数字媒体压缩技术资料
多媒体压缩技术
多媒体压缩技术在当今数字化的时代，多媒体信息如音频、视频、图像等在我们的生活中无处不在。
从在线视频播放到手机中的照片存储，从远程会议到虚拟现实体验，多媒体数据的生成和传播呈爆炸式增长。
然而，大量的多媒体数据需要占用巨大的存储空间和传输带宽，这给存储设备和网络带来了沉重的负担。
为了解决这个问题，多媒体压缩技术应运而生，它就像是一位神奇的魔法师，能够在不损失太多质量的前提下，将庞大的多媒体数据变得小巧玲珑。
多媒体压缩技术的基本原理其实并不复杂，就像是我们收拾行李时把衣物尽可能紧凑地叠放起来，以节省空间。
在多媒体世界里，数据也可以通过各种巧妙的方式被“压缩”。
首先，让我们来谈谈图像压缩。
图像是由一个个像素点组成的，每个像素点都包含了颜色和亮度等信息。
在图像压缩中，有一种常见的方法叫做无损压缩。
无损压缩就像是把一个拼图完整地放进一个小盒子里，虽然盒子变小了，但拼图的每一块都还在，没有任何缺失。
比如说，行程编码就是一种无损压缩方法。
它通过记录相同像素值连续出现的次数来减少数据量。
假设一幅图像中有一大片蓝色区域，使用行程编码就可以只记录“蓝色，连续出现 100 个像素”，而不是逐个记录每个蓝色像素的信息。
除了无损压缩，还有有损压缩。
有损压缩就像是为了把更多的衣服塞进箱子，稍微牺牲一些不太重要的衣物。
在图像有损压缩中，JPEG格式是非常常见的。
它会根据人眼对颜色和细节的敏感度，去除一些不太容易被察觉的信息。
比如，人眼对亮度的变化比较敏感，但对颜色的细微差别不那么敏感，JPEG 压缩就会更多地保留亮度信息，而对颜色信息进行较大程度的压缩。
接下来是视频压缩。
视频本质上是一系列快速播放的图像帧。
视频压缩不仅要考虑每一帧图像的压缩，还要利用帧与帧之间的相似性。
比如，在一段视频中，如果背景几乎不变，只有人物在移动，那么就不需要对每一帧的背景都进行完整的记录，只需要记录第一帧的背景，后续帧只记录人物移动的变化部分。
这种方法被称为帧间压缩。
多媒体数据压缩技术
第6章多媒体数据压缩技术【教学内容】1．多媒体数据压缩编码的必要性、可能性和压缩方法的分类；2．量化；3．统计编码；4．变换编码；5．多媒体数据压缩编码国际标准。
【教学目的与要求】数字化后的音频和视频等媒体信息具有数据海量特性，与当前硬件技术所能提供的计算机存储资源和网络带宽之间有很大差距（虽然现在的存储器的容量越来越大），解决这一问题的关键技术就是数据压缩技术，即多媒体数据压缩编码的必要性。
由于数据中存在着大量的冗余，所以多媒体数据压缩才是可行的。
介绍常用的编码方法，数据压缩编码的国际标准：JPEG、MPEG等。
1．熟练掌握：多媒体数据压缩编码的必要性、可能性；哈夫曼编码；JPEG压缩编码。
2．掌握：量化；统计编码；变换编码。
1．一般了解：压缩编码的分类；多媒体数据压缩编码的其他国际标准，如MPEG-1，MPEG-2，MPEG-4，MPEG-7等；【考核知识点】多媒体数据压缩编码的必要性；多媒体数据压缩的可行性；哈夫曼编码、算术编码的基本原理；数据压缩编码的国际标准：JPEG、MPEG的基本原理。
随着通信、计算机和大众传播这三大技术更紧密的融合，计算机已不局限于数值计算、文字处理的范畴，同时成为处理图形、图像、文字和声音等多媒体等多种信息的工具。
数字化后的视频和音频等媒体信息具有数据海量性，与当前硬件技术所能提供的计算机存储资源和网络带宽之间有很大差距，可以通过数据压缩技术解决该关键问题。
在多媒体计算机技术的发展与进步的进程中，数据压缩技术扮演着举足轻重的角色。
本章重点介绍一些重要的压缩编码方法，也介绍现有的多媒体数据压缩的国际标准：JPEG、MPEG、H.21、H.23可视通信的国际标准。
这些压缩算法和国际标准可以广泛地应用于多媒体计算机、多媒体数据库、常规电视数字化、高清电视（HDTV）以及交互式电视（Interactive TV）系统中。
目前，正在开展应用的项目有：可视电话、视频会议、多媒体电子邮件、音频、视频点播和IP电话等。
数字图像与视频传输与压缩技术
数字图像与视频传输与压缩技术随着数字化时代的到来，数字图像与视频的处理已经成为了一项重要的技术。
数字图像与视频传输与压缩技术不仅可以对图像和视频进行高效的传输与存储，而且还可以在缩小数据量的同时保证图像和视频的质量。
在这篇文章中，我将会对这项技术进行详细的介绍。
