第12章 图像压缩编码_PPT幻灯片
合集下载
图像压缩编码ppt课件
的结果如图7.6所示。图像信源熵为:
M
H PK log2 PK (0.4log2 0.4 0.18log2 0.18 20.1log 0.1 K 1 0.07log2 0.07 0.06log2 0.06 0.05log2 0.05 0.04log2 0.04) 2.55
根据哈夫曼编码过程图所给出的结果,可以求出它的平均 码字长度:
2
7.1 概述（Introduction）
为什么要对图像进行压缩
举例1：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 ，1张CD可存640M，如 果不进行压缩，1张CD则仅可以存放2.89秒的数据
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）
“比特”(bit) 。
4
7.1.1、图像的信息量与信息熵 （Information Content and Entropy））
▪ 2. 信息熵
对信息源X的各符号的自信息量取统计平均,可得每个符号
的平均自信息量为:
m
H ( X ) p(ai ) log2 p(ai ) i1
这个平均自信息量H(X) 称为信息源X的熵(entropy),单位 为bit/符号,通常也称为X的零阶熵。由信息论的基本概念可以
M
L lK PK 0.401 0.18 3 0.10 3 0.10 4 0.07 4 K 1 0.06 4 0.05 5 0.04 5 2.61 19
7.2.1、哈夫曼编码(Huffman coding)
M
H PK log2 PK (0.4log2 0.4 0.18log2 0.18 20.1log 0.1 K 1 0.07log2 0.07 0.06log2 0.06 0.05log2 0.05 0.04log2 0.04) 2.55
根据哈夫曼编码过程图所给出的结果,可以求出它的平均 码字长度:
2
7.1 概述（Introduction）
为什么要对图像进行压缩
举例1：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 ，1张CD可存640M，如 果不进行压缩，1张CD则仅可以存放2.89秒的数据
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）
“比特”(bit) 。
4
7.1.1、图像的信息量与信息熵 （Information Content and Entropy））
▪ 2. 信息熵
对信息源X的各符号的自信息量取统计平均,可得每个符号
的平均自信息量为:
m
H ( X ) p(ai ) log2 p(ai ) i1
这个平均自信息量H(X) 称为信息源X的熵(entropy),单位 为bit/符号,通常也称为X的零阶熵。由信息论的基本概念可以
M
L lK PK 0.401 0.18 3 0.10 3 0.10 4 0.07 4 K 1 0.06 4 0.05 5 0.04 5 2.61 19
7.2.1、哈夫曼编码(Huffman coding)
图像压缩编码原理ppt-课件
× DCT
在图像的运动处理中主要有两个过程。
对于函数Ψ(x)∈L2(R)，当且仅当其傅立叶变换Φ(ω)满足条件
DCT 第一个过程为运动估计(Motion Estimation，ME)。 视觉阈值是指干扰或失真刚好可以被察觉的门限值，低于它就察觉不出来，高于它才看得出来，这是一个统计值。
8 的
把图像分成若干子块，设子块图像是由N×N个像素组成的像块，并假设一个像块内的所有像素作一致的平移运动。 图像数据的压缩机理来自两个方面：一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩；
p(xi ) 1，
则符号xi所携带的信息量定义为i1
I(xi)=log2(1/p(xi))
2．信息“熵”
如果将信源所有可能时间的信息量进 行平均，就得到了信源中每个符号的平均 信息量，又称为信息的熵，可表示为
N
N
H (X )p (x i)lo 2 ( 1 /g p (x i) )p (x i)lo 2p (x g i)
f(x,y)2F(u,v)2
x0y0
u0v0
2 ． 能 量 集 中 性 ( Energy
Compaction)
大部分正交变换趋向将图像的大部分 能量集中到相对少数几个系数上，由于整 个能量守恒，因此这意味着许多变换系数 只含有很少的能量。
