图像压缩编码第一讲图像压缩的基本原理、统计编码方法
图像编码与压缩的关系解析(二)
图像编码与压缩的关系解析引言：随着科技的不断发展，图像在日常生活中的应用越来越普遍。
然而，高清图片通常占用较大的存储空间，不利于传输和存储。
为了解决这个问题，图像编码与压缩技术应运而生。
本文将从理论、算法和应用三个方面，探讨图像编码与压缩之间的关系。
一、图像编码的原理与方法1. 图像编码的基本原理图像编码是将图像通过某种数学模型进行数值表示，从而实现对图片信息的压缩。
这一过程主要包括采样、量化和编码三个步骤。
采样将连续的图像转换为离散的信号，量化将连续的信号转换为离散的数值，而编码则是利用特定的编码方式将数值进行压缩存储。
2. 图像编码的方法常用的图像编码方法包括无损编码和有损编码。
无损编码保持图像质量不变，包括RLE（Run Length Encoding）、Huffman编码和LZW （Lempel-Ziv-Welch）编码等。
而有损编码则通过牺牲一定的细节和精度来实现更高的压缩率，代表性的有损编码方式有JPEG、以及WebP 等。
二、图像压缩的原理与方法1. 图像压缩的基本原理图像压缩是对图像数据进行有损或无损的压缩，以减小图像数据的体积。
图像压缩技术主要包括空域压缩和变换域压缩两种方法。
空域压缩利用空间冗余性进行数据压缩，该方法通常使用预测编码或差分编码等技术。
变换域压缩则通过将图像转换到频域进行压缩，常用的方式有离散余弦变换（DCT）。
2. 图像压缩的方法图像压缩方法可以分为无损压缩和有损压缩两类。
无损压缩通过减小冗余和利用编码等技术实现图像数据的压缩，以保持图像质量不变。
有损压缩则根据人眼对图像细节的敏感度，通过舍弃部分细节信息来实现更高的压缩率。
常见的图像压缩算法有LZ77、LZ78、DEFLATE 以及JPEG、HEVC等。
三、图像编码与压缩的关系1. 编码与压缩的异同编码和压缩都是对图像数据进行处理以实现压缩效果，但两者有不同的侧重点。
编码主要集中在信号表示的优化，通过数值表达来压缩图像数据及降低存储和传输成本；而压缩则更注重图像数据的压缩率，旨在减小数据量的同时保持较高的图像质量。
图像压缩编码数字图像处理PPT学习教案
在0,1,2,…,N-1范围内x,y的任意值，输入像素和对应的输 出图像之间的误差可用下式表示：
e(x, y) g(x, y) f (x, y)
而包含N×N像素的图像之均方误差为:
e2
1
N 1 N 1
e2 (x, y)
N2 x0 y0
1 N2
N 1 N 1
[g(x,
有时候，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，以此来评价一幅图像的主观 质量。
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另外一种方法是规定一种绝对尺度，如：
表6.1 电视图像质量评价尺度
评分 评价
说明
1 优秀的 优秀的具有极高质量的图像
设：n1和n2是在两个表达相同信息的数据集中，所携 带的单位信息量。
压缩率：——描述压缩算法性能
CR = n1 / n2
其中，n1是压缩前的数据量，n2是压缩后的数据量
相对数据冗余：
RD = 1 – 1/CR
例：CR=20;
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RD = 19/20
2）常见的数据冗余
在数字图像压缩中，常有3种基本的数据冗余：编码冗 余、像素间的冗余以及心理视觉冗余
设一幅灰度级为K的图像，图像中第k级灰度 出现的概率为pk，图像大小为M×N，每个像 素用d比特表示，每两帧图像间隔△t
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• 数字图像的熵H
K
H pk log 2 pk k 1
N 1 N 1
g 2 (x, y)
S
( N )ms
x0 y0
N 1 N 1
图像压缩与编码
实验项目3、图像压缩与编码一、实验目的（1）理解图像压缩编码的基本原理；（2）掌握用程序代码实现DCT变换编码；（3）掌握用程序代码实现游程编码。
二、实验原理及知识点1、图像压缩编码图像信号经过数字化后，数据量相当大，很难直接进行保存。
为了提高信道利用率和在有限的信道容量下传输更多的图像信息，必须对图像进行压缩编码。
图像压缩技术标准一般可分为如下几种：JPEG压缩（JPEG Compression）、JPEG 2000、H.26X标准（H.26X standards）以及MPEG标准（MPEG standards）。
数字压缩技术的性能指标包括：压缩比、平均码字长度、编码效率、冗余度。
从信息论角度分，可以将图像的压缩编码方法分为无失真压缩编码和有限失真编码。
前者主要包括Huffman编码、算术编码和游程编码；后者主要包括预测编码、变换编码和矢量量化编码以及运动检测和运动补偿技术。