一、数字图像处理技术数字图像处理技术是处理数字图像的一种技术，通常包括以下几个方面：1. 图像增强在数字化运用中，一些图像可能由于受到光照条件、噪声、受限问题等各种因素的影响而失真或低质量。
为此，人们需要对图像进行增强，使得图像更加清晰、明亮。
这一过程通常包括增加光照，强调图像中的细节、对比度等。
2. 图像复原图像复原的过程是利用数字化技术对受损的图像进行恢复，以达到更好的视觉效果。
这个过程中常常需要处理一些噪声或伪影，并增强图像的细节和纹理信息。
3. 图像分割图像分割的过程是将图像分成不同的区域和物体，以更好的分析图像的内容。
图像分割技术可以应用于影响识别、医学图像、遥感图像分析等领域。
二、数字视频处理技术数字视频处理技术和数字图像处理技术类似，但是他更关注于时间序列上的处理。
数字视频处理技术包括以下方面：1. 帧内压缩帧内压缩是一种针对视频帧的压缩技术，它可以在不牺牲视频质量的情况下，减少视频的数据量，实现高效地传输。
2. 帧间压缩帧间压缩是在不同图像帧之间发生的一种压缩技术，通过技术手段，可以减少视频文件的大小，并保证视频的质量。
3. 运动预测运动预测是一种预测帧内被推移的算法。
这个技术能够通过预测已有编码的图像，来预测下一步发生的内容，并以预测结果为基础进行编码。
三、传输和压缩技术数字图像与视频传输与压缩技术的核心是通过技术手段对图像和视频进行压缩，以减少数据量，从而实现更快更稳定的传输。
1. 渐进式传输渐进式传输是一种数字图像和视频传输技术，可以在传输过程中进行渐进式编码操作，这个技术可以使得图像在网络不稳定的情况下，依旧可以获得中等、低质量的地图，以尽可能减少网络丢失的内容。
多媒体数据压缩
多媒体数据压缩1. 引言多媒体数据压缩是当今数字技术中的重要问题之一。
随着互联网的发展以及多媒体应用的广泛应用，对数据的传输和存储的需求也越来越大。
多媒体数据常常具有巨大的数据量，传输和存储所需的带宽和存储空间也相应增加。
为解决这一问题，多媒体数据压缩技术应运而生。
2. 多媒体数据压缩的基本原理多媒体数据压缩的基本原理是通过减少多媒体数据中的冗余信息来降低数据的传输和存储成本。
冗余信息是指数据中重复或不必要的部分，可以通过一定的算法进行识别和剔除。
多媒体数据压缩主要涉及到图像、音频和视频等不同类型的数据。
对于图像数据，常用的压缩算法包括无损压缩和有损压缩。
无损压缩通过对图像进行编码和解码来实现数据的压缩和恢复，保证了压缩前后数据的完全一致性。
有损压缩则通过牺牲一定的图像质量来实现更高的压缩比，常见的有损压缩算法包括JPEG和PNG等。
对于音频数据，压缩技术主要包括无损压缩和有损压缩。
无损压缩常用的算法有FLAC和ALAC等，它们主要通过减小数据中的冗余部分来实现音频数据的压缩。
而有损压缩则通过对音频信号进行一定的量化和编码来实现更高的压缩比，例如MP3和AAC等。
对于视频数据，压缩技术主要包括基于帧间压缩和基于帧内压缩。
帧间压缩通过对相邻帧之间的差异进行编码来实现数据的压缩，常见的压缩算法有MPEG-2和H.264等。
而帧内压缩则通过对单帧图像进行编码来实现压缩，常见的压缩算法有MPEG-1和H.265等。
3. 多媒体数据压缩的应用多媒体数据压缩技术在各个领域都有广泛的应用。
互联网上的图片和视频网站常常需要处理大量的多媒体数据，通过压缩技术可以减少带宽的占用和存储空间的消耗，提高网站的加载速度和用户体验。
在音频和视频传输领域，多媒体数据压缩技术可以实现音视频流的实时传输，满足实时通信和视频会议等应用的需求。
多媒体数据压缩技术还广泛应用于存储介质，例如CD、DVD和蓝光光盘等，通过压缩技术可以在有限的存储空间中存储更多的多媒体内容。
第五章多媒体数据压缩技术
量化的基本原理和量化器的设计
首先我们要明确什么是量化？
通常的量化指的是从模拟信号到数字信号 的变化，是由模拟量经过A/D转换得到PCM 编码的过程，但这里的量化不是A/D转换后 的简单量化，而是特指数据压缩编码中的深 度量化，此处的处理主要目的是降低数据的 比特率，它是以PCM码作为输入，进行正交 变换、差分、预处理后，在熵编码前，对正 交变化的系数、差分的差值或预测的误差进 行的量化处理。
存在纹理的统计冗余
有些纹理不严格的服从一些规律，不是明显 的结构冗余，但从统计意义上讲符合某些规律， 利用这些性质特点我们也能降低它的数据率，从 而达到压缩数据的目的。
