数字图像处理图讲义像编码
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数字图像处理：第5章 图像编码(第二讲)
由此可得
2 i
E[( xi
xˆi )xi ]
当 i 0 时，则
2 0
E[
x
2 0
x0 x0 ]
将 x0 1x1 2 x2 n xn
(5—48) (5—49)
代入式(5—49)，并引入协方差之定义，则
2 0
R00
(1R01
2 R02
n R0n )
(5—50)
式中 R00 是原序列X的方差。由式(5—50)可见，
发“0”码。
df 0 dt
交替出现 “0” “1” 码。
在接收端， 当译码器收到“1”时，信号则产生一个正跳变， 收到“0”时，则信号电压产生一个负的跳变， 由此即可实现译码。
首先讨论一下译码电路。译码器应具有下述三 个功能：
（１）收到“1”时，产生一个正斜变电压，当 连续收到“1”时，则连续上升；
nt RC
U0
(5—59)
只要 nt 远小于RC，则电容器上的电压会一直随
时间线性增长，保证在收到连“1”码时，每次上
升同样一个量化级，上升的斜率就是
t E0 RC
。
电容器能够保持电荷，因而具有记忆作用。
由式(5—58)知道，收到“1”时电压会上升一个 量化阶，当收到“0”时，相当于图5—29中开关 接到 -E0 ，此时会使电容上的电压下降一个量 化阶，所以，简单的RC电路就能实现增量调制编 码器的译码。
（２）收到“0”时，产生一个负斜变电压，当 连续收到“0”时，则连续下降；
（３）正、负斜率相等，且具有记忆功能。
图 5—28 译码原理
R
Uc
K
E0
C -E0
Uc
U0
t
数字图像处理 04图像编码1
图像压缩编码第四章图像压缩编码一、图像编码技术的研究背景：1. 信息传输方式发生了很大的改变•通信方式的改变文字+语音Æ图像+文字+语音•通信对象的改变人与人Æ人与机器，机器与机器4.1 概述4.1 概述2.图像传输与存储需要的信息量空间：1）彩色视频信息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所以播放时，需要221Mbps的通信回路。
参考数据：宽带网为512K,电话线为56K。
存储时，1张CD可存640M，则仅可以存放2.89秒的数据4.1 概述2.图像传输与存储需要的信息量空间：2）传真数据如果只传送2值图像，以200dpi的分辨率传输，一张A4稿纸的内容的数据量为：1654*2337*1=3888768bit按目前14.4K的电话线传输速率，需要传送的时间是：270秒（4.5分）按每分钟4元计算：18元第四章图像压缩编码4.1 概述3)医学图像：图像种类图像特征图像数/检查数据量/检查核医学128×128×1230～601～2 MBMRI256×256×12608 MB超声512×521×820～2305～60 MB 数字减影血管造影DSA512×512×815～404～10 MB CT512×512×124020 MB 计算机放射成像2048×2048×12216 MB数字化X线摄影2048×2048×12216 MB 数字化X线乳腺摄影4096×4096×124128 MB PACS系统的需求由于通信方式和通信对象的改变带来的最大问题是：传输带宽、速度、存储器容量的限制。
给我们带来的一个难题，也给了我们一个机会：如何用软件的手段来解决硬件上的物理极限。
数字图像处理-图像编码PPT课件
图像编码的目的就是尽量减小各种冗余信息，特别是 空间冗余、视觉冗余，以少的比特数来表示图像。
.
11
2. 信息量和信息熵
数据压缩技术的理论基础是信息论。 从信息论的角度来看，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）。
.
12
信息论中信源编码理论解决的主要问题： （1）数据压缩的理论极限 （2）数据压缩的基本途径
.