图像数据压缩的目的是在满足一定图像质量的条件下，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，在信息论中称为信源编码。
图像压缩是通过删除图像数据中冗余的或者不必要的部分来减小图像数据量的技术，压缩过程就是编码过程，解压缩过程就是解码过程。
2、游程编码某些图像特别是计算机生成的图像往往包含许多颜色相同的块，在这些块中，许多连续的扫描行或者同一扫描行上有许多连续的像素都具有相同的颜色值。
在这些情况下就不需要存储每一个像素的颜色值，而是仅仅存储一个像素值以及具有相同颜色的像素数目，将这种编码方法称为游程（或行程）编码，连续的具有相同颜色值的所有像素构成一个行程。
在对图像数据进行编码时，沿一定方向排列的具有相同灰度值的像素可看成是连续符号，用字串代替这些连续符号，可大幅度减少数据量。
游程编码记录方式有两种：①逐行记录每个游程的终点列号：②逐行记录每个游程的长度3、DCT变换编码变换编码是在变换域进行图像压缩的一种技术。
第11章图像压缩编码
将二维排列的像素，采用某种方式转
化成一维排列的方式。之后按照一维行程 编码方பைடு நூலகம்进行编码。
26
二维行程编码 —— 数据排序
如下图所示，是两种典型的二维行程编码的排列 方式：
(a)
(b)
27
二维行程编码——例
例：
130 130 130 129 f = 127 127 125 127 130 130 130 130 128 128 126 125 130 130 130 130 127 127 129 128 129 129 129 129 129 128 129 128 134 134 132 130 131 127 127 126 133 133 132 130 129 128 129 130 130 130 130 130 130 129 129 131 130 132 132 133 132 131 131 129
（3，130），（1，129），（1，134），（1，133），（1，129）， （4，130），（1，129），（1，134），（1，133），（5，130）， （1，129），（2，132），（2，130），（1，129），（2，130）， （1，129），（2，130），（2，129），（1，127），（1，128）， （1，127），（1，129），（1，131），（1，129），（1，131）， （1，130），（1，127），（1，128），（1，127），（1，128）， （1，127），（1，128），（2，132），（1，125），（1，126）， （2，129），（1，127），（1，129），（1，133），（1，132）， （1，127），（1，125），（2，128），（1，126），（1，130）， （2，131）
图像压缩编码方法 第1章
20世纪80年代以来，计算机技术开始飞跃发展，使得图 像编码研究日益活跃起来，通信事业的发展促使图像压缩的 应用离我们越来越近了，尤其随着国际互联网络的普及，图 像编码研究变为迫切需要。这时相关学科的迅速发展和新兴 学科的不断涌现，为图像编码注入了新的活力和新的思想， 新的火花和新的方法不断产生，人们对图像信息需求的剧增 也有力地促进了图像压缩编码技术的突飞猛进。许多学者结 合模式识别、计算机图形学、计算机视觉、神经网络、小波 分析和分形几何学等理论为探索图像信号压缩编码开辟了新 途径和方法；同时，关于人类的视觉生理、心理特性的研究 成果也打开了人们的新视野，许多新型的图像压缩编码方法
换、DFT变换、WHT变换和DCT变换。其中最有效的变换 是KL变换，但是KL变换的计算复杂，不同的图像有不同的 向量基，更不存在快速算法，只作理论分析。其他三种变换 的向量基是固定的，都有快速算法。其中，只有DCT变换最 接近KL变换，因此DCT变换在编码中应用最广泛，JPEG算 法就是以DCT变换为核心的算法。这些方法可以获得较高的 压缩比和较好的恢复图像质量，一般在保证较清晰的恢复图 像质量前提下压缩比都在20倍以下，但是，一旦超过此压缩 比值，就会出现方块效应和振铃现象，使得恢复图像质量迅
表1.1 主观评价的评分尺度
图像压缩编码的核心问题是如何对数字化的图像进行压 缩，以获得最小的数据，同时尽可能保持图像的恢复质量。 图像压缩可分为无损压缩编码和有损压缩编码两大类。无损 压缩编码仅仅删除图像数据中的冗余信息，在解码时能精确 地恢复原图像，是一个可逆过程；而有损压缩编码则反之。 无损压缩编码可分为两大类：基于统计概率的方法和基于字 典的技术。基于统计概率的方法是依据信息论的变长编码定 理和信息熵的有关知识，用较短代码代表概率大的符号，用 较长代码代表概率小的符号，从而实现数据压缩。无损压缩 编码不能取得高的压缩比，这是因为它受到信息源本身的熵 的限制，因此无损压缩编码又称为熵编码。为了进一步提高 图像编码的压缩比，利用图像中像素之间的相关性，以及人
图像压缩编码方法