随着对人的视觉系统和图像模型的研究的 深入，会发现更多冗余性，使得图像进一步 被压缩成为可能，从而提高多媒体压缩技术。
多媒体数据压缩方法和分类
我们做一个优化动画的实例，来说明时间冗 余的确切存在，和优化后大量冗余信息去除后存 储数据的压缩。
存在结构冗余
结构冗余指那些有规律的纹理分布情况， 记录了分布和最小模块，就可以产生整个图像。
例如：
存在知识冗余
有些图像中包含着固有的知识，那么根据这 些知识可以比较容易的利用建立的基本模型，安 排固有的位置，从而生成图像。模型编码利用的 就是多媒体数据的这一特点。
• 亮度信号的敏感度远大于色差信号的敏感度
• 人对不同亮度的敏感程度不同
• 人对边缘区域和非边缘区域的敏感程度不同
• 人在生理上是将视网膜上的图像分频率通道处 理的
存在图像区域的相同性冗余
它指图像中的两个或多个区域对应的所有像 素值相同或相近，产生的图像区域的相同性冗余， 在与其相同或相近的区域记录信息时就不需要记 录全部信息，而只需要记录哪些点相同，以及有 差异的地方就可以了。
多媒体数据压缩
多媒体数据压缩多媒体数据压缩1. 引言随着科技的不断发展，多媒体数据的使用越来越广泛。
无论是在互联网、移动通信还是娱乐媒体领域，多媒体数据都扮演着重要的角色。
由于多媒体数据的文件大小较大，传输和存储成本较高。
多媒体数据压缩技术的发展显得至关重要。
2. 多媒体数据压缩的意义多媒体数据压缩是指通过一系列算法和技术将多媒体数据的文件大小减小，并保持其视听效果的过程。
多媒体数据压缩的意义在于：减小文件大小：多媒体文件的压缩可以减小文件的存储和传输成本，提高多媒体数据在网络中的传输速度。
提高传输质量：压缩后的多媒体文件传输速度更快，能够在网络传输过程中保持更好的质量，减少传输延迟。
提升用户体验：多媒体数据压缩可以减小存储空间的占用，用户可以更便捷地访问和共享多媒体文件，提升用户体验。
3. 多媒体数据压缩的方法多媒体数据压缩可以通过不同的方法实现，以下是常用的几种方法：3.1 图像压缩图像压缩是指对图像数据进行压缩，以减小图像文件的大小。
常见的图像压缩算法有：无损压缩算法，如GIF格式，通过移除冗余信息来减小文件大小，但不会丢失数据。
有损压缩算法，如JPEG格式，通过舍弃一些细节信息来减小文件大小，但会造成一定程度的图像质量损失。
3.2 音频压缩音频压缩是指对音频数据进行压缩，以减小音频文件的大小。
常见的音频压缩算法有：无损压缩算法，如FLAC格式，通过消除冗余信息来减小文件大小，但不会损失音频质量。
有损压缩算法，如MP3格式，通过减少音频数据的精度和采样率来减小文件大小，但会引入一定程度的音频质量损失。
3.3 视频压缩视频压缩是指对视频数据进行压缩，以减小视频文件的大小。
常见的视频压缩算法有：无损压缩算法，如H.264格式，通过消除冗余信息来减小文件大小，但不会损失视频质量。
有损压缩算法，如MPEG格式，通过减少视频数据的精度和帧率来减小文件大小，但会引入一定程度的视频质量损失。
4. 多媒体数据压缩的发展趋势随着科技的不断进步，多媒体数据压缩技术也在不断发展。
视频压缩技术
视频压缩技术视频压缩技术的发展在数字媒体时代具有重要意义。
视频压缩技术通过减少视频数据的冗余性，实现了视频文件的压缩和传输。
本文将介绍视频压缩技术的原理、分类和应用，并探讨其对数字媒体领域的影响。
首先，视频压缩技术的原理是利用人眼对视频细节的感知有限性。
视频是由一系列的连续画面组成的，每秒钟播放的画面数量称为帧率。
为了降低视频数据的存储空间和传输带宽的要求，视频压缩技术可以通过减少帧率、减少每帧的像素数、减少每帧的颜色数等方式来达到压缩效果。
视频压缩技术可以分为有损压缩和无损压缩两种。
有损压缩通过牺牲视频质量来达到更高的压缩比，常见的有损压缩算法有MPEG、H.264等。
无损压缩则保留了原始视频的全部信息，但压缩比较低，适用于对视频质量要求较高的场景。
视频压缩技术在数字媒体领域有广泛的应用。
首先是视频传输领域，通过压缩技术可以实现高清视频的实时传输。
在互联网视频直播和视频会议等场景中，视频压缩技术能够有效降低网络传输带宽的要求，提升用户体验。
其次是视频存储领域，通过压缩技术可以减少视频文件的存储空间，提高存储效率。
这对于视频网站和影视公司等需要大量存储视频文件的机构来说非常重要。
