多媒体数据压缩与编码

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1、第10章多媒体数据压缩与编码多媒体计算机要处理的信息主要有文字、声音、图形、图像等。其中需要处理的图形与图像信息约占总信息量的85％。对多媒体信息进行压缩的目的是减小存储容量和降低数据传输率，使得现有的PC机的指标与性能达到能够处理声音与图像信息的要求，这是多媒体计算机硬件支撑平台所必须具备的功能。在这个过程中，声音与图像信息都需要进行压缩处理。但其中矛盾最突出和最困难的是图像信息压缩，这是因为数字化后图像信息数据量非常大，使得存储与处理都十分困难。数据压缩技术的重要作用在图像信息的压缩方面表现得尤为明显。1

2、10.1数据压缩编码技术概述10.1.1信息的度量讨论数据压缩，就要涉及现代科学领域的一个重要分支—信息论。信息论有关信息熵的概念对数据压缩有着重要的指导意义，它一方面给出了数据压缩的理论极限，另一方面又指明了数据压缩的技术途径。信息论的创始人香农(C.EShannon)在他的著名论文《通信的数学理论》中，从研究通信系统传输的实质出发，对信息作了科学定义，进行了定性和定量的描述。香农认为：信息是有秩序的量度，是人们对事物了解的不确定性的消除或减少。信息是对组织程度的一种测度，信息能使物质系统有序性增强，减

3、少破坏、混乱和噪音。2香农提出：信息的传播过程是“信源”(信息的发送者)把要提供的信息经过“信道”传递给“信宿”(信息的接收者)，信宿接收这些经过“译码”(即解释符号)的信息符号的过程。并由此建立了通信系统模型。我们从一则消息中获得了信息，但获得的信息有多少呢？量度信息多少的测度就是信息量。信息的度量反映了人们对于信息的定量认识。根据香农有关信息的定义，信息如何测度呢？显然，信息量与不确定性消除程度有关。消除多少不确定性，就获得多少信息量。用数学语言来讲，不确定就是随机性。不确定性的大小可以直观地看成是事先猜

4、测某随机事件是否发生的难易程度。3按照香农的定义，信息量的度量公式可描述为：它实际上就是后验概率和先验概率之比。在信道无干扰情况下，由信源传来的消息告诉信宿某事件已经发生，则某事件必然发生了。按照概率的定义，对于确定发生的必然事件，其概率为1。这时公式的后验概率为1。(10.1)4假设Pi是第i个消息出现的先验概率，则第i个消息的信息量为：(10.2)5第i个消息可能有n种状态，那么输出这个消息的总信息量的期望值（即平均信息量）为：借用热力学的名词，把H叫做熵。它代表接收一个符号所获得的平均信息量。熵是在平均

5、意义上表征信源总体特性的一个物理量。公式(10.3)中，对数的底数理论上可取任何数。当底数为2时，信息的计量单位为比特(bit)，即二进制单位。以上就是香农关于信息的度量。通常也称为概率信息。它是一个科学的定义，有明确的数学模型和定量计算。(10.3)6香农公式与日常用语中信息的含义一致。如，设某一事件是在预料中一定会发生的必然事件，若该事件果然发生了，收信者将不会得到任何信息。因为根据公式(10.2)，Pi=1，得:反之，若某一事件发生的概率很小，即猜测它是否发生的不确定性很大，一旦这个事件发生了，收信者

6、会觉得很意外，感到获得信息量很大。根据公式(10.2)，因为Pi<<1(表示概率远小于1)，故得：(10.4)(10.5)7只有当事件发生与不发生的概率相同时，其信息量才达到最大。香农的信息度量公式排除了对信息的主观含意。根据上述公式，同样一个消息对任何一个收信者来说，所得到的信息量都是一样的。810.1.2信息的压缩压缩编码的理论基础是信息论。香农把信息定义为熵的减少。即，信息可定义为用来消除不确定性的东西。从信息论的角度来看，压缩就是去掉信息中的冗余，即保留不确定的信息，去除确定的信息，也就是用一种更接近

7、信息本质的描述来代替原有冗余的描述。所以，将香农的信息论观点运用到图像信息的压缩，所要解决的问题就是如何将图像信息压缩到最小，但仍携有足够信息以保证能复制出与原图近似的图像。9图像信息之所以能进行压缩是因为其本身通常存在很大冗余，以视频连续画面为例，每一帧画面由若干个像素组成，因为动态图像通常反映一个连续的过程，相邻帧之间存在很大相关性，从一幅画面到下一幅画面，背景与前景可以没有太多的变化。这些相似的信息为数据压缩提供了基础。另一原因是人的视觉和听觉对某些信号(如颜色，声音)不敏感，致使信息被压缩之后还不知不

8、觉，也不致对压缩后的信息产生误解。正因如此，可在允许保真度的条件下压缩待存储的图像数据，以节省存储空间，图像传输时也大大减少信道的容量，光盘技术和数据压缩技术的发展为各种形式数据的存储和传输提供了技术保证。CPU性能不断提高也为数据压缩提供了有利条件。1010.1.3有损压缩与无损压缩多媒体数据压缩分为有损压缩和无损压缩。无损压缩算法是为保留原始多媒体对象(包括图像、语音和视频)而设计的。无损压缩