数字图像处理技术PPT图像数据压缩

5.3 行程编码(RLE编码)

在传真中的应用：
传真件中一般都是白色比较多，而黑色相对比较少。 所以可能常常会出现如下的情况： 600W 3b 100w 12b 4w 3b 200w 上面的行程编码所需用的字节数为：512<600<1024 计数值必须用10bit来表示：10*7=70bit 因为只有白或黑，而且排版中一定要留出页边距， 因此，一般情况下，可以只传输计数值即可。
5.1 概述：图像编码的研究背景
1. 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
5.1 概述：图像编码的研究背景

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。
5.1 概述：图像编码的研究背景
5.1 概述：图像压缩的分类
4.图像压缩的分类
以图像信息保真为出发点，图像压缩 技术分两种： 1）冗余度压缩 又称为无损压缩或无失真压缩。 2）熵压缩 又称为有损压缩。
5.1 概述：图像压缩保真度准则
5. 图像压缩保真度准则 保真度准则即压缩后图像质量评价的 标准，分两种： 1）客观保真度准则 压缩前后图像之间的均方根误差或均 方根信噪比。 2）主观保真度准则 以人的视觉为主，来评价图像的质量。
压缩比为： 176：70=2.5：1
5.3 行程编码(RLE编码)

现在，根据传真文件的特点，对其进行改进。 既然已经可以预知白色多黑色少，所以可对白色和黑色 的计数值采用不同的位数。 白色：10bit，黑色：4bit 600W 3b 100w 12b 4w 3b 200w 所需字节数为： 4*10+3*4=52bit 比原来的方式10*7=70bit减少了18bit，提高了压缩比
预测编码 变换编码 其他编码
DPCM调制 DCT变换
位平面编码
5.1 概述：图像的压缩编码
子带编码 第 二 代 压 缩 编 码
分层编码
分型编码 模型编码
5.2 预测编码
1、PCM编码
又称脉冲编码调制，是图像数字化和 图像编码的合称 数字化后可采用两种方法编码：等长 和变长编码
5.2 预测编码
2、预测编码
(248,27,4)
5.1 概述：图像压缩的可能性 图像冗余信息分析结论
由于一幅图像存在数据冗余和主观视觉冗余，我们的压 缩方式就是从这两方面着手来开展的。 1）因为有数据冗余，当我们将图像信息的描述方式改变之 后，可以压缩掉这些冗余。 2）因为有主观视觉冗余，当我们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。
3. 图像压缩的可能性
（1）冗余度的概念
对于描述一幅图像所需要的最少信息之外的多余信 息，称为冗余度。 一般图像中都含有冗余度，去除图像里的冗余度便 完成了数据压缩
5.1 概述：图像压缩的可能性
在下面的例子中，用一种最简的方式来发送一封电报： 你的妻子，Helen，将于明天晚上6点零5分在上海的虹桥 机场接你。 (23*2+10=56个半角字符) 你的妻子将于明天晚上 6点零5分在虹桥机场接你。 (20*2+3=43个半角字符） Helen将于明晚6点在虹桥接你。 (10*2+7=27个半角字符） 结论：只要接收端不会产生误解，就 可以减少承载信息的数据量。
128 127 129 131 129 131 128 127 128 127 128 132 126 129 129 127 129 133 125 128 128 126 130 131
数据量：64*8=512(bit)
二维行程编码——例

如果按照行扫描的顺序排列的话，数据分布为：
130，130，130，129，134，133，129，130；
2.图像传输与存储需要的信息量空间：
2）传真数据 如果只传送2值图像，以200dpi（点/英寸）的分辨率 传输，一张A4稿纸的内容的数据量为： 1654（行点数）*2337（行数）*1=3888768bit=390K 按14.4K的电话线传输速率，需要传送的时间是：270秒 （4.5分）
5.1 概述：图像编码的研究背景 图像压缩的必要性：
36 34 33 34 34
25
34
5.1 概述：图像压缩的可能性

实际图像中冗余信息的表现（灰度图）
5.1 概述：图像压缩的可能性

图像的视觉冗余 （彩色）
R
G
B
2 *2 *2 =2 24 2 = 16,777,216
8 8 8
24
(248,27,4)
(251,32,15)
256级量化
(248,27,4)
（1）帧内预测：对预测差值编码以消除空间冗余度 即差分脉冲编码调制DPCM，原理框图如下：
5.2 预测编码

工作过程：
（1）预测器根据存储的前若干个样值对当前值进行预测， 得到预测值 （2）待编码值与预测值相减得到预测误差 （3）对预测误差进行量化 （4）量化后的误差一方面进行熵编码并经信道传出去； 另一方面与预测值相加，得到“有量化失真的复原 值”，存储到预测器中，供对下一个样值预测之用 （5）发送端的本地解码器与接收端的解码器完全相同
5.1 概述：图像压缩的可能性