视频压缩技术的发展对数字媒体领域产生了深远的影响。
首先是视频内容的丰富性提升，由于视频压缩技术的发展，用户可以更轻松地上传和分享高质量的视频内容。
这促进了视频社交媒体的兴起，使得用户在日常生活中能够更加方便地记录和分享自己的经历。
其次是视频应用的普及，视频压缩技术的成熟使得视频应用进入了普通用户的生活，例如在线教育、电子商务、远程医疗等领域都广泛应用了视频技术。
总结而言，视频压缩技术的发展为数字媒体领域带来了许多便利和机遇。
通过优化视频文件的压缩和传输，视频压缩技术提升了视频内容的丰富性，推动了视频社交媒体的发展。
另外，视频压缩技术的应用也丰富了数字媒体的应用场景，提升了用户体验。
因此，视频压缩技术对于数字媒体领域的重要性不言而喻。
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。
数字媒体技术专业之数据压缩课程建设
数据压缩技术的应用场景
数据压缩技术在多媒体处理、网络传输、存 储备份、安全保密等领域有着广泛的应用。
通过数据压缩技术，可以大大减少多媒体数 据的存储空间和传输带宽，提高数据传输效 率；在网络传输中，数据压缩可以减小网络 拥堵，提高传输速度；在存储备份中，数据 压缩可以节省存储空间，降低备份成本；在 安全保密领域，数据压缩可以用于数据加密
与行业企业的合作与交流
建立校企合作机制
与相关行业企业建立紧密的合作关系，共同 开展数据压缩技术的研发和应用推广，为学 生提供实习和就业机会。
举办学术交流活动
定期举办数据压缩领域的学术交流活动，邀 请行业专家和企业代表分享最新的技术动态 和实践经验，促进学术与产业的融合。
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数据压缩技术概述
数据压缩基本原理
数据压缩的基本原理是通过去除冗余信息、减少表示精度、利用人类视觉听觉特 性等方式，将数据量进行缩减，以更少的存储空间和传输带宽实现数据的存储和 传输。
数据压缩可以是有损压缩和无损压缩两种方式。有损压缩主要应用于图像、视频 和音频等多媒体数据，通过去除冗余信息和减少表示精度来达到压缩效果；无损 压缩则是通过算法对数据进行重新编码，以实现数据的无损还原。
数据压缩技术的分类
根据压缩原理的不同，数据压缩技术 可以分为预测编码、变换编码、统计 编码和混合编码等类型。
VS
预测编码是根据数据的预测值与实际 值之间的差异进行编码，从而实现数 据压缩；变换编码则是将数据从时域 转换到频域，再通过量化和编码实现 数据压缩；统计编码则是利用数据的 概率分布特性进行编码，常见的有 Huffman编码和算术编码等。
实践教学资源建设
实验设备不足
数据压缩技术需要高性能的计算机和特定的软件环境，而学校可能无法提供足够的实验设备。
数字媒体知识点总结大全
数字媒体知识点总结大全数字媒体是信息技术和传媒行业的结合产物，它融合了数字技术、传播艺术和媒体创作，为人们提供了丰富的信息和娱乐体验。
数字媒体包括数字影视、数字音乐、数字出版、数字游戏等多种形式，它不仅改变了人们获取信息和娱乐的方式，还对传媒行业的发展产生了深远的影响。
本文将对数字媒体的相关知识点进行总结，包括数字媒体的定义、发展历程、发展趋势、技术应用、市场情况等方面。
一、数字媒体的定义数字媒体是指利用数字技术和网络传输技术进行信息编码、存储、处理、传播和展示的一种新型媒体形式。
数字媒体借助数字化技术，将传统媒体如文字、图像、音频、视频等内容转化为数字编码形式，通过互联网、移动通信等传输方式，将信息传送给用户，并且能够在各种数字设备上进行展示和使用。
数字媒体主要包括数字图像、数字音频、数字视频、数字文字等多种形式，它们以数字化的形式存储、传输和展示，可以通过计算机、移动设备、数字电视等多种终端进行呈现和操作。
数字媒体的发展，使得人们可以更加便捷地获取信息和娱乐，也为传媒行业的转型升级提供了新的机遇。
二、数字媒体的发展历程1. 20世纪90年代初，互联网技术的兴起，为数字媒体的发展奠定了基础。
随着互联网的普及和发展，数字媒体开始逐渐成为人们获取信息和娱乐的主要渠道。
2. 2000年以后，数字技术的广泛应用推动了数字媒体的快速发展。
数字音乐、数字电视、数字游戏等新兴媒体形式不断涌现，为传媒行业的转型升级注入了新的动力。
