14第十四讲图像压缩与编码

讲 可以节约码字，也就是达到了数据压缩的目的。大
图
像 多数图像内相邻像素之间有较大的相关性，这称为
压 缩
空间冗余。序列图像前后帧内相邻之间有较大的相
与 关性，这称为时间冗余。
编
码
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
二. 图像为什么能压缩
其次，若用相同码长来表示不同出现概率的符
第 十
号也会造成比特数的浪费，这种浪费称为符号编码
电话、传真和互连网、遥感等多方面得到应用。
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
三. 图像分类方
第 法根据出发点不同而有差异。
十
四
根据解压重建后的图像和原始图像之间是否
讲 具有误差（对原图像的保真程度），分为无误差
图 像
（亦称无失真、无损、信息保持）编码和有误差
第 况，分别量化编码，比如对低频频段（LL）采用较
十 四
多的量化级别，而对中间频段（LH,RH）采用较少量
讲 化级别，对高频频段（HH）采用很少几个量化级别
图 像
，这样根据重构时对复原信号的重要程度分别对待的
压 方式可以有效地提高压缩比而又不产生明显的失真。
缩
与
编
码
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
图 像
史、文物图像等；
压 缩
有损压缩（不可逆压缩）：只能对原始图像
与 进行近似的重建，而不能精确的复原，适合大数工
编 码
用于存储数字化了的模拟数据。 压缩比大，但有信
息损失。
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
1. 无损编码
行程编码（RLE）
第 十
LZW编码
四
讲
Huffman编码
图 像 压 缩 与 编 码
讲 再次出现时，即可用表示它的数字来代替，并将这
图 像
个数字存入文件中。压缩完成后将串表丢弃。如
压 "print" 字符串，如果在压缩时用266表示，只要再次
缩 与
出现，均用266表示，并将"print"字符串存入串表中
编 码
，在图象解码时遇到数字266，即可从串表中查出
266所代表的字符串"print"，在解压缩时，串表可以
四 讲 图 像 压 缩 与 编 码
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
(4) 其它变换编码
变换方法是实现图像数据压缩的主要手段，其基
第 十
本原理是首先通过变换将图像数据投影到另一特征空
四 讲
间，降低数据的相关性，使有效数据集中分布；再采
图 用量化方法离散化，最后通过Huffman等无损压缩编
像 压
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
符号序列:S0S1S7S0S1S6S2S2S3S4S5S0S0S1
编码: 011110001110011101101000000010010010111
第 十
S0到S7的码字分别
四 01,11,101,0000,0001,0010,0011,100
讲
图
共用了39比特，尽管有些码字如S3，S4，
压 缩
（有失真或有损）编码两大类。
与
编
码
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
无损压缩（冗余度压缩、可逆压缩）：是一
种在解码时可以精确地恢复原图像，没有任何损失
第 十
的编码方法，但是压缩比不大，通常只能获得1~5
四 倍的压缩比。用于要求重建后图像严格地和原始图
讲 像保持相同的场合，例如复制、保存十分珍贵的历
像 字短，其它符号的码字长，这样就能够减少占用的比
压 缩
特数。例如，采用这样的编码方案：S0到S7的码字分
与 编
别01,11,101,0000,0001,0010,0011,100。
码 那么上述符号序列变成
011110001110011101101000000010010010111
共用了39比特。
四 求。例如广播电视要考虑艺术欣赏，对图像质量要
讲 求就很高，用目前的编码技术，即使压缩比达到
图
像 3∶1都是很困难的。而对可视电话，因画面活动部
压 缩
分少，对图像质量要求也低，可采用高效编码技术，
与 编
使压缩比高达1500∶1以上。
码
目前高效图像压缩编码技术已能用硬件实现实
时处理，在广播电视、工业电视、电视会议、可视
四 那么重要，这些信息可以认为是心里视觉冗余，去
讲 除这些信息并不会明显地降低人眼所感受到的图像
图
像 质量，因此在压缩的过程中可以去除这些人眼不敏
压 缩
感的信息，从而实现数据压缩。
与
编
码
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