图像压缩编码方法综述概述：近年来, 随着数字化信息时代的到来和多媒体计算机技术的发展, 使得人们所面对的各种数据量剧增, 数据压缩技术的研究受到人们越来越多的重视。
图像压缩编码就是在满足一定保真度和图像质量的前提下，对图像数据进行变换、编码和压缩，去除多余的数据以减少表示数字图像时需要的数据量，便于图像的存储和传输。
即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。
图像压缩编码原理：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。
图像数据的冗余度又可以分为空间冗余、时间冗余、结构冗余、知识冗余和视觉冗余几个方面。
空间冗余：在一幅图像中规则的物体和规则的背景具有很强的相关性。
时间冗余：电视图像序列中相邻两幅图像之间有较大的相关性。
结构冗余和知识冗余：图像从大面积上看常存在有纹理结构，称之为结构冗余。
视觉冗余：人眼的视觉系统对于图像的感知是非均匀和非线性的，对图像的变化并不都能察觉出来。
人眼的视觉特性：亮度辨别阈值：当景物的亮度在背景亮度基础上增加很少时，人眼是辨别不出的，只有当亮度增加到某一数值时，人眼才能感觉其亮度有变化。
人眼刚刚能察觉的亮度变化值称为亮度辨别阈值。
视觉阈值：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。
空间分辨力：空间分辨力是指对一幅图像相邻像素的灰度和细节的分辨力，视觉对于不同图像内容的分辨力不同。
掩盖效应：“掩盖效应”是指人眼对图像中量化误差的敏感程度，与图像信号变化的剧烈程度有关。
图像压缩编码的分类：根据编码过程中是否存在信息损耗可将图像编码分为:无损压缩：又称为可逆编码(Reversible Coding)，解压缩时可完全回复原始数据而不引起任何失真；有损压缩：又称不可逆压缩(Non-Reversible Coding)，不能完全恢复原始数据，一定的失真换来可观的压缩比。
图像压缩和编码中的数学算法和原理解析
图像压缩和编码中的数学算法和原理解析在当今数字化时代，图像的处理和传输已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，由于图像数据庞大且占用存储和传输资源，图像压缩和编码技术应运而生。
本文将探讨图像压缩和编码中的数学算法和原理，为读者带来更深入的理解。
一、图像压缩的基本原理图像压缩是指通过减少图像数据的冗余信息来减小图像文件的大小，以达到节省存储空间和提高传输效率的目的。
图像压缩的基本原理可以归结为两个方面：冗余性和编码。
冗余性是指图像中存在的不必要的冗余信息。
在图像中，存在着空间冗余、视觉冗余和统计冗余。
空间冗余是指图像中相邻像素之间的相关性，即相邻像素之间的值往往是相似的；视觉冗余是指人眼对于某些细节的感知能力有限，可以通过适当的处理来减少图像中的冗余信息；统计冗余是指图像中像素值的统计规律，往往存在一些重复出现的像素值。
编码是指将图像数据用更少的比特数表示的过程。
编码技术可以分为无损编码和有损编码两种。
无损编码是指在压缩图像的同时保证图像数据的完整性，即压缩后的图像可以完全恢复为原始图像；有损编码是指在压缩图像的同时，对图像数据进行一定的舍弃或近似处理，以达到更高的压缩比。
二、图像压缩的数学算法1. 离散余弦变换（DCT）离散余弦变换是一种常用的图像压缩算法，它将图像从空域转换到频域。
在频域中，图像的能量会集中在较低频率的系数上，而高频系数则往往包含了图像的细节信息。
通过保留较低频率的系数，可以实现对图像的有损压缩。
2. 小波变换（Wavelet Transform）小波变换是一种多尺度分析的方法，可以将图像分解为不同频率的子带。
与DCT相比，小波变换能够更好地捕捉图像的局部特征，因此在图像压缩中具有更好的效果。
3. 向量量化（Vector Quantization）向量量化是一种有损压缩算法，它将一组相似的像素值用一个代表向量来表示。
通过将相邻像素值聚类并用代表向量表示，可以大大减少图像数据的冗余信息，从而实现高效的压缩。
图像压缩编码ppt课件
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
图像压缩编码多媒体技术实验—图像压缩编码一、实验目的1.了解有关数字图像压缩的基本概念，了解几种常用的图像压缩编码方式；2.进一步熟悉JPEG编码与离散余弦变换（DCT）变换的原理及含义；3.掌握编程实现离散余弦变换（DCT）变换及JPEG编码的方法；4.对重建图像的质量进行评价。
二、实验原理1、图像压缩基本概念及原理图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。
图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。
不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。
