《多媒体技术与应用教程》第3章多媒体数据的量化与压缩.ppt

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1、第3章多媒体数据的量化与压缩（时间：2次课，4学时）教学提示：本章主要介绍多媒体数据压缩的必要性、多媒体数据量化的概念；简介多媒体数据压缩技术、声音数据的压缩、静态图像的无损压缩和JPEG标准、动态图像的压缩及MPEG标准，并简要介绍了几种数据压缩编码方法。教学目标：读者在学习中应当理解上述基本概念，掌握思想方法，了解压缩技术在计算机多媒体技术中的作用。第3章多媒体数据的量化与压缩第3章多媒体数据的量化与压缩3.1多媒体数据压缩的必要性3.2多媒体数据的量化3.3多媒体数据压缩技术3.4多媒体数据的压缩3.5习题3.1多媒体数据压缩的

2、必要性多媒体数据压缩和编码技术是计算机多媒体的关键技术。计算机多媒体系统需要具有综合处理声、文、图数据的能力，能面向三维图形、立体声、真彩色高保真全屏幕运动画面，应当能实时处理大量数字化视频、音频信息。这些操作对计算机的处理、存储、传输能力都有较高的要求。3.1多媒体数据压缩的必要性多媒体数据压缩的理论正在不断地发展和深化。对声音数据的压缩一般采用去掉重复代码和去掉声音数据中的无声信号序列两种方法。对静止图像信息，特别是视频图像信息数据的压缩是比较复杂的，对静止图像压缩广泛采用JPEG(JointPhotographicExpertG

3、roup)算法标准，由于计算机的中央处理器CPU完成JPEG算法花费的时间太长，所以都是用专门的JPEG算法信号处理器来完成运算。对视频图像的压缩算法有MPEG(MovingPictureExpertGroup)和DVI(DigitalVideoInteractive)算法。这些算法是由相应的算法信号处理器来完成。3.2多媒体数据的量化声音是携带信息的重要媒体，是多媒体技术研究中的一个重要内容，声音的种类很多，如语音、乐器声、动物发出的声音以及自然界的雷声、风声、雨声等。这些声音有许多共同的特性，也有它们各自的特性。在用计算机处理这些

4、声音时，既要考虑它们的共性，又要利用它们各自的特性。3.2多媒体数据的量化用数字量而不用模拟量做信号处理的主要优点是：数字信号计算是一种精确的运算方法，它不受时间和环境变化的影响。表示部件功能的数学运算不是物理的功能部件，而是使用数学运算模拟，其中的数学运算也相对容易实现。可以对数字运算数据进行程序控制，如可以改变算法或改变某些功能，还可以对数字部分进行再编程。3.2多媒体数据的量化对声音进行数字化需要解决两个问题：每秒钟需要采集多少个声音样本，也就是采样频率取多大。声音样本分为多少种情况，用多少个二进制位来存储表示每种情况的数据，称

5、为量化精度。3.2多媒体数据的量化提示：采样频率的高低是根据奈奎斯特理论和声音信号本身的最高频率决定的。奈奎斯特理论指出，采样频率不应低于声音信号最高频率的两倍。满足奈奎斯特理论的数字表达的声音可以还原成原来的声音，这叫做无损数字化。3.3多媒体数据压缩技术3.3.1数据压缩3.3.2数据压缩过程3.3.3数据压缩的主要指标3.3.1数据压缩数据压缩是一种数据处理的方法，它的作用是将一个文件的数据容量减小，而又基本保持原来文件的内容数据压缩的目的就是减少信息存储的空间，缩短信息传输的时间。当需要使用这些信息时，需要通过压缩的反过程——

6、解压缩将信息还原。3.3.1数据压缩提示：多媒体数据的量化、压缩和解压缩的过程为：多媒体→采样→量化→经过压缩→存储→传输→解压缩→还原3.3.2数据压缩过程研究表明，一个文件所包含的数据量并不等于它所包含的信息量。例如，一页纸上，有许多空白的地方，其信息量就小。对信息而言，这些与信息无关的数据是多余的，这些多余的信息，在技术上称为信息“冗余”。3.3.2数据压缩过程1.信息存在“冗余”的两个例子(1)在一篇文章中，若多次出现“多媒体实用技术”这个词，而这个词按照计算机的汉字编码，需要14个字节。如果定义一个符号来表示它，可以达到减少

7、信息量的目的。(2)一幅图画，大部分区域是蓝色的背景。当连续出现3000个蓝色像素时，原始信息要连续记录3000个“蓝色像素”；如果改用一个简单的词组——“3000个蓝色像素”来描述这3000个“蓝色像素”，信息量也会大大减少。3.3.2数据压缩过程2.信息“冗余”的种类空间冗余图像中相邻的像素具有相同的属性，属于“空间冗余”。时间冗余视频序列中相邻的帧具有相同的画面，属于“时间冗余”。3.3.2数据压缩过程3.压缩的种类无损压缩由相关性进行数据压缩并不一定损失原信息的内容，因此可实现“无损压缩”。有损压缩经过压缩后不能将原来的文件信

8、息完全保留的压缩，称为“有损压缩”，是不可逆压缩方式。3.3.3数据压缩的主要指标有较高的压缩比、压缩和解压缩时间短、解压缩后信息恢复质量高和通用性强是评价压缩好坏的主要方面。1.有较高的压缩比即压缩前后的数据量之比，如