ch6-图象压缩编码
第6章 图象压缩编码(IDCC)
§6.1 概述
一、IDCC 必要性
容量很大，存储、处理和传输困难。 二、IDCC 的可能性
1. 相邻象素（帧对应象素）间相关性大（冗余大）；
2. 利用人的视觉特性：人眼分辨率有限等；（如电视××中隔行扫描）；
3. 从信息论角度，消除（减少）图像信息中的冗余（无用和重复）数据。 三、图像压缩编码
1. 数据压缩：对给定量信息，设法减少表达这些信息的数据量。
2. 方法：压缩掉冗余数据（统计角度：将原图转化为尽可能不相关数据集）。
3. 图像编码：对图像信息进行压缩编码，在存储、处理和传输前进行。
4. 图像解码：对压缩图像进行解压以重建原图或其近似图像称为图像解码。 四、图像压缩方法分类
不同目的、不同应用等有不同分类方法，常按压缩前及解压后的保真程度分类： 1. 信息保持（存）型
减少或去除冗余数据，同时保持信息不变，即压缩、解压中无信息损失。也称无失真/无损/可逆型。多用于图像存档，目前压缩率 C R ＝2～10。 2. 信息损失型
以牺牲部分信息为代价，来获取高压缩率。也称有损压缩。解压后得到原图像之近似。 3. 特征抽取法
在图像分析、分类与识别中，仅对于实际需要的（提取）特征信息进行编码，可大大压缩数据量。实际属于信息损失型。
§6.2 基本理论
一、数据冗余 （一）概念
1. 数据是信息的载体；
2. 数据冗余：代表无用信息或重复表示了其他数据已表示的信息的数据。
3. 数学表示
(1) 压缩率（比）：＝R c 2
1n n
（其中和代表用来表示相同信息的两个数据的字节数） 1n 2n （1） 相对冗余度
1
211
1n n n C R R D ?=?
= （相对于） 1n 2n （3） 和特例 （见书第135页表6.2.1） R C D R (二) 图像压缩中的3种冗余
1． 编码冗余
（1） 直方图：1,.....1,0,)(?==
L K n
n s P K
K S （2） 平均比特数（平均码字长）
设表示灰度级的比特数（码字长）为，则图像中表示每个象素所需的平均比特数（平均码字长）：
K S )(K S l )()(10
K s L K K avg S P S l L ∑?==
（3） 自然（编）码 （二元码）
若每个灰度级（每个象素）均用m 位二进码表示，则称为自然编码，此时，
。
m L avg =（4） 变长（不等长）编码
若对大的赋予短码字，对小的赋予长码字，该编码方法称为变长（不等长）编码。
)(K S P K S )(K S P K S （见第136页 表6.2.2） m L avg ≤（5） 编码冗余：
编码不能使，则存在编码冗余。 min →avg L 2． 象素间冗余
由象素间相关性引起的数据冗余。连续序列图像中的帧间冗余也是一种特例。
3． 心理视觉冗余
由于人的心理视觉特点（人观察图像是基于目标特征而不是象素），使得某些信息显得不重要（不必要），则表示这些信息的数据称为心理视觉冗余。
去掉视觉冗余的过程称为量化，它是信息损失型。
第二代编码方法就是基于心理视觉冗余。电视广播中的隔行扫描就是常见的例子。
（三）结论
1. 因为存在数据冗余，改变信息描述方法，可压缩掉这些冗余；
2. 因为视觉冗余，忽略一些视觉不太明显的微小差异，可进行所谓的“有损
压缩”。
二、 图像保真度和质量评价
图像失真如何测度？
（一） 客观保真度准则 （书第138页）
1. 均方根（RMS ）误差描述法
原图像为()y x f ,，压缩后为，则误差为(y x g ,)),(),(),(y x f y x g y x e ?= 则()()()()∑∑∑∑?=?=?=?==
???
??????=1010
22
1
1010
2
,1
,,1M x N y M x N y rms
y x e MN
y x f y x g MN
e
2. 均方根信噪比
rms SNR 令),(),(),(),(),(y x e y x f y x n y x f y x g +=+=，即把输入图像和重建图像f g 之间的误差看作是噪声，将重建图像信噪比作为保真度准则。
SNR ()()()[]()()
∑∑∑∑∑∑∑∑?=?=?=?=?=?=?=?==??????
???????
??=1010
2
1010
22
1101
02101
02,,,,,N x M y N x M y N x M y N x M y rms
y x e y x g y x f y x g y x g SNR
实际中，SNR 用分贝（dB ）表示，且归一化。
（二） 主观保真度准则
1. 由人来评测图像质量，按等级打分：
{很好、较好、稍好、相同、稍差、较差、很差} 2. 成对比较打分
三、图像编码模型 （见书P 140图6.2.2）
1. 信源编码器和信源解码器。
2.
信道编码器和信道解码器。
信道编码：加入校验码，以实现校验而抗干扰。
四、信息论简介
介绍与图象压缩编码有关的信息论基础。
（一） 信息测量（自信息）
设一随机事件E, 如它出现概率为，则E 包含的信息：
)(E P )(log )(E P E I a ?=
若1)(=E P ，则0)(=E I 。（确知事件之自信息（随机性）为0） 若，则单位为比特（bit ），如2=a 2/1)(=E P ，则bit E I 1)(= （二） 信息系统
1. 简单信息系统
主要参数是信道容量。
2. 信源的熵（不确定性）
信源集},,,{21J a a a A L = （相当于图像中各灰度级） 对应出现概率)}(,),(),({)(21J a P a P a P A P L =，且与不相关 i a j a 单个信源符号的自信息（熵）：
∑=?=J
i i i a P a P A H 1)(log )()(图像中，表示图像灰度级的平均比特数或图像信源的平均信息量。 一阶熵：信源由单信源符号组成，每次发出一个信源符号。
3. n 阶（扩展）熵
二阶（扩展）熵：信源由2个符号为单位组成（图像中2个灰度级集合）； n 阶（扩展）熵：信原由n 个符号为单位组成（图像中n 个灰度级集合）。
)()'(A nH A H =，结果减少了编码单位（块）的个数。 五、基本编码定理
（一） 无失真编码定理（书P 144 6.2.5中1）
1. 定理：在无干扰条件下，存在一种无失真的编码方法，使编码的Lavg 与信源的熵H(A)任意的接近。即：ε+=)(A H Lavg ,,0>?ε但以为下限，即
，这就是shannon 无失真编码定理。〈书上用N 阶扩展信源阐述定理，复
杂难懂，常用一阶熵描述，简单明了〉。
)(A H )(A H Lavg ≥2. 几个参数
1) 编码效率：1)
(≤=
Lavg
A H η, (%) 2) 冗余度：%100)1(×?=ηD R
3) 压缩率（比）：Lavg
m
C R =,)
(max A H m
C =
(m 为自然码长) （二） 变字长编码定理
在变字长编码中，对出现概率大的信符赋予短码字，而对小的赋予长码字。如果码字长度严格按照所对应的的出现)(i a P ）j a P (j a i a ()i a P 大小逆序排列，则编码结果的≤ 任何其他排列方式（举例见P136 表6.2.2），即
Lavg 若
L ≥≥≥)()()(k j i a P a P a P 则 L ≤≤≤)()()(k j i a l a l a l §6.3 几种常用的图像编码方法
一、 变 (字)长编码 （书6.3.1） (一) Huffman 编码
· 属于信息保持（无失真）编码法。 · 利用变字长编码定理。
1. 缩减信源符号数量
① 将输入符号（灰度级）按由大到小排列；即
i a )(i a P ......)()()(≥≥≥k j i a P a P a P
② 对最小的两个相加，形成一新的P 集合，再按①重复直到只剩两个P 为止（P 指概率）。 （书第150 图6.3.1）
)(i a P 2.
