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文檔簡介
數(shù)字圖像處理技術(shù)圖像數(shù)據(jù)壓縮第一頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三1.信息傳輸方式發(fā)生了很大的改變通信方式的改變
文字+語音圖像+文字+語音通信對象的改變
人與人人與機器,機器與機器5.1概述:圖像編碼的研究背景第二頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.1概述:圖像編碼的研究背景數(shù)碼圖像的普及,導(dǎo)致了數(shù)據(jù)量的龐大。圖像的傳輸與存儲,必須解決圖像數(shù)據(jù)的壓縮問題。第三頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三
2.圖像傳輸與存儲需要的信息量空間:
1)彩色視頻信息
對于電視畫面的分辨率640*480的彩色圖像,每秒30幀,則一秒鐘的數(shù)據(jù)量為:640*480*3*8*30=221.12M所以播放時,需要221Mbps的通信回路。存儲時,1張CD可存640M,則僅可以存放2.89秒的數(shù)據(jù)。5.1概述:圖像編碼的研究背景第四頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三
2.圖像傳輸與存儲需要的信息量空間:
2)傳真數(shù)據(jù)如果只傳送2值圖像,以200dpi(點/英寸)的分辨率傳輸,一張A4稿紙的內(nèi)容的數(shù)據(jù)量為:
1654(行點數(shù))*2337(行數(shù))*1=3888768bit=390K按14.4K的電話線傳輸速率,需要傳送的時間是:270秒(4.5分)5.1概述:圖像編碼的研究背景第五頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三
圖像壓縮的必要性:由于通信方式和通信對象的改變帶來的最大問題是:
傳輸帶寬、速度、存儲器容量的限制。
給我們帶來的一個難題,也給了我們一個機會:
如何用軟件的手段來解決硬件上的物理極限。5.1概述:圖像編碼的研究背景第六頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.1概述:圖像通信系統(tǒng)模型圖像信息源圖像預(yù)處理圖像信源
編碼信道編碼調(diào)制信道傳輸解調(diào)信道解碼圖像信源
解碼顯示圖像第七頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.1概述:圖像壓縮的可能性3.圖像壓縮的可能性
(1)冗余度的概念
對于描述一幅圖像所需要的最少信息之外的多余信息,稱為冗余度。 一般圖像中都含有冗余度,去除圖像里的冗余度便完成了數(shù)據(jù)壓縮第八頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.1概述:圖像壓縮的可能性在下面的例子中,用一種最簡的方式來發(fā)送一封電報:結(jié)論:只要接收端不會產(chǎn)生誤解,就可以減少承載信息的數(shù)據(jù)量。你的妻子,Helen,將于明天晚上6點零5分在上海的虹橋機場接你。
(23*2+10=56個半角字符)
你的妻子將于明天晚上6點零5分在虹橋機場接你。
(20*2+3=43個半角字符)
Helen將于明晚6點在虹橋接你。
(10*2+7=27個半角字符)第九頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.1概述:圖像壓縮的可能性描述語言
1)“這是一幅2*2的圖像,圖像的第一個像素是紅的,第二個像素是紅的,第三個像素是紅的,第四個像素是紅的”。
2)“這是一幅2*2的圖像,整幅圖都是紅色的”。由此我們知道,整理圖像的描述方法可以達(dá)到壓縮的目的。第十頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.1概述:圖像壓縮的可能性圖像冗余無損壓縮的原理RGBRGBRGBRGBRGBRGBRGBRGBRGBRGBRGBRGBRGBRGBRGBRGB16RGB(采用8級量化)從原來的16*3*8=284bits壓縮為:(1+3)*8=32bits第十一頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.1概述:圖像壓縮的可能性圖像冗余有損壓縮的原理36353434343434323434333730343434343434343435343431343434343434343434343434343434343434343434343434342534第十二頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.1概述:圖像壓縮的可能性實際圖像中冗余信息的表現(xiàn)(灰度圖)第十三頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.1概述:圖像壓縮的可能性圖像的視覺冗余(彩色)
R
G
B2488822*2*2=242=16,777,216(248,27,4)(251,32,15)(248,27,4)(248,27,4)256級量化第十四頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.1概述:圖像壓縮的可能性圖像冗余信息分析結(jié)論
由于一幅圖像存在數(shù)據(jù)冗余和主觀視覺冗余,我們的壓縮方式就是從這兩方面著手來開展的。1)因為有數(shù)據(jù)冗余,當(dāng)我們將圖像信息的描述方式改變之后,可以壓縮掉這些冗余。2)因為有主觀視覺冗余,當(dāng)我們忽略一些視覺不太明顯的微小差異,可以進行所謂的“有損”壓縮。第十五頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.1概述:圖像壓縮的分類4.圖像壓縮的分類
