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正文內(nèi)容

大學(xué)計算機學(xué)院多媒體基礎(chǔ)變換編碼-資料下載頁

2025-02-09 18:52本頁面
  

【正文】 ,而丟棄所有低于門限的變換系數(shù)。 ?傳送的系數(shù)位置隨圖像內(nèi)容而變化,具有一定的自適應(yīng)性。 ?非零變換系數(shù)的位置與它們的幅度值一起傳送 (a) 區(qū)域編碼屏蔽矩陣 (b) 區(qū)域比特分配表 (c) 閾值編碼屏蔽矩陣 變換系數(shù)的閾值編碼 ?對于不同的變換系數(shù)塊,傳送的變換系數(shù)可能不同。閾值編碼常用均勻量化器和熵編碼,即變長碼。 yx?yy?閾值編碼的量化特性曲線 ?閾值編碼也是一種自適應(yīng)編碼,量化編碼自適應(yīng)于圖像內(nèi)容,比系數(shù)屏蔽矩陣不隨圖像變化的區(qū)域編碼有更高的壓縮比。 變換系數(shù)的游程編碼 ?更有效的傳輸非零變換系數(shù)位置的方法:“之”字型掃描和游程 幅度二維熵編碼。 ?“之”字形掃描 ?使變換系數(shù)所代表的頻率分量由高到低排列,增加連零的個數(shù),提高變字長游程編碼效率,將二維 8 8 變換系數(shù)排列成一維 1 64 數(shù)據(jù)串。對于隔行掃描圖象,可以采用其它替代的“之”字形掃描。 ?塊結(jié)束發(fā)送( )標識 基于 塊變換的編碼系統(tǒng) DCT Zigzag Quantize 游程 幅度編碼 Huffman Code 011010001011101... 基于 的編碼系統(tǒng)-編碼 614 14 2 1 21 5 0 1 1 3 0 1 0 3 1 0????????原始圖象 10011011100011... 10 ( ) 139 144 149 153144 151 153 156150 155 160 163159 161 162 16079 0 1 02 1 0 01 1 0 00 0 0 0????[ 79 0 2 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0]? ? ? ?0 79120101012100????????????????????游程 (連 0 的個數(shù) ) 幅度 基于 的編碼系統(tǒng)-編碼 Unpressed (262 KB) Compressed (50) (22 KB, 12:1) Compressed (1) (6 KB, 43:1) 139 144 149 153144 151 153 156150 155 160 163159 161 162 160????????144 1 46 14 7 147148 1 50 15 2 152155 1 57 15 7 156162 1 61 15 9 1565 2 2 64 1 1 45 2 3 73 0 3 4??????基于 塊變換的編碼系統(tǒng) 系數(shù)的傳輸 圖象塊 圖象塊 系數(shù) 量化的圖象塊 系數(shù) 重建 圖象塊 典型的編碼失真-塊效應(yīng) ? 本身沒有失真,是可逆變換,如果計算精度保證的話,變換前后的結(jié)果是一樣的。 ? 變換固有的缺點: ?塊效應(yīng):變換編碼是一種塊結(jié)構(gòu)編碼方法,易出現(xiàn)塊與塊之間的不連續(xù)性。如下圖中的 “階梯效應(yīng) ” 和后面圖中的 “蚊子效應(yīng) ”。 ?圖像的邊界、紋理處易出現(xiàn)較明顯的損傷。 典型的編碼失真-塊效應(yīng) 典型的編碼失真-蚊子效應(yīng) 典型的 編碼失真-高頻損傷 ?對每一類圖象,分別優(yōu)化量化和熵編碼 ?分類: ?沒有細節(jié)的塊 ?水平結(jié)構(gòu) ?垂直結(jié)構(gòu) ?對角結(jié)構(gòu) ?無方向的紋理 自適應(yīng)變換編碼 ? 編碼效率和尺寸之間的關(guān)系是單調(diào)曲線,其拐點在 4 8 16 16 區(qū)段 ?需要根據(jù)圖像分辨率(、或數(shù)字電影)選擇 變換塊的大小。 中選擇 4 4: ?更適宜于小尺寸圖像,相應(yīng)的塊效應(yīng)主觀感覺也會減弱 ?更好的運動補償,意味著更小的空間相關(guān)性 變換的尺寸 2*2 4*4 8*8 16*16 32*32 64*64 子塊尺寸 位 /象素 快速算法 ?直接進行 計算:每個系數(shù)需要 64 次乘法、 63 次加法,8 8 將需要 1024 次乘法, 896 次加法。 ? 有快速算法: 2 的行列運算,每一次運算變?yōu)? 1 運算, 1 采用 。一般的 1 的快速算法使運算量降低為 2N 數(shù)量級的實數(shù)乘法。 1st dimension 轉(zhuǎn)置 2st dimension 系數(shù) ROM 矩陣表 N N 180。 矩陣表 N N 180。 BT B U C C 行 列 B=CU VT=VBT VT 快速算法 ? 快速算法是中國人陳文雄 (1977) 提出的 ?N= 8 時的算法如圖 ? 對應(yīng)于 , 對應(yīng)于。 和 比較 變換后的能量更集中更適合壓縮 次最佳變換-一階過程 ?如果一個靜態(tài)序列中每個元素的條件概率只依賴于它的前一個元素,則此靜態(tài)隨機序列稱為一階馬爾可夫序列。通常遇到的圖象都能滿足這個馬爾可夫假設(shè)。 ?對于那些可以用一階馬爾可夫 () 過程來模擬的圖象, 是 變換的很好的近似,尤其是當(dāng) ρ接近于 1 的情況下。因此,對于通常遇到的圖象,都可以用更容易計算的 來近似 變換。 次最佳變換-一階過程 ?一個 N 元素零均值一階馬爾可夫序列的協(xié)方差矩陣為 ?特征值 λk 和特征向量 φk 為 : 次最佳變換-一階過程 ? 