数字图像处理图像编码技术
数字图像处理实验报告 (图像编码)
实验三图像编码一、实验内容:用Matlab语言、C语言或C++语言编制图像处理软件，对某幅图像进行时域和频域的编码压缩。
二、实验目的和意义:1. 掌握哈夫曼编码、香农-范诺编码、行程编码2．了解图像压缩国际标准三、实验原理与主要框架:3.1实验所用编程环境:Visual C++6.0（简称VC）3.2实验处理的对象:256色的BMP(BIT MAP )格式图像BMP(BIT MAP )位图的文件结构:(如图3.1)图3.1 位图的文件结构具体组成图:单色DIB 有2个表项16色DIB 有16个表项或更少 256色DIB 有256个表项或更少 真彩色DIB 没有调色板每个表项长度为4字节（32位） 像素按照每行每列的顺序排列每一行的字节数必须是4的整数倍biSize biWidth biHeight biPlanes biBitCount biCompression biSizeImagebiXPelsPerMeter biYPelsPerMeter biClrUsedbiClrImportantbfType=”BM ” bfSizebfReserved1 bfReserved2 bfOffBits BITMAPFILEHEADER位图文件头 （只用于BMP 文件）BITMAPINFOHEADER位图信息头Palette 调色板DIB Pixels DIB 图像数据3.3 数字图像基本概念数字图像是连续图像(,)f x y 的一种近似表示，通常用由采样点的值所组成的矩阵来表示：(0,0)(0,1)...(0,1)(1,0)(1,1)...(1,1).........(1,0)(1,1)...(1,1)f f f M f f f M f N f N f N M -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎣⎦每一个采样单元叫做一个像素(pixel )，上式(2.1)中，M 、N 分别为数字图像在横(行)、纵(列)方向上的像素总数。
数字图像处理数字图像的压缩编码
debbie. bmp BMP是一种与设备无关的位图格式。 256×256，65KB 一般采用非压缩模 式
8
400×400，10.9KB，
原图像数据468KB
5.1.1 图像压缩编码的必要性
2000年5月植被指数遥感图.bmp，原图像数据976×720＝2MB
9
5.1.1 图像压缩编码的必要性
Buaa.jpg，0.98MB ,原图像数据1900×1560＝8.5MB
35
5.1.3 图像压缩编码的分类
3．按压缩方法进行分类
静图：静止图像（要求质量高） 动图：活动的序列图像（相对质量要求低，压缩 倍数要高）
36
5.1.3 图像压缩编码的分类
4．按失真与否进行分类
无失真压缩：经压缩后再恢复图像与原图像无任何 区别， 一般压缩倍数 < 2
有限失真压缩：单帧（静）4～20倍。图像序列 （x、y、t）50～200倍
像素相关性大：压缩潜力大
评价受人的影响大（军标）
4
5.1 概述
图像的特点
数据量大，为其存储、传输带来困难，需压缩
例：电话线传输速率一般为56kbit/s（波特率）
一幅彩色图像640×480×24bit = 7Mbit大小 1．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 2．实时传送：640×480×24bit×25帧/s=175Mbit/s，
小，这种信息就被称为视觉心理冗余。
33K
15K
28
5.1.2 图像压缩编码的可能性
图像无损压缩的原理
RGB RGB RGB RGB
RGB
RGB RGB
RGB
RGB RGB
图像编码的基本原理
图像编码的基本原理图像编码是数字图像处理中的重要环节，它通过对图像进行压缩和编码，实现对图像信息的有效存储和传输。
在图像编码的过程中，需要考虑到图像的信息量、保真度、压缩比等多个因素，因此，图像编码的基本原理显得尤为重要。
首先，图像编码的基本原理包括两个主要方面，压缩和编码。
压缩是指通过一定的算法和技术，减少图像数据的存储空间和传输带宽，而编码则是将压缩后的图像数据转换成数字信号，以便于存储和传输。
在实际的图像编码过程中，通常会采用有损压缩和无损压缩两种方式，以满足不同应用场景的需求。
有损压缩是指在压缩图像数据的同时，会损失一定的信息量，但可以获得更高的压缩比。
常见的有损压缩算法包括JPEG、MPEG等，它们通过对图像进行离散余弦变换、量化、熵编码等步骤，实现对图像数据的有损压缩。
而无损压缩则是在不损失图像信息的前提下，实现对图像数据的压缩。
无损压缩算法主要包括LZW、Huffman编码等，它们通过对图像数据的统计特性进行编码，实现对图像数据的无损压缩。
除了压缩和编码外，图像编码的基本原理还包括了对图像信息的分析和处理。
在图像编码的过程中，需要对图像进行预处理、采样、量化等操作，以便于后续的压缩和编码。
