第五章 图像压缩4.pptVIP

第五章 图像压缩 北京信息科技大学 光信系 图像压缩的必要性 数字图像处理已在通信、宇宙探索、遥感遥测、生物医学、工业生产、气象预报、计算机科学、军事技术、考古及文物保护等各个方面得到了广泛的应用。 数字图像的数据量往往非常大。以1024x 1024 的图像为例，8bit 量化的灰度图像需要1MB 的数据量，24bit 量化的彩色图像需要3MB 的数据量。 而实际使用的图像不是单独存在的，往往是连续、多频谱的图像，这无疑给图像的存储、处理和传输带来极大困难。网络及通信技术的发展使这个问题更加突出，从而促使数据压缩技术成为数字图像处理中的一项关键技术。 5.1 图像压缩编码的理论基础 “数据压缩”是指减少表示给定信息量所需的数据量。 “数据”又称“消息”，是传送信息的手段，而“信息”是数据中所包含的有意义的内容。对于相同的信息可以用不同数量的数据表示。 同样信息量时不必要的数据会给存储和传输都会带来麻烦，这就是包含了数据冗余。 在数字图像压缩中，可以确定三种基本的数据冗余并加以利用：编码冗余、像素间冗余和心理视觉冗余。 无损压缩 图像信息中存在着很大的冗余度，图像数据间存在着相关性，如相邻像素之间色彩的相关性、图像各部分之间的分形相关性等。 进行图像压缩的实质就是尽量去除像素间的相关性。以统计数学的观点来看，这一过程实际上就是将二维像素矩阵变换为在统计上不相关的数据集合。 此类压缩的基本方法是将相同或相似的数据或数据特征归类，使用较少的数据量描述原始数据，以达到减少数据量的目的。这种压缩一般可以保持图像信息量不受损失，称为无损压缩或无失真编码。 编码冗余 如果图像的灰度级在编码时用的编码符号数多于表示每个灰度级实际所需的符号数，则用这种编码得到的图像中包含编码冗余。 通常，当被赋予事件集的编码（比如灰度级值）如果没有充分利用各种结果出现的概率进行选择，就会存在编码冗余。 在大多数图像中，正常情况下的结果是某个灰度级比其他灰度级出现的可能性更大。对出现可能性大的灰度级采用较短的编码，出现可能性小的灰度级采用较长的编码就有可能降低编码冗余。 无损压缩 无损压缩以香农信息论为基础，是利用数据的编码冗余和像素间冗余进行压缩的，在接收端可完全恢复原始数据而不引入任何失真，但受到数据统计冗余度的理论限制，压缩比一般比较低，通常为2 : l 一10 : 1 。 此类方法广泛应用于对质量要求高的场合，如文本数据、程序数据、指纹图像、医学图像、医疗或商业文档的归档等方面。 有损压缩 由于人眼是图像信息的接收端，人眼的生理特性不需过高的空间分辨率和灰度分辨率，所以可利用该特点来实现对图像的高压缩比，使得解压后的图像仍有着满意的质量。当然这种压缩方式对于信息是有损失的，只要损失的数据不会影响人眼的主观接收效果，就可采用这种压缩方法，这称为有损压缩。 由于这种压缩虽然是有失真的，但失真通常被限制在人们可以接受的范围内，因此也称为限失真编码。 有损压缩 有损压缩方法是利用心理视觉冗余进行压缩的，允许压缩过程中损失一定的信息。虽然经有损压缩后的图像不能完全恢复成原始图像的状态，但损失部分对理解原始图像的影响较小，加上人类视觉对图像中某些频率成分不敏感，因此一般不大会影响图像质量。 该方法常可以获得大的压缩比，可达100 : l 或更高，广泛应用于视频图像传输领域。 1.图像压缩模型 2.压缩比 设编码前与编码后图像中信息载体单位的个数分别用n1 和n2 来表示，则压缩比定义为： 保真度 压缩编码有可能造成图像信息的损失，从而会或多或少地影响图像质量。 压缩编码的图像质量用保真度准则来衡量。保真度是衡量图像品质的核心参数，一般采用压缩后的图像与压缩前图像之间的偏差如亮度、对比度、色度、分辨率等参数作为图像保真度的量度。 常用的保真度准则有两种：客观保真度准则和主观保真度准则。 客观保真度准则 最常用的客观保真度准则是输入图像与输出图像之间的均方误差。 主观保真度准则 客观保真度准则提供了一种简单便捷的图像质量评价方法，但是大部分图像是提供给人通过眼睛进行观察的，所以使用观察者主观评价图像质量的主观保真度准则也是非常必要的。 主观评估法是向一组（通常多于20 位）观察者展示一幅图像，并将他们的评估结果进行平均。 评价可以是绝对的，按照对图像的某种观感进行；也可以是相对的，通过比较压缩前及压缩后的两幅图像进行。 5.1.2 图像压缩编码的分类 无失真编码 无失真编码在解码时能够完全恢复原始图像信息，但通常压缩比有限； 无失真编码可分为变长码和定长码。 定长码采用相同的位数（bit ）对数据进行编码，大多数存储数字信息的编码系统都采用定长码，最常用的有行程编码和LZW 编码。 变长码是基于统计方法进行的编码。根据图像中各像