第05章 图像编码与压缩优秀课件.ppt
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1、第05章 图像编码与压缩第1页,本讲稿共78页知识要点信息论中的有关概念:信息,信息量,信息熵,冗余度统计编码预测编码变换编码混合编码静态图像压缩标准:JPEG、JBIG、JPEG2000等第2页,本讲稿共78页5.1 概述数据编码的目的各异信息保密信息的压缩存储与传输等数码相机图像编码与压缩技术成功的范例。本章主要介绍静态图像压缩编码的原理、应用及有关的国际标准。第3页,本讲稿共78页5.1.1 数据压缩的基本概念数据压缩以较少的数据量表示信源以原始形式所代表的信息目的在于节省存储空间、传输时间、信号频带或发送能量等。第4页,本讲稿共78页数据压缩系统组成图 第5页,本讲稿共78页熵(Ent
2、ropy)代表信源所含的平均信息量若信源编码的熵大于信源的实际熵,则信源中的数据一定存在冗余度冗余数据的去除不会减少信息量。信息量与数据量的关系可由下式表示 I D du (5.1)第6页,本讲稿共78页5.1.2 图像编码压缩的必要性图像信号的数据量可表示为 V w h d/8 (5.2)V、w、h、d分别表示图像数据量(字节,byte,B)、图像宽度(像素数,pel)、图像高度(像素数,pel)、图像深度(位,bit)。图像的尺寸为wh。第7页,本讲稿共78页典型图像的数据量 图像种类图像参数 数据量 二值传真图像 A4(210 297 mm)大小、1728 2376 2色分辨率 501
3、KB 灰度图像 512512,8 bit灰度等级 256 KB VGA图像 640 480 256色 300 KB CIF视频图像 352 288 256色,亮度取样率为3 MHz,亮度和两色差按411取样,亮色量化位数共12 bit,帧频29.97,按1 s计算 4.3 MB HDTV亮度信号 1280 720,量化位数为8 bit,帧频30 Hz,按1 s计算 52.7MB第8页,本讲稿共78页5.1.3 图像编码压缩的可能性一般图像中存在着以下数据冗余因素:编码冗余 像素间的相关性形成的冗余 视觉特性和显示设备引起的冗余第9页,本讲稿共78页5.1.4 图像编码压缩的技术指标常用的图像压
4、缩技术指标:图像熵与平均码长 图像冗余度与编码效率 压缩比 客观评价SNR 主观评价第10页,本讲稿共78页图像质量的主观评价等级图像质量的主观评价等级 评分评价说明5优秀图像质量非常好4良好图像质量高,有很小的干扰但不影响观看3中等图像质量可接受,但有一些干扰,对观看稍有妨碍2差图像质量差,对观看有妨碍1很差,劣 图像质量很差,无法观看第11页,本讲稿共78页图像编码主、客观评价的内在关系图像编码主、客观评价的内在关系 图像类型图像类型高分辨率广播电视高分辨率广播电视普通数字广播电视普通数字广播电视数据库图像数据库图像会议电视会议电视传输数码率传输数码率客观评价客观评价SNR主观评价主观评价
5、Mb/s 48dB 4.5分分34Mb/s 43dB 4.0分分识别图像识别图像 dB.0分分kb/s 0dB 2.5分分压缩后图像压缩后图像第12页,本讲稿共78页5.1.5 数据压缩方法的分类1.无损压缩(Lossless Compression):Huffman编码 Shannon编码游程编码算术编码轮廓编码第13页,本讲稿共78页有损压缩(Lossy Compression)预测编码 变换编码 混合编码现代压缩编码方法:分形编码模型基(Model-based)编码第14页,本讲稿共78页5.2 统计编码统计编码根据信源的概率分布特性,分配具有惟一可译性的可变长码字,降低平均码字长度,以
