【正文】 ； 1952年， Huffman編碼方法； 1968年， 發(fā)展了 ShannonFano編碼，構(gòu)造出更為完美的ShannonFanoElias 編碼。利用這種性質(zhì)也可以減少表示圖像的數(shù)據(jù)量，所以我們稱之為 紋理的統(tǒng)計(jì)冗余 。 向量量化方法就是針對(duì)這種冗余性的圖像壓縮編碼方法。 ?圖像區(qū)域的相同性冗余 它是指在圖像中的兩個(gè)或多個(gè)區(qū)域所對(duì)應(yīng)的所有像素值相同或相近，從而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)重復(fù)性存儲(chǔ)，這就是 圖像區(qū)域的相似性冗余 。 通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)以下視覺(jué)的非均勻特征。 ?視覺(jué)冗余 事實(shí)表明，人類的視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)圖像場(chǎng)的敏感性是非均勻和非線性的。 根據(jù)已有的知識(shí)，對(duì)某些圖像中所包含的物體，我們可以構(gòu)造其基本模型，并創(chuàng)建對(duì)應(yīng)各種特征的圖像庫(kù)，進(jìn)而圖像的存儲(chǔ)只需要保存一些特征參數(shù)，從而可以大大減少數(shù)據(jù)量。例如，人臉的圖像有固定的結(jié)構(gòu)。 已知分布模式，可以通過(guò)某一過(guò)程生成圖像。 ?結(jié)構(gòu)冗余 在有些圖像的紋理區(qū)，圖像的像素值存在著明顯的分布模式，例如，方格狀的地板圖案等。 時(shí)間冗余 這是序列圖像（電視圖像、運(yùn)動(dòng)圖像）表示中經(jīng)常包含的冗余。 iNii ppE 210log?????iNi ibpD ???? 10 110 ???? Nbbb ?信息熵冗余 圖 26個(gè)英文字母相對(duì)頻率 ?空間冗余 同一景物表面上各采樣點(diǎn)的顏色之間往往存在著空間連貫性，但是基于離散像素采樣來(lái)表示物體顏色的方式通常沒(méi)有利用景物表面顏色的這種空間連貫性，從而產(chǎn)生了 空間冗余 。 ? 一般取 (如 ASCII編碼把所有碼元都編碼為 7比特 )，這樣得到的 D必然大于 E。 6 多媒體數(shù)據(jù)的冗余 一般而言，多媒體數(shù)據(jù)中存在的數(shù)據(jù)冗余情況主要有以下幾種 (P107)： ?信息熵冗余 ?空間冗余 ?時(shí)間冗余 ?結(jié)構(gòu)冗余 ?知識(shí)冗余 ?視覺(jué)冗余 ?聽(tīng)覺(jué)冗余 ?紋理的統(tǒng)計(jì)冗余 信息熵冗余 ? 信息熵定義為一組數(shù)據(jù)所表示的信息量，即 式中， E為信息熵， N為數(shù)據(jù)的種類 (或稱碼元 )個(gè)數(shù)，Pi為第 i個(gè)碼元出現(xiàn)的概率。 5 多媒體數(shù)據(jù)的冗余 對(duì)于如此巨大的多媒體數(shù)據(jù)，如果不經(jīng)過(guò)壓縮，不僅超出了計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)和處理能力，而且在現(xiàn)在的通信信道的傳輸速率下，是無(wú)法完成大量多媒體信息的傳輸?shù)?，多媒體數(shù)據(jù)的高速傳輸和儲(chǔ)藏所需要的巨大容量已經(jīng)成為多媒體數(shù)據(jù)通信技術(shù)的最大障礙。但數(shù)字化后的聲音、圖像、視頻和音頻等多媒體數(shù)據(jù)是非常龐大的。 數(shù)據(jù)壓縮 就是 從采樣數(shù)據(jù)中去除冗余 ，即保留原始信息中變化的、特征性信息，去除重復(fù)的、確定的或可推知的信息， 在實(shí)現(xiàn)更接近實(shí)際媒體信息描述的前提下，盡可能的減少描述用的信息量 。