压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。
应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3类：(1)无损压缩编码种类哈夫曼（Huffman）编码，算术编码，行程（RLE）编码，Lempel zev编码。
(2)有损压缩编码种类预测编码，DPCM，运动补偿；频率域方法：正交变换编码(如DCT)，子带编码；空间域方法：统计分块编码；模型方法：分形编码，模型基编码；基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化；(3)混合编码JBIG，H.261，JPEG，MPEG等技术标准。
2、JPEG 压缩编码原理JPEG是一个应用广泛的静态图像数据压缩标准，其中包含两种压缩算法(DCT 和DPCM)，并考虑了人眼的视觉特性，在量化和无损压缩编码方面综合权衡，达到较大的压缩比(25:1以上)。
JPEG既适用于灰度图像也适用于彩色图像。
其中最常用的是基于DCT变换的顺序式模式，又称为基本系统。
JPEG 的压缩编码大致分成三个步骤：(1)使用正向离散余弦变换(forward discrete cosine transform，FDCT)把空间域表示的图变换成频率域表示的图。
(2)使用加权函数对DCT系数进行量化，该加权函数使得压缩效果对于人的视觉系统最佳。
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。
图像编码的原理与流程详解(一)
图像编码是将图像数据进行压缩和存储的过程，通过编码算法可以将图像的冗余信息去除，从而减小图像的文件大小。
本文将详细解析图像编码的原理和流程。
一、图像编码的原理图像编码的原理是基于图像的统计特性和人眼视觉系统的特点。
图像的统计特性包括图像的冗余性和图像中不同区域的相关性。
人眼视觉系统对于细节变化敏感，对于一些细微的变化可能无法察觉。
基于这些原理，图像编码可以通过去除冗余信息和利用视觉系统的特点来实现图像数据的压缩。
二、图像编码的流程1. 图像预处理在图像编码前，需要对图像进行一些预处理工作，包括图像的归一化和分块。
图像归一化是将图像的亮度和对比度进行调整，使得图像数据的范围在一定的范围内，从而方便后续的处理。
分块是将图像分割成小块，每个小块可以独立进行编码处理。
2. 图像采样和量化图像编码的第一步是将图像的空间域数据转换到频域数据。
在这一步骤中，图像需要进行采样和量化。
采样是指将连续的图像数据转换为离散的样本，常用的采样方法有最近邻采样和双线性插值采样。
量化是将连续的图像数据映射到有限的离散值集合中，常用的量化方法包括均匀量化和非均匀量化。
3. 数据变换和编码在图像采样和量化之后，可以对图像数据进行变换和编码。
数据变换是将图像数据从空域转换到频域，常用的变换方法有傅里叶变换和离散余弦变换。
变换后的频域数据具有更好的能量集中性，便于后续的压缩编码。
编码是将变换后的频域数据进行压缩编码，常用的编码方法有哈夫曼编码和算术编码。
4. 熵编码和解码经过数据变换和编码后，可以对编码后的数据进行熵编码。
熵编码是一种无损压缩编码方法，通过统计图像数据的概率分布来进行编码。
常用的熵编码方法有游程长度编码和算术编码。
解码是对编码后的数据进行解码和反变换，将解码后的数据转换回空间域。
5. 反量化和反采样解码后的数据进行反量化和反采样，将离散的频域数据转换回连续的图像数据。
反量化是将量化后的数据映射回连续的图像数据，反采样是将采样后的数据进行插值，恢复原始图像的细节。
《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
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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
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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。
图像编码的原理与流程详解
图像编码是一种将图像数据转换为更紧凑表示的过程，它在数字图像处理和传输中起着至关重要的作用。
本文将详细解析图像编码的原理和流程，从数据压缩到图像还原，逐步揭示其工作机制。
一、图像编码的基本原理图像编码的基本原理是基于人眼的视觉特性和图像的空间相关性。
人眼对图像的敏感度不均匀，对细节和变化较大的区域更敏感。
因此，图像编码可以通过降低对细节和变化较小的区域的精度来实现压缩。
此外，图像中的相邻像素之间存在一定的相关性，这种相关性可以通过差分编码来利用。
二、图像编码的流程图像编码一般包括以下几个主要的步骤：预处理、变换、量化、编码和解码。
