图像处理基础教程第七章图像编码
图像编码的基本原理
图像编码的基本原理图像编码是数字图像处理中的重要环节，它通过对图像进行压缩和编码，实现对图像信息的高效存储和传输。
图像编码的基本原理涉及到信号处理、信息论和编码理论等多个领域，下面将从图像编码的基本概念、常见的编码方法和编码原理等方面进行介绍。
首先，图像编码的基本概念是指将图像信号转换成数字形式的过程，目的是为了便于存储和传输。
图像编码的主要任务是通过对图像进行压缩，尽可能减少图像数据的存储空间和传输带宽。
在图像编码中，通常会涉及到采样、量化、编码和压缩等步骤。
采样是指将连续的图像信号转换成离散的数字信号，量化是指将连续的信号幅度转换成离散的量化级别，编码是指将量化后的信号用数字码表示，压缩是指通过各种手段减少数据量。
常见的图像编码方法包括无损编码和有损编码。
无损编码是指在图像编码和解码的过程中不引入信息损失，保持图像的原始质量。
常见的无损编码方法有无损预测编码、无损变换编码和无损熵编码等。
有损编码是指在编码和解码的过程中会引入一定程度的信息损失，但可以通过控制压缩比例来平衡图像质量和压缩效率。
常见的有损编码方法有JPEG编码、JPEG2000编码和WebP编码等。
图像编码的原理是基于信息论和信号处理的基本原理。
信息论是研究信息传输和存储的数学理论，它提供了衡量信息量和信息压缩效率的方法。
在图像编码中，信息论的基本原理被应用于图像压缩和编码的算法设计中，以实现对图像信息的高效存储和传输。
信号处理是研究信号的获取、处理和传输的学科，它提供了对图像信号进行采样、量化和编码的基本方法和技术。
在图像编码中，信号处理的基本原理被应用于图像数据的处理和压缩过程中，以实现对图像信号的高效编码和解码。
总之，图像编码是数字图像处理中的重要环节，它通过对图像进行压缩和编码，实现对图像信息的高效存储和传输。
图像编码的基本原理涉及到信号处理、信息论和编码理论等多个领域，通过对图像编码的基本概念、常见的编码方法和编码原理等方面的介绍，可以更好地理解图像编码的基本原理和实现方法。
第7章图像编码.ppt
像素冗余
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：234 223 231 238 235 压缩后数据：234 11 -8 -7 3，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
7.1.5 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
7.2 哈夫曼编码
1.
根据信息论中信源编码理论，当平均码长R大于等于图像熵H时，总可设 计出一种无失真编码。当平均码长远大于图像熵时，表明该编码方法效率很低； 当平均码长等于或很接近于（但不大于）图像熵时，称此编码方法为最佳编码, 此时不会引起图像失真； 当平均码长大于图像熵时，压缩比较高，但会引起图 像失真。
第七章 图像编码
7.1 图像编码概述 7.2 哈夫曼编码 7.3 香农-范诺编码 7.4 行程编码 7.5 LZW编码 7.6 算术编码 7.7 预测编码 7.8 正交变换编码 7.9 JPEG编码 7.10 编程实例
7.1 图像编码概述
7.1.1 图像编码基本原理
虽然表示图像需要大量的数据，但图像数据是高度相关的， 或者说存在冗余（Redundancy）信息，去掉这些冗余信息后可以 有效压缩图像， 同时又不会损害图像的有效信息。数字图像的 冗余主要表现为以下几种形式：空间冗余、时间冗余、视觉冗余、 信息熵冗余、结构冗余和知识冗余。
图像编码入门指南
图像编码入门指南图像编码是一种将图像数据进行压缩和编码的技术，广泛应用于数字图像处理、通信和存储等领域。
本文将介绍图像编码的基本原理、常见的编码算法和应用。
一、图像编码的基本原理图像编码的基本原理是利用图像中的冗余性进行压缩。