是如下超越方程的正根 : ? ? ? ?221 s i ntan ,c os 2 c osN N e v e n???? ? ? ???????只要給出 ρ的一個值,就可以計算出 變換的基向量。 ?對于自然景物,通常 ρ≈1,這時 的基向量可以很好地近似 變換地基向量,因此, 經(jīng)常代替 。盡管 在降低相關(guān)性方面不如 有效,但是其好處是它的基函數(shù)是固定的,而且對于強相關(guān)圖象來講, 可以近似 ,所以, 是次最佳的變換。 ? ? ? ? ? ?121, s i n , 0 , 122kkkkNm m k m m k NN?? ? ???? ????? ? ? ? ? ? ?????? ????DCT次 最佳變換-一階 Markov過程 ?對相關(guān)性較強的數(shù)據(jù),它有優(yōu)良的能量集中(次最佳變換) m a r k o v 序 序序 序 序 序 序序 序 序 序 RR 序 序 序 序 序K L 序 序 序 序K L 序 序序 序 序 序D C T 序 序 序D C T 序 序序 序 序 序 序??序 序 序謝 謝 :26:1220:2620::26 20:2620:26::26:12 2023年 2月 27日星期一 8時 26分 12秒 ? 靜夜四無鄰,荒居舊業(yè)貧。 , February 27, 2023 ? 雨中黃葉樹,燈下白頭人。 20:26:1220:26:1220:262/27/2023 8:26:12 PM ? 1以我獨沈久,愧君相見頻。 :26:1220:26Feb2327Feb23 ? 1故人江海別,幾度隔山川。 20:26:1220:26:1220:26Monday, February 27, 2023 ? 1乍見翻疑夢,相悲各問年。 :26:1220:26:12February 27, 2023 ? 1他鄉(xiāng)生白發(fā),舊國見青山。 2023年 2月 27日星期一 下午 8時 26分 12秒 20:26: ? 1比不了得就不比,得不到的就不要。 。 2023年 2月 下午 8時 26分 :26February 27, 2023 ? 1行動出成果,工作出財富。 2023年 2月 27日星期一 8時 26分 12秒 20:26:1227 February 2023 ? 1做前,能夠環(huán)視四周;做時,你只能或者最好沿著以腳為起點的射線向前。 下午 8時 26分 12秒 下午 8時 26分 20:26: ? 沒有失敗,只有暫時停止成功!。 , February 27, 2023 ? 很多事情努力了未必有結(jié)果,但是不努力卻什么改變也沒有。 20:26:1220:26:1220:262/27/2023 8:26:12 PM ? 1成功就是日復(fù)一日那一點點小小努力的積累。 :26:1220:26Feb2327Feb23 ? 1世間成事,不求其絕對圓滿,留一份不足,可得無限完美。 20:26:1220:26:1220:26Monday, February 27, 2023 ? 1不知香積寺,數(shù)里入云峰。 :26:1220:26:12February 27, 2023 ? 1意志堅強的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 2023年 2月 27日星期一 下午 8時 26分 12秒 20:26: ? 1楚塞三湘接,荊門九派通。 。 2023年 2月 下午 8時 26分 :26February 27, 2023 ? 1少年十五二十時,步行奪得胡馬騎。 2023年 2月 27日星期一 8時 26分 12秒 20:26:1227 February 2023 ? 1空山新雨后,天氣晚來秋。 下午 8時 26分 12秒 下午 8時 26分 20:26: ? 楊柳散和風(fēng),青山澹吾慮。 , February 27, 2023 ? 閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 20:26:1220:26:1220:262/27/2023 8:26:12 PM ? 1越是沒有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 :26:1220:26Feb2327Feb23 ? 1越是無能的人,越喜歡挑剔別人的錯兒。 20:26:1220:26:1220:26Monday, February 27, 2023 ? 1知人者智,自知者明。勝人者有力,自勝者強。 :26:1220:26:12February 27, 2023 ? 1意志堅強的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 2023年 2月 27日星期一 下午 8時 26分 12秒 20:26: ? 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過于提升自我。 2023年 2月 下午 8時 26分 :26February 27, 2023 ? 1業(yè)余生活要有意義,不要越軌。 2023年 2月 27日星期一 8時 26分 12秒 20:26:1227 February 2023 ? 1一個人即使已登上頂峰,也仍要自強不息。 下午 8時 26分 12秒 下午 8時 26分 20:26: MOMODA POWERPOINT Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blandit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis ut cursus. 感 謝 您 的 下 載 觀 看 專家告訴
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