图形图像 图像的编码技术(图形压缩和解压)

When Does it Work?

Images containing many runs of 1’s and 0’s

When Does it Not Work?
what's stored: '1'1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 row m

How Much Can Be Compressed?


Theoretical limit: entropy of the histogram Practical algorithms (approach entropy): Huffman coding, arithmetic coding
p(k ) log2 p(k )
彩色视频数据量分析

Βιβλιοθήκη Baidu
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

播放时，需要221Mbps的通信回路。
彩色视频数据量分析

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0.045， 即0.36bit/pixel。

Lossless, Nearly lossless and Lossy Compression

Lossless: original image can be exactly reconstructed Nearly lossless: reconstructed image nearly (visually) lossless Lossy: reconstructed image with loss of quality (but higher CR)

Key features: Invertible, and lower entropy
H I (k)
H D(k)
From Prof. Al Bovik
K-1 0 K-1 1-K high entropy image reduced entropy image image histogram (high entropy) DPCM histogram (low entropy)
Variable Word Length Coding

Intuitive Idea


Assign short words to gray levels that occur frequently Assign long words to gray levels that occur infrequently
信号压缩真正体 现在量化阶段
一般先是游程编码， 然后Huffman编码或 算术编码进一步提高 压缩比

Run Length

The length of consecutively identical symbols

Run length Coding Example
what's stored: '1' row m 7 5 8 3 1
k 0
K 1
H I (k)
Maximum entropy: Uniform distribution typically in-between
0 gray level k
From Prof. Al Bovik
K-1
Minimum entropy: Impulse (delta) distribution

按目前14.4K的电话线传输速率，需要传 送的时间是：270秒（4.5分）
图像通信系统模型
图像信息源 图像预处理 图像信源 编码
信道编码
调制
信道传输
解调
信道解码
图像信源 解码
显示图像
More Concepts

Bit Rate and Compression Ratio


Bit rate: bits/pixel, sometimes written as bpp Compression ratio (CR):
讨论的内容

数据的冗余 图像压缩编码简介 行程编码 Huffman编码 DCT变换编码 混合编码

Coding Redundancy
•一个典型的信号压缩系统如图所示。
原始信号 数模转换器 信号分解 量化 无损编码 压缩后比特流
通过时间轴上采 样和幅度量化将 连续信号变成离 将信号中绝大部分 散数字信号 能量集中在少数几 个变换系数上，去 除信号中的相关性
Image compression
University of Science & Technology Beijing 沈政伟
图像编码的研究背景
—— 通信方式改变带来的需求


信息传输方式发生了很大的改变
通信方式的改变
文字+语音图像+文字+语音

通信对象的改变
人与人人与机器，机器与机器
图像编码的研究背景
—— 通信方式改变带来的需求

由于通信方式和通信对象的改变带来的最大 问题是：
传输带宽、速度、存储器容量的限制。

给我们带来的一个难题，也给了我们一个机 会：
如何用软件的手段来解决硬件上的物理极限。
图像编码的研究背景 —— 海量数据带来的需求


数码图像的普及，导致了数据量的庞大。
图像的传输与存储，必须解决图像数据的 压缩问题。

存储： （按1张光盘可存640M计算）
如果不进行压缩，1张CD则仅可以存放2.89秒的数 据。存2小时的信息则需要压缩到原来数据量的 0.0004，即：0.003bit/pixel。
传真数据量分析

如果只传送2值图像，以200dpi的分辨 率传输，一张A4稿纸的数据量为： 1654*2337*1=3888768bit =390K
CR = number of bits to represent the original image number of bits in compressed bit stream

Binary, Gray-Scale, Color Image Compression

Original binary image: 1 bit/pixel Original gray-scale image: typically 8bits/pixel Original Color image: typically 24bits/pixel

Simplest form: code the difference between pixels
DPCM: 82, 1, 3, 2, -32, -1, 1, 4, -2, -3, -5, ……
Original pixels: 82, 83, 86, 88, 56, 55, 56, 60, 58, 55, 50, ……
Predictive Coding

Intuitive Idea


Image pixels are highly correlated (dependent) Predict the image pixels to be coded from those already coded

Differential Pulse-Code Modulation (DPCM)