3．去相关性(Decorrelation)
当输入的像素高度相关时，变换系数 趋向于不相关。
图像压缩编码原理
3.1 压缩编码基础 3.2 预 测 编 码 3.3 正交变换编码 3.4 统 计 编 码 3.5 子 带 编 码 3.6 小波变换编码
3.1 压缩编码基础
图像数据的压缩机理来自两个方面： 一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩； 二是利用人眼的视觉特性。
《图像的编码与压缩》课件
图像压缩技术
离散余弦变换（DCT）
定义：离散余弦变换是一种将图像从空间域转换到频域的算法
特点：DCT具有较好的能量压缩能力，能够去除图像中的冗余信息
应用：在图像压缩领域，DCT被广泛应用于JPEG等标准中
压缩原理：通过将图像分成8x8的块，对每个块进行DCT变换，将变换后的系数进行量 化，最后进行逆变换得到压缩后的图像
《图像的编码与压缩》PPT课 件
汇报人：
单击输入目录标题 图像编码与压缩概述 图像编码技术 图像压缩技术 图像编码与压缩的应用 图像编码与压缩的未来发展
添加章节标题
图像编码与压缩概述
图像编码与压缩的定义
图像编码：将图像信息转换为数字信号的过程 图像压缩：通过去除冗余信息来减小图像文件大小的过程 编码与压缩的目的：提高存储效率、降低传输带宽、节省存储空间等 常见图像编码与压缩标准：JPEG、PNG、GIF等
图像编码与压缩的目的
减少图像数据存储空间 提高图像传输效率 便于图像的编辑与处理 适应不同的应用需求
图像编码与压缩的分类
图像编码的分类：有损压缩和无损压缩 图像压缩的分类：有损压缩和无损压缩 有损压缩：去除图像中的冗余信息，减小文件大小 无损压缩：保留图像中的所有信息，不改变文件大小
图像编码技术
数字电视广播具有抗干扰能力强、 传输距离远等优点
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
数字电视广播采用高效压缩技术， 提高了图像传输效率和图像质量
数字电视广播已经成为现代社会重 要的信息传播方式之一
数字相机和手机
数字相机和手机中常用的图像编码与压缩技术 这些技术在数字相机和手机中的应用场景和优势 数字相机和手机中图像编码与压缩技术的具体实现方式 未来数字相机和手机中图像编码与压缩技术的发展趋势
视频图像压缩编码基本原理24页PPT
色度量化步长表
17 18 24 47 99 99 99 99 18 21 26 66 99 99 99 99 24 26 56 99 99 99 99 99 47 66 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99
幅度变成频率 – 广泛应用于图像与视频压缩中，如JPG,MPEG
量化编码
对DCT变换后的(频率的) 系数进行量化
量化目的是降低化 器量化
量化是造成图像质量下 降的最主要原因
量化用右式计算
量 化 DCT 系数输出
DCT 系数输入
变换编码的系统原理框图
变换编码方法
KL变换
– 最佳变换编码方法 – 变换矩阵不是恒定的，需要临时计算
离散余弦变换(DCT,Discrete Cosine Transform)
– 准最佳变换，利用三角函数进行的一种变换 – DCT的基向量由余弦函数构成 – 一维DCT变换和二维DCT变换,变换后输出DCT变换系数，将
1、预测编码
1、子带编码
2、变换编码
2、多分辨率编码
3、霍夫曼编码
3、矢量量化
4、算术编码
4、形状编码
5、游程编码
5、纹理编码
预测编码
一、基本原理
由图像的统计特性可知，相邻像素之间有着较强的相关 性，即相邻像素的灰度值相同或相近，因此，某像素的 值可根据以前已知的几个像素值来估计、来猜测，正是 由于像素间的相关性，才使预测成为可能。 二、基本思想 模型→利用以往的样本数据→对下一个新的样本值进 行预测→ 将预测所得的值与实际值的差值进行编码→ 由于差值很小，可以减少编码的码位。
《通信原理教程》第12章信源压缩编码
概率
0.500 0
0.2500
0.2500
0.2500
x1
0 1
x2 0.2500
0.2500
0.2500
1
0.1250 x3
0.1250
0.2500 0 0.500
0.1250
0.1250
0
x4 0.0625
X5
0.1250
0 0.2500
0.2500 1
1
0.0625
0.0625 0
x6 x7
0.0625 0 0.1250