3. 进入21世纪后，移动互联网、物联网、人工智能等新技术的发展，进一步推动了数字媒体的融合创新。
数字媒体已经成为传媒行业的主导形式，对传统媒体产业产生了深刻的影响。
三、数字媒体的发展趋势1. 跨平台整合。
随着互联网、移动设备、智能电视等数字设备的普及，数字媒体将向多平台整合发展，不同媒体形式之间将实现无缝衔接，为用户提供更加全面的数字服务。
2. 多元化内容生产。
数字媒体将从单一内容的传播向多元化内容的生产和传播转变，内容生产者将更加注重个性化、定制化的内容，满足用户多样化的需求。
多媒体数据压缩技术
第5章多媒体数据压缩技术本章要点：●多媒体数据压缩技术概述●量化●统计编码●变换编码●数据压缩编码国际标准5.1 多媒体数据压缩技术概述（必要、可行、分类）5.1.1 多媒体数据压缩编码的必要性由于多媒体元素种类繁多、构成复杂，使得数字计算机面临的是数值、音乐、动画、静态图像和电视视频图像等多种媒体元素，且要将它们在模拟量和数字量之间进行自由转换、信息吞吐、存储和传输。
目前，虚拟现实技术还要实现逼真的三维空间、3D立体声效果和在实境中进行仿真交互，带来的突出问题就是媒体元素数字化后数据量大得惊人，解决这一问题，单纯靠扩大存储器容量、增加通信干线传输率的办法是不现实的。
通过数据压缩技术可大大降低数据量，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，同时也使计算机得以实时处理音频、视频信息，保证播放出高质量的视频和音频节目。
5.1.2 多媒体数据压缩的可能性安特尼·科罗威尔［意］意大利1975年,300公斤分析冗余？图像数据压缩技术就是研究如何利用图像数据的冗余性来减少图像数据量的方法。
下面是常见的一些图像数据冗余：（1）空间冗余：是由于基于离散像素采样的方法不能表示物体颜色之间的空间连惯性导致的；（2）时间冗余：就是对于象电视图像、动画等序列图片,当其中物体有位移时，后一帧的数据与前一帧的数据有许多相同的地方；（3）结构冗余：在有些图像的纹理区，图像的像素值存在着明显的分布模式；（4）知识冗余：对于图像中重复出现的部分，我们可构造其基本模型，并创建对应各种特征的图像库，进而图像的存储只需要保存一些特征参数，从而可大大减少数据量；（5）视觉冗余：事实表明，人类的视觉系统对图像场的敏感性是非均匀和非线性的；6.1.3 多媒体数据压缩方法的分类1.有损与无损压缩：第一种分类方法是根据解码后数据是否能够完全无丢失地恢复原始数据，可分为：1）无损压缩：也称可逆压缩、无失真编码、熵编码等。
多媒体数据压缩
多媒体数据压缩多媒体数据压缩1. 引言随着互联网的快速发展和移动设备的普及，多媒体数据的使用越来越多。
然而，多媒体数据通常具有较大的文件大小，这给数据的传输、存储和处理带来了挑战。
为了解决这个问题，多媒体数据压缩成为一项重要的技术，可以显著减小文件的大小，提高数据的传输效率和存储效率。
2. 多媒体数据压缩的基本原理多媒体数据压缩是指通过采用一定的压缩算法，将原始的多媒体数据以更小的体积表示的过程。
多媒体数据压缩可以分为有损压缩和无损压缩两种方式。
2.1 有损压缩有损压缩是指在压缩的过程中，会有一定程度的信息丢失。
有损压缩通常适用于一些对数据精确性要求不高的场景，如音频和视频的传输和存储。
常见的有损压缩算法有MP3、JPEG等。
2.2 无损压缩无损压缩是指在压缩的过程中，不会丢失任何信息。
无损压缩通常适用于对数据精确性要求较高的场景，如图像和文本的传输和存储。
常见的无损压缩算法有ZIP、PNG等。
3. 常见的多媒体数据压缩算法3.1 MP3MP3是一种常用的音频数据压缩算法，其采用有损压缩的方式。
MP3压缩算法通过去除音频数据中的冗余部分和听觉上不明显的部分，来达到压缩文件大小的目的。
虽然会有一定程度的音频质量损失，但对于普通用户来说，这种损失是很难察觉的。
3.2 JPEGJPEG是一种常用的图像数据压缩算法，其同样采用有损压缩的方式。
在JPEG压缩算法中，将图像分成多个8x8的小块，然后对每个小块进行离散余弦变换和量化处理，最后再对处理后的数据进行熵编码。
JPEG压缩算法可以显著减小图像文件的大小，但会对图像质量产生一定的影响。
3.3 ZIPZIP是一种常用的通用数据压缩算法，其采用无损压缩的方式。
ZIP压缩算法通过预测和替代重复出现的数据来减小文件的大小，从而实现数据的压缩。