8
图像保真度
保真度标准——评价压缩算法的标准
客观保真度标准：图像压缩过程对图像信息的 损失能够表示为原始图像与压缩并解压缩后图 像的函数。
一般表示为输出和输入之差：
两个图像之间的总误差：
均方根误差：
主观保真度标准：通过视觉比较两个图像，给出一 个定性的评价，如很粗、粗、稍粗、相同、稍好、 较好、很好等，可以对所有人的感觉评分计算平均 感觉分来衡量
若按每像素3个字节计算，上述结果为约?M
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）
.
2
视频数据量：
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：?
例：原图像数据：234 223 231 238 235
压缩后数据：234 11 -8 -7 3，我们可以对 一些接近于零的像素不进行存储，从而减小了 数据量
.
7
视觉冗余
人眼不能感知或不敏感的那部分图像信息， 人类视觉系统对图像的敏感度是非均匀的。 但是，在记录原始的图像数据时，通常假定视觉
系统是近似线性的和均匀的，对视觉敏感和不敏 感的部分同等对待，从而产生视觉冗余。
.
11
2. 信息量和信息熵
数据压缩技术的理论基础是信息论。 从信息论的角度来看，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）。
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信息论中信源编码理论解决的主要问题： （1）数据压缩的理论极限 （2）数据压缩的基本途径
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图像保真度
保真度标准——评价压缩算法的标准
客观保真度标准：图像压缩过程对图像信息的 损失能够表示为原始图像与压缩并解压缩后图 像的函数。
一般表示为输出和输入之差：
两个图像之间的总误差：
均方根误差：
主观保真度标准：通过视觉比较两个图像，给出一 个定性的评价，如很粗、粗、稍粗、相同、稍好、 较好、很好等，可以对所有人的感觉评分计算平均 感觉分来衡量
若按每像素3个字节计算，上述结果为约?M
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）
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2
视频数据量：
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：?
例：原图像数据：234 223 231 238 235
压缩后数据：234 11 -8 -7 3，我们可以对 一些接近于零的像素不进行存储，从而减小了 数据量
.
7
视觉冗余
人眼不能感知或不敏感的那部分图像信息， 人类视觉系统对图像的敏感度是非均匀的。 但是，在记录原始的图像数据时，通常假定视觉
系统是近似线性的和均匀的，对视觉敏感和不敏 感的部分同等对待，从而产生视觉冗余。
数字图像处理图像编码培训讲学
用了某种压缩方法。因此很难为TIFF图像文件编制
压 一个通用的解码程序。不过TIFF文件大部分使用游
缩 程编码或使用哈夫曼编码及其变种或不压缩。
4．GIF图像文件格式
GIF使用LZW 压缩原理进行编码。
5．JPG图像文件格式
使用JPEG压缩方法。
7.6 图像压缩标准
第 • 相关的国际组织
七 章
ISO（International Standardization Organization, 国际标 准化组织）
图 ITU（International Telecommunication Union, 国际电信 像 联盟），前身是CCITT（国际电话电报咨询委员会） 压 缩 • 相关工作
覆盖了从二值到灰度（彩色）值的静止和运动图像。
