多媒体数据压缩与编码技术.ppt

第4章 多媒体数据压缩与编码技术 本章重点： 编码模型 编码压缩方法分类 统计编码的基本原理 预测编码的基本原理 变换编码的基本原理 视频编码的基本原理 第4章 多媒体数据压缩与编码技术 4.1 编码压缩的必要性与可能性 4.2 编码模型 　 4.3 编码压缩方法分类 4.4 统计编码 　 4.5 预测编码 4.6 变换编码 4.7 其他编码 4.8 视频编码 4.9 本章小结 4.1 编码压缩的必要性与可能性 4.1.1 编码压缩的必要性 4.1.2 编码压缩的可能性 4.1.1 编码压缩的必要性 众所周知，图像量化所需数据量大。图像和视频的庞大数据对计算机的处理速度、存储容量都提出过高的要求。因此必须进行数据量压缩。 从传送的角度来看，在信道带宽、通信链路容 量一定的前提下，采用编码压缩技术，减少传输数据量，是提高通信速度的重要手段。因此，更要求数据量压缩。 4.1.2 编码压缩的可能性 众所周知，视频由一帧一帧的图像组成，而图像的各像素之间，无论是在行方向还是在列方向，都存在着一定的相关性，即冗余度。应用某种编码方法提取或减少这些冗余度，便可以达到压缩数据的目的。 常见的静态图像数据冗余包括： 1.空间冗余 这是静态图像存在的最主要的一种数据冗余。一幅图像记录了画面上可见景物的颜色。同一景物表面上各采样点的颜色之间往往存在着空间连贯性，从而产生了空间冗余。 4.1.2 编码压缩的可能性 2.时间冗余 在视频的相邻帧间，往往包含相同的背景和移动物体，因此，后一帧数据与前一帧数据有许多共同的地方，即在时间上存在大量的冗余。 3.结构冗余 在有些图像的纹理区，图像的像素值存在着明显的分布模式。例如，方格状的地板图案等。我们称这种冗余为结构冗余。 4.知识冗余 有些图像的理解与某些知识有相当大的相关性。例如，人脸的图像有固定的结构。这类 4.1.2 编码压缩的可能性 规律性的结构可由先验知识和背景知识得到，我们称此类冗余为知识冗余。 5.视觉冗余 事实表明，人类的视觉系统对图像场的敏感性是非均匀的和非线性的。然而，在记录原始图像数据时，通常假定视觉系统是线性的和均匀的，对视觉敏感和不敏感的部分同等对待，从而产生了比理想编码更多的数据，这就是视觉冗余。 6.图像区域的相同性冗余 是指在图像中的两个或多个区域所对应的所有 4.1.2 编码压缩的可能性 像素值相同或相近，从而产生的数据重复性存储，这就是图像区域的相似性冗余。 7.纹理的统计冗余 有些图像纹理尽管不严格服从某—分布规律，但是它在统计的意义上服从该规律。利用这种性质也可以减少表示图像的数据量，所以我们称之为纹理的统计冗余。 4.2 编码模型 4.2.1 信源编码器和信源解码器 4.2.2 信道编码器和解码器 4.2 编码模型 如图4.1所示，一个压缩系统包括两个不同的结构块：一个编码器和一个解码器。图像f（x，y）输入到编码器中，这个编码器可以根据输入数据生成一组符号。在通过信道进行传输之后，将经过编码的表达符号送入解码器，经过重构后，就生成了输出图像。 4.2.1 信源编码器和信源解码器 信源编码器的任务是减少或消除输入图像中的冗余。编码的框图如图下图(a)所示。 从原理来看主要分为三个阶段，第一阶段将输入数据转换为可以减少输入图像中像素间冗余的数据的集合。第二阶段设法去除原图象信号的相关性，例如对电视信号就可以去掉帧内各种相关，还可以去除帧间相关。这样有利 4.2.1 信源编码器和信源解码器 于编码压缩。第三阶段就是找一种更近于熵，又利于计算机处理的编码方式。 下图(b)中显示的信源解码器仅包含两部分：一个符号解码器和一个反向转换器。这些模块的运行次序与编码器的符号编码器和转换模块的操作次序相反。 4.2.2 信道编码器和解码器 当信道带有噪声或易于出现错误时，信道编码器和解码器就在整个译码解码处理中扮演了重要的角色。 最有用的—种信道编码技术是由R．w．Hamming提出的。该技术基于这样的思想，即向被编码数据中加入足够的位数以确保可用的码字间变化的位数最小。例如，利用Hamming码将3位冗余码加到4位字上，使得任意两个有效码字间的距离为3，则所有的一位错误都可以检测出来并得到纠止。与4位二进制数b3b2b1b0相联系的7位Hamming(7，4)码字 4