同时，还需要考虑到图像的特性和人眼的视觉感知特点，以实现对图像信息的高效编码和保真传输。
总的来说，图像编码的基本原理涉及到压缩、编码和图像信息处理等多个方面，它是数字图像处理中的重要环节，直接影响到图像的存储、传输和显示质量。
因此，对图像编码的基本原理进行深入理解和研究，对于提高图像处理技术和应用具有重要意义。
希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解图像编码的基本原理，为相关领域的研究和应用提供参考。
图形编码知识点总结
图形编码知识点总结一、概念图形编码是一种用来表示和传输图像信息的技术。
它是数字图像处理技术的一部分，用来把图像信息转换成数字信号，以便能够存储和传输。
图形编码技术是基于数字信号处理的基础上，通过压缩技术和编码方式，将图像信息转化成数字信号并保存在计算机或其他数字媒体上。
二、图像编码的分类1、无损编码无损编码是指在保持图像质量不变的情况下，将图像数据进行压缩，并进行编码以便于传输和存储。
常见的无损编码算法有无损压缩算法、赫夫曼编码和算术编码等。
无损编码的优点是能够保持图像质量不变，但缺点是无损编码算法产生的文件体积大，传输和存储成本高。
2、有损编码有损编码是指在一定情况下，将图像数据进行压缩并编码，在达到一定压缩比的同时，牺牲一定图像质量的编码方式。
有损编码通过舍弃图像数据中的一些细节信息，将图像数据压缩至较小的存储空间。
有损编码的优点是可以取得较大的压缩比，降低存储和传输成本，但缺点是会对图像质量造成一定程度的影响。
三、图像编码的基本原理1、信号采样信号采样是图像编码的第一步，它是将连续的图像信号转化为离散的数据点。
通过对图像进行采样，可以获得图像在空间和时间上的离散表示。
2、量化量化是将采样得到的离散数据映射为有限数量的离散数值。
量化的目标是将连续的图像信号转化为离散的数字信号集合，以方便图像编码和传输。
3、编码编码是将量化后的离散数据进行数字化处理，通过一定的编码方式将图像数据压缩并进行编码以便传输和存储。
编码方式常见有熵编码、差分编码、矢量量化和小波变换等。
四、常见的图像编码技术1、JPEGJPEG是一种常见的有损图像压缩标准，它采用的是DCT变换和量化技术，能够取得较大的压缩比。
JPEG压缩技术在图像编码中应用广泛，被用于数字摄影、网络传输和数字视频等领域。
2、PNGPNG是一种无损图像压缩标准，它将图像数据进行无损压缩和编码，以便于图像的存储和传输。
PNG压缩技术在需要无损图像保真度的场合得到广泛应用。
图像编码中的哈夫曼编码技术解析(一)
图像编码是一种广泛应用于数字图像处理中的技术。
其中，哈夫曼编码作为一种优秀的编码算法，被广泛应用于图像压缩领域。
本文将对哈夫曼编码技术在图像编码中的应用进行详细解析。
一、哈夫曼编码的原理哈夫曼编码是一种变长编码算法，它通过将出现频率较高的字符用较短的编码表示，而将出现频率较低的字符用较长的编码表示，从而实现对数据的高效编码。
在图像编码中，每个像素点都可以看作是一种字符，其灰度值即表示该字符的频率。
二、图像编码的需求在图像编码中，我们往往需要将图像的原始数据进行压缩，以便存储和传输。
而压缩的核心思想就是通过减少冗余信息来减少数据的存储和传输量。
哈夫曼编码正是解决这一需求的有效方法之一。
三、基于哈夫曼编码的图像编码方案在图像编码中，我们可以将哈夫曼编码应用于两个方面：图像压缩和图像解压缩。
1. 图像压缩在图像压缩中，我们首先需要对图像进行离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT），将图像从空域变换到频域。
然后，我们将变换后的图像进行量化，将高频部分进行舍弃。
接下来，我们将量化后的图像进行分块，并统计每个像素值出现的频率。
最后，利用哈夫曼编码算法对出现频率进行编码，生成一个哈夫曼编码表。
这个编码表包含了每个像素值对应的变长编码，从而实现了对图像数据的高效压缩。
2. 图像解压缩在图像解压缩中，我们首先需要读取压缩后的图像文件，并解析出哈夫曼编码表。
然后，我们根据哈夫曼编码表对压缩数据进行解码，恢复出原始的像素值。
接下来，我们对解码后的数据进行逆量化和逆离散余弦变换，将图像从频域变换到空域。
最后，我们将逆变换后的图像数据进行重建，得到原始的图像。
四、哈夫曼编码的优势和应用哈夫曼编码作为一种变长编码算法，与传统的定长编码相比，具有如下优势：1. 数据压缩率高：哈夫曼编码可以根据字符的频率灵活选择编码长度，从而大大减少了数据的存储和传输量，实现了高效的数据压缩。
2. 无损压缩：哈夫曼编码是一种无损压缩算法，可以保证压缩后的数据与原始数据完全一致。
数字图像处理~图像编码
Eb = -log2(0.3) = 1.737
Ec = -log2(0.2) = 2.322
总信息量也即表达整个字符串需要的位数为：
E = Ea * 5 + Eb * 3 + Ec * 2 = 14.855 位
举例说明:
如果用二进制等长编码,需要多少位?