采用的大部分基本技术前面已经介绍，主要包括预测和变
换编码技术
7.6 图像压缩标准
或渐进重建应用的扩展编码系统。
7.6.2 静止图像压缩标准
第 七
3) 无失真编码系统（独立编码系统，Lossless
章 System）
图
面向无损压缩的应用，采用无损预测压缩，
像 符号编码采用哈夫曼或算术编码。 压
缩 一个产品或系统必须包括对基线系统的支持。
7.6.2 静止图像压缩标准
第 • JPEG基本系统编码器框图
的系数中。
2. 子图像尺寸的选择
7.4子.2图.像3 尺实寸的现选变择有换两个压原缩则：算法的主要问题 子图的长和宽n应该是2的整数次幂，为便于降低计算
复杂度。
第 七
n一般选为88或1616。由实践得到：
章
随着n的增加，块效应相应减少。
图
像
第11章图象编码基础(数字图像处理)
码本：用来表达一定量的信息或一组事件所 需的一系列符号（如字母、数字等）
码字：对每个信息或事件所赋的码符号序列
码字的长度（字长）： 每个码字里的符号个数
第11讲
第9页
11.1.1 数据冗余
1. 编码冗余 图象中灰度出现的概率
ps (sk ) nk n
k 0,1,, L 1
不同灰度出现的概率不同
第11讲
第7页
11.1.1 数据冗余
数据冗余类别
(1) 编码冗余 与灰度分布的概率特性有关
(2) 象素相关冗余 空间冗余，几何冗余
(3) 心理视觉冗余 与主观感觉有关
减少/消除其中的一种/多种冗余，就能取得数据压缩的效果
第11讲
第8页
11.1.1 数据冗余
1. 编码冗余 编码：需建立码本来表达数据
每个码字里的符号个数1111数据冗余第10页第11讲编码冗余图象中灰度出现的概率不同灰度出现的概率不同平均比特数用较少的比特数表示出现概率较大的灰度级用较多的比特数表示出现概率较小的灰度级1111数据冗余第11页第11讲1111数据冗余第12页第11讲象素间冗余直接与象素间相关性联系1111数据冗余02040608101520250204060810152025规则冗余大不规则冗余小第13页第11讲其存在与人观察图象的方式有关眼睛对某些视觉信息更敏感人对某些视觉信息更关心心理视觉冗余与实在的视觉信息有联系损失不可逆转1111数据冗余第14页第11讲图象保真度信息保存型信息损失型描述解码图象相对于原始图象的偏离程度对信息损失的测度主观保真度准则主观测量图象的质量因人而异应用不方便客观保真度准则用编码输入图与解码输出图的某个确定函数表示损失的信息量便于计算或测量1112图象保真度和质量第15页第11讲客观保真度准则点误差图误差均方根误差均方信噪比1112图象保真度和质量snr第16页第11讲客观保真度准则归一化信噪比
数字图像处理与分析基础第七章图像编码2解读
数字图像处理与 分析基础
第七章 图像编码技术
7.4 无误差编码技术 Lossless Compression Techniques
有误差编码：编码后的图像不能经解码器复原到 原始的图像，不可逆。 无误差编码：可逆。
位平面编码 二值图像编码 行程编码(Run_length Coding) 轮廓编码
1
ˆ ( x x )2 p ( x / x
1
x
1
) p (x
x
)dx dx x
[
ˆ 2 ( x x ) p ( x /x
x
)dx ] p ( x
1
1
)dx
dx
令
ˆ ˆ F ( x ) ( x x ) 2 p ( x /x
数字图像处理与分析基础
减少搜索的技巧
ED
note: 八方位码只需搜索5个方向。
SD
IP
例：左图为图像f(x,y)中 的目标区域，采用八方位 码，则区域链码 0422426142617161
数字图像处理与分析基础
由链码计算图形的几何特征
（1）周长
P Ne 2 No
area y(-1) y(+1) 0 0 area (y+y+1)/2(-1) (y+y+1)/2(+1) (y-1+y)/2(+1) (y+y-1)/2(-1)