R = （log2 256）/ 8 = 1 比特/抽样值
传输速率为 fs R = 8000 1 = 8000 比特/秒
上述K个量化矢量通常称为码字或码矢。全部量化矢量qi的
集合称为码书。
3
最佳n维矢量量化器的设计，是按照使量化误差最小的原 则，来划分区域Ri和选择量化值qi的。因为信号抽样值的 分布和其统计特性有关，一般都不是均匀分布的，若按照 图12.1.3那样均匀划分区域，显然不是最佳的。若在抽样值
16
例：
表12.4.1 4种变长码
字符
码1
码2
1
0
0
b
1
01
01
10
c
11
11
011
110
信源字符表中包含3个字符a、b和c，为其设计出4种变长码 ，如上表所示。其中按“码1”编码产生的序列10111，在 接收端可以译码为babc或babbb或bacb；不能确定。按“ 码2”编码也有类似的结果。所以它们不是唯一可译码。可 以验证，表中“码3”和“码4”是唯一可译码。唯一可译 码必须能够逆映射为原信源字符。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
方法： i. 将信源符号按出现概率从大到小排成一列，
然后把最末两个符号的概率相加，合成一个 概率。
ii.把这个符号的概率与其余符号的概率按从大到小排 列，然后再把最末两个符号的概率加起来，合成一 个概率。
iii.重复上述做法，直到最后剩下两个概率为止。 iv.从最后一步剩下的两个概率开始逐步向前进行编码
输入 输入概率第一步第二步第三步第四步
S1 0.4 0.4 0.4 0.4 0.6 0 S2 0.3 0.3 0.3 0.3 0 0.4 1 S3 0.1 0.1 0.2 0 0.3 1 S4 0.1 0.1 0 0.1 1 S5 0.06 0 0.1 1 S6 0.04 1
S1=1
输入 输入概率第一步第二步第三步第四步
输入 输入概率第一步第二步第三步第四步
S1 0.4 0.4 0.4 0.4 0.6 S2 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 S3 0.1 0.1 0.2 01 S6 0.04
输入 输入概率第一步第二步第三步第四步
S1 0.4 0.4 0.4 0.4 0.6 0 S2 0.3 0.3 0.3 0.3 0 0.4 1 S3 0.1 0.1 0.2 0 0.3 1 S4 0.1 0.1 0 0.1 1 S5 0.06 0 0.1 1 S6 0.04 1
90x60x24x3x512x512x8bit=97,200M。 如一张CD光盘可存600兆字节数据，这部电影 光图象（还有声音）就需要160张CD光盘用来存 储。
对图象数据进行压缩显得非常必要。
本章讨论的问题：在满足一定条件下，能否 减小图象bit数，以及用什么样的编码方法使之 减少。
➢ 可能性
一般原始图像中存在很大的冗余度。 用户通常允许图像失真。 当信道的分辨率不及原始图像的分辨率时，降低输 入的原始图像的分辨率对输出图像分辨率影响不大。 用户对原始图像的信号不全都感兴趣，可用特征提 取和图像识别的方法，丢掉大量无用的信息。提取有 用的信息，使必须传输和存储的图像数据大大减少。
➢常见的数据冗余
冗余：信息中存在着多余的数据。 例：“你的朋友张三将于明天晚上8点整在华北水利水电 大学龙湾湖等你”(28*2+1=57个半角字符)
“你的朋友张三将于明天晚上8点在龙湾湖等你” “张三于明晚8点在龙湾湖等你”(12*2+1=25个半角字符 ）
• 数字图像的冗余主要表现为编码冗余、像素冗余、 视觉心理冗余
。每步只需对两个分支各赋予一个二进制码，如对 概率大的赋予码元0，对概率小的赋予码元1。
输入 输入概率
S1 0.4 S2 0.3 S3 0.1 S4 0.1 S5 0.06 S6 0.04
输入 输入概率第一步
S1 0.4 0.4 S2 0.3 0.3 S3 0.1 0.1 S4 0.1 0.1 S5 0.06 0.1 S6 0.04
常采用混合编码的方案，以求在性能和经济上 取得折衷。
随着计算方法的发展，使许多高效而又比较复 杂的编码方法在工程上有实现的可能。
12.1图像压缩编码方法
图像编码
无损压缩编码 有损压缩编码
哈夫曼编码 算术编码 行程编码
预测编码
变换编码 其他编码方法
1.无损压缩编码
※ 无损压缩算法中删除的仅仅是图像数据中冗余的信息，
