数字压缩技术.ppt

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1、第六章数据压缩技术信息的数据量和压缩的必要性数字化了的图像、视频、音频等信息数据量很大。数据压缩的可能性原始信源数据存在很大冗余度视觉掩盖效应(对亮度敏感,对边缘急剧人的生理特性变化不敏感)听觉：对部分频率信号不敏感压缩——去掉冗余信息和一些不敏感信息。无损压缩：源——压缩——存储传输——解压——目的（源与目的信息一模一样。）有损压缩：源与目的信息有差别。数据冗余的概念和分类（1）冗余的基本概念信息量与数据量的关系可由下式给出:I=D-duI:信息量D:数据量du:冗余量例:读一篇文稿,每分钟180字

2、,一个汉字占两个字节（内码）,每分钟文本数据量360b；若对语言直接录音,4K×2×8=64Kb/s(8b)每分钟数据量:480Kb（2）数据冗余的类别①空间冗余规则物体和规则背景的表面物理特性具有相关性。②时间冗余连续播放的画面，前后几帧背景基本无变化。例如：小车行驶，外型无变化。（只需小车运动矢量）。③统计冗余。空间、时间冗余，把图象信号看作概率信号时所反映出的统计特性。④结构冗余。物体表面纹理等结构。（规则图形，冗余量大）⑤信息熵冗余。熵定义：：在S中出现的概率，表示包含在中的信息量，也就是编码

3、所需要的位数。但{}难预估，取位数为最多信息所需位数，带来信息熵冗余。⑥视觉冗余人类视觉系统特点：对图象场的注意是非均匀和非线性的。a.对亮度比对色度敏感b.并非图象任何变化均能感知。分辨能力：灰度等级一般图象量化采用灰度等级⑦知识冗余。人有先验知识：图象的结构等，但在计算机存储时未考虑。⑧其他冗余。图象的空间非定常特性带来的冗余。数据压缩的编码方法1、数据压缩方法的分类编码过程：对原始数据经过编码进行压缩解码过程：对编码数据进行解码、还原压缩处理过程（1）可逆编码（无损压缩）信息非丢失型编码无损压缩

4、解码图象与原始图象严格相同。基于信息熵原理，如哈夫曼编码、算术编码、游程编码。压缩能力：与所处理图象的信息熵有关，压缩比不太大。应用：要求不丢失信息（医疗、卫星图象通信系统等）。（2）不可逆编码（有损压缩）信息丢失型编码还原图象与原始图象存在一定误差。(3)对称压缩压缩算法与解压算法一样收发双方以同一种速度操作，适用于实时应用场合2、常用的压缩编码①预测编码：以相邻的且已被编码的点对目前点进行预测估计。基础：同帧图象的相邻像素点之间相关性比较强。(4)　不对称压缩压缩与解压缩速率不同如：视频ＤＶＤ　光

5、盘针对统计冗余进行的压缩。②变换编码：将图象光强矩阵(时域信号)系数空间(频域)上进行处理。针对统计冗余进行的压缩。变换④信息熵编码：概率大的信息用短码字表示。概率小的信息用长码字表示。⑤分频带编码：时域频域，按频率分带，用不同的量化器进行量化。③量化与向量量化编码：模拟数字，量化。一次量化多个点：向量量化。⑥结构编码：结构特征抽取（边界、轮廓、纹理），保存参数。⑦基于知识的编码：利用人的知识形成规则库，用参数描述，实现图象编码和解码。某一事件信息量定义：0＜Pi≤1Pi为第i个事件的概率2、信源S的

6、熵的定义一、香农-范诺编码1、熵的概念熵是信息量的度量方法，它表示某一事件出现的消息越多，事件发生的可能性就越小，也就是概率越小。特例：某信息源有N个事件，且任一事件概率均相等，为1/N，则：所传输的消息量是其出现概率的单调下降函数。例：如果从256个数中猜一个数，最少提问几次一定可以猜到？第一次，“是否大于128？”消去一半可能…………共8次也就是说，每次提问会得到1b的信息量。因此，在256个数中选定某一个数所需要的信息量为：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，也就是

7、在辨识N个事件中特定的一个事件的过程中所需提问“是或否”的最少次数。根据香农理论，信源S的熵的定义：是在S中出现的概率。是包含在中的信息量，也是编码所需位数。例1：一幅图象用256级灰度表示，若每一个像素点灰度概率为：则编码每个像素点需要8位。例2、一幅灰度图象有40个像素组成，灰度共5级，分别用符号A、B、C、D、E表示，40个像素中出现灰度A的像素数有15个，灰度B的有7个，C的有7个，D的有6个，E的有5个，若用3位表示5个等级的灰度值，编码这幅图象总共需要120位，用香农理论，图象熵为：若平均

8、每个灰度用2.196位表示,则图象总共需要87.84位。用香农——范诺算法编码：首先，将灰度概率从大到小排列出现次数（）分配的代码需要的位数A15（0.375)1.41500030B7(0.175)2.51450114C7(0.175)2.51451014D6(0.150)2.736911018E5（0.125)3.000011115总位数:91压缩比：1.3:1ABCDE00111100二、霍夫曼编码以前举的例2：一幅图象5个灰度等级，40个像素。代码