数字图像处理第六章图像压缩与编码
数字图像处理实验报告 (图像编码)
实验三图像编码一、实验内容:用Matlab语言、C语言或C++语言编制图像处理软件，对某幅图像进行时域和频域的编码压缩。
二、实验目的和意义:1. 掌握哈夫曼编码、香农-范诺编码、行程编码2．了解图像压缩国际标准三、实验原理与主要框架:3.1实验所用编程环境:Visual C++6.0（简称VC）3.2实验处理的对象:256色的BMP(BIT MAP )格式图像BMP(BIT MAP )位图的文件结构:(如图3.1)图3.1 位图的文件结构具体组成图:单色DIB 有2个表项16色DIB 有16个表项或更少 256色DIB 有256个表项或更少 真彩色DIB 没有调色板每个表项长度为4字节（32位） 像素按照每行每列的顺序排列每一行的字节数必须是4的整数倍biSize biWidth biHeight biPlanes biBitCount biCompression biSizeImagebiXPelsPerMeter biYPelsPerMeter biClrUsedbiClrImportantbfType=”BM ” bfSizebfReserved1 bfReserved2 bfOffBits BITMAPFILEHEADER位图文件头 （只用于BMP 文件）BITMAPINFOHEADER位图信息头Palette 调色板DIB Pixels DIB 图像数据3.3 数字图像基本概念数字图像是连续图像(,)f x y 的一种近似表示，通常用由采样点的值所组成的矩阵来表示：(0,0)(0,1)...(0,1)(1,0)(1,1)...(1,1).........(1,0)(1,1)...(1,1)f f f M f f f M f N f N f N M -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎣⎦每一个采样单元叫做一个像素(pixel )，上式(2.1)中，M 、N 分别为数字图像在横(行)、纵(列)方向上的像素总数。
图形编码知识点总结
图形编码知识点总结一、概念图形编码是一种用来表示和传输图像信息的技术。
它是数字图像处理技术的一部分，用来把图像信息转换成数字信号，以便能够存储和传输。
图形编码技术是基于数字信号处理的基础上，通过压缩技术和编码方式，将图像信息转化成数字信号并保存在计算机或其他数字媒体上。
二、图像编码的分类1、无损编码无损编码是指在保持图像质量不变的情况下，将图像数据进行压缩，并进行编码以便于传输和存储。
常见的无损编码算法有无损压缩算法、赫夫曼编码和算术编码等。
无损编码的优点是能够保持图像质量不变，但缺点是无损编码算法产生的文件体积大，传输和存储成本高。
2、有损编码有损编码是指在一定情况下，将图像数据进行压缩并编码，在达到一定压缩比的同时，牺牲一定图像质量的编码方式。
有损编码通过舍弃图像数据中的一些细节信息，将图像数据压缩至较小的存储空间。
有损编码的优点是可以取得较大的压缩比，降低存储和传输成本，但缺点是会对图像质量造成一定程度的影响。
三、图像编码的基本原理1、信号采样信号采样是图像编码的第一步，它是将连续的图像信号转化为离散的数据点。
通过对图像进行采样，可以获得图像在空间和时间上的离散表示。
2、量化量化是将采样得到的离散数据映射为有限数量的离散数值。
量化的目标是将连续的图像信号转化为离散的数字信号集合，以方便图像编码和传输。
3、编码编码是将量化后的离散数据进行数字化处理，通过一定的编码方式将图像数据压缩并进行编码以便传输和存储。
编码方式常见有熵编码、差分编码、矢量量化和小波变换等。
四、常见的图像编码技术1、JPEGJPEG是一种常见的有损图像压缩标准，它采用的是DCT变换和量化技术，能够取得较大的压缩比。
JPEG压缩技术在图像编码中应用广泛，被用于数字摄影、网络传输和数字视频等领域。
2、PNGPNG是一种无损图像压缩标准，它将图像数据进行无损压缩和编码，以便于图像的存储和传输。
PNG压缩技术在需要无损图像保真度的场合得到广泛应用。
图像处理中的数字图像压缩
图像处理中的数字图像压缩数字图像压缩在图像处理中扮演着重要的角色。
数字图像压缩可以将图像数据压缩成更小的文件大小，更方便存储和传输。
