第四章多媒体数据压缩编码技术
多媒体技术_多媒体数据压缩编码技术
4.知识冗余
图像的理解与某些基础知识有关。 例:人脸的图像有同样的结构：嘴的上方有鼻子， 鼻子上方有眼睛，鼻子在中线上…… 知识冗余是模型编码主要利用的特性。
5.视觉冗余
人的视觉系统对图像场的敏感性是非均匀、 非线性的。 （1）对图像亮度和色差的敏感性相差很大 Y：U：V＝8：4：4 或者Y：U：V＝8：2：2 （2）随着亮度增加，视觉系统对量化误差的敏感 度降低。 （3）人的视觉系统把图像边缘和非边缘区域分开 处理。
第四章、多媒体数据压缩编码技术
本章要点
（1）多媒体数据压缩编码的重要性和分类。 （2）量化的基本原理和量化器的设计思想。 （3）常用压缩编码算法的基本原理及实现技术、 预测编码、变换编码、统计编码(Huffman编码、 算术编码)。 （4）静态图像压缩编码的国际标准（JPEG）原 理、实现技术，以及动态图像压缩编码国际标 准(MPRG)的基本原理。
4.2.2 标量量化器的设计
量化器的设计要求 通常设计量化器有下述两种情况： 1. 给定量化分层级数，满足量化误差最小。 2. 限定量化误差，确定分层级数，满足以尽 量小的平均比特数，表示量化输出。
量化方法有标量量化和矢 量量化之分，标量量化又可分 为，均匀量化、非均匀量化和 自适应量化。
（1）均匀量化
例如:从64个数中选出某一个数。可先问“是 否大于32?”消除半数的可能,这样只要6次就可选 出某数。 如果要选择的数是35,则过程如下: 1.大于/小于 32？ 大 2.大于/小于 32+16=48？ 小 3.大于/小于 48-8=40？ 小 4.大于/小于 40-4=36？ 小 5.大于/小于 36-2=34？ 大 6.大于/小于 34+1=35 等
（4）混合编码
09第四章多媒体数据压缩编码技术1
回想一下如果用计算机中常用的 ASCII 编码，表示上面的字符串我们需要整整 80 位呢！现在知道信息为什么能被压缩而不丢 失原有的信息内容了吧。简单地讲，用较少 的位数表示较频繁出现的符号，这就是数据 压缩的基本准则 压缩的基本准则。
LNTU
LNTU 20
例如 : 要从 256 个数中选定某一个数 可以先提问 “是否大于 128 ？’，不论回答是与否，则 半数的可能事件被取消。如果继续询问下去， 每次询问将对应一个lbit的信息量。随着每次 询问，都将有半数的可能事件被取消，这个 过程由下列公式表示：log2256＝8bit
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LNTU 14
今天的程序员们和设计师们往往乐此不疲地 为计算机更换更大的硬盘，增加更多的内存，其 主要目的是为了存放和处理越来越多的声音、图 像和视频数据。对声音、图像、视频等多媒体信 息的压缩有两条思路，要么采用成熟的通用数据 压缩技术进行压缩，要么根据媒体信息的特性设 计新的压缩方法。 在 GIF 格式中，GIF 可以把原始图形文件以 非常小数据量存储，可以在同一个文件中存储多 幅图像从而实现动画效果。GIF 中的图像使用 LZW方法压缩 。GIF 大概是使用通用压缩技术压 缩图像信息的最成功的例子. GIF 精确地保留了原始图像的每一个像素信 息，是无损图像压缩的代表。
从公式看出，对于256个数的询问只要 进行8次，即可确定一个具体的数。设从N个 数中选定任意一个数x的概率为p（x）．假 定选定任意一个数的概率都相等，即p（x） =1/N，则信息量为：
I ( x ) log N log 1 / N log p ( x ) I [ p ( x )]
80 年代中期以后，人们对 LZ77 进行了改 进，随之诞生了一批我们今天还在大量使用的 压缩程序。Haruyasu Yoshizaki(Yoshi) 的 LHarc 和 Robert Jung 的 ARJ 是其中两个著名 的例子。LZ77 得以和 LZ78、LZW 一起垄断 当今的通用数据压缩领域。 目前，基于字典方式的压缩已经有了一个 被广泛认可的标准 从古老的 PKZip 被广泛认可的标准，从古老的 PKZi 到现在 的 WinZip，特别是随着 Internet 上文件传输的 流行，ZIP 格式成为了事实上的标准，没有哪 一种通用的文件压缩、归档系统敢于不支持 ZIP 格式。 winrar
