数字图像处理~图像编码.ppt

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1、图像编码1图像编码概述2图像保真度3图像编码的基本知识哈夫曼编码香农－范诺编码6行程编码LZW编码算术编码为什么需要压缩：举例1：一张A4(210mm×297mm)大小的照片，若用中等分辨率(300dpi)的扫描仪按真彩色扫描，其数据量为多少？（注：dpi表示每英寸像素，1英寸＝25.4mm）若按每像素3个字节计算，上述结果为约?M举例2：目前的WWW互联网包含大量的图像信息，如果图像信息的数据量太大，会使本来就已经非常紧张的网络带宽变得更加不堪重负（WorldWideWeb变成了WorldWideWait）视

2、频数据量：对于电视画面的分辨率640*480的彩色图像，每秒30帧，则一秒钟的数据量为：?实时传输：在10M带宽网上实时传输的话，需要压缩到原来数据量的?存储：1张CD可存640M，如果不进行压缩，1张CD则仅可以存放?秒的数据可见，单纯依靠增加存储器容量和改善信道带宽无法满足需求，必须进行压缩1图像编码概述数字化后的图像信息数据量非常大，图像压缩利用图像数据存在冗余信息，去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像。数据冗余：设：n1和n2是指原始图像和编码后图像每个像素的平均比特数压缩率（压缩比）——用于描述图像压缩

3、效果CR=n1/n2其中，n1是压缩前的数据量，n2是压缩后的数据量相对数据冗余：RD=1–1/CR=(n1-n2)/n2分为几种冗余：编码冗余像素冗余视觉冗余编码冗余如果一个图像的灰度级编码，使用了多于实际需要的编码符号，就称该图像包含了编码冗余.编码时一般不利用概率特性就会产生编码冗余.例：如果用8位表示下面图像的像素，我们就说该图像存在着编码冗余，因为该图像的像素只有两个灰度，用一位即可表示。灰度冗余由于任何给定的像素值，原理上都可以通过它的相邻像素预测到，单个像素携带的信息相对是小的。对于一个图像，很多

4、单个像素对视觉的贡献是冗余的。这是建立在对邻居值预测的基础上。例：原图像数据：234223231238235压缩后数据：23411-8-73，我们可以对一些接近于零的像素不进行存储，从而减小了数据量视觉冗余人眼不能感知或不敏感的那部分图像信息，人类视觉系统对图像的敏感度是非均匀的。感的部分同等对待，系统是近似线性的和均匀的，但是，在记录原始的图像数据时，从而产生视觉冗余。通常假定视觉对视觉敏感和不敏保真度标准——评价压缩算法的标准客观保真度标准：图像压缩过程对图像信息的损失能够表示为原始图像与压缩并解压缩后图像

5、的函数。一般表示为输出和输入之差：两个图像之间的总误差：均方根误差：主观保真度标准：通过视觉比较两个图像，给出一个定性的评价，如很粗、粗、稍粗、相同、稍好、较好、很好等，可以对所有人的感觉评分计算平均感觉分来衡量图像保真度图像传输中的压缩模型源数据编码：完成原数据的压缩。通道编码：为了抗干扰，增加一些容错、校验位、版权保护，实际上是增加冗余。通道：如Internet、广播、通讯、可移动介质。源数据编码通道编码通道通道解码源数据解码信息熵冗余：编码冗余，如果图像中平均每个像素使用的比特数大于该图像的信息熵，则图像

6、中存在冗余。结构冗余：图像中存在很强的纹理结构或自相似性。知识冗余：有些图像中还包含与某些先验知识有关的信息。图像编码的目的就是尽量减小各种冗余信息，特别是空间冗余、视觉冗余，以少的比特数来表示图像。图像编码基本知识2.信息量和信息熵数据压缩技术的理论基础是信息论。从信息论的角度来看，压缩就是去掉信息信息（可推知的）。中的冗余，即保留不确定的信息，去掉确定的（1）数据压缩的理论极限信息论中信源编码理论解决的主要问题：（2）数据压缩的基本途径信息量等于数据量与冗余量之差I=D-du数据是用来记录和传送信息的，或

7、者说数据是信息的载体。数据所携带的信息。信息量与数据量的关系：du—冗余量I—信息量D—数据量真正有用的不是数据本身，而是◆信息量个符号的某条消息编码，En=-log2(Pn)即表示该符号所需的位数考虑用0和1组成的二进制数码为含有n息中重复出现的概率为Pn，假设符号Fn在整条消则该符号的信息量输入字符串:aabbaccbaaa、b、c出现的概率分别为0.5、0.3和0.2，他们的信息量分别为：Ea=-log2(0.5)=1Eb=-log2(0.3)=1.737Ec=-log2(0.2)=2.322总信息量也即

8、表达整个字符串需要的位数为：E=Ea*5+Eb*3+Ec*2=14.855位举例说明:如果用二进制等长编码,需要多少位?20位如果将信源所有可能事件的信息量进行◆Entropy(熵)的概念平均，就得到了信息熵(entropy)。信息熵就是平均信息量。平均码长与熵如果对字符aj的编码长度为Lj，则信号L的平均码长为：m:信号中所出现不同字符的个数。平均码长≈H(X)(稍大于H(X)):平