中南大学数学院数字图像处理第7章-图像编码

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1、第七章图像编码7.1图像编码概述7.2哈夫曼编码7.3香农-范诺编码7.4行程编码7.5LZW编码7.6算术编码7.7预测编码7.8正交变换编码7.9JPEG编码7.10编程实例7.1图像编码概述7.1.1图像编码基本原理虽然表示图像需要大量的数据，但图像数据是高度相关的，或者说存在冗余（Redundancy）信息，去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像，同时又不会损害图像的有效信息。数字图像的冗余主要表现为以下几种形式：空间冗余、时间冗余、视觉冗余、信息熵冗余、结构冗余和知识冗余。空间冗余

2、：图像内部相邻像素之间存在较强的相关性所造成的冗余。时间冗余：视频图像序列中的不同帧之间的相关性所造成的冗余。视觉冗余：是指人眼不能感知或不敏感的那部分图像信息。信息熵冗余：也称编码冗余，如果图像中平均每个像素使用的比特数大于该图像的信息熵，则图像中存在冗余，这种冗余称为信息熵冗余。结构冗余：是指图像中存在很强的纹理结构或自相似性。知识冗余：是指在有些图像中还包含与某些先验知识有关的信息。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符号，就称该图像包含了编码冗余例：如果用8位表

3、示下面图像的像素，我们就说该图像存在着编码冗余，因为该图像的像素只有两个灰度，用一位即可表示。像素冗余由于任何给定的像素值，原理上都可以通过它的相邻像素预测到，单个像素携带的信息相对是小的。对于一个图像，很多单个像素对视觉的贡献是冗余的。这是建立在对邻居值预测的基础上。例：原图像数据：234223231238235压缩后数据：23411-8-73，我们可以对一些接近于零的像素不进行存储，从而减小了数据量视觉信息冗余一些信息在一般视觉处理中比其它信息的相对重要程度要小，这种信息就被称为视觉心理冗余

4、。33K15K图像数据的这些冗余信息为图像压缩编码提供了依据。例如，利用人眼对蓝光不敏感的视觉特性，在对彩色图像编码时，就可以用较低的精度对蓝色分量进行编码。图像编码的目的就是充分利用图像中存在的各种冗余信息，特别是空间冗余、时间冗余以及视觉冗余，以尽量少的比特数来表示图像。利用各种冗余信息，压缩编码技术能够很好地解决在将模拟信号转换为数字信号后所产生的带宽需求增加的问题，它是使数字信号走上实用化的关键技术之一，表7-1中列出了几种常见应用的码率。表7-1几种常见应用的码率冗余　　　　相关压缩　

5、　　去相关关键：去除相关性的方法数学上：K－L变换预测模型付氏变换等离散：稠密　　　稀疏化7.1.2图像编码的分类图像压缩有损压缩无损压缩行程编码LZW编码哈夫曼编码算术编码无损预测编码有损预测编码分形编码模型编码子带编码神经网络编码变换编码K-L变换Haar变换Walsh.Hadamard变换离散余弦变换离散傅立叶变换斜变换小波变换根据编码过程中是否存在信息损耗可将图像编码分为:有损压缩和无损压缩。无损压缩无信息损失，解压缩时能够从压缩数据精确地恢复原始图像；有损压缩不能精确重建原始图像，存在

6、一定程度的失真。根据编码原理可以将图像编码分为:熵编码、预测编码、变换编码和混合编码等。（1）熵编码。熵编码是纯粹基于信号统计特性的编码技术，是一种无损编码。熵编码的基本原理是给出现概率较大的符号赋予一个短码字，而给出现概率较小的符号赋予一个长码字，从而使得最终的平均码长很小。常见的熵编码方法有行程编码（RunLengthEncoding）、哈夫曼编码和算术编码。（2）预测编码。预测编码是基于图像数据的空间或时间冗余特性，用相邻的已知像素（或像素块）来预测当前像素（或像素块）的取值，然后再对预

7、测误差进行量化和编码。预测编码可分为帧内预测和帧间预测，常用的预测编码有差分脉码调制（DifferentialPulseCodeModulation，DPCM）和运动补偿法。（3）变换编码。变换编码通常是将空间域上的图像经过正交变换映射到另一变换域上，使变换后的系数之间的相关性降低。图像变换本身并不能压缩数据，但变换后图像的大部分能量只集中到少数几个变换系数上，采用适当的量化和熵编码就可以有效地压缩图像。（4）混合编码。混合编码是指综合了熵编码、变换编码或预测编码的编码方法，如JPEG标准和MP

8、EG标准。根据对压缩编码后的图像进行重建的准确程度，可将常用的图像编码方法分为三类：（1）信息保持编码：也称无失真编码，它要求在编解码过程中保证图像信息不丢失，从而可以完整地重建图像。信息保持编码的压缩比较低，一般不超过3:1，主要应用在图像的数字存储方面，常用于医学图像编码中。（2）保真度编码：主要利用人眼的视觉特性，在允许的失真（Lossy）条件下或一定的保真度准则下，最大限度地压缩图像。保真度编码可以实现较大的压缩比，主要用于数字电视技术、静止图像通信、娱乐等方面。对于这些图像，过高的