1. 预处理预处理是对原始图像进行一些基本操作，以准备好数据进行后续处理。
常见的预处理操作包括图像去噪、颜色空间转换和亮度调整等。
2. 变换变换是将图像从空间域转换到频域的过程。
常用的变换方法包括离散余弦变换（DCT）和小波变换。
变换的目的是将图像的能量集中在少数重要的频率成分上，减小冗余信息。
3. 量化量化是将变换后的频域系数映射到有限数量的离散级别，以减小数据表示的精度。
量化通常使用固定或自适应的量化表，对不同频率的系数施加不同的量化步长。
4. 编码编码是将量化后的系数进行压缩表示的过程。
常用的编码方法有霍夫曼编码、算术编码和熵编码等。
这些编码方法利用了频率统计和冗余信息的特性，实现了高效的数据压缩。
5. 解码解码是编码的逆过程，将压缩表示的图像数据恢复为原始的图像信息。
解码过程包括解码器的反量化和反变换操作，以及任何必要的后处理步骤。
三、图像编码的应用和发展图像编码技术在图像和视频传输、存储和处理中得到了广泛的应用。
随着网络宽带的提升和存储设备的发展，人们对图像质量和数据压缩比的要求越来越高，图像编码技术也在不断进步。
目前，主流的图像编码标准有JPEG、JPEG 2000和HEVC等。
JPEG 是最常用的静态图像编码标准，它利用了DCT、量化和霍夫曼编码等技术，实现了相对较高的压缩比。
电视原理课件之图像压缩编码原理
电视原理课件之图像压缩编码原理2023-10-27CATALOGUE目录•图像压缩编码概述•图像压缩编码技术分类•图像压缩编码原理及实现方法•图像压缩编码性能评估及优化方法•JPEG压缩编码算法详解及实例演示•H.264视频压缩编码技术详解及实例演示01图像压缩编码概述图像压缩编码的概念图像压缩编码是一种通过特定算法对图像数据进行压缩的技术。
它可以将图像数据的大小和存储需求降低，以便在有限的存储空间内存储更多的图像数据。
压缩后的图像数据可以通过解压缩算法进行还原，以便在显示或传输过程中使用。
010203图像压缩编码的必要性通过图像压缩编码技术，可以大大降低图像数据的存储空间和传输成本。
图像数据量巨大，占用存储空间大，传输成本高。
同时，图像压缩编码技术还可以提高图像数据的处理速度和效率。
图像压缩编码技术的发展历程基于DCT（离散余弦变换）的压缩技术这是最早的图像压缩技术之一，它通过对图像数据进行DCT变换，将图像数据从空间域转换到频域，并对频域数据进行量化，从而实现图像数据的压缩。
基于小波变换的压缩技术小波变换是一种信号分析方法，它可以将信号分解成多个频带，并对每个频带进行精细的分析。
基于小波变换的压缩技术利用小波变换的特性，对图像数据进行多级分解，并对每个频带进行压缩，从而实现图像数据的压缩。
基于神经网络的压缩技术神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，它可以自动学习并识别图像中的特征和模式。
基于神经网络的压缩技术利用神经网络的特性，对图像数据进行自动编码和解码，从而实现图像数据的压缩和解压缩。
02图像压缩编码技术分类基于像素的压缩编码预测编码利用像素之间的相关性进行预测，然后对预测误差进行编码，例如差分脉冲编码（DPCM）。
变换编码将图像数据进行频率变换，例如傅里叶变换、离散余弦变换（DCT），然后将变换后的数据进行量化和编码。
统计编码利用图像数据的统计特性进行编码，例如游程编码、算术编码等。
图像压缩与无损压缩编码
图像压缩与无损压缩编码
图像压缩编码的分类
• 图像的无损压缩方法可分为两大类: 基于统计的方法。 基于字典的技术
基于统计的方法的无损压缩编码
• 利用信源的统计特性，去除其内在 的相关性和改变概率分布的不均匀 性，从而实现图像信息的压缩。 • 根据灰度值出现概率的分布特性而 进行的压缩编码。 • 主要采用的方法是变长编码。
理论基础
• 平均比特数：
L
k M 1
l现的概率。 • 压缩率（编码效率）：
p k为第k字码出 l k 为第k个码字的长度（二进制），
CR
n1
n2
n 1、n 2分别为压缩前后图像每像素的平均位数。
• 冗余度：如果编码效率不是百分之百，说明还有 1 冗余信息，冗余度： R D 1CR
香农—费诺编码
• 编码步骤 1. 统计每个灰度出现的概率 2. 从左到右把上述频率按从小到大的顺 序排列 3. 从序列中某个位置将序列分成两个子 序列，并尽量使两个序列频率和近似 相等，给前一个子序列赋值为1，后面 一个赋为0； 4. 重复3，直到序列不能再分。 5. 分配码字。将每个元素所属子序列的 值串起来。
图像中的冗余
• 相邻像素间有很强的相关性 • 人眼的视觉特性 人眼对某些图像的细节不敏感， 而且 具有一定的惰性（看到的动 画），所 以，可以通过去掉图像 中的某些人眼 不敏感的内容来达 到压缩的目的。
图像压缩基本原理
Example
Example
动态图像压缩算法(MPEG)