多媒体数据压缩编码技术
线性预测编码（LPC）
通过对音频信号的线性预测系数进行编码，减少了数据冗余。
参数编码
倒谱系数编码（cepstrum）
利用音频信号的倒谱系数进行编码，倒谱系数描述了音频信号的短时谱特征，具有较好的鲁棒性和抗噪性能。
梅尔频率倒谱系数（MFCC）
在倒谱系数的基础上引入了人耳感知特性，通过对梅尔频率倒谱系数进行编码，提高了音频压缩编码的音质和抗噪性能。
基于人工智能的压缩编码技术
深度学习
通过自动提取多媒体数据的特征，减少数据冗余和信息损失，提高压缩效率。
特征提取
利用人工智能技术对压缩编码算法进行优化，提高压缩比和重建质量。
智能优化
利用区块链的去中心化特性，将多媒体数据分布式存储在多个节点上，保证数据安全和可靠。
分布式存储
通过区块链的加密算法对多媒体数据进行加密处理，防止数据泄露和篡改。
加密技术
利用智能合约对多媒体数据的压缩、传输、存储和分发进行自动化管理，降低运营成本和提高效率。
智能合约
基于区块链的压缩编码技术
即时传输
通过云计算的网络传输能力，实现多媒体数据的即时传输和实时播放，提高用户体验。
云端处理
将多媒体数据处理任务转移到云端进行，利用云计算的分布式计算和存储资源，提高处理效率和降低成本。
基于帧内预测的编码
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运动补偿编码是一种利用视频序列中图像帧之间的运动信息进行预测编码的技术。它通过分析图像序列中相邻帧之间的运动向量和运动模式，对运动信息进行预测和补偿。
基于运列中相邻帧之间的冗余信息，提高压缩效率。它通常适用于动态场景，因为在动态场景下，相邻帧之间的像素值变化较大，运动信息更加明显。
混合编码
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视频压缩编码技术
《多媒体技术》电子教案：多媒体数据压缩编码技术
多媒体技术电子教案：多媒体数据压缩编码技术一、多媒体数据压缩编码技术概述多媒体技术是指利用计算机技术将文字、图像、音频、视频等多种形式的信息进行集成，并能够对它进行处理、传输和存储，以提供更好的用户体验。
在多媒体技术中，数据压缩编码技术是非常重要的一个部分。
数据压缩编码技术可以将多媒体数据进行压缩，以便更有效地存储和传输。
该技术可以通过减少数据冗余、淘汰不必要的数据等方式来降低多媒体文件的大小。
数据压缩编码技术有很多种不同的方法，如无损压缩和有损压缩等。
二、无损压缩技术无损压缩技术是将多媒体数据进行无损压缩，即在不损失数据质量的情况下，将文件大小进行压缩。
常见的无损压缩技术包括：Run Length Encoding（RLE）、标志赋值编码、霍夫曼编码等。
1. Run Length Encoding（RLE）Run Length Encoding（RLE）是一种简单的数据压缩编码技术，它通过识别文件中连续出现的相同数据并进行编码来压缩多媒体数据。
例如，当一张图像中有大量相同的像素时，RLE可以将它们表示为一个像素值和一个重复次数的序列，从而达到压缩数据的目的。
2. 标志赋值编码标志赋值编码也是一种简单的无损压缩技术，它可以通过对多媒体数据中的不同符号/颜色赋予不同的标志来将其进行压缩。
例如，一种常见的标志赋值编码技术是算术编码。
3. 霍夫曼编码霍夫曼编码是一种无损压缩技术，它利用统计学原理来压缩多媒体数据。
该编码技术通过对多媒体数据中出现频率较高的符号/颜色分配短码，对出现频率较低的符号/颜色分配长码，从而达到对数据进行压缩的目的。
三、有损压缩技术有损压缩技术是将多媒体数据进行有损压缩，即在一定程度上损失数据质量的情况下，将文件大小进行压缩。
常见的有损压缩技术包括：数据降采样、量子化、离散余弦变换（DCT）、离散小波变换（DWT）等。
1. 数据降采样数据降采样也是一种简单的有损压缩技术，它通过减少音频和视频数据的采样率和比特率来达到压缩文件大小的目的。
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。
多媒体数据压缩编码技术ppt课件
（1）信源符号按概率大小顺序排列，按逆次 序分配码字的长度。
（2）出现概率最小的两个符号概率相加合成 一个新概率。
（3） 将合成概率看成一个新组合符号概率， 重复上述做法，直到最后只剩下两个符号 概率为止。
