第六章-圖像編碼與壓縮

第六章_圖像編碼與壓縮第一頁，共94頁。第六章圖像編碼與壓縮圖像如何壓縮？2第二頁，共94頁。6.1概述——圖像編碼的基本原理一、圖像編碼的基本原理圖像數(shù)據(jù)量巨大——壓縮的必要性圖像數(shù)據(jù)高度相關(guān)——壓縮的可能性空間冗余信息熵冗余視覺冗余知識(shí)冗余時(shí)間冗余——對(duì)于視頻（圖像序列）3第三頁，共94頁。6.1概述——圖像編碼的基本原理空間冗余圖像內(nèi)部相鄰像素之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性所造成的冗余。信息熵冗余也稱編碼冗余，如果圖像中平均每個(gè)像素使用的比特?cái)?shù)大于該圖像的信息熵（平均碼長的下限），則圖像中存在冗余，這種冗余稱為信息熵冗余?？臻g冗余4第四頁，共94頁。6.1概述——圖像編碼的基本原理視覺冗余人眼不能感知或不敏感的那部分圖像信息所造成的冗余。知識(shí)冗余有些圖像中還包含與某些先驗(yàn)知識(shí)有關(guān)的信息所造成的冗余。5第五頁，共94頁。6.1概述——圖像編碼的基本原理時(shí)間冗余——對(duì)于視頻（圖像序列）視頻圖像序列中的不同幀之間的相關(guān)性所造成的冗余。時(shí)間冗余6第六頁，共94頁。6.1概述——圖像編碼的基本原理幾種常見應(yīng)用的碼率

7第七頁，共94頁。6.1概述——圖像編碼的方法二、圖像編碼的方法根據(jù)壓縮編碼過程中的信息保持程度分類無損編碼無信息損失，解壓縮時(shí)能夠從壓縮數(shù)據(jù)精確地恢復(fù)原始圖像。有損編碼不能精確重建原始圖像，存在一定程度的失真。根據(jù)壓縮編碼原理分類熵編碼、預(yù)測編碼、變換編碼、混合編碼等8第八頁，共94頁。6.1概述——圖像編碼的方法無損編碼也稱無損壓縮、無失真編碼、信息保持編碼優(yōu)點(diǎn)：無信息損失，可精確恢復(fù)圖像缺點(diǎn)：壓縮率比較低，一般不超過3:1主要應(yīng)用：圖像的數(shù)字存儲(chǔ)方面，如醫(yī)學(xué)圖像、遙感圖像編碼中。9第九頁，共94頁。6.1概述——圖像編碼的方法有損編碼也稱有損壓縮利用人眼視覺特性，丟掉人眼不敏感的信息優(yōu)點(diǎn)：壓縮率高缺點(diǎn)：存在信息損失，無法精確恢復(fù)圖像主要應(yīng)用：數(shù)字電視技術(shù)、靜止圖像通信、娛樂等。10第十頁，共94頁。6.1概述——圖像編碼的方法有損編碼特征編碼——特殊的有損編碼僅對(duì)于實(shí)際需要的（提取）特征信息進(jìn)行編碼例子：遙感圖像分類圖11第十一頁，共94頁。6.1概述——圖像編碼的方法熵編碼熵編碼是純粹基于信號(hào)統(tǒng)計(jì)特性的編碼技術(shù)，是一種無損編碼。熵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)長碼字，從而使得最終的平均碼長很小。常見的熵編碼方法有霍夫曼編碼、行程編碼（RunLengthEncoding）和算術(shù)編碼。12第十二頁，共94頁。6.1概述——圖像編碼的方法預(yù)測編碼預(yù)測編碼是基于圖像數(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)測當(dāng)前像素（或像素塊）的取值，然后再對(duì)預(yù)測誤差進(jìn)行量化和編碼。預(yù)測編碼可分為幀內(nèi)預(yù)測和幀間預(yù)測，常用的預(yù)測編碼有差分脈沖編碼調(diào)制（DifferentialPulseCodeModulation，DPCM）和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償法。13第十三頁，共94頁。6.1概述——圖像編碼的方法變換編碼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。圖像變換本身并不能壓縮數(shù)據(jù)，但變換后圖像的大部分能量只集中到少數(shù)幾個(gè)變換系數(shù)上，采用適當(dāng)?shù)牧炕挽鼐幋a就可以有效地壓縮圖像。常用的圖像正交變換有離散余弦變換（Discrete