数字图像压缩分为有损和无损两种不同的技术，本文将详细讨论这两种数字图像压缩方法。
一、无损压缩无损压缩是数字图像压缩中最常用的技术之一。
无损压缩的优点是可以保持图片原始数据不被丢失。
这种方法适用于那些需要保持原始画质的图片，例如医学成像或者编程图像等。
无损压缩的主要压缩方法有两种：一种是基于预测的压缩，包括差异编码和改进变长编码。
另一种是基于统计的压缩，其中包括算术编码和霍夫曼编码。
差异编码是一种通过计算相邻像素之间的差异来达到压缩目的的方法。
它依赖于下一像素的值可以预测当前像素值的特性。
改进的变长编码是一种使用预定代码值来表示图像中频繁出现的值的压缩技术。
它使用变长的代码，使得频繁出现的值使用较短的代码，而不常用的值则使用较长的代码。
算术编码是一种基于统计的方法，可以将每个像素映射到一个不同的值范围中，并且将像素序列编码成一个单一的数值。
霍夫曼编码也是一种基于统计的压缩方法。
它通过短代码表示出现频率高的像素值，而使用长代码表示出现频率较低的像素值。
二、有损压缩有损压缩是另一种数字图像压缩技术。
有损压缩方法有一些潜在的缺点，因为它们主要取决于压缩率和压缩的精度。
在应用有损压缩技术之前，必须确定压缩强度，以确保压缩后的图像满足预期的需求。
有损压缩方法可以采用不同的算法来实现。
这些算法包括JPEG、MPEG和MP3等不同的格式。
JPEG是最常用的有损压缩算法，它在压缩时可以通过调整每个像素所占用的位数来减小图像的大小。
MPEG是用于压缩视频信号的一种压缩技术。
它可以将视频信号分成多个I帧、P帧和B帧。
I帧代表一个完整的图像，而P帧和B帧则包含更少的信息。
在以后的编码中，视频编码器使用压缩技术将视频序列压缩成较小的大小。
MP3是一种广泛使用的音频压缩技术，它使用了同样的技术，包括频域转换、量化和哈夫曼编码。
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
数字图像处理教学大纲
数字图像处理课程教学大纲（理论课程）◆课程编号：130128◆课程英文名称：Digital Image Processing◆课程类型：☐通识通修☐通识通选☐学科必修√学科选修☐跨学科选修☐专业核心√专业选修（学术研究）☐专业选修（就业创业）◆适用年级专业（学科类）：四年级电子信息工程专业、通信工程（专业电气信息类）◆先修课程：信号与系统、数字信号处理、线性代数、概率统计◆总学分：2◆总学时：34一、课程简介与教学目标数字图像处理时模式识别，计算机视觉，图像通信，多媒体技术等学科的基础，是一门涉及多领域的交叉学科。
通过本课程的学习，使学习者系统地了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法，了解与各种处理技术相关的应用领域。
为学生今后从事数字图像信息处理工作奠定坚实的理论基础。
二、教学方式与方法教学方式：课堂讲授（以多媒体课件为主导）和课下上机实践相结合；教学方法：采用以BTEC（Business Technology Education Council）模式为主，以TBL（task-based learning）任务型模式为辅的两种教学模式相结合的教学方法。
用任务引导学习，更注重学生个性的发展和个人潜能的开发，考核以平时的课业、表现、出勤、学习态度和最后的考试共同衡量学生的学习水平，达到教学目的。
三、教学重点与难点（一）教学重点重点是第4章图像增强、第6章图像复原、第7章图像分割；（二）教学难点难点是第3章图像变换和第6章图像复原。
四、学时分配计划五、教材与教学参考书（一）教材1.《数字图像处理与分析》，刘直芳、王运琼、朱敏，清华大学出版社，2006；2.《数字图像处理（第二版》，R. C. Gonzalez和R. E. Woods（美国），电子工业出版社，2006；（二）教学参考书1.《图像工程（上册）：图像处理》，章毓晋，清华大学出版社，2006；2.《图像工程（中册）：图像分析》，章毓晋，清华大学出版社，2005；3.《数字图像处理学》，阮秋琦，电子工业出版社，2003；4.《数字图像处理》，陈天华，清华大学出版社，2007；5.《数字图像处理》，姚敏，机械工业出版社，2006；六、课程考核与成绩评定【考核类型】√考试☐考查【考核方式】☐开卷（Open-Book）√闭卷（Close-Book）☐项目报告/论文☐其它：（填写具体考核方式）【成绩评定】平时成绩占(30－40)％，考试成绩占(70-60)％七、课程内容概述第一章绪论（一）教学要求了解数字图像处理的基本概念和特点，研究的目的和意义，数字图像图像处理的主要研究内容，国内外研究现状与发展趋势，主要应用领域。