分配码字
从最后一步开始反向进行，对最后两个P 一个赋“0”，一个赋“1”（随机赋），如此反向进行到开始的P 排列。列出编码表 （图6.3.2）
3.
计算参数
（1） 信源熵：=2.14 )(log )()(i i a P a P u H ∑?=（2） 平均码字长： 2.2)()(==∑i i avg a P a l L （3） 编码效率和冗余度：%3.97)
(==avg
L u H η %7.2)1(=?=ηD R （4） 压缩比：1:36.12
.23
===
avg R L m C
4. 特点
（1） 信息保持（无失真）编码中，η最高编码； （2） 唯一可译码； （3）
m L avg ≤（4） 缺点：信源消减过程复杂，运算量大。 （二）其他变长编码： 码，截断Huffman 码等。
2B 为克服Huffman 编码法的缺点，采用牺牲部分η而简化运算。
二、 预测编码 （书第158 6.4） （一） 概念
1. 条件：相邻像素（帧）间相关性大，即像素间冗余大。
2. 目的：消除像素（帧）间冗余。
3. 原理：用代进行编码。若令，
则较小（→0），较小，对进行量化编码，则所用比特数（）一定不大于对直接进行编码使用的比特数。 （为之预测值）
。 n n n f f e ^?=n f ),......,(21^M n n n n
f f f f f
???=n e 2
n e σn e avg L n f ^
n f n f 4. DPCM: 上述方法称为差值脉冲编码调制（DPCM ）。其原理是基于预测理论的。
（二）无损预测编码
1. 系统框图 （书第158页 图6.4.1）
2. 公式
（1） 差值信息：
n n n f f e ^
?=（2） 之预测值： round 是舍入函数，[ ]内是
线性预测。
n f ^
n f ][1
^
∑=?=m
i i n i n f a round f （3） 1-D 线性预测
当前行先前像素之函数。
)],([),(1
^
^
i y x f a round y x f f m
i i n ?==∑=（4） 2-D 线性预测
对图像从左到右，从上到下之先前像素形成预测。 ),(?^
y x f
f n =（5） 3-D 线性预测：（4）之像素加前一帧像素。
（三）有损预测编码
1.
原理
将映射（量化）为有限个值。 框图见书第160页图6.4.2。 n e '
n e 2． 简单方法（DM ：德尔塔调制） （1） 预测器：
'1^?=n n
af f
（2） 量化器：
???≤?>+=0
;0
;'
n n n
e c e c e （3） 特点：方法简单，误差大，不常用。
（四）DPCM 之最优预测器设计
e 1. DPCM 定义
⑴ 条件：在有损预测编码中，忽略（量化）误差，即n e n ≈'，则线性预
测公式为：
∑=?∧
=
m
i i n i n f a f 1（前m 个象素之线性组合）
⑵ DPCM: 基于上述条件值预测编码方法，称为DPCM （差值脉冲编码调制）。 2. 最优（线性）预测器设计 预测编码之关键是设计最优预测器。
⑴ 编码用差值信号：
e f f e n n n =?=∧
⑵ 线性预测 ………（6.4.11）
∑=?∧
=m
i i n i n f a f 1⑶ 准则：最小均方误差准则
① 预测误差方差：
…（6.4.13）
{}
???????????????
?
?==∧22
2
n n n
e
f f E e E
σ?????????????????=∑=?21m i i n i n f a f E ② 最优线性预测器设计
选择m 个（线性预测系数），使极值法求：
i a ?→min 2
e σi a 即令
2
e i
a σ??=0 ………（6.4.13’） ⑷ 方法一（ 直接法）：将（6.4.13）代入（6.4.13’），通过求解m 个偏导
方程，可直接求得最优预测系数
i a 方法二： 求解联立方程（矩阵方程）
求解（6.4.13’）的联立方程：r Ra = ………（6.4.14’）
得解为： ………（6.4.14） r R a 1?= 其中：
??
????
??????=m a a a a M 21，[][][]?????
???????=???m n n n n n n f f E f f E f f E r M 2
1，
[][][][][][[][][????
?
?
??????=??????????????????m n m n n m n n m n m n n n n n n m n n n n n n f f E f f E f f E f f E f f E f f E f f E f f E f f E R L M L L 211221212111]] ………（6.4.15） ⑹ 预测误差方差
设图像之均值为0，方差为，即2σ[]0=i f E ，[]
22i f E =σ， 则
{}
r a f f E e E T n n n e
?=???????????????
?
?==∧2222σσ
= …6.4.17）
[]{}[{∑∑=?=??=?m
i i n n i m i i i n n f f E a a f f E 1
2
12
σσ]}显然：（实际）
22σσ σσ< 实际中获得自相关计算（R 和r ）很困难，但图像可看作1个2-D M 阶马 尔科夫序列，为平稳随机分布过程，则自相关函数为： ()()[]j h i r ij j y i x f y x f E R ρρσ2,,=±±= ………（6.4.18） ⑻ 图像帧内预测 图像帧内2D 预测，考虑本象素上一行相近及本行相近前几列象素，进行 预测，示意图如下图： 6?n f (x-1,y-2) 3?n f (x-1,y-1) 2?n f (x-1,y) 4?n f (x-1,y+1) 7?n f (x-1,y+2) 当前行→ 5?n f (x,y-2) 1?n f (x,y-1) n f (x,y) ↑ 当前列 对于2D 图像帧内预测，同样可用（6.4.10）~ （6.4.17）进行计算，其中与 间的对应关系如下式： i f )(j x f ± 当前像素及其预测值为： ()()y x f f y x f f n n ,,,∧ ∧ ==一阶预测像素值： ()1,1?=?y x f f n 二阶预测像素值： ()y x f f n ,12?=?和 1?n f 三阶预测像素值： ()1,13??=?y x f f n 和， 1?n f 2?n f ⑼ 线性预测器举例 ① 即 ∑=?∧ =4 1 i i n i n f a f ()()()()(1,11,1,11,,4321+?+??+?+?=∧ y x f a y x f a y x f a y x f a y x f ) 若()()[]j i ij j y i x f y x f E R ρρσ2,,=±±= 则利用方法一或方法二，可求得最优线性预测系数为： 0,,,4231==?==a a a a v h v h ρρρρ ② 具体可使用的1-4阶预测器 ， ()()(1,97.0,,1?==∧ ∧ y x f y x f y x f ) )() ???<<=?=?==2222220591.097.0197.0σσσσσρr a T e h ()()()),1(5.01,5.0,,2y x f y x f y x f y x f ?+?==∧ ∧ ()()()(1,15.0),1(75.01,75.0,,3 ????