S1 0.4 0.4 0.4 0.4 0.6 0 S2 0.3 0.3 0.3 0.3 0 0.4 1 S3 0.1 0.1 0.2 0 0.3 1 S4 0.1 0.1 0 0.1 1 S5 0.06 0 0.1 1 S6 0.04 1
S2=00
输入 输入概率第一步第二步第三步第四步
S1 0.4 0.4 0.4 0.4 0.6 0 S2 0.3 0.3 0.3 0.3 0 0.4 1 S3 0.1 0.1 0.2 0 0.3 1 S4 0.1 0.1 0 0.1 1 S5 0.06 0 0.1 1 S6 0.04 1
（1）Huffman码
哈夫曼编码是一种利用信息符号概率分布特性的变字 长的编码方法。对于出现概率大的信息符号编以短字 长的码，对于出现概率小的信息符号编以长字长的码。 这样可使码的平均长度
q
L pili i 1
具有最小值， pi--si出现概率，li--对si编码的长度。
信号源 s={s1, s2, s3, s4, s5, s6}，其概率分布为 p1=0.4 p2=0.3 p3=0.1 p4=0.1 p5=0.06 p6=0.04， 求最佳Huffman码。
基于不同图像结构特性，应采用不同的压缩编码方法。
图像数据压缩技术的重要指标
（1）压缩比：图像压缩前后所需的信息存储量之比， 压缩比越大越好。 （2）压缩算法：利用不同的编码方式，实现对图像 的数据压缩。 （3）失真性：压缩前后图像存在的误差大小。
全面评价一种编码方法的优劣，除了看它的 编码效率、实时性和失真度以外，还要看它的设备 复杂程度，是否经济与实用。
• (3)视觉心理冗余：
一些信息在一般视觉处理中比其它信息的相对重要 程度要小，这种信息就被称为视觉心理冗余。
33K
15K
图像压缩的目的
图像数据压缩的目的是在满足一定图像质量 条件下，用尽可能少的比特数来表示原始图像， 以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量。
图像从结构上大体上可分为两大类，一类是具有一定图 形特征的结构，另一类是具有一定概率统计特性的结构。
输入 输入概率第一步第二步
S1 0.4 0.4 0.4 S2 0.3 0.3 0.3 S3 0.1 0.1 0.2 S4 0.1 0.1 0.1 S5 0.06 0.1 S6 0.04
输入 输入概率第一步第二步第三步
S1 0.4 0.4 0.4 0.4 S2 0.3 0.3 0.3 0.3 S3 0.1 0.1 0.2 0.3 S4 0.1 0.1 0.1 S5 0.06 0.1 S6 0.04
因此在解压缩时能精确恢复原图像，无损压缩的压缩比很少有 能超过3：1的,常用于要求高的场合。
2.有损压缩编码
※有损压缩是通过牺牲图像的准确率以实现较大的压缩率，
如果容许解压图像有一定的误差，则压缩率可显著提高。 有损压缩在压缩比大于30：1时仍然可重构图像，而如果 压缩比为10:1到20:1，则重构的图像与原图几乎没有差别
然后把最末两个符号的概率相加，合成一个 概率。
ii.把这个符号的概率与其余符号的概率按从大到小排 列，然后再把最末两个符号的概率加起来，合成一 个概率。
iii.重复上述做法，直到最后剩下两个概率为止。 iv.从最后一步剩下的两个概率开始逐步向前进行编码
输入 输入概率第一步第二步第三步第四步
S1 0.4 0.4 0.4 0.4 0.6 0 S2 0.3 0.3 0.3 0.3 0 0.4 1 S3 0.1 0.1 0.2 0 0.3 1 S4 0.1 0.1 0 0.1 1 S5 0.06 0 0.1 1 S6 0.04 1
S1=1
输入 输入概率第一步第二步第三步第四步
输入 输入概率第一步第二步第三步第四步
S1 0.4 0.4 0.4 0.4 0.6 S2 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 S3 0.1 0.1 0.2 01 S6 0.04
输入 输入概率第一步第二步第三步第四步
S1 0.4 0.4 0.4 0.4 0.6 0 S2 0.3 0.3 0.3 0.3 0 0.4 1 S3 0.1 0.1 0.2 0 0.3 1 S4 0.1 0.1 0 0.1 1 S5 0.06 0 0.1 1 S6 0.04 1
90x60x24x3x512x512x8bit=97,200M。 如一张CD光盘可存600兆字节数据，这部电影 光图象（还有声音）就需要160张CD光盘用来存 储。
对图象数据进行压缩显得非常必要。
本章讨论的问题：在满足一定条件下，能否 减小图象bit数，以及用什么样的编码方法使之 减少。
