离散余弦变换ppt课件.ppt

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1、本章重点：图像编码与压缩的基本概念、理论及其编码分类。常用的无损压缩方法。常用的有损压缩方法。第4章图像编码与压缩4.1图像编码的必要性与可能性4.2图像编码分类4.3图像编码评价准则4.4图像编码模型4.5无损压缩4.6有损压缩4.7JPEG图像编码压缩标准4.8MPEG视频编码压缩标准4.9小结第4章图像编码与压缩4.1图像编码的必要性与可能性4.1.1图像编码的必要性计算机图像处理中数字图像的灰度多数用8bit来量化，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，所需数据量太大。若

2、使量化比特减少，又必然带来图像量化噪声增大、灰度细节丢失。数字图像的庞大数据对计算机的处理速度、存储容量都提出过高的要求。因此必须把数据量压缩。各种媒体信息(特别是动态视频)数据量非常之大。以一幅1024×1024分辨率的24位真彩色图像为例，数据量为：1024×1024×8×3/8=3MB；若以30帧/秒播放，每秒数据量为：3×30=90MB陆地卫星LandSat-3分辨率为2340×3240，四波段，采样精度7位，则一幅图像的数据量为：2340×3240×7×4=212Mb按每天传输30幅计,每天数据量

3、为:212×30=6.36Gb=795MB…………可见，没有图像编码与压缩技术的发展，大容量图像信息的存储与传输是难以实现的。从传送图像的角度来看，则更要求数据量压缩。首先某些图像采集有时间性，比如遥感图像，其次存储体的存储时间也有限制。另外，在现代通信中，图像传输除要求设备可靠、图像保证度高还对实时性提出了要求。在信道带宽、通信链路容量一定的前提下，采用编码压缩技术，减少传输数据量，是提高通信速度的重要手段。4.1.2图像编码的可能性图像、声音这些媒体确实又具有很大的压缩潜力。以目前常用的位图格式的图像存

4、储方式为例，像素与像素之间无论是在行方向还是在列方向都具有很大的相关性，因而整体上数据的冗余度很大，在允许一定限度失真的前提下，能够对图像数据进行很大程度的压缩。这里所说的失真一般都是在人眼允许的误差范围之内，压缩前后的图像如果不做非常细致的对比是很难觉察出两者的差别的。因此，数据压缩技术是多媒体系统中一项十分关键的技术。数据之所以能够压缩是基于原始信源的数据存在着很大的冗余度。图像数据冗余空间冗余时间冗余结构冗余知识冗余视觉冗余图像区域的相同性冗余纹理的统计冗余空间冗余同一景物表面上各采样点的颜色（亮度）

5、之间往往存在着空间连贯性，从而产生空间冗余。基于离散象素的表示方式通常没有利用景物表面颜色（亮度）的这种空间相关性，从而产生了空间冗余。可以通过改变物体表面颜色的像素存储方式来利用空间连贯性，以达到提取或者减少这些冗余度大部分区域所有像素值相同。时间冗余主要指视频相邻帧之间的冗余。结构冗余有些图像的纹理区，图象像素值之间存在着明显的分布模式，称之为结构冗余。如方格状的地板图案等。知识冗余某些图像的理解与某些知识有相当大的相关性。如人脸图有固定的结构，嘴巴上方是鼻子，鼻子上方是是眼睛，鼻子位于正脸图的中线上。

6、这类规律性的结构可由先验知识和背景知识得到，称此类冗余为知识冗余。根据已有的知识，对某些图像中所包含的物体可以构造其基本模型，并创建对应各种特征的图像库，进而图像的存储只需要保存一些参数特征。视觉冗余人的视觉系统对图像场的敏感性是非均匀和非线性的，然而，在记录原始图像数据时，通常假定视觉系统是线性的和均匀的，对视觉敏感和不敏感部分同等对待，从而产生比理想编码更多的数据，这就是视觉冗余。如对亮度和色彩的敏感度不同。图像区域的相同性冗余指在图像中的两个或对应的所有像素相同或相近，从而产生的数据重复性存储，即图像

7、区域的相似性冗余。在这种情况下，记录了一个区域中各像素的颜色值，则与其相同或相近的其他区域就不需要再记录其中各个像素值。纹理的统计冗余图像纹理在统计意义上服从某一分布规律。利用这种性质可以减少表示图像的数据量，称为纹理的统计冗余。以上对图像冗余的分析可见，图像信息压缩是可能的。但是到底能压缩多少，除了考虑冗余度外还要取决于图像质量的要求。4.2图像编码分类根据解压重建后的图像和原始图像之间是否具有误差，可以将图像编码与压缩方法分为无误差(亦称无失真、无损、信息保持)编码和有误差(有失真或有损)编码两大类。无

8、损压缩方法基于统计模型，减少或者完全去除图像数据中的冗余信息。如把图像数据中出现概率大的灰度用短的代码表示，概率小的灰度用相对长的代码表示，处理的码长必然短于未编码压缩前的平均码长。霍夫曼编码、香农编码都属于这一类编码。有损压缩是一种以牺牲部分信息量为代价换取缩短平均码长的编码压缩方法根据编码作用域划分，图像编码可分为空间域编码和变换域编码两大类若从具体编码技术来考虑，又可分为预测编码、变换编码、统计编码、轮廓编