数据压缩技术的理论基础是信息论。
2.信息量和信息熵
A
B
数据压缩的基本途径
数据压缩的理论极限
信息论中信源编码理论解决的主要问题：
信息量等于数据量与冗余量之差
I = D - du
数据是用来记录和传送信息的，或者说数据
是信息的载体。
数据所携带的信息。
信息量与数据量的关系：
du—冗余量
I— 信息量
D— 数据量
叁
实时传输：在10M带宽网上实时传输的话，需要压缩到原来数据量的?
肆
存储： 1张CD可存640M，如果不进行压缩，1张CD则仅可以存放?秒的数据
伍
可见，单纯依靠增加存储器容量和改善信道带宽无法满足需求，必须进行压缩
1 图像编码概述
数字化后的图像信息数据量非常大，图像压缩利用图像数据存在冗余信息，去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像。
01.
02.
03.
04.
问题：
把某地区天气预报的内容看作一个信源，它有6种可能的天气：晴天（概率为0.30）、阴天（概率为0.20）、多云（概率为0.15）、雨天（概率为0.13）、大雾（概率为0.12）和下雪（概率为0.10），如何用霍夫曼编码对其进行编码？平均码长分别是多少？
哈夫曼编码
30
10
图像编码有哪些国际标准
图像编码有哪些国际标准图像编码是数字图像处理中的一个重要环节，它涉及到图像的压缩、存储和传输等方面。
在国际上，有一些图像编码的标准被广泛应用，它们为图像编码提供了统一的规范，促进了图像处理技术的发展。
接下来，我们将介绍一些常见的图像编码国际标准。
首先，JPEG（Joint Photographic Experts Group）是图像编码中最为常见的国际标准之一。
JPEG标准采用了一种有损压缩的方法，能够在一定程度上减小图像文件的大小，同时保持图像质量。
这使得JPEG成为了广泛应用于数字摄影和网络传输的图像编码标准。
其次，PNG（Portable Network Graphics）是另一种常见的图像编码国际标准。
与JPEG不同，PNG采用了无损压缩的方法，能够保持图像的原始质量。
此外，PNG还支持透明度和索引色等特性，使得它在网页设计和图像编辑领域有着广泛的应用。
除了JPEG和PNG，还有一些其他的图像编码国际标准，如GIF（Graphics Interchange Format）、TIFF（Tagged Image File Format）等。
它们各自具有特定的优势和适用范围，为不同领域的图像处理提供了多样化的选择。
此外，随着图像处理技术的不断发展，一些新的图像编码国际标准也在不断涌现。
比如，HEVC（High Efficiency Video Coding）是一种针对视频编码的国际标准，它能够在保持高清画质的同时显著减小视频文件的大小，为高清视频传输和存储提供了更好的支持。
总的来说，图像编码国际标准在数字图像处理中起着至关重要的作用，它们为图像的压缩、存储和传输提供了统一的规范，推动了图像处理技术的不断进步。
随着技术的不断发展，我们相信会有更多更好的图像编码国际标准涌现，为数字图像处理领域带来更多的创新和发展。
图像编解码技术及应用
图像编解码技术及应用1. 什么是图像编解码技术？图像编解码技术（Image Encoding and Decoding）是指一系列将图像信号转换成数字信号的技术，也包括将数字信号还原成原始图像的技术。
图像编解码技术广泛应用于数字图像处理、数字图像传输和储存等领域，使得图像能够更加便捷地传输和存储。
常见的图像编解码技术包括JPEG、PNG、GIF等。
其中，JPEG是最常见的图像编解码技术之一，适用于不带透明度的复杂色彩图像。
PNG则适用于带透明度的复杂色彩图像，但其文件大小比JPEG大。
GIF则适用于简单色彩图像和动态图像。
2. 图像编解码技术的原理图像编解码技术的原理是将原始图像转化成数字信号，再传输或储存这些数字信号。
具体的过程包括以下几个步骤：1.采样和量化：将原始图像按照一定的采样率进行采样，并对采样到的数字信号进行量化，即将其转化为离散的数字。
2.编码：对采样和量化后的数字信号进行编码，将其转换为二进制码。
3.压缩：为了降低文件大小，图像编解码技术通常采用压缩技术对编码后的二进制码进行压缩。
4.解码：将压缩后的二进制码转化成编码前的二进制码。
5.重构：根据解码后的二进制码，重构出原始的图像。
3. 图像编解码技术的应用图像编解码技术在数字图像处理、数字图像传输和储存等领域中得到了广泛应用。
在数字图像处理领域，图像编解码技术可以用于图像的修改、增强和复原，例如对图像进行缩放、旋转和修复等操作。