二. 图像为什么能压缩
但到底能压缩多少，除了和图像本身存在的冗
第 十
余度多少有关外，很大程度取决于对图像质量的要
讲 表示、传输、变换和编码方法，目的是减少存储
图 像
数据所需的空间和传输所用的时间。
压
缩
与
编
码
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
一、为什么要压缩图像
图像数据的特点之一是信息量大。以像幅为
第 23cm×23cm的航摄影像为例，若按采样间隔25um、
十 四
每象素8bit扫描，其数据量为84.5MB；一颗卫星每
第 小数据量的方法，这种方法就是标量量化方法。
十 四
更一般的情况是，针对连续量的采样过程，量化
讲 是用有限个状态来表示连续值。
图
像
压
缩
与
编
码
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
(2) 预测编码
第
预测编码根据数据在时间和空间上的相关性，
十 依据统计模型利用已有样本对新样本进行预测，
四 讲
将样本的实际值与其预测值相减得到误差值，再
像 压
S5，S6变长了(由3位变成4位)，但使用频繁的几个码
缩 字如S0，S1变短了，所以实现了压缩。
与
编
码
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
2. 有损编码
量化
第 十
预测编码
四
DCT编码
讲
其它变换编码
图
像
压
缩
与
编
码
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
(1) 量化
将图像用较少的灰度级别来表示是最简单的减
图 像
没有图像编码压缩技术的发展，大容量图像信
压 息的存储与传输是难以实现的，多媒体、高速信息
缩 与
公路等新技术在实际中的应用会碰到很大困难。
编
码
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
二. 图像为什么能压缩
图像数据可以进行压缩有几方面的原因。
第 十
首先，原始图像数据是高度相关的，存在很大
四 的冗余。数据冗余造成比特数浪费，消除这些冗余
内容回顾
11.1 像素间的基本关系； 11.2 目标边界的描述； 11.3 图像的几何特征； 11.4 图像的矩描述。
12.1 基本概念
几何概念；
结构元素；
第
十 四
基本的形态变换：
讲
膨胀；
图
像 压
腐蚀；
缩
与 膨胀、腐蚀运算的性质；
编
码
复合形态变换。
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
第 十
14.2 JPEG标准
讲 半小时发回—次全波段(五个波段)数据，每个波段图
图 像
像大小为2292×2190字节约4.90MB，每天的数据量
压 高达1.2GB。如此海量数据需要巨大的存储空间。在
缩 与
多媒体中，海量图像数据的存储和处理是难点之一。
编 码
根据计算，一张600M字节的光盘，能存放20秒左右
的640×480像素的图像画面信息，如不进行编码压
图 对误差值进行编码。由于通常误差值比样本值小
像 压
得多，因而可以达到数据压缩的效果。
缩
与
编
码
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
(2) 预测编码
第
模拟量到数字量的转换过程是脉冲编码调
十 制过程PCM ，也称PCM编码。对于图像而言，直
四 讲
接以PCM编码，存储量很大。预测编码可以利用
图 相邻象素之间的相关性，用前面已出现的象素值
14.1 图像编码与压缩的概念与分类 (1) 行程编码（RLE）
在一个逐行存储的图像中，具有相同灰度值的
第 一些象素组成的序列称为一个行程。在编码时，对
十 四
于每个行程只存储一个灰度值的码，再紧跟着存储
讲 这个行程的长度。这种按照行程进行的编码被称为
图 像
行程编码（Run Length Encoding）。
像 压
估计当前象素值，对实际值与估计值的差值进行
缩 编码。常用的一种线性预测编码方法是差分脉冲
与
编 编码调制DPCM。
码
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
(2) 预测编码
第
模拟量到数字量的转换过程是脉冲编码调
十 制过程PCM ，也称PCM编码。对于图像而言，直
四 讲
接以PCM编码，存储量很大。预测编码可以利用
压 缩
例如：5555557777733322221111111
与
行程编码为：（5，6）（7，5）（3，3）
编 码
（2，4）（1，7）。可见，行程编码的位数远远少
于原始字符串的位数。
行程编码对于仅包含很少几个灰度级的 图像，特别是二值图像，比较有效。
