第7章圖像壓縮(1)(編輯修改稿)
2024-10-27 16:14 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 XH? ? %HXL? ??編碼效率 Huffman編碼 (夏 p103106) 0 S2 S3 1 1 0 S5 S4 S1 0 1 0 1 Huffman樹(shù) Huffman編碼 (夏 p103106) Huffman編碼的特點(diǎn)是： （ 1） Huffman編碼構(gòu)造程序是明確的 ， 但編出的碼不是唯一的 ， 其原因之一是兩個(gè)概率分配碼字 “ 0”和 “ 1”是任意選擇的 （ 大概率為 “ 0”， 小概率為 “ 1”， 或者反之） 。 第二原因是在排序過(guò)程中兩個(gè)概率相等 ， 誰(shuí)前誰(shuí)后也是隨機(jī)的 。 這樣編出的碼字就不是唯一的 。 （ 2） Huffman編碼結(jié)果 ， 碼字不等長(zhǎng) ， 平均碼字最短 ，效率最高 ， 但碼字長(zhǎng)短不一 ， 實(shí)時(shí)硬件實(shí)現(xiàn)很復(fù)雜 （ 特別是譯碼 ） ， 而且在抗誤碼能力方面也比較差 。 Huffman編碼 (夏 p103106) （ 3） Huffman編碼的信源概率是 2的負(fù)冪時(shí) ， 效率達(dá)100%， 但是對(duì)等概率分布的信源 ， 產(chǎn)生定長(zhǎng)碼 ， 因此編碼效率與信源符號(hào)概率分布相關(guān) ， 故 Huffman編碼依賴(lài)于信源統(tǒng)計(jì)特性 ， 編碼前必須有信源這方面的先驗(yàn)知識(shí) ， 這往往限制了哈夫曼編碼的應(yīng)用 。 （ 4） Huffman編碼只能用近似的整數(shù)位來(lái)表示單個(gè)符號(hào) ， 而不是理想的小數(shù) ， 這也是 Huffman編碼無(wú)法達(dá)到最理想的壓縮效果的原因 。 Huffman編碼 (夏 p103106) Huffman編碼的 MATLAB實(shí)現(xiàn) (一 ) Huffman編碼的 MATLAB實(shí)現(xiàn) (二 ) Huffman編碼的 MATLAB實(shí)現(xiàn) (三 ) Huffman編碼的 MATLAB實(shí)現(xiàn) (四 ) Huffman編碼的 MATLAB實(shí)現(xiàn) (五 ) Huffman編碼的 MATLAB實(shí)現(xiàn) (六 ) 香農(nóng) 范諾編碼 ? 根據(jù)變長(zhǎng)最佳編碼定理 ， ShannonFano編碼 步驟如下： ? （ 1）將信源中符號(hào) xi按其出現(xiàn)的概率，由大到小順序排列。 ? （ 2）將信源分成兩部分，使兩個(gè)部分的概率和盡可能接近。重復(fù)第（ 2）步直至不可再分，即每一個(gè)葉子只對(duì)應(yīng)一個(gè)符號(hào)。 ? （ 3）從左到右次次為這兩部分標(biāo)記 0， 1。 ? （ 4）將各個(gè)部分標(biāo)記的 0， 1串接起來(lái)就得到各信源符號(hào)所對(duì)應(yīng)的碼字 香農(nóng) 范諾編碼 ShannonFano編碼過(guò)程示意圖 例： 香農(nóng) 范諾編碼 編碼后均碼長(zhǎng) 灰度級(jí) 出現(xiàn)概率 碼字 碼長(zhǎng) s1 00 2 S2 01 2 S3 0,15 10 2 S4 110 3 S5 111 3 )(51????ilisipL香農(nóng) 范諾編碼 香農(nóng)樹(shù)型圖 S2 S3 S5 S4 S1 預(yù)測(cè)編碼 (夏 p9496,章 p158162) (1)無(wú)損預(yù)測(cè)編碼 (章 p158159) (2)有損預(yù)測(cè)編碼 (夏 p9496,章p160162) 無(wú)損預(yù)測(cè)編碼 (章 p158159) 無(wú)損預(yù)測(cè)編碼系統(tǒng) 無(wú)損預(yù)測(cè)編碼 (章 p158159) 預(yù)測(cè)誤差 nnn ffe ???線性預(yù)測(cè) ????miinin far ou ndf1)(?),2,1( mia i ?? 是預(yù)測(cè)系數(shù) 無(wú)損預(yù)測(cè)編碼 (章 p158159) ? 在圖像數(shù)據(jù)壓縮中 ， 常用如下幾種線性預(yù)測(cè)方案： ? （ 1） 前值預(yù)測(cè) ， 即 ? （ 2） 一維預(yù)測(cè) ， 即用同一掃描行的前面幾個(gè)采樣值預(yù)測(cè) 。 ? （ 3） 二維預(yù)測(cè) ， 即不但用同一掃描行的前面幾個(gè)采樣值 ，還要用前幾行中的采樣值一起來(lái)預(yù)測(cè) 。 1? ?? nn aff1 1 2 2 3 3 4 4?nf a f a f a f a f? ? ? ?無(wú)損預(yù)測(cè)編碼 (章 p158159) 線性預(yù)測(cè)編碼 舉例 ： ? F = {154,159,151,149,139,121,112,109,129} ? m = 2 ? = 1/2 ? 預(yù)測(cè)值 f3 = 1/2 * (154 + 159) ? 156 e3 = 151 156 = 5 ? f4 = 1/2 * (159 + 151) = 155 e4 = 149 – 155 = 6 ? f5 = 1/2 * (151 + 149) = 150 e5 = 139 – 150 = 11 ? f6 = 1/2 * (149 + 139) = 144 e6 = 121 – 144 = 23 ? f7 = 1/2 * (139 + 121) = 130 e7 = 112 – 130 = 18 ? f8 = 1/2 * (121 + 112) ? 116 e8 = 109 – 116 = 7 ? f9 = 1/2 * (112 + 109) ? 110 e9 = 129 – 110 = 19 無(wú)損預(yù)測(cè)編碼 (章 p158159) 對(duì) Lena圖像進(jìn)行無(wú)損的一階預(yù)測(cè)編碼和解碼 預(yù)測(cè)誤差圖像 無(wú)損預(yù)測(cè)編碼 (章 p158159) （ b)原圖直方圖 （ c） 預(yù)測(cè)誤差直方圖 無(wú)損預(yù)測(cè)編碼的 MATLAB實(shí)現(xiàn) (一 ) 無(wú)損預(yù)測(cè)編碼的 MATLAB實(shí)現(xiàn) (二 ) 有損預(yù)測(cè)編碼 (夏 p9496,章 p160162) 有損預(yù)測(cè)編碼系統(tǒng) 有損預(yù)測(cè)編碼 (夏 p9496,章 p160162) 考慮一維預(yù)測(cè) )),
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