以圖像信息保真為出發(fā)點,圖像壓縮技術(shù)分兩種:1)冗余度壓縮 又稱為無損壓縮或無失真壓縮。2)熵壓縮 又稱為有損壓縮。第十六頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.1概述:圖像壓縮保真度準(zhǔn)則5.圖像壓縮保真度準(zhǔn)則
保真度準(zhǔn)則即壓縮后圖像質(zhì)量評價的標(biāo)準(zhǔn),分兩種:1)客觀保真度準(zhǔn)則 壓縮前后圖像之間的均方根誤差或均方根信噪比。2)主觀保真度準(zhǔn)則 以人的視覺為主,來評價圖像的質(zhì)量。第十七頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.1概述:圖像壓縮術(shù)語6.編碼器的若干知識
如圖為一編碼器的示意圖,輸入X為信號單元;輸出W為代碼,Wi為碼字;A是構(gòu)成碼字的符號集合,其元素稱為碼元。
編碼器的作用:(1)用符號集合A中的符號構(gòu)成代碼W(2)建立輸入X和輸出W的對應(yīng)關(guān)系編碼器X={x1,…,xn}w={w1,…,wn}A={a1,…,an}第十八頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.1概述:圖像壓縮術(shù)語
(1)獨立信源的熵 設(shè)信源符號表為{X1,X2,……,Xq},出現(xiàn)的概率分別為{P(X1),P(X2),……,P(Xq)},
則信源的熵為第十九頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.1概述:圖像壓縮術(shù)語
(2)香農(nóng)無干擾編碼理論 在無干擾條件下,總存在一種無失真編碼方法,使編碼的平均長度L(x)與信息源的熵H(x)任意的接近。即無失真編碼的平均碼長存在一個下限,這個下限就是原始圖像的熵。由此定義:編碼效率冗余度第二十頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.1概述:圖像的壓縮編碼第一代壓縮編碼
八十年代以前,主要是根據(jù)傳統(tǒng)的信源編碼方法。第二代壓縮編碼
八十年代以后,突破信源編碼理論,結(jié)合分形、模型基、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波變換等數(shù)學(xué)工具,充分利用視覺系統(tǒng)生理心理特性和圖像信源的各種特性。第二十一頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.1概述:圖像的壓縮編碼像素編碼變換編碼預(yù)測編碼位平面編碼增量調(diào)制熵編碼算術(shù)編碼DCT變換DPCM調(diào)制第一代壓縮編碼其他編碼行程編碼第二十二頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.1概述:圖像的壓縮編碼子帶編碼模型編碼分層編碼分型編碼第二代壓縮編碼第二十三頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.2預(yù)測編碼1、PCM編碼 又稱脈沖編碼調(diào)制,是圖像數(shù)字化和圖像編碼的合稱 數(shù)字化后可采用兩種方法編碼:等長和變長編碼第二十四頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.2預(yù)測編碼2、預(yù)測編碼(1)幀內(nèi)預(yù)測:對預(yù)測差值編碼以消除空間冗余度 即差分脈沖編碼調(diào)制DPCM,原理框圖如下:第二十五頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.2預(yù)測編碼工作過程:(1)預(yù)測器根據(jù)存儲的前若干個樣值對當(dāng)前值進行預(yù)測,得到預(yù)測值(2)待編碼值與預(yù)測值相減得到預(yù)測誤差(3)對預(yù)測誤差進行量化(4)量化后的誤差一方面進行熵編碼并經(jīng)信道傳出去;另一方面與預(yù)測值相加,得到“有量化失真的復(fù)原值”,存儲到預(yù)測器中,供對下一個樣值預(yù)測之用(5)發(fā)送端的本地解碼器與接收端的解碼器完全相同第二十六頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三線性預(yù)測預(yù)測編碼根據(jù)前面若干個樣本值對當(dāng)前值進行預(yù)測,若預(yù)測值是樣本值的線性組合,則稱為線性預(yù)測預(yù)測器的設(shè)計是DPCM系統(tǒng)的核心問題,因為預(yù)測器越好,差值就越集中分布在零附近,碼率就能壓縮得越多最經(jīng)典的方法是采用最小均方誤差準(zhǔn)則來進行最佳設(shè)計第二十七頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三預(yù)測階數(shù)的選擇直觀上,增大預(yù)測階數(shù)N可提高預(yù)測準(zhǔn)確度,但實際情況并非如此。當(dāng)N較小時,增大N可提高預(yù)測度;但當(dāng)N足夠大時,效果不明顯一般說來,當(dāng)輸入信源為平穩(wěn)的m階馬爾可夫過程,則N=m階最佳線性預(yù)測器就是在MMSE準(zhǔn)則下最好的預(yù)測器第二十八頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.2預(yù)測編碼(2)幀間預(yù)測:消除時間冗余度 主要針對活動圖像,有兩種技術(shù):運動估計ME和運動補償MC第二十九頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.3行程編碼(RLE編碼)行程編碼是一種最簡單的,在某些場合是非常有效的一種無損壓縮編碼方法。雖然這種編碼方式的應(yīng)用范圍非常有限,但是因為這種方法中所體現(xiàn)出的編碼設(shè)計思想非常明確,所以在圖像編碼方法中都會將其作為一種典型的方法來介紹。