+?==∧ ∧ y x f y x f y x f y x f y x f 电视中常用4阶（4点）预测： ()()()()()1,1811,18 1 ),1(4 11,2 1,,4 +?+??+ ?+?==∧ ∧ y x f y x f y x f y x f y x f y x f 三、 正交变换编码（书6.5） （一）正交变换特点 1. 熵保持：变换后不丢失信息。 2. 能量保持。 3. 把能量重新分配。 正交变换后，能量集中于低频区，低频区系数能量大，而高频系数能量小。可利用熵编码中不等长码来按能量大小分配码字，以达到压缩之目的，也可令能量小的系数为0。 4. 去相关 可将空域高度相关的象素灰度值变为弱相关或不相关的频域系数。显然 这样能去掉存在于相关中的冗余度。 （二）目的 正交变换可把空域相关图像象素变为能量保持且能量集中于弱相关或不相关的变换域系数，再结合人的视觉心理及生理特点，进行量化编码，使Lavg->min。 （三）原理方法 1. 原理框图 2. 方法步骤 ⑴ 将图像分成n n ×子图，对每个子图进行正交变换。即图像分成N N ×2 ?? ? ???n N 个子图（n=8,16,32） 。 n n ×⑵ 量化编码 ① 量化： ()y x f i ,()()()v u P v u F v u F i i ,,,'= 。区域量化法： ???∈=else Z v u v u P ; 0),(; 1),( 特点：通用（优点），但易丢失高频信息（缺点） 。门限量化法： ?? ?>=else T v u F v u P h ; 0),(;1),( 特点：误差小（优点），编码区域不通用（缺点） ② 码字分配 原则：能量大者分配长码字，小者分配短码字。 。区域法 见书第170页图6.5.3。 。其他方法（如Z 字形） Z 字形分配码字（书第170页图6.5.4）。 3. 特注 (1) 码字种类不宜过多 实际应用中，码字表也要附在压缩编码文件中（占容量），因此，为了 获得高，码字表种类不宜过多。 R C (2) 量化使变大，属于有损压缩。 R C (3) 属于局部变换，产生分块效应（分块边界变换值不连续，造成反变换后分块边界之图像亦不连续）。解决方法 全局变换 小波变换 本章要求 1. 概述 (1) 图象压缩必要性、可能性； (2) 图象压缩方法分类； (3) 图象压缩解压概念； 2. 基本理论 （1） 数据冗(rong)余（定义、参数、三种冗余） （2） 保真度（客观、主观）准则； （3） 编码模型； （4） 信息论简介（信源熵）； （5） 基本编码定理； ① 无失真编码定理； ② η，R D ，C R ；③ 变字长编码定理。 3. 编码方法 （1） 变字长编码：Huffman 编码法 （2） DPCM ：① 原理和方法步骤； ② 最优线性预测器 （≤3阶）设计； （3） 正交变换编码：原理和方法。 本章作业 P 176- 6.9（1）（2）（3）求Lavg ，η，γ，C R [补充] 已知一平稳图象数据，其象素间的相关系数为： ρρρρσ1 ,0, )],(),([),(||||2<<=??==h v h h i v ij j y i x f y x f E j i R R 若进行三阶线性预测，求 （1） 最优预测系数 a i =? (i=1,2,3) ? 2=e σ（2） 预测方差 图像压缩编码方法综述 概述： 近年来, 随着数字化信息时代的到来和多媒体计算机技术的发展, 使得人 们所面对的各种数据量剧增, 数据压缩技术的研究受到人们越来越多的重视。 图像压缩编码就是在满足一定保真度和图像质量的前提下，对图像数据进行变换、编码和压缩，去除多余的数据以减少表示数字图像时需要的数据量，便于 图像的存储和传输。即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。 图像压缩编码原理： 图像数据的压缩机理来自两个方面:一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩；二是利用人眼的视觉特性。 图像数据的冗余度又可以分为空间冗余、时间冗余、结构冗余、知识冗余 和视觉冗余几个方面。 空间冗余：在一幅图像中规则的物体和规则的背景具有很强的相关性。 时间冗余：电视图像序列中相邻两幅图像之间有较大的相关性。 结构冗余和知识冗余：图像从大面积上看常存在有纹理结构，称之为结构 冗余。 视觉冗余：人眼的视觉系统对于图像的感知是非均匀和非线性的，对图像 的变化并不都能察觉出来。 人眼的视觉特性： 亮度辨别阈值：当景物的亮度在背景亮度基础上增加很少时，人眼是辨别 不出的，只有当亮度增加到某一数值时，人眼才能感觉其亮度有变化。人眼刚 刚能察觉的亮度变化值称为亮度辨别阈值。 视觉阈值：视觉阈值是指干扰或失真刚好可以被察觉的门限值，低于它就 察觉不出来，高于它才看得出来，这是一个统计值。 空间分辨力：空间分辨力是指对一幅图像相邻像素的灰度和细节的分辨力，视觉对于不同图像内容的分辨力不同。 掩盖效应：“掩盖效应”是指人眼对图像中量化误差的敏感程度，与图像 信号变化的剧烈程度有关。 图像压缩编码的分类： 根据编码过程中是否存在信息损耗可将图像编码分为: 无损压缩：又称为可逆编码(Reversible Coding)，解压缩时可完全回复原始数据而不引起任何失真； 有损压缩：又称不可逆压缩(Non-Reversible Coding)，不能完全恢复原始数据，一定的失真换来可观的压缩比。 根据编码原理可以将图像编码分为: 熵编码：熵编码是编码过程中按熵原理不丢失任何信息的编码。熵编码基 《数据压缩与编码》课程教学大纲 课程类型:专业限选课课程代码: 课程学时: 46学分: 2 适用专业:电子信息工程专业 开课时间: 三年级二学期开课单位: 电气与电子工程学院 大纲执笔人: 吴德林大纲审定人:杨宁 一、课程性质、任务： 人类社会已进入信息时代，网络是信息时代的重要产物，大量数据的存贮、处理特别是传输，是影响网络系统效率的重要因素之一，数据压缩技术对提高网络通信能力和效率提供了有力的支持。课程的目的在于学习数据通信基本原理和了解数据通信网络。 通过本课程的学习，学生能够掌握数据压缩的基本知识、基本方法；掌握数据压缩技术及经典算法，包括信源的数字化方法、基本的统计编码方法、预测编码的理论与实现方法、HUFFMAN方法、算术编码方法、字典压缩技术、文本压缩技术、图像压缩技术；理解和实验基本图像JPEG压缩编码或EZW/SPIHT压缩编码。 二、课程教学内容 1）教学内容、目标与学时分配 (一)理论教学部分 2、实验要求指：必做或选做 2) 教学重点与难点 1、重点：数据压缩的基本概念、数据压缩的常用方法与算法，数据编码技术、图像压缩技术以及视频压缩技术。。 2、难点：视频压缩与小波分析技术 三、课程各教学环节的基本要求 1）课堂讲授： 多媒体、PPT课件 2）实验（实训、实习）： 3）作业： 问答题，计算题 4）课程设计： 5）考试 5.1 考试方法：（考试；考查；闭卷；开卷；其它方法） 闭卷考试 5.2 各章考题权重 第一章 5% 第二章 10% 第三章 10% 第四章 20% 第五章 20% 第六章. 20% 第七章 10% 第八章 5% 5.3 考试题型与比例 Eg：填空：20% ；判断题：10% ；单项选择：20% ；问答题：40%；分析题：10% 四、本课程与其他课程的联系 先修课程： 微机原理与程序设计、C 语言程序设计、数据结构、算法设计与分析。 