CosineTransform,DCT）。

14第十四頁，共94頁。6.1概述——圖像編碼的方法混合編碼混合編碼是指綜合了熵編碼、變換編碼或預(yù)測編碼的編碼方法，如JPEG標(biāo)準(zhǔn)和MPEG標(biāo)準(zhǔn)。15第十五頁，共94頁。6.2圖像編碼評(píng)價(jià)

(1)圖像保真度

(2)編碼效率

(3)適用范圍

(4)復(fù)雜度16第十六頁，共94頁。6.2圖像編碼評(píng)價(jià)——(1)圖像保真度客觀保真度準(zhǔn)則誤差均方根誤差17第十七頁，共94頁。6.2圖像編碼評(píng)價(jià)——(1)圖像保真度客觀保真度準(zhǔn)則均方根信噪比歸一化并用dB表示，令 ，則18第十八頁，共94頁。6.2圖像編碼評(píng)價(jià)——(1)圖像保真度客觀保真度準(zhǔn)則峰值信噪比其中19第十九頁，共94頁。6.2圖像編碼評(píng)價(jià)——(1)圖像保真度主觀保真度準(zhǔn)則綜合評(píng)價(jià)法電視圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)表20第二十頁，共94頁。6.2圖像編碼評(píng)價(jià)——(1)圖像保真度主觀保真度準(zhǔn)則成對(duì)比較打分法可以按照某種相對(duì)的尺度對(duì)f(m,n)和g(m,n)進(jìn)行比較打分，從而獲得相對(duì)的質(zhì)量分。比如，可以用{-3，-2，-1，0，1，2，3}來表示主觀評(píng)價(jià){很差，較差，稍差，相同、稍好、較好、很好}。21第二十一頁，共94頁。6.2圖像編碼評(píng)價(jià)——(1)圖像保真度客觀保真度準(zhǔn)則與主觀保真度準(zhǔn)則客觀保真度準(zhǔn)則優(yōu)點(diǎn)：快速易操作缺點(diǎn)：符合客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的圖像不一定具有較好的主觀質(zhì)量主觀保真度準(zhǔn)則優(yōu)點(diǎn)：能夠與人的視覺效果相匹配缺點(diǎn)：評(píng)判過程緩慢費(fèi)時(shí)22第二十二頁，共94頁。6.2圖像編碼評(píng)價(jià)——(2)編碼效率編碼效率平均碼字長度（R）編碼效率（η）冗余度（r）壓縮比（CR）每秒鐘所需的傳輸比特?cái)?shù)（bitspersecond，bps）23第二十三頁，共94頁。6.2圖像編碼評(píng)價(jià)——(2)編碼效率圖像的熵的定義設(shè)一幅灰度級(jí)為N的圖像，圖像中第k級(jí)灰度出現(xiàn)的概率為Pk，圖像大小為Nx×Ny，每個(gè)像素用d比特表示，每兩幀圖像間隔Δt，則按信息論中信息熵的定義，數(shù)字圖像的熵H由下式定義：圖像熵H表示各灰度級(jí)比特?cái)?shù)的統(tǒng)計(jì)平均值。圖像熵是圖像無失真編碼平均碼長的下限。24第二十四頁，共94頁。6.2圖像編碼評(píng)價(jià)——(2)編碼效率平均碼字長度（平均碼長）對(duì)于一種圖像編碼方法，設(shè)第k級(jí)灰度的碼字長度為Bk，則該圖像的平均碼字長度R為式中Pk為圖像中第k級(jí)灰度出現(xiàn)的概率。25第二十五頁，共94頁。6.2圖像編碼評(píng)價(jià)——(2)編碼效率編碼效率η冗余度r壓縮比CR每秒鐘所需的傳輸比特?cái)?shù)m為采用自然編碼時(shí)的碼長26第二十六頁，共94頁。6.2圖像編碼評(píng)價(jià)——(3)適用范圍適用范圍特定的圖像編碼算法具有其相應(yīng)的適用范圍，并不對(duì)所有圖像都有效。一般說來，大多數(shù)基于圖像信息統(tǒng)計(jì)特性的壓縮算法具有較廣的適用范圍，而一些特定的編碼算法的適用范圍較窄，如分形編碼主要用于自相似性高的圖像。27第二十七頁，共94頁。6.2圖像編碼評(píng)價(jià)——(4)復(fù)雜度復(fù)雜度算法的復(fù)雜度即指完成圖像壓縮和解壓縮所需的運(yùn)算量和硬件實(shí)現(xiàn)該算法的難易程度。優(yōu)秀的壓縮算法要求有較高的壓縮比，壓縮和解壓縮快，算法簡單，易于硬件實(shí)現(xiàn)，還要求解壓縮后的圖像質(zhì)量較好。選用編碼方法時(shí)一定要考慮圖像信源本身的統(tǒng)計(jì)特性、多媒體系統(tǒng)(硬件和軟件產(chǎn)品)的適應(yīng)能力、應(yīng)用環(huán)境以及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。28第二十八頁，共94頁。6.3統(tǒng)計(jì)編碼方法