在数字图像传输领域，图像编解码技术可以用于图像的网络传输和无线传输，例如在网络视频会议中传送视频图像，或者在移动设备间传送图像。
在数字图像储存领域，图像编解码技术可以降低图像文件的大小，从而节约储存空间和传输带宽。
例如，JPEG是最常用的图像储存格式之一。
4. 图像编解码技术的未来发展随着计算机技术和互联网技术的发展，图像编解码技术也在不断地发展和创新。
一方面，图像编解码技术的编码器和解码器都在不断地优化和改进，以提高图像编解码的效率和准确性，并能够处理更加复杂和高清晰度的图像。
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。
图像编码常用方法介绍(七)
图像编码是将图像数据进行压缩存储的过程，它在数字图像处理领域占据着重要的地位。
通过合理选择和减少冗余的编码方式，可以有效地降低图像的存储空间和传输带宽。
本文将介绍图像编码常用的方法，包括无损编码和有损编码两大类。
一、无损编码无损编码是指在压缩图像数据时能够完全还原原始信息的编码方法。
常用的无损编码方法有：1. 霍夫曼编码霍夫曼编码是一种变长编码方法，它根据每个符号出现的概率进行编码，出现频率高的符号用短码表示，出现频率低的符号用长码表示。
通过构建霍夫曼树，可以实现对图像数据的高效压缩。
2. 预测编码预测编码是一种根据已知像素值预测待编码像素值的方法。
常用的预测编码方法有差值编码和差分编码。
差值编码将像素值与周围像素值的差作为编码值，差分编码则是将像素值与前一个像素值的差进行编码。
这种编码方式能够显著减少冗余信息，提高图像编码效率。
二、有损编码有损编码是指在压缩图像数据时会丢失一部分信息的编码方法。
常用的有损编码方法有：1. 离散余弦变换（DCT）DCT是将图像数据转换到频域的一种方法，通过将图像分块并进行DCT变换，可以将图像数据转换为频域系数。
DCT编码后的图像在高频部分的系数较小，可通过舍弃掉一部分高频系数来减少数据量，从而实现压缩。
2. 小波变换小波变换可以将图像数据分解成多个频域的子带，其中包含了不同尺度和方向的信息。
通过对低频系数进行较少的保留和高频系数的舍弃，可以实现对图像数据的压缩。
3. 基于向量量化的编码基于向量量化的编码是一种将相似的图像块归类到同一类别并用较少的索引值表示的编码方式。
通过对图像块进行聚类和索引编码，可以有效地降低图像数据的存储空间。
总结起来，图像编码常用的方法包括无损编码和有损编码两大类。
无损编码通过霍夫曼编码和预测编码等方法实现对图像数据的高效压缩；有损编码通过DCT、小波变换和基于向量量化的编码等方法在压缩图像数据的同时，会有一定的信息损失。
根据实际需求和应用场景，选取适合的编码方法可以达到较好的图像压缩效果。
图像编码技术综述(九)
图像编码技术综述引言图像编码技术是数字图像处理领域中的核心技术之一，其在图像传输、压缩以及存储等方面发挥着重要作用。
随着数字图像的广泛应用，图像编码技术也在不断地发展和完善。
本文将对图像编码技术进行综述，介绍其基本原理和常用的编码方法。
一、图像编码原理图像编码是将图像转化为数字信号的过程，其目的是对图像进行压缩和编码，以实现有效的传输和存储。
图像编码的基本原理是对图像的冗余信息进行压缩，提高传输和存储的效率。
人眼感知原理人眼对图像的感知主要依赖于亮度、色度和空间频率等因素。
根据人眼对这些因素的感知特点，可以对图像进行相应的调整和优化，以实现更高效的编码。
信息冗余分析在一幅图像中，存在着大量冗余的信息，如空间冗余、光谱冗余和时间冗余等。
通过对图像冗余信息的分析和提取，可以实现对图像的有损和无损压缩，达到减小图像文件大小的目的。
二、图像编码方法图像编码方法根据其处理方式和运用领域的不同，可以分为有损压缩和无损压缩两大类。
有损压缩有损压缩主要是通过牺牲一些不重要的图像信息，以减小图像文件的大小。
常见的有损压缩编码方法有JPEG、MPEG和等。
JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种基于DCT （Discrete Cosine Transform）的压缩算法，广泛应用于静态图像的压缩和传输。
该方法通过将图像划分为不同的8×8像素的小块，然后对每个块进行DCT变换，最后对变换系数进行量化和编码。
MPEG（Moving Picture Experts Group）是一种基于运动补偿的视频压缩算法，适用于动态图像的压缩和传输。
该方法通过利用帧间和帧内的冗余信息，实现对图像序列的高效编码。
是一种广泛应用于视频压缩的编码标准，它结合了运动补偿、变换编码和熵编码等多种技术，具有高压缩比和较好的视觉质量。
