【教学课件】第5章图像编码与压缩.ppt
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1、第第5章章 图像编码与压缩图像编码与压缩知识要点信息论中的有关概念:信息,信信息论中的有关概念:信息,信息量,信息熵,冗余度息量,信息熵,冗余度统计编码统计编码预测编码预测编码变换编码变换编码混合编码混合编码静态图像压缩标准:静态图像压缩标准:JPEG、JBIG、JPEG2000等等5.15.1 概述概述数据编码的目的各异数据编码的目的各异信息保密信息保密信息的压缩存储与传输等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。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。用及有关的国际标准。5.1
2、.1 数据压缩的基本概念数据压缩的基本概念数据压缩数据压缩以较少的数据量表示信源以原始形式所代表的以较少的数据量表示信源以原始形式所代表的信息信息目的在于节省存储空间、传输时间、信号频带目的在于节省存储空间、传输时间、信号频带或发送能量等。或发送能量等。数据压缩系统组成图数据压缩系统组成图 熵(熵(Entropy)代表信源所含的平均信息量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存在冗余度冗余数据的去除不会减少信息量。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信息量与数据量的关系可由
3、下式表示 I I D D du du (5.1)5.1.2 图像编码压缩的必要性图像编码压缩的必要性图像信号的数据量可表示为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分别表示图像数据量(字节,(字节,byte,B)、图像宽度、图像宽度(像素数,(像素数,pel)、图像、图像高度高度(像素数,(像素数,pel)、图像深度、图像深度(位,(位,bit)。)。图像的尺寸为图像的尺寸为wh。典型图像的数据量典型图像的数据量 图像种类图像种类图像参数图像参数 数据量数据量 二值传真图像二值传真图像 A4(210 297 mm)大小、)大小、1728 2376
4、 2色分辨率色分辨率501 KB 灰度图像灰度图像 512 512,8 bit灰度等级灰度等级 256 KB VGA图像图像 640 480 256色色 300 KB CIF视频图像视频图像 352 288 256色,亮度取样率为色,亮度取样率为3 MHz,亮度和两色,亮度和两色差按差按4 1 1取样,亮色量化位数共取样,亮色量化位数共12 bit,帧频,帧频29.97,按按1 s计算计算 4.3 MB HDTV亮度信号亮度信号 1280 720,量化位数为,量化位数为8 bit,帧频,帧频30 Hz,按,按1 s计算计算 52.7MB5.1.3 图像编码压缩的可能性图像编码压缩的可能性一般图
5、像中存在着以下数据冗余因素一般图像中存在着以下数据冗余因素:编码冗余编码冗余 像素间的相关性形成的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图像编码压缩的技术指标常用的图像压缩技术指标常用的图像压缩技术指标:图像熵与平均码长图像熵与平均码长 图像冗余度与编码效率图像冗余度与编码效率 压缩比压缩比 客观评价客观评价SNRSNR 主观评价主观评价图像质量的主观评价等级图像质量的主观评价等级 评分评分评价评价说明说明5优秀优秀图像质量非常好图像质量非常好4良好良好图像质量高图像质量高,有很小的干扰但不影响观看有很小的干扰但
6、不影响观看3中等中等图像质量可接受图像质量可接受,但有一些干扰但有一些干扰,对观看对观看稍有妨碍稍有妨碍2差差图像质量差图像质量差,对观看有妨碍对观看有妨碍1很差很差,劣劣图像质量很差图像质量很差,无法观看无法观看图像编码主、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Mb/s48dB4.5分分34Mb/s43dB4.0分分识别图像识别图像dB.0分分kb/s0dB2.5分分压缩后图像压缩后图像5.1.5 数据压缩方法
7、的分类数据压缩方法的分类1.1.无损压缩无损压缩(Lossless Compression):Huffman编码编码 Shannon编码编码游程编码游程编码算术编码算术编码轮廓编码轮廓编码有损压缩(有损压缩(Lossy Compression)预测编码预测编码 变换编码变换编码 混合编码混合编码现代压缩编码方法:现代压缩编码方法:分形编码分形编码模型基(模型基(Model-based)编码)编码5.2 5.2 统计编码统计编码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,以提高信息的传可变长码字,降低平均码
8、字长度,以提高信息的传输速度,节省存储空间。输速度,节省存储空间。基本原理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。就降低了平均码字长度。5.2.1 Huffman编码编码1前缀码(前缀码(Prefix Code)4层树形结构的编码情况层树形结构的编码情况2Huffman编码编码算法:算法:将图像的灰度等级按概率大小进行升序排序。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。在灰度级集合中取
9、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。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,仍然按照步骤在新的概率集合中,仍然按照步骤的规则,直至的规则,直至新的概率集合中只有一个概率为新的概率集合中只有一个概率为1的成员。这样的归并过程的成员。这样的归并过程可以用二叉树描述。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。从根节点按前缀码的编码规则进行二进制编码。Huffman编码示意图编码示意图左图所示为建立码的过程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右图所示为从根开始,经各中间节点到叶节点的