6.3.1霍夫曼編碼

6.3.2費(fèi)諾－香農(nóng)編碼

6.3.3算術(shù)編碼

6.3.4行程編碼29第二十九頁，共94頁。6.3.1霍夫曼編碼

基本思想通過減少編碼冗余來達(dá)到壓縮的目的。1．統(tǒng)計(jì)各符號(hào)的出現(xiàn)概率2．建立概率統(tǒng)計(jì)表將常出現(xiàn)的（概率大的）符號(hào)用較短碼字編碼將較少出現(xiàn)的（概率小的）符號(hào)用較長碼字編碼30第三十頁，共94頁。6.3.1霍夫曼編碼

編碼方法1．首先統(tǒng)計(jì)信源中各符號(hào)出現(xiàn)的概率，按符號(hào)出現(xiàn)的概率從大到小排序。2．把最小的兩個(gè)概率相加合并成新的概率，與剩余的概率組成新的概率集合。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。如此重復(fù)進(jìn)行，直到最后兩個(gè)概率的和為1。31第三十一頁，共94頁。6.3.1霍夫曼編碼

編碼方法4．分配碼字。碼字分配從最后一步開始反向進(jìn)行，對(duì)于每次相加的兩個(gè)概率，給大的賦“0”，小的賦“1”（也可以全部相反，如果兩個(gè)概率相等，則從中任選一個(gè)賦“0”，另一個(gè)賦“1”即可），讀出時(shí)由該符號(hào)開始一直走到最后的概率和“1”，將路線上所遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的順序排好，就是該符號(hào)的霍夫曼編碼。32第三十二頁，共94頁。6.3.1霍夫曼編碼霍夫曼編碼舉例第一步建立概率統(tǒng)計(jì)表和編碼樹33第三十三頁，共94頁。6.3.1霍夫曼編碼霍夫曼編碼實(shí)例第二步分配碼字34第三十四頁，共94頁。6.3.1霍夫曼編碼霍夫曼編碼在不同概率分布下的編碼效果對(duì)比35第三十五頁，共94頁。6.3.1霍夫曼編碼霍夫曼編碼的特點(diǎn)1．碼值不唯一。2．對(duì)不同概率分布的信源，哈夫曼編碼的編碼效率有所差別，對(duì)于二進(jìn)制編碼，當(dāng)信源概率為2的負(fù)冪次方時(shí)，哈夫曼編碼的編碼效率可達(dá)100%，其平均碼字長度也很短，而當(dāng)信源概率為均勻分布時(shí)，其編碼效果明顯降低。3．需先計(jì)算圖像數(shù)據(jù)的概率特性形成編碼表后才對(duì)圖像編碼，因此缺乏構(gòu)造性。36第三十六頁，共94頁。6.3.2費(fèi)諾－香農(nóng)編碼二分法費(fèi)諾－香農(nóng)編碼步驟（簡單了解）首先統(tǒng)計(jì)出每個(gè)符號(hào)出現(xiàn)的概率；從左到右對(duì)上述概率從大到小排序；從這個(gè)概率集合中的某個(gè)位置將其分為兩個(gè)子集合，并盡量使兩個(gè)子集合的概率和近似相等，給前面一個(gè)子集合賦值為0，后面一個(gè)子集合賦值為1；重復(fù)步驟3，直到各個(gè)子集合中只有一個(gè)元素為止；將每個(gè)元素所屬的子集合的值依次串起來，即可得到各個(gè)元素的香農(nóng)-范諾編碼。

