多媒体数据压缩编码技术
《多媒体技术》 第二讲 多媒体数据压缩技术(第1—2节)课堂笔记及练习题

多媒体技术第二讲多媒体数据压缩技术(第1—2节)课堂笔记及练习题主题:第二讲多媒体数据压缩技术(第1—2节)学习时间: 4月4日--4月10日内容:第二讲多媒体数据压缩技术第一节多媒体数据和信息转换一、多媒体间的信息转换为了便于交流信息,需要对不同的媒体信息进行转换。
下表是部分媒体之间说明:*易**较困难***很困难二、多媒体数据文件格式多媒体文件的格式很多,下表介绍常用文件格式的特点和应用场合。
三、多媒体数据的信息冗余多媒体计算机系统主要采用数字化方式,对声音、文字、图形、图像、视频等媒体进行处理。
数字化处理的主要问题是巨大的数据量。
一般来说,多媒体数据中存在以下种类的数据冗余:1)空间冗余:一些相关性的成像结构在数字化图像中就表现为空间冗余。
2)时间冗余:两幅相邻的图像之间有较大的相关性,这反映为时间冗余。
3)信息熵冗余(编码冗余):信息熵是指一组数据所携带的信息量。
如果图像中平均每个像素使用的比特数大于该图像的信息熵,则图像中存在冗余,这种冗余称为信息熵冗余。
4)结构冗余:有些图像从大域上看存在着非常强的纹理结构,例如布纹图像和草席图像,我们说它们在结构上存在冗余。
5)知识冗余:有许多图像的理解与某些基础知识有较大的相关性。
这类规律性的结构可由先验知识和背景知识得到,我们称此类冗余为知识冗余。
6)视觉冗余:人类视觉系统对于图像场的任何变化,并不是都能感知的。
这类冗余我们称为视觉冗余。
7)其他冗余:例如由图像的空间非定常特性所带来的冗余。
以上所讲的是多媒体数据的信息冗余。
设法去掉信号数据中的冗余,就是数据压缩。
第二节常用的数据压缩技术一、数据压缩编码方法1)根据解码后数据与原始数据是否完全一致来进行分类:① 可逆编码(无失真编码),如Huffman编码、算术编码、行程长度编码等。
② 不可逆编码(有失真编码),常用的有变换编码和预测编码。
2)根据压缩的原理进行划分:① 预测编码:它是利用空间中相邻数据的相关性,利用过去和现在出现过的点的数据情况来预测未来点的数据。
多媒体信息编码技术的使用教程和算法原理

多媒体信息编码技术的使用教程和算法原理多媒体信息编码技术是计算机科学和通信领域的重要研究方向,它涵盖了音频、视频、图像等多种形式的媒体数据的压缩、传输和解码等处理过程。
本篇文章将为读者介绍多媒体信息编码技术的使用教程和算法原理,旨在帮助读者了解多媒体编码的基本概念、常用算法和实际应用。
一、多媒体信息编码技术概述多媒体信息编码技术是将多媒体数据转化为数字信号的过程,以便于存储、传输和处理。
它的目标是在保证一定的质量下,尽量减小数据量,提高传输效率。
多媒体信息编码技术主要包括两个方面:压缩和解压缩。
压缩是将原始多媒体数据经过编码处理,将多媒体信号的冗余信息消去或者降低,从而减小数据量。
解压缩则是将压缩过的多媒体数据恢复成原始数据,以便于播放或处理。
压缩技术按照思想方法可以分为两大类:无损压缩和有损压缩。
无损压缩是指压缩过程中不损失任何原始数据,通过减少数据的冗余性来达到压缩的目的。
常用的无损压缩算法有哈夫曼编码、算术编码等。
有损压缩则是在压缩过程中会有一定的信息损失。
通过剔除对人类感知质量影响较小的信息,以更高的压缩率来换取较小的存储容量和传输带宽。
有损压缩常用的算法有离散余弦变换(DCT)和小波变换等。
二、音频编码技术音频编码技术是多媒体信息编码技术的一个重要分支。
它主要用于将模拟音频信号或数字音频信号转换为数字形式,并对其进行压缩和解压缩。
音频编码技术的算法原理通常包括以下几个基本步骤:采样、量化、编码和解码。
采样是将连续的模拟音频信号转换为离散的数字信号。
量化则是将采样得到的连续值映射为离散的数值。
编码是将量化过的数字音频信号进行编码压缩,常用的编码算法有自适应差分编码(ADPCM)、脉冲编码调制(PCM)、MP3等。
解码则是将压缩过的数字音频信号进行解码和恢复。
三、视频编码技术视频编码技术是将连续的视频信号转换为数字形式,并对其进行压缩和解压缩。
视频编码技术主要包括两个方面:运动估计和图像编码。
多媒体技术_多媒体数据压缩编码技术

4.知识冗余
图像的理解与某些基础知识有关。 例:人脸的图像有同样的结构:嘴的上方有鼻子, 鼻子上方有眼睛,鼻子在中线上…… 知识冗余是模型编码主要利用的特性。
5.视觉冗余
