多媒體數(shù)據(jù)壓縮基礎

第四章多媒體數(shù)據(jù)壓縮基礎

4.1圖像數(shù)據(jù)壓縮基礎

必要性：多媒體數(shù)據(jù)量非常龐大，存儲、傳輸困難。

壓縮的前提：聲音、圖像數(shù)據(jù)存在大量冗余

壓縮的目的：消除冗余,便于存儲和傳輸4.2冗余種類

一統(tǒng)計冗余：圖像數(shù)據(jù)存在大量的統(tǒng)計特征的重復。包括空間上的冗余和時間上的冗余

二信息熵冗余

信息熵定義為一組數(shù)據(jù)所表示的信息量

這種碼元編碼長度的不經(jīng)濟帶來的冗余稱為信息熵冗余

三結(jié)構冗余

圖像大面積上存在著重復出現(xiàn)的相同或相近的紋理結(jié)構，稱為結(jié)構冗余四知識冗余

人對圖像的理解與圖像所表現(xiàn)內(nèi)容的基礎知識有相當大的相關性，從中可以總結(jié)出某種規(guī)律性變化五視覺冗余

圖像數(shù)據(jù)中存在著大量人眼覺察不到的細節(jié)

4.3圖像數(shù)據(jù)壓縮算法

數(shù)據(jù)編碼的前提：數(shù)字化壓縮算法標準評價：

壓縮比指壓縮編碼后的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)大小的比值

算法的復雜性和運算速度

失真度要求：壓縮比要大。既壓縮前后所需的信息存儲量之比要大

實現(xiàn)壓縮的算法要簡單，壓縮/解壓縮速度要快，盡可能地做到適時壓縮/解壓縮

恢復效果要好，盡可能恢復原來的數(shù)據(jù)4.4編碼的分類：（按編碼前后數(shù)據(jù)是否一致分類）

1）無損編碼：解碼后的數(shù)據(jù)與編碼前的數(shù)據(jù)完全一致，沒有任何失真

2）有損編碼：解碼后的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)有一定程度的失真

4.5常用編碼方法

1行程長度編碼（游程編碼）

編碼方法：將一系列重復值用一個單獨的值再加上一個計數(shù)值來取代

aaaabbccccccc4a2b7c

011011011011100011

此法對于長重復值串壓縮編碼很有效例：有一線狀圖像，其灰度隨長度坐標的關系如圖

011,011,011,011,101,101,101

100,011,011,1013預測編碼預測：用先前像素數(shù)據(jù)對當前像素數(shù)據(jù)進行預計，將預測數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)的差值進行熵編碼

差分編碼調(diào)制(DPCM)其基本原理是基于圖像中相連像素之間的相關性，每個像素可通過與之相關的幾個像素來作預測。例：假設輸入信號已經(jīng)量化差值不再進行量化。系統(tǒng)輸入為（0，1，2，1，1，2，3，3，4，4…..）x(n)0121123344……x`(n)0012112334……d(n…

例對下列數(shù)據(jù)進行預測編碼x(n)0112234544……x`(n)……d(n)……2哈夫曼編碼

基本思路：出現(xiàn)頻率越高的值其對應的編碼長度越短，反之出現(xiàn)頻率越低的值其對應的編碼長度越長編碼步驟1統(tǒng)計信號源出現(xiàn)的概率

2將信號源符號按概率遞減順序排列

3把兩個最小的概率值加起來，作為一個新組合符號的概率

4重復步驟2、3，直到概率和達到1為止

5在每次合并信號源時，將合并的信號源分別標記1和0

6尋找從每一信號源符號到概率為1的路徑，記錄下路徑上的1和0

7對每一符號寫出1和0序列4模型法編碼

模型法編碼是利用計算機視覺和計算機圖形學的知識對圖像信號的分析與合成.

模型法編碼的關鍵是對特定的圖像建立模型，并根據(jù)這個模型確定圖像中景物的特征參數(shù)。解碼時利用圖像合成技術重建圖像.

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