图像中的冗余性包括空间冗余、时间冗余和精度冗余。
空间冗余指的是图像中相邻像素之间的相关性；时间冗余指的是连续视频帧之间的相关性；精度冗余是指图像中像素值的冗余，即像素值在某一范围内的重复程度。
二、常见的图像编码算法1. 无损压缩算法：无损压缩算法能够在不丢失图像质量的情况下进行压缩。
常见的无损压缩算法有Huffman编码、LZW压缩算法和无损JPEG压缩。
- Huffman编码通过统计图像中像素值的出现频率，将出现频率高的像素值用较短的编码表示，从而达到压缩的效果。
- LZW压缩算法根据图像中出现的连续子串进行编码，并在解码时进行还原。
该算法常用于GIF图像的压缩。
- 无损JPEG压缩算法通过预测、去除冗余和差分编码等技术进行压缩，以减小图像文件的体积。
2. 有损压缩算法：有损压缩算法在压缩的过程中会丢失图像的一定信息，从而导致图像质量的损失。
常见的有损压缩算法有JPEG压缩、Fractal压缩和小波变换压缩。
- JPEG压缩是一种广泛应用的图像压缩算法，通过将图像转换到频域，并基于量化表对图像的高频信息进行舍弃，从而减小图像的体积。
- Fractal压缩算法通过寻找图像中的自相似结构来进行压缩。
该算法在有损压缩领域有着重要的应用。
- 小波变换压缩将图像转换为其在小波基函数下的系数，通过对系数进行量化和编码，从而达到压缩的目的。
三、图像编码的应用图像编码广泛应用于数字媒体、电视广播、医学影像、安防监控等领域。
1. 数字媒体：在数字媒体领域，图像编码可以用于图像的存储和传输。
通过图像编码，可以减小图像文件的体积，从而提高存储和传输的效率。
2. 电视广播：在电视广播领域，图像编码可以用于数字电视的压缩传输。
数字图像处理~图像编码资料
4 香农-范诺编码
香农－范诺编码与Huffman编码相反，采用从上到下的 方法。
2 图像压缩ห้องสมุดไป่ตู้码的方法
图像压缩编码分为有损压缩和无损压缩。无损压缩无信息 损失，解压缩时能够从压缩数据精确地恢复原始图像；有损压 缩不能精确重建原始图像，存在一定程度的失真。
根据编码原理将图像编码分为： （1）熵编码：无损编码，给出现概率较大的符号赋予一个 短码字，而给出现概率较小的符号赋予一个长码字， 从而 使得最终的平均码长很小。
图像编码
1 图像编码的基本知识 2 图像压缩编码的方法 3 哈夫曼编码 4 香农－范诺编码 5 行程编码 6 算术编码 7 离散小波变换DWT 8 离散余弦变换DCT
1 图像编码的基本知识
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。
1.空间（像素间、几何）：在同一幅图片中，规则物体和规则背景（所 谓规则是指表面有序的，而不是完全杂乱无章的排列）的表面物理特性 具有相关性，这些相关性的光成像结果在数字化图像中就表现为数据冗 余。
30 10 20 40 20 40 0 20 20 20 30 30 20 40 40 20
01 20 0 1
40 0 1 0 1 30
各灰度的编码如下：
0
10
灰度值： 20 40 30 10 0
哈夫曼编码： 0 10 111 1101 1100
则图所示的图像哈夫曼编码为：
1111010100101100000111111010100
2 图像编码的方法
l （2） 预测编码：基于图像数据的空间或时间冗余特性，用 l 相邻的已知像素（或像素块）来预测当前像素（或像素块） l 的取值，然后再对预测误差进行量化和编码。 l （3）变换编码：将空间域上的图像变换到另一变换域上， l 变换后图像的大部分能量只集中到少数几个变换系数上， l 采用适当的量化和熵编码就可以有效地压缩图像。 l （4）混合编码：综合了熵编码、变换编码或预测编码的编码方法。如
第七章图像编码基础
7.2 图像保真度
信息保持型编码
