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数字图像处理学 第5章 图像编码 （第一讲） 信源编码 信源编码的主要任务是解决有效性问题，也就是对信源实现压缩处理，使处理后的信号更适宜数字通信系统。解决有效性问题就是在编码过程中尽量提高编码效率，也就是力求用最少的数码传递最大的信息量。 信道编码的任务是解决可靠性问题。也就是尽量使处理过的信号在传输过程中不出错或少出错，既使出了错也要有能力尽量纠正错误。 因此，在信道编码中往往引进用作误差控制的数码，以实现自动检错和纠错。 信源编码的目的是提高编码效率。 是否能提高编码效率？ 回答是肯定的。 从信息论的角度看，各种信源都存在大量的冗余成分。如果去掉这些冗余成分，就能提高编码效率。所以，所谓第一代编码就是围绕着去除冗余度这一中心思想实现数据压缩的。 冗余度在哪里？ 冗余度主要存在于两个方面： 1）、存在于信源的相关性之中； 2）、存在于信源各元素出现概率不均等之中。 去掉了冗余成分的信源固然精练了，但是抗干扰性能也变差了。 因此，在传输过程中，还要加入一些冗余成分以增加抗干扰能力。这就是信道编码的任务了。 空间冗余 时间冗余 结构冗余 编码冗余 知识冗余 视觉冗余 同一景物表面上各采样点之间的颜色（亮度）之间往往存在着空间相关性。 基于离散像素的表示方式通常没有利用景物表面颜色（亮度）的这种空间相关性，从而产生了空间冗余。 主要指视频相邻帧之间有较大的相关性，产生时间冗余。 有些图像的纹理区，图象像素值之间存在着明显的分布模式，例如墙纸图案，称之为结构冗余。 某些图像的理解与某些知识有相当大的相关性。这些知识使得需要传输的信息量减少。 人的视觉系统对图像场的敏感性是非均匀和非线性的，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部分同等对待，从而产生视觉冗余。如对亮度和色彩的敏感度不同。 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 这种编码方法是使代码长度与图像信源的概率分布相匹配。如：出现概率大的编短码，概率小的编长码，总的码率就会下降。 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。 解决办法： 1）、寻找一个大体上能代表图像信源的数学模型，如正态分布，指数分布等； 2）、实际统计图像信源的概率分布，这种方法更切合实际，但是，往往找不到合适的数学模型，给分析带来不便。 （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。变换方式大体上可分为两类; 预测变换 函数变换 （3)、识别编码 这种方法的关键是识别。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。 从压缩的角度也可以分为; 1)、有失真编码：是不可逆的编码法，也称熵压缩法。压缩中有信息损失，但在视觉角度看失去的信息是无关紧要的信息。 2）、无失真编码：是可逆的编码方法。没有信息损失，去除编码冗余（熵冗余），也称熵编码法。 上述各种具体方案并不是孤立的、单一的使用，往往是各种方法重迭、交叉使用，以达到更高的编码效率。 这样一幅图像经过压缩编码处理后，输出图像为 g(x,y) 。它同样包含 N?N 个像素，并且 x,y=0,1,2…N-1 在 0,1,2,3…..N-1 范围内 (x,y)处的任意值，输入像素和对应的输出图像之间的误差可用下式表示： (7—1) 而包含N×N象素的图像之均方误差为 有时候客观保真度完全一样的两幅图像可能会有完全不相同的视觉质量，所以又规定了主观保真度准则。 这种方法是把图像显示给观察者，然后把评价结果加以平均，以此来评价一幅图像的主观质量。 一种方法是规定一种绝对尺度，例如： （１）优秀的：具有极高质量的图像； （２）好的：是可供观赏的高质量的图像， 干扰并不明显； （３）可通过的：图像质量可以接受，干扰 不讨厌； （４）边缘的：图像质量较低，希望能加以改 善，干扰有些讨厌； （５）劣等的：图像质量很差，尚能观看，干 扰显著地令人讨厌； （６）不能用：图像质量非常之差，无法观看。 品质准则如下七级： （１）非常好； （２）好； （３）稍好； （４）普通； （５）稍坏； （６）恶劣； （７）