ˆ n f ( xn1 ,..., xnm ) x
ˆn en xn x
第七章 图像编码技术
7.4 无误差编码技术 Lossless Compression Techniques
有误差编码：编码后的图像不能经解码器复原到 原始的图像，不可逆。 无误差编码：可逆。
位平面编码 二值图像编码 行程编码(Run_length Coding) 轮廓编码
1
ˆ ( x x )2 p ( x / x
1
x
1
) p (x
x
)dx dx x
[
ˆ 2 ( x x ) p ( x /x
x
)dx ] p ( x
1
1
)dx
dx
令
ˆ ˆ F ( x ) ( x x ) 2 p ( x /x
数字图像处理与分析基础
减少搜索的技巧
ED
note: 八方位码只需搜索5个方向。
SD
IP
例：左图为图像f(x,y)中 的目标区域，采用八方位 码，则区域链码 0422426142617161
数字图像处理与分析基础
由链码计算图形的几何特征
（1）周长
P Ne 2 No
area y(-1) y(+1) 0 0 area (y+y+1)/2(-1) (y+y+1)/2(+1) (y-1+y)/2(+1) (y+y-1)/2(-1)
ˆ n f ( xn1 ,..., xnm ) x
ˆn en xn x
数字图像处理技术的应用第6章 图像编码
6.2 图像压缩概述
2、平均码字长度：
Assume:
kis第k个码字Ck的长度二进制代码的位数出现的概率pk
码字平均长度R：
M
R＝ k pk bit
R1
3、编码效率：
H 100%
R
6.2 图像压缩概述
4、冗余度：
r 1 r 可压缩的余地越小
6.2 图像压缩概述
1）数据冗余:将图像信息的描述方式改变之后，压缩 掉这些冗余。
2）主观视觉冗余:忽略一些视觉不太明显的微小差异， 可以进行所谓的“有损”压缩。
6.2 图像压缩概述
图像数字化关键是编码 compression code:在满足一定图像质量前提下，能获得减少数
据量的编码
一．Compression code及分类 研究处理的对象: 数据的物理容量
图像序列（x、y、t）50～200倍
6.2 图像压缩概述
3、从图像的光谱特征出发： 单色image coding; color image coding; 多光谱image coding。
4、从图像的灰度层次上： 多灰度编码； 二值图像code
5、从处理图像的维数出发；
行内coding； 帧内coding； 帧间code。
图像一大特点是数据量大，为其存贮、传输带来困难，需压缩。
eg：电话线传输速率一般为56Kbits/s（波特率） 一幅彩色图像512×512×24bit = 6M bits大小。传一幅图像需2分钟左右。 实时传送：512×512×24bits×25帧/秒=150Mbits/S 如压缩20倍，传一幅图6秒左右，可以接受，实用。 实时，要专用信道（卫星、微波网、专线网等技术）。 另外，大量资料需存贮遥感、故宫、医学CT、MR。
第7讲 图像编码概述PPT课件
实现的，多媒体、信息高速公路等新技术在实际中的应用会遇到很
大困难。
实现 图像压缩
编码技术
数字图像处理技术-2016-01
5
7.1 图像编码概述
图像压缩(Image Compression)的概念 数据压缩的研究内容包括数据的表示、传输、变换和编码方
法，目的是减少存储数据所需的空间和传输所用的时间。图像压缩 是通过编码实现的。
一幅彩色图像640×480×24bit = 7Mbit大小 传输一幅图像：时间约2分钟左右，如压缩20倍，传一 幅图6s左右，可以接受，实用。
例2：如多媒体中的海量图像数据，不进行编码压缩处理，一张
600M字节的光盘，只能存放20秒左右的640× 480像素的视频。 数字图像处理技术-2016-01
（或像素块）来预测当前像素（或像素块）的取值，然后再对预测