37第三十七頁，共94頁。6.3.2費(fèi)諾－香農(nóng)編碼費(fèi)諾－香農(nóng)編碼舉例38第三十八頁，共94頁。6.3.3算術(shù)編碼算術(shù)編碼基本原理用一個(gè)特定的代碼代替一個(gè)輸入符號(hào)，把要壓縮處理的整段數(shù)據(jù)映射到一段實(shí)數(shù)半開區(qū)間[0,1)內(nèi)的某一區(qū)段，構(gòu)造出小于1且大于或等于0的數(shù)值。算術(shù)編碼的兩種模式基于信源概率統(tǒng)計(jì)特性的固定編碼模式；針對(duì)未知信源概率模型的自適應(yīng)模式。39第三十九頁，共94頁。6.3.3算術(shù)編碼算術(shù)編碼方法——舉例設(shè)一待編碼的數(shù)據(jù)序列（即信源）為“dacab”，信源中各符號(hào)出現(xiàn)的概率依次為P(a)=0.4，P(b)=0.2，P(c)=0.2，P(d)=0.2。40第四十頁，共94頁。6.3.3算術(shù)編碼算術(shù)編碼方法——舉例首先，數(shù)據(jù)序列中的各數(shù)據(jù)符號(hào)在區(qū)間［0,1）內(nèi)的間隔（賦值范圍）設(shè)定為a:［0,0.4）,b:［0.4,0.6）,c:［0.6,0.8）d:［0.8,1.0）

為便于討論，再給出一組關(guān)系式：

StartN、EndN——新間隔（或稱區(qū)間）的起始位置和結(jié)束位置StartB——表示前一間隔的起始位置L——前一間隔的長度

LeftC、RightC——當(dāng)前編碼符號(hào)的初始區(qū)間的左端和右端StartN=StartB+LeftC×L

EndN=StartB+RightC×L

41第四十一頁，共94頁。6.3.3算術(shù)編碼算術(shù)編碼方法——舉例第一個(gè)被壓縮的符號(hào)為“d”，其初始間隔為［0.8,1.0)；第二個(gè)被壓縮的符號(hào)為“a”，由于前面的符號(hào)“d”的取值區(qū)間被限制在［0.8,1.0)范圍內(nèi)，所以“a”的取值范圍應(yīng)在前一符號(hào)間隔［0.8,1.0)的［0,0.4)子區(qū)間內(nèi)，根據(jù)上式可知StartN=0.8+0×(1.0-0.8)=0.8EndN=0.8+0.4×(1.0-0.8)=0.88