ZIP压缩算法广泛应用于文件的存储和传输，能够有效地减少存储空间和传输时间。
3.4 PNGPNG是一种常用的图像数据压缩算法，其同样采用无损压缩的方式。
数字媒体压缩技术
8.2.4.2 LZW算法
• LZW压缩算法是一种新颖的压 缩方法，它采用了一种先进的 串表压缩，将每个第一次出现 的串放在一个串表中，用一个 数字来表示串，压缩文件只存 贮数字，则不存贮串，从而使 图像文件的压缩效率得到较大 的提高。 • LZW编码是围绕称为词典的转 换表来完成的。
不作要求！
8.2.5脉冲编码调制
8.2通用的数据压缩技术
• 通用数据压缩技术：
– – – – – – 行程编码 字典编码 熵编码等 PCM（脉冲调制编码） DM（增量调制编码） DPCM（自适应脉冲调制编码）
• 通用压缩方法具有压缩比低、通用性强等特点
8.2.1编码的理论基础
• 数据压缩技术的理论基础是信息论。 • 根据信息论的原理，可以找到最佳数据压缩编 码方法，数据压缩的理论极限是信息熵。 • 熵是信息量的度量方法，它表示某一事件出现 的消息越多，事件发生的可能性就越小，数学 上就是概率越小。
PCM系统原理图
数字化（A/D） 滤波 采样 量 化 编 码
模拟信号
传输
模拟信号
D/A 转换
逆量 化 模拟化（D/A）
解 码
PCM编码的优点
• 有很强的抗干扰性 • 能方便的利用计算机编程，实现各种智能化设Βιβλιοθήκη 计。8.2.6增量调制（DM）
• 增量调制也称△调制(delta modulation，DM)， 它是一种预测编码技术，是PCM编码的一种变形。 • DM是对实际的采样信号与预测的采样信号之差 的极性进行编码，将极性变成“0”和“1”这两 种可能的取值之一。如果实际的采样信号与预 测的采样信号之差的极性为“正”，则用“1” 表示；相反则用“0”表示，或者相反。
• 差分脉冲编码调制（Differential Pulse Code Modulation，DPCM）是利用样本与样本之间存 在的信息冗余度来进行编码的一种数据压缩技 术。 • 差值脉冲编码调制是利用信号的相关性找出可 以反映信号变化特征的一个差值量进行编码。
项目指南 多媒体数据的智能压缩
项目指南多媒体数据的智能压缩
项目指南多媒体数据的智能压减
多媒体数据如图片、视频等占用空间较大,智能压缩技术可以有效地减小文件大小。
本项目指南将对多媒体数据智能压缩提供一个概览。
一、多媒体数据类型
1. 图片:常见格式如、、等。
2. 视频:常见格式如4、、等。
视频数据量居多媒体类型之首。
3. 影音:音频数据如3、等。
二、智能压缩技术概述
1. 失真压缩:如对图片采用失真压缩,丢失一定非主要像素数据达到压缩效果。
2. 无损压缩:如对图片采用无损压缩,冗余和重复数据采用更紧凑的表示方法,但不损失任何像素数据。
3. 视频压缩:如.264/-4 针对视频特点采用帧间预测编码等技术进行有损压缩。
4. 音频压缩:如3采用等算法对音频信号进行分块、变换、定量等处理进行有损压缩。
三、效果评估与比较
对处理前后多媒体数据进行质量评估,采用、和等指标对比压缩效果和保留图片/视频质量。
四、应用案例
概述一些典型多媒体压缩应用如图片处理、视频会议软件、图片云服务等。
以上内容仅为自动生成,未经人工修改,出现不合理或错误之处请指出。
该内容未包含详细技术细节,仅为项目指南提供一个初步了解。
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8.1.1压缩的可能性与信息冗余
• 数据能够被压缩的主要原因在于媒体数据中存 在数据的信息冗余。信息量包含在数据之中， 一般的数据冗余主要体现在：
– – – – – – 空间冗余 结构冗余 时间冗余 视觉冗余 知识冗余 信息熵冗余
行程编码
• 如图，假定一幅灰度图像，第n行的像素值为：
1111 888 …… 888 1111 00000000000000
4个1
60 个 8
3个1
13 个 0
• 用RLE编码方法得到的代码为：4160831130。代 码斜黑体表示的数字是行程长度，黑体字后面 的数字代表像素的颜色值。例如黑体字60代表 有连续60个像素具有相同的颜色值，它的颜色 值是8。
PCM系统原理图
数字化（A/D） 滤波 采样 量 化 编 码