无损压缩无损压缩是保持图像原始质量的同时，减小图像文件的大小。
数字图像处理第6章_图像编码与压缩技术.
霍夫曼编码
例 假设一个文件中出现了8种符号S0、S1、S2、S3、S4、S5、S6、 S7，那么每种符号编码至少需要3bit S0=000, S1=001, S2=010, S3=011, S4=100, S5=101, S6=110, S7=111 那么，符号序列S0 S1 S7 S0 S1 S6 S2 S2 S3 S4 S5 S0 S0 S1编码后 000 001 111 000 001 110 010 010 011 100 101 000 000 001 （共42bit） 和等长编码不同的一种方法是可变长编码。在这种编码方法中， 表示符号的码字的长度不是固定不变的，而是随着符号出现的概率 而变化，对于那些出现概率大的信息符号编以较短的字长的码，而 对于那些出现概率小的信息符号编以较长的字长的码。
6.3.3 霍夫曼编码
霍夫曼(Huffman)编码是根据可变长最佳编码定理，应用霍夫曼算
1．
对于每个符号，例如经过量化后的图像数据，如果对它们每 个值都是以相同长度的二进制码表示的，则称为等长编码或均匀 编码。采用等长编码的优点是编码过程和解码过程简单，但由于 这种编码方法没有考虑各个符号出现的概率，实际上就是将它们 当作等概率事件处理的，因而它的编码效率比较低。例6.3给出了 一个等长编码的例子。
6.1.1 图像的信息冗余
图像数据的压缩是基于图像存在冗余这种特性。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）；也就是用一种更接近信息本身的描述代替原有冗余的描述。 8 （1） 空间冗余。在同一幅图像中，规则物体或规则背景的物理表 面特性具有的相关性，这种相关性会使它们的图像结构趋于有序和 平滑，表现出空间数据的冗余。邻近像素灰度分布的相关性很强。 （2） 频间冗余。多谱段图像中各谱段图像对应像素之间灰度相关 （3） 时间冗余。对于动画或电视图像所形成的图像序列（帧序 列），相邻两帧图像之间有较大的相关性，其中有很多局部甚至完
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。
图像编码中的预测编码原理与应用(一)
图像编码是数字图像处理领域中非常重要的一项技术，它可以将图像数据通过压缩的方式储存和传输。
而在图像编码中，预测编码是一种常见且有效的编码方法。
本文将从预测编码的原理和应用两个方面进行论述，以帮助读者更好地了解图像编码中的预测编码。
一、预测编码的原理预测编码的基本原理是利用当前像素点与其周围像素点之间的相关性进行编码。
在图像中，相邻像素点之间往往存在一定的空间相关性和统计相关性。
预测编码利用这些相关性，推断当前像素点的取值，并与其真实取值之间的差异进行编码。
主要应用的原理有如下两种。
空间域预测编码空间域预测编码是一种基于像素点之间空间相关性的编码方法。
它通过分析当前像素点与其周围像素点之间的关系，以预测当前像素点的取值。
一般常用的预测方法有平均预测、最近邻预测和线性预测等。
当预测得到当前像素点的取值后，再对其与真实取值之间的差异进行编码传输。
这种编码方法可以在一定程度上减小了重复信息的传输，从而实现了图像数据的压缩。
统计域预测编码统计域预测编码是一种将当前像素点与周围像素点的统计相关性应用于编码的方法。
其核心思想是通过分析图像中不同像素点之间的统计规律，并基于这种规律进行编码。
主要应用的方法有上下文建模和自适应预测等。
在统计域预测编码中，一个重要的概念是熵编码，即根据不同像素点的概率分布进行编码传输。
这种编码方法可以充分利用图像中像素点之间的统计规律，提高编码效率。
二、预测编码的应用预测编码在图像编码领域有着广泛的应用。
下面将从图像压缩和图像传输两个方面具体介绍其应用。
图像压缩图像压缩是预测编码最常见的应用之一。
通过预测当前像素点的取值，并与真实取值之间的差异进行编码，可以大大减小图像数据的冗余信息，从而实现压缩效果。
预测编码方法可以利用空间域和统计域的相关性，提高压缩比，同时也能保持较好的图像质量。
图像传输在图像传输中，预测编码可以减少图像数据的传输量，提高传输速度。
通过预测和编码的方式，只需传输图像数据的差异部分，而不需要传输全部的像素点信息。
数字图像处理图像编码
数字图像处理上机实习报告（DIP4----DIP7）学生姓名：杜坤班级：071123学号：20121003699指导老师：傅华明DIP-4 图像编码一．题目要求对图实施费诺-香农编码和解码，计算图像熵，平均码长和冗余度。
