第7章 图像编码(第1讲).ppt

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1、数字图像处理学第5章图像编码（第一讲）数据压缩主要研究数据的表示、传输、变换和编码方法，目的是减少存储数据所需的空间和传输所用的时间。图像编码与压缩就是对图像数据按一定的规则进行变换和组合，达到用尽可能少的代码（符号）来表示尽可能多的信息。图像数据压缩与编码数据量大，故而需要巨大的存储空间。如一幅128×256像素，8bit/像素的黑白图像占用256KB的磁盘空间。每分量8bit/像素的彩色静止图像所占空间3×256KB=768KB。如果以每秒24帧的速率传送此彩色图像，则一秒钟的数据流就是24×768KB=

2、18.5MB。如果不进行编码压缩处理，一张600MB的光盘，只能存放30秒左右的128×256像素的原始图像。图像数据的特点之一7.1信源编码图像编码属于信源编码范畴。其特点是利用图像信号的统计特性以及人眼睛的生理和心理特性对图像进行高效编码。在信息论中将数字通信过程概括为图7—1的形式。数字图像编码信源信源编码信道编码调制传输信道噪声解调信道解码信源解码信宿图7—1数字通信系统模型信源编码的主要任务是解决有效性问题，也就是对信源实现压缩处理，使处理后的信号更适宜数字通信系统。解决有效性问题就是在编码过程中尽

3、量提高编码效率，也就是力求用最少的数码传递最大的信息量。信道编码的任务是解决可靠性问题。也就是尽量使处理过的信号在传输过程中不出错或少出错，既使出了错也要有能力尽量纠正错误。因此，在信道编码中往往引进用作误差控制的数码，以实现自动检错和纠错。信源编码的目的是提高编码效率。是否能提高编码效率？回答是肯定的。从信息论的角度看，各种信源都存在大量的冗余成分。如果去掉这些冗余成分，就能提高编码效率。所以，所谓第一代编码就是围绕着去除冗余度这一中心思想实现数据压缩的。冗余度在哪里？冗余度主要存在于两个方面：1）、存在于

4、信源的相关性之中；2）、存在于信源各元素出现概率不均等之中。去掉了冗余成分的信源固然精练了，但是抗干扰性能也变差了。因此，在传输过程中，还要加入一些冗余成分以增加抗干扰能力。这就是信道编码的任务了。从信息论观点看，描述图像信源的数据由有用数据和冗余数据两部分组成。冗余数据主要有：空间冗余、时间冗余、结构冗余、信息熵冗余（编码冗余）、知识冗余、心理视觉冗余6种。图像数据的冗余空间冗余时间冗余结构冗余编码冗余知识冗余视觉冗余图像数据的冗余同一景物表面上各采样点之间的颜色（亮度）之间往往存在着空间相关性。基于离散像

5、素的表示方式通常没有利用景物表面颜色（亮度）的这种空间相关性，从而产生了空间冗余。空间冗余大部分区域所有像素值相同主要指视频相邻帧之间有较大的相关性，产生时间冗余。时间冗余有些图像的纹理区，图象像素值之间存在着明显的分布模式，例如墙纸图案，称之为结构冗余。结构冗余某些图像的理解与某些知识有相当大的相关性。这些知识使得需要传输的信息量减少。知识冗余人的视觉系统对图像场的敏感性是非均匀和非线性的，然而在记录原始图像数据时，通常假定视觉系统是线性的和均匀的，对视觉敏感和不敏感部分同等对待，从而产生视觉冗余。如对亮度

6、和色彩的敏感度不同。视觉冗余图像编码大致可分三类：1）、匹配编码；2）、变换编码；3）、识别编码：图像编码的分类（1）、匹配编码这种编码方法是使代码长度与图像信源的概率分布相匹配。如：出现概率大的编短码，概率小的编长码，总的码率就会下降。这种编码的长短不一，使得传输、译码、存储均不方便，另一个缺点是编码的先决条件是要知道图像信源的概率分布。解决办法：1）、寻找一个大体上能代表图像信源的数学模型，如正态分布，指数分布等；2）、实际统计图像信源的概率分布，这种方法更切合实际，但是，往往找不到合适的数学模型，给分析

7、带来不便。（2）、变换编码首先把图像信源从一个空间变换到另外一个空间，然后对变换系数进行编码。变换方式大体上可分为两类;预测变换函数变换（3)、识别编码这种方法的关键是识别。基本原理是用另外一套符号代替原来的信源中的消息，如：电报、速记等均可认为是识别编码的例子。从压缩的角度也可以分为;1)、有失真编码：是不可逆的编码法，也称熵压缩法。压缩中有信息损失，但在视觉角度看失去的信息是无关紧要的信息。2）、无失真编码：是可逆的编码方法。没有信息损失，去除编码冗余（熵冗余），也称熵编码法。另外，如果从目前已有的实用方

8、案的角度来分类，可以分为三大类，即统计编码，变换编码及预测编码。而这些方法既适用于静止图像编码，也适用于电视信号编码。就具体编码方法而言可简略地概括在表7—1中。表7—1图象高效编码法PCM预测法正交变换法统计编码其他方法常规编码法亚奈氏取样编码法标准法自适应法标准法自适应法标准法自适应法行程编码轮廓编码上述各种具体方案并不是孤立的、单一的使用，往往是各种方法重迭、交叉使用，以达到更高的编码效率。7