误差进行量化和编码。
变换编码（Transform coding）
将空间域上的图像变换到另一变换域上，变换后图像的大部
分能量只集中到少数几个变换系数上，采用适当的量化和熵编码就
可以有效地压缩图像。
数字图像处理技术-2016-01
15
2．按压缩过程的可逆性进行分类
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。 ➢ 把图像显示给观察者，然后把评价结果加以平均，以此来评价一幅 图像的主观质量。 ➢ 采用成对比较法，也就是同时出示两幅图像，让观察者表示更喜欢 哪一幅图像，借此排出图像质量的等级。
数字图像处理技术-2016-01
13
图像压缩编码分类
图像压缩编码分为有损压缩和无损压缩。无损压缩无信息损 失，解压缩时能够从压缩数据精确地恢复原始图像；有损压缩不 能精确重建原始图像，存在一定程度的失真。
数字图像处理第四讲图像压缩编码
无损压缩技术。
有损压缩技术
01
有损压缩技术是指解压缩后的数据与原始数据存在一定差异，但人眼 无法察觉的压缩编码技术。
02
常见的有损压缩算法有JPEG、MPEG、Wavelet等。
03
有损压缩技术适用于图像和视频等多媒体数据的压缩，可以大大减少 存储空间和提高传输效率。
THANKS
感谢观看
04
图像压缩编码原理与实现
离散余弦变换（DCT）
总结词
离散余弦变换是一种将图像从空间域转换到频率域的算法，通过去除空间冗余和减少数 据量实现图像压缩。
详细描述
离散余弦变换将图像的每个像素值转换为一系列余弦函数的系数，保留低频分量，去除 高频噪声，从而实现图像压缩。该方法广泛应用于JPEG图像压缩标准。
数字图像处理第四讲：图 像压缩编码
• 图像压缩编码概述 • 图像压缩编码技术分类 • 常见的图像压缩编码标准 • 图像压缩编码原理与实现 • 图像压缩编码的应用场景与优势 • 图像压缩编码的挑战与未来发展
01
图像压缩编码概述
图像压缩编码的定义
图像压缩编码
通过对图像数据进行编码，以减少其所需存储空 间和传输时间的技术。
跨平台兼容性与标准化
总结词
为了满足不同平台和设备的需要，图像压缩编码需要 具备良好的跨平台兼容性和标准化。
详细描述
随着移动互联网和智能终端的普及，图像压缩编码的 应用场景越来越广泛。为了满足不同平台和设备的兼 容性需求，图像压缩编码需要遵循国际通用的标准， 如JPEG、JPEG2000、HEVC等。同时，为了实现跨 平台的互操作性和无缝集成，需要采用标准化的接口 和协议。此外，针对新兴的应用领域，如虚拟现实、 增强现实等，需要制定新的标准来满足其特殊需求。
有损压缩技术
01
有损压缩技术是指解压缩后的数据与原始数据存在一定差异，但人眼 无法察觉的压缩编码技术。
02
常见的有损压缩算法有JPEG、MPEG、Wavelet等。
03
有损压缩技术适用于图像和视频等多媒体数据的压缩，可以大大减少 存储空间和提高传输效率。
THANKS
感谢观看
04
图像压缩编码原理与实现
离散余弦变换（DCT）
总结词
离散余弦变换是一种将图像从空间域转换到频率域的算法，通过去除空间冗余和减少数 据量实现图像压缩。
详细描述
离散余弦变换将图像的每个像素值转换为一系列余弦函数的系数，保留低频分量，去除 高频噪声，从而实现图像压缩。该方法广泛应用于JPEG图像压缩标准。
数字图像处理第四讲：图 像压缩编码
• 图像压缩编码概述 • 图像压缩编码技术分类 • 常见的图像压缩编码标准 • 图像压缩编码原理与实现 • 图像压缩编码的应用场景与优势 • 图像压缩编码的挑战与未来发展
01
图像压缩编码概述
图像压缩编码的定义
图像压缩编码
通过对图像数据进行编码，以减少其所需存储空 间和传输时间的技术。
跨平台兼容性与标准化
总结词
为了满足不同平台和设备的需要，图像压缩编码需要 具备良好的跨平台兼容性和标准化。
详细描述