二．算法设计1.测试脚本的程序框图开始读入图像的数据为a统计各个灰度值的概率将码字初始化编码根据编码的码字对图像数据进行输出解码将解码后的数据data变行为8*8计算图像的熵计算图像的平均码长编码的编码效率计算冗余度校对编码前后的数据结束2.编码程序框图读入图像的直方图，将图像的灰度值按照概率大小排序，按照香农编码的规则编码。
香农编码将概率由大到小，由上到下排成一排，然后分为两组。
是将大的一组概率赋值为0，概率小的一组赋值为1，这是赋值的原则。
然后依次的重复，直到每组只有一种输入元素为止。
3.解码程序框图三．实现代码1.脚本文件clear allload matp = impr(a); %统计概率code = FanoCodeInit(p); %Fano编码初始化code = FanoEncoder(code);%Fano编码outstream = FanoCodeStream(a,code); %输出data = FanoDecoder(outstream,code);%解码data = reshape(data,8,8); %恢复8*8的形状data = data'; %转置I = abs(p.*log2(p));disp('图像的熵为：');H = sum(I(:)) %计算熵disp('图像的平局码长为：')B = FanoCodeLength(code); %求平均长度disp('编码冗余度为：');r = B/H - 1 %求冗余disp('编码效率为：')e = H/B %求编码效率if isequal(a,data)msgbox('解码后的数据和输入的数据完全吻合');end2.统计灰度的概率function [p]= impr(f)%概率统计[m,n] = size(f);graymax = max(f(:)); %找出灰度最大值，划定统计范围p = zeros(1,graymax + 1);for i = 1:mfor j = 1:nx = f(i,j) + 1;p(x) = p(x) + 1;endendp = p/(m*n);End3.码字的初始化function [code] = FanoCodeInit(p)%FanoShano码字初始化[m,n] = size(p);for i = 1:ncode(i).gray = i - 1;code(i).p = p(i);code(i).str = '';end%冒泡法排序for i = 1:nfor j = 1:n-iif code(j).p > code(j+1).ptemp = code(j);code(j) = code(j+1);code(j+1) = temp;endendendend4.编码function [pin] = FanoEncoder(pin)%FanoShano编码[m,n] = size(pin);flag = 1;while (flag)start = 1;stop = 1;temp = pin(1);for i = 1:n-1if isequal(temp.str,pin(i+1).str)stop = stop + 1;elseif stop == startstart = i + 1;stop = start;temp = pin(i+1);elsebreak;endendif stop ~= startpin = FanoCodeCat(pin,start,stop);elseif i == n-1flag = 0; %退出while(flag)的循环endendendend5.输出码流function [outstream] = FanoCodeStream(data,code) [m,n] = size(data);len = length(code);outstream = '';for i = 1:mfor j = 1:nfor k = 1:lenif code(k).gray == data(i,j);outstream = [outstream,code(k).str];break;endendendendend6.解码function [data] = FanoDecoder(instream,code)len = length(instream);str = '';gray = 0;flag = 0;data = 0;for i = 1:len[gray,flag] = LookUp(code,[str,instream(i)]); if flagdlen = length(data);data(dlen+1) = gray;str = '';elsestr = [str,instream(i)];endenddlen = length(data);data = data(2:dlen);end7.