第4章數(shù)字圖像3-展示頁
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【正文】 11 010 10 001 10 11 10 0111 a2 a5 a1 a4 a1 a2 a1 a7 ? 編碼方式不唯一，但平均碼長(zhǎng)相同 ? 編碼效率受信源概率分布影響 ? 傳輸中誤碼影響較大 ? 必須先存儲(chǔ) /傳輸碼表 ? 必須預(yù)先知道信源的統(tǒng)計(jì)特性 ? 圖像過大時(shí)，應(yīng)劃分成小塊編碼 2020/11/4 南京大學(xué)多媒體研究所 25 Huffman編碼在不同概率分布下的編碼效果對(duì)比 2020/11/4 南京大學(xué)多媒體研究所 26 5. LZW編碼 ? 時(shí)間： ? 1977年， LZ77， LZ78 ? 1984年， LZW ? 應(yīng)用： gif， tif ? 壓縮比： 1:～ 1: ? 原理： ? LZW壓縮算法的基本思想是建立一個(gè)編碼表 (轉(zhuǎn)換表 )，韋爾奇稱之為串表，將輸入字符串映射成定長(zhǎng)的碼字輸出，通常碼長(zhǎng)設(shè)為 12bit。 （ 3）對(duì)新的概率集合重新排序， 再次把其中最小的兩個(gè)概率相加， 組成新的概率集合。 2020/11/4 南京大學(xué)多媒體研究所 20 ShannonFano編碼舉例 2020/11/4 南京大學(xué)多媒體研究所 21 3 Huffman 編碼 基本原理：將在圖象中出現(xiàn)次數(shù)多的像素值給一個(gè)短的編碼，將出現(xiàn)次數(shù)少的像數(shù)值給一個(gè)長(zhǎng)的編碼。 ? 不僅用于圖像數(shù)據(jù)的壓縮 ， 也可應(yīng)用于其他數(shù)字媒體的壓縮 。 反之 ， 壓縮比就越小 。 ? 是一種無損壓縮技術(shù) 。 2020/11/4 南京大學(xué)多媒體研究所 14 第二代壓縮編碼技術(shù) ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （ Artificial Neural Network， ANN） ? 分形編碼 （ Fractal Coding） ? 基于對(duì)象的壓縮編碼 （ Object Based Coding） ? 基于模型的壓縮編碼 （ Model Based Coding） ? 小波變化編碼 二、無損壓縮方法 2020/11/4 南京大學(xué)多媒體研究所 16 1 行程長(zhǎng)度編碼 (RLC) 思想：檢測(cè)符號(hào)序列中連續(xù)重復(fù)出現(xiàn)的符號(hào)，并使用其長(zhǎng)度（ run length） 進(jìn)行表示。變換編碼通常是將空間域上的圖像經(jīng)過正交變換映射到另一變換域上，使變換后的系數(shù)之間的相關(guān)性降低。預(yù)測(cè)編碼是基于圖像數(shù)據(jù)的空間或時(shí)間冗余特性，用相鄰的已知像素（或像素塊）來預(yù)測(cè)當(dāng)前像素（或像素塊）的取值，然后再對(duì)預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行量化和編碼。統(tǒng)計(jì)編碼的基本原理是給出現(xiàn)概率較大的符號(hào)賦予一個(gè)短碼字，而給出現(xiàn)概率較小的符號(hào)賦予一個(gè)長(zhǎng)碼字， 從而使得最終的平均碼長(zhǎng)很小。 2020/11/4 南京大學(xué)多媒體研究所 7 3. 圖像的信息熵 設(shè)一個(gè)信號(hào)源 Ｓ＝ ｛ s1, s2, … , sn｝ ， 第 i個(gè)符號(hào)的出現(xiàn)概率為 pi，每個(gè)符號(hào)用 d比特表示 ， 則按信息論中信息熵的定義 ， 該信號(hào)源的熵由下式定義： ????? niii pogpSH121)(?對(duì)于一種編碼方法，設(shè)第 i個(gè)符號(hào)的碼字長(zhǎng)度為 Li，則該信號(hào)源的平均碼字長(zhǎng)度 L為 : inii pLL *1???2020/11/4 南京大學(xué)多媒體研究所 8 例 ? 假設(shè)一個(gè)文本由 7個(gè)符號(hào)組成： a1, a2, a3, a4, a5, a6,
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