五、建议教材及教学参考书 教材：吴乐南著：《数据压缩（第3版）》，电子工业出版社，2012年 参考书：魏江力．JPEG2000图像压缩基础、标准和实践．电子工业出版社，2004 Downloaded From: https://www.360docs.net/doc/c716647794.html,/ on 11/30/2013 Terms of Use: https://www.360docs.net/doc/c716647794.html,/terms Downloaded From: 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图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3类： （1）无损压缩编码种类 哈夫曼（Huffman）编码，算术编码，行程（RLE）编码，Lempel zev编码。（2）有损压缩编码种类 预测编码，DPCM，运动补偿； 频率域方法：正交变换编码(如DCT)，子带编码； 空间域方法：统计分块编码； 模型方法：分形编码，模型基编码； 基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化； （3）混合编码 JBIG，H.261，JPEG，MPEG等技术标准。 2、JPEG 压缩编码原理 JPEG是一个应用广泛的静态图像数据压缩标准，其中包含两种压缩算法(DCT和DPCM)，并考虑了人眼的视觉特性，在量化和无损压缩编码方面综合权衡，达到较大的压缩比(25:1以上)。JPEG既适用于灰度图像也适用于彩色图像。其中最常用的是基于DCT变换的顺序式模式，又称为基本系统。JPEG 的压缩编码大致分 成绩评定表 课程设计任务书 摘要 哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，以哈夫曼树—即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，经常应用于数据压缩。在计算机信息处理中，“哈夫曼编码”是一种一致性编码法（又称"熵编码法"），用于数据的无损耗压缩。这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符（例如某文件中的一个符号）进行编码。这张编码表的特殊之处在于，它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的（出现概率高的字符使用较短的编码，反之出现概率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低，从而达到无损压缩数据的目的）。 本课题通过MATLAB编写适当的函数，对一个随机信源进行哈夫曼编码，得出码字，平均码长和编码效率。从而理解信源编码的基本思想与目的以及哈夫曼编码方法的基本过程与特点，并且提高综合运用所学理论知识独立分析和解决问题的能力。 关键字：哈夫曼；信源编码；MATLAB 目录 1设计目的及相关知识 (1) 1.1设计目的 (1) 1.2图像的霍夫曼编码概念 (1) 1.3Matlab图像处理通用函数 (1) 2课程设计分析 (3) 2.1 图像的霍夫曼编码概述 (3) 2.2 图像的霍夫曼编码举例 (4) 3仿真 (6) 4结果及分析 (9) 5附录 (12) 结束语 (15) 参考文献 (16) 1设计目的及相关知识 1.1设计目的 1）了解霍夫曼编码的原理。 2）理解图像的霍夫曼编码原理，了解其应用，掌握图像的霍夫曼编码的方法。3）对图像编码程序设计进行较深入的认识，对知识牢固掌握。 4）掌握图像霍夫曼编码的整个过程及其中的注意事项。 5）了解图像无损压缩的目的及好处。 1.2图像的霍夫曼编码概念 所谓霍夫曼编码的具体方法：先按出现的概率大小排队，把两个最小的概率相加，作为新的概率和剩余的概率重新排队，再把最小的两个概率相加，再重新排队，直到最后变成1。每次相加时都将“0”和“1”赋与相加的两个概率，读出时由该符号开始一直走到最后的“1”，将路线上所遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的顺序排好，就是该符号的霍夫曼编码 1.3 Matlab图像处理通用函数 colorbar 显示彩色条 语法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage从坐标轴取得图像数据 语法：A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimage imshow显示图像 语法：imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow(...) montage 在矩形框中同时显示多幅图像 语法：montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage(...) 实验项目3、图像压缩与编码 一、实验目的 （1）理解图像压缩编码的基本原理； （2）掌握用程序代码实现DCT变换编码； （3）掌握用程序代码实现游程编码。 二、实验原理及知识点 1、图像压缩编码 图像信号经过数字化后，数据量相当大，很难直接进行保存。为了提高信道利用率和在有限的信道容量下传输更多的图像信息，必须对图像进行压缩编码。 图像压缩技术标准一般可分为如下几种：JPEG压缩（JPEG Compression）、JPEG 2000 、H.26X标准（H.26X standards）以及MPEG标准（MPEG standards）。数字压缩技术的性能指标包括：压缩比、平均码字长度、编码效率、冗余度。 从信息论角度分，可以将图像的压缩编码方法分为无失真压缩编码和有限失真编码。前者主要包括Huffman编码、算术编码和游程编码；后者主要包括预测编码、变换编码和矢量量化编码以及运动检测和运动补偿技术。 图像数据压缩的目的是在满足一定图像质量的条件下，用尽可能少的比特数来表示原始图像，以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量，在信息论中称为信源编码。图像压缩是通过删除图像数据中冗余的或者不必要的部分来减小图像数据量的技术，压缩过程就是编码过程，解压缩过程就是解码过程。 2、游程编码 某些图像特别是计算机生成的图像往往包含许多颜色相同的块，在这些块中，许多连续的扫描行或者同一扫描行上有许多连续的像素都具有相同的颜色值。在这些情况下就不需要存储每一个像素的颜色值，而是仅仅存储一个像素值以及具有相同颜色的像素数目，将这种编码方法称为游程（或行程）编码，连续的具有相同颜色值的所有像素构成一个行程。 在对图像数据进行编码时，沿一定方向排列的具有相同灰度值的像素可看成是连续符号，用字串代替这些连续符号，可大幅度减少数据量。游程编码记录方式有两种：①逐行记录每个游程的终点列号：②逐行记录每个游程的长度 3、DCT变换编码 变换编码是在变换域进行图像压缩的一种技术。图1显示了一个典型的变换编码系统。 压缩 图像输入图 像N×N 图1 变换编码系统 在变换编码系统中，如果正变换采用DCT变换就称为DCT变换（离散余弦变换）编码系统。DCT用于把一幅图像映射为一组变换系数，然后对系数进行量化和编码。