数字图像处理期末总结
数字图像处理期末总结绪论图像：是客观目标的一种相似性描述，它包含了被描述的对象，是客观世界三维实体到维实体的变换（连续图像）。
数字图像：连续图像经过空间离散化，灰度整量后的图像。
连续图像处理：利用光学、化学方法对图像进行一系列操作。
数字图像处理：基于计算机和一定的数学变换方法，对数字图像进行一系列的操作处理，称为数字图像处理。
数字图像处理目的：数字图像处理强调图像间的数学变换，目的是对图像进行各种加工处理，以改善图像视觉效果，并为自动识别打下基础。
或对图像进行压缩编码，以减少所需存储空间和传输时间。
数字图像处理主要内容：图像获取、图像显示、图像变换、图像增强、图像压缩、图像恢复与重建、图像分割、图像描述、图像纹理分析第二章、数字图像处理基础2.2图像与数字化2.21连续图像：指图像强度随空间位置，光线波长入及时间t变化。
2.211灰度图象：仅考虑光的能量，不顾及波长（频率）变化，图像视觉上表示为灰度变化，称为灰度图像或单色图像。
2.212彩色图像：由于不同波长光的彩色效应，则图像视觉上表现为彩色图像。
2.213静止图像：图像内容不随时间变化的图像称为静止像像，反之称为运动图像。
2.22图像数字化：图像数字化是将一幅图像转换成计算机可以处理的形式。
图像数字化分为采样与整量两部分。
2.22.1采样：将连续图像在空间上进行离散化的过程。
其中采样间隔与采样孔是两个重要参数的选择。
2.22.2整量：连续图像经过空间离散化，其像素灰度需转换成离散整数值过程。
2.3直方图：表示图像中各灰度级与对应灰度级像素出现的频率间关系。
性质：(1)直方图上没有位置信息，灰度直方图仅统计某一灰度值的像素个数占全幅像素的比例，同一灰度的像素在图象中空间位置未表示。
(2)直方图是总体灰度概念，直方图可以看出图像总体性质，一幅图像对应唯一直方图，但不同图像可能有相同直方图。
(3)直方图可叠加性，一幅图像分成数个不同区域，各区域直方图之和即为该像直方图。
数字图像处理- 图像压缩与编码
减少冗余性，目的是从图像和视频这些源信号中删除掉 重复的部分； 减少不相干性，就是忽略掉不会被信号接受者所感知的 部分信号。
数字图像处理
2
一般来说，需要涉及三种类型的冗余性，分别
包括：
பைடு நூலகம்
邻域像素值之间的空间冗余性或者相关性 不同颜色平面或者光谱带之间的光谱冗余性或者相 关性 在图像序列中相邻帧之间的时基冗余性或者相关性 （对于视频应用来说）
数字图像处理
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一般来说，从压缩数据中重构图像通常比压缩过程 要快得多，这就是用户平时在浏览一幅BMP图像和 一幅JPEG图像的时候实际上是感受不到任何时间 上延迟的原因。 对于一幅大尺度图像的压缩格式存储来说，其消耗 的时间用户通常是感受得到的，特别对于一个图像 序列（即视频）的压缩则是一种漫长的等待。 相对而言，压缩视频格式的解码和播放都必须快于 或者等于视频的帧率，否则所得到的编解码器绝对 是失败的。 对于专业人员来说，图像压缩和解压缩从来都是成 对出现的。
WWWWWWWWWWWWBWWWWWWWWWWWWBB BWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWB WWWWWWWWWWWWWW 12W1B12W3B24W1B14W
数字图像处理
26
