小波变换与图像压缩课件.ppt

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1、周三例会报告26/11/2014上海大学数字图像处理—图像压缩OUTLINE:图像压缩1.香农信息论2.数据压缩原理3.数据冗余4.无损压缩5.有损压缩WaveletExchange图像压缩为什么要图像压缩?减少表示数字图像时需要的数据量目的什么是图像压缩?24真彩色16色位256色位768kb128kb257kb图像压缩基础-香农信息论说明:一个消息若能传达给我们许多原来未知的内容,我们就认为这个信息很有意义,信息量大;反之,一个消息传达给我们的是已知确定的东西,则这个传达就失去了意义。生活实例

2、第一句话:我有一个师兄叫“**”。第二句话:我大学舍友是个男生。直观的感受一下这两句话所携带的未知信息量。信息图像压缩基础-香农信息论-信息量在信息论中:信息使用不确定的度量来确定的,一个消息的可能性越小,其信息含量越大;消息的可能性越大,其信息含量越小。设某消息发生的概率为,则该消息携载的信息量为:1)当时,则单位为比特(bit);2)当时,则单位为奈特(nat);3)当时,则单位为哈特(hat)。一般以2为底取对数,由此定义的信息量等于描述该信息所用的最少比特数。信息量图像压缩基础-香农信息论

3、-信息量在信息论中:信息使用不确定的度量来确定的,一个消息的可能性越小,其信息含量越大;消息的可能性越大,其信息含量越小。设某消息发生的概率为,则该消息携载的信息量为:1)当时,则单位为比特(bit);2)当时,则单位为奈特(nat);3)当时,则单位为哈特(hat)。一般以2为底取对数,由此定义的信息量等于描述该信息所用的最少比特数。信息量图像压缩基础-香农信息论-信息熵信息熵信息熵若信源有个字符,对应字符的概率为,则该信源的平均信息量就称为信息熵,既:具体到数字图像中,称为图像信息熵。它给出了

4、描述一幅图像携载信息量的最少比特数。图像压缩基础-香农信息论-图像编码图像编码图像编码码本:编码所用符号的集合称为码本。如码字:对每个码本的每个符号所赋的符号序列称为码字。如码字长度:每个码字里的符号个数称为码字长度。数字图像:码长=二进制数长度。图像压缩基础-香农信息论-香农定理香农无失真编码定理Shannon无失真编码定理基于图像信息熵,存在一种无失真的编码方法,使编码的平均码长与信息熵无限的接近。既:但以为下限,既。这就是Shannon的无失真编码定理。无失真编码性能的几个指标:1)编码效率

5、2)冗余度或3)压缩比n1:编码后的大小n2:编码前的大小图像压缩基础-图像压缩原理1)数据压缩的对象是数据,大的数据量并不代表含有大的信息量。2)图像压缩就是除去图像中多余的数据而对信息没有本质的影响。3)图像压缩是以图像编码的形式实现的,用较少的比特数表示出现概率较大的灰度级,用较多的比特数表示出现概率较小的灰度级,从而使平均码长更接近于信息熵。图像压缩基础-图像压缩质量评判标准压缩图像灰阶f'(xi,yi)均方误差:规范化均方误差:,对数信噪比:图像压缩基础-数据冗余1)信息熵冗余:也称编码

6、冗余,如果图像中平均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。2)空间冗余:也称为像素间冗余或几何冗余,是图像内部相邻像素之间存在较强的相关性所造成的冗余。3)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。4)视觉冗余:是指人眼不能感知或不敏感的那部分图像信息。5)结构冗余:是指图像中存在很强的纹理结构或自相似性。6)知识冗余:是指有些图像还包含与某些先验知识有关的信息。1)信息熵冗余:也称编码冗余,如果图像中平均比特数大于该图像的信息熵,则图像中存在冗余,这

7、种冗余称为信息熵冗余。2)空间冗余:也称为像素间冗余或几何冗余,是图像内部相邻像素之间存在较强的相关性所造成的冗余。3)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。4)视觉冗余:是指人眼不能感知或不敏感的那部分图像信息。5)结构冗余:是指图像中存在很强的纹理结构或自相似性。6)知识冗余:是指有些图像还包含与某些先验知识有关的信息。有损压缩无损压缩图像压缩基础-图像压缩的类型标准量化和矢量量化编码预测编码行程编码模型法编码变换编码字典编码香农-范诺编码哈弗曼编码算术编码无损编码图像压缩

8、无损压缩-行程编码行程:是指字符序列中各个字符连续重复出现而形成字符串的长度。行程编码(游程编码):就是将字符串序列映射成字符串的长度和串的位子的标志序列。例如:一个字符串00000000111888...8881111000000008个3个50个4个8个行程编码:0x08,0x00,0x03,0x01,0x50,0x08,0x04,0x01,0x08,0x0010201000002222201行程编码:0x01,0x01,0x01,0x00,0x01,0x02,0x01,0x0

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