多媒體技術(shù)原理及應(yīng)用(已修改)
2025-03-05 10:48 本頁面
【正文】 167。 信息表示與編碼 167。 常用的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù) 167。 靜態(tài)圖像壓縮標(biāo)準 JPEG 167。 運動圖像壓縮編碼標(biāo)準 MPEG167。 視聽通信編碼解碼標(biāo)準 ? 傳統(tǒng)上用模擬方式表示聲音和圖像信息 。l 易出故障，常產(chǎn)生噪音和信號丟失，且拷貝過程中噪音和誤差逐步積累； l 模擬信號不適合數(shù)字計算機加工處理 。? 數(shù)字化處理：巨大的數(shù)據(jù)量。? 采樣定理： 僅當(dāng)采樣頻率 ≥2 倍的原始信號頻率時，才能保證采樣后信號可被保真地恢復(fù)為原始信號。設(shè)各分量均被數(shù)字化為 8個比特，從而 1秒鐘電視信號的數(shù)據(jù)量為：(++)28Mb= 。 即約為 100Mbps。 650MB的 CDROM僅能存約 1分鐘的原始電視數(shù)據(jù)。若 HDTV()， 一張 CDROM還存不下 6秒鐘的 HDTV圖像。 人說話的音頻一般在 20Hz~4kHz， 即人類語音的帶寬為 4kHz。 依據(jù)采樣定理， 設(shè)數(shù)字化精度為 8b， 則 1秒鐘信號量為 64kbits。因此， 人講 1分鐘話的數(shù)據(jù)量為 480kB。 數(shù)字化處理的關(guān)鍵問題－數(shù)據(jù)壓縮? 空間冗余 ? 時間冗余 ? 信息熵冗余? 結(jié)構(gòu)冗余 ? 知識冗余 ? 視覺冗余 ? 其他冗余 ? 這是圖像數(shù)據(jù)中經(jīng)常存在的一種冗余。? 在同一幅圖像中，規(guī)則物體和規(guī)則背景的表面物理特性具有相關(guān)性，這些相關(guān)性的光成象結(jié)構(gòu)在數(shù)字化其他中就表現(xiàn)為數(shù)據(jù)冗余。 ? 這是序列圖像和語音數(shù)據(jù)中所經(jīng)常包含的冗余。? 圖像序列中的兩幅相鄰的圖像之間有較大的相關(guān)性，這反映為時間冗余。? 在語言中 ， 由于人在說話時發(fā)音的音頻是一連續(xù)的漸變過程，而不是一個完全時間上獨立的過程，因而存在時間冗余。 ? 信息熵是指一組數(shù)據(jù)所攜帶的信息量 ， 它定義為：H=∑i=0N1Pilog2Pi N為數(shù)據(jù)類數(shù)或碼元個數(shù) ， Pi為碼元 yi發(fā)生的概率 .? 為使信息編碼單位數(shù)據(jù)量 d接近于或等于 H， 應(yīng)設(shè)：d=∑i=0N1Pib(yi) 其中 b(yi)是分配給碼元 yi的比特數(shù)， 理論上應(yīng)取 b(yi)=log2Pi. 實際一般取 b(y0)=b(y1)=…=b(yK1).? 例如， 英文字母編碼碼元長為 7bit， 即b(y0)=b(y1)= … =b(yK1)=7， 這樣 d必然大于 H， 由此帶來的冗余稱為信息熵冗余或編碼冗余。 ? 有些圖像從大域上看存著非常強的紋理結(jié)構(gòu)，我們稱它們在結(jié)構(gòu)上存在有冗余。? 例如，布紋圖像和草席圖像。? 有許多圖像的理解與某些基礎(chǔ)知識有相當(dāng)大的相關(guān)性。? 例如，人臉的圖像有固定的結(jié)構(gòu)。比如說嘴的上方有鼻子， 鼻子的上方有眼睛， 鼻子位于正臉圖像的中線上等。? 這類規(guī)律性的結(jié)構(gòu)可由先驗知識和背景知識得到， 我們稱此類冗余為知識冗余。? 人類視覺系統(tǒng)對于圖像場的任何變化，并不是都能感知的。? 例如，對于圖像的編碼處理時，由于壓縮或量化截斷引入了噪聲而使圖像發(fā)生了一些變化，如果這些變化不能為視覺所感知，仍認為圖像足夠好。? 事實上人類視覺系統(tǒng)一般 分辨能力約為 26灰度等級，而一般圖像量化采用 28灰度等級，這類冗余我們稱為視覺冗余。 224色28色? 例如，由圖像的空間非定常特性所帶來的冗余。 聲音頻率文字組句色彩漸變主觀意識::? 常見模型 ： ? RGB彩色空間 ? HSI彩色空間 ? YUV彩色空間 ? YIQ彩色空間 ? R、 G、 B是彩色最基本表示模型，也是計算機系統(tǒng)中所使用的彩色模型 。252。 RGB5： 5： 5方式 用 2個字節(jié)表示一個像素，具體位分配見圖 。圖 RGB5： 5：
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