多媒体技术基础及应用本(4).ppt

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1、第四章 多媒体数据压缩编码技术概述:本章主要讲述了图像和视频图像的处理技术。大致可分为四个部分: 1、数据压缩编码的重要性和可能性; 2、数据压缩方法的介绍 3、静态图像压缩编码的国际标准(JPEG); 4、运动图像压缩编码的国际标准(MPEG)。★本章为本书的重点之一第四章 多媒体数据压缩编码技术本章要重点掌握的知识点: 多媒体数据压缩的必要性和可能性,数据压缩方法分类,常用的压缩编码和算法(统计编码、预测编码、变换编码)数据压缩编码的国际标准JPEG、MPEG等。★哈夫曼编码、JPEG第四章 多媒体数据压缩编码技术(1)为什么要进行数据压缩多媒体信息包括

2、了文本、数据、声音、动画、图形、图像以及视频等多种媒体信息。虽然经过数字化处理后其数据量是非常大的,如果不进行数据压缩处理,计算机系统就无法对它进行存储和交换。另一个原因是图像、音频和视频这些媒体具有很大的压缩潜力。因为在多媒体数据中,存在着空间冗余、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、纹理的统计冗余等。它们为数据压缩技术的应用提供了可能的条件。因此在多媒体系统中必须采用数据压缩技术,它是多媒体技术中一项十分关键的技术。数据压缩方法的分类(1)根据质量有无损失可分为有损失编码和无损失编码。(2)按照其作用域在空间域或频率域上分为:空

3、间方法、变换方法和混合方法。(3)根据是否自适应分为自适应性编码和非适应性编码。数据压缩方法的分类依据压缩算法分类:(1)脉冲编码调制(2)预测编码(3)变换编码(4)统计编码(5)混合编码(1)脉冲编码调制脉冲编码调制实际上是连续模拟信号的数字采样表示。脉冲编码调制(PCM)编码器和解码器位于一个图像编码系统的起点和终点。下面几种编码方法都是在多媒体数据模拟信号经过PCM编码后再进行的压缩编码方法。(2)预测编码编码器记录与传输的不是样本的真实值,而是它与预测值的差。这一方法称为差值脉冲编码调制(DPCM)方法。(3)变换编码变换编码的主要思想是利用图像块

4、像素值之间的相关性,把图像变换到一组新的基上,使得能量集中到少数几个变换系数上,通过存储这些系数而达到压缩的目的。在变换编码中,由于对整幅图像进行变换的计算量太大,所以一般把原始图像分成许多个矩形区域子图像独立进行变换。常用的有离散余弦变换(DCT)(4)统计编码最常用的统计编码是Huffman编码。它对于出现频率大的符号用较少的位数来表示,而对出现频率较小的符号用较多的位数来表示。其编码效率主要取决于需编码的符号出现的概率分布,越集中则压缩比越高。另外还有算术编码、游程编码。(5)混合编码混合编码是指合并变换和预测技术的编码,通常有两种编码形式。量化的基本

5、原理量化的作用是在图像质量或声音质量达到一定保真度的前提下,舍弃那些对视觉或听觉影响不大的信息。量化的过程是模拟信号到数字信号的映射。模拟量是连续量,而数字量是离散量,因此量化操作实质上是用有限的离散量代替无限的连续模拟量的多对一的映射操作。量化的基本原理量化概念主要来自于从模拟量到数字量的转换,即A/D转换,也就是通过采样把连续的模拟量离散化。量化过程预先设置一组判决电平和一组重建电平,各个判决电平覆盖一定的区间,所有判决电平将覆盖整个有效取值区间。量化时将模拟量的取样值同这些电平比较,若采样值幅度落在覆盖区间之上,则取这个量化级的代表值,称为码字。一个量

6、化器只能取有限多个量化级,因此量化过程不可避免地存在量化误差。量化器的设计要求通常设计量化器有下述两种情况:(1)给定量化分层级数,满足量化误差最小。(2)限定量化误差,确定分层级数,满足以尽量小的平均比特数,表示量化输出。信息、信息量、信息熵(1)信息: 信息是用不确定性的量度定义的。一个消息的可能性愈小,其信息愈多;而消息的可能性愈大,则其信息愈少。信息、信息量、信息熵(2)信息量: 所谓信息量是指从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,也就是在辩识N个事件中特定的一个事件的过程中所需要提问“是或否”的最少次数信息、信息量、信息熵(3)熵

7、: 如果将信源所有可能事件的信息量进行平均,就得到了信息熵(entropy)。熵就是平均信息量。最佳编码定理在变字长码中,对于出现概率大的信息符号编以短字长的码,对于出现概率小的信息符号编以长字长的码,如果码字长度严格按照符号概率的大小的相反顺序排列,则平均码字长度一定小于按任何其它符号顺序排列方式得到的码字长度。Huffman编码Huffman编码的步骤:(1)概率统计,得到n个不同概率的信息符号;(2)将n个信源信息符号的n个概率,按概率大小排序;(3)将n个概率中,最后两个小概率相加,这时概率个数减为n-1个;(4)将n-1个概率,按大小重新排序;(5

8、)重复(3),将新排序后的最后两个小概率相加,相加和

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