人的视觉系统对图像场的敏感性是非均匀、 非线性的。 (1)对图像亮度和色差的敏感性相差很大 Y:U:V=8:4:4 或者Y:U:V=8:2:2 (2)随着亮度增加,视觉系统对量化误差的敏感 度降低。 (3)人的视觉系统把图像边缘和非边缘区域分开 处理。
第四章、多媒体数据压缩编码技术
本章要点
(1)多媒体数据压缩编码的重要性和分类。 (2)量化的基本原理和量化器的设计思想。 (3)常用压缩编码算法的基本原理及实现技术、 预测编码、变换编码、统计编码(Huffman编码、 算术编码)。 (4)静态图像压缩编码的国际标准(JPEG)原 理、实现技术,以及动态图像压缩编码国际标 准(MPRG)的基本原理。
4.2.2 标量量化器的设计
量化器的设计要求 通常设计量化器有下述两种情况: 1. 给定量化分层级数,满足量化误差最小。 2. 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。
量化方法有标量量化和矢 量量化之分,标量量化又可分 为,均匀量化、非均匀量化和 自适应量化。
(1)均匀量化
例如:从64个数中选出某一个数。可先问“是 否大于32?”消除半数的可能,这样只要6次就可选 出某数。 如果要选择的数是35,则过程如下: 1.大于/小于 32? 大 2.大于/小于 32+16=48? 小 3.大于/小于 48-8=40? 小 4.大于/小于 40-4=36? 小 5.大于/小于 36-2=34? 大 6.大于/小于 34+1=35 等
(4)混合编码
第6讲-多媒体数据压缩编码方法

0
1
A 0
0 1 C
1 0 D 1 E
B
这幅图像的熵为: H(S)=(15/39) log2(39/15) + (7/39)log2(39/7) + (7/39)log2(39/7) + (6/39)log2(39/6) +(5/39)log2(39/5) = 2.1859 这说明每个符号可用2.1859位表示,39个象素需用85.25位。 编码中以N表示编码器输出码字的平均码长,用熵值衡量是 否最佳编码,即:当N>>H(S)有冗余,不是最佳;N< H(S),不 可能;N≈H(S)(N稍大于H(S)),是最佳编码。
S=(A,B,C,D,E) 符号 出现的次数(Pi) A 15(0.3846) B 7(0.1795) C 6(0.1538) D 6(0.1538) E 5(0.1282)
log2(1/pi) 1.38 2.48 2.70 2.70 2.96
分配的代码 需要位数 0 15 100 21 101 18 110 18 111 15
• 离散信源
S1, S2 , ..., Sn X p(S ), p(S ), ..., p(S ), 2 n 1
p ( Si ) 1
i 1
n
• 图像的信息熵
H ( X ) p( Si ) I ( Si ) p( Si ) log 2 p( Si ) 1
第6讲 多媒体数据压缩 和信息编码
内 容 提 要
多媒体数据压缩基本特征和方法
图像统计特性
无损数据压缩编码方法 有损数据压缩编码方法
多媒体数据压缩基本特征和方法
1.数据压缩的处理过程:
编码过程:对原始数据进行压缩,便于存储和传输。 解码过程:对压缩数据进行解压,恢复成可用数据。
2-1 数据压缩编码基本理论

3、算术编码
原理:根据信源不同符号概率的不同,分别 对应[0,1)中不同的区间,每个符号用对 应区间内的任意一个实数表示,这个实数 就是该符号对应的码字。 特点:只有算术运算,无论原数据位多长, 每次编码算法只处理一个数据符号,因此 编码效率高。
符号
00
01
10
11
例1
概率
初始区间
0.1
[0, 0.1)
3、算术编码
二、无损编码(统计编码、熵编码)
1、行程编码(run length code,RLC也叫游程编码) 压缩原始数据中相同的字节序列
例:原始字符串RTTTTTTTTABBBCDIU
行程编码将字符串变换为: R#8TABBBCDIU
将原来17个字符压缩为12个字符。
2、霍夫曼(Huffman)编码
自适应算术编码特点
自适应算术编码可以在编码过程中根据符 号出现的频繁程度,动态地修改分布概率, 因此不需要在编码前求出信源概率,但要 求编码器和解码器使用的概率模型一致。
三、有损编码
1、预测编码 2、子带编码
3、变换编码
4、矢量量化编码
5、其它编码
三、有损编码
1、预测编码
脉冲编码调制(pulse code modulation,PCM)
率;
(3)重复(1)和(2),直到概率和达到1为止; (4)将最后合并的元素作为树根,每个原始信 源作为树叶,构成一个编码二叉树;从树根到 树叶,对合并的两个分支分别赋予1和0;