MPEG • MPEG的全称是运动图像专家组——Moving Picture Experts Group • 是专门制定多媒体领域内的国际标准的一 个组织，该组织成立于1988年，由全世界 大约300名多媒体技术专家组成。
1 MPEG标准简介
• 逆变换使用下式计算
离散傅里叶变换（DFT）
• DFT公式
分析－合成编码
•
•
小波变换
子带编码
小波变换
• 小波(Wavelet)这一术语，顾名思义，“小波”就 是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而 称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相 间的震荡形式。与Fourier变换相比，小波变换是 时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移 运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达 到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适 应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任 意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继 Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。有人 把小波变换称为“数学显微镜”。
Huffman编码
• 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 按任何其他符号顺序排列方式得到的码字 长度。
Huffman编码
• Huffman编码就是利用这个定理，把信源符 号按概率大小顺序排列，并设法按逆次序 分配码字长度。
• 在JPEG有损压缩算法中，使用霍夫曼编码器 来减少熵。使用霍夫曼编码器的理由是可以使用 很简单的查表(lookup table)方法进行编码。压 缩数据符号时，霍夫曼编码器对出现频度比较高 的符号分配比较短的代码，而对出现频度较低的 符号分配比较长的代码。这种可变长度的霍夫曼 码表可以事先进行定义。
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（1）如果图像的灰度级在编码时用的编码符号数多于 表示每个灰度级实际所需的符号数，则用这种编码得到 的图像中包含编码冗余。
（2）图像的各个像素不是孤立存在的，多数像素可以 比较方便的由其邻近像素的值预测出来，每个独立的像 素所携带的信息相对较少，换由单个像素对图像的视觉 贡献有很多是冗余的。
（3）在正常的视觉处理过程中各种信息的相对重要 程度不同，那些对于人的视觉来说不十分重要的信息称 为心理视觉冗余，
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如果能减少或消除其中的1种或多种冗余， 就能取得数据压缩的效果。因此图像信息 的压缩是可能的。但到底能压缩多少，除 了和图像本身存在的冗余度大小有关外， 很大程度取决于对图像质量的要求。
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5.1.4 图像保真度准则 在图像压缩编码中，解码图像与原始图像可 能会有差异，因此需要评价压缩后图像的质量。 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。常用的保真度准则可分为两大 类：客观保真度准则和主观保真度准则。
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（1） 客观保真度准则
• 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。
图像编码与压缩就是对图像数据按一定的规 则进行变换和组合，达到以尽可能少的代码（符 号）来表示尽可能多的图像信息。
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数字图像的数据量往往非常大。以1024×1024的图 像为例，8bit量化的灰度图像需要1MB的数据量，24bit 量化的彩色图像需要3MB的数据量。而实际使用的图像 不是单独存在的，往往是连续、多频谱的图像，这无疑 给图像的存储、处理和传输带来极大困难。
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数字图像处理
（Digital Image Processing）
山东科技大学
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图像压缩编码
山东科技大学 郑永果教授
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第五章 图像压缩编码