随着移动互联网和智能终端的普及，图像压缩编码的 应用场景越来越广泛。为了满足不同平台和设备的兼 容性需求，图像压缩编码需要遵循国际通用的标准， 如JPEG、JPEG2000、HEVC等。同时，为了实现跨 平台的互操作性和无缝集成，需要采用标准化的接口 和协议。此外，针对新兴的应用领域，如虚拟现实、 增强现实等，需要制定新的标准来满足其特殊需求。
数字图像处理 第5章 图像编码技术(课堂PPT)
KLT最优。但计算量非常大 正弦类变换（如DFT和DCT）较优 非正弦类变换（如WHT）实现简单
47
5.8 变换编码
48
5.8 变换编码
• （3） 量化 阈值编码
随子图象不同而保留不同位置变换系数 （1）对所有子图象用一个全局阈值 （2）对各个子图象分别用不同的阈值 （3）根据子图象中各系数的位置选取阈值
10
5.1 数据冗余和压缩
11
5.2 图象保真度
• 图象保真度
信息保存型 信息损失型 描述解码图象相对于原始图象的偏离程 主观保真度准则
主观测量图象的质量 应用不方便
• 客观保真度准则
用编码输入图与解码输出图的某个确定函数表示损失 的信息量
便于计算或测量
44
5.8 变换编码
• 变换编码
（1）构造子图象 子图象尺寸影响
（2）变换 变换的选择
（3）量化 分区编码 阈值编码
（4）符号编码
45
5.8 变换编码
46
5.8 变换编码
• 变换编码
• （2）变换
变换的选择
压缩并不是在变长步骤取得的 是在量化变换的系数时取得的
变换将图象能量或信息集中于某些系数
20
5.4 哈夫曼编码
21
5.4 哈夫曼编码
22
5.4 哈夫曼编码
23
5.4 哈夫曼编码
• 哈夫曼码改型
亚最优 牺牲编码效率来换取编码速度
• 截断哈夫曼码
只一部分用哈夫曼编码
• 平移哈夫曼码
分组有哈夫曼编码
24
5.4 哈夫曼编码
25
5.4 哈夫曼编码
26
5.4 哈夫曼编码
27
5.4 哈夫曼编码
47
5.8 变换编码
48
5.8 变换编码
• （3） 量化 阈值编码
随子图象不同而保留不同位置变换系数 （1）对所有子图象用一个全局阈值 （2）对各个子图象分别用不同的阈值 （3）根据子图象中各系数的位置选取阈值
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5.1 数据冗余和压缩
11
5.2 图象保真度
• 图象保真度
信息保存型 信息损失型 描述解码图象相对于原始图象的偏离程 主观保真度准则
主观测量图象的质量 应用不方便
• 客观保真度准则
用编码输入图与解码输出图的某个确定函数表示损失 的信息量
便于计算或测量
44
5.8 变换编码
• 变换编码
（1）构造子图象 子图象尺寸影响
（2）变换 变换的选择
（3）量化 分区编码 阈值编码
（4）符号编码
45
5.8 变换编码
46
5.8 变换编码
• 变换编码
• （2）变换
变换的选择
压缩并不是在变长步骤取得的 是在量化变换的系数时取得的
变换将图象能量或信息集中于某些系数
20
5.4 哈夫曼编码
21
5.4 哈夫曼编码
22
5.4 哈夫曼编码
23
5.4 哈夫曼编码
• 哈夫曼码改型
亚最优 牺牲编码效率来换取编码速度
• 截断哈夫曼码
只一部分用哈夫曼编码
• 平移哈夫曼码
分组有哈夫曼编码
24
5.4 哈夫曼编码
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5.4 哈夫曼编码
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5.4 哈夫曼编码
27
5.4 哈夫曼编码
数字图像处理预测编码霍夫曼编码PPT
➢然后，将e(t)送入量化器量化。
➢量化后的样值再送入PCM编码器中编码，以便传输。
➢另外一路是将e(t)送入相加器，在这里e(t)与 f ( t ) 相加后再送入预测器，
以便预测下一个样值。
13
DPCM 有损预测编码
S (n)