第三十頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.3行程編碼(RLE編碼)基本原理:通過改變圖像的描述方式,來實現(xiàn)壓縮。將一行中顏色值相同的相鄰像素用一個計數(shù)值和該顏色值來代替。舉例說明:
aaaa
bbb
cc
d
eeeee
fffffff
(共22*8=176bits)
4a3b2c1d5e7f(共12*8=96bits)壓縮比為:176:96=1.83:1第三十一頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三壓縮比為:176:70=2.5:15.3行程編碼(RLE編碼)在傳真中的應(yīng)用:
傳真件中一般都是白色比較多,而黑色相對比較少。所以可能常常會出現(xiàn)如下的情況:
600W3b100w12b4w3b200w上面的行程編碼所需用的字節(jié)數(shù)為:512<600<1024 計數(shù)值必須用10bit來表示:10*7=70bit因為只有白或黑,而且排版中一定要留出頁邊距,因此,一般情況下,可以只傳輸計數(shù)值即可。第三十二頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.3行程編碼(RLE編碼)現(xiàn)在,根據(jù)傳真文件的特點,對其進行改進。既然已經(jīng)可以預(yù)知白色多黑色少,所以可對白色和黑色的計數(shù)值采用不同的位數(shù)。白色:10bit,黑色:4bit600W3b100w12b4w3b200w所需字節(jié)數(shù)為:
4*10+3*4=52bit
比原來的方式10*7=70bit減少了18bit,提高了壓縮比第三十三頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三二維行程編碼——基本概念二維行程編碼要解決的核心問題是:將二維排列的像素,采用某種方式轉(zhuǎn)化成一維排列的方式。之后按照一維行程編碼方式進行編碼。第三十四頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三二維行程編碼——數(shù)據(jù)排序如下圖所示,是兩種典型的二維行程編碼的排列方式:(a)(b)第三十五頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三二維行程編碼——例例:數(shù)據(jù)量:64*8=512(bit)第三十六頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三二維行程編碼——例如果按照行掃描的順序排列的話,數(shù)據(jù)分布為:130,130,130,129,134,133,129,130;130,130,130,129,134,133,130,130;
130,130,130,129,132,132,130,130;129,130,130,129,130,130,129,129;127,128,127,129,131,129,131,130;127,128,127,128,127,128,132,132;125,126,129,129,127,129,133,132;127,125,128,128,126,130,131,131第三十七頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三二維行程編碼——例一維行程編碼后為:(3,130),(1,129),(1,134),(1,133),(1,129),(4,130),(1,129),(1,134),(1,133),(5,130),(1,129),(2,132),(2,130),(1,129),(2,130),(1,129),(2,130),(2,129),(1,127),(1,128),(1,127),(1,129),(1,131),(1,129),(1,131),(1,130),(1,127),(1,128),(1,127),(1,128),(1,127),(1,128),(2,132),(1,125),(1,126),(2,129),(1,127),(1,129),(1,133),(1,132),(1,127),(1,125),(2,128),(1,126),(1,130),(2,131)數(shù)據(jù)量為:46*(3+8)=506(bit)壓縮比為:512:506=1.02:1第三十八頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三二維行程編碼——例如果按照列掃描的順序排列的話,數(shù)據(jù)分布為:130,130,130,129,127,127,125,127;130,130,130,130,128,128,126,125;130,130,130,130,127,127,129,128;129,129,129,129,129,128,129,128;134,134,132,130,131,127,127,126;133,133,132,130,129,128,129,130;129,130,130,129,131,132,133,131;130,130,130,129,130,132,132,131第三十九頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