第3章图像编码
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（3）根据图像的光谱特征，图像压缩编 码分为单色图像编码、彩色图像编码和多光 谱图像编码。
（4）根据图像的灰度，图像压缩编码分 为多灰度编码和二值图像编码。
第3章图像编码
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3.1.4 图像压缩编码的评价
对于图像编码的质量评价主要体现在基 于压缩编码参数的评价、基于保真度（逼真 度）标准的评价、算法的适用范围、算法的 复杂度4个方面。
第3章图像编码
（1）客观保真度准则
第3章图像编码
第3章图像编码
第3章图像编码
第3章图像编码
（2）主观保真度准则
表3-1
总体优度标准
序号 ⑤ ④ ③ ② ①
评估结果 优 良 中
合格 劣
第3章图像编码
表3-2
分组优度标准
序号
⑦ ⑥ ⑤ ④ ③ ② ①
评估结果
组内最好 比本组中等好 比本组中等稍好
3.2.2 香农编码
第3章图像编码
3.2.3 算术编码
算术编码不是将单个信源符号映射成一 个码字，而是把整个信源表示为实数线上的0 到1之间的一个区间，其长度等于该序列的概 率。
再在该区间内选择一个代表性的小数， 转化为二进制作为实际的编码输出。
第3章图像编码
算术编码具有以下特点。 （1）由于实际的计算机的精度不可能无 限长，因此运算中会出现溢出问题。 （2）算术编码器对整个消息只产生一个 码字，这个码字是在之间的一个实数，因此 译码器必须在接收到这个实数后才能译码。
第3章图像编码
第3章图像编码
2．预测编码的基本原理
预测编码的基本思想是通过仅提取每个像 素中的新信息并对它们编码来消除像素间的 冗余，这里一个像素的新信息定义为该像素 的当前或现实值与预测值的差，即如果已知 图像一个像素离散幅度的真实值，利用其相 邻像素的相关性，预测它的可能数值，再求 两者差；或者说利用这种具有预测性质的差 值，再量化、编码传输，其效果更佳，这一 方法就称为DPCM法。
第3章图像编码
3.2.4 行程编码
行程编码（Run Length Encoding，RLE）是 一种利用空间冗余度压缩图像的方法，对某 些相同灰度级成片连续出现的图像，行程编 码也是一种高效的编码方法，特别是对二值 图像，效果尤为显著。
第3章图像编码
图3-6 一行图像的行程编码图
第3章图像编码
第3章图像编码
第3章图像编码
3.1.3 图像压缩编码的分类
图像编码压缩的方法目前有很多，其分 类方法根据出发点不同而有差异。
（1）根据解压重建后的图像和原始图像 之间是否有误差，图像编码压缩分为无损 （亦称无失真、无误差、信息保持型）编码 和有损（有失真、有误差、信息非保持型） 编码两大类。
第3章图像编码
（2）根据编码原理，图像压缩编码分为 熵编码、预测编码、变换编码和混合编码等。
第3章图像编码
3.3 预测编码 3.3.1 DPCM原理 3.3.2 最佳线性预测编码 3.3.3 自适应预测编码
第3章图像编码
3.3.1 DPCM原理
1．差值图像的统计特性
由图像的统计特性可知，相邻像素之间 有较强的相关性，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、猜测。
第3章图像编码
1．基于压缩编码参数的评价
（1）信息量、图像的熵与平均码字长度
第3章图像编码
第3章图像编码
第3章图像编码
（2）编码效率
第3章图像编码
（3）压缩比
第3章图像编码
（4）冗余度
第3章图像编码
2．基于保真度（逼真度）准则的评价
常用的准则可分为两大类：客观保真准则 和主观保真准则。
Huffman编码是一种基于统计的无损编码。 设信源的信源空间为
X: [XP ]: P (X ):
x1 P (x1)
x2 P (xx)
xN P (xN)
第3章图像编码
第3章图像编码
第3章图像编码
从Huffman算法可以看出，Huffman编码 具有如下特点。
（1）Huffman编码构造程序是明确的， 但编出的码不是唯一的。
优秀的压缩算法要求有较高的压缩比， 压缩和解压缩快，算法简单，易于硬件实现， 还要求解压缩后的图像质量较好。