（4） 反过来逐步向前编码，每层有两个分 支，分别赋予0和1，构成Huffman码字。
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2
多媒体数据压缩的可能性
• 空间冗余 • 时间冗余 • 结构冗余 • 知识冗余 • 视觉冗余 • 图像区域的相同性冗余 • 纹理的统计冗余
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3
多媒体数据压缩方法的分类
按压缩方法分:(根据质量) (1) 有损压缩 (2) 无损压缩
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4
按压缩方法分: (1) 脉冲编码调制 (2) 预测编码 (3) 变换编码 (4) 统计编码 (5) 混合编码
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哈夫曼编码
• 变字长编码定理:最佳编码定理
在变字长编码中，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，如 果码字长度严格按照符号概率的大小 的相反顺序排列，则平均码字长一定 小于按任何其他符号顺序排列方式得 到的码字长度。
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哈夫曼编码步骤
运动补偿方法是跟踪画面内的运动情况 对其加以补偿之后再进行帧间预测。
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预测编码方法的特点
• 算法简单，速度快，易于硬件实现 • 编码压缩比不太高 • 误码易于扩散，抗干扰能力差
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4.5.1 变换编码
• 变换编码是进行一种函数变换，映射 变换从信号域变换到另一个信号域。
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多媒体数据压缩编码技术概述
多媒体数据压缩编码技术概述多媒体数据压缩编码技术是一种通过减少或去除冗余数据来减小多媒体文件的存储空间或传输带宽的过程。
这些技术广泛应用于图像、音频和视频等各种形式的多媒体数据。
下面将对多媒体数据压缩编码技术的主要方法进行概述。
1. 无损压缩编码：无损压缩编码技术可以将多媒体数据压缩到较小的大小，而不会丢失原始数据。
该技术通过利用多媒体数据中的冗余和统计特性来实现压缩效果。
其中，哈夫曼编码、算术编码和Lempel-Ziv编码等是常用的无损压缩编码方法。
2. 有损压缩编码：有损压缩编码技术可以在一定程度上丢失原始数据，并将其转换为较小的文件大小。
这种压缩方法适用于某些多媒体数据，如音频和视频等，因为人类的感知系统对这些数据中的一些细微变化不太敏感。
有损压缩编码方法包括离散余弦变换（DCT）、小波变换、运动补偿和预测编码等。
3. 基于上下文的压缩编码：这种压缩编码技术利用多媒体数据内部的上下文信息来实现更高的压缩效果。
上下文信息包括像素点的位置、颜色和周围像素点的关系等。
基于上下文的编码方法有助于提高压缩比，并减少信号的失真。
包括了一些流行的基于上下文的压缩编码算法，如JPEG（图像）、MP3（音频）和H.264/AVC（视频）。
4. 神经网络压缩编码：近年来，神经网络技术在多媒体数据压缩编码领域取得了显著的进展。
这些技术利用深度学习的方法来学习多媒体数据中的复杂模式，并使用这些模式进行压缩编码。
神经网络压缩编码方法通常能够在保持较高视觉和听觉质量的同时，实现更高的压缩比。
综上所述，多媒体数据压缩编码技术是一种通过减少或去除冗余数据来减小多媒体文件的存储空间或传输带宽的过程。
该技术涵盖了无损压缩编码、有损压缩编码、基于上下文的压缩编码和神经网络压缩编码等方法。
这些技术在多媒体数据领域发挥着重要的作用，帮助人们有效地处理和传输大量的多媒体数据。
5. 图像压缩编码技术：图像压缩编码技术是多媒体数据压缩编码中的一个重要领域。
第4章多媒体数据压缩与编码技术
