数据压缩第1章 绪论

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1、第1章绪论1.1数据压缩的必要性1.2数据压缩的可行性1.3数据压缩技术的分类1.4数据压缩的标准和应用1.1数据压缩的必要性例1.以一般彩色电视信号为例，设代表光强、色彩和色饱和度的YIQ空间中各分量的带宽分别为4MHz、1.3MHz和0.5MHz。根据采样定理，仅当采样频率大于或等于2倍的原始信号的频率时，才能保证采样后的信号可被保真地恢复为原始信号。再设各样点均被数字化为8bit，从而1秒钟的电视信号的数据量为（4＋1.3＋0.5）×2×8bit=92.8Mbit因而一张640MB容量的CD[CD*2]ROM能够存放的原始电视数据（每字节附有2位校验位）为

2、640×8／［92.8×(1+0.25)］=44s也就是说，一张普通光盘只能存放44s的原始数据。1.1数据压缩的必要性例2.我们再来看看语音信号的数据量，人在正常说话时的音频一般在200Hz～3.4kHz，即人类语音的带宽为3.4kHz。同样依据采样定理，并设数字化精度为8bit，则每秒的数据量为3.4kHz×2×8=54.4kbit在上述采样条件下讲一分钟话的数据量约为400kbit。表1-1列出了支持语音、图像、视频等多媒体信号高质量存储和传输所必需的未压缩速率以及信号特性。1.1数据压缩的必要性表1-1各种信号的特性和未压缩速率显然，对于多媒体处理系统

3、所要求的语音与音频、图像、视频、文本、数据的结合，信号进行有效的存储和传输之前，必须进行处理，而最关键的处理方法是进行数据压缩。多媒体信息压缩技术的对象主要是视频、音频和文本信息这三大类。例如，现代数字压缩技术可以对多数图像实现大于100∶1的压缩比，而质量没有重大损失。1.2数据压缩的可行性数据中通常包含很大的冗余，数据的大小与所携带的信息量的关系由下式给出：I=D-r(1-1)其中，I、D、r分别为信息量、数据量与冗余量。以存储一本200万字的中文百科全书为例，每个汉字以2字节计算，该书的数据量为4MB。我们只要使用后面介绍的Huffman算法，就可

4、简单地将大约2MB左右的冗余数据寻找出来并压缩掉，这样就可以节省出2MB的存储空间。图1-1空间冗余1．空间冗余空间冗余是在图像数据中经常存在的一种冗余。在任何一幅图像中，均有许多灰度或颜色都相同的邻近像素组成的局部区域，它们形成了一个性质相同的集合块，即它们之间具有空间（或空域）上的强相关性，在图像中就表现为空间冗余。例如，图1-1是一张俯视图，图中央的黑色是一块表面均匀的积木块，在图中，黑色区域所有点的光强和色彩以及饱和度都是相同的，因而黑色区域的数据表达有很大的冗余。对空间冗余的压缩方法就是把这种集合块当作一个整体，用极少的数据量来表示它，从而节省了

5、存储空间。这种压缩方法叫空间压缩或帧内压缩，它的基本点就在于减少邻近像素之间的空间（或空域）相关性。2．时间冗余时间冗余是活动图像和语音数据中经常包含的冗余。活动图像中的两幅相邻的图像有较大的相关性，这反映为时间冗余。同理，在语音中，由于人在说话时其发出的音频是一个连续和渐变的过程，而不是一个完全的时间上独立的过程,因而存在着时间冗余。图1-2中F1帧中有一辆汽车和一个路标P，在经过时间T后的图像F2仍包含以上两个物体，只是小车向前行驶了一段路程。此时，F1和F2是时间相关的，后一幅图像F2在参照图像F1的基础上只需很少数据量即可表示出来，从而减少了存储空间，

6、实现了数据压缩。这种压缩对运动图像往往能得到很高的压缩比，这也称为时间压缩或帧间压缩。图1-2时间冗余3．信息熵冗余（编码冗余）所谓信息熵，是指数据所带的信息量。信息量是指从N个相等可能事件中选出一个事件所需要的信息度量或含量，即在N个事件中辨识一个特定事件的过程中需要提问“是”或“否”的最少次数。将信源所有可能事件的信息量进行平均，就得到信息的“熵”（Entropy）。熵就是平均信息量。通常，信息熵的数学表达式为（1-2）式中，Pi为任意一个数i的概率，k为数据类数或码元的个数。设单位数据量d为（1-3）图1-3结构冗余示意图5．知识冗余人们通过认识世界而得

7、到某些图像所具有的先验知识和背景知识，由此带来的冗余称为知识冗余。例如，人脸的图像有固定的结构，嘴的上方有鼻子，鼻子的上方有眼睛，鼻子位于正脸图像的中线上等等。这类规律的结构可由先验知识和背景知识得到，因此这类信息对一般人来说是冗余信息。6．视觉冗余在多媒体技术的应用领域中，人的眼睛是图像信息的接收端。而人类的视觉系统并不能对图像画面的任何变化都能感觉到，视觉系统对于图像场的注意是非均匀和非线性的，即注意主要部分质量，同时取画面的整体效果，不拘泥每一个细节。例如，人的视觉对于图像边缘的急剧变化不敏感，对图像的亮度信息敏感，对颜色的分辨率较弱等。因此，如果图像经压

8、缩或量化发生的变化（或称