在压缩和解压缩过程中没有信息损失，最后 得到的解码图像可以与原始图像一样
信息损失型编码
常能取得较高的压缩率，但图像经过压缩后 并不能通过解压缩完全恢复原状，这是由于在图 像压缩中放弃了一些图像细节或其他不太重要的 内容，导致了实实在在的信息损失
客观保真度准则
用编码输入图与解码输出图的某个确定性函 数（准则）来表示图像编解码所损失的信息量 优点是便于计算或测量
心理视觉冗余 图像中（在特定的场合或时间）与另外一些 信息相比来说不那么重要的某些信息可认为是心 理视觉冗余的信息，去除这些信息并不会明显地 降低所感受到的图像质量或所期望的图像作用 心理视觉冗余与实实在在的视觉信息联系 着。去除心理视觉冗余数据能导致定量信息的损 失，称为量化
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15K
数据冗余类型
无失真编码定理
也叫香农第一定理，它确定了对信源的每个 信源符号编码可达到的最小平均码字长度 如果对信源符号集中的 n 个符号编码，对应 单符号信源的n阶扩展信源的码字平均长度 L'avg与 n的比值可任意接近H(u)，即H(u)是其下限
编码效率
H ( u) n L'avg
7.4 变长编码
哈夫曼编码
数据冗余类型
像素相关冗余
与像素间相关性直接联系着的数据冗余
根据相关性，由某一个像素的性质往往可获 得其邻域像素的性质
为了减少图像中的像素相关冗余，需要将常 用的2-D像素矩阵表达形式转换为某种更有效（但 可能不直观）的表达形式。这种减少像素间冗余 的转换常称为映射
数据冗余类型
编码冗余 对每个信息或事件所赋的符号序列称为码 字，而每个码字里的符号个数称为码字的长度
数字图像处理~图像编码
Eb = -log2(0.3) = 1.737
Ec = -log2(0.2) = 2.322
总信息量也即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?
数据压缩技术的理论基础是信息论。
2.信息量和信息熵
A
B
数据压缩的基本途径
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：
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
叁
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?
肆
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
伍
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。
01.
02.
03.
04.
问题：
把某地区天气预报的内容看作一个信源，它有6种可能的天气：晴天（概率为0.30）、阴天（概率为0.20）、多云（概率为0.15）、雨天（概率为0.13）、大雾（概率为0.12）和下雪（概率为0.10），如何用霍夫曼编码对其进行编码？平均码长分别是多少？
哈夫曼编码
30
10
图像处理与动画设计基础教程第7章 其它常用工具简明教程PPT课件
1. 放大视图
· 在窗口左下方的状态栏的“缩放”文本 框中输入放大级别。 · 选择缩放工具【 】，在想放大的图像部 分上拖动放大选区，则选区内的区域按最大的可 能放大级别显示，如图所示。
2. 缩小视图
执行下列任一操作： · 选择缩放工具【 】，按住【Alt】键， 指针将变为中心带有一个减号的缩小工具【 】。 点击想缩小的图像区域的中心。每点击一次，视 图便缩小到上一个预设百分比。当文件已经缩小 到最小级别，以至于在水平和垂直方向只能看到 1 个像素时，放大镜中的减号将消失。
7.3.1 缩放工具 7.3.2 抓手工具
7.3.1 缩放工具
