[精选]多媒体技术ppt好资源-第03讲多媒体数据压缩基础.pptx

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1、第3章多媒体数据压缩基础3.1媒体元素的特点3.2数据压缩编码简介3.3统计编码3.4预测编码3.5变换编码媒体元素的特点3.11.文本——是以文字和各种专用符号表达的信息形式，它是现实生活中使用得最多的一种信息存储和传递方式。用文本表达信息给人充分的想象空间，它主要用于对知识的描述性表示，如阐述概念、定义、原理和问题以及显示标题、菜单等内容。2.图形——是指由外部轮廓线条构成的矢量图。即由计算机绘制的直线、圆、矩形、曲线、图表等。3.图像——是多媒体中最重要的信息表现形式之一，它是决定一个多媒体软件视觉效果的关键因素。4.视频——指将一系

2、列的静态影像以电信号方式加以捕捉，纪录，处理，储存，传送，与重现的各种技术。5.音频——按表达形式，声音分为讲解、音乐、效果三类。6.动画——动画是利用人的视觉暂留特性，快速播放一系列连续运动变化的图形图像，也包括画面的缩放、旋转、变换、淡入淡出等特殊效果。数据压缩编码简介（1）数据压缩的必要性图像信号：黑白480×360，8bit；大小是480×360÷1024=168.45KB彩色大小是480×360×3÷1024=506.25KB视频：PAL制每秒数据量506.25KB×25帧/秒=12.36MB/s（2）数据压缩的可能性空间冗余时间

3、冗余结构冗余视觉冗余知识冗余信息熵冗余3.2数据压缩的可能性P16●[1]空间冗余——规则物体的物理相关性[2]时间冗余——视频与动画画面间的相关性[3]统计冗余——具有空间冗余和时间冗余[6]视觉冗余——视觉、听觉敏感度和非线性感觉[7]知识冗余——凭借经验识别[4]结构冗余——规则纹理、相互重叠的结构表面[5]信息熵冗余——编码冗余，数据与携带的信息10110001110010110001110001011010101010111100010111111010224色28色声音频率文字组句色彩渐变主观意识::教学进程（1）空间冗余静态图

4、像中存在的最主要的一种数据冗余在同一幅图像中，规则物体和规则背景的表面物理特性具有相关性即对同一景物表面上采样点的颜色之间存在着空间连贯性例如：图像中一片连续的区域，其像素为相同的颜色—空间冗余数据压缩的可能性P16●（2）时间冗余序列图像(电视图像、动画)和语音数据中所经常包含的冗余一组连续的画面之间往往存在着时间和空间的相关性例如：唱歌的歌手、两人谈话时背景一致等数据压缩的可能性P16●（3）统计冗余是空间冗余和时间冗余的总称。在数据处理时，往往采用统计事件出现概率的办法来鉴别空间冗余和时间冗余，因此空间冗余和时间冗余具有统计特性。数据

5、压缩的可能性P16●（4）结构冗余在某些场景中，存在着明显的分布模式——结构结构可以通过特定的过程来生成例如：方格状的地板，蜂窝，砖墙等数据压缩的可能性P16●（5）信息熵冗余信息熵：一组数据所携带的信息量。冗余的产生是因为：在信源符号的表示过程中未遵循信息论下最优编码而造成。通过熵编码进行压缩数据压缩的可能性P16●（6）视觉冗余可以根据这些视觉特性来对图象信息进行取舍人类的视觉系统对图像场的敏感性：非均匀和非线性的对亮度变化敏感，而对色度的变化相对不敏感在高亮度区，人眼对亮度变化敏感度下降对物体边缘敏感，内部区域相对不敏感对整体结构敏感

6、，而对内部细节相对不敏感数据压缩的可能性P16●（7）知识冗余有许多图像的理解与某些基础知识有相当大的相关性这类规律性的结构可以由先验知识和背景知识得到例如：人脸的图像知识冗余是模型编码的基础数据压缩的可能性P16●●多媒体数据压缩的性能指标●压缩比●压缩性能常常用压缩比定义(输入数据和输出数据比)例：512×480，24bit/pixel(bpp)输出15000byte输入＝737280byte压缩比＝737280/15000＝49教学进程节省图象或视频的存储容量，增加访问速度，使数字视频能在PC机上实现，需要进行视频和图象的压缩。有三个

7、关键参数评价一个压缩系统：压缩比、图象质量、压缩和解压的速度，●压缩质量●压缩方法分为无损压缩和有损压缩，对于有损压缩：失真情况很难量化，只能对测试的图象进行估计。模拟图象质量的指标：信噪比、分辨率、颜色错，但必须在观察了实际图象以后。教学进程●压缩和解压缩速度●在许多应用中，压缩和解压可能不同时用，在不同的位置不同的系统中。所以，压缩、解压速度分别估计。静态图象中，压缩速度没有解压速度严格；动态图象中，压缩、解压速度都有要求，因为需实时地从摄像机或VCR中抓取动态视频。●多媒体数据压缩的性能指标（3）数据压缩编码分类无损压缩指使用压缩后的

8、数据进行重构(或者叫做还原，解压缩)，重构后的数据与原来的数据完全相同。无损压缩算法一般压缩比2～4。常用的无损压缩算法有霍夫曼(Huffman)算法和LZW(Lenpel-Zi