对于大多数的正常图像来说，多数系数具有较小的数值且可以被粗略地量化（或者完全抛弃），而产生的图像失真较小。 图像无损压缩与有损压缩的比较 摘要：伴随着科技的发展，在多媒体压缩范畴内，人们通过对信源建模表达认识的不断深化，进而使压缩技术得到了更大的发展。图像的编码与压缩的目的就是对图像数据按一定的规则进行变换和组合，从而达到用尽可能少的代码（符号）来表示尽可能多的图像信息。当前，对图像压缩的方法主要有无损压缩与有损压缩两种，而这两种压缩方法又有着不同的特点，通过对不同压缩方法的比较，可以在实践中获得更高的图像水平与工作效率。 关键字：无损压缩；有损压缩；比较； 图像压缩可以是有损压缩也可以是无损压缩。对于如绘制的技术图、图表或者漫画优先使用无损压缩，这是因为有损压缩方法，尤其是在低的位速条件下将会带来压缩失真。如医疗图像或者用于存档的扫描图像等这些有价值的内容的压缩也尽量选择无损压缩方法。有损方法非常适合于自然的图像，或者是想表达某些特定信息的图像。例如一些应用中图像的微小损失是可以接受的（有时甚至是无法感知的），这样就可以大幅度地减小位速，提高工作效率。 一、两种不同的图像压缩方式在精确度上的比较 图像的无损压缩主要利用的是基于统计概率的方法和基于字典的技术。通过霍夫曼编码和游程编码等编码方式进行具体的操作。从而使图像在压缩时损失较少的信息，进而拥有较高的精确度。图像的有损压缩则是运用有损预测编码方法和变换编码方法，通过减少像素之间的联系，进行高密度的压缩。因而对于对图像精确度要求较高的图片应当优先选用无损压缩。比如，在对艺术作品进行压缩传输时，为了保证较高的图片质量，应当使用精确度较高的无损压缩技术。如果使用有损压缩，则会使文件的内容受到影响。但是，对于部分不需要较高精确度或者压缩后并不影响其表达内容的图像，则可以使用有损压缩。 二、不同的压缩方式拥有不同的压缩比率 图像的无损压缩运用适当的编码技术，由于像素之间的联系被几乎完整的保留了下来，所以图像更精确，这样以来压缩比率就比较小，占用空间较大；而有损压缩却以丢失部分图像信息为代价，去除图像中的次要部分，只保留主要部分，从而使图像压缩的更小，使得压缩比率大大提高。比如在互联网中十分流行的JPEG格式图片，就是利用有损压缩的离散余弦变换编码技术进行大比特率压缩，从而在网络数据交换时，同等条件下，拥有更好的传输速率。 图像DCT 变换编码与压缩 一、实验目的： （1）掌握离散余弦变换DCT 的实现方法，了解DCT 的幅度分布特性，从而加深对DCT 变换的认识。 （2）掌握图像DCT 变换编码的实现方法，从而加深对变换编码压缩图像原理的理解。 二、实验内容： 编程实现图像DCT 变换编码。 三、实验原理： 变换编码是在变换域进行图像压缩的一种技术。图1显示了一个典型的变换 编码系统。 压缩图像 输入图像N×N 图1 变换编码系统 在变换编码系统中，如果正变换采用DCT 变换就称为DCT 变换编码系统。 DCT 用于把一幅图像映射为一组变换系数，然后对系数进行量化和编码。对于大多数的正常图像来说，多数系数具有较小的数值且可以被粗略地量化（或者完全抛弃），而产生的图像失真较小。 DCT 是仅次于K-L 变换的次最佳正交变换，且以获得广泛应用，并成为许多图像编码国际标准的核心。离散余弦变换的变换核为余弦函数，计算速度快，有利于图像压缩和其他处理。 对于N ×N 的数字图像，二维DCT 变换的正反变换可表示为： 11 0011 00 (21)(21)(,)()()(,)cos cos 222 (21)(21)(,)()()(,)cos cos 22N N x y N N u v x u y v F u v c u c v f x y N N x u y v f x y c u c v F u v N N N ππ ππ --==--==++=++= ∑∑∑∑（1） 其中， 1/00()()1,1,2,...,1 u v c u c v u v N ?==?==? =-??或 MATLAB 图像处理工具箱实现离散余弦变换有两种方法： （1）使用函数dct2，该函数用一个基于FFT 的算法来提高当输入较大的方阵时的计算速度。 （2）使用由dctmtx 函数返回的DCT 变换矩阵，这种方法较适合于较小的输入方阵（例如8×8或16×16）。 ①函数：dct2 实现图像的二维离散余弦变换。调用格式为： B = dct2(A) B = dct2(A,[M N]) B = dct2(A,M,N) 式中A 表示要变换的图像，M 和N 是可选参数，表示填充后的图像矩阵大小，B 表示变换后得到的图像矩阵。 ②函数：dctmtx 除了用dct2函数实现二维离散余弦变换，还可用 dctmtx 函数来计算变换矩阵，调用格式为： D = dctmtx(N) 式中D 是返回N ×N 的DCT 变换矩阵，如果矩阵A 是N ×N 方阵，则A 的DCT 变换可用D ×A ×D ’来计算。这在有时比dct2计算快，特别是对于A 很大的情况。 ③函数：idct2 实现图像的二维离散余弦反变换。调用格式为： B = idct2(A) B = idct2(A,[M N]) B = idct2(A,M,N) 式中参数同dct2。 此外，为了实现8×8子块的DCT 图像变换还要用到MATLAB 中的blkproc 函数。将这个函数和函数dctmtx 一起用于块处理可以大大简化运算。调用函数blkproc 的格式为： B=blkpro(A,[M,N],FUN,P1,P2,…) 小波变换在图像压缩中的应用 学院精密仪器与光电子工程学院 专业光学工程 年级2014级 学号1014202009 姓名孙学斌 一、图像压缩编码 数字图像 图像是自然界景物的客观反映。自然界的图像无论在亮度、色彩，还是空间分布上都是以模拟函数的形式出现的，无法采用数字计算机进行处理、传输和存储。 在数字图像领域，将图像看成是由许多大小相同、形状一致的像素(Picture Element简称Pixel组成)用二维矩阵表示。图像的数字化包括取样和量化两个主要步骤。在空间将连续坐标离散化的过程为取样，而进一步将图像的幅度值整数化的过程称为量化。 图像编码技术 数据压缩就是以较少的数据量表示信源以原始形式所代表的信息，其目的在于节省存储空间、传输时间、信号频带或发送能量等。其组成系统如图所示。 过程应尽量保证去除冗余量而不会减少或较少减少信息量，即压缩后的数据要能够完全或在一定的容差内近似恢复。完全恢复被压缩信源信息的方法称为无损压缩或无失真压缩，近似恢复的方法称为有损压缩或有失真压缩。 图像压缩编码的必要性与可行性 1．图像压缩编码的必要性 采用数字技术会使信号处理技术性能大为提高，但其数据量的增加也是十分惊人的。图像数据更是多媒体、网络通信等技术重点研究的压缩对象。不加压缩的图像数据是计算机的处理速度、通信信道的容量等所无法承受的。 如果将上述的图像信号压缩几倍、十几倍、甚至上百倍，将十分有利于图像的存储和传输。可见，在现有硬件设施条件下，对图像信号本身进行压缩是解决上述矛盾的主要出路。 2．图像压缩编码的可能性 图像数据量大，同时冗余数据也是客观存在的。在有些图像中可压缩的可能性很大。一般图像中存在着以下数据冗余因素。 (1)编码冗余 编码冗余也称信息熵冗余。去除信源编码中的冗余量可以在对信息无损的前提下减少代表信息的数据量。对图像进行编码时，要建立表达图像信息的一系列符号码本。如果码本不能使每个像素所需的平均比特数最小，则说明存在编码冗余，就存在压缩的可能性。 (2)空间冗余 栅格数据存储压缩编码方法 栅格数据存储压缩编码方法主要有：（1）.链式编码（2）.行程编码（3）.块式编码（4）.四叉树编码 （1）.链式编码：由某一原点开始并按某些基本方向确定的单位矢量链。基本方向可定义为：东＝0，南＝3，西＝2，北＝1等，还应确定某一点为原点。（2）.行程编码：只在各行（或列）数据的代码发生变化时依次记录该代码以及相同代码重复的个数，即按（属性值，重复个数）编码 （3）.块式编码：块式编码是将行程编码扩大到二维的情况，把多边形范围划分成由像元组成的正方形，然后对各个正方形进行编码。 （4）.四叉树编码而块状结构则用四叉树来描述，将图像区域按四个大小相同的象限四等分，每个象限又可根据一定规则判断是否继续等分为次一层的四个象限，无论分割到哪一层象限，只要子象限上仅含一种属性代码或符合既定要求的少数几种属性时，则停止继续分割。否则就一直分割到单个像元为止。而块状结构则用四叉树来描述。按照象限递归分割的原则所分图像区域的栅格阵列应为 2n×2n（n为分割的层数）的形式。下面就着重介绍四叉树编码。 四叉树编码又称为四分树、四元树编码。它是一种更有效地压编数据的方法。它将2n×2n像元阵列的区域，逐步分解为包含单一类型的方形区域，最小的方形区域为一个栅格像元。图像区域划分的原则是将区域分为大小相同的象限，而每一个象限又可根据一定规则判断是否继续等分为次一层的四个象限。其终止判据是，不管是哪一层上的象限，只要划分到仅代表一种地物或符合既定要求的几种地物时，则不再继续划分否则一直分到单个栅格像元为止。 所谓四叉树结构，即把整个2ｎ×2ｎ像元组成的阵列当作树的根结点，n 为极限分割次数，n＋1为四分树的最大高度或最大层数。每个结点有分别代表西北、东北、西南、东南四个象限的四个分支。四个分支中要么是树叶，要么是树叉。树叉、树叶用方框表示，它说明该四分之一范围全属多边形范围（黑色）或全不属多边形范围（空心四方块），因此不再划分这些分枝；树用圆圈表示，它说明该四分之一范围内，部分在多边形内，另一部分在多边形外，因而继续划分，直到变成树叶为止。 为了在计算机中既能以最小的冗余存储与图像对应的四叉树，又能方便地完成各种图形操作，专家们已提出多种编码方式。下面介绍美国马里兰大学地理信 Discussion on Wavelet B ases Selection for Digital Image Compression H AN Fang2f ang,XU Shuang,ZHENG De2zhong (College o f Electric Engineering,Yanshan Univer sity,Qinhuangdao Hebei066004,China) Abstract: This paper studies the selection of optimal wavelet bases.The merits of biorthog onal spline wavelets are dis2 cussed and dem onstrated.C ontinuity of spline derivatives assures wavelets sm ooth and symmetry of biorthog onal wavelets makes the filters have linear phase.Those features can reduce distortion and guarantee the reconstructed images quality. K ey w ords: Optimal wavelet bases;Image com pression;S pline wavelets;Biorthog onal wavelets 关于数字图像压缩中小波基选择问题的探讨① 韩芳芳,徐 爽,郑德忠 (燕山大学,电气工程学院,河北 秦皇岛 066004) 摘要:针对数字图像压缩编码中最优小波基的选择问题,论证了双正交样条小波基的优点,并对其进行了推导。样条小波的导数连续性保证了小波基的光滑性,双正交对偶小波的对称性使得滤波器具有线性相位,可减小失真,保证重构图像的质量。 关键词:最优小波基;图像压缩;样条小波;双正交小波 中图分类号:T N919 文献标识码:A 文章编号:1004-1699(2004)01-0154-04 图像是人类感知信息的重要途径之一。然而图像经过采样及量化编码后数据量巨大,给传输与存储带来很多困难,因而需要对图像数据进行有效的压缩。在F ourier分析基础上发展起来的小波分析,提供了一种自适应的时域和频域同时局部化的分析方法,通过伸缩和平移等运算功能进行多尺度细化分析,能够有效地从信号中提取信息。小波分析用于数字图像压缩,压缩比高,压缩速度快,压缩后信号与图像的特征不变,且在传递过程中可以抗干扰。因此小波分析成为数字图像处理及压缩编码的有力工具。 如何选择最优小波基是图像压缩编码中所面临的一个棘手问题。对于图像信号而言,一方面要对巨大的数据量进行有效压缩,另一方面,要保持重建图像的质量满足视觉要求。小波基的选择存在一些标准,如平滑性、逼近精度、支撑大小和滤波频率等,如何最佳的组合这些特征是一个难点所在。 1 小波基的选择问题 如何最合理、快速的选择小波基,目前这方面的研究并无定论。在小波基的选择中,一般较为看重以下几方面: 平滑性与消失矩。消失矩表明了小波变换后的能量集中程度,消失矩阶数很大时,精细尺度下的高频部分数值有许多是小得可以忽略的(奇异点除外)[1]。从重构图像质量角度而言,平滑性的影响要 2004年3月 传 感 技 术 学 报 第1期 ①收稿日期:2003211210 作者简介:韩芳芳(1978-)女,硕士研究生,主要研究方向为视频信号压缩编码; 徐 爽(1978-)女,硕士研究生,主要研究方向为信号处理与语音编码; 郑德忠(1952-)男,教授,博士生导师,河北省人工智能学会副理事长,中国电子协会高级会员,主要从事信号 处理和先进控制等方面的研究工作,已在国内外发表论文50余篇。qhdzdz@https://www.360docs.net/doc/c716647794.html,. 图像无损压缩算法综述 【摘要】本文介绍了常见的图像无损压缩方法：静态及动态霍夫曼(Huffman)编码算法、算术编码算法、LZW ( lanpel-ziv-velch)编码及其改进算法、行程编码（又称游程编码，RLE）及改进自适应游程编码算法、费诺-香农编码算法和一种改进的编码方法。简要分析了各种算法的优缺点。 【关键词】霍夫曼算术编码 LZW 行程编码费诺-香农编码 1 前言 随着技术的不断发展，多媒体技术和通讯技术等对信息数据的存储和传输也提出了更高的要求，给现有的有限带宽带来更严峻的考验，尤其是具有庞大数据量的数字图像通信。存储和传输的高难度极大地制约了图像通信的发展，因此对图像信息压缩技术的研究受到了越来越多的关注。压缩数据量是图像压缩的首要目的，但保证压缩后图像的质量也是非常重要的，无损压缩是指能精确恢复原始图像数据的压缩方法，其在编码压缩过程中没有图像信号的损失。本文介绍了常见的无损压缩方法：静态及动态霍夫曼(Huffman)编码算法、算术编码算法、LZW ( lanpel-ziv-velch)编码及其改进算法、行程编码（又称游程编码，RLE）及改进自适应游程编码算法、费诺-香农编码算法和一种改进的编码方法。 