第5章数字图像的压缩编码讲述.ppt

第5章 图像压缩 5.1 图像压缩基础(了解） 5.2 图像压缩模型(了解） 5.4 无误差压缩(了解） 5.5 有损压缩(了解） 5.1 图像压缩基础 图像信息占据大量的存储容量,所用传输信道也较宽. 一幅512×512像素，8b/像素的灰度图像占据256KB的磁盘空间 一幅512×512像素，每分量8b/像素的彩色图像则占据3×256＝768KB的磁盘空间； 如果以每秒24帧传送此彩色图像，则一秒钟的数据量就有24×768＝18.5MB，那么一张680MB容量的CD－ROM仅能存储30多秒的原始数据。 对图像数据的压缩必不可少。 5.1 图像压缩基础 相同数量的信息可以用不同数量的数据表示.图像压缩指减少表示给定信息量所需的数据量. 5.1 图像压缩基础 5.1 图像压缩基础 5.1 图像压缩基础 5.1 图像压缩基础 5.1 图像压缩基础 5.1 图像压缩基础 5.1 图像压缩基础 5.1 图像压缩基础 5.1 图像压缩基础 5.1 图像压缩基础 5.2 图像压缩模型 5.2 图像压缩模型 5.2 图像压缩模型 5.3 无误差压缩 1．霍夫曼编码 5.3 无误差压缩 一幅20×20的图像共有5个灰度级：s1,s2,s3,s4,和 s5，它们的概率依次为0.4,0.175,0.15,0.15和 0.125。 5.3 无误差压缩 5.3 无误差压缩 5.3 无误差压缩 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（Interval），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。消息序列中的每个元素都要缩短为一个区间。消息序列中元素越多，所得到的区间就越小，当区间变小时，就需要更多的数位来表示这个区间。采用算术编码每个符号的平均编码长度可以为小数。 5.3 无误差压缩 假设信源符号为{00,01,10,11},这些符号的概率分别为{ 0.1,0.4, 0.2,0.3},根据这些概率可把间隔[0,1)分成4个子间隔：[0,0.1), [0.1,0.5), [0.5,0.7), [0.7, 1). 符号 00 01 10 11 概率 0.1 0.4 0.2 0.3 初始编码间隔 [0, 0.1) [0.1, 0.5) [0.5, 0.7) [0.7, 1) 如果二进制消息序列的输入为：10 00 11 00 10 11 01. 5.3 无误差压缩 5.3 无误差压缩 5.3 无误差压缩 步骤 间隔 译码符号 译码判决 1 [0.5, 0.7) 10 0.51439在间隔 [0.5, 0.7) 2 [0.5, 0.52) 00 0.51439在间隔 [0.5, 0.7)的第1个1/10 3 [0.514, 0.52) 11 0.51439在间隔[0.5, 0.52)的第7个1/10 4 [0.514, 0.5146) 00 0.51439在间隔[0.514, 0.52)的第1个1/10 5 [0.5143, 0.51442) 10 0.51439在间隔[0.514, 0.5146)的第5个1/10 6 [0.514384, 0.51442) 11 0.51439在间隔[0.5143, 0.51442)的第7个1/10 [0.51439, 0.5143948) 01 0.51439在间隔[0.514384, 0.51442)的第1个 1/10 8 解码后消息序列：10 00 11 00 10 11 01 5.3 无误差压缩 1. 实际的计算机精度有限,会产生溢出问题; 2. 对整个消息只产生一个编码,因此译码器必须接受到这个实数后 才能译码; 3. 对错误很敏感. 5.3 无误差压缩 5.3 无误差压缩 5.3 无误差压缩 5.3 无误差压缩 LZW编码算法的具体执行步骤如下： 步骤1： 将词典初始化为包含所有可能的单字符，当前前缀P初始化为空； 步骤2： 当前字符C 的内容为输入字符流中的下一个字符； 步骤3： 判断P+C是否在词典中(1) 如果“是”， 则用C扩