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
(2) LZW编码
四 冗余。如果采用可变长编码技术，对出现概率高的
讲 符号用短码字表示，对出现概率低的符号用长码字
图
像 表示，这样就可大大消除符号编码冗余。
压
缩
与
编
码
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
二. 图像为什么能压缩
再次，有些图像信息（如色度信息、高频信息）
第 十
在通常的视感觉过程中与另外一些信息相比来说不
图 相邻象素之间的相关性，用前面已出现的象素值
像 压
估计当前象素值，对实际值与估计值的差值进行
缩 编码。常用的一种线性预测编码方法是差分脉冲
与
编 编码调制DPCM。
码
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
(3) DCT编码 DCT变换是图像压缩标准中常用的变换方法，
第 如JPEG标准中将图像按照8x8分块利用DCT变换编 十 码实现压缩。
与 编
在压缩还是在解压缩的过程中都能正确的建立这个
码 串表，压缩或解压缩完成后，这个串表又被丢弃。
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
LZW算法中，首先建立一个字符串表，把每一
个第一次出现的字符串放入串表中，并用一个数字
第 来表示，这个数字与此字符串在串表中的位置有关
十 四
，并将这个数字存入压缩文件中，如果这个字符串
根据压缩数据重新生成。
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
(3) Huffman编码
Huffman编码基本原理是频繁使用的数据
第 用较短的代码代替，较少使用的数据用较长的代码
十 四
代替，每个数据的代码各不相同。这些代码都是二
讲 进制码，且码的长度是可变的。例：假设一个文件
图 像
中出现了8种符号S0,S1,S2,S3,S4,S5,S6,S7，那么每种
缩处理，多媒体信息保存有多么困难是可想而知的。
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
在现代通信中，图像传输已成为重要内容。除
要求设备可靠、图像保真度高以外，实时性将是重
第 要技术指标之一。很显然，在信道带宽、通信链路
十 四
容量一定的前提下，采用编码压缩技术，减少传输
讲 数据量，是提高通信速度的重要手段。
由于小波变换不使用DCT变换方法中的固定大
小的块分别编码的处理方法，而是通过整体的多级（
第 通常用3-5个级别）变换方法实现，没有块状效应。
压 缩
符号要编码，至少需要3比特。假设编码成
与 000,001,010,011,100,101,110,111(称做码字)。
编
码 如有符号序列：S0S1S7S0S1S6S2S2S3S4S5S0S0S1
则其编码为：
000001111000001110010010011100101000000001
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
四 讲
14.3 JPEG图像格式
图 14.4 JPEG图像压缩编码算法
像 压
14.5 JPEG 2000简介
缩
与
编
码
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
数据压缩最初是信息论研究中的一个重要课
题，在信息论中数据压缩被称为信源编码。但近
第 年来，数据压缩不仅限于编码方法的研究与探讨，
十
四 己逐步形成较为独立的体系。它主要研究数据的
码进一步压缩数据的存储量。DCT是一种常用的变换
缩 压缩编码，但当压缩比较大时会使图像明显失真。
与
编 码
为了获得更高的图像压缩比，人们提出了一些
其它方法，如基于小波变换的图像压缩算法和基于分
形的图像压缩算法等。
14.1 图像编码与压缩的概念与分类
基于小波变换的图像压缩算法首先使用某种小波
基函数将图像做小波变换，再根据四个通道的不同情
LZW压缩算法是一种新颖的压缩方法，由
第 十
Lemple-Ziv-Welch 三人共同创造，用他们的名字命
四 名。它采用了一种先进的串表压缩，将每个第一次
讲
图 出现的串放在一个串表中，用一个数字来表示串，
像 压缩文件只存贮数字，则不存贮串，从而使图象文
压 缩
件的压缩效率得到较大的提高。奇妙的是，不管是
符号序列:S0S1S7S0S1S6S2S2S3S4S5S0S0S1
编码:000001111000001110010010011100101000000001
第 十
共用了42比特。我们发现S0，S1，S2这三
四 个符号出现的频率比较大，其它符号出现的频率比较
讲 图
小，如果我们采用一种编码方案使得S0，S1，S2的码