译码过程：
e(t)
解码器
f (t)
译码器的原理框图如图(b)所示。
预测器
fn ' fn f ˆ n 'n fn 'n n
注意：1）多点预测 x1 x2 x3 x
f ˆ( x ) a 1 f( x 1 ) a 2 f( x 2 ) a 3 f( x 3 )
7
预测编码的基本原理
2) 每行的最开始的几个像素无法预测，这些像素需要 用其他方式编码，这是采用预测编码所需要的额外操作
21
图像压缩——霍夫曼编码
哈夫曼编码具体步骤： (1) 统计像素出现的概率——得到由大到小排列的像素概率表； (2) 构建霍夫曼树——a.从2个概率最小的开始做父节点，
b.循环操作a,最终做到根节点1的位置结束； (3) 对图像进行编码——从父节点开始到根节点结束，排序后进行逆序，即
为编码，并建编码模式表。
➢是可变长编码(VLC)的一种。
19
图像压缩——霍夫曼编码
基本思想： • 完全依据字符出现概率进行编码 • 出现概率高的字符使用较短的编码 • 出现概率低的字符使用较长的编码 • 编码后平均码字长最短
20
图像压缩——霍夫曼编码
哈夫曼编码算法： (1) 信源符号按概率分布大小，以递减次序排列； (2) 取两个最小的概率，分别赋以“0”,“1”; 然后把这两个概率值相加，作为新概率值与其他概率重新排序 (3) 按重排概率值，重复(2)…，直到概率和达到1为止； (4) 由后向前排列码序，即得霍夫曼编码。
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地址代替字符序列。
3 LZW编码例子：
第 七 章 图 像 压 缩
7.3.2 LZW编码
第
七
章
压缩的结果，除了压缩图像外，不需要传输压
图 像
缩过程中形成的字典，而在解压缩时,临时恢复这
压 个字典。
缩
7.3.4 无损预测编码
第 七
1. 预测编码的基本思想
章 通过仅提取每个像素中的新信息, 并对它们编
图 像 √ 正向变换：目的是解除每个子图像内部像素之间的相关性
压 ，或将尽可能多的信息集中到尽可能少的变换系数上。
缩
√ 量化：有选择地消除或较粗糙地量化携带信息最少的系数
，因为它们对重建的子图像的质量影响最小。
√ 符号编码：对量化的系数进行编码（常利用变长码）。
7.4.2.3 实现变换压缩算法的主要问题
7.4.2.3 实现变换压缩算法的主要问题
第 对变换的评价
七
按信息封装能力排序：
章
KLT，DCT，DFT，WHT
图 像
但KLT的基图像是数据依赖的，计算量大，因
压 而很少使用。 DFT的块效应严重。常用的是DCT
缩 ，已被国际标准采纳，作成芯片。其优点有：
(1) 基本没有块效应。
(2) 信息封装能力强，把最多的信息封装在最少
第
七 章
变换的选择
图
像
压
子图尺寸的选择
缩
位分配
7.4.2.3 实现变换压缩算法的主要问题
第
七 章
1. 变换的选择
图 可以选择的变换
像
1）Karhunen-Loeve变换(KLT)
压 缩
2）离散傅立叶变换（DFT）
3）离散余弦变换（DCT）
4）Walsh-Hadamard变换（WHT）
5）小波变换等
79 65 60 70 77 68 58 75 -10 1 3 -3 -1 0 2 -1
85 71 64 59 55 61 65 83 -4 -1 2 -1 2 -3 1 -2
87 79 69 68 65 76 78 94 -1 -1 -1 -2 -1 -1 0 -1
7.4.2.2 变换编码系统
第 七
差别。
无损压缩的压缩比很少有能超过3:1的。
有损压缩和无损压缩的根本差别在于有没有量化模块。
7.4.1 有损预测编码
第 七
有损预测编码和变换编码都是有损压缩。
章
图 • 有损预测编码系统：直接对像素在图像空缩
• 变换编码：基于图像变换的编码方法，称为变换
域（频域）方法。
像 进行量化和编码。
压 缩 大多数图像变换得到的系数值都很小，这些系数
