第5章圖像編碼與壓縮(已修改)
2025-11-04 15:12 本頁面
【正文】 第 5章 圖像編碼與壓縮 知識要點 ? 信息論中的有關(guān)概念：信息，信息量，信息熵，冗余度 ? 統(tǒng)計編碼 ? 預(yù)測編碼 ? 變換編碼 ? 混合編碼 ? 靜態(tài)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)： – JPEG、 JBIG、 JPEG2020等 概述 ? 數(shù)據(jù)編碼的目的各異 – 信息保密 – 信息的壓縮存儲與傳輸?shù)? ? 數(shù)碼相機圖像編碼與壓縮技術(shù)成功的范例。 ? 本章主要介紹靜態(tài)圖像壓縮編碼的原理、應(yīng)用及有關(guān)的國際標(biāo)準(zhǔn)。 數(shù)據(jù)壓縮的基本概念 ? 數(shù)據(jù)壓縮 –以較少的數(shù)據(jù)量表示信源以原始形式所代表的信息 –目的在于節(jié)省存儲空間、傳輸時間、信號頻帶或發(fā)送能量等。 數(shù)據(jù)壓縮系統(tǒng)組成圖 熵（ Entropy） ? 代表信源所含的平均信息量 ? 若信源編碼的熵大于信源的實際熵，則信源中的數(shù)據(jù)一定存在冗余度 ? 冗余數(shù)據(jù)的去除不會減少信息量。 ? 信息量與數(shù)據(jù)量的關(guān)系可由下式表示 I ? D ? du （ ） 圖像編碼壓縮的必要性 ? 圖像信號的數(shù)據(jù)量可表示為 ? V ? w h d/8 （ ） – V、 w、 h、 d分別表示圖像數(shù)據(jù)量 （字節(jié)，byte， B） 、圖像寬度 （像素數(shù)， pel） 、圖像高度 （像素數(shù)， pel） 、圖像深度 （位，bit）。 ? 圖像的尺寸為 wh。 典型圖像的數(shù)據(jù)量 圖像種類 圖像參數(shù) 數(shù)據(jù)量 二值傳真圖像 A4（ 210 ? 297 mm）大小、 1728 ? 2376 ? 2色分辨率 501 KB 灰度圖像 512?512， 8 bit灰度等級 256 KB VGA圖像 640 ? 480 ? 256色 300 KB CIF視頻圖像 352 ? 288 ? 256色，亮度取樣率為 3 MHz，亮度和兩色差按 4∶ 1∶ 1取樣，亮色量化位數(shù)共 12 bit，幀頻 ，按 1 s計算 MB HDTV亮度信號 1280 ? 720，量化位數(shù)為 8 bit，幀頻 30 Hz，按 1 s計算 圖像編碼壓縮的可能性 一般圖像中存在著以下數(shù)據(jù)冗余因素 : ? 編碼冗余 ? 像素間的相關(guān)性形成的冗余 ? 視覺特性和顯示設(shè)備引起的冗余 圖像編碼壓縮的技術(shù)指標(biāo) 常用的圖像壓縮技術(shù)指標(biāo) : ? 圖像熵與平均碼長 ? 圖像冗余度與編碼效率 ? 壓縮比 ? 客觀評價 SNR ? 主觀評價 圖像質(zhì)量的主觀評價等級 評分 評價 說明 5 優(yōu)秀 圖像質(zhì)量非常好 4 良好 圖像質(zhì)量高 ,有很小的干擾但不影響觀看 3 中等 圖像質(zhì)量可接受 ,但有一些干擾 ,對觀看稍有妨礙 2 差 圖像質(zhì)量差 ,對觀看有妨礙 1 很差 ,劣 圖像質(zhì)量很差 ,無法觀看 圖像編碼主、客觀評價的內(nèi)在關(guān)系 圖像類型 高分辨率廣播電視 普通數(shù)字廣播電視 數(shù)據(jù)庫圖像 會議電視 傳輸數(shù)碼率 客觀評價 SNR 主觀評價 ７４ Mb/s ≧ 48dB ≧ 34Mb/s ≧ 43dB ≧ 識別圖像 ≧ ３６ dB ≧ ３ .0分 ６４ kb/s ≧ ３ 0dB ≧ 壓縮后圖像 數(shù)據(jù)壓縮方法的分類 1 .