第六章图像压缩编码分析

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第六章 图像的压缩编码

第六章 图像的压缩编码

4 游程(长度)编码

RLC——Run-Length Code

o o
无失真编码,适用于二元相关信源
二元——0游程后为1,反之亦然 相关——有长0、长1 游程——序列中,相连的同种元素的统称 游程长度——同种元素的长度(连码个数) 游程(长度)序列——由游程长度构成的序列
一、术语


游程长度编码——对游程长度序列进行编码
第六章 图像压缩编码与压缩技术
1 香农编码
2 费诺编码
3 哈夫曼编码
4 游程(长度)编码
5 冗余位编码
6 算术编码
1
[引言]
1.
编码
有效性——信源编码 目的——优化通信系统 可靠性——信道编码 安全性——保密密码 信源编码:目的——提高通信有效性 方法——压缩信源冗余度 信道编码:目的——提高通信可靠性 方法——增加信源冗余度,增大码率 保密密码: 目的——提高通信安全性 方法——加密(增熵),解密(减熵)
3 哈夫曼编码
一、二进制哈夫曼编码 1.步骤 (1) 信源符号排序:p(x1) ≥ p(x2) ≥ …≥ p(xn) (2) 取两个最小的概率,分别赋以“0”,“1” (也可相反,但此后不变) 然后把这两个概率值相加,作为新概率值 与其他概率重新排序
(3) 按重排概率值,重复(2)…,
直到概率和达到1为止 (4) 由后向前排列码序,即得哈夫曼编码
1 1 p0
4游程编码
⑵ 游程序列的熵
H [ L(0)]
H [ L(1)]
L (0) 1


p[ L(0)]log 2 p[ L(0)]
H ( p0 ) p1
相当于ℓ1次扩展

图像压缩与编码

图像压缩与编码

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。

图像编码与压缩技术共166页文档

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四.图像编码新技术
图像编码已经发展了几十年,人们不断提出新 的压缩方法。如,利用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)的压缩编码、分形编码 (Fractal Coding)、小波编码(Wavelet Coding)、 基于对象的压缩编码(Object Based Coding)和基 于模型的压缩编码(Model Based Coding)等等。
图像编码与压缩技术
第6章 图像编码与压缩技术
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• 二.数据压缩的可能性
1. 图像作为信源有很大的冗余度,通过编码的方法减少或去掉这些冗余信 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:规则物体或规则背景的物体表面特性具有的相关性,这种相 关性使图像结构趋于有序和平滑。内部相邻像素之间存在较强的相关性。 ✓频间相关性:多频段图像中各频段图像对应像素之间灰度相关性很强。 ✓时间冗余:视频图像序列中的不同帧之间的相关性很强,很多局部甚至 完全相同,或变化极其微妙。由此造成的冗余。 ✓信息熵冗余:也称编码冗余,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 ✓结构冗余:是指图像中存在很强的纹理结构或自相似性。 ✓知识冗余:是指在有些图像中还包含与某些先验知识有关的信息。 ✓视觉冗余:是指人眼不能感知或不敏感的那部分图像信息。 ✓其他冗余。
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1)分形编码
• 分形编码是在分形几何理论的基础上发展起来的 一种编码方法。分形编码最大限度地利用了图像 在空间域上的自相似性(即局部与整体之间存在 某种相似性),通过消除图像的几何冗余来压缩 数据。 M.Barnsley将迭代函数系统用于描述图像 的自相似性,并将其用于图像编码,对某些特定 图像获得了10 000: 1的压缩比。分形编码过程十 分复杂,而解码过程却很简单,故通常用于对图 像编码一次,而需译码多次的信息传播应用中。

图像编码与压缩

图像编码与压缩
行程编码对于仅包含很少几个灰度 级的图像,特别是二值图像,比较有效。
LZW编码
LZW编码是由Lemple和Ziv提出并经 Welch扩充而形成的无损压缩专利技术。在 对文件进行编码时,需要生成特定字符序列 的表以及对应的代码。每当表中没有的字符 串出现时,就把它与其代码一道存储起来。 这以后当该串再次出现时,只存储其代码。 实际上,字符串表是在压缩过程中动态生成 的,而且由于解压缩算法可以从压缩文件中 重构字符串表,因而字符串表也不必存储。
5