即“a”的實(shí)際編碼區(qū)間在［0.8,0.88)之間。42第四十二頁，共94頁。6.3.3算術(shù)編碼算術(shù)編碼方法——舉例第三個(gè)被壓縮的符號(hào)為“c”，其編碼取值范圍應(yīng)在［0.8,0.88)區(qū)間的［0.6,0.8)的子區(qū)間內(nèi)，據(jù)上式可知第四個(gè)被壓縮的符號(hào)為“a”，同理，根據(jù)上式可知StartN=0.848+0×(0.864-0.848)=0.848EndN=0.848+0.4×(0.864-0.848)=0.854443第四十三頁，共94頁。6.3.3算術(shù)編碼算術(shù)編碼方法——舉例第五個(gè)被壓縮的符號(hào)為“b”，同理，根據(jù)上式可知至此，數(shù)據(jù)序列“dacab”已被描述為一個(gè)實(shí)數(shù)區(qū)間［0.85056,0.85184］，或者說在此區(qū)間內(nèi)的任一實(shí)數(shù)值都惟一對(duì)應(yīng)該數(shù)據(jù)序列。這樣，就可以用一個(gè)實(shí)數(shù)表示這一數(shù)據(jù)序列。我們把區(qū)間［0.85056,0.85184］用二進(jìn)制形式表示為［0.110110011011,0.110110100001］。StartN=0.848+0.4×(0.8544-0.848)=0.84856EndN=0.848+0.6×(0.8544-0.848)=0.8514444第四十四頁，共94頁。6.3.3算術(shù)編碼算術(shù)編碼方法——舉例從這個(gè)區(qū)間可以看出，0.1101101位于這個(gè)區(qū)間內(nèi)并且其編碼最短，故把其作為數(shù)據(jù)序列“dacab”的編碼輸出?？紤]到算術(shù)編碼中任一數(shù)據(jù)序列的編碼都含有“0.”，所以在編碼時(shí)，可以不考慮“0.”，于是把作為本例中的數(shù)據(jù)序列的算術(shù)編碼。由此可見，數(shù)據(jù)序列“dacab”用7比特的二進(jìn)制代碼就可以表示，平均碼長為1.4比特／字符。解碼是編碼的逆過程，根據(jù)編碼時(shí)的概率分配表和壓縮后數(shù)據(jù)代碼所在的范圍，確定代碼所對(duì)應(yīng)的每一個(gè)數(shù)據(jù)符號(hào)。由此可見，算術(shù)編碼的實(shí)現(xiàn)方法要比霍夫曼編碼復(fù)雜一些。45第四十五頁，共94頁。6.3.3算術(shù)編碼算術(shù)編碼的步驟總結(jié)“當(dāng)前區(qū)間”初始化為[0,1)。對(duì)于輸入信息流中的每個(gè)信符，編碼器執(zhí)行如下兩個(gè)步驟：

①將“當(dāng)前區(qū)間”分成子區(qū)間，該子區(qū)間的長度正比于符號(hào)的概率；

②選擇下一個(gè)信符對(duì)應(yīng)的子區(qū)間，并使它成為新的“當(dāng)前區(qū)間”將整個(gè)消息處理后，在“當(dāng)前區(qū)間”中任取一個(gè)數(shù)，該數(shù)就是輸入信息流的算術(shù)編碼。46第四十六頁，共94頁。6.3.4行程編碼

行程編碼基本方法行程編碼（RunLengthEncoding，RLE）也稱行程長度編碼，游程編碼，是一種熵編碼。其編碼原理相當(dāng)簡單，即將具有相同值的連續(xù)串用其串長和一個(gè)代表值來代替，該連續(xù)串就稱為行程，串長稱為行程長度。例如，有一字符串“aabbbcddddd”，則經(jīng)行程編碼后，該字符串可以只用“2a3b1c5d”來表示。47第四十七頁，共94頁。6.3.4行程編碼

行程編碼分為定長和不定長編碼兩種定長編碼是指編碼的行程長度所用的二進(jìn)制位數(shù)固定變長行程編碼是指對(duì)不同范圍的行程長度使用不同位數(shù)的二進(jìn)制位數(shù)進(jìn)行編碼。48第四十八頁，共94頁。6.3.4行程編碼

