矿大图像通信期末大作业

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1、学号2013-2014学年第二学期图像通信课程结课大作业专业班级:学生姓名:指导教师:成绩:信息11・1班.王利娟在视频图像编码系统中，运动补偿是预测编解码的基本形式之一，请阐述其基本理论及其重要性。答：基本理论：运动补偿就是根据求岀的运动矢量，找到当前帧的像素（或像素块）是从前一帧的哪个位置移动过来的，从而得到当前帧像素（或像素块）的预测值。从原理上讲，运动补偿帧间预测编码包括以下4个部分：I■•物体划分$对于编码区域有较大运动的图像，可以将图像划分成静止区域和运动区域，运动补偿预测编码主要针对运动区域进行编码。•运动估计*将图像分成若干个块，并检测岀当前帧中的每个块在前一帧（参考帧

2、）图像中的对应位置，这个过程叫做运动估计。运动估计算法包括块匹配算法、基于像素的运动估计、全局运动估计和基于区域的运动估计口1•运动补偿8用运动矢量建立同一个物体在不同帧的空间位置的对应关系。141•预测编码：对运动补偿后的物体的位移帧差信号进行BCT变换、量化、编码后与运动矢量共同经过惰编码，然后以比特流传输出去。重要性：采用运动补偿技术，这种方法经常被视频压缩/视频编解码器用來减少视频序列屮的空域冗余。一个视频序列包含一定数量的图片一通常称为帧。相邻的图片通常很相似，也就是说，包含了很多冗余。使用运动补偿的目的是可以更好地利用序列图像的时间冗余度，使预测差值的方差大大减小，从而降低

3、误码率，提高压缩比。2.对亮度值为IM、・1、・2、IW、M4>IH进行MCI编码,预测器为一维前值预测，即用前一个值预测当前值，量化器为误差大于等于•时，量化为小于•时，量化为列表表示其预测结果，并分析结果中的误差类型。序号了原始样值预测值预测误差量化的预测误差重建样值量化误差1MlIH13M332M3M3-1-3IM-23M3IH33N3•4M4M313Mb2SIMMb-1-3N3I•当序号巴I时，原始样值是NL大于•，因此量化的预测误差为7,■A■呼。2•当序号,：2时，原始样值是小于•，因此量化的预测误差为T,IH-NZz-Zo7•当序号时，原始样值是IW,大于•，因此量化的预

4、测误差为7,NS-NWo4.当序号/=4I］寸，原始样值是»4,大于•，因此量化的预测误差为4Wb-N4^oI•当序号时，原始样值是瞬,小于•，因此量化的预测误差为巧,■ANSz-2,与预测值IH比较，预测误差为I,重建样值为量化误差为与预测值IW比较，预测误差为・1,重建样值为量化误差为与预测值IH比较，预测误差为幕重建样值为MHIzIM,量化误差为与预测值N3比较，预测误差为L重建样值为KMIzIM.量化误差为与预测值辭比较，预测误差为・1,重建样值为IH-3zl»5,量化误差为误差类型分析:X图像经过傅里叶变换与反变换、离散余弦变换与反变换后，图像是否有改变？请简略陈述你的理由？

5、答：图像经过傅里叶变换与反变换、离散余弦变换与反变换后，图像是有改变的。图像的傅里叶变换中图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。从纯粹的数学意义上看，傅里叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的。从物理效果看，傅里叶变换是将图像从空间域转换到频率域，其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。换句话说，傅里叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅里叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。图像经过傅里叶变换与反变换此时图像数据矩阵没变化。而离散余弦变换，尤其是它的第二种类型，经常被信号处理和图像处理使用，用于对信号和图

6、像4包括静止图像和运动图像》进行有损数据压缩。这是由于离散余弦变换具有很强的”能量集中”特性8大多数的自然信号4包括声音和图像》的能量都集中在离散余弦变换后的低频部分，而且当信号具有接近马尔科夫过程的统计特性时，离散余弦变换的去相关性接近于«-L变换4它具有最优的去相关性》的性能。所以当余弦变换主要用于图像压缩时，高频部分压缩多一些，低频部分压缩少一些。反变化之后，图像中的大部分信息已经被滤掉。因此图像是变化的。4.通过资料查找，请从以下视频图像编码标准中任选一种总结其算法流程。IDTKCaHti<2>MC2iO>MC4H4>«>Wi答：编解码流程主要包括■个部分*帧间和帧内预测、变换

7、和反变换、量化和反量化、环路滤波、嬌编码(D帧内预测编码帧内编码用来缩减图像的空间冗余•为了提高H.2b4帧内编码的效率.在给定帧中充分利用和邻宏块的空间相关性■相邻的宏块通常含有相似的属性•因此•在对一给定宏块编码时■首先可以根据周围的宏块预测■然后对预测值旨实际值的差值进行编码.这样，相对于直接对该帧编码而言「可以大大减小码率。(2》帧间预测编码帧间预测编码利用连续帧中的时间冗余来进行运动估计和补偿・b•2b4的运动补偿支持以往的视频编码标