三二維行程編碼——例一維行程編碼為:數(shù)據(jù)量為:42*(3+8)=462(bit)壓縮比為:512:462=1.11:1(3,130),(1,129),(2,127),(1,125),(1,127),(4,130),(2,128),(1,126),(1,125),(4,130),(2,127),(1,129),(1,128),(5,129),(1,128),(1,129),(1,128),(2,134),(1,132),(1,130),(1,131),(2,127),(1,126),(2,133),(1,132),(1,130),(1,129),(1,128),(1,129),(1,130),(1,129),(2,130),(1,129),(1,131),(1,132),(1,133),(1,131),(3,130),(1,129),(1,130),(2,132),(1,131)第四十頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三二維行程編碼——例如果按照方式(a)掃描的順序排列的話,數(shù)據(jù)分布為:130,130,130,130,130,130,130,130,130;129,129,129,129,130,130,129;127,128,127,129,131,130,132,134,134;133,133,132,130,129,128,127,128,127,128,127,125,126,129,129;127,129,133,132,131,129,130,130;129,130,130,130,129,130,132,132;131,131,130,126,128,128,127,127第四十一頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三二維行程編碼——例一維行程編碼為:數(shù)據(jù)量為:43*(3+8)=473(bit)壓縮比為:512:473=1.08:1(7,130),(2,130),(4,129),(2,130),(1,129);(1,127),(1,128),(1,127),(1,129),(1,131),(1,130),(1,132),(2,134),(2,133),(1,132),(1,130),(1,129),(1,128),(1,127),(1,128),(1,127),(1,128),(1,127),(1,125),(1,126),(2,129),(1,127),(1,129),(1,133),(1,132),(1,131),(1,129),(2,130),(1,129),(3,130),(1,129),(1,130),(2,132),(2,131),(1,130),(1,126),(2,128),(2,127)第四十二頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.3行程編碼(RLE編碼)實際編碼過程是查表,可以實時處理編碼規(guī)則:RL=0—63,用一個相應(yīng)的結(jié)尾碼表示RL=64—1728,用一個組合基干碼加一個補充結(jié)尾碼規(guī)定每行從白游程開始,若實際從黑游程開始,則需要在行首加零長度的白游程每行結(jié)束要加行同步碼EOL第四十三頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.4統(tǒng)計編碼:匹配編碼行程編碼要獲得好的壓縮率的前提是,有比較長的相鄰像素的值是相同的。熵是指數(shù)據(jù)中承載的信息量。所謂的熵編碼是指在完全不損失信息量前提下最小數(shù)據(jù)量的編碼。第四十四頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.4統(tǒng)計編碼:匹配編碼基本原理:
為了達(dá)到更大的壓縮率,提出了一種方法,就是將在圖像中出現(xiàn)頻度大的像素值給一個比較短的編碼,將出現(xiàn)頻度小的像數(shù)值給一個比較長的編碼。即匹配編碼第四十五頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.4統(tǒng)計編碼:匹配編碼舉例說明:
aaaa
bbb
cc
d
eeeee
fffffff
(共22*8=176bits)
432157
匹配編碼:f=0e=10a=110b=1111c=11100d=11101
11011011011011111111111111100111001110110101010100000000
(共7*1+5*2+4*3+3*4+2*5+1*5=56bits)
壓縮比為:176:56=3.14:1第四十六頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.4統(tǒng)計編碼:Huffman編碼首先求出圖像中灰度分布的灰度直方圖;根據(jù)該直方圖,對其按照分布概率從小到大的順序進行排列;每一次從中選擇出兩個概率為最小的節(jié)點相加,形成一個新的節(jié)點,構(gòu)造一個稱為“Huffman樹”的二叉樹;對這個二叉樹進行編碼,就獲得了Huffman編碼碼字。第四十七頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.4統(tǒng)計編碼:Huffman編碼例:對數(shù)據(jù)序列
aaaa
bbb
cc
d
eeeee
fffffff其概率分布為:
a:4/22b:3/22c:2/22d:1/22e:5/22f:7/22概率大小的排序為:
d,c,b,a,e,f