➢ 可能性
一般原始图像中存在很大的冗余度。 用户通常允许图像失真。 当信道的分辨率不及原始图像的分辨率时，降低输 入的原始图像的分辨率对输出图像分辨率影响不大。 用户对原始图像的信号不全都感兴趣，可用特征提 取和图像识别的方法，丢掉大量无用的信息。提取有 用的信息，使必须传输和存储的图像数据大大减少。
➢常见的数据冗余
冗余：信息中存在着多余的数据。 例：“你的朋友张三将于明天晚上8点整在华北水利水电 大学龙湾湖等你”(28*2+1=57个半角字符)
“你的朋友张三将于明天晚上8点在龙湾湖等你” “张三于明晚8点在龙湾湖等你”(12*2+1=25个半角字符 ）
• 数字图像的冗余主要表现为编码冗余、像素冗余、 视觉心理冗余
。每步只需对两个分支各赋予一个二进制码，如对 概率大的赋予码元0，对概率小的赋予码元1。
输入 输入概率
S1 0.4 S2 0.3 S3 0.1 S4 0.1 S5 0.06 S6 0.04
输入 输入概率第一步
S1 0.4 0.4 S2 0.3 0.3 S3 0.1 0.1 S4 0.1 0.1 S5 0.06 0.1 S6 0.04
常采用混合编码的方案，以求在性能和经济上 取得折衷。
随着计算方法的发展，使许多高效而又比较复 杂的编码方法在工程上有实现的可能。
12.1图像压缩编码方法
图像编码
无损压缩编码 有损压缩编码
哈夫曼编码 算术编码 行程编码
预测编码
变换编码 其他编码方法
1.无损压缩编码
※ 无损压缩算法中删除的仅仅是图像数据中冗余的信息，
S1 0.4 0.4 0.4 0.4 0.6 0 S2 0.3 0.3 0.3 0.3 0 0.4 1 S3 0.1 0.1 0.2 0 0.3 1 S4 0.1 0.1 0 0.1 1 S5 0.06 0 0.1 1 S6 0.04 1
S2=00
输入 输入概率第一步第二步第三步第四步
S1 0.4 0.4 0.4 0.4 0.6 0 S2 0.3 0.3 0.3 0.3 0 0.4 1 S3 0.1 0.1 0.2 0 0.3 1 S4 0.1 0.1 0 0.1 1 S5 0.06 0 0.1 1 S6 0.04 1
（1）Huffman码
哈夫曼编码是一种利用信息符号概率分布特性的变字 长的编码方法。对于出现概率大的信息符号编以短字 长的码，对于出现概率小的信息符号编以长字长的码。 这样可使码的平均长度
q
L pili i 1
具有最小值， pi--si出现概率，li--对si编码的长度。
信号源 s={s1, s2, s3, s4, s5, s6}，其概率分布为 p1=0.4 p2=0.3 p3=0.1 p4=0.1 p5=0.06 p6=0.04， 求最佳Huffman码。
基于不同图像结构特性，应采用不同的压缩编码方法。
图像数据压缩技术的重要指标
（1）压缩比：图像压缩前后所需的信息存储量之比， 压缩比越大越好。 （2）压缩算法：利用不同的编码方式，实现对图像 的数据压缩。 （3）失真性：压缩前后图像存在的误差大小。
全面评价一种编码方法的优劣，除了看它的 编码效率、实时性和失真度以外，还要看它的设备 复杂程度，是否经济与实用。
• (3)视觉心理冗余：
一些信息在一般视觉处理中比其它信息的相对重要 程度要小，这种信息就被称为视觉心理冗余。
33K
15K
图像压缩的目的
图像数据压缩的目的是在满足一定图像质量 条件下，用尽可能少的比特数来表示原始图像， 以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量。
图像从结构上大体上可分为两大类，一类是具有一定图 形特征的结构，另一类是具有一定概率统计特性的结构。
输入 输入概率第一步第二步
S1 0.4 0.4 0.4 S2 0.3 0.3 0.3 S3 0.1 0.1 0.2 S4 0.1 0.1 0.1 S5 0.06 0.1 S6 0.04
输入 输入概率第一步第二步第三步
S1 0.4 0.4 0.4 0.4 S2 0.3 0.3 0.3 0.3 S3 0.1 0.1 0.2 0.3 S4 0.1 0.1 0.1 S5 0.06 0.1 S6 0.04
因此在解压缩时能精确恢复原图像，无损压缩的压缩比很少有 能超过3：1的,常用于要求高的场合。
2.有损压缩编码
※有损压缩是通过牺牲图像的准确率以实现较大的压缩率，
如果容许解压图像有一定的误差，则压缩率可显著提高。 有损压缩在压缩比大于30：1时仍然可重构图像，而如果 压缩比为10:1到20:1，则重构的图像与原图几乎没有差别