图像质量很差,妨碍观看的干扰始终存在,几乎无法观看。
6
不能用 图像质量极差,不能使用尺度
进行评价。如果观察者将 和f(x,y)逐个进行对照,则
可以得到相对的质量分。例如可用
来代
表主观评价{很差,较差,稍差,相同,稍好,较好,很
好}。
四、霍夫曼编码
DCT编码 DCT变换是图像压缩标准中常用的变换方法,
如JPEG标准中将图像按照8x8分块利用DCT变换 编码实现压缩。
Lena.bmp(原图)
Lenna.jpg (压缩率9.2)
Lenna.jpg (压缩率18.4)
Lenna.jpg (压缩率51.6)
其它变换编码
变换方法是实现图像数据压缩的主要手段,其基本原 理是首先通过变换将图像数据投影到另一特征空间,降低 数据的相关性,使有效数据集中分布;再采用量化方法离 散化,最后通过Huffman等无损压缩编码进一步压缩数据 的存储量。DCT是一种常用的变换域压缩方法,是 JPEG,MPEGI-II等图像及视频信号压缩标准的算法基础。 在实际采用DCT编码时,需要分块处理,各块单独变换编 码,整体图像编码后再解压会出现块状人工效应,特别是 当压缩比较大时非常明显,使图像失真。因此,为了获得 更高的图像压缩比,人们提出了一些其它方法,如基于小 波变换的图像压缩算法和基于分形的图像压缩算法等。

第6章(2)-图像压缩编码_无损压缩编码(1)

第6章(2)-图像压缩编码_无损压缩编码(1)
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128 127 129 131 129 131 128 127 128 127 128 132 126 129 129 127 129 133 125 128 128 126 130 131
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
如果按照方式(a)扫描的顺序排列的话,数据分布为:
130,130,130,130,130,130,130,130,130;129,129,129,129,130, 130,129;127,128,127,129,131,130,132,134,134;133,133,132, 130,129,128,127,128,127,128,127,125,126,129,129;127,129, 133,132,131,129,130,130;129,130,130,130,129,130,132,132; 131,131,130,126,128,128,127,127
无损压缩编码的基本概念
信息量 信息系统 平均信息(信源熵)
无损压缩编码类型
行程编码 LZW编码 可变长最佳编码定理 霍夫曼编码 ( Huffman ) 香农-费诺编码 ( Shannon-Fano ) 算术编码
2
6.3.1 无损压缩编码的概念
无损压缩在压缩后不丢失信息,即对图像的压缩编码解码 后可以不失真地恢复原图像. (或称无失真编码、信息保 持编码或熵保持编码)。 一、信息量
虽然这种编码方式的应用范围非常有限,但是因为
这种方法中所体现出的编码设计思想非常明确,所 以在图像编码方法中都会将其作为一种典型的方法 来介绍。
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行程:具有相同灰度值的像素序列. 编码思想: 将一行中颜色值相同的相邻像素(行程)用一个计 数值(行程的长度)和该颜色值(行程的灰度)来 代替,从而去除像素冗余。

第六章图象编码与压缩.ppt

第六章图象编码与压缩.ppt

(248,27,4)
(251,32,15)
(248,27,4)
(248,27,4)
2019年10月30日1时57分
第六章 图像编码与压缩
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3. 图像冗余信息分析结论
由于一幅图像存在数据冗余和主观视觉冗余, 我们的压缩方式就是从这两方面着手来开展 的。
1)因为有数据冗余,当我们将图像信息的描 述方式改变之后,可以压缩掉这些冗余。
编 码
例1
数字图象
设一幅活动图象的空间分辨率为N,灰度分辨率为 b, 时间分辨率为fB, 则在实时传输过程中,该图 象在传输通道里的传输率至少应该为
ρ=NbfB 若N=512512, b=8, fB=25, 则ρ=52.4Mbps
2019年10月30日1时57分
第六章 图像编码与压缩
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例2
地球资源卫星(LANDSAT)一帧图象(4幅)的数据 量为:
r
=
原始图象平均码长 原始图象的熵
1 =
R(d ) H (d )
1
编码效率
= H(d) = 1
R(d) 1 r
冗余大致分为三类
1)编码冗余
符号序列码字(码字长度)
2019年10月30日1时57分
第六章 图像编码与压缩
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2)象素间相关性冗余 帧间象素信息冗余,帧内象素信息冗余
3)视觉冗余 人眼对所有视觉信息并不是都具有相同的敏感度; 人眼的空间分辨率,时间分辨率。
使编码后的图象的平均码字长度尽可能接近 图象的熵H。
基本思路是:概率大的灰度级用短码字,概 率小的,用长码字。
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第六章 图像编码与压缩
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行程编码(RLE编码)

第六章 图像编码基础(2015)

第六章 图像编码基础(2015)

fˆn 是根据前面几个像素的亮度值
f n1, f n2 , , f nk
预测而得.
n fn fˆn
量化器:对n进行舍入,整量化.
编码器:可采用成熟的编码技术,如Huffman编码等.
解码器:编码器的逆.
线性预测器:
n1
fˆn F ( fn1, fn2 , , fnk ) ak fk , ak 1 k l
(5) 编码定理 问题:如何度量编码方法的优劣?(