1/222/223/224/225/227/22第四十八頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.4統(tǒng)計編碼:Huffman編碼cbafe7/225/224/222/2210f=11e=01a=00b=101c=1001d=1000d1/223/226/2222/2213/229/223/2210101010第四十九頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.4統(tǒng)計編碼:Huffman編碼對這個例子,計算出經(jīng)過Huffman編碼后的數(shù)據(jù)為:
00000000101101101100110011000010101010111111111111111
共7*2+5*2+4*2+3*3+2*4+1*4=53bit壓縮比為176:53=3.32:1f=11e=01a=00b=101c=1001d=1000第五十頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.4統(tǒng)計編碼:Huffman編碼Huffman編碼在圖像壓縮中的實現(xiàn)
我們知道,對一幅圖像進行編碼時,如果圖像的大小大于256時,這幅圖像的不同的碼字就有可能是很大,例如極限為256個不同的碼字。 對整幅圖直接進行Huffman編碼時,小分布的灰度值,就有可能具有很長的編碼。 如:100位以上,這樣不但達(dá)不到壓縮的效果反而會使數(shù)據(jù)量加大,應(yīng)該如何處理?第五十一頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.4統(tǒng)計編碼:Huffman編碼常用的且有效的方法是:
將圖像分割成若干的小塊,對每塊進行獨立的Huffman編碼。例如:分成的子塊,就可以大大降低不同灰度值的個數(shù)(最多是64而不是256)。第五十二頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三8*8分塊的編碼壓縮比為2.12:116*16分塊的編碼壓縮比為1.64:1全圖的編碼壓縮比為1.09:1Huffman編碼——圖像壓縮中的應(yīng)用第五十三頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.5變換編碼行程編碼與Huffman編碼的設(shè)計思想都是基于對信息表述方法的改變,屬于無損壓縮方式。雖然無損壓縮可以保證接收方獲得的信息與發(fā)送方相同,但是其壓縮率一定有極限。因此,采用忽略視覺不敏感的部分進行有損壓縮是提高壓縮率的一條好的途徑。
第五十四頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.5變換編碼變換編碼的原理:
通過變換去除一部分不重要的參數(shù),達(dá)到壓縮的目的 其依據(jù)是圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過變換后,出現(xiàn)能量集中的情況,則變換后可只選少量重要的系數(shù)進行編碼,以達(dá)到壓縮的目的第五十五頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.5變換編碼變換編碼的框圖
正變換(分塊)系數(shù)選擇比特分配量化編碼反變換未傳系數(shù)補0反量化解碼信道原始圖像復(fù)原圖像第五十六頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.5變換編碼實用中的具體問題:(1) 子塊大小選擇 塊太小,相關(guān)性被隔裂,不利于壓縮;太大運算復(fù)雜;折中選8×8或16×16(2)變換方式選擇 理論上,K-L變換最佳,但變換核不固定,實現(xiàn)困難;實用選擇DCT(3)系數(shù)選擇 圖像是非平穩(wěn)隨機過程,故多采用自適應(yīng)方式對不同塊進行不同的系數(shù)選擇(4) 比特分配 對于直流分量即低頻系數(shù)細(xì)量化,分配比特數(shù)多于高頻第五十七頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.5變換編碼系數(shù)選擇原則上,保留能量集中的、方差大的系數(shù)選擇方法:區(qū)域編碼:選擇能量集中的區(qū)域編碼,舍棄零星能量區(qū)域,實現(xiàn)壓縮。閾值編碼:設(shè)定門限值,大于門限的編碼,否則舍棄。適合對能量分布不清楚的情況第五十八頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.5變換編碼DCT變換編碼的提出:
行程編碼與Huffman編碼等統(tǒng)計編碼的設(shè)計思想是基于對信息的表述方法的改變,屬于無損壓縮方式。但是一定有一個極限。 DCT變換是希望在接收方不產(chǎn)生誤解的前提下進行一定的信息丟失。 由前面講到的頻域變換可以得到啟示,就是將低頻與高頻按照不同的數(shù)據(jù)承載方式進行表述。第五十九頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三DCT變換編碼復(fù)習(xí)DCT變換:正變換:逆變換:其中:第六十頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三DCT變換編碼DCT變換編碼方法:DCT變換DCT逆變換原圖像除以量化矩陣取整1)編碼過程:2)解碼過程:壓縮圖像乘以量化矩陣取整壓縮圖像解壓圖像第六十一頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三DCT變換編碼Huffman:42bits;壓縮比為3.05:1Huffman:16bits;壓縮比為:8:1例:原圖像為:DCT變換除以量化系數(shù),取整第六十二頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三一個圖像子塊的編碼和解碼過程第六十三頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三DCT變換編碼原圖解壓圖第六十四頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.6混合編碼——設(shè)計思想每一種編碼方式都有其擅長的一點,以及局限的一點,混合編碼的思想就是將兩種以上的編碼方式的優(yōu)點進行綜合,達(dá)到提高編碼效率的目的。