可以较粗地量化，或忽略不计，且仅以较小的图
像失真为代价。
虽然失真很小，信息仍然不能完全复原，所以还 是有损压缩。
7.4.2.1 变换编码的基本思想
第 变换编码的基本思想—举例
七
章
原始图像
相应的DCT系数
图
像 52 55 61 66 70 61 64 73 压 63 59 66 90 109 85 69 72 缩 62 59 68 113 144 104 66 73
变换编码系统
章
图输入图像
像(NN) 构造nn
压
的子图
缩编码器
正向变换
量化器
符号 压缩图像 编码器
压缩的图像 解码器
符号 解码器
逆向变换
合成nn 的子图
解压图像
7.4.2.2 变换编码系统
第 √ 构造子图像：一幅NN图像先被分解成尺寸为n n的子图
七 章
像，通过变换这些子图像，得到(N/n)2个n n的子图像变换 数组。
数字图像处理图像编 码
7.3.2 LZW编码
第 (1) 在压缩过程中动态地形成一个字串表(字典)。 七
章
图 像
(2) (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。
压
(b) 并用字典的地址（编码）作为这个字符序
缩
列的代码，替换原图像中的字符序列。
(c) 下次再碰到相同的字符序列，就用字典的
4 有损预测编码系统
输入图像 +
第
fn -
七
章 编码 图
fn
en
en
量化器
预测器 fn +
+
像
压
缩
压缩图像
符号 en +
解码
+
解码
fn
预测器
符号 编码 压缩图像
fn
解压缩图像
7.4.1 有损预测编码
第
量化器插在符号编码器和预测误差产生处之
七 章
间，把原来无损编码器中的整数舍入模块吸收了进 来
-415 -29 -62 25 55 -20 -1 3 7 -21 -62 9 11 -7 -6 6 -46 8 77 -25 -30 10 7 -5
63 58 71 122 154 106 70 69 -50 13 35 -15 -9 6 0 3
67 61 68 104 126 88 68 70 11 -8 -13 -2 -1 1 -4 1
2 有损预测的基本思想
对预测误差进行量化，通过消除视觉心理冗
第 余，达到对图像进一步压缩的目的。 七 章
图 3 算法的演变
像 压
a) 无损预测压缩的基础是：
缩
• 原图像值fn与预测值 fˆ之n 间的误差en。有公式：
en fn fˆn
• 解码与编码使用相同的预测器
b) 有损预测编码的演变——引入量化
图 像
量化器将预测误差映射到输出 en 中，en 确定
压 了有损预测编码中的压缩量和失真量
缩
反馈环的输入是过去预测和与其对应的量化
误差的函数
fnenfˆn
7.4.2 变换编码 7.4.2.1 变换编码的基本思想
第 基于图像变换的编码方法。
七 章
用一个可逆的、线性的变换（如傅立叶变换），
图 把图像映射到变换系数集合，然后对该系数集合
图 码来消除像素间的冗余。
像 压
一个像素的新信息定义为该像素的当前值与预
缩 测值的差。
正是由于像素间有相关性，所以才使预测成为
可能。
2. 无损预测编码
无损预测编解码系统
第 输入图像
fn
en
+
符号
七 章
-
编码 压缩图像
图 像
预测器
最接近 的整数
fn
压 编码
缩
压缩图像
符号
en
+
解码
+
fn
解压缩图像
解码
fn
预测器
7.3.4 无损预测编码
第 七 章 图 像 压 缩
7.3.4 无损预测编码
第 七 章 图 像 压 缩
7.4 有损压缩
第 七 章
1. 有损压缩概述：
有损压缩是： 牺牲图像复原的准确度以换取压缩能力的增加。
如果产生的失真可以容忍，则压缩能力的增加是有效的。
图
像 压 缩
有损压缩方法的压缩比： 在图像压缩比大于30:1时，仍然能够重构图像。 在图像压缩比为10:1到20:1时，重构图像与原图几乎没有
的系数中。
2. 子图像尺寸的选择