(5)对每一符号写出从树根到信源点1、0序列
即为该符号的编码。
复习
数据可压缩的原因 数据压缩的种类 数据压缩的技术指标 无损压缩的常见技术:行程编码、霍夫曼 编码、算术编码
(计算机基础知识)多媒体数据的编码与处理

(计算机基础知识)多媒体数据的编码与处理多媒体数据的编码与处理多媒体数据的编码与处理是计算机基础知识中的重要一环。
随着科技的不断发展,多媒体应用越来越普及,对于多媒体数据的处理变得越来越关键,它涉及到视频、音频、图像等各种形式的数据处理。
本文将对多媒体数据的编码与处理进行探讨。
一、多媒体数据的编码原理多媒体数据的编码是将原始的音频、视频和图像等信号转化为数字化的数据形式,以便计算机可以对其进行处理和传输。
在编码过程中,首先需要对原始信号进行采样,然后利用数字信号处理的方法,将采样到的数据转化为二进制形式,最后进行压缩编码。
1. 音频数据的编码在音频数据的编码中,最常用的方法是脉冲编码调制(PCM),它将连续的模拟信号转化为离散的数字信号。
PCM通过对音频信号进行采样和量化,并使用不同的编码方式来表示不同的量化值,实现了音频数据的数字化。
2. 视频数据的编码视频数据的编码一般使用压缩编码技术,最为常见的是基于帧间压缩的视频编码标准,如MPEG系列。
这种编码方式首先对视频信号进行分解,将图像分解为一系列连续的帧,并通过对帧间差异进行压缩来减小数据量,从而实现视频数据的高效编码和传输。
3. 图像数据的编码对于图像数据的编码,最经典的方法是基于离散余弦变换(DCT)的JPEG编码。
JPEG编码将图像分割为8x8或16x16的小块,然后对每个小块进行DCT变换,并利用量化和熵编码来压缩图像数据,以减小文件大小,并实现高质量的图像显示和传输。
二、多媒体数据的处理方法多媒体数据的处理是对编码后的数据进行解码、编辑、处理和显示等操作,以满足不同应用需求。
以下是几种常见的多媒体数据处理方法:1. 数据解码在多媒体播放过程中,首先需要对编码后的数据进行解码。
解码过程是将压缩编码的数据还原为原始的音频、视频或图像数据的过程。
根据不同的编码方式,需要选择相应的解码算法和解码器进行解码处理。
2. 数据编辑多媒体数据的编辑是在完成解码后,对数据进行剪辑、合并、分割等操作,以满足用户对多媒体内容的需求。
多媒体数据压缩编码技术

线性预测编码(LPC)
通过对音频信号的线性预测系数进行编码,减少了数据冗余。
参数编码
倒谱系数编码(cepstrum)
利用音频信号的倒谱系数进行编码,倒谱系数描述了音频信号的短时谱特征,具有较好的鲁棒性和抗噪性能。
梅尔频率倒谱系数(MFCC)
在倒谱系数的基础上引入了人耳感知特性,通过对梅尔频率倒谱系数进行编码,提高了音频压缩编码的音质和抗噪性能。
基于人工智能的压缩编码技术
深度学习
通过自动提取多媒体数据的特征,减少数据冗余和信息损失,提高压缩效率。
特征提取
利用人工智能技术对压缩编码算法进行优化,提高压缩比和重建质量。
智能优化
利用区块链的去中心化特性,将多媒体数据分布式存储在多个节点上,保证数据安全和可靠。
分布式存储
通过区块链的加密算法对多媒体数据进行加密处理,防止数据泄露和篡改。
加密技术
利用智能合约对多媒体数据的压缩、传输、存储和分发进行自动化管理,降低运营成本和提高效率。
智能合约
基于区块链的压缩编码技术
即时传输
通过云计算的网络传输能力,实现多媒体数据的即时传输和实时播放,提高用户体验。
云端处理
将多媒体数据处理任务转移到云端进行,利用云计算的分布式计算和存储资源,提高处理效率和降低成本。
基于帧内预测的编码
01
运动补偿编码是一种利用视频序列中图像帧之间的运动信息进行预测编码的技术。它通过分析图像序列中相邻帧之间的运动向量和运动模式,对运动信息进行预测和补偿。
基于运列中相邻帧之间的冗余信息,提高压缩效率。它通常适用于动态场景,因为在动态场景下,相邻帧之间的像素值变化较大,运动信息更加明显。
混合编码
05
视频压缩编码技术
第四章 多媒体数据压缩编码技术

MPEG(Motion picture Experts Group) 是运动图像专家小组的英文缩写 MPEG标准主要有MPEG-l、MPEG-2、 MPEG-4和正在制定的MPEG-7等
多媒体数据压缩编码的国际标准
1.静态图像压缩编码的国际标准(JPEG)
– JPEG(Joint Photographic Experts Group
– JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法: 采用以DCT为基础的有损压缩算法 采用以预测技术为基础的无损压缩算法
– 在JPEG标准中定义了四种编码模式: 顺序编码 累进编码 无失真编码 分层编码
多媒体数据压缩编码的国际标准
JPEG图像的压缩比与质量
JPEG在使用DCT进行有损压缩时,压缩比可 调整在压缩10~30倍后,图像效果仍然不错, 因此得到了广泛的应用。
(a) 原图
(b) 压缩效果图
图 d 四次小波变换编码的实验结果
预测编码
预测编码的基本原理 自适应预测编码 帧间预测编码
变换编码
变换编码不是直接对空域图像信号进行编码,而是 首先将空域图像信号映射变换到另一个正交矢量空间 (变换域或频域),产生一批变换系数,然后对这些 变换系数进行编码处理。变换编码是一种间接编码方 法,其中关键问题是在时域或空域描述时,数据之间 相关性大,数据冗余度大,经过变换在变换域中描述, 数据相关性大大减少,数据冗余量减少,参数独立, 数据量少,这样再进行量化,编码就能得到较大的压 缩比。目前常用的正交变换有:傅立叶 (Fouries)变换、 沃尔什(Walsh)变换、哈尔(Haar)变换、斜(Slant)变换、 余弦变换、正弦变换、K-L(Karhunen-Loeve)变换等。
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源本身所具有的相关性和和信源内事件概率分布 的不均匀性产生的。因此,图像的统计编码方法 就是利用信源的统计特性,去除其内在的相关性 和改变概率分布的不均匀性,从而实现图像信息 的压缩。
多媒体技术及其医学应用
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• 哈夫曼编码
哈夫曼编码是50年代提出的一种基于统计 的无损编码方法,哈夫曼于1952年提出了一种不 等长编码方法,这种编码的码字长度的排列与符 号的概率大小的排列是严格逆序的,理论上已经 证明其平均码字最短,因此被称为最佳码。静态 哈夫曼编码使用一棵依据字符出现的概率事先生 成好的编码树进行编码。而动态哈夫曼编码需要 在编码的过程中建立编码树。由于哈夫曼编码所 得到的平均码字长度可以接近信源的熵,故也称 为熵编码。
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一、静态图像压缩编码标准——JPEG
(一)JPEG
• JPEG(Joint Photographic Expert Grout)标 准是由IS0的联合摄影专家组制定的,1986年 成立专家组,1992年完成的标准,简称JPEG 标准,用于静止图像压缩编码标准。该标准适 用于各种分辨率和格式的连续色调图像的压缩, 可将24位单帧彩色图像,压缩到2x,y)
多媒体技术及其医学应用
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• 则均方根误差
e rm s M 1 N M x 0 1N y 0 1 [f^(x ,y)f(x ,y)]2
•
如果将
^
f (x, y)
看作原始图像
f (x, y) 和e(x,y)的和,那
么解压图像的均方根信噪比为:
M1N1^
f2 max
[f(x,y)f(x,y)]2
x0y0
多媒体技术及其医学应用
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2. 主观保真度准则
尽管客观保真度准则提供了一种简单、方 便的评估信息损失的方法,但很多解压图像最 终是供人观看的。对具有相同客观保真度的不 同图像,人的视觉可能产生不同的视觉效果。 这是因为客观保真度是一种统计平均意义下的 度量准则,对于图像中的细节无法反映出来, 而人的视觉能够觉察出来。这种情况下,用主 观的方法来评价图像的质量更为合适。
ct工作站
信息提取
无损
有损 、
无损压
量化
缩
有损
重复压缩 比特分配 否
是
医学图 像数据 库
多媒体技术及其医学应用
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第二节 数据压缩编码的基本原理
一、图像的可压缩理论 二、图像压缩性能评价 三、图像冗余度和编码效率
多媒体技术及其医学应用
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一、图像的可压缩理论