搜索码字function [data,flag] = LookUp(code,str)len = length(code);flag = 0;data = 0;for i = 1:lenif isequal(str,code(i).str)data = code(i).gray;flag = 1;break;endendend8.获得平均码长function [len_ave] = FanoCodeLength(code)len = length(code);len_ave = 0;for i = 1:lenlen_ave = len_ave + code(i).p*length(code(i).str);endend四．结果分析经过检验之后可以看出，将图像数据进行编码，然后再解码得到的数据和原图像数据完全一致，说明此程序成功编码解码，达到了题目的要求。
- 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)。
变长编码
用短码来表示出现多的灰度级 用长码表示出现少的灰度级
• 哈夫曼编码
信源消减 对每个信源符号赋值
5.4 哈夫曼编码
5.4 哈夫曼编码
5.4 哈夫曼编码
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
5.7 有损预测编码
5.8 变换编码
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
5.8 变换编码
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
5.1 数据冗余和压缩
5.1 数据冗余和压缩
5.1 数据冗余和压缩
• 心理视觉冗余
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联系 量化操作，损失不可逆转
5.1 数据冗余和压缩
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度 对信息损失的测度
• 数据压缩
给定量信息，减少数据量 用给定数据量，携带更多信息量
5.1 数据冗余和压缩
5.1 数据冗余和压缩
5.1 数据冗余和压缩
• 数据冗余
（1）象素相关冗余 空间冗余，几何冗余
（2）编码冗余 与概率特性有关
（3）心理视觉冗余 与主观感觉有关
5.1 数据冗余和压缩
• 象素相关冗余
同一目标的象素之间有相关性 每个象素所携带的信息相对较少 映射：2－D象素矩阵 —》其他表达形式
• （4） 符号编码
5.5 位平面编码
• 游程编码
1－D游程编码
将连续的游程用游程的长度来编码 用变长码对游程的长度编码
5.5 位平面编码
5.6 无损预测编码
5.6 无损预测编码
5.6 无损预测编码
5.7 有损预测编码
5.7 有损预测编码
5.7 有损预测编码
5.7 有损预测编码
5.7 有损预测编码
5.7 有损预测编码.4 哈夫曼编码
5.4 哈夫曼编码
5.4 哈夫曼编码
• 截断哈夫曼码
前M个符号用哈夫曼编码 其余用前缀码+定长码（自然码）
• 平移哈夫曼码
分组：相同符号数 用哈夫曼编码编第一组 其余组用平移符号+第一组哈夫曼码
5.5 位平面编码
5.5 位平面编码
5.5 位平面编码
5.2 图象保真度
• 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
5.2 图象保真度
5.3 无失真编码定理
5.3 无失真编码定理
5.3 无失真编码定理
5.3 无失真编码定理
5.3 无失真编码定理
5.4 哈夫曼编码
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
5.8 变换编码
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
数字图象处理
第5章 图像编码技术
吉林大学 计算机学院
第5章 图像编码技术
• 5.1 数据冗余和压缩 • 5.2 图象保真度 • 5.3 无失真编码定理 • 5.4 哈夫曼编码 • 5.5 位平面编码 • 5.6 无损预测编码 • 5.7 有损预测编码 • 5.8 变换编码
5.1 数据冗余和压缩
• 图象编码 数据：信息的载体 信息：媒体所携带的内容