数字图像处理图像压缩.ppt

* 第七章 图像压缩 第七章 图像压缩 7.1 概述 7.2 基础知识 7.3 无误差压缩 7.4 有损压缩 7.5 静态图像的一些主要数据文件压缩方式 7.6 图像压缩标准 ?图像数据压缩的目的 使表示一幅图像的数据位数最小。 为什么需要图像压缩 ? 图像的数据量通常很大，对存储、处理和传输带来许多问题（如视频） ? 不断扩大的图像应用 ? Internet上的大量图像 ? 数字图书馆 ? 遥感图像、医学图像 ? 视频，如视频会议、数字电视、IPTV、视频监控 7.1 概述 ? 图像压缩的理论基础 ? 信息论 ? 图像处理的概念和技术 ? 压缩方法 ? 熵编码（统计编码）方法 ? 预测编码方法（对应空域方法） ? 变换编码方法（对应频域方法） …… 7.1 概述 ? 数据冗余的概念 数据是用来表示信息的。如果不同的方法为表示给定量的信息使用了不同的数据量，那么使用较多数据量的方法中，有些数据必然是代表了无用的信息，或者是重复地表示了其它数据已表示的信息，这就是数据冗余的概念。 7.2 基础知识 7.2.1 数据冗余 ? 三种基本的数据冗余 ? 编码冗余 ? 像素间冗余 ? 心理视觉冗余 ? 如果能减少或消除上述三种冗余的一种或多种冗余，就能取得数据压缩的效果。 7.2.1 数据冗余 ? 什么是编码冗余？ 如果一个图像的灰度级编码，使用了多于实际需要的编码符号，就称该图像包含了编码冗余。 如果用8位表示该图像的像素，我们就说该图像存在编码冗余，因为该图像的像素只有两个灰度，用1位即可表示。 例： 黑白二值图像编码 7.2.1 数据冗余 ? 什么是像素间冗余？ ? 反映图像中像素之间的相互关系。 ? 因为任何给定像素的值可以根据与这个像素相邻的像素进行预测，所以单个像素携带的信息相对较少。 例如：原图像数据：234 223 231 238 235 压缩后数据：234 -11 8 7 -3 7.2.1 数据冗余 ? 这是由于眼睛对所有视觉信息感受的灵敏度不同。在正常视觉处理过程中各种信息的相对重要程度不同。 有些信息在通常的视觉过程中与另外一些信息相比并不那么重要，这些信息被认为是心理视觉冗余的，去除这些信息并不会明显降低图像质量。 7.2.1 数据冗余 ? 什么是心理视觉冗余？ ? 通常采用量化来消除心理视觉冗。 ? 心理视冗余压缩是不可恢复的，量化的结果导致了数据有损压缩。 7.2.1 数据冗余 ? 保真度准则 ? 图像压缩可能会导致信息损失，如去除心理视觉冗余数据。 ? 需要评价信息损失的测度以描述解码图像相对于原始图像的偏离程度，这些测度称为保真度准则。 ? 常用保真度准则分为两大类： ? 客观保真度准则 ? 主观保真度准则 7.2.2 保真度准则—评价压缩算法的准则 1. 客观保真度准则 ? 当所损失的信息量可以用初始图像（或输入图像）与先被压缩而后被解压缩的输出图像的函数表示时，它就是基于客观保真度准则的。 ? 常用的两种客观保真度准则 ? 均方根误差 ? 均方根信噪比 7.2.2 保真度准则 相应的均方根误差便是： 均方根误差 设原图像为g(x,y)，压缩后的图像为f(x,y)，x,y取值范围均从0到N-1。新旧图像的均方误差可表示为： 如果把压缩后图像表示成原图像和噪声的叠加，即 f(x,y)=g(x,y)+e(x,y) 式中e(x,y)表示编码压缩后新旧图像之间的误差或编码噪声，则压缩后图像的均方信噪比可定义为： 相应的均方根信噪比是： 2. 主观保真度准则 ? 一个主观保真度准则规定为： 7.2.3 关于编码器的若干基本知识 7.2.3.1 通信系统模型（图像压缩模型） 消息源 信 源 编 码 信 道 编 码 信 道 解 码 信 源 解 码 用户 信 道 （存储) X(n) Y(n) Y 编码器 解码器 ? 图像传输环境中图像压缩模型 信源编码：完成源数据的压缩，图像编码属于信源编码的范畴。 信道编码：为了抗干扰，增加一些容错、校验位、版权保护，实际上是增加冗余。 信道：如In