2 常见图像无损压缩算法 2.1 霍夫曼算法 Huffman算法是一种用于数据压缩的算法，由D.A.Huffman最先提出。它完全依据字符出现概率来构造平均长度最短的编码，有时称之为最佳编码，一般叫做Huffman编码。频繁使用的数据用较短的代码代替，较少使用的数据用较长的代码代替，每个数据的代码各不相同。这些代码都是二进制码，且码的长度是可变的。 2.1.1 静态霍夫曼编码 步骤： 实验报告 课程名称：数字图像处理 实验名称：图像压缩编码技术 实验地点：明向校区D001 机房 专业班级：测控1401 班学号： 2014001796 学生姓名：郭佳鑫 指导教师：刘帆 2017 年 4 月21 日 一、实验目的 1.理解有损压缩和无损压缩的概念。 2.理解图像压缩的主要原则和目的。 3.了解几种常用的图像压缩编码方式。 4.利用MATLAB 程序进行图像压缩编码。 二、实验原理 1、图像压缩原理 图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。 信息的冗余量有许多种，如空间冗余，时间冗余，结构冗余，知识冗余，视觉冗余等，数据压缩实质上是减少这些冗余量。高效编码的主要方法是尽可能去除图像中的冗余成分，从而以最小的码元包含最大的图像信息。 2、编码压缩方法有许多种，从不同的角度出发有不同的分类方法，从信息论角度出发可分为两大类。 （1）冗余度压缩方法，也称无损压缩、信息保持编码或熵编码。具体说就是解码图像和压缩编码前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。 （2）信息量压缩方法，也称有损压缩、失真度编码或烟压缩编码。也就是说解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。 3、应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3 类： （1）无损压缩编码种类 哈夫曼（Huffman）编码，算术编码，行程（RLE）编码，Lempel zev 编码。 （2）有损压缩编码种类 预测编码，DPCM，运动补偿； 频率域方法：正交变换编码(如 DCT)，子带编码； 空间域方法：统计分块编码； 模型方法：分形编码，模型基编码； 基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化； （3）混合编码。 有 JBIG，H.261，JPEG，MPEG 等技术标准。 本实验主要利用 MATLAB 程序进行赫夫曼（Huffman）编码和行程编码（Run Length Encoding，RLE）。 三、实验仪器 1.计算机。 2.MATLAB、Photoshop 等程序。 3.移动式存储器（软盘、U 盘等）。 4.记录用的笔、纸。 数据压缩与编码技术 ①多媒体数据压缩编码的种类 多媒体数据压缩方法根据不同的依据可产生不同的分类。通常根据压缩前后有无质量损失分为有失真（损）压缩编码和无失真（损）压缩编码。 无损压缩：利用信息相关性进行的数据压缩并不损失原信息的内容。是一种可逆压缩，即经过文件压缩后可以将原有的信息完整保留的一种数据压缩方式，如RLE压缩，huffman 压缩、算术压缩和字典压缩。 有损压缩：经压缩后不能将原来的文件信息完全保留的压缩，是不可逆压缩。如静态图像的JPEG压缩和动态图像的MPEG压缩等。有损压缩丢失的是对用户来说并不重要的、不敏感的、可以忽略的数据。 无论是有损压缩还是无损压缩，其作用都是将一个文件的数据容量减小，又基本保持原来文件的信息内容。压缩的反过程-----解压缩，将信息还原或基本还原。 压缩编码的方法有几十种之多，如预测编码、变换编码、量化与向量编码、信息熵编码、子带编码、结构编码、基于知识的编码等。其中比较常用的编码方法有预测编码、变换编码和统计编码。没有哪一种压缩算法绝对好，压缩效率高的算法，其具体的运算过程相对就复杂，即需要更长的时间进行转化编码操作。 图1.3 音频信号的压缩方法 ②多媒体数据压缩编码的国际标准 国际电活电报咨询委员会CCITT和ISO联合定的数字化图像压缩国际标淮，主要有三个标准：用于计算机静止图像压缩的JPEG、用于活动图像压缩的MPEG数字压缩技术和用于会议电视系统的H.261压缩编码。 （1）J PEG标准 联合图像专家小组，多年来一直致力于标准化工作，他们开发研制出，连续色调、多级灰度、静止图像的数字图像压缩编码方法。这个压缩编码方法称为JPEG（Joint Photographic Experts Group）算法。JPEG算法被确定为JPEG国际标准，它是国际上，彩色、灰度、静止图像的第一个国际标准。JPEG标准是一个适用范围广泛的通用标准。它不仅适于静图像的压缩；电视图像序列的帧内图像的压缩编码，也常采用JPEG压缩标准。采用JPEG标准可以得到不同压缩比的图像，在使图像质量得到保证的情况下，可以从每个像素24bit减到每个像素1bit甚至更小。 图像压缩编码的方法概述摘要：在图像压缩的领域，存在各种各样的压缩方法。不 同的压缩编码方法在压缩比、压缩速度等方面各不相同。本文从压缩方法分类、压缩原理等方面分析了人工神经网络压缩、正交变换等压缩编码方法的实现与效果。 关键词：图像压缩；编码；方法 图像压缩编码一般可以大致分为三个步骤。输入的原始图像首先需要经过映射变换，之后还需经过量化器以及熵编码器的处理最终成为码流输出。 一、图像压缩方法的分类 1.按照原始信息和压缩解码后的信息的相近程度分为以下两类：（1）无失真编码又称无损编码。它要求经过编解码处理后恢复出的图像和原图完全一样，编码过程不丢失任何信息。如果对已量化的信号进行编码，必须注意到量化所产生的失真是不可逆的。所以我们这里所说的无失真是对已量化的信号而言的。特点在于信息无失真，但压缩比有限。（2）限失真编码中会损失部分信息，但此种方法以忽略人的视觉不敏感的次要信息的方法来得到高的压缩比。图像的失真怎么度量，至今没有一个很好的评判标准。在由人眼主观判读的情况下，唯有人眼是对图像质量的最有利评判者。但是人眼视觉机理到现在为止仍为被完全掌握，所以我们很难得到一个和主观评价十分相符的客观标准。目前用的最多的仍是均方误差。这个失真度量标准并不好，之所以广泛应用，是因为方便。 2.按照图像压缩的方法原理可分为以下三类：（1）在图像编码过程中映射变换模块所做的工作是对编码图像进行预测，之后将预测差输出供量化编码，而在接受端将量化的预测差与预测值相加以恢复原图，则这种编码方法称为预测编码。预测编码中，我们只对新的信息进行编码。并且是利用去除邻近像素之间的相关性和冗余性的方法来达到压缩的目的。（2）若压缩编码中的映射变换模块用某种形式的正交变换来代替，则我们把这种方式的编码方法称为变换编码。在变换编码中常用的变换方法有很多，我们主要用到的有离散余弦变换（DCT），离散傅立叶变换（DFT）和离散小波变换（DWT）等。（3）混合编码，LZW算法以及近些年来的一些新的压缩编码方法，最主要的有分形编码算法、小波变换压缩算法、基于模型的压缩算法等。 3.按照压缩对象来分，我们可将图像压缩方法分为静止图像压缩和运动图像压缩。它们所采用的压缩编码标准有所不同，对于静止图像压缩而言，采用的是JPEG、JPEG2000标准；而对运动的图像进行压缩时，我们则采用的是、、、MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4、MPEG-7等。 