数据压缩编码技术与JPEG标准课件.ppt

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1、9.1数据压缩编码技术概述9.2预测编码9.3变换编码9.4统计编码9.5其他编码9.6静态图像压缩标准JPEG数据压缩编码技术与JPEG标准9.1.1信息为什么能压缩从信息论的角度来看，压缩就是去掉信息中的冗余，即保留不确定的信息，去除确定的信息(可推知的)，也就是用一种更接近信息本质的描述来代替原有冗余的描述。9.1数据压缩编码技术概述图9-1连续的几帧画面存在着相似性9.1.2有损压缩与无损压缩多媒体数据压缩可分为有损压缩和无损压缩两类。无损压缩算法是为保留原始多媒体对象（包括图像、语音和视频）而设计的。在无损压缩中，数据在压缩或解压缩过程中不会改变或损失，解压缩产生的数据是对原始对

2、象的完整复制。当图像的冗余度很少（即同类像素重复性很小）时，用无损压缩技术不能得到可接受的结果，这时就要采用有损压缩。有损压缩会造成一些信息的损失，关键问题是看这种损失对图像质量带来的影响。只要这种损失被限制在允许的范围内，有损压缩就是可接受的。有损压缩技术主要的应用领域是在影像节目、可视电话会议和多媒体网络这样的由音频、彩色图像和视频组成的多媒体应用中，并且得到了广泛的应用9.1.3对称压缩和不对称压缩压缩技术的基本方式有两种：即对称压缩和不对称压缩。在对称压缩中，压缩的算法和解压缩的算法是一样的。它是一种可逆操作。对称压缩的优点在于双方都以同一种速度进行操作。另一种压缩技术是不对称压缩

3、，是指压缩和解压缩的运算速率是互不相同的。9.1.4信息编码技术的发展1.经典编码技术2.“第二代”编码方法9.1.5图像编码技术的标准化如果没有一个共同的标准做基础，不同系统间不能兼容，除非每一编码方法的各个细节完全相同，否则各系统间的联接十分困难。图9-2数据压缩编码方法的分类9.2.1预测编码的基本概念预测编码是数据压缩理论的一个重要分支，它是根据离散信号之间存在着一定的相关性，利用前面的一个或多个信号对下一信号进行预测，然后对实际值和预测值的差值进行编码。就图像压缩而言，预测编码可分为帧内预测和帧间预测两种类型。9.2.2差分脉冲编码-DPCMDPCM（DifferentialPu

4、lseCodeModulation，差分脉冲编码调制）与PCM不同，它编码的不是采样样本值，而是样本值及其预测值的差分，即量化的是已知的样本值与预测值之间的差值。9.2预测编码图9-3DPCM工作原理方框图9.2.3自适应差分脉冲编码-ADPCMADPCM是自适应量化和自适应预测方法的总称。图9-4ADPCM编码框图9.3.1变换编码的基本方法变换编码先对信号进行某种函数变换，从信号的一种表示空间变换到信号的另一种表示空间，然后在变换后的域上，对变换后的信号进行编码。9.3变换编码图9-5变换编码的工作过程9.3.2离散余弦变换离散余弦变换DCT(DiscreteCosineTransfo

5、rmation)具有快速算法，且易于实现等优点，它的快速算法已可由专用芯片来实现，因而被广泛采用。图9-6JPEG将源图像划分为若干个子块,每个子块包含8×8个像素图9-7一个8×8个像素的子块的DCT变换公式9-1的物理意义是：这个变换的基本运算是将信号从一种表达形式（空间域，即图像的像素值）变成另一种等同的表达形式（频率域，即频率系数），并且这种变换过程是可逆的。如果离散余弦变换是不可逆运算（即从DCT系数中恢复原始像素信息），那么这种变换是毫无意义的。事实上，有一个逆离散余弦变换(IDCT)公式能够将频率域的数据重新转换为像素值，如公式（9-2）。9.3.3小波变换小波变换是时间(空

6、间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了傅立叶变换的困难问题，成为继傅立叶变换以来在科学方法上的重大突破。图9-8小波压缩效果示例（压缩比:50:1）9.4.1统计编码的基本概念统计编码又称熵编码，就是利用信源的统计，减少信源所具有的冗余度而缩短了码长的编码称为熵编码。统计编码又可分为定长码和变长码。常用的统计编码有霍夫曼（Huffman）编码、算术编码和行程编码三种。9.4统计编码9.4.2霍夫曼(Huffman)编码霍夫曼压缩算法的编码思想如下：1.

7、信源符号按概率递减顺序排列；2.把两个最小的概率加起来，作为新符号的概率；3.重复步骤⑴与⑵，直到概率和等于1为止；4.完成上述步骤后，再沿路径返回进行编码。图9-9霍夫曼编码过程9.4.4行程编码不需要存储每一个像素的颜色值，而仅仅存储一个像素的颜色值，以及具有相同颜色的像素数目即可，或者存储一个像素的颜色值，以及具有相同颜色值的行数。这种压缩编码称为行程长度编码，用RLE(RunLengthEncoding)表示，具