第八章图象压缩PPT讲稿.ppt
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1、第八章图象压缩第1页,共34页,编辑于2022年,星期三 2图象一大特点是数据量大,给存贮、传输带来困难,需压图象一大特点是数据量大,给存贮、传输带来困难,需压缩缩 例:电话线传输速率一般为56Kbits/s(波特率)一幅彩色图像51251224bit=6M bits大小。传一幅图象需2分钟左右。实时传送更难:51251224bits25帧/秒=150Mbits/S 如压缩20倍,传一幅图6秒左右,可以接受,实用。实时,要专用信道(卫星、微波网、专线网等技术);另外,大量资料需存贮遥感、故宫、医学CT、MR,需要压缩。第2页,共34页,编辑于2022年,星期三图像数据可压缩性分析:图像数据可压
2、缩性分析:从统计观点出发,简单直观地讲,就是某一象素的灰度值,总是和周围其他象素灰度值有某种关系,应用某种编码方法提取并减少这些相关特性,便可实现图象信息的数据压缩。图象数据压缩的目的目的可以是节省图象存贮器容量,也可以是减少传输信道容量,还可以是为了缩短图象加工处理的时间。第3页,共34页,编辑于2022年,星期三编码例子:8个灰级,总计64*64=4096像素的图像DAnkPr(rk)编码1长度编码2 长度07900.1900031121/710230.2500130122/78500.2101031023/76560.16011300134/73290.081003000145/7245
3、0.0610130000156/71220.03110300000167/7810.0211130000006编码1 平均码长:3bits;编码2 平均码长:2.7bits第4页,共34页,编辑于2022年,星期三(1 1)压缩方法:)压缩方法:按时间分:按时间分:静图:静止图象(要求质量高)动图:活动的序列图象(相对质量要求低,压缩倍数要高)压缩比未压缩的图象的存贮字节数压缩后图象存贮字节数 按失真与否分按失真与否分:无失真压缩:经压缩后再恢复图象与原图象无任何区别,一般 压缩倍数 2 有限失真压缩:单帧(静)420倍。图象序列(x、y、t)50200倍第5页,共34页,编辑于2022年,星
4、期三(2 2)压缩失真度衡量标准:)压缩失真度衡量标准:a客观:输出与输入之差:e(x,y)=g(x,y)f(x,y)整图差:均方差:量纲:灰度级。第6页,共34页,编辑于2022年,星期三也可将输出与输入之差看作噪声,此时:输出图象均方信噪比定义为:g2(x,y)/e2(x,y)第7页,共34页,编辑于2022年,星期三常用:峰值信噪比一般2,或PSNR40dB 人眼看不出来 30 dB 的图象不能用 35dB 可接受 到目前为上,很难找出一个通用的评价图象压缩的客观标准,仍然是很好的研究课题 第8页,共34页,编辑于2022年,星期三b主观(人判别)专家投票的方法,实用。人的视觉的主观亮度
5、是光强的对数函数。人眼对黑暗区误差比明亮区更敏感。人眼对灰度突变边缘比较敏感。第9页,共34页,编辑于2022年,星期三(3 3)图象压缩的技术指标:)图象压缩的技术指标:a保真度与用途有关,例如侦察与体育比赛关心内容不同b压缩比:原图象数据量压缩后数据量或0.3bit/pixelc误码扩散程度d实时性与压缩算法、系统速度有关e保密性传输中防止被盗,SPOT 是数据需解码(高明压缩方法,压缩后仍是一幅图)数字水印技术(信息安全)watermarking 第10页,共34页,编辑于2022年,星期三8.2 8.2 四叉树四叉树(金字塔pyramid或Quad tree)适用于N=2n 图象 四叉
6、树:四叉树:0层1层2层n层象素数:4041424n四叉树全部保留,总数据量为:全分辨率图:4n点数,数据量增加1/3,对搜索有好处,找到有关兴趣区域后再提取感应趣的下一层图象。第11页,共34页,编辑于2022年,星期三8.3 8.3 信息有关的基本概念信息有关的基本概念1信息的度量:7月份天气报:“明天下雨”,信息量小 10月份天气报:“明天下雪”小概率事件发生,信息量大即:概率低信息量大 概率高信息量小怎么定量?戈壁滩一年下雨概率1/128,睛概率127/128。对天气预报的信息量多少?引入-log2p 代表信息量 如:-log21/128 =7 有雨 -log2127/128 0 晴第
7、12页,共34页,编辑于2022年,星期三信息具有可加性:信息具有可加性:一个99方阵,一个士兵在某一位置的概率1/81,信息=-log21/81 =6.34 在特定行上的概率1/9:信息=-log21/9 =3.17 在特定列上的概率1/9:信息=-log21/9 =3.17 行、列信息量和:3.17+3.17=6.34引入一个信息度量引入一个信息度量 I(P)I(P)特点:0 p P2,I(P2)I(P1)I(p q)=I(p)+I(q)I(P)=-logbp 一般 b=2 第13页,共34页,编辑于2022年,星期三2 2信息熵(信息熵(EntropyEntropy)预期能得到的平均信息
8、量,I(Pi)的数学期望值。对于M个灰阶:Pi i=1,2,.,M例1,当Pi =1/4,i=1,2,3,4 H=2 当P1 =1/2,P2 =1/4,P3 =P4=1/8 H=1.75 第14页,共34页,编辑于2022年,星期三例2,二值图象,xi=0,1 0值概率:p 1值概率:1-pH p 变化关系可以发现,当 p=0.5时熵最大。00.51pH1.0第15页,共34页,编辑于2022年,星期三一般讲,对M个灰值:求H的条件极值,即:当 M=256时,Hmax=8注意熵 H 的特点:H 0 Hmax=log2M H Hmax 第16页,共34页,编辑于2022年,星期三8.4 8.4
9、可逆保真编码(无失真压缩)可逆保真编码(无失真压缩)熵:平均信息量一般图象压缩模式:代表:孤立地考察每个象素点出现概率。去相关(去冗余)量化无失真编码S=8大S小0255 灰度百分比第17页,共34页,编辑于2022年,星期三注意:恰当做变换熵可以减小。例:(板书)熵变小,把信息转移到变换模型中(高阶熵概念)(举例:降低比特位问题)结论:结论:不作变换时无失真编码压缩极限是熵第18页,共34页,编辑于2022年,星期三一幅图(8*8*3bits)4444444045555450456664504567645045666450455554504444444044444440灰度 频数 概率 熵0
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