二、常用的图像压缩方法 图像压缩方法至研究开始至今，已经有将近70年的发展了，随着科技的不断发展和人们越来越高的期望和要求，使得图像压缩技术也在不断的发展着，不断的进步着，各种各样的方法层出不穷，争对不同的要求我们可以选择不同的方法对图像进行压缩，以达到 三种无损压缩原理介绍 1.前言 现代社会是信息社会，我们无时无刻都在跟信息打交道，如上网查阅图文资料，浏览最新的新闻，QQ聊天或者传送文件等。人类对信息的要求越来越丰富，希望无论何时何地都能够方便、快捷、灵活地通过文字、语音、图像以及视频等多媒体进行通信。在早期的通信领域中，能够处理和传输的主要是文字和声音，因此，早期的计算机和通信设备的处理能力跟人类的需求有相当大的差距。随着通信信道及计算机容量和速度的提高，如今图像信息已成为通信和计算机系统的一种处理对象，成为通信领域市场的热点之一。可是，大数据量的图像信息会给存储器的存储容量、通信干线信道的带宽以及计算机的处理速度增加极大的压力。单纯依靠增加存储器容量、提高通信网络带宽和计算机处理速度来解决问题，在技术和经济上都不太现实。显然，在信道带宽、通信链路容量一定的前提下，采用编码压缩技术，减少传输数据量，是提高通信速度的重要手段。 2.正文 2.1图像压缩编码的现状和发展趋势 1948年提出电视数字化后，就开始对图像压缩编码技术的研究工作，至今已有50多年的历史。图像压缩的基本理论起源于20世纪40年代末香农的信息理论。香农的编码定理告诉我们，在不产生任何失真的前提下，通过合理的编码，对于每一个信源符号分配不等长的码字，平均码长可以任意接近于信源的熵。在五十年代和六十年代，图像压缩技术由于受到电路技术等的制约，仅仅停留在预测编码、亚采样以及内插复原等技术的研究，还很不成熟。1969年在美国召开的第一届“图像编码会议”标志着图像编码作为一门独立的学科诞生了。到了70年代和80年代，图像压缩技术的主要成果体现在变换编码技术上，矢量量化编码技术也有较大发展，有关于图像编码技术的科技成果和科技论文与日俱增，图像编码技术开始走向繁荣。自80年代后期以后，由于小波变换理论，分形理论，人工神经网络理论，视觉仿真理论的建立，人们开始突破传统的信源编码理论，例如不再假设图像是平稳的随机场。图像压缩编码向着更高的压缩比和更好 M a t l a b的图像压缩技术-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII Matlab的图像压缩技术 一．目的要求 掌握Matlab图像图像压缩技术原理和方法。理解有损压缩和无损压缩的概念，了解几种常用的图像压缩编码方式，利用matlab进行图像压缩算法验证。二．实验内容 1、观察颜色映像矩阵的元素 >> hot(8) ans = 0.3333 0 0 0.6667 0 0 1.0000 0 0 1.0000 0.3333 0 1.0000 0.6667 0 1.0000 1.0000 0 1.0000 1.0000 0.5000 1.0000 1.0000 1.0000 数据显示第一行是1/3红色，最后一行是白色。 2、pcolor显示颜色映像 >> n=16; >> colormap(jet(n)); >> pcolor([1:n+1;1:n+1]); >> title('Using Pcolor to Display a Color )Map'); 图2 显示颜色映像 3、colorbar显示当当前坐标轴的颜色映像>> [x,y,z]=peaks; >> mesh(x,y,z); >> colormap(hsv); >> axis([-3 3 -3 3 -6 8]); >> colorbar; 图3 显示当前坐标轴的颜色映像 4、图像格式转换 g=rgb2gray(I); g=rgb2gray(I); >> imshow(g),colorbar; 图4-1 原图像saturn.png 图4-2转换后的图像 5、求解图像的二唯傅里叶频谱I=imread('cameraman.tif'); >> imshow(I) >> J=fftshift(fft2(I)); >> figure; >> imshow(log(abs(J)),[8,10]) 第四章多媒体数据压缩编码技术 考核目的： 考核学生对多媒体数据压缩编码的基本原理和算法、数据压缩编码的分类和方法、多媒体数据压缩编码的国际标准等内容的理解和掌握。 考核的知识点： 什么是多媒体数据压缩、为什么信息能被压缩、常用的压缩编码和算法（统计编码、预测编码、变换编码）、多媒体数据压缩编码的国际标准JPEG、MPEG-1等内容。 考核要求： 掌握：数据压缩编码的方法、常用的压缩编码和算法、JPEG的原理和实现技术。 理解：量化的原理和量化器的设计、MPEG-1的原理和实现技术。 了解：其它的国际标准等。 4.1 多媒体数据压缩编码的重要性和分类 一．多媒体数据压缩编码的重要性 多媒体信息传送面临的最大难题是海量数据存储与传送电视信号数字化后的数据量问题，数据压缩是解决问题的重要途径。 二．多媒体数据压缩的可能性 1.空间冗余 2.时间冗余 3.信息熵冗余 ●信息量：指从N个相等的可能事件中选出一个事件所需要的信息度量和含量。 ●信息熵：指一团数据所带的信息量，平均信息量就是信息熵（entropy）。 4.结构冗余 图象有非常强的纹理结构。 5.知识冗余 图像的理解与某些基础知识有关。 6.视觉冗余 视觉冗余是非均匀、非线性的。 三．多媒体数据压缩方法的分类 1．按压缩方法分: (1). 有失真压缩 (2). 无失真压缩 2．编码算法原理分: （1）预测编码：PCM、DPCM、ADPCM等 （2）变换编码：傅里叶（DFT）、离散余弦（DCT）、离散正弦（DST）等 （3）统计编码：哈夫曼、算术等 （4）静图像编码：方块、逐渐浮现等 (5) 电视编码：幀内预测、幀间编码等 (6) 其他编码：矢量量化、子带编码等 4.2量化 一．量化原理 量化处理是使数据比特率下降的一个强有力的措施。 数据压缩编码中的量化处理，不是指A/D变换后的量化，而是指以PCM码作为输入，经正交变换、差分、或预测处理后，熵编码之前，对正交变换系数、差值或预测误差的量化处理。 量化输入值的动态范围很大，需要以多的比特数表示一个数值，量化输出只能取有限个整数，称作量化级，希望量化后的数值用较少的比特数便可表示。每个量化输入被强行归一到与其接近的某个输出，即量化到某个级。 量化处理总是把一批输入，量化到一个输出级上，所以量化处理是一个多对一的处理过程，是个不可逆过程，量化处理中有信息丢失，或者说，会引起量化误差（量化噪声）。 二．标量量化器的设计 1．量化器的设计要求 ●给定量化分层级数，满足量化误差最小。 ●限定量化误差，确定分层级数，满足以尽量小的平均比特数，表示量化输出。 三．量化方法： ●标量量化： 对于PCM数据，一个数一个数地进行量化叫标量量化。 分为：均匀量化、非均匀量化和自适应量化。 四．矢量量化图像压缩编码方法
《数据压缩与编码》课程教学大纲1
高质量图像无损和近无损压缩
图像压缩编码实验报告
图像的无损压缩程序设计 霍夫曼编码
图像压缩与编码
图像无损压缩与有损压缩
图像DCT变换编码与压缩
图像压缩编码
栅格数据存储压缩编码方法
图像压缩编码
图像无损压缩算法综述
实验三图像压缩编码技术
数据压缩与编码技术
图像压缩编码的方法概述
三种无损压缩原理介绍
Matlab的图像压缩技术
多媒体数据压缩编码的国际标准