1. 放大视图 2. 缩小视图 3. 按 100% 显示图像
1. 放大视图
执行下列任一操作： · 选择缩放工具【 】，指针将变为中心带 有一个加号的放大镜 【 】。点击想放大的区 域，每点击一次，图像便放大至下一个预设百分 比，并以点击的点为中心显示。当图像到达最大 级别时，放大镜中的加号即消失。 · 选取“视图”|“放大”可将图像放大至 下一个预设百分比。当图像放大到最大级别时， 此命令将变暗。
7.2 模糊、锐化和涂抹工具
1. 使用模糊工具 2. 使用锐化工具 3．涂抹工具
1. 使用模糊工具
（1）选择模糊工具【 】。 （2）设置属性，如选择画笔的大小。 （3）在图像中拖动以模糊图像，如图所示。
2. 使用锐化工具
（1）选择锐化工具【 】。 （2）设置属性，如选择画笔的大小。 （3）在图像中拖动以锐化图像，如图所示。
第7章 其它常用工具
第7章 其它常用工具
7.1 7.2 7.3 7.4 7.5 7.6 7.7 减淡、加深和海绵工具 模糊、锐化和涂抹工具 放缩工具和抓手工具 形状工具 裁剪工具 制作飘扬的五星红旗 制作足球
图像编码的原理与流程详解
图像编码是一种将图像数据转换为更紧凑表示的过程，它在数字图像处理和传输中起着至关重要的作用。
本文将详细解析图像编码的原理和流程，从数据压缩到图像还原，逐步揭示其工作机制。
一、图像编码的基本原理图像编码的基本原理是基于人眼的视觉特性和图像的空间相关性。
人眼对图像的敏感度不均匀，对细节和变化较大的区域更敏感。
因此，图像编码可以通过降低对细节和变化较小的区域的精度来实现压缩。
此外，图像中的相邻像素之间存在一定的相关性，这种相关性可以通过差分编码来利用。
二、图像编码的流程图像编码一般包括以下几个主要的步骤：预处理、变换、量化、编码和解码。
1. 预处理预处理是对原始图像进行一些基本操作，以准备好数据进行后续处理。
常见的预处理操作包括图像去噪、颜色空间转换和亮度调整等。
2. 变换变换是将图像从空间域转换到频域的过程。
常用的变换方法包括离散余弦变换（DCT）和小波变换。
变换的目的是将图像的能量集中在少数重要的频率成分上，减小冗余信息。
3. 量化量化是将变换后的频域系数映射到有限数量的离散级别，以减小数据表示的精度。
量化通常使用固定或自适应的量化表，对不同频率的系数施加不同的量化步长。
4. 编码编码是将量化后的系数进行压缩表示的过程。
常用的编码方法有霍夫曼编码、算术编码和熵编码等。
这些编码方法利用了频率统计和冗余信息的特性，实现了高效的数据压缩。
5. 解码解码是编码的逆过程，将压缩表示的图像数据恢复为原始的图像信息。
解码过程包括解码器的反量化和反变换操作，以及任何必要的后处理步骤。
三、图像编码的应用和发展图像编码技术在图像和视频传输、存储和处理中得到了广泛的应用。
随着网络宽带的提升和存储设备的发展，人们对图像质量和数据压缩比的要求越来越高，图像编码技术也在不断进步。
目前，主流的图像编码标准有JPEG、JPEG 2000和HEVC等。
JPEG 是最常用的静态图像编码标准，它利用了DCT、量化和霍夫曼编码等技术，实现了相对较高的压缩比。
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图像处理基础教程
第8页
7.3 编码定理
信息论是图像编码的重要理论基础 基于信息论，可推出编码定理以指导图像编码
7.3.1
信息和信源描述
无失真编码定理
7.3.2
第7章
图像处理基础教程
第9页
7.3.1
信息和信源描述
对一个随机事件 E，如果它的出现概率是 P(E )，那么它包含的信息
1 I ( E ) = log = P(E) log P(E)
2 1
3 C
4
y
fˆ2= x , y )f ( x , y + 0.5 f ( x y ) ( 0.5 1) 1,
x
①+②+③