模拟信号
传输
模拟信号
D/A 转换
逆量 化 模拟化（D/A）
解 码
PCM编码的优点
• 有很强的抗干扰性 • 能方便的利用计算机编程，实现各种智能化设 计。
8.2.6增量调制（DM）
• 增量调制也称△调制(delta modulation，DM)， 它是一种预测编码技术，是PCM编码的一种变形。 • DM是对实际的采样信号与预测的采样信号之差 的极性进行编码，将极性变成“0”和“1”这两 种可能的取值之一。如果实际的采样信号与预 测的采样信号之差的极性为“正”，则用“1” 表示；相反则用“0”表示，或者相反。
词典编码
• 第一种方法的思想是查找 目前正在压缩的字符序列 在以前输入的数据中是否 出现过，然后用出现过的 字符串代替重复的部分， 它的输出仅仅是指向早期 出现过的字符串“指针”。 • 这种编码的概念如右图所 示。这里所指的词典是用 以前处理过的数据表示编 码过程中遇到的重复部分。 这类编码的所有算法都是 以LZ77算法为基础的。
第八章 数字媒体压缩技术
学习目标
• 1．了解数字媒体数据压缩的原因。 • 2．理解数字媒体数据压缩技术的不同分类。 • 3．了解通用的数据压缩编码算法，如霍夫曼编 码、词典编码、PCM、DM算法。 • 4. 掌握常见数字媒体编码标准的含义和目标
第八章 数字媒体压缩技术
• 8.1数据压缩及分类
– 8.1.1压缩的可能性与信息冗余 – 8.1.2数据压缩分类
DM波形编码的原理
• 在开始阶段增量调制器的输出不能保持跟踪输入信号的快速变化， 这种现象就称为增量调制器的“斜率过载” 。 • 在输入信号缓慢变化部分，即输入信号与预测信号的差值接近零的 区域，增量调制器的输出出现随机交变的“0”和“1”。这种现象称 为增量调制器的粒状噪声
8.2.7差分脉冲编码调制
霍夫曼编码的算法
1. 初始化，根据符号概率的大小顺序对符号进行排序。 2. 把概率最小的两个符号组成一个新符号（节点），即 新符号的概率等于这两个符号概率之和。 3. 重复第2步，直到形成一个符号为止（树），其概率和 等于1。 4. 分配码字。码字分配从最后一步开始反向进行，即从 最后两个概率开始逐渐向前进行编码，对于每次相加 的两个概率，给概率大的赋“0”，概率小的赋“1” （也可以全部相反，如果两个概率相等，则从中任选 一个赋“0”，另一个赋“1”）。
8.2.4.2 LZW算法
• LZW压缩算法是一种新颖的压 缩方法，它采用了一种先进的 串表压缩，将每个第一次出现 的串放在一个串表中，用一个 数字来表示串，压缩文件只存 贮数字，则不存贮串，从而使 图像文件的压缩效率得到较大 的提高。 • LZW编码是围绕称为词典的转 换表来完成的。
不作要求！
8.2.5脉冲编码调制
• 脉冲编码调制 (Pulse Code Modulation, PCM) 就是将模拟调制信号的采样值变换为脉冲码组。 • PCM编码包括如下三个过程：
– 采样，将模拟信号转换为时间离散的样本脉冲序列。 – 量化，将离散时间连续幅度的抽样信号转换成为离散 时间离散幅度的数字信号。 – 编码，用一定位数的脉冲码组表示量化采样值。
• 设从N个数中选定任一个数xj的概率为p(xj)，假定选定任 意一个数的概率都相等，即p(xj) ＝1/N，则 I(xj)＝log2N＝-log2 1/N ＝-log2p(xj)=I[p(xj)] 上式中，p(xj)是信源X发出xj的概率,I(xj)的含义是信源X 发出xj这个消息（随机事件）后，接收端收到信息量的 量度。 • 香农把它称为“信息熵” (Entropy)，用符号 H 表示， 单位是比特。
“输出”栏以(Back_chars， Chars_length) Explicit_character格式输出。其 中(Back_chars， Chars_length)是指指向匹配串的指针，告诉译码器“在这个 窗口中向后退Back_chars个字符然后拷贝Chars_length个字符到输出”， Explicit_character是真实字符。例如，表中的输出“(5，2) C”告诉译码器回退 5个字符，然后拷贝2个字符“AB”
LZ77算法具体步骤
LZ77编码算法的核心是查找从前向缓冲器开始的 最长的匹配串。算法的具体执行步骤如下：