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3.2 信息论基础与熵编码 3.2.1 赫夫曼编码 3.2.2 香农编码 3.2.3 算术编码 3.2.4 行程编码
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3.2.1 赫夫曼编码
赫夫曼（Huffman）编码是1952年提出的， 是一种比较经典的信息无损熵编码，该编码 依据变长最佳编码定理，应用Huffman算法而 产生。
本组中等 比本组中等稍差
比本组中等差 组内最差
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3．算法的适用范围
特定的图像编码算法具有相应的适用范 围，并不对所有的图像都有效。
一般来说，大多数基于图像信息统计特 性的压缩算法具有较广的适用范围，而一些 特定的编码算法的适用范围较窄。
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4．算法的复杂度
算法的复杂度是指完成图像压缩和解压 缩所需的运算量和硬件实现该算法的难易程 度。
（2）Huffman编码结果码字不等长。 （3）Huffman编码的信源概率是2的负幂 时，效率达100%；但是对等概率分布的信源 却产生定长码，效率最低。 （4）Huffman编码只能用近似的整数而 不是理想的小数来表示单个符号，这也是 Huffman编码无法达到最理想的压缩效果的原 因。
第3章图像编码
第3章图像编码
3.1 图像编码基础 3.2 信息论基础与熵编码 3.3 预测编码 3.4 变换编码
第3章图像编码
3.1 图像编码基础 3.1.1 图像压缩编码的必要性 3.1.2 图像压缩编码的可能性 3.1.3 图像压缩编码的分类 3.1.4 图像压缩编码的评价
第3章图像编码
3.1.1 图像压缩编码的必要性
图像编码与压缩从本质上来说就是对要处 理的图像源数据按一定的规则进行变换和组 合，从而达到以尽可能少的代码（符号）来 表示尽可能多的数据信息。
压缩通过编码来实现，或者说编码带来压 缩的效果，所以一般把此项处理称为压缩编 码。
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3.1.2 图像压缩编码的可能性
一般来说，图像数据中存在以下几种冗余。 （1）空间冗余（像素间冗余、几何冗余）。 （2）时间冗余。 （3）信息熵冗余。 （4）结构冗余。 （5）知识冗余。 （6）心理视觉冗余。
（4）根据图像的灰度，图像压缩编码分 为多灰度编码和二值图像编码。
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3.1.4 图像压缩编码的评价
对于图像编码的质量评价主要体现在基 于压缩编码参数的评价、基于保真度（逼真 度）标准的评价、算法的适用范围、算法的 复杂度4个方面。
第3章图像编码
（1）客观保真度准则
第3章图像编码
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（2）主观保真度准则
表3-1
总体优度标准
序号 ⑤ ④ ③ ② ①
评估结果 优 良 中
合格 劣
第3章图像编码
表3-2
分组优度标准
序号
⑦ ⑥ ⑤ ④ ③ ② ①
评估结果
组内最好 比本组中等好 比本组中等稍好
3.2.2 香农编码
第3章图像编码
3.2.3 算术编码
算术编码不是将单个信源符号映射成一 个码字，而是把整个信源表示为实数线上的0 到1之间的一个区间，其长度等于该序列的概 率。
再在该区间内选择一个代表性的小数， 转化为二进制作为实际的编码输出。
第3章图像编码
算术编码具有以下特点。 （1）由于实际的计算机的精度不可能无 限长，因此运算中会出现溢出问题。 （2）算术编码器对整个消息只产生一个 码字，这个码字是在之间的一个实数，因此 译码器必须在接收到这个实数后才能译码。
第3章图像编码
第3章图像编码
2．预测编码的基本原理
预测编码的基本思想是通过仅提取每个像 素中的新信息并对它们编码来消除像素间的 冗余，这里一个像素的新信息定义为该像素 的当前或现实值与预测值的差，即如果已知 图像一个像素离散幅度的真实值，利用其相 邻像素的相关性，预测它的可能数值，再求 两者差；或者说利用这种具有预测性质的差 值，再量化、编码传输，其效果更佳，这一 方法就称为DPCM法。