= x,y 1) 1, 0.5 1, 1) fˆ3 (0.75 f)( x , y + 0.75 f ( x y ) f ( x y
第7章 图像处理基础教程 第34页
第7章
图像处理基础教程
第37页
7.8.2
子图像尺寸选择
子图像尺寸是影响变换编码误差和计算复杂度 的一个重要因素 ①相邻子图像之间的相关（冗余）能减少到某 个可接受的水平 ②子图像的长和宽都是2的整数次幂 考虑到不同变换的计算特性以及不同子图像尺
寸用于变换所产生的误差，最常用的子图像尺寸是 8 × 8和16 × 16 国际标准H.264也使用4 × 8和8 × 16
第7章
图像处理基础教程
第29页
7.7.1
线性预测器
无损预测编码
将m个先前的像素值进行线性组合
fˆn = round i fn a i
i =1
m
1-D线性预测编码中，设扫描沿行进行
)fˆn ( x ,ai = round y f ( x , y ) i
i =1 m
最简单的1-D线性预测编码是一阶的（m = 1） = round [y ) fx y )] ( 1, fˆ ( x, a
哈夫曼编码
第2步是对每个信源符号赋值
信源熵为H (u) = 1.864比特/符号
编码码字的平均长度为L'avg = 1.94比特/符号
哈夫曼码的效率为1.864/1.94 = 0.96
第7章 图像处理基础教程 第19页
7.5.1
哈夫曼码的改型
哈夫曼编码
通过牺牲编码效率来换取编码计算量的减少
第7章
图像处理基础教程
章毓晋 编著 电子工业出版社，2012
第7章
7.1 7.2 7.3 7.4 7.5 7.6 7.7 7.8
第7章
图像编码
图像压缩原理 数据冗余 编码定理 图像保真度 变长编码 位平面编码 预测编码 变换编码
图像处理基础教程 第2页
7.1 图像压缩原理
信息量和数据量是两个密切相关但又不同的概 念。对给定量的信息，设法减少表达这些信息的数 据量就称为数据压缩 对图像数据的压缩可借助对图像的编解码来实 现。压缩过程：通过对原始图像的编码以达到减少 数据量的目的；恢复过程：对编码结果进行解码
第7章 图像处理基础教程 第33页
7.7.2
有损预测编码
最优预测器：一般采用差值脉冲码调制法 （DPCM）来设计
ˆ x a) 1) 1, 1) 1, f (=, y 1 f ( x , y + a2 f ( x y + a3 f ( x y ) + a4 f ( x
① ①+②
= fˆ1 ( x f, ( x , y 0.97 y ) 1)
第7章 图像处理基础教程 第15页
7.4.2
主观保真度准则
很多解压图像最终是供人看的 用主观的方法来测量图像的质量常更为合适 评价可对照某种绝对的尺度进行
第7章
图像处理基础教程
第16页编码码字的平 均长度减小
7.5.1
哈夫曼编码
算术编码 香农-法诺编码
第7章 图像处理基础教程 第10页
7.3.2
无失真编码定理
确定了对信源的每个信源符号编码可达到的最 小平均码字长度 信源输出是1个块随机变量
H ( u ' ≤L'avg ( i ) l ( i ) < H ( u' ) + 1 )= P
i =1 n Jn
n
对一个给定的编码方案，其编码效率
2 = x 0y 0=
M N 1 1
第7章
图像处理基础教程
第13页
7.4.1
客观保真度准则
常将SNR归一化并用分贝（dB）表示
f= 1
M N 1 1 0y
MN= x0=
x, y ) f(
2
f ( x , y ) f = x 0 y 0= SNR = 10lg M N 1 1 2 ˆ ( x , y ) ( x , y ) f = 0= 0x y
码字长度：每个码字里的符号个数 为表示每个像素所需的平均比特数
Lavg = ( sk ) ps ( sk ) l
k =0 L 1
编码冗余：未能使Lavg达到最小
第7章 图像处理基础教程 第6页
7.2.3
心理视觉冗余
