数字图像处理---整数小波.ppt

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1、第12章图象编码方法12.1预测编码12.2变换编码12.3子带编码12.4小波变换编码章毓晋(TH-EE-IE)12.1预测编码空域方法，消除象素间的冗余象素间的相关性使得预测成为可能仅提取每个象素中的新信息并对它们编码12.1.1无损预测编码信息保存型12.1.2有损预测编码信息损失型章毓晋(TH-EE-IE)12.1.1无损预测编码无损预测编码系统编码器+解码器（有相同的预测器）章毓晋(TH-EE-IE)12.1.1无损预测编码无损预测编码过程输入序列：fn(n=1,2,…)预测输出：（舍入成整数）预测误

2、差：误差编码：在符号编码器中用变长码编误差解压序列：哪里取得了压缩？（消除了象素间冗余）章毓晋(TH-EE-IE)12.1.1无损预测编码m阶线性预测：1-D线性预测：一阶1-D线性预测：预测误差的概率密度函数：章毓晋(TH-EE-IE)12.1.2有损预测编码1、有损预测编码系统增加了1个量化器，预测器放在1个反馈环中章毓晋(TH-EE-IE)12.1.2有损预测编码1、有损预测编码系统输入序列：fn(n=1,2,…)量化输出：预测输入：解压序列：编码误差：哪里又取得了压缩？（量化，减少了心理视觉冗余）章毓晋

3、(TH-EE-IE)12.1.2有损预测编码1、有损预测编码系统德尔塔调制（DM）预测器量化器预测系数a≤1，常数c>0DM方法得到的码率是1比特/象素章毓晋(TH-EE-IE)12.1.2有损预测编码1、有损预测编码系统DM编码中的失真示例章毓晋(TH-EE-IE)12.1.2有损预测编码2、最优预测最小化编码器的均方预测误差差值脉冲码调制法（DPCM）章毓晋(TH-EE-IE)12.1.2有损预测编码2、最优预测4阶线性预测器章毓晋(TH-EE-IE)12.1.2有损预测编码3、最优量化判别重建章毓晋(TH

4、-EE-IE)12.1.2有损预测编码3、最优量化最小均方量化误差重建电平是p(s)曲线下面积的重心判别值为2个重建值的中值q(s)奇函数输入概率密度函数，偶函数章毓晋(TH-EE-IE)12.2变换编码频域方法，非信息保持型12.2.1变换编码系统12.2.2子图象尺寸选择12.2.3变换选择12.2.4比特分配章毓晋(TH-EE-IE)12.2.1变换编码系统图象分解：减少变换的计算复杂度图象变换：解除每个子图象内部象素之间的相关性，或者说将尽可能多的信息集中到尽可能少的变换系数上压缩不是在变换中而是在量化

5、变换系数时取得的章毓晋(TH-EE-IE)12.2.2子图象尺寸选择影响变换编码误差和计算复杂度（压缩量和计算复杂度都随子图象尺寸的增加而增加）两个条件：①相邻子图象之间的相关（冗余）减少到某个可接受的水平；②子图象的长和宽都是2的整数次幂最常用的子图象尺寸：88和1616章毓晋(TH-EE-IE)12.2.2子图象尺寸选择变换编码重建误差与子图象尺寸的关系章毓晋(TH-EE-IE)12.2.3变换选择一个能把最多的信息集中到最少的系数上去的变换所产生的重建误差最小不同变换的信息集中能力不同KLT最优，但计

6、算量非常大（依赖于图象）正弦类变换（如DFT和DCT）较优非正弦类变换（如WHT）实现简单小波变换计算快且有局部性质（不需分解）章毓晋(TH-EE-IE)12.2.3变换选择第5章介绍了：DFT，WHT，DCT第10章介绍了：KLT信息集中能力：KLT>DCT>DFT>WHT所需计算量：KLT>>DCT>DFT>WHTDCT是较好的（综合）选择章毓晋(TH-EE-IE)12.2.4比特分配比特分配：对变换子图象的系数截断、量化和编码的全过程截断误差①截除的变换系数的数量和相对重要性②用来表示所保留系数的精度（量

7、化）保留系数的2个准则①最大方差准则，称为分区编码②最大幅度准则，称为阈值编码章毓晋(TH-EE-IE)12.2.4比特分配1、分区编码具有最大方差的变换系数带有最多的图象信息事先确定模板，保留一定的系数章毓晋(TH-EE-IE)12.2.4比特分配2、阈值编码根据子图象特性自适应选择保留系数将系数排队，与阈值比较确定去舍636258574948363500000000615956504737342100000000605551463833222000000010545245393223191000000000

8、53444031241811900000001434130251712830000001142292616137420000111128271514651000001011章毓晋(TH-EE-IE)12.2.4比特分配2、阈值编码随子图象不同而保留不同位置的变换系数常用三种对变换子图象取阈值（即产生式(12.2.4)所示模板函数）的方法：(1)对所有子图象用一个全局阈值压缩的程度随（不