int rle_encode(char *out, const char *in, int l) { int dl, i; char cp, c; for(cp=c= *in++, i = 0, dl=0; l>0 ; c = *in++, l-- ) { if ( c == cp ) { i++; if ( i > 255 ) { *out++ = 255; *out++ = c; dl += 2; i = 1; } } else { *out++ = i; *out++ = cp; dl += 2; i = 1; } cp = c; } *out++ = i; *out++ = cp; dl += 2; return dl; }
数字图像处理总复习(14)(1)
2.图像锐化与图像平滑有何区别与联系？
第三章 （不考计算题） 频域滤波的物理含义 傅立叶变换性质 频域滤波的基本方法
第四章 灰度基本变换（线形、非线性） 直方图处理（定义、直方图规定化、均衡化） 算术逻辑运算（帧差分，帧平均） 空间滤波（均值、中值、KNN） 同态滤波（滤波流程） 边缘检测（一阶，二阶，循环卷积） 图像锐化与图像平滑 真彩色图像处理与伪彩色图像处理
第一章图像数字图像处理灰度图像的概念图像工程定义分类图像的表达图像文件格式bmp文件第二章视觉感知要素图像采样和量化颜色模型像素之间的基本关系邻接连通距离度量第三章不考计算题频域滤波的物理含义傅立叶变换性质频域滤波的基本方法第四章灰度基本变换线形非线性直方图处理定义直方图规定化均衡化算术逻辑运算帧差分帧平均空间滤波均值中值knn同态滤波滤波流程边缘检测一阶二阶循环卷积图像锐化与图像平滑真彩色图像处理与伪彩色图像处理第五章图像编码与压缩不考计算图像编码的基本概念图像编码的方法第六章图像恢复颜色模型第七章图像分割图像的阈值分割图像的梯度分割图像边缘检测第八章目标的表达和描述目标表达目标的描述第九章形态学运算膨胀腐蚀开运算闭运算?除电磁波谱图像外按成像来源进行划分的话常见的计算机图像还包三种类型
8. 直方图修正有哪两种方法？二者有何主要区别于 联系？
方法：直方图均衡化和直方图规定化。
区别：直方图均衡化得到的结果是整幅图对比度的增 强，但一些较暗的区域有些细节仍不太清楚，直方图 规定化处理用规定化函数在高灰度区域较大，所以变 换的结果图像比均衡化更亮、细节更为清晰。联系： 都是以概率论为基础的，通过改变直方图的形状来达 到增强图像对比度的效果。
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x 0y 0
x 0y 0
➢ 均方根信噪比SNRrms为：
M 1 N 1
M 1 N 1
S N R r m s
f ˆ(x ,y )2
[f ˆ(x ,y ) f(x ,y )]2
x 0y 0
x 0y 0
基本概念
主观保真度准则: 大部分解压缩图像最终 还是由人来进行观察的
➢ 无损压缩：在压缩和解压缩过程中没有信息 损失 . 霍夫曼编码，行程编码，算术编码
➢ 有损压缩：能取得较高的压缩率，但压缩后 不能通过解压缩恢复原状. 预测编码，变换 编码，小波变换
图像压缩的方法
➢ 消除冗余数据 ➢ 从数学角度看，将原始图像转化为从统计角
度看尽可能不相关的数据集
基本概念
数据冗余的概念
➢ 常用保真度准则分为两大类：
客观保真度准则 主观保真度准则
基本概念
客观保真度准则
➢ 当所损失的信息量可以用编码输入图像与编 码输出图像的函数表示时，它就是基于客观 保真度准则的
➢ 常用的两种客观保真度准则
均方根误差 均方信噪比
基本概念
客观保真度准则
➢ 输入图和输出图之间的均方根误差
➢ 实例：黑白二值图像编码
如果用8位表示该图像的像素， 我们就说该图像存在编码冗余， 因为该图像的像素只有两个灰 度，用一位即可表示。
基本概念
像素间冗余
➢ 反映图像中像素之间的相互关系：空间冗余， 几何冗余，帧间冗余
➢ 因为任何给定像素的值可以根据与这个像素相 邻的像素进行预测。
例：原图像数据：234 223 231 238 235 压缩后数据：234 -1-1 1-2 7 -3
基本概念
心理视觉冗余 ➢ 人眼感觉到的图像区域亮度不仅取决于该区 域的反射光，例如根据马赫带效应，在灰度 值为常数的区域也能感觉到灰度值的变化。 这是由于眼睛对所有视觉信息感受的灵敏度 不同。有些信息在通常的视觉过程中与另外 一些信息相比并不那么重要，这些信息被认 为是心理视觉冗余。 ➢ 消除心理视觉冗余的压缩称为量化，量化的 是不可恢复的，结果导致了数据有损压缩。