人观察图像的目的是为了获得有用的信息 心理视觉冗余的信息： 去除这些信息并不会明显地降低所感受到的图
=n
第7章
H ( u) L'avg
第11页
图像处理基础教程
7.4 图像保真度
信息保持型编码和信息损失型编码 需要有对信息损失的测度以描述解码图像相对 于原始图像的偏离程度
7.4.1 7.4.2
客观保真度准则
主观保真度准则
第7章
图像处理基础教程
第12页
7.4.1
客观保真度准则
用编码输入图与解码输出图的某个确定性函数 表示图像编解码所损失的信息量 输入图和输出图之间的均方根（rms）误差
可是1游程）开始
第7章 图像处理基础教程 第27页
7.7 预测编码
基本思想是通过仅对每个像素中提取的新信息 编码来消除像素间的冗余
7.7.1 7.7.2
无损预测编码
有损预测编码
第7章
图像处理基础教程
第28页
7.7.1
无损预测编码
一个无损预测编码系统主要由一个编码器和一 个解码器组成 ˆ
e= fn n f n
一种常用的变长编码技术，其码字中的0和1是 独立的，并且基本上等概率出现 (1)将信源符号依其概率从大到小排列
(2)将尚未确定其码字的信源符号分成两部分，使 两部分信源符号的概率和尽可能接近
(3)分别给两部分的信源符号组合赋值（可分别赋 0和1，也可分别赋1和0） (4)如果两部分均只有一个信源符号，编码结束， 否则返回(2)继续进行
第20页
7.5.2
算术编码
从整个符号序列出发，采用递推形式连续编码
的方法，每个码字本身确定了0和1之间的一个实数 区间
第7章
图像处理基础教程
第21页
7.5.2
算术编码
算术解码与算术编码密切相关，也是一系列的 比较过程，所以可借助编码过程进行
第7章
图像处理基础教程
第22页
7.5.3
香农-法诺编码
第7章
图像处理基础教程
第32页
7.7.2
有损预测编码
德尔塔调制（DM）方法 得到的码率是1比特/像素 预测器
ˆ 1 f n = a fn
ne
量化器
+ c en > 0 = 其他 c
有损预测编码具有两种典型的失真现象
（1）颗粒噪声，即误差正负波动
（2）斜率过载，即 ˆfn 的变化跟不上 fn的变化
第7章
图像处理基础教程
第3页
7.2 数据冗余
7.2.1 7.2.2 像素相关冗余
编码冗余
心理视觉冗余 编解码器模型
7.2.3
7.2.4
第7章
图像处理基础教程
第4页
7.2.1
像素相关冗余
与像素间相关性直接联系着的数据冗余 这种冗余也常称为空间冗余或几何冗余 同一目标的像素之间一般均有相关性
根据相关性，由某一个像素的性质往往可获得
图像处理基础教程 第17页
7.5.2
7.5.3
第7章
7.5.1
哈夫曼编码
设信源符号集B = {b1, b2, b3, b4}，概率矢量u = [P(b1) P(b2) … P(bJ )]T = {0.1, 0.38, 0.22, 0.3} 第1步是消减信源符号数量
第7章
图像处理基础教程
第18页
7.5.1
图像处理基础教程 第35页
7.8 变换编码
7.8.1 基于DCT的变换编码 子图像尺寸选择 变换选择 比特分配
7.8.2
7.8.3 7.8.4
第7章
图像处理基础教程
第36页
7.8.1
基于DCT的变换编码
用可逆的线性变换将图像映射成一组变换系 数，然后将这些系数量化和编码 编码部分由4 个操作模块构成：构造子图像、 变换、量化和符号编码 解码部分由相反排列的一系列逆操作模块构成
第7章
图像处理基础教程
第26页
7.6.2
位面编码
像素游程（连续的0或1像素段） 1-D游程编码的基本思路就是对一组从左向右 扫描得到的连续的0或1游程用游程的长度来编码， 而不是对每个像素分别编码 为表示不同值（0或1）的游程，需要建立指定 游程值的协定 ① 指出每行第1个游程的值 ② 设每行都由（其长度可以是零）0游程（也
第7章 图像处理基础教程 第30页
7.7.1
无损预测编码