第3章图像编码
3.2.4 行程编码
行程编码（Run Length Encoding，RLE）是 一种利用空间冗余度压缩图像的方法，对某 些相同灰度级成片连续出现的图像，行程编 码也是一种高效的编码方法，特别是对二值 图像，效果尤为显著。
第3章图像编码
图3-6 一行图像的行程编码图
第3章图像编码
第3章图像编码
第3章图像编码
3.1.3 图像压缩编码的分类
图像编码压缩的方法目前有很多，其分 类方法根据出发点不同而有差异。
（1）根据解压重建后的图像和原始图像 之间是否有误差，图像编码压缩分为无损 （亦称无失真、无误差、信息保持型）编码 和有损（有失真、有误差、信息非保持型） 编码两大类。
第3章图像编码
（2）根据编码原理，图像压缩编码分为 熵编码、预测编码、变换编码和混合编码等。
第3章图像编码
3.3 预测编码 3.3.1 DPCM原理 3.3.2 最佳线性预测编码 3.3.3 自适应预测编码
第3章图像编码
3.3.1 DPCM原理
1．差值图像的统计特性
由图像的统计特性可知，相邻像素之间 有较强的相关性，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、猜测。
第3章图像编码
1．基于压缩编码参数的评价
（1）信息量、图像的熵与平均码字长度
第3章图像编码
第3章图像编码
第3章图像编码
（2）编码效率
第3章图像编码
（3）压缩比
第3章图像编码
（4）冗余度
第3章图像编码
2．基于保真度（逼真度）准则的评价
常用的准则可分为两大类：客观保真准则 和主观保真准则。
Huffman编码是一种基于统计的无损编码。 设信源的信源空间为
X: [XP ]: P (X ):
x1 P (x1)
x2 P (xx)
xN P (xN)
第3章图像编码
第3章图像编码
第3章图像编码
从Huffman算法可以看出，Huffman编码 具有如下特点。
（1）Huffman编码构造程序是明确的， 但编出的码不是唯一的。
优秀的压缩算法要求有较高的压缩比， 压缩和解压缩快，算法简单，易于硬件实现， 还要求解压缩后的图像质量较好。
第3章图像编码
3.2 信息论基础与熵编码 3.2.1 赫夫曼编码 3.2.2 香农编码 3.2.3 算术编码 3.2.4 行程编码
第3章图像编码
3.2.1 赫夫曼编码
赫夫曼（Huffman）编码是1952年提出的， 是一种比较经典的信息无损熵编码，该编码 依据变长最佳编码定理，应用Huffman算法而 产生。
本组中等 比本组中等稍差
比本组中等差 组内最差
第3章图像编码
3．算法的适用范围
特定的图像编码算法具有相应的适用范 围，并不对所有的图像都有效。
一般来说，大多数基于图像信息统计特 性的压缩算法具有较广的适用范围，而一些 特定的编码算法的适用范围较窄。
第3章图像编码
4．算法的复杂度
算法的复杂度是指完成图像压缩和解压 缩所需的运算量和硬件实现该算法的难易程 度。
（2）Huffman编码结果码字不等长。 （3）Huffman编码的信源概率是2的负幂 时，效率达100%；但是对等概率分布的信源 却产生定长码，效率最低。 （4）Huffman编码只能用近似的整数而 不是理想的小数来表示单个符号，这也是 Huffman编码无法达到最理想的压缩效果的原 因。
第3章图像编码
第3章图像编码
3.1 图像编码基础 3.2 信息论基础与熵编码 3.3 预测编码 3.4 变换编码
第3章图像编码
3.1 图像编码基础 3.1.1 图像压缩编码的必要性 3.1.2 图像压缩编码的可能性 3.1.3 图像压缩编码的分类 3.1.4 图像压缩编码的评价
第3章图像编码
3.1.1 图像压缩编码的必要性
图像编码与压缩从本质上来说就是对要处 理的图像源数据按一定的规则进行变换和组 合，从而达到以尽可能少的代码（符号）来 表示尽可能多的数据信息。
压缩通过编码来实现，或者说编码带来压 缩的效果，所以一般把此项处理称为压缩编 码。
第3章图像编码
3.1.2 图像压缩编码的可能性
一般来说，图像数据中存在以下几种冗余。 （1）空间冗余（像素间冗余、几何冗余）。 （2）时间冗余。 （3）信息熵冗余。 （4）结构冗余。 （5）知识冗余。 （6）心理视觉冗余。