行程編碼的特點(diǎn)適合于二值圖像的編碼常用于量化后出現(xiàn)大量零系數(shù)連續(xù)的場合對(duì)于由很多塊顏色或灰度相同的大面積區(qū)域組成的圖像，壓縮比高數(shù)據(jù)非常分散時(shí)，反而增加文件大小，不適用一般不單獨(dú)采用，而是和其他編碼方法結(jié)合使用。49第四十九頁，共94頁。6.4預(yù)測編碼

差分脈沖編碼調(diào)制

（DifferentialPulseCodeModulation,DPCM）編碼方法：編碼不是對(duì)像素的實(shí)際值進(jìn)行編碼，而是對(duì)預(yù)測誤差（該樣值的預(yù)測值與其實(shí)際值的差值）進(jìn)行量化、編碼和發(fā)送。預(yù)測的一種簡單方法：使用相鄰若干像素的灰度值壓縮原理：預(yù)測誤差通常數(shù)值更小，分布更加集中，熵值比原來圖像小，可用較少的單位像素比特率進(jìn)行編碼，使得圖像數(shù)據(jù)得以壓縮。50第五十頁，共94頁。6.4預(yù)測編碼51第五十一頁，共94頁。6.4預(yù)測編碼預(yù)測編碼原理框圖輸入信號(hào)tN時(shí)刻的取樣值

的預(yù)測值差值信號(hào)量化的差值信號(hào)重構(gòu)樣值，也即接收端的輸出信號(hào)編碼失真即為量化誤差52第五十二頁，共94頁。6.4預(yù)測編碼預(yù)測編碼原理框圖注意：編碼失真即為量化誤差，僅在量化環(huán)節(jié)引入失真預(yù)測器的輸入是重構(gòu)值，而不是實(shí)際值53第五十三頁，共94頁。6.4預(yù)測編碼預(yù)測編碼原理框圖發(fā)送端組成：編碼器，量化器，預(yù)測器，加/減法器接收端組成：解碼器，預(yù)測器54第五十四頁，共94頁。6.4預(yù)測編碼DPCM的預(yù)測器線性預(yù)測非線性預(yù)測k為自適應(yīng)系數(shù)55第五十五頁，共94頁。6.4預(yù)測編碼DPCM的特點(diǎn)結(jié)構(gòu)簡單，易用硬件實(shí)現(xiàn)（接收端的預(yù)測器與發(fā)送端完全相同）編碼壓縮比不太高誤碼易于擴(kuò)散，抗干擾能力差常用預(yù)測方法如前值預(yù)測（用同一行中前一個(gè)像素）一維預(yù)測（用到同一行中前面若干像素）二維預(yù)測（用到以前行的像素）三維預(yù)測（用到以前幀的像素）56第五十六頁，共94頁。6.5變換編碼

變換編碼原理圖像低頻能量占絕大多數(shù)，高頻能量小通過變換使圖像能量重新分布，使能量大部分只集中于少數(shù)幾個(gè)變換系數(shù)上57第五十七頁，共94頁。亮度樣值及其DCT系數(shù)的三維表示（a）亮度樣值的三維表示（b）DCT系數(shù)的三維表示6.5變換編碼

變換編碼原理58第五十八頁，共94頁。6.5變換編碼

變換編碼一般過程變換后圖像能量更加集中，在量化和編碼時(shí)，結(jié)合人類視覺心理因素等，采用“區(qū)域取樣”或“閾值取樣”等方法，保留變換系數(shù)中幅值較大的元素，進(jìn)行量化編碼，而大多數(shù)幅值小或某些特定區(qū)域的變換系數(shù)將全部當(dāng)作零處理。59第五十九頁，共94頁。6.5變換編碼

正交變換性質(zhì)正交變換是熵保持的正交變換是能量保持的正交變換重新分配能量去相關(guān)性質(zhì)圖像編碼常用正交變換DCT（離散余弦變換）DWHT（離散Walsh-Hadamard變換）60第六十頁，共94頁。6.5變換編碼

