数字图像处理第6章_图像编码与压缩技术.

6.2.2 图像的逼真度准则
描述解码图像相对原始图像偏离程度的测度一般称为保真 度（逼真度）准则。常用的准则可分为2大类：客观保真度 准则和主观保真度准则。
1.
最常用的客观保真度准则是原图像和解码图像之间的均方 根误差和均方根信噪比。令 f(x,y) 代表大小为 M×N 的原 ˆ ( x, y) 代表解压缩后得到的图像，对任意x和y，f(x,y) f 图像， 和之间的误差定义为
编码器为量化器输出端的每个符号分配一个码字或二进制比特流，编 码器可采用等长码或变长码。不同的图像编码系统可能采用上述框图
图像压缩编码技术的分类
根据编码的作用域划分，图像编码分为空间域编码和变换域 编码2大类。
霍夫曼编码 无损压缩 行程编码 算术编码 图像压缩技术 预测编码 有损压缩变换编码 其他编码
图像的信息冗余
（4） 信息熵冗余。 （5） 结构冗余。有些图像存在纹理或图元（分块子图）的相似结 构
（6） 知识冗余。对有些图像的理解与某些知识有相当大的相关性。
（7） 视觉冗余。人类视觉对于图像场的任何变化并不是都能感知的。 如果因为噪声的干扰使图像产生的畸变不足以被视觉感知，则认 为这种图像仍然足够好。 （8） 其他冗余。
ˆ ( x, y) f ( x, y) e( x, y) f
图像的逼真度准则
则均方根误差为
erms
1 { MN
M 1 N 1 x 0 y 0
[ fˆ ( x, y) f ( x, y)] }
M 1 N 1
2 1/ 2
ˆ ( x, y) 如果将 f 看作原始图像f(x,y) 和噪声信号e(x,y)的和， 那么解压图像的均方根信噪比（SNR）为
Rrms
x 0 y 0 M 1 N 1 x 0 y 0
ˆ ( x, y ) 2 f
ˆ ( x, y) f ( x, y)]2 [ f
图像的逼真度准则
2.
图像处理的结果，绝大多数是给人观看，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。有时客观保真度完全一样的两幅图 像可能会有完全不相同的视觉质量，所以又规定了主观保真度准 则。这种方法是把图像显示给观察者，然后把评价结果加以平均， 以此评价一副图像的主观质量。
R i P( d i )
i 1
m
基于压缩编码参数的评价
3
η=H/R×100% 根据信息论中信源码理论，可以证明在 R≥H 条件下，总可以设计出某 种无失真编码方法。最好编码结果是使R等于或接近于H。这种状态的 编码方法，称为最佳编码。
4
压缩比是指编码前后平均码长之比，如果用n表示编码前每个符号的 平均码长，通常为用自然二进制码表示时的位数，则压缩比可表示为 r＝n/R 一般来讲，压缩比大，则说明被压缩掉的数据量多。一个编码系统要 研究的问题是Biblioteka Baidu法减小编码平均长度R，使编码效率η尽量趋于1，而 冗余度趋于0
6.1.1 图像的信息冗余
图像数据的压缩是基于图像存在冗余这种特性。压缩就是去掉 信息中的冗余，即保留不确定的信息，去掉确定的信息（可推知 的）；也就是用一种更接近信息本身的描述代替原有冗余的描述。 8 （1） 空间冗余。在同一幅图像中，规则物体或规则背景的物理表 面特性具有的相关性，这种相关性会使它们的图像结构趋于有序和 平滑，表现出空间数据的冗余。邻近像素灰度分布的相关性很强。 （2） 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 （3） 时间冗余。对于动画或电视图像所形成的图像序列（帧序 列），相邻两帧图像之间有较大的相关性，其中有很多局部甚至完
第6章 图像编码与压缩技术
6.1 概
述
从信息论角度看，信源编码的一个最主要的目的，就是要解决 数据的压缩问题。数据压缩是指以最少的数码表示信源所发出的信 号，减少容纳给定消息集合或数据采样集合的信号空间。图像编码 与压缩的目的就是对图像数据按一定的规则进行变换和组合，从而 达到以尽可能少的代码（符号）表示尽可能多的图像信息。 图像编码的国际标准主要是国际标准化组织（ISO）和国际电 信联盟（ITU）制定的。其主要目的包括：① 提供高效的压缩编码 算法；② 提供统一的压缩数据流格式。经过大量严格的试验测试， 从算法压缩性能到实现的复杂度等综合因素的考虑比较之后，最终 形成了两个著名的里程碑式的国际标准，这就是人们熟知的用于连 续色调静止图像压缩编码的JPEG标准和码率为 p×64kbit/s(p=1,2,…,30)的数字视频压缩编码标准H.261
6.1.2 图像压缩编码技术的分类
从图像压缩技术发展过程可将图像压缩编码分为两代，第一代是 指20世纪80年代以前，图像压缩编码主要是根据传统的信源编码 方法，研究的内容是有关信息熵、编码方法以及数据压缩比；第 二代是指20世纪80年代以后，它突破了信源编码理论，结合分形、 模型基、神经网络、小波变换等数学工具，充分利用视觉系统生 理特性和图像信源的各种特性。 图像压缩编码系统的组成框图如图所示。
图像压缩编码技术的分类
图像数据压缩过程有3个基本环节：变换、量化和编码。
变换的作用是将原始图像表示在另一个量化和编码数据较少的域中， 对变换器的要求应是高度去相关的、重建均方差最小的、可逆的和方 法简便的。常见的变换包括线性预测、正交变换、多分辨率变换、二 值图像的游程变换等。 量化器要完成的功能是按一定的规则对抽样值作近似表示，使量化器 输出幅值的大小为有限个数。量化器可分为无记忆量化器和有记忆量 化器2大类。
6.2.1 基于压缩编码参数的评价
1 图像熵
设数字图像像素灰度级集合为｛d1,d2,…,dm}，其对应的概率分 别为 p(d1)，p(d2)，…，p(dm)。按信息论中信源信息熵的定义，
H P(d i) log P(d i )bit / 字符
m
2
i 1
设βi为数字图像中灰度级di所对应的码字长度（二进制代码的位 数）,其相应出现的概率为P(di)，则该数字图像所赋予的平均码