6、提高信息的传输速度,节省存储空间。基本原理在信号概率分布情况已知的基础上,概率大的信号对应的码字短,概率小的信号对应的码字长,这样就降低了平均码字长度。第15页,本讲稿共78页5.2.1 Huffman编码1前缀码(Prefix Code)4层树形结构的编码情况第16页,本讲稿共78页2Huffman编码算法:将图像的灰度等级按概率大小进行升序排序。在灰度级集合中取两个最小概率相加,合成一个概率。新合成的概率与其他的概率成员组成新的概率集合。在新的概率集合中,仍然按照步骤的规则,直至新的概率集合中只有一个概率为1的成员。这样的归并过程可以用二叉树描述。从根节点按前缀码的编码规则进行二进制编码。
7、第17页,本讲稿共78页Huffman编码示意图左图所示为建立码的过程右图所示为从根开始,经各中间节点到叶节点的路径采用二进制编码的情况第18页,本讲稿共78页编码过程举例第1行和第2行列举了一个信源的统计特性结果如第三行所示符号集xi x1 x2 x3 x4 x5 x6 概率分布pi 0.400.200.120.110.090.08Huffman编码 101000000101100111第19页,本讲稿共78页3Huffman编码的性能优点:实现Huffman编码的基础是统计源数据集中各信号的概率分布。Huffman编码在无失真的编码方法中效率优于其他编码方法,是一种最佳变长码,其平均码长接
8、近于熵值。缺点:当信源数据成分复杂时,庞大的信源集致使Huffman码表较大,码表生成的计算量增加,编译码速度相应变慢不等长编码致使硬件译码电路实现困难。上述原因致使Huffman编码的实际应用受到限制。第20页,本讲稿共78页4图像的Huffman编译码系统第21页,本讲稿共78页5.2.2 Shannon编码与Pano编码1.Shannon提出了将信源符号依其概率降序排列,用符号序列累积概率的二进制表示作为对信源的唯一可译编码。其应用于图像编码的步骤如下:(1)将N个灰度级xi按其概率递减进行排列。(2)求概率分布pi的第i个灰度级的二进制位数ni。(5.10)(3)计算与pi相对应的累积
9、概率Pi,把与Pi相对应的二进码和接下去与pk(ki)相应的码相比较,前面的ni位至少有一位以上的数字是不同的。第22页,本讲稿共78页【例5.2】由表5.3计算该信源的Shannon编码平均码字长度为2.92,较Huffman编码为长。第23页,本讲稿共78页2.Fano编码步骤(1)将图像灰度级xi其概率大小按递减顺序进行排序。(2)将xi分成两组,使每组的概率和尽量接近。给第一组灰度级分配代码“0”,第二组分配代码“1”。(3)若每组还是由两个或以上的灰度级组成,重复上述步骤,直至每组只有一个灰度级为止。第24页,本讲稿共78页【例5.3】图5.6以表5.3的信源为例说明Fano编码。第
10、25页,本讲稿共78页5.2.3 算术编码在信源各符号概率接近的条件下,算术编码是一种优于Huffman编码的方法。【例6-1】根据信源的概率分布进行算术编码。已知信源的概率分布为求二进制序列01011的编码。第26页,本讲稿共78页举例解:步骤如下:(1)二进制信源只有x1=0和x2=1两种符号,相应的概率为pc=2/5,pe=1-pc=3/5(2)设s为区域左端起始位置,e为区域右端终止位置,l为子区的长度,则 符号“0”的子区为0,2/5),子区长度为2/5 ;符号“1”的子区为2/5 ,1,子区长度为3/5 。第27页,本讲稿共78页(3)随着序列符号的出现,子区按下列公式减少长度:新
11、子区左端=前子区左端+当前子区左端前子区长度新子区长度=前子区长度当前子区长度设初始子区为0,1,步序为step,则编码过程参见实例。可见,最后子区左端起始位置 第28页,本讲稿共78页最后子区长度最后子区右端终止位置 编码结果为子区起始位置与终止位置之中点 =0.0011。所以,二进序列的算术编码为0011。第29页,本讲稿共78页算术编码算法的计算步骤实例step x s l 1002/5 210+(2/5)(2/5)=4/25(2/5)(3/5)=6/25 302/5+0 6/25=4/25(6/25)(2/5)=12/125 414/25+(2/5)(12/125)=124/625(1