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）
• 例：如果用8位表示下面图像的像素，我们就说该图像存在着编码 冗余，因为该图像的像素只有两个灰度，用一位即可表示。
4.1.3 数据压缩技术的性能指标
• 有三个关键参数评价一个压缩系统
– 压缩比
• 压缩性能常常用压缩比定义（输入数据和输出数据比）
– 图象质量
• 无损压缩 （图象质量不变） • 有损压缩，
• 两个文件的大小之比（压缩比）确定了压缩的程度。
冗余信息和不相关的信息
一个商人在旅行的归途中收到如下消息： 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。
删除冗余信息(redundancy)（已知信息）： 你的妻子将于明晚6点零5分在Logan机场接你。 没有信息损失。
– 以目前常用的位图格式的图像存储方式为例，像素与像素之间无论是在行 方向还是在列方向都具有很大的相关性，因而整体上数据的冗余度很大， 在允许一定限度失真的前提下，能够对图像数据进行很大程度的压缩。
数据压缩如何压缩？
• 数据压缩：以较少的数据量表示原始信源的信息 • 数据压缩的目的：节省存储空间、传输时间、信号频带或
………… 可见，数字图像的庞大数据对计算机的处理速度、存储容 量都提出过高的要求。单纯依靠增加存储器容量和改善信 道带宽无法满足需求，必须进行数据压缩。
4.1.1 编码压缩的必要性
众所周知，音频、图像、视频的数据量很大。庞大数据对计算机的处理 速度、存储容量都提出过高的要求。如果不进行处理，计算机系统几乎 无法对它进行存取和交换，因此必须进行数据量压缩。
多媒体数据压缩编码技术
1.压缩的需要
• 这样大的数据量，无疑给存储器的存储容量、通 信干线的信道传输率以及计算机的速度都增加了 极大的压力。 • 解决这一问题，单纯用扩大存储器容量、增加通 信干线的传输率的办法是不现实的。数据压缩技 术是个行之有效的方法。 • 通过数据压缩手段把信息数据量压下来，以压缩 形式存储和传输，既节约了存储空间，又提高了 通信干线的传输效率，同时使计算机实时处理音 频、视频信息，以保证播放出高质量的视频、音 频节目成为可能。
• 有损压缩会造成一些信息的损失，关键问题是看这种损失对 图像质量带来的影响。只要这种损失被限制在允许的范围内， 有损压缩就是可接受的。 有损压缩技术主要的应用领域是在影像节目、可视电话会议 和多媒体网络这样由音频、图像和视频组成的多媒体应用中， 并且得到了广泛的应用。
教育管理学院
对称压缩和不对称压缩
教育管理学院
2.压缩的可能
• 空间冗余
--同一景物表面上各采样点的 颜色之间往往存在着空间连贯性，但 是基于离散像素采样来表示物体颜色 的方式通常没有利用景物表面颜色的 这种空间连贯性，从而产生了空间冗 余。 --可以通过改变物体表面颜色 的像素存储方式来利用空间连贯性， 达到减少数据量的目的。
教育管理学院
• 两种典型的预测编码是DPCM和ADPCM，它们适合于声音、 图像数据的压缩。因为这些数据均由采样得到，相邻样值 之间的差不会很大，可用较少的位来表示差值。
教育管理学院
4.2.1 DPCM编码
--一幅二维静止图像，设空间坐标(i, j )像素点的实际灰 ˆ 度为 f (i, j ), f (i, j ) 是根据以前已出现的像素点的灰度对该点 的预测灰度，也称预测值或估计值。计算预测值的像素，可 以是同一扫描行的前几个像素，或者是前几行上的像素，甚 至是前几帧的相邻像素。实际值和预测值之间的差值，以下 ˆ 式表示：e(i, j) f (i, j) f (i, j) 将此差值定义为预测误差。由于图像像素之间有极强的 相关性，所以这个预测误差是很小的。编码时，不是对像素 点的实际灰度 f (i, j ) 进行编码，而是对预测误差信号 e(i, j )进 行量化、编码、发送，解压时也使用同样的预测器，且将这 个预测值和已存储的已量化差值相加，产生近似的原始信号， 基本恢复原始数据。
多媒体信息处理中的数据压缩与编码
多媒体信息处理中的数据压缩与编码第一章引言多媒体信息处理已经成为现代社会中不可或缺的重要组成部分。
从音频到视频，从图像到动画，多媒体数据的处理与传输在我们的生活和工作中起着至关重要的作用。
然而，多媒体数据具有复杂的特性，包括大量的数据量和高带宽要求。