➢ 数据是用来表示信息的。冗余的数据代表了 无用的信息，或者是重复地表示了其它数据 已表示的信息。
➢ 三种基本的数据冗余
编码冗余 像素间冗余 心理视觉冗余
如果能减少或消除上述三种冗余的1种或多种 冗余，就实现了数据压缩
基本概念
编码冗余
➢ 如果一个图像的灰度级编码，使用了多于实 际需要的编码符号，就称该图像包含了编码 冗余
的灰度级
霍夫曼编码
霍夫曼编码具体步骤
1. 初始化。统计每个信源符号的概率 2. 由大到小排序 3. 合并。求两个最小概率之和，加入排列中 4. 重复2,3步骤，直至概率之和为1为止 5. 赋值。大概率赋0，小概率赋1；反之亦可 6. 编码。从概率1的值开始，一直到符号概率
对应值止构成的一串数字串即为符号编码。 表现形式：编码表格或二叉树。
第六章 图像压缩
主要内容
概述 图像保真度准则 统计编码方法
基本概念
为什么需要图像压缩
➢ 图像的数据量通常很大，对存储、处理和传 输带来许多问题
➢ 不断扩大的图ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ应用
Internet上的大量图像 数字图书馆 遥感图像 视频，如电视会议、数字电视、IPTV ……
基本概念
图像压缩的分类
解 ：霍夫曼编码算法过程如图所示。
最终的各符号的霍夫曼编码如下
y1：1
y2：001
y3：011 y4：0000
y5：0100 y6：0101
y7：00010 y8：00011
霍夫曼解码例题
根据以上数据，可分别计算其信源的熵、平均
码长、编码效率及冗余度:
熵H（x）=
N
pi log pi i1
=－0.4log0.4－0.18log0.18－0.10log0.1－0.07log0.07 －0.06log0.06－0.05log0.05－0.04log0.04=2.55
第六章 图像压缩
主要内容
概述 图像保真度准则 统计编码方法 预测编码 正交变换编码 图像压缩标准
统计编码
统计编码---根据信源的概率分布特性分配 可变长码，使平均码长接近于熵。通常属 于无损编码。 包括霍夫曼编码，行程编码和算术编码。 霍夫曼编码
➢ 减少编码冗余 ➢ 变长编码，即把最短的码字赋予出现概率最大
霍夫曼编码特性
➢ 简单有效 ➢ 编码值不唯一。赋值0,1可互换；相同概率符
号
➢ 当图像灰度分布很不均匀时，编码效率高； 反之，编码效率低
➢ 数据压缩和还原速度慢。当对大量符号进行 编码，构造霍夫曼编码比较复杂
对256个灰度级图像，需要254次信源化简和编码 分配
基本概念
心理视觉冗余
第六章 图像压缩
主要内容
概述 图像保真度准则 统计编码方法 预测编码 正交变换编码 图像压缩标准
基本概念
保真度准则
➢ 图像压缩可能会导致信息损失，如去除心理 视觉冗余数据
➢ 需要评价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，这些测度称为保 真度准则
平均码长
8
R(x) kPk k1
R=1×0.04+3×0.18+3×0.10+4×0.10+4×0.074×0.06+ 5 ×0.05+5×0.04=2.61
霍夫曼解码例题
编码效率 η＝H/R=2.55/2.61×100%=97.7%
冗余度 r=1－η＝2.3%
对上述信源X的霍夫曼编码，其编码效率已达97.7%， 仅有2.3%的冗余。
➢ 令f(x,y)为输入图像，fˆ ( x, y )为对输入图像先压 缩后解压缩得到的图像。两幅图像之间的误 差和压缩－解压缩图像的均方信噪比SNRms 定义为：
M 1 N 1
M 1 N 1
S N R m s f ˆ(x ,y ) 2 [f ˆ(x ,y ) f(x ,y ) ] 2
霍夫曼编码
排序与合并
霍夫曼编码
赋值与编码
霍夫曼编码
霍夫曼解码
➢ 解码通过查询表的方式完成
最长码串匹配原则
霍夫曼解码例题
例 一个有8个符号的信源Y，各个符号出现的概率为 Y= 符号：y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 概率：0.40 0.18 0.10 0.10 0.07 0.06 0.05 0.04 试进行霍夫曼编码，并计算编码效率、压缩比、冗余度 等。