数字图象处理—第5章图像编码.pptVIP

第 5 章 图 像 编 码 ;5. 1 信源编码;信源;去除冗余为基础的编码方法称为第一代编码，如：PCM、DPCM、△M、亚取样编码法，变换域的DFT、DCT、Walsh-Hadamard变换编码等方法以及以此为基础的混合编码法均属于经典的第一代编码法。 第二代编码方法多是八十年代以后提出的新的编码方法，如金字塔编码法、Fractal编码、基于神经元网络的编码方法、小波变换编码法、模型基编码法等。; 从信源角度看，图像编码大致可分三类： 1）、匹配编码； 2）、变换编码； 3）、识别编码：;（1）、匹配编码 使代码长度与图像信源的概率分布相匹配。 这种编码的长短不一，使得传输、译码、存储均不方便 另一个缺点是编码的先决条件是要知道图像信源的概率分布。 （2）、变换编码 首先把图像信源从一个空间变换到另外一个空间，然后对变换系数进行编码。 预测变换 函数变换;（3)、识别编码 基本原理是用另外一套符号代替原来的信源中的消息，如：电报、速记等均可认为是识别编码的例子。 ;表5—1 图 象 高 效 编 码 法 ; 5. 2 图像编码中的保真度准则 ; 5.3.1 PCM 编码的基本原理;图像; 5.3.2 PCM 编码的量化噪声 ;由量化带来的噪声 量化噪声 过载噪声 编码器的任务是把一个多值的数字量用多比特的二进制来表示 译码器是把每一位的码字转换为实际灰度值;;; (e) (f) 图 5—4 编码位数对画面质量的影响;5．3．4 非线性PCM 编码 在线性PCM编码中，量化阶是均匀的 非线性PCM编码的量化阶不均匀;1 ;5. 4 统计编码;5.4.1 编码效率与冗余度 ;设某个无记忆信源共有Ｍ个消息，记作 。其中消息 ui(i=1,2,3…M) 各自出现的概率分别为 。可把这个信源用下式表示;; 例如，设一离散信源如下 ;设对应于每个消息的码字由 Ni 个符号组成。也就是说每个消息所对应的码字长度各为 Ni 。那么，每个消息的平均码长可用下式表示;式中 代表编码效率，H(X)为信源的熵， 为平均码长，n为字母集合中的字母数。 ;例: 一个信源X和一个字母集合A如下 ;所以;如果取;的冗余度。;例：;其效率; 5.5.2 几种常用的统计编码法; 表5—4 四种代码表 ; 最为常用的变长编码方法: 霍夫曼（Huffman）码 仙农－费诺（Shannon-Fano）码;5.5.3 霍夫曼码; 第二步，把最后两个出现概率最小的消息合并成一个消息，从而使信源的消息数减少一个，并同时再次将信源中的消息的概率从大到小排列一次，得： ; 第三步，重复上述步骤，直到信源最后为 形式为止。这里 有如下形式;例：求下述信源的霍夫曼码; 这样可给 赋0， 赋1，其中 。中消息的概率大小顺序正好符合从大到小的规律，故不必重排。再做新的信源;重排得;重排得 ; 赋1。;0.45; 仙农－费诺码的编码程序可由下述几个步骤来完成：; (5—34) 成立或差不多成立。 ; 第二步：给两个子集中的消息赋值，;例：设有信源;;特点： 1）、 Huffman码和Shannon – Fano码不是唯一的； 2）、 Huffman码和Shannon – Fano码缺乏构造性，即，不能用数学方法建立一一对应关系，只能通过查表的方法构成对应关系。如果消息数目很大，所需的存储器就大，设备就复杂。 3）、非等长码在传输、译码、存储都不方便。; 与Huffman码不同，算术编码是一种非分组编码方法，或叫非块码。正因为算术编码不是分组编码。因此，其译码也是一个字符一个字符的译码。 算术编码的基本原理 设：有一4符号的信源，其分为 ，其概率如下表和下图所示。;;;; ;5.7.1 预测编码的基本原理 ;;5.5.2 △Ｍ（DM）编码 ;; M编码器实际上就是1bit编码的预测编码器。它用一位码字来表示; 2. △M编码的基本特性 ; 5.