为了高效地传输和储存这些数据，数据压缩和编码在多媒体信息处理中变得尤为重要。
本文将重点讨论多媒体数据压缩和编码的原理、方法和应用。
第二章数据压缩理论数据压缩是通过减少数据量来提高传输和储存效率的一种技术。
在多媒体数据中，数据压缩是必不可少的，因为多媒体数据通常具有高存储和传输要求。
本章将介绍数据压缩的理论基础，包括无损压缩和有损压缩的原理，并介绍常用的压缩算法，如哈夫曼编码、算术编码和字典编码等。
第三章音频数据压缩与编码音频数据压缩与编码是多媒体信息处理中的重要内容。
由于音频数据具有大量的冗余信息，通过适当的压缩和编码方法可以大大减少数据量。
本章将介绍音频数据压缩和编码的常用方法，包括声波编码、脉冲编码调制和自适应预测编码等。
第四章图像数据压缩与编码图像数据压缩与编码是多媒体信息处理中另一个重要的领域。
图像数据通常具有高维度和复杂性，因此需要高效的压缩和编码方法来降低数据量并保持图像质量。
本章将介绍图像数据压缩和编码的常用方法，如离散余弦变换、小波变换和预测编码等。
第五章视频数据压缩与编码视频数据是多媒体信息处理中最复杂的数据类型之一。
它由连续的图像序列组成，需要处理大量的数据并保持连续性和流畅性。
本章将介绍视频数据压缩和编码的常用方法，包括运动估计、空间和时间预测、变换编码和熵编码等。
第六章应用和未来发展数据压缩与编码在多媒体信息处理中有着广泛的应用。
从手机上的音乐文件到高清电影的传输，数据压缩和编码技术为我们提供了高效的信息传输和储存方式。
未来，随着多媒体技术的不断发展，数据压缩和编码技术也将继续进步和创新，以适应更高要求的多媒体数据处理。
结论多媒体信息处理中的数据压缩与编码是实现高效传输和储存的关键技术之一。
多媒体数据压缩编码术
什么叫编码 电报码、ASC码、汉字编码
（编码技巧） 多媒体数据编码
一、多媒体数据压缩编码的 重要性和分类
1，多媒体数据压缩编码的重要性： 一秒钟声音PCM采样的文件长度 1*44100*16*2/8=176400 字节 一帧图象的基本数据量
720*576*3=1244160 B 网络的基本传输速度 28800 B/s 硬盘的存储空间 CD-ROM的存储空间
a以2为底时H的单位为比特,(图象中) 等概率事件时,H=-S(1/N)log(1/N)=logN 某一项必然出现时P(xj)=1其余P(xj) =0则H=0 0<=H(X)<=log2N 平均码长N>>H(X)为有冗余 N<H(X)不可能,N~H(X)为最佳. 编码的努力方向:使平均码长接近H(X).
2，多媒体数据压缩编码的可能性
空间冗余 时间冗余 结构冗余 知识冗余 视觉冗余
图像区域的相同性冗余 纹理的统计冗余等。
3，数据压缩方法的分类
无损压缩法；有损压缩法（按质量分）。 空间方法，变换方法，混合方法（按作
用域或频率域类
越大信息量越小。 I(xj)=-logP(xj) j=1,2, … ,n P:事件xj的概
率. 信号源X发出的xj （j=1,2,..n)共n个事件的信息统
计平均(数学期望值)是信源X的熵(Entropy): H(X)=E{I(xj)}=SP(xj)*I(xj) =-SP(xj)*logP(xj)
熵
混合编码
基于知识的编码
二、量化
量化原理 将有限的离散量代替无限的连续模拟量的
多对一的映射操作。 数据压缩编码中的量化处理指以PCM码
第4章 多媒体数据压缩技术
如上图的行程长度编码可写为：白8黑5白3黑8白6……
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Multimedia Technology & Application
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Multimedia Technology & Application
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4.2 静态图像的压缩标准JPEG
4.2.1 JPEG标准简介 4.2.2 JPEG标准中的主要技术 4.2.3 JPEG标准的压缩过程 4.2.4 JPEG2000
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方式3：不等长编码
