多媒体技术(之二)课件.ppt

第3章 多媒体数据压缩; 本章重点 ◆数据压缩技术的性能指标 ◆数据冗余的类型与解压方法分类 ◆常用数据压缩方法的基本原理 ;3.1 数据压缩技术的性能指标;3.1 数据压缩技术的性能指标;3.1 数据压缩技术的性能指标(2);3.2.1 数据冗余的类型 一般而言，图象视频、音频数据中存在的数据冗余类型主要有以下一些。 （1）空间冗余 在同一幅图象中，规则物体和规则背景的表面物理特性具有相关性，这些相关性的光成结果在数字化图象中就表现为数据冗余。 （2）时间冗余 时间冗余反映在图象序列中就是相邻帧图象之间有较大的相关性，一幅图象中的某些物体或场景可以由其他帧图象中的物体或场景重构出来。音频的前后值之间也同样有时间冗余。 ;（3）信息熵冗余 离散随机变量X的信息熵就是其概率空间中每个事件所含有的自信息量的数学期望,为以下公式所示: 信源编码时，当分配给第I个码元类的比特数b(yi)=-lgpi时,才能使编码后单位数据量等于其信息熵，既达到其压缩极限。但实际中各码元类的先验概率很难预知，比特分配不能达到最佳。实际单位数据量dH(s)，即存在信息冗余熵。 （4）视觉冗余 人眼对于图象场的注意是非均匀的，人眼并不能觉察图形场的所有变化。事实上人类视觉的一般分辨能力为26灰度等级，而一般图形的量化采用的是28灰度等级，即存在视觉冗余。; （5）听觉冗余 人耳对不同频率的声音的敏感性是不同的，并不能觉察所有的变化，对某些频率不比特别 关注，因此存在听觉冗余。 （6） 其他冗余 包括结构冗余、知识冗余。 ; 针对多媒体数据冗余类型的不同，相应地有不同的压缩方法。根据解码后的数据与原始数据是否一致进行分类，压缩方法可被分为有失真编码和无失真编码两大类。在此基础上根据编码原理进行分类，大致有：预测编码就、变换编码、统计编码、分析——合成编码、混合编码和其他一些编码方法。其中统计编码是无失真的编码，其他编码方法基本上都是有失真的编码。 有失真压缩法压缩了熵，会减少信息量，而损失的信息是不能再恢复的，因此这种???缩法是不可逆的过程。有失真压缩去掉或减少了数据中的冗余，但这些冗余值是可以重新插入到数据中的，因此冗余压缩是可逆的过程。有失真压缩法的冗余压缩取决于初始信号的类型、前后的相关性、信号的语义等内容。 ; 由于允许一定程度的失真，可用于对图形、声音、动态视频等数据的压缩。如采用混合编码的JPEG标准，它对自然景物的灰度图象，一般可压缩到几倍到几十倍，而对于自然景物的彩色图象，压缩比将达到几十倍甚至上百倍。采用ADPCM编码的声音数据，压缩比也能作到4：1~8：1。压缩比最为可观的是动态视频数据，采用混合编码的DVI多媒体系统，压缩比通常可达50：1~100：1。 无失真压缩法不会产生会失真，从信息语义角度讲，无失真编码是泛指那种不考虑压缩性质的编码和压缩技术，它是基于平均信息量的技术，并把所有的数据当作比特序列，而不是根据压缩信息的类型来优化压缩。也就是说，平均信息量编码忽略被压缩信息语义内容。在多媒体技术中一般用于文本、数据的压缩，它能保证百分之百地恢复原始数据。但这种方法压缩比较低，如LZW编码、行程编码、huffman编码的压缩比一般在2：1~5：1之间。;统计编码 预测编码 变化编码 分析—合成编码;3.3.1 统计编码 ;3.3.1 统计编码(1) ;3.3.1 统计编码(2);3.3.1 统计编码(3);3.3.1 统计编码(4);3.3.1 统计编码(5);LZW算法的编码过程用类C语言描述如下： 1．LZW编码算法 InitalizeStringTable(); WriteCode(Clearcode); Q=the empty string; For each character in the strip { K=GetNextCharacter(); If Q+K is in the string table { Q=Q+k; //字符串连接// } Else { WriteCode(CodeFromString(Q)); AddTableEntry(Q+K); Q=K; } } //循环结束// WriteCode(CodeFromString(Q)); WriteCode(EndOfInformation);;举例：输入一个字符串数据777887766;LZW算法的编码过程用类C语言描述如下： 1．LZW解码算法 While((Code=GetNextCode())!=EoiCode) { if(code=clearcode)