数字图像处理-第四章1讲(精品·公开课件).ppt

数字图像处理 为什么能够进行数据压缩？压缩的基础是什么？ 空间冗余 时间冗余 结构冗余 视觉冗余 知识冗余 编码冗余 空间冗余： 图像内部相邻像素间存在较强的相关性所造成的冗余。 时间冗余： 视频图像序列中不同帧之间的相关性。 结构冗余： 图像中存在很强的纹理结构或相似性。 视觉冗余： 人眼不能感知或不敏感的那部分图像信息。 知识冗余： 有些图像中包含与某些先验知识有关的信息。 例如，人脸的图像有固定的结构。比如说嘴的上方有鼻子， 鼻子的两侧有眼睛， 鼻子位于正脸图像的中线上等。 这类规律性的结构可由先验知识和背景知识得到， 我们称此类冗余为知识冗余。 信息熵：(设信源有N个事件) 熵编码/统计编码 是基于信号统计特性的编码技术，是一种无损编码。其基本原理是：给出现概率较大的符号赋予一个短码字，而出现概率较小的符号赋予一个长码字，从而使得最终的平均码长最小。常见的熵编码方法有：行程长度编码、Huffman编码、算术编码。 预测编码 基于图像数据空间或时间冗余特性，用相邻的已知像素（或像素块）来预测当前像素（或像素块）的取值，然后再对预测误差进行量化和编码。 变换编码 将空间域上的图像经过正交变换映射到另一变换域上，使变换后的系数之间的相关性降低。图像变换本身不能压缩数据，但变换后图像的大部分能量只集中到少数几个变换系数上，采用适当的量化和熵编码即可有效压缩图像。 混合编码 综合了熵编码、变换编码或预测编码的编码方法，如JPEG标准和MPEG标准。 图像的保真度准则。 压缩比要大； 算法要简单，压缩/解压缩速度快，以满足实时性要求； 失真小。 当三者不能兼得时，要综合考虑。 理论基础 对源数据符号采用变长编码，即对出现概率大的源数据信号赋于短码字，对于出现概率小的源数据符号赋于长码字。 它在变长编码方法中是最佳的。 Huffman编码规则 1)将信源符号按照概率递增的顺序排列 2)合并最小的两个概率信号；并重新按照上一步进行排列； 3)重复(1)(2)直至概率为1； 4)每次合并信号源时，将合并的两个信号分别赋予0和1； 5)寻找从概率1到每一信源符号的路径,记录路径上的1和0; 6)写出每一符号的1、0 序列作为该符号的编码。 元素xi x1 x2 x3 x4 x5 x6 概率p(xi) 0.40 0.3 0.10 0.10 0.06 0.04 几个问题值得注意: 1. 霍夫曼码没有错误保护功能； 2. 霍夫曼码是可变长度码，因此很难随意查找或调用压缩文件中间的内容，然后再译码; 3. 接收端需保存一个与发送端相同的霍夫曼码表。 基本原理 将编码的信息表示成实数0和1之间的一个间隔(Interval)（即一个小数范围），信息越长，编码表示它的间隔就越小，表示这一间隔所需的二进制位就越多。 编码方法 字符： a e i o u 概率： 0.2 0.3 0.1 0.2 0.2 (1) 确定概率分布区间 a e i o u [0,0.2) ［0.2,0.5) ［0.5,0.6)［0.6,0.8)［0.8,1.0) (2) 确定边界取值 Ns =Fs+Cl×L Ne =Fs+Cr×L 其中， Ns、 Ne为新区间的起始、结束位置；Fs为前子区间的起始位置；Cl、Cr分别为当前符号的区间左端、右端；L为前子区间的长度。 算术编码的优缺点： 对整个消息只产生一个码字,无需用一个特定的代码替代一个输入符号； 小数的精度不可能无限长，在运算中存在溢出的问题需要解决； 对错误非常敏感,如果有一位发生错误就会导致整个消息译错。 行程编码的优缺点： 适用于包含大量重复信息的数据的压缩（如二值图像）； 重复数据少，难获得较好的压缩比，而且可能导致压缩后的码长大于处理前的字节数；与图像数据分布情况密切相关。 η=100% D=3 H=3