ch7 图像编码与压缩

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1、第7章图像编码与压缩第7章图像编码与压缩7.1图像压缩的基本概念7.2无损压缩7.3有损压缩7.4压缩标准图像压缩的基本概念•用数字形式表示图象使可视化信息以高效、新颖方式加以控制，其应用已经非常广泛，如卫星遥感、医学影象分析、脸谱识别、精确制导等。然而，这种表示方法需要大量的数据（比特数）。例如的电视图像，用波特在电话线上传输，单幅图象传输需要分钟左右，这通常是不能接受的。•我们知道编码是用符号数码元素表示信号、消息或事件的过程。图象编码是研究图象数据的编码方法，期望用最少的数码表示信源发出的图象信号，使数据得到压缩，减少图象数据占用的信号空间和能量，降低信号处理的复杂程度。

2、•这里的信号空间是指：–物理空间——存储器、磁盘等数据存储介质；–时间空间——传输给定消息集合所需要的时间；–电磁频谱空间——传输给定消息集合所需要的带宽。•图象编码主要是研究信源编码。人类社会已经进入信息时代，从而引起“信息爆炸”。信息数据压缩特别是图象信息数据压缩，其社会效益和经济效益将越来越明显，未来的图象通讯、多媒体技术和目标识别等领域对数据处理速度、存储容量都提出新的要求，图象数据压缩是必要的。•同时，图象数据压缩也是可能的数字图像本身的特征带来的数据压缩的可能性•图象中象素灰度出现的不均匀性，造成图象信息熵冗余，即用同样长度比特表示每一个灰度，则必然存在冗余。而将出

3、现概率大的灰度级用长度较短的码表示，将出现概率小的灰度级用长度较长的码表示，有可能使编码总长度下降。•图象能量在变换域内分布的不均匀性，比如大部分能量集中在低频部分，而小部分能量集中在高和较高的频率部分，此时，对变换域信号进行与上述1、的方法，则可提高编码效率。•图象象素灰度在时间和空间上的相关性造成信息冗余。•例如–空间冗余，邻近象素灰度分布的相关性很强；–频间冗余，多谱段图象中各谱段图象对应象素之间灰度相关性很强；–时间冗余，序列图象帧间画面对应象素灰度的相关性很强。应用环境允许图象有一定程度失真•接收端图象设备分辨率较低，则可降低图象分辨率；•根据人的视觉特性对不敏感区进

4、行降分辨率编码（视觉冗余）；•应用方关心图象区域有限，可对其余部分图象可采用空间和灰级上的粗化；•对于识别，图象特征抽取和描述也是数据压缩。•图象编码方法有许多，但从技术角度来看，可以分作两大类：•无失真编码（无损压缩、可逆压缩）是一种经编、解码后图象不会产生失真的编码方法，可重建图象，但压缩比不大；•有失真编码（有损压缩、不可逆压缩）解码时无法完全恢复原始图象，压缩比大但有信息损失。•这里的失真是指编码输入图象与解码输出图象之间的随机误差，而压缩比指原图象比特数与压缩后图象比特数之比。•图象编码是从不同角度消除图象数据中的冗余，减少表示图象所需的比特数，或平均比特数，实现数据

5、压缩。•传统的图象编码方法有脉码调制、量化算法、空间和时间亚取样编码、熵编码、预测编码、变换编码、矢量量化和子带编码等。•而新型编码技术包括第二代图象编码方法、分形编码、基于模型编码和小波编码等。图像冗余度和编码效率根据Shannon无干扰信息保持编码定理，若对原始图像数据的信息进行信源的无失真图像编码，压缩后平均码率存在一个下限，这个下限是信源信息熵H。理论上最佳信息保持编码的平均码长可以无限接近信源信息熵H。但总是大于或等于图像的熵H。L-1L-1H=-åpilog2piB=åbipii=0i=0B冗余度为r=-1H编码效率为H1h==B1+r统计编码方法霍夫曼编码Huff

6、man编码是1952年由Huffman提出的一种编码方法。这种编码方法根据源数据符号发生的概率进行编码。在源数据中出现概率越大的符号，编码以后相应的码长越短；出现概率越小的符号，其码长越长，从而达到用尽可能少的码符表示源数据。它在无损变长编码方法中是最佳的。下面通过实例来说明这种编码方法。设输入编码为X={x1,x2,x3,x4,x5,x6}，其频率分布分别为P(x)=0.4，P(x)=0.3，P(x)=0.1，P(x)1234=0.1，P(x)=0.06，P(x)=0.04。求其最佳霍夫曼编码56W={w,w,w,w,w,w}123456编码方法是：①把输入元素按概率从大到小

7、排列起来,然后把概率最小的两个元素概率加起来;②把它同其余元素概率由大到小排序,然后把两个最小概率加起来,再重新排队;③重复②,直到最后只剩下两个概率为止。在上述工作完毕之后，从最后两个概率开始逐步向前进行编码。对于概率大的消息赋予0，小的赋予1。xxxxxx123456元素xi0.40.40.30.30.10.10.10.10.060.060.04概率P(x)i11000001101101000100010100101001011编码wi用二叉树方法实现Huffman编码方法也较为便利。0