压缩编码技术

第2章 压缩编码技术
2.1.3压缩编码的分类
有损压缩也称信息量压缩方法，即解压缩 后的图像与原图像不一致，存在数据丢失的现象 ，并且丢失的这些数据不可恢复，但可以利用人 的视觉特性使解压缩后的图像看起来与原始图像 一样。 有损压缩的压缩比一般为100：1~200：1。
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2.1.4 常用的压缩方法
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本章结构
压缩编码技术
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学习目标
1．知识目标： 知道流媒体数据可以压缩的原因；了解有损编码和无损编码 的区别；了解压缩编码的分类；掌握霍夫曼编码、算术编码、行 程编码；了解预测编码和变换编码的基本原理；了解MPEG-4、 MPEG-7、MPEG-21编码标准；了解H.26x标准，掌握MPEG-2标 准；了解音频压缩，掌握恒定比特率压缩与可变比特率压缩的区 别。
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2.1.1压缩的必要性
数字压缩技术不仅是音视频通信的需要，也 是高效利用网络资源、降低用户通信费用的有效 途径，还是使流媒体走向实用化的关键技术之一。 问题：尝试计算一个 7GB 的 DVD 视频文件， 在2Mb的理论带宽下需要下载多少个小时？ 约等于8个小时
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按照香农理论，这幅图像的熵为： H(S)=(20/80)log2(80/20)+(20/80)log2(80/20)+(10/8 0)log2(80/10)+…+(5/80)log2(80/5) =2.75
这种方法采用从上到下的方法进行编码。最后 的编码如下图所示：
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2.1.2压缩的可行性
6．视觉冗余 人类视觉系统对亮度变化敏感，而对色度变 化相对不敏感。在高亮区，人眼对亮度变化敏感 度下降，致使对内部细节相对不敏感，而对整体 轮廓敏感。 因此，人类视觉系统并不是对图像的任何变 化都能感知出来，表现为视觉冗余。
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2.1.3压缩编码的分类
从信息论的角度出发，把它分为无损压缩和有损压缩两大类
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2.1.3压缩编码的分类
无损压缩是利用数据的统计特性对图像进 行的压缩，即解压缩后的图像与原图像相一致而 不存在任何失真，但压缩率受到数据统计冗余度 的理论限制，一般为2:1到5:1。 这类方法广泛用于文本数据、程序和特殊应 用场合的图像数据（如指纹图像、医学图像）的 压缩。
1.无损压缩编码 常用的无损压缩方法有香农-范诺（Shannon-Fano） 编码、哈夫曼（Huffman）编码、RLE（run-length encoding，行程编码）、LZW（Lempel-Ziv-Welch）编 码和算术编码。
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2.1.4 常用的压缩方法
1）香农-范诺编码 （1）基本概念 ①熵 熵（Entropy）是度量信息量的一种方法， 它通常 表示事件发生的概率越大，确定性越强，携带的消息量 越少。 信息熵：信息的基本作用就是消除人们对事物的不 确定性。一个系统越是有序，信息熵就越低；反之，一 个系统越是混乱，信息熵就越高。
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2.1.4 常用的压缩方法
② 信源S的熵 按照香农的理论，信源S的熵定义为：
1 H ( S ) pi log2 pi i
pi表示符号Si在S中出现的概率
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2.1.4 常用的压缩方法
（2）算法步骤—从上往下 ① 按照符号出现的概率减少的顺序将待编码的符号 排成序列； ② 将符号分成两组，使这两组符号的概率之和相等 或几乎相等； ③ 将第一组赋值为0，第二组赋值为1； ④ 对每一组，重复步骤 2 的操作。
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2.1.2压缩的可行性
4．结构冗余 许多图像存在着较强的纹理结构。在图像纹 理区，图像的像素值存在着明显的分布模式，如
瓦片构成的屋顶、方格状的地板图案等，如果对 相似的、对称的结构都加以记录，就会出现结构 冗余。
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2.1.2压缩的可行性
5．知识冗余 有许多图像的理解与某些先验知识有相当大 的相关性。例如，人脸的图像有同样的结构：嘴 的上方有鼻子，鼻子上方有眼睛，鼻子在中线上 等。 这些规律的结构可由先验知识和背景知识得 到，这类冗余称为知识冗余。
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2.1.2压缩的可行性
2．时间冗余 指活动图像连续的帧之间的冗余。 相邻两帧图像的内容差别不大，往往背景相 同，只不过移动物体所在的空间位置略为不同， 即后一帧数据与前一帧数据有诸多相同之处，这 就表现为时间冗余。
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2.1.2压缩的可行性
3．信息熵冗余 信息熵冗余又称编码冗余。信息熵是指一组 数据所携带的信息量。 而对于实际图像数据的每个像素，很难得到 它的信息熵，因此一般是对每个像素采用相同的 比特数来表示，这样就必然存在冗余，这种冗余 称为信息熵冗余。
具体编码情况如下图和表2-2所示。
表 2-2 香农-范诺算法举例表 符号 A B C D E F G H 出现的次数（Pi） 20 （0.25） 20 （0.25） 10（0.125） 10（0.125） 5 （0.0625） 5 （0.0625） 5 （0.0625） 5 （0.0625） log2（1/P） 2 2 3 3 4 4 4 4 分配的代码 00 01 100 101 1100 1101 1110 1111 需要的位数 40 40 30 30 20 20 20 20
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香农-范诺编码的应用: 假设有一幅80个像素组成的图像，颜色共有 8种，分别用符号A、B、C、D、E、F、G和H表 示，80个像素中符号出现的情况如表2-1所示。
表 2-1 符号在图像中出现的数目 符 号 出现的次数 A 20 B 20 C 10 D 10 E 5 F 5 G 5 H 5
2．能力目标：能按照霍夫曼编码、算术编码、行程编码的 原理，写出对数据压缩后的结果；能对不同压缩状态下视音频的 数据量进行计算。
3．素质目标：能根据不同的网络条件选择合适的编码方法。
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2.1概述
2.1.1压缩的必要性 2.1.2压缩的可行性 2.1.3压缩编码的分类 2.1.4常用的压缩方法
2.1.2压缩的可行性
1．空间冗余 2．时间冗余 3．信息熵冗余 4．结构冗余 5．知识冗余 6．视觉冗余
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2.1.2压缩Байду номын сангаас可行性
1．空间冗余 视频图像通常与它周围的某些像素在亮度和 色度上相同或非常接近，存在一定的相关性。这 些相关性的光成像结果在数字化图像中就表现为 数据的空间冗余。