JPEG图像压缩编码原理及格式.ppt

JPEG图像压缩编码原理及格式 ?概况 ?算法原理(DCT、量化、熵编码) ?格式概述 JPEG概况 JPEG=Joint Picture Expert Group =联合图像专家组 “联合”=国际电话电报咨询委员会(CCITT) +国际标准化组织(ISO) 第1个灰度及彩色静止图像的国际标准 1993年公布。 JPEG的模型和算法流程 JPEG编码： 原始图像数据?压缩图像数据 JPEG的模型和算法流程 JPEG解码： 压缩图像数据?解压缩图像数据 JPEG图像压缩的核心方法 余弦变换： 使空间域像素数据?频率域， 许多高频数据很小，可以置0； 对频谱数据的“Z”形量化； 非等长的熵编码(Huffman/算术编码) JPEG中的余弦变换 余弦变换： JPEG中的余弦变换 在JPEG中，将图像分割成8x8像素的小块， 进行余弦变换，其变换式为(M=N=8)： JPEG中的余弦变换 四个8x8图像块如下：图像的变化不同 JPEG中的余弦变换 pic0： JPEG中的余弦变换 pic0： JPEG中的余弦变换 对pic0进行DCT： JPEG中的余弦变换 对pic0进行DCT： JPEG中的余弦变换 pic1： JPEG中的余弦变换 对pic1进行DCT： JPEG中的余弦变换 pic2： JPEG中的余弦变换 对pic2进行DCT： JPEG中的余弦变换 pic3： JPEG中的余弦变换 对pic3进行DCT： JPEG中的余弦变换 在JPEG进行余弦变换后，由8x8像素图像块获得8x8个频域系数C(u,v)，如果存储64个频域系数，则图像数据并不能压缩。 关键点?通常，变换后的频域系数直流成分C(0,0)最大，低频域系数大于高频域系数，高频域的系数较小，可以用某种算法使其接近于0。 采用一些算法，使一定频率以外的高频系数为0，则存储的数据量可以压缩。 JPEG中的量化 此处的“量化” 不是指：A/D转换中的量化。 JPEG量化是： 事先建立1张8x8个数据的“量化表” ，“量化表”内数据大小排布的规律是：数值随频率上升而上升，直流/低频位置上的数值小，高频位置上的数值大。 用DCT获得的8x8频域系数，除以对应位置上的量化表数据，高频系数就可能趋于0，而直流成分和低频系数则较大。 JPEG中的量化 量化计算：计算后，较多的高频系数为0。 “量化表”决定了高频系数非0的范围、保留高频成分的多少。 有不同等级的“量化表”，对应不同的压缩/还原质量。 JPEG中的量化 例如：8x8像素的图像： JPEG中的量化 例如：8x8个DCT系数： JPEG中的量化 量化表： JPEG中的量化 DCT系数?量化表系数?舍入取整： JPEG中的量化 量化后64个DCT系数的排序(Z形)： JPEG中的量化 量化后系数的排序(Z形)： JPEG的编码 JPEG编码： 原始图像数据?压缩图像数据 Huffman熵编码 对信息符号编码时，考虑每种符号在信息流中出现的概率； 对出现概率大的符号采用“短码(位数少)”， 对出现概率小的符号采用“长码(位数多)”； 可以降低“平均码长”?降低“信息熵”，压缩数据量。 Huffman编码是熵编码的一种方法。 JPEG的编码 整个图像由多个8x8图像小块组成，每块都有1个直流DC系数、63个交流AC系数； 直流DC系数和交流AC系数分别采用不同方法编码。 JPEG的编码 DC系数用的方法是： 第1块图像的DC系数是“真值”，以后各块的DC是与前1块DC系数的“差值”： Diff = DC(i) - DC(i-1) JPEG的编码 63个AC系数采用“行程编码 (RLE=Run Length Encoding)”； AC系数要进行位数非等长的 “熵编码”。 JPEG的编码 JPEG编码的中间符号表示法： 每个DC系数：用2个符号表示? 符号1：DC系数编码所用的位数； 符号2：DC系数的值。 JPEG的编码 JPEG编码的中间符号表示法： 每个AC系数：用2个符号表示? 符号1：行程，位数； 行程：在Z形矩阵中， 非零的AC系数前面，连续的零系数个数； 位数： AC系数编码的位数； 符号2：AC系数的值。 JPEG的编码 JPEG编码例子 JPEG的编码 JPEG编码例子 JPEG的编码 JPEG编码例子 JPEG的编码 JPEG编码例子 JPEG的应用实例 JPEG的应用实例 JPEG的应用实例 JPEG的应用实例 JPEG的应用实例 JPEG的应用实例 JP