12、2/125)(3/5)=36/625 51124/625+(2/5)(36/625)=692/3125(36/625)(3/5)=108/625 第30页,本讲稿共78页5.3 预测编码预测编码的基本思想:在某种模型的指导下,根据过去的样本序列推测当前的信号样本值,然后用实际值与预测值之间的误差值进行编码。如果模型与实际情况符合得比较好且信号序列的相关性较强,则误差信号的幅度将远远小于样本信号。第31页,本讲稿共78页图像差值幅度的概率分布第32页,本讲稿共78页5.3.1 预测编码基本原理对实际值与预测值之间的误差值进行编码差分脉冲编码调制Differential Pulse Code Mo
13、dulationDPCM第33页,本讲稿共78页DPCM系统的组成 第34页,本讲稿共78页5.3.2 线性自适应预测编码假设经扫描后的图像信号x(t)是一个均值为零、方差为的平稳随机过程。线性预测就是选择ai(i 1,2,N 1)使预测值 并且使差值en的均方值为最小。预测信号的均方误差(MSE)定义为 Een=E(xn-xn)2第35页,本讲稿共78页设计最佳预测的系数ai,采用MMSE最小均方误差准则。可以令定义xi和xj的自相关函数 R(i,j)=Exi,xj写成矩阵形式为Yule-Walker方程组 若R(i)已知,该方程组可以用递推算法来求解ai。第36页,本讲稿共78页通过分析可
14、以得出以下结论:图像的相关性越强,压缩效果越好。当某个阶数已使EeN,eN 1 0时,即使再增加预测点数,压缩效果也不可能继续提高。若xi是平稳m阶Markov过程序列,则m阶线性预测器就是在MMSE意义下的最佳预测器。第37页,本讲稿共78页当前像素与邻近像素的位置关系第38页,本讲稿共78页常用预测器方案前值预测:用x0同一行的最近邻近像素来预测 =x0 一维预测:如上图中的x1、x5。二维预测:如上图中的 x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7等。三维预测第39页,本讲稿共78页5.3.3 自适应预测编码自适应预测预测参数根据信号的统计特性来确定,以达到最佳预测预测编码的优点直观快捷、
15、便于实现预测编码的缺点压缩比不够高第40页,本讲稿共78页5.4 变换编码5.4.1 变换编码的基本原理 通过数学变换可以改变信号能量的分布,从而压缩信息量。以傅里叶变换的概念说明合理的变换可以改变信号能量分布的基本原理。第41页,本讲稿共78页变换可以改变信号能量的分布(第42页,本讲稿共78页5.4.2 变换编码的系统结构多变样率变换编码系统图像输入二维变换交换域采样量化编码传输/储存解码补零内插反交换输出 第43页,本讲稿共78页5.4.3 变换编码的实现在变换编码中有以下几个问题值得注意:图像变换方法的选取子图像大小的选取常用的图像编码方法区域编码阈值编码混合编码第44页,本讲稿共78
16、页帧内混合编码原理图变换编码变换编码变换编码预测编码信道传输预测编码反变换 f(1,n)F(1,n)e(1,n)e(1,n)f(2,n)F(2,n)e(2,n)e(2,n)f(M,n)F(M,n)e(M,n)e(M,n)f(1,n)f(2,n)f(M,n).第45页,本讲稿共78页5.4.4 5.4.4 整数小波变换与图像压缩整数小波变换与图像压缩量化器的设计是决定图像保真度的关键环节,而传统的DCT和经典小波变换在图像变换后会产生浮点数,因而必须对变换后的数据进行量化处理,这样就产生不同程度的失真。新一代的整数小波变换(又叫第二代小波变换)采用提升方法能够实现整数变换,因而能够实现图像的无损
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