视频压缩 基本算法与标准

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1、视频压缩视频压缩又称视频编码，所谓视频编码方式就是指通过特定的压缩技术，将某个视频格式的文件转换成另一种视频格式文件的方式。一般的通用数据压缩方案如下图：输出数据输入数据编码器存储器或网络解码器（解压缩）压缩就是一个传播的过程，所以在压缩与解压缩之间，没有信号的丢失则称这种压缩就是无损的，相反的就是有损的，都有各自的算法，下面介绍。无损压缩算法一游长编码（Run-LengthCoding,RLC）产生年代：未知。主要人物：未知。基本思想：如果我们压缩的信息源中的符号具有这样的连续的性质，即同一个符号常常形成连续的片段出现，那么我们可以对这个符号片段长度进行这样的的编

2、码。例子：输入：5555557777733322221111111游长编码为：（5，6）（7，5）（3，3）（2，4）（l，7）二变长编码：1香农-凡诺算法产生年代：未知主要人物：Shannon和RobertFano基本思想：对于每个符号出现的频率对符号进行排序，递归的将这些符号分成两部分，每一部分有相近的频率，知道只有一个符号未止。说明：过程用一颗二叉树完成，它是一种自顶向下的过程，对于此输入5个字符则自然的分成2,3左右两子树，接着就是递归的过程。因为分法不唯一，所以下列输出是一种情况。例子：输入：HELLO输出：1011000111（左子树标0）2赫夫曼编码产

3、生年代：1952年主演人物：DavidA.Huffman基本思想：与香农-凡诺算法的区别在于，赫夫曼编码采用的是一种自下而上的描述方式，先从符号的频率中选取最小的两个符号，合成一个新的结点，进行等效的代替，然后也是个递归过程。说明：赫夫曼编码具有唯一的前缀性质和最优性。例子：对于输入：HELLO建立的一刻赫夫曼树01L:210H:101E:1O:1扩展：扩展的赫夫曼编码，这是相对于数据中某个符号的概率较大（接近1.0）时，将几个符号组成组，然后为整个组赋予一个码字。自适应的赫夫曼编码，这是一个边接收边编码的过程，完全的体现了适应的过程，需要对二叉树进行改变，由接收到

4、的数据去添加进二叉树中，自动生成新的“赫夫曼树”。三基于字典的编码（Lempel-Ziv-Welch，LZW）产生年代：1977年1978年改进一，1984年改进二主要人物：JacobZiv，AbrahamLempel，TerryWelch基本思想：该算法利用了一种自适应的基于字典的压缩技术，字典就是给给不同的符号组合进行编码，生成一个个“单词”，自适应就是，单词是接收数据的时候，一个个生成的，字典会慢慢的边长。例子：先从一个简单的字典开始原字典单词新生成的字典单词我们输入：ABABBABCABABBASCoutputcodestringcodestringAB14

5、AB--------------------输出：124523461BA25BA1AAB2BABB46ABB3CBABAB57BAB说明：只要待编码的符号序列是字符、字符串、字符、BC28BC字符串、字符、等等，编码器就会产生一个新的编码CA39CA来表示字符+字符串+字符，并且在解码器还没来得及AB产生这个编码的时候马上将其投入使用。ABA410ABAABABBABBA611ABBAAEOF1四算术编码产生年代：追溯到1948年20世纪七八十年代发展成熟主要人物：ShannonAbramsonPeterElias基本思想：把整个消息看成一个单元。然后经过数字处理，

6、计算出每个符号的频率范围，再由上限及下限产生码字……(我没看懂……)有损压缩算法一变换编码1离散余弦变换（DCT）DCT是一种广泛应用的变换编码方式，它能以数据无光的方式解除输入信号之间的相关性。例如对于JPEG和类似的图像压缩算法来说，压缩的第一步需要将图像分割为小块，同时将每个小块进行变换，使之由空域信号变换成为时域信号。这时候就会采用DCT，CT变换能够完整的保留所有8x8像素块的信息，因此反向离散余弦变换(IDCT)也就能够从8x8频域信号矩阵中完整的恢复原始8x8像素矩阵。扩展：2DDCT，2DIDCT。2Karhunen-Loeve变换（KLT）KLT变

7、换是一种可逆的线性变换，它应用了向量表述的统计学原理。KLT变换主要的特征就是能够很好的解除输入的相关性。二小波编码这是一种信号的分解方法。它采用一组成为小波的基函数来表示信号，可以在时域和频域都得到很好的分辨率。小波变换有两种：连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。扩展：二维Haar变换三小波包紧接上文，解决小波变换值进行编码，怎样形成流。将采取一种叫做嵌入零树的数据结构。嵌入式零树小波（EWZ）算法层次树集合划分（SPIHT）算法优化截断嵌入式编码（EBCOT）算法。具体内容复杂，在这里不做介绍了。JPEG图像下面介绍JPEG图像的简单步骤：1把R