第六十五頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.6混合編碼——可能性分析回顧一下講過的幾個內(nèi)容的特點:行程編碼:擅長于重復(fù)數(shù)字的壓縮。Huffman編碼:擅長于像素個數(shù)分布不均勻情況下的編碼。DCT變換:擅長分離視覺敏感與不敏感的部分。第六十六頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.6混合編碼例:
aaaa
bbb
cc
d
eeeee
fffffff(共22*8=176bits)
432157
行程編碼:4a3b2c1d5e7f
(共6*(8+3)=66Bits)17666第六十七頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.6混合編碼
aaaa
bbb
cc
d
eeeee
fffffff(共22*8=176bits)
432157Huffman編碼:f=01e=11a=10b=001c=0001d=00001010101010001001001000100010000111111111101010101010101(共7*2+5*2+4*2+3*3+2*4+1*4=53bits)1766653第六十八頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.6混合編碼
aaaa
bbb
cc
d
eeeee
fffffff(共22*8=176bits)
432157Hufman與行程編碼混合:
41030012000110000511701
(共:3+2+3+3+3+4+3+4+3+2+3+2=35bits)176665335
1:12.67:13.32:1
5.03:1第六十九頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.6混合編碼——圖像實際壓縮編碼例1一次小波變換DCT變換.行程編碼Huffman編碼一次小波變換Huffman編碼變字長行程編碼2差值編碼第七十頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三復(fù)原圖原圖算法1信噪比:66.02壓縮比:11.83:1第七十一頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三復(fù)原圖原圖信噪比:64.55壓縮比:26.50:1算法2第七十二頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三原圖JPEG100:1混合編碼400:1混合編碼600:1第七十三頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.7子帶編碼基本思想是把圖像信號通過一組帶通濾波器分解成不同頻帶內(nèi)的分量,然后在每條獨立的子帶內(nèi),對信號進行降率采樣和單獨編碼優(yōu)點:頻率分解可去除信號頻率相關(guān)性,減少多余度可采用不同長度的碼字對不同頻帶內(nèi)的信號進行編碼,有利于數(shù)據(jù)壓縮量化噪聲被限制在各個條帶內(nèi),避免了能量較小的條帶內(nèi)信號受其他頻帶內(nèi)量化噪聲的影響第七十四頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.8JPEG壓縮標(biāo)準(zhǔn)1、數(shù)據(jù)組織與系統(tǒng)框圖源圖像以幀為單位,每幀可包含四個分量圖像,每個分量圖像都順序地分割成一個個8×8的圖像子塊,塊內(nèi)的64個數(shù)據(jù)組成一個數(shù)據(jù)單元DU把分辨率最低的分量圖像的一個數(shù)據(jù)單元所對應(yīng)的幀上象區(qū)所覆蓋的全部DU,編組成一個最小的編碼單元圖像數(shù)據(jù)按DU分割完畢后,即可以MCU為單位順序?qū)U送入二維正向DCT處理第七十五頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三JPEG系統(tǒng)框圖第七十六頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.8JPEG壓縮標(biāo)準(zhǔn)2、正向離散余弦變換對每個單獨的彩色圖像分量,把整個分量圖像分成8×8的圖像塊,并作為兩維離散余弦變換DCT的輸入。通過DCT變換,把能量集中在少數(shù)幾個系數(shù)上第七十七頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.8JPEG壓縮標(biāo)準(zhǔn)3、量化量化是對經(jīng)過FDCT變換后的頻率系數(shù)進行量化。量化的目的是減小非“0”系數(shù)的幅度以及增加“0”值系數(shù)的數(shù)目。量化是圖像質(zhì)量下降的最主要原因第七十八頁,共八十七頁,編輯于2023年,星期三5.8JPEG壓縮標(biāo)準(zhǔn)4、Z字形編排量化后的系數(shù)要重新編排,目的是為了增加連續(xù)的
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