《图像压缩的理论》PPT课件

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1、第8章图像压缩8.1基本概念8.2图像压缩模型8.3信息论基础8.4方法第8章图像压缩图像压缩的必要性计算机图像处理中的数字图像其灰度多数用8bit来量化，一幅最简单的黑白照片,若按512×512点阵取样,表示这幅图像的二进制数据量：而医学图像处理和其他科研应用的图像的灰度量化可用到12bit以上，所需数据量:遥感图像如SAR图像用8bit量化，100公里*100公里，10m分辨率的图像的大小为10000×10000。这样一个地区的图像需108B=100MB以上。这无疑对图象的存储、处理、传送带来很大的困难。动态视频数据量更大。数字高清：1080i/50Hz1920*

2、1080*24*50=2488320000=2.5Gb/s视频信号的传输率约为2.5GB/s这样大的数据量不仅超出了计算机的存储和处理能力，更是当前通信信道的传输速率所不及的。因此，为了存储、处理和传输这些数据，必须进行压缩。传输存储压缩解压介质压缩解压信道主要目的第8章图像压缩在保持一定图像质量的条件下，以尽可能少的比特数表示图像。第8章图像压缩图像压缩的方法消除冗余数据，从数学角度看，将原始图像转化为从统计角度看尽可能不相关的数据集一般分为两类：无损压缩：在压缩和解压缩过程中没有信息损失有损压缩：能取得较高的压缩率，但压缩后不能通过解压缩恢复原状其它：如

3、根据需要，即可进行无损，也可进行有损压缩的技术；准无损技术图像压缩的理论基础信息论图像处理的概念和技术压缩方法预测编码方法（对应空域方法）变换编码方法（对应频域方法）第8章图像压缩8.1基础知识数据冗余的概念数据是用来表示信息的。如果不同的方法表示等量的信息使用了不同的数据量，那么使用较多数据量的方法中，有些数据必然是代表了无用的信息，或者是重复地表示了其它数据已表示的信息，这就是数据冗余的概念。第8章图像压缩同量的数据可表达不同量的信息同量的信息可用不同量的数据表达冗余数据表达了无用的信息数据表达了已表达的信息8.1基础知识数据冗余的数学量化如果b和b’代

4、表两个表示相同信息的数据集合中所携载信息单元的数量，则b表示的数据集合的相对数据冗余R定义为：第8章图像压缩相对数据冗余和压缩率的一些特例b相对于b’CR对应的情况b=b’10第1种表达相对第2种表达不含冗余数据b>>b’1第1种数据集合包含相当多的冗余数据b<

5、种冗余，就能取得数据压缩的效果第8章图像压缩典型图像的数据量图像种类图像参数数据量二值传真图像A4（210297mm）大小、172823762色分辨率501KB灰度图像512512，8bit灰度等级256KBVGA图像640480256色300KBCIF视频图像352288256色，亮度取样率为3MHz，亮度和两色差按4∶1∶1取样，亮色量化位数共12bit，帧频29.97，按1s计算4.3MBHDTV亮度信号1280720，量化位数为8bit，帧频30Hz，按1s计算52.7MB8.1.1编码冗余如果一个图像的灰度级编码，使用了多于实际需要的编码

6、符号，就称该图像包含了编码冗余黑白二值图像编码如果用8位表示该图像的像素，我们就说该图像存在编码冗余，因为该图像的像素只有两个灰度，用一位即可表示。第8章图像压缩nk是第k个灰度级在图像中出现的次数，MN是图像中的像素总数，L是灰度级数。表示不同的灰度级值的平均码字长度;对M×N的图像进行编码所需的比特数为:MNLavg8.1.1编码冗余编码时，每个像素所需的平均比特数如果用于表示每个rk值的比特数为l(rk)，则表达每个像素所需的平均比特数为：练习：求下表所示每个像素所需的平均比特数灰度级出现概率编码1比特数1编码2比特数2①等长编码（自然二进制编码）：8.1.1编

7、码冗余思考：编码方式不管灰度出现的频率如何，为图像中出现的每个灰度级分配相同的比特数（该比特数由图像中出现的灰度级数目决定）；等长编码总会存在编码冗余；②变长编码：用尽量少的比特数表达尽可能多的灰度级（以实现数据压缩）；如何实现：短码字赋给出现频率高（高概率）的灰度级；①基本思想：8.1.1编码冗余霍夫编码根据符号出现概率大小进行编码，出现概率越大的符号，分配的码字越短，出现概率越小的符号，分配的码字越长②哈夫曼编码步骤：(1)缩减信源符号数量:信源符号按出现概率从大到小排列，然后结合8.1.1编码冗余霍夫编码②哈夫曼编码步骤：(2)对每个信源符号赋