第 6章 多媒體數(shù)據(jù)壓縮 2 本章主要內(nèi)容 數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)概述 數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)原理 JPEG靜止圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn) 運(yùn)動(dòng)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn) MPEG 3 數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)概述 數(shù)據(jù)壓縮的概念 采樣數(shù)據(jù)不僅僅是所代表的原始信息本身，還包含著其它一些沒(méi)必要保留的（確定的、可推知的）信息，即存在著數(shù)據(jù)冗余。 M=D?d 其中 M表示實(shí)際媒體信息， D表示數(shù)字化后的采樣數(shù)據(jù)， ?d表示數(shù)據(jù)冗余量。 4 多媒體數(shù)據(jù)的冗余 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的高度發(fā)展以及通信、計(jì)算機(jī)和大眾傳媒三大技術(shù)的相互融合，計(jì)算機(jī)已經(jīng)不再局限于數(shù)值計(jì)算、文字處理的范疇，而成為處理圖形、圖像、視頻、音頻等多種信息的工具。 例如： 一頁(yè)在 A4（ 216mm 300mm）紙上的照片，以 300dpi（ 12像素/mm）采樣，每個(gè)像素用 24位真彩色信號(hào)表示，其數(shù)據(jù)量約為27MB/頁(yè)， 650MB的 CDROM只可放 24頁(yè)； 雙聲道立體聲光盤(pán)，采樣率是 ，采樣精度 16位，一秒鐘數(shù)據(jù)量是 16 2/8=172KB/s，一張 CD只能存放約 1小時(shí)的聲音。因此，為了存儲(chǔ)、處理和傳輸這些數(shù)據(jù)，必須進(jìn)行壓縮。 ? 一組數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量顯然等于各記錄碼元的二進(jìn)制位數(shù)(即編碼長(zhǎng)度 )與該碼元出現(xiàn)的概率乘積之和，即 式中， D為數(shù)據(jù)量，為第 i個(gè)碼元的二進(jìn)制位數(shù)。這種 因碼元編碼長(zhǎng)度的不經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的冗余稱為信息熵冗余或編碼冗余 。 可以通過(guò)改變物體表面顏色的像素存儲(chǔ)方式來(lái)利用空間連貫性，達(dá)到減少數(shù)據(jù)量的目的。 序列圖像一般為位于一時(shí)間軸區(qū)間內(nèi)的一組連續(xù)畫(huà)面，其中的相鄰幀往往包含相同的背景和移動(dòng)物體，只不過(guò)移動(dòng)物體所在的空間位置略有不同，所以后一幀的數(shù)據(jù)與前一幀的數(shù)據(jù)有許多共同的地方，這種共同性是由于相鄰幀記錄了相鄰時(shí)刻的同一場(chǎng)景畫(huà)面，所以稱為 時(shí)間冗余 。我們稱此為 結(jié)構(gòu)冗余 。 ?知識(shí)冗余 有些圖像的理解與某些知識(shí)有相當(dāng)大的相關(guān)性。這類規(guī)律性的結(jié)構(gòu)可由先驗(yàn)知識(shí)和背景知識(shí)得到，我們稱此類冗余為 知識(shí)冗余 。知識(shí)冗余是模型編碼主要利用的特性。然而，在記錄原始的圖像數(shù)據(jù)時(shí)，通常假定視覺(jué)系統(tǒng)是線性和均勻的，對(duì)視覺(jué)敏感和不敏感的部分同等對(duì)待，從而產(chǎn)生了比理想編碼（即把視覺(jué)敏感和不敏感的部分區(qū)分開(kāi)來(lái)編碼）更多的數(shù)據(jù)，這就是 視覺(jué)冗余 。 ? 視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)圖像的亮度和色彩度的敏感性相差很大； ? 