考查字符串中不同字符出现的概率并对其重新定义一 个编码字如表4.2所示：
则其编码的总长度为：8×1+4×3×3+2×4×2=60（bit）
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4.1.3 常用的数据压缩方法
1.行程长度（也称游程长度编码）
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5.熵编码
2) 熵编码实例——哈夫曼编码
算法可描述为： (1) 对图像中出现的不同像素值进行概率统计，得到n个不同概率的信 息符号。 (2) 按符号出现的概率由大到小、由上到下排列。 (3) 对两个最低概率符号分别以二进制0、1赋值。 (4) 两最低概率相加后作为一个新符号的概率重新置入符号序列中。 (5) 对概率按从大到小重新排列。 (6) 重复(2)～(5)，直到只剩下两个概率符号的序列。 (7) 分别以二进制0、1赋值后，以此为根结点，沿赋值的顺序的逆序依 次写出该路径上的二进制代码，得到哈夫曼编码。
第四章 数据压缩技术
三、数据压缩算法的综合评价指标
衡量一种数据压缩技术好坏的指标综合起 来就是：
1、压缩比要大 2、实现压缩的算法要简单、压缩与 解压的速度要快 3、恢复效果要好
1、压缩的倍数
压缩的倍数也称压缩率或压缩比，通常有 两种衡量的方法： 1）由压缩前与压缩后的总的数据量之比来表示。（或 者也可是压缩过程中输入数据量和输出数据量之比，希望压 缩比尽量的大）。
由此我们知道，整理图
像的描述方法可以达到 压缩的目的。
描述语言 1、“这是一幅 2*2 的图像，图像的第一 个像素是红的，第二 个像素是红的，第三 个像素是红的，第四 个像素是红的”。 2、“这是一幅2*2的 图象，整幅图都是红 色的”。
图像冗余无损压缩的原理
RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB RGB
表面物体特性具有相关性，这些相关性的光成像结果在数 字化图像中就表现为数据冗余。
2）时间冗余 3）信息熵冗余 4）结构冗余 5）知识冗余 6）视觉冗余
4、数据冗余的主要类型
1）空间冗余
2）时间冗余：时间冗余反应在视频帧序列中，相邻帧图
像之间有较大的相关性，一帧图像中的某 物体或场景可由其他帧图像中的物体或场 景重构出来。语音中也有大量的时间冗余。
客观尺度通常用以下三种指标表示
1）均方误差； 2）信噪比（SNR）； 3）峰值信噪比（PSNR）
3、压缩与解压的速度
目标是使压缩与解压的速度尽量的
快。
在许多应用中，压缩和解压将在不同的 时间，不同的地点、不同的系统中进行， 因而必须分别评价压缩和解压速度。
行程编码(RLE编码)
多媒体技术试题及解答
多媒体技术试题及解答第一章多媒体计算机概述单项选择题1-6：1、请根据多媒体的特性判断以下哪些属于多媒体的范畴？（1）交互式视频游戏（2）有声图书（3）彩色画报（4）彩色电视（A）仅（1）（B）（1）（2）（C）（1）（2）（3）（D）全部答：（B）2、下列哪些不是多媒体核心软件？（1）A VSS （2）A VK （3）DOS （4）Amiga Vision（A）（3）（B）（4）（C）（3）（4）（D）（1）（2）答：（A）3、要把一台普通的计算机变成多媒体计算机要解决的关键技术是：（1）视频音频信号的获取（2）多媒体数据压编码和解码技术（3）视频音频数据的实时处理和特技（4）视频音频数据的输出技术（A）（1）（2）（3）（B）（1）（2）（4）（C）（1）（3）（4）（D）全部答：（D）4、Commodore公司在1985年率先在世界上推出了第一个多媒体计算机系统Amiga，其主要功能是：（1）用硬件显示移动数据，允许高速的动画制作；（2）显示同步协处理器；（3）控制25个通道的DMA，使CPU以最小的开销处理盘、声音和视频信息；（4）从28Hz震荡器产生系统时钟；（5）为视频RAM（VRAM）和扩展RAM卡提供所有的控制信号；（6）为VRAM和扩展RAM卡提供地址。
（A）（1）（2）（3）（B）（2）（3）（5）（C）（4）（5）（6）（D）全部答：（D）5、国际标准MPEG-II采用了分层的编码体系，提供了四种技术，它们是：（1）空间可扩展性；信噪比可扩充性；框架技术；等级技术。