讲解内容
1. 图像压缩的概念、目的和意义 2. 图像的霍夫曼编码、算术编码、行程编码、位平
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• 广播电视 压缩比3∶1 • 可视电话 压缩比1500∶1 • 目前高效图像压缩编码技术已能用硬件
实现实时处理，在广播电视、工业电视、 电视会议、可视电话、传真和互连网等多 方面得到应用。
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5.1.2图像编码压缩的分类
根据解压重建后的图像和原始图像之间是否具有误 差，图像编码压缩分为无误差（亦称无失真、无损、信 息保持）编码和有误差（有失真或有损）编码两大类。
• 令f (x, y)代表大小为M×N的原图像， fˆ (x, y) 代表解压缩后得到的图像，对任意x和y， f (x, y)和 fˆ (x, y) 之间的误差定义为：
e(x, y) fˆ (x, y) f (x, y)
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则均方根误差 erms 为:
在现代通信中，图像传输已成为重要内容之一。采用 编码压缩技术，减少传输数据量，是提高通信速度的重 要手段。
可见，没有图像编码与压缩技术的发展，大容量图像 信息的存储与传输是难以实现的，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。
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5.1 图像压缩的基本原理
• 图像压缩所解决的主要问题是尽量减少表示数字图像 时所需要的数据量。减少数据量的基本原理是去除其中多 余的数据。
面编码、LZW编码、预测编码、变换编码等方法 3.图像压缩的标准及发展现状
目的
1. 了解图像压缩的目的和意义，熟悉图像压缩评价 方法；
2. 掌握常用图像编码方法 3.了解图像图像压缩的标准及发展现状
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第五章 图像编码与压缩
数据压缩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。
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图5.2的编码器包括“信源编码”和“信道编码”两部分， 相应的解码器包括“信道解码”与“信源解码”两部分。“信 道解码”是“信道编码”的逆运算，“信源解码”完成的是 “信源编码”的逆运算。
信源编码器用于减少或消除输入图像的三种冗余，实现 数据压缩。
信道编码器实际上是差错控制编码器，用于给信源编码 器的输出增加冗余信息，从而使其在信道中传输时具有更强的 抗干扰能力。
如果传输信道是无噪声的，则信道编解码器可以略去。 由于信源编码器输出中几乎不包含冗余信息，因此传输 时对噪声有很高的敏感性，很小的噪声都有可能导致大量的误 码。 通常是通过信道编码器给其中插入一些预先规定好的有 规律的冗余信息，在接收端通过验证所收到的信息是否满足预 先设定好的规律而判断在传输过程中是否出错，有时还能对已 出现的错误进行纠正，从而减少信道噪声对信号传输的影响。
图5.2 图像压缩解压系统模型
一个图像压缩系统主要包括两个通过信道级连的结构模块，编码 器和解码器，如图5.2所示
编码器对输入图像进行某种形式的压缩编码，生成数码率小于原 始图像的适合于在信道中传输的一组符号。该组符号通过信道到达接 收端，成为解码器的输入。解码器根据规定规则对该组符号解码，得 到输出图像。如果系统是无损压缩且信道中没有噪声，则是的准确复 制品；否则在重构图像中会出现某种程度的失真。
根据编码作用域划分，图像编码为空间域编码和变
换域编码两大类。 变长编码
无损编码
霍夫曼编码 算术编码
行程编码
图像压缩
定长编码 位平面编码
LZW编码
有损编码
预测编码 变换编码 其它编码
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5.1.3 图像编码模型
信源
信道
信
信道
信源
f (x,y)
编码
编码
道
解码
解码
fˆ (x,y)
编码器
解码器
• “数据”与“信息” “数据”又称“消息”，是传送信息的手段，
而“信息”是数据中所包含的有意义的内容。 例：“踏花归来马蹄香”，七个字包含的信息也可
以用这样一句话来描述：“我赏花回来了，因为花很香， 所以连马蹄也变得香了起来”。
这就是包含了数据冗余
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5.1.1图像信息的冗余
从信息论观点看，描述图像信源的数据由有用数据 和冗余数据两部分组成。