（1）把编码位置设置到输入数据流的开始位置。 （2）找窗口中最长的匹配串 （3）以“(Pointer, Length) Characters”的格式输 出，其中Pointer是指向窗口中匹配串的指针， Length表示匹配字符的长度，Characters是前向 缓冲存储器中的不匹配的第1个符。 （4）如果前向缓冲存储器不是空的，则把编码位置和 窗口向前移(Length+1)个字符，然后返回到步骤 （2）。
P ( x ) L( x )
j j j 1
n
（j=1,2,…,n）
• 其中：P(xj) 是信源X发出xj的概率，L(xj)为xj的 编码长。即平均码长=∑概率*码长
8.2.2霍夫曼编码
• 霍夫曼编码（Huffman）是运用信息熵原理的一 种无损编码方法，这种编码方法根据源数据各 信号发生的概率进行编码。 • 在源数据中出现概率大的信号，分配的码字越 短；出现概率越小的信号，其码字越长，从而 达到用尽可能少的码表示源数据。
信息熵(续)
• 信源X发出的 n个随机事件 xj(j=1,2,…,n)的平均 信息量为 n H(X)=E{I(xj)}= P ( xj ) log2 P ( xj )
j 1
• 由上可得熵的范围为： 0≤ H(X) ≤ log 2 N
信息熵(续)
• 在编码中用熵值来衡量是否为最佳编码。若以Lc 表示编码器输出码字的平均码长，其计算公式 为： Lc＝
• 差分脉冲编码调制（Differential Pulse Code Modulation，DPCM）是利用样本与样本之间存 在的信息冗余度来进行编码的一种数据压缩技 术。 • 差值脉冲编码调制是利用信号的相关性找出可 以反映信号变化特征的一个差值量进行编码。
LZ77算法中涉及的概念
1. 输入字符流(input stream)：要被压缩的字符序列。 2. 字符(character)：输入数据流中的基本单元。 3. 编码位置(coding position)：输入数据流中当前要编 码的字符位置，指前向缓冲存储器中的开始字符。 4. 前向缓冲存储器(Lookahead buffer)：存放从编码位 置到输入数据流结束的字符序列的存储器。 5. 窗口(window)：指包含W个字符的窗口，字符是从编码 位置开始向后数也就是最后处理的字符数。 6. 指针(pointer)：指向窗口中的匹配串且含长度的指针。
输入数据 A B 输出数据 1 C 4 A A D X Y X 5. B X D 编码词典 1. A B 2. A X 3. A E 4. A X X
C
.....
A D Y
.....
8.2.4.1 LZ77算法
• LZ77是以以色列计算机专家Abraham Lempel和 Jakob Ziv在1977年开发和发表的。 • 此算法的一个改进算法是由Storer和Szymanski 在1982年开发的，称为LZSS算法。 • LZ77算法在某种意义上又可以称为“滑动窗口 压缩”，该算法将一个虚拟的、可以跟随压缩 进程滑动的窗口作为词典，要压缩的字符串如 果在该窗口中出现，则输出其出现位置和长度。
• 8.2通用的数据压缩技术
– – – – – – – 8.2.1编码的理论基础 8.2.2霍夫曼编码 8.2.3行程编码 8.2.4词典编码 8.2.5脉冲编码调制 8.2.6增量调制（DM） 8.2.7差分脉冲编码调制
第八章 数字媒体压缩技术
• 8.3数字媒体压缩标准
– 8.3.1声音压缩标准 – 8.3.2图像压缩标准 – 8.3.3运动图象压缩标准
行程编码分类
• 定长编码
– 定长编码是指编码的行程长度所用的二进制位数固定
• 不定长编码
– 变长行程编码是指对不同范围的行程长度使用不同位 数的二进制位数进行编码。使用变长行程编码需要增 加标志位来表明所使用的二进制位数。
8.2.4词典编码
• 词典编码（dictionary encoding）技术属于无 损压缩技术，根据数据本身包含有重复代码序 列这个特性，用一些简单代号代替这些字符串， 就可以实现压缩。字符串与代号对应表就是词 典。 • 例如文本文件（码词表示字符）和光栅图像 （码词表示像素）就具有这种特性。 • 词典编码法的种类很多，归纳起来大致有两种。
8.2通用的数据压缩技术
• 通用数据压缩技术：
– – – – – – 行程编码 字典编码 熵编码等 PCM（脉冲调制编码） DM（增量调制编码） DPCM（自适应脉冲调制编码）
• 通用压缩方法具有压缩比低、通用性强等特点