無損壓縮 （ Lossless Compression） : ? Huffman編碼 ? Shannon編碼 ? 游程編碼 ? 算術(shù)編碼 ? 輪廓編碼 有損壓縮（ Lossy Compression） ? 預(yù)測編碼 ? 變換編碼 ? 混合編碼 現(xiàn)代壓縮編碼方法： ? 分形編碼 ? 模型基（ Modelbased）編碼 統(tǒng)計編碼 ? 統(tǒng)計編碼 – 根據(jù)信源的概率分布特性，分配具有惟一可譯性的可變長碼字，降低平均碼字長度，以提高信息的傳輸速度，節(jié)省存儲空間。 ? 基本原理 – 在信號概率分布情況已知的基礎(chǔ)上，概率大的信號對應(yīng)的碼字短，概率小的信號對應(yīng)的碼字長，這樣就降低了平均碼字長度。 Huffman編碼 ? 1．前綴碼（ Prefix Code） 4層樹形結(jié)構(gòu)的編碼情況 2． Huffman編碼 算法： ? ① 將圖像的灰度等級按概率大小進行升序排序。 ? ② 在灰度級集合中取兩個最小概率相加，合成一個概率。 ? ③ 新合成的概率與其他的概率成員組成新的概率集合。 ? ④ 在新的概率集合中，仍然按照步驟②～③的規(guī)則，直至新的概率集合中只有一個概率為 1的成員。這樣的歸并過程可以用二叉樹描述。 ? ⑤ 從根節(jié)點按前綴碼的編碼規(guī)則進行二進制編碼。 Huffman編碼示意圖 ? 左圖所示為建立碼的過程 ? 右圖所示為從根開始，經(jīng)各中間節(jié)點到葉節(jié)點的路徑采用二進制編碼的情況 編碼過程舉例 ? 第 1行和第 2行列舉了一個信源的統(tǒng)計特性 ? 結(jié)果如第三行所示 符號集 {xi} x1 x2 x3 x4 x5 x6 概率分布 {pi} Huffman編碼 1 010 000 001 0110 0111 3． Huffman編碼的性能 ? 優(yōu)點： – 實現(xiàn) Huffman編碼的基礎(chǔ)是統(tǒng)計源數(shù)據(jù)集中各信號的概率分布。 – Huffman編碼在無失真的編碼方法中效率優(yōu)于其他編碼方法，是一種最佳變長碼，其平均碼長接近于熵值。 ? 缺點： – 當(dāng)信源數(shù)據(jù)成分復(fù)雜時，龐大的信源集致使 Huffman碼表較大，碼表生成的計算量增加，編譯碼速度相應(yīng)變慢 – 不等長編碼致使硬件譯碼電路實現(xiàn)困難。上述原因致使Huffman編碼的實際應(yīng)用受到限制。 4．圖像的 Huffman編譯碼系統(tǒng) Shannon編碼與 Fano編碼 ? 1. Shannon提出了將信源符號依其概率降序排列，用符號序列累積概率的二進制表示作為對信源的唯一可譯編碼。 ? 其應(yīng)用于圖像編碼的步驟如下： ? （ 1）將 N個灰度級 xi按其概率遞減進行排列。 ? （ 2）求概率分布 pi的第 i個灰度級的二進制位數(shù) ni。 ? () ? （ 3）計算與 pi相對應(yīng)的累積概率 Pi, 把與 Pi相對應(yīng)的二進碼和接下去與
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