隨著亮度的增加，視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)量化誤差的敏感度降低； ? 人眼的視覺(jué)系統(tǒng)在圖像的邊緣和非邊緣區(qū)域分開(kāi)來(lái)處理； ? 人類的視覺(jué)系統(tǒng)總是把視網(wǎng)膜上的圖像分解成若干個(gè)空間有向的頻率通道后再進(jìn)一步處理。 在以上的情況下，記錄了一個(gè)區(qū)域中各像素的顏色值，則與其相同或相近的其他區(qū)域就不在記錄其中各像素的值。 ?紋理的統(tǒng)計(jì)冗余 有些圖像紋理盡管不嚴(yán)格服從某一分布規(guī)律，但是它在統(tǒng)計(jì)的意義上服從該規(guī)律。 思考： ? 圖像序列中的兩幅相鄰圖像，后一幅圖像與前一幅圖像之間有較大的相關(guān)，這是（ ）。 1976年， 提出了一種可以成功地逼近信息熵極限的編碼方法 —— 算術(shù)編碼。 1977年， Jacob Ziv和 Abraham Lempel提出了 LZ77編碼算法， 78年又作了改進(jìn)，被稱為 LZ78編碼算法。 LZ7 LZ7 LZW三種壓縮技術(shù)就是目前無(wú)損壓縮領(lǐng)域中最為流行的、被稱為“字典式編碼”的壓縮技術(shù)。 1986年開(kāi)始制定靜態(tài)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)， 1994 年后成為國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，稱為 JPEG標(biāo)準(zhǔn)。其中的 MPEG4標(biāo)準(zhǔn)（相當(dāng)于 ITU的 +標(biāo)準(zhǔn)）是為了適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)視頻的需求特點(diǎn)而制定的，具有更高的壓縮比、支持并發(fā)數(shù)據(jù)流編碼、基于內(nèi)容的交互操作、增強(qiáng)的時(shí)間域隨機(jī)存取、容錯(cuò)、基于內(nèi)容的尺度可變性等新特性。 按照壓縮方式 分為對(duì)稱壓縮和非對(duì)稱壓縮兩種類型。普通數(shù)據(jù)文件，一般采用無(wú)損壓縮，對(duì)于冗余度較小的圖像，需要采用有損壓縮。 22 數(shù)據(jù)壓縮的主要指標(biāo) 衡量不同壓縮方法優(yōu)劣的技術(shù)指標(biāo)是相同的，主要包括以下幾個(gè)方面。 23 數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)原理 信息熵與編碼 信息熵的概念 信息論中，編碼數(shù)據(jù)量與所表示的信息量以及冗余信息之間的關(guān)系為： 數(shù)據(jù)量＝信息量＋冗余量 信息是對(duì)所表現(xiàn)的事件中不確定性的描述，信息量多少與不確定性的程度有關(guān)。 某信息描述的事件狀態(tài)的出現(xiàn)概率越小，其不確定性越大，其表達(dá)的信息量就越多，冗余量就越少。對(duì)于單個(gè)事件（如字符）來(lái)說(shuō)，其信息熵定義為： ? H（ i） = log2(Pi)（ bit) （ 1） ? 公式（ 1）表示發(fā)生概率為 Pi的事件 i所具有的信息熵為H(i)， 單位為 bit（比特）。 例如 ：有一字符串 “ babbdcaacb”包含 a、 b、 c、 d四種字符，其長(zhǎng)度為 10，字符 a、 b、 c、 d分別出現(xiàn)了 1次，則 a、b、 c、 d在信息中出現(xiàn)的概率分別為 、 、 、 ，它們的熵分別為： H(a)=log2()≈ （ bit） H(b)=log2()≈ （ bit） H(c)=log2()≈ （ bit） H(d)=log2()≈ （ bit） 26 每種字符的信息熵就是該字符編碼所用的理想位數(shù)（二進(jìn)制） 。編碼方法中的碼字（代碼）有固定長(zhǎng)度和可變長(zhǎng)度兩種。 29 30 無(wú)損壓縮編碼 ShannonFano編碼 簡(jiǎn)稱為 SF編碼，是一種變長(zhǎng)編碼，其基本思想是按信