两帧图像进行测试 黑白图像：帧间差值超过3的像素不到4% 变化剧烈的彩色序列：亮度>6 只有7.5% 色度 只有千分之7.5
近无损、无损压缩标准，1998正式公布 JPEG-LS编码系统
1）基于上下文的建模 计算其邻域点变化量 判断进入预测还是游程
17
5.5 静止图像的预测编码
2）预测 自适应非线性预测 =
3）常规模式的误差编码 4）游程模式
18
5.6 视频信号与视觉感知
一、电视信号概述
PAL 25帧/s 625行 视频带宽6M
当 {xk }广义平稳时有
R(k i, k j) R(i j) R( j i)
4
5.2 最佳线性预测
得到 R(0)
R(1)
R(1)
R(0)
பைடு நூலகம்
R(N 1) R(N 2)
R(N 1) a1 R(1)
R( N
2)a2
R(2)
R(0)
aN
R(N )
实对称的 Toeplitz矩阵，正定，可逆。
波形编码：被编码的语音信号与重建信号波形基 本相同。
语声编码：重建信号听起来与原始声音基本一样 混合编码：综合两种方法 。 几个阶段： 1）增量调制 DM, Delta modulation
ek xk xˆk xk xk1
12
5.4 语音信号的预测编码
2）DPCM
3）ADPCM
预测器或量化器中引入自适应调节
若{xk }为N 阶马尔克夫过程，则用N 阶预测。
例5-2 设 {为xk }一阶马尔克夫序列，其相关系数
求解 a的i 公式
若N =1，则
6
5.2 最佳线性预测
误差：
2 em
in
有
若加大N =2,
与N =1时的预测表达式完全相等。
7
5.3 音频信号与听觉感知
人耳可听到的声音频率范围：20Hz~20KHz
E{xk xki} E{xˆk xki}
3
5.2 最佳线性预测
定义自相关函数 R(i, j) E{xi x j}
得到
N
R(k, k i) E{xˆk xki} E{ ai xk j xki}
N
j 1
ai R(k j, k i)
j 1
由于自相关函数满足
R(k j, k i) R(k i, k j)
19
5.6 视频信号与视觉感知
二、数字化格式
CCIT601:对彩色电视信号的亮度和色差采样编码
采样频率：13.5MHz（亮度）
20
5.6 视频信号与视觉感知
采样频率：13.5MHz（亮度） 1) 采样定理 2) 行频的整数倍 3) 兼容三种国际标准制式 取样结构：4:4:4 4:2:2 4:1:1
2~4kHZ 低 <40Hz或>16kHz高 3）相位：对相位感知不敏感
10
5.3 音频信号与听觉感知 三、多音的掩蔽效应
掩蔽效应：一个声音的存在会影响人耳对另一 个声音的听觉能力。
掩蔽阈：单音都有一个掩蔽阈 其声压级越高，对其周围频率声音的 掩蔽效应越强。
11
5.4 语音信号的预测编码
一、基于预测的语音压缩技术
2
5.2 最佳线性预测
非时变线性预测：
N
xˆk ai xki i 1
预测误差：
N
ek xk xˆk xk ai xki i 1
一、MMSE线性预测
预测误差的均方值
2 e
E{( xk
xˆk )2}
MSE最小的必要条件
2 e
ai
E{2(xk
xˆk
)
xˆk ai
}
0
E{( xk xˆk )xki} 0
14
5.5 静止图像的预测编码
一、预测器设计
1、预测器 一维预测： 二维预测： 三维预测：
2、相关性的强弱
3、阶数选择 4、预测器实现
5、系数确定
15
5.5 静止图像的预测编码
二、JPEG无损压缩模式
空间域无量化DPCM，Huffman或算术编码
16
5.5 静止图像的预测编码
三、JPEG-LS压缩标准
1986-1990 ITU-T 制定的语音编码标准技术基础
4）LPC声码器： 不传送预测误差，传送参数
波形编码
参数编码
13
5.4 语音信号的预测编码
5）混合编码
RELP: 残差激励线性预测 CELP：码激励线性预测（1984 提出） LD-CELP：低时延的码激励线性预测（G.728建议，1992） ACELP：代数码激励线性预测（G.723.1建议，1996） CS-ACELP：共轭结构代数码激励线性预测（G.729建议，1996）