• 数据压缩的理论研究始于香农的信息论。1948年香 农在其经典论文《通信的数学原理》中首次提到信 息率——失真函数概念,1959年又进一步确立了失 真率理论,从而奠定了信源编码的理论基础。
• 预测编码的关键在于预测算法的选取,这与图像信号 的概率分布很有关系。实际中常根据大量的统计结果 来设计最佳的预测器,有时还使用自适应预测器以刻 画图像信号的局部特性,从而提高编码效率。
多媒体技术及其医学应用
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三、变换编码
• 变换编码((Transform coding)是通过信号 变换来消除图像数据空间相关性的一种有效 方法。尽管图像变换本身不能对数据进行压 缩,但由于变换后系数之间的相关性明显降 低,图像的大部分能量只集中在少数变换系 数上,采用适当的量化和熵编码方法就可以 有效地压缩图像的数据量。而且图像经过某 些变换后,系数的空间分布和频率分布特性 与人眼的视觉特性相符合,因此可以利用人 类视觉系统的生理和心理特点来得到较好的 编码系统。
感程度是不同的,可以利用人类的视觉特性去除
医学图像中对信息传输和整合影响小的部分,获
取较大的压缩比。 多媒体技术及其医学应用
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• 医学图像存在的冗余
1. 空间冗余: 取决于医学图像中图案粗细程 度的冗余。 2. 时间冗余: 取决于医学图像随时间变化程 度的冗余。 3. 结构冗余: 把医学图像看作是区域集时产 生的冗余。
③离散哈达玛变换(Discrete Hadamard Transfor m, 简称DHT)
④特征向量变换(Karhunen-Loeve,简称K-L)
多媒体技术及其医学应用
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第四节 数据压缩编码的国际标准
一、静态图像压缩编码标准——JPEG 二、运动图像压缩编码标准——MPEG
多媒体技术及其医学应用
多媒体技术及其医学应用
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二、预测编码
• 预测编码(predictive coding)实际上是基于图像数 据的空间冗余特性的,用相邻的已知像素(或像素块) 来预测当前像素(或像素块)的值,然后再对预测误差 进行量化和编码,这些相邻像素或像素块可以是同行 的,也可以是前几行的,相应的预测编码分别称为一 维和二维预测。
多媒体技术及其医学应用
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• 数字图像压缩的出现
二十世纪末,人类社会开始进入到数字化时 代,数字图像技术作为数字技术的重要组成部分, 将人们带入了崭新的多媒体世界。随着科学的发 展和社会的进步,人们对图像信息的需求也越来 越大。在多媒体计算机系统、电子出版、视频会 议、数字化图书馆等许多领域,数字图像都有着 广泛的应用。
1. 信息保持编码:主要应用于图像数字存储方 面。要求:无失真编码。
2. 保真度编码 :主要应用于数字电视技术和 静止图像通信方面。要求:在保证保真度的条 件下允许一定的失真。
3. 特征提取 :主要应用于一些图像识别和分 析技术中,要求:对需要的特征信息进行编码, 就可以压缩图像数据。
多媒体技术及其医学应用
第二章 多媒体数据压缩 编码技术
多媒体技术及其医学应用
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第一节 多媒体数据压缩编码概述
一、数据压缩与多媒体压缩 二、医学数据压缩
多媒体技术及其医学应用
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一、数据压缩与多媒体压缩
• 数据压缩 就是以最少的数码表示信源所发的信号,以
减少容纳给定消息集合或数据采样集合的信号空 间,通过减少计算机中所存储数据或者通信传播 中数据的冗余度,达到增大数据密度,最终使数 据的存储空间减少的技术。
多媒体技术及其医学应用
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• 图像的压缩与解码
图像数据一般的都存在各种信息的冗余, 如空间冗余、信息熵冗余、视觉冗余、结构冗余 等。想办法去掉各种冗余,保留真正有用的信息, 就是图像压缩。把信号进行压缩的过程常称为图 像编码,恢复原图像的过程常称为解码。