變換后的編碼方法變換為壓縮數(shù)據(jù)創(chuàng)造了條件，壓縮數(shù)據(jù)還要通過編碼來實(shí)現(xiàn)。通常所用的編碼方法有二種：區(qū)域編碼法門限編碼法61第六十一頁，共94頁。6.5變換編碼1．區(qū)域編碼法ACcomponentsaredividedby2DC2222222222222222222222444444444444444444444ACcomponentsaredividedby4LowHighLowHigh自適應(yīng)量化SensitiveforhumaneyesLesssensitiveforhumaneyes62第六十二頁，共94頁。6.5變換編碼1．區(qū)域編碼法63第六十三頁，共94頁。6.5變換編碼1．區(qū)域編碼法缺點(diǎn)：

一旦選定某個(gè)區(qū)域就固定不變了，有時(shí)圖像中的能量也會(huì)在其他區(qū)域集中較大的數(shù)值，舍棄它們會(huì)造成圖像質(zhì)量較大的損失。64第六十四頁，共94頁。6.5變換編碼2．門限編碼法這種采樣方法不同于區(qū)域編碼法，它不是選擇固定的區(qū)域，而是事先設(shè)定一個(gè)門限值T。如果系數(shù)超過T值，就保留下來并且進(jìn)行編碼傳送。如果系數(shù)值小于T值就舍棄不用。這種方法有一定的自適應(yīng)能力。它可以得到較區(qū)域編碼好的圖像質(zhì)量。缺點(diǎn)：

超過門限值的系數(shù)的位置是隨機(jī)的。因此，在編碼中除對(duì)系數(shù)值編碼外，還要有位置碼。這兩種碼同時(shí)傳送才能在接收端正確恢復(fù)圖像。所以，其壓縮比有時(shí)會(huì)有所下降。65第六十五頁，共94頁。6.5變換編碼注意圖像變換本身不會(huì)造成信息損失（不考慮計(jì)算誤差），也不會(huì)壓縮圖像。造成信息損失的是圖像變換后的量化，量化在損失信息的同時(shí)壓縮了圖像。66第六十六頁，共94頁。6.6圖像編碼的國際標(biāo)準(zhǔn)簡介靜止圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)（JPEG、JPEG2000等）運(yùn)動(dòng)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)（MPEG、H.26x等）二值圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)（JBIG等）67第六十七頁，共94頁。6.6圖像編碼的國際標(biāo)準(zhǔn)簡介制定圖像標(biāo)準(zhǔn)的國際組織ISO（國際標(biāo)準(zhǔn)化組織）ITU（國際電信聯(lián)盟）（其前身CCITT（國際電報(bào)電話咨詢委員會(huì)））標(biāo)準(zhǔn)類型——信源編碼標(biāo)準(zhǔn)68第六十八頁，共94頁。6.6圖像編碼的國際標(biāo)準(zhǔn)簡介——JPEG標(biāo)準(zhǔn)JPEG標(biāo)準(zhǔn)——ISO標(biāo)準(zhǔn)JPEG(JointPhotographicExpertsGroup)