（2）时间可扩充性；空间可扩展性；硬件扩展技术；软件扩展技术。
（3）数据分块技术；空间可扩展性；信噪比可扩充性；框架技术。
（4）空间可扩展性；时间可扩充性；信噪比可扩充性；数据分块技术。
（A）（1）（B）（2）（C）（3）（D）（4）答：（D）6、多媒体技术未来发展的方向是：（1）高分辨率，提高显示质量；（2）高速度化，缩短处理时间；（3）简单化，便于操作；（4）智能化，提高信息识别能力。
第四章多媒体数据压缩编码技术
A.匹配算法 归一化相关函数 均方误差 帧间绝对差 B.搜索方法： 穷ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ搜索法 二维对数法(TDL) 三步搜索法(TTS) 交叉搜索法（CSA）
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NCCF MSE MAD
2018/10/13
• 4.帧间预测，采用 DPCM • (Ymn)N和(Ymn)N-1 变化很小。 • 统计结果表明：广播电视节目只有10%以 内的象素有变化。 • Y有2%的变化； UV有千分之十以内的变 化。 • Xmn-Xmn=emn 只传差值
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(算术解码原理图4.12 )
2018/10/13
算术编码的特点： (1)不需要码表； (2)当信源概率比较接近时， 建议使用算术编码。 (3)JPEG成员对多幅图进行算 术编码效率可以提高5%。 JPEG扩展系统用算术编码代 替Huffman。
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4.4 预测编码 一．预测编码的基本概念 预测编码是统计冗余数据压缩 理论的三个重要分支之一，用预测 编码减少数据时间和空间的相关性。 1.预测编码基本原理
2018/10/13
3.Huffman 编码步骤
• • • （1）信源符号按概率大小顺序排列，按 逆次序分配码字的长度。 (2） 出现概率最小的两个符号概率相加 合成一个新概率。 (3） 将合成概率看成一个新组合符号概 率，重复上述做法，直到最后只剩下两个 符号概率为止。 (4) 反过来逐步向前编码，每层有两个分 支，分别赋予0和1，构成Huffman码字。
4.结构冗余 图象有非常强的纹理结构。 5.知识冗余 图像的理解与某些基础知识有关。 6.视觉冗余 视觉冗余是非均匀、非线性的。
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2018/10/13
三． 多媒体数据压缩方法的分类
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码结束。
第四章多媒体数据压缩编码技术
信源符号 概率
编码过程
a1 0.20 0
1
a2 0.19 1 0.39
a3 0.18 0 0
• 编码器记录与传输的不是样本的真实值， 而是它与预测值的差。这一方法称为差 值脉冲编码调制（DPCM）方法。
第四章多媒体数据压缩编码技术
（3）变换编码
• 变换编码的主要思想是利用图像块像素值之间 的相关性，把图像变换到一组新的基上，使得 能量集中到少数几个变换系数上，通过存储这 些系数而达到压缩的目的。
第四章多媒体数据压缩编码技术
Huffman 编码
Huffman 编码的步骤：
（1）概率统计，得到n个不同概率的信息符号； （2）将n个信源信息符号的n个概率，按概率大小排序； （3）将n个概率中，最后两个小概率相加，这时概率个
数减为n-1个； （4）将n-1个概率，按大小重新排序； （5）重复（3），将新排序后的最后两个小概率相加，
第四章多媒体数据种情况： • （1）给定量化分层级数，满足量化误差
最小。 • （2）限定量化误差，确定分层级数，满
足以尽量小的平均比特数，表示量化输 出。
第四章多媒体数据压缩编码技术
信息、信息量、信息熵
• （1）信息： 信息是用不确定性的量度定义的。
第四章多媒体数据压缩编码技术
量化的基本原理
