数字图像处理.ppt
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1、数字图像处理,-图像变换,知识要点,信息论中的有关概念信息,信息量,信息熵,冗余度编码方法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,5.1 概述,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。,数据压缩系统组成图,熵(Entropy),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),5.1.2 图像编码压缩的必要性,图像信号的数据量V (volume) (byt
2、e,B) : V w h d/8 (5.2) w、h、d 分别表示width(pel)、height(pel) 、depth(bit)。 Image Size is wh。,典型图像的数据量,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,5.1.4 图像编码压缩的技术指标,常用的图像压缩技术指标(P79): 图像熵与平均码长( Entropy and average code lenthgh ) 图像冗余度与编码效率(Coding efficiency) Compression ratio SNR 主观评
3、价,图像质量的主观评价等级,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,2、有损压缩(Lossy Compression)预测编码 变换编码混合编码,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。,5.2.1 Huffman编码,1前缀码(Prefix Code)4层树形结构的编码情
4、况,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。,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,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,试求:平均码长?,5.2.2 算术编码,在信源各符号概率接近的条件下,算术编码是一
5、种优于Huffman编码的方法。【例5.2】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。,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 。,(3)随着序列符号的出现,子区按下列公式减少长度:新子区左端 = 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
6、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,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。,算术编码算法的计算步骤实例,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。,图像差值幅度的概率分布(PDF),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Differentia
7、l Pulse Code ModulationDPCM,DPCM系统的组成,5.3.2 线性预测编码,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,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。,通过分析可以得出以下结论:,图像的相关性越强,压缩效果越好。
8、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。,当前像素与邻近像素的位置关系,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,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、便于实现预测编码的缺点压缩比不够高,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
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