10、路径采用二进制编码的情况二进制编码的情况编码过程举例第第1行和第行和第2行列举了一个信源的统计特性行列举了一个信源的统计特性结果如第三行所示结果如第三行所示符号集符号集xi x1 x2 x3 x4 x5 x6 概率分布概率分布pi 0.400.200.120.110.090.08Huffman编码编码 1010000001011001113Huffman编码的性能编码的性能优点:优点:实现实现Huffman编码的基础是统计源数据集中各信号的概率分布。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,编码在无失真的编码方法中效率优于其他编码方
11、法,是一种最佳变长码,其平均码长接近于熵值。是一种最佳变长码,其平均码长接近于熵值。缺点:缺点:当信源数据成分复杂时,庞大的信源集致使当信源数据成分复杂时,庞大的信源集致使Huffman码表较大,码表较大,码表生成的计算量增加,编译码速度相应变慢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。编码的实际应用受到限制。4图像的图像的Huffman编译码系统编译码系统5.2.2 Shannon编码与编码与Fano编码编码1.Shannon提出了将信源符号依其概率降序排列,用
12、符号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。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:其应用于图像编码的步骤如下:(1)将)将N个灰度级个灰度级xi按其概率递减进行排列。按其概率递减进行排列。(2)求概率分布)求概率分布pi的第的第i个灰度级的二进制位数个灰度级的二进制位数ni。(5.10)(3)计算与)计算与pi相对应的累积概率相对应的累积概率Pi,把与把与Pi相对应的二进相对应的二进码和接下去与码和接下去与pk(ki)相应的码相比较,前面的)相应的码相比较,前面的ni位至少位至少有一位以上的数字是不同的。
13、有一位以上的数字是不同的。【例【例5.25.2】由表】由表5.35.3计算该信源的计算该信源的ShannonShannon编码编码平均码字长度为平均码字长度为2.92,较,较Huffman编码为长。编码为长。2.Fano2.Fano编码步骤编码步骤(1)将图像灰度级)将图像灰度级xi其概率大小按递减顺序进行其概率大小按递减顺序进行排序。排序。(2)将)将xi分成两组,使每组的概率和尽量接近。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给第一组灰度级分配代码“0”,第二组分配代码,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)若每组还是由两个或以上的灰度级组成,
14、重复上述步骤,直至每组只有一个灰度级为止。复上述步骤,直至每组只有一个灰度级为止。【例【例5.35.3】图】图5.65.6以表以表5.35.3的信源为例说明的信源为例说明FanoFano编码。编码。5.2.3 算术编码算术编码在信源各符号概率接近的条件下,算术编在信源各符号概率接近的条件下,算术编码是一种优于码是一种优于Huffman编码的方法。编码的方法。算术编码算术编码又称又称Shannon-Fano-Elias 香农香农-费诺费诺-埃利斯编码埃利斯编码 原理:累积分布函数 ,修正的累积分布函数为 并把 和 用二进制表示。码长取为 ,码字 表示取小数点后 位二进制位。Shannon-Fan
15、o-Elias编码的实现编码的实现信源及累积概率表示 迭代计算初值两个参数:区间宽度A ,的区间宽度。区间左端点B编码算法实现:proc-code 初始化:B =0;左端点 A1;初始化区间宽度为0,1 输入符号序列X()FOR i=1 To k step 1 DO();输入新的符号 B=:B+;确定新的左端点(左 端点调整)A=:;确定新宽度(宽度压缩)ENDDO END FOR 输出W=(B+A/2)二取L位作为编码点值。END proc-code 解码算法实现:Proc-decode while B 0 For K=1 to N-1 STEP1 If ;搜索搜索 所在区间所在区间 The
16、n ;break;End-If B=:B-;确定新的码点值确定新的码点值 (左端点归零)。(左端点归零)。B=:;宽度扩展为宽度扩展为0,1(新(新 码在码在0,1之间解码)之间解码)End-While输出码序列输出码序列 End Proc-decode【例例6-1】根根据据信信源源的的概概率率分分布布进进行行算算术术编编码码。已知信源的概率分布为已知信源的概率分布为求二进制序列求二进制序列01011的编码。的编码。举例举例解:步骤如下:解:步骤如下:(1)二二进进制制信信源源只只有有x1=0和和x2=1两两种种符符号号,相相应的概率为应的概率为pc=2/5,pe=1-pc=3/5(2)设设s
17、为为区区域域左左端端起起始始位位置置,e为为区区域域右右端端终终止止位置,位置,l为子区的长度,则为子区的长度,则 符号符号“0”的子区为的子区为0,2/5),子区长度为),子区长度为2/5 ;符号符号“1”的子区为的子区为2/5,1,子区长度为,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)随着序列符号的出现,子区按下列公式减少长度:新子区左端新子区左端=前子区左端前子区左端+当前子区左端当前子区左端前子区长度前子区长度新子区长度新子区长度=前子区长度前子区长度当前子区长度当前子区长度设设初初始始子子区区为为0,1,步步序序为为step,则则编编码码过过程程参参见见实
