图像编码课件.ppt

模式识别 安子良 ? 上海应用技术学院机械工程学院 过程装备与控制教研室 2010年9月 数据量庞大的多媒体文件 庞大的数据量要求人们必须对数据进行压缩 多媒体数据压缩技术 数据压缩就是在一定的精度损失条件下，以最少的数码表示信源所发出的信号。 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 例：如果用8位表示下面图像的像素，我们就说该图像存在着编码冗余，因为该图像的像素只有两个灰度，用一位即可表示。 像素冗余 由于任何给定的像素值，原理上都可以通过它的相邻像素预测到，单个像素携带的信息相对是小的。对于一个图像，很多单个像素对视觉的贡献是冗余的。这是建立在对邻居值预测的基础上。 例：原图像数据：234 223 231 238 235 压缩后数据：234 11 -8 -7 3，我们可以对一些接近于零的像素不进行存储，从而减小了数据量 视觉信息冗余 一些信息在一般视觉处理中比其它信息的相对重要程度要小，这种信息就被称为视觉心理冗余。 时间冗余 静止图像的二维预测编码 静态图像空间冗余 在静态图像中存在的空间冗余 原理：一幅图像，大部分区域具有相同的物理特性（亮度、颜色等） 应用算法：RLC 视频时间冗余 在动态视频中存在的时间冗余 原理：视频序列中相邻的帧具有相同的画面或者几乎相同的画面，因此没有必要记录同样的画面。只记录两幅画面之间的差别即可； 应用算法：MPEG MPEG压缩原理 1. 动态图像特点 动态图像以每秒25 帧播放，在如此短的时间内，画面通常不会有大的变化； 在画面中变化的只是运动的部分，静止的部分往往占有较大的面积； 即使是运动的部分，也多为简单的平移。 压缩原理： 记录某一帧，对于随后的帧只记录和前一帧不同；播放时，根据前一帧的画面和两帧的不同构造出当前画面 MPEG压缩原理 2.压缩中的问题 如果只保留第一帧，其他帧采用差异帧。那么后面的每一帧都需要从前一帧计算出来，恢复时也必需一帧帧顺序进行。这样就无法想跳到哪一点就从哪一点进行播放。一旦某一帧数据出了问题，后面的帧更无法恢复。 由于差异帧的压缩是有损的。上述方式在压缩和解压缩时将发生误差的积累，积累到一定程度势必造成很大的失真。 视觉听觉冗余 音频、静态图像等 依据：人的听觉视觉系统对某些部分的数据信息不敏感，甚至感觉不出来； 算法：MP3、JPEG 数据压缩的方法 1）无损压缩 压缩时不损失任何信息，解压时可以完全恢复成原来的数据； 利用原始信息中的相关性进行的数据压缩不损失原信息的内容，可实现无损压缩 统计式：Huffman编码、算术编码（AC）、行程编码（RLC)；字典式（LZW）编码 数据压缩的方法 有损压缩：数据压缩后不能将原来的文件信息完全保留的压缩； 在很多情况下，数据压缩还原过后允许有一定的损失，不过应当能基本表述原信息的内容，否则没有意义； 依据：在原始信息中存在一些对用户来说不重要、不敏感、可以忽略的内容； JPEG、MPEG 数据压缩技术的重要指标 压缩比大小：压缩前后所需的信息存储量之比要大； 解压缩效率高低：实现压缩的算法要简单，压缩、解压速度快，尽可能地做到实时压缩和解压； 数据完整性：恢复效果要好，要尽可能的完全恢复原始数据。 保真度标准——评价压缩算法的标准 客观保真度标准：图像压缩过程对图像信息的损失能够表示为原始图像与压缩并解压缩后图像的函数。 一般表示为输出和输入之差： 两个图像之间的总误差： 均方根误差： 主观保真度标准：通过视觉比较两个图像，给出一个定性的评价，如很粗、粗、稍粗、相同、稍好、较好、很好等，可以对所有人的感觉评分计算平均感觉分来衡量 Huffman编码 先对要编码的数据整体所采用的符号作个统计 采用变长编码：对于出现频率高的信息， 编码长度较短，对于出现频率低的信息， 编码长度较长，从而使得总的数据量变小； 哈夫曼编码 常用的方法是将图像分割成若干的小块，对每块进行独立的Huffman编码 Huffman 编码步骤 ?：将信源符号按概率递减顺序排列； ?：把两个最小的概率加起来，作为新符号的概率； ?：重复?和? ，直到概率和达到1为止； ?：在每次合并消息时，将被合并的消息赋予1和0或赋予0和1； ?：寻找从每一信源符号到概率为1的路径，记录下路径上的1和0; ?：对每一符号写出从码树的根到终节点1、0序列。 采用赫夫曼编码时有两个问题 赫夫曼码没有错误保护功能，在译码时，如果码串中没有错误，那么就能一个接一个地正确译出代码。但如果码串中有错误，哪怕仅仅是1位出现错误，会波及到整