• 量化概念主要来自于从模拟量到数字量的转换， 即A/D转换，也就是通过采样把连续的模拟量 离散化。量化过程预先设置一组判决电平和一 组重建电平，各个判决电平覆盖一定的区间， 所有判决电平将覆盖整个有效取值区间。量化 时将模拟量的取样值同这些电平比较，若采样 值幅度落在覆盖区间之上，则取这个量化级的 代表值，称为码字。一个量化器只能取有限多 个量化级，因此量化过程不可避免地存在量化 误差。
• (1) 为什么要进行数据压缩
• 多媒体信息包括了文本、数据、声音、动画、图形、 图像以及视频等多种媒体信息。虽然经过数字化处理 后其数据量是非常大的，如果不进行数据压缩处理， 计算机系统就无法对它进行存储和交换。另一个原因 是图像、音频和视频这些媒体具有很大的压缩潜力。 因为在多媒体数据中，存在着空间冗余、时间冗余、 结构冗余、知识冗余、视觉冗余、图像区域的相同性 冗余、纹理的统计冗余等。它们为数据压缩技术的应 用提供了可能的条件。因此在多媒体系统中必须采用 数据压缩技术，它是多媒体技术中一项十分关键的技 术。
第四章 多媒体数据压缩编码 技术
• 概述：
本章主要讲述了图像和视频图像的处理技术。 大致可分为四个部分： 1、数据压缩编码的重要性和可能性； 2、数据压缩方法的介绍 3、静态图像压缩编码的国际标准（JPEG）； 4、运动图像压缩编码的国际标准（MPEG）。
★本章为本书的重点之一
第四章多媒体数据压缩编码技术
第四章 多媒体数据压缩编码技术
• 本章要重点掌握的知识点： 多媒体数据压缩的必要性和可能性，数 据压缩方法分类，常用的压缩编码和算 法（统计编码、预测编码、变换编码） 数据压缩编码的国际标准JPEG、MPEG 等。
★哈夫曼编码、 JPEG
第四章多媒体数据压缩编码技术
第四章 多媒体数据压缩编码技术
信息、信息量、信息熵
• （3）熵： 如果将信源所有可能事件的信息
量进行平均，就得到了信息熵(entropy)。 熵就是平均信息量。
第四章多媒体数据压缩编码技术
最佳编码定理
• 在变字长码中，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，如果码字 长度严格按照符号概率的大小的相反顺 序排列，则平均码字长度一定小于按任 何其它符号顺序排列方式得到的码字长 度。
• 另外还有算术编码、游程编码。
第四章多媒体数据压缩编码技术
（5）混合编码
• 混合编码是指合并变换和预测技术的编 码，通常有两种编码形式。
第四章多媒体数据压缩编码技术
量化的基本原理
量化的作用是在图像质量或声音质量达 到一定保真度的前提下，舍弃那些对视 觉或听觉影响不大的信息。量化的过程 是模拟信号到数字信号的映射。模拟量 是连续量，而数字量是离散量，因此量 化操作实质上是用有限的离散量代替无 限的连续模拟量的多对一的映射操作。
一个消息的可能性愈小，其信息愈多； 而消息的可能性愈大，则其信息愈少。
第四章多媒体数据压缩编码技术
信息、信息量、信息熵
• （2）信息量： 所谓信息量是指从N个相等可能事
件中选出一个事件所需要的信息度量或 含量，也就是在辩识N个事件中特定的一 个事件的过程中所需要提问“是或否” 的最少次数
第四章多媒体数据压缩编码技术
• 在变换编码中，由于对整幅图像进行变换的计 算量太大，所以一般把原始图像分成许多个矩 形区域子图像独立进行变换。
• 常用的有离散余弦变换（DCT）
第四章多媒体数据压缩编码技术
（4）统计编码
• 最常用的统计编码是Huffman编码。它 对于出现频率大的符号用较少的位数来 表示，而对出现频率较小的符号用较多 的位数来表示。其编码效率主要取决于 需编码的符号出现的概率分布，越集中 则压缩比越高。
第四章多媒体数据压缩编码技术
（1）脉冲编码调制
• 脉冲编码调制实际上是连续模拟信号的 数字采样表示。脉冲编码调制（PCM） 编码器和解码器位于一个图像编码系统 的起点和终点。下面几种编码方法都是 在多媒体数据模拟信号经过PCM编码后 再进行的压缩编码方法。
第四章多媒体数据压缩编码技术
（2）预测编码
第四章多媒体数据压缩编码技术
数据压缩方法的分类
（1）根据质量有无损失可分为有损失编 码和无损失编码。 （2）按照其作用域在空间域或频率域上分 为：空间方法、变换方法和混合方法。 （3）根据是否自适应分为自适应性编码和 非适应性编码。
第四章多媒体数据压缩编码技术
数据压缩方法的分类
依据压缩算法分类： （1）脉冲编码调制 （2）预测编码 （3）变换编码 （4）统计编码 （5）混合编码