18、实例例。可见,最后子区左端起始位置可见,最后子区左端起始位置 最后子区长度最后子区长度001001最后子区右端终止位置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编码结果为子区起始位置与终止位置之中点 =0.0100111。x=01011的的概概率率为为p(x)=p2(0)p3(1)=(2/5)2(3/5)3,码码长长Lx=-log2p(x)=4.8548=5所以,二进序列的算术编码为所以,二进序列的算术编码为01001。算术编码算法的计算步骤实例算术编码算法的计算步骤实例step step x x s s l l 1 10 00 02/5 2/5 2 21 10+0+(2/5
19、2/5)(2/52/5)=4/25=4/25(2/52/5)(3/53/5)=6/25=6/25 3 30 02/5+0 6/25=4/25 2/5+0 6/25=4/25(6/256/25)(2/52/5)=12/125 12/125 4 41 14/25+4/25+(2/52/5)(12/12512/125)=124/625 124/625(12/12512/125)(3/53/5)=36/625 36/625 5 51 1124/625+124/625+(2/52/5)(36/62536/625)=692/3125 692/3125(36/62536/625)(3/53/5)=108/6
20、25 108/625 5.3 5.3 预测编码预测编码预测编码的基本思想: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。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列的相关性较强,则误差信号的幅度将远远小于样本信号。小于样本信号。图像差值幅度的概率分布图像差值幅度的概率分布5.3.1 预测编码基本原理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
21、码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差分脉冲编码调制Differential Pulse Code ModulationDPCMDPCM系统的组成系统的组成 5.3.2 线性自适应预测编码线性自适应预测编码假设经扫描后的图像信号假设经扫描后的图像信号x(t)是一个均值为零、方差为)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)使预测值 并且使差值并且使差值en的均方值为最小。的均方值为最小。预测信号的均方误差(预测信号的均方误差(MSE)定义为)定义为 Een=E(xn-xn)2设计最佳预测的系数设计
22、最佳预测的系数ai,采用,采用MMSE最小均方误差准则。可以令最小均方误差准则。可以令定义定义xi和和xj的自相关函数的自相关函数 R(i,j)=Exi,xj写成矩阵形式为写成矩阵形式为Yule-Walker方程组方程组 若若R(i)已知,该方程组可以用递推算法来求解)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: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。图像的相关性越强,压缩效果越好。当某个阶数已使当某个阶数已使EeN,eN 1 0时,即使再增加预时,即使再增加预测点数,压缩效果也不可能继续提高。测点数,压缩效果也不可能继续提高。若若xi是平稳是平稳m阶阶
23、Markov过程序列,则过程序列,则m阶线性预阶线性预测器就是在测器就是在MMSE意义下的最佳预测器。意义下的最佳预测器。当前像素与邻近像素的位置关系当前像素与邻近像素的位置关系常用预测器方案常用预测器方案前值预测:用前值预测:用x0同一行的最近邻近像素来预测同一行的最近邻近像素来预测 =x0 一维预测:如一维预测:如上图上图中的中的x1、x5。二维预测:如二维预测:如上图上图中的中的 x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7等。等。三维预测三维预测5.3.3 自适应预测编码自适应预测编码自适应预测自适应预测预测参数根据信号的统计特性来确定,以达到最佳预预测参数根据信号的统计特性来确定,以达到
24、最佳预测测预测编码的优点预测编码的优点直观快捷、便于实现直观快捷、便于实现预测编码的缺点预测编码的缺点压缩比不够高压缩比不够高5.4 5.4 变换编码变换编码5.4.1 变换编码的基本原理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,从而压通过数学变换可以改变信号能量的分布,从而压缩信息量。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号能量分布的基本原理。变换可以改变信号能量的分布变换可以改变信号能量的分布(5.4.2 变换编码的系统结构变换编码的系统结构多变样率变换编码系统多变样率变换编码系统图像输入二维变换交换
25、域采样量化编码传输/储存解码补零内插反交换输出 5.4.3 变换编码的实现变换编码的实现在变换编码中有以下几个问题值得注意: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图像变换方法的选取子图像大小的选取子图像大小的选取常用的图像编码方法常用的图像编码方法区域编码区域编码阈值编码阈值编码混合编码混合编码帧内混合编码原理图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).5.4.4 5
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