描述语言 1）“这是一幅 2*2的 图像，图像的第一个像 素是红的，第二个像素 是红的，第三个像素是 红的，第四个像素是红 的”。

由此我们知道，整理图 像的描述方法可以达到 压缩的目的。
2）“这是一幅2*2的图 像，整幅图都是红色的”。
5.1 概述：图像压缩的可能性
127，125，128，128，126，130，131，131
二维行程编码——例
一维行程编码后为:
（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）
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。
5.1 概述：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
5.1 概述：图像压缩的可能性
作为一种典型的方法来介绍。
5.3 行程编码(RLE编码)

基本原理：
通过改变图像的描述方式，来实现压缩。将一行 中颜色值相同的相邻像素用一个计数值和该颜色 值来代替。

举例说明：
aaaa bbb cc d eeeee fffffff (共22*8=176 bits) 4a3b2c1d5e7f (共12*8=96 bits) 压缩比为：176：96=1.83:1
130，130，130，129，134，133，130，130；
130，130，130，129，132，132，130，130； 129，130，130，129，130，130，129，129；
127，128，127，129，131，129，131，130；
127，128，127，128，127，128，132，132； 125，126，129，129，127，129，133，132；
二维行程编码 —— 基本概念
二维行程编码要解决的核心问题是: 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式进行 编码。
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)
二维行程编码——例
例：
130 130 130 129 f = 127 127 125 127 130 130 130 130 130 130 130 130 129 129 129 129 134 134 132 130 133 133 132 130 129 130 130 129 130 130 130 129 130 132 132 131
2.图像传输与存储需要的信息量空间：
1）彩色视频信息 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*3*8*30=221.12M 所以播放时，需要221Mbps的通信回路。 存储时，1张CD可存640M，则仅可以存放 2.89秒的数据。
5.1 概述：图像编码的研究背景
5.2 预测编码
（2）帧间预测：消除时间冗余度 主要针对活动图像，有两种技术：运动 估计ME和运动补偿MC
5.3 行程编码(RLE编码)

行程编码是一种最简单的，在某些场合是非 常有效的一种无损压缩编码方法。

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虽然这种编码方式的应用范围非常有限，但 是因为这种方法中所体现出的编码设计思想 非常明确，所以在图像编码方法中都会将其
线性预测



预测编码根据前面若干个样本值对当前值进行 预测，若预测值是样本值的线性组合，则称为 线性预测 预测器的设计是DPCM系统的核心问题，因为预 测器越好，差值就越集中分布在零附近，码率 就能压缩得越多 最经典的方法是采用最小均方误差准则来进行 最佳设计
预测阶数的选择


直观上，增大预测阶数N可提高预测准确度， 但实际情况并非如此。当N较小时，增大N可提 高预测度；但当N足够大时，效果不明显 一般说来，当输入信源为平稳的m阶马尔可夫 过程，则N=m阶最佳线性预测器就是在MMSE准 则下最好的预测器

第一代压缩编码
八十年代以前，主要是根据传统的信源编码方法。

第二代压缩编码
八十年代以后，突破信源编码理论，结合分形、模 型基、神经网络、小波变换等数学工具，充分利用 视觉系统生理心理特性和图像信源的各种特性。
5.1 概述：图像的压缩编码
行程编码
第 一 代 压 缩 编 码
像素编码
算术编码
熵编码
增量调制
在无干扰条件下，总存在一种无失真编码方法，使编码 的平均长度L(x)与信息源的熵H(x)任意的接近。即无失 真编码的平均码长存在一个下限，这个下限就是原始图 像的熵。由此定义： 编码效率 H ( x) = 冗余度
L( x) L( x) H ( x) r = 1 = L( x)
5.1 概述：图像的压缩编码

图像冗余无损压缩的原理
RGB RGB RGB RGB
RGB
RGB RGB
RGB
RGB RGB
RGB
RGB RGB
RGB
RGB RGB
16 （采用8级量化）
RGB
从原来的16*3*8=284bits压缩为：(1+3)*8=32bits
5.1 概述：图像压缩的可能性

图像冗余有损压缩的原理
35 34 37 34 35 34 34 32 34 30 34 34 34 34 34 34 34 34 34 31 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34
5.1 概述：图像压缩术语
6. 编码器的若干知识
如图为一编码器的示意图，输入X为信号单 元；输出W为代码，Wi为码字；A是构成码字的 符号集合，其元素称为码元。 编码器的作用：
（1）用符号集合A中的符号构成代码W （2）建立输入X和输出W的对应关系 X={x1,…,xn}
编码器
A={a1,…,an}
w={w1,…,wn}
5.1 概述：图像压缩术语
（1）独立信源的熵
设信源符号表为{X1,X2,……,Xq}，出现的概率分别为 {P(X1),P(X2),……,P(Xq)}， 则信源的熵为
H ( x) = P( xi ) log2 P( xi )
i =1
q
5.1 概述：图像压缩术语
（2）香农无干扰编码理论