多媒体技术及其医学应用
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• 图像压缩领域常用的编码有:
多媒体技术及其医学应用
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• JPEG主体压缩技术采用3种编码系统 :
1. 基于DCT(Discrete Cosine Transform)的有损压 缩基本编码系统,可适用于绝大多数压缩应用场合。 2. 用于高压缩、高精确度渐进重建应用的扩展编码 系统。 3. 独立的无损压缩系统,应用于失真场合。
多媒体技术及其医学应用
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• i 为灰度级i对应的码长, p i 为灰度级i出现
-
的概率。图像的冗余度可定义为: r=
B
1
H (x)
• 编码效率则定义为:
H(x)
B
1 1r
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第三节 常用数据压缩编码算法
一、统计编码 二、预测编码 三、变换编码
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一、统计编码
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4. 知识冗余: 与收发端所共有的知识相关 联的冗余。
5. 熵冗余: 像素灰度值出现概率不均匀 产生的冗余。
6. 视觉冗余: 由于人的视觉分辨有限性产 生的冗余。
7. 其他冗余: 由于医学图像非平稳性产生 的冗余。
多媒体技术及其医学应用
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• 可以把医学图像信号看成有用信息和冗余信息的结 合,其压缩通过编码器实现
多媒体技术及其医学应用
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二、运动图像压缩编码标准——MPEG
MPEG(Moving Picture Experts Group)是活 动图像专家组的缩写,是ISO为制定数字视频和音 频压缩标准而建立的一个工作小组,其正式名称是 ISO/IEC JTCI SC29 WG11。自1988年成立以来, 该小组已经制定出了MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4, MPEG-7等不同应用目的的标准。
4. 分层模式,以各种分辨率对图像进行编码,可以 根据不同的要求,获得不同分辨率的图像。
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(二)JPEG2000
与JPEG标准相比,JPEG2000有了一个很大的飞跃, 它有许多原来的标准所不可比拟的优点。JPEG2000与传 统的JPEG最大的不同,在于它放弃了JPEG所采用的以D CT变换为主的分块编码方式,而改为以小波变换为主的 多分辨率编码方式。JPEG2000标准还充分考虑了人眼视 觉特性,增加了视觉权重和掩膜,这样在不损害视觉效果 的情况下,可以大大提高压缩效率。
多媒体技术及其医学应用
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多媒体技术及其医学应用
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• JPEG算法共有四种运行模式,其中一种是基 于空间预测(DPCM)的无损压缩算法,另外三 种是基于DCT的有损压缩算法。
1. 无损压缩算法,可以保证无失真的重构原始图像。
2. 基于DCT的顺序模式,按从上到下,从左到右的 顺序对图像进行编码,称为基本系统。
3. 基于DCT的渐进模式,指对一幅图像按由无损到 有损进行编码。
f(x,y)2
SNRm s x0y0
M1N1 ^
[f(x,y)f(x,y)]2
x0y0
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f • 如果令 m a x m a x [f(x ,y ) ] ,x 0 ,1 ...,M 1 ,y 0 ,1 ,...,N 1 ,