聯(lián)合靜止圖像專家組三種壓縮系統(tǒng)：基線編碼系統(tǒng)：面向大多數(shù)有損壓縮的應(yīng)用，采用DCT變換壓縮。擴(kuò)展編碼系統(tǒng)：面向遞進(jìn)式應(yīng)用，從低分辨率到高分辨率逐步遞進(jìn)傳遞的應(yīng)用獨(dú)立編碼系統(tǒng)：面向無損壓縮的應(yīng)用，采用無損預(yù)測壓縮，符號(hào)編碼采用哈夫曼或算術(shù)編碼一個(gè)產(chǎn)品或系統(tǒng)必須包括對(duì)基線系統(tǒng)的支持69第六十九頁，共94頁。6.6圖像編碼的國際標(biāo)準(zhǔn)簡介——JPEG標(biāo)準(zhǔn)JPEG標(biāo)準(zhǔn)壓縮流程符號(hào)解碼器DCT逆向變換量化器DCT正向變換構(gòu)造8x8的子圖輸入圖像NxN符號(hào)編碼器壓縮圖像壓縮的圖像合成8x8的子圖解壓圖像顏色空間轉(zhuǎn)換零偏置轉(zhuǎn)換顏色空間轉(zhuǎn)換零偏置轉(zhuǎn)換70第七十頁，共94頁。6.6圖像編碼的國際標(biāo)準(zhǔn)簡介——JPEG標(biāo)準(zhǔn)JPEG標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵技術(shù)DCT（無損）非均勻量化（有損）ZigZag掃描（無損）熵編碼（無損）ZigZag掃描71第七十一頁，共94頁。6.6圖像編碼的國際標(biāo)準(zhǔn)簡介——JPEG標(biāo)準(zhǔn)JPEG標(biāo)準(zhǔn)壓縮實(shí)例72第七十二頁，共94頁。6.6圖像編碼的國際標(biāo)準(zhǔn)簡介——JPEG標(biāo)準(zhǔn)Matlab中的DCT演示Matlab命令行下輸入“dctdemo”73第七十三頁，共94頁。6.6圖像編碼的國際標(biāo)準(zhǔn)簡介運(yùn)動(dòng)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)ISO/IEC——針對(duì)電視MPEG-1MPEG-2MPEG-4ITU-T——針對(duì)通信、視頻會(huì)議H.261H.263H.264（即MPEG-4Part10）國內(nèi)自主研發(fā)標(biāo)準(zhǔn)AVS74第七十四頁，共94頁。6.6圖像編碼的國際標(biāo)準(zhǔn)簡介運(yùn)動(dòng)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)MPEG

（MovingPhotographicExpertsGroup）

運(yùn)動(dòng)圖像專家組MPEG分系統(tǒng)、音頻、視頻等多個(gè)部分MP3—MPEG1AudioLayer3VCD—MPEG1DVD—MPEG275第七十五頁，共94頁。6.6圖像編碼的國際標(biāo)準(zhǔn)簡介二值圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)基本思想采用行程編碼與霍夫曼編碼相結(jié)合由于是二值圖像，不用為灰度值編碼。只給行程長度編碼，且黑和白的長度分別使用不同的編碼。按行壓縮76第七十六頁，共94頁。6.7圖像編碼新技術(shù)圖像編碼新技術(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，ANN）壓縮編碼分形編碼（FractalCoding）小波編碼（WaveletCoding）基于對(duì)象的壓縮編碼（ObjectBasedCoding）基于模型的壓縮編碼（ModelBasedCoding）……77第七十七頁，共94頁。6.7圖像編碼新技術(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)神經(jīng)元處理單元神經(jīng)元接收輸入信號(hào)并生成輸出信號(hào)。每個(gè)輸入有一個(gè)加權(quán)系數(shù)，神經(jīng)元的激活受到一個(gè)門限信號(hào)的影響。78第七十八頁，共94頁。6.7圖像編碼新技術(shù)分形（Fractal）什么是分形？具有某種自相似性結(jié)構(gòu)的集合稱為分形以分?jǐn)?shù)維形式充填空間的形態(tài)特征Koch雪花79第七十九頁，共94頁。6.7圖像編碼新技術(shù)分形（Fractal）分形的誕生Mandelbrot（曼德布洛特）的大量工作1967年，Science,英國的海岸線有多長？尺子越小，長度越大1975年，《分形對(duì)象：形，機(jī)遇和維數(shù)》分形(fractal)這個(gè)詞源于這本書。它是從意思是“不規(guī)則的或者斷裂的”拉丁語“fractus”派生出來的。80第八十頁，共94頁。6.7圖像編碼新技術(shù)分形（Fractal）分?jǐn)?shù)維數(shù)的概念將長度為1的線段分為n等分,每段長為r,則n?r=1將面積為1的正方形n等分,每一個(gè)小正方形的邊長為r,則將體積為1的正方體n等分,每一個(gè)小正方體的邊長為r,則n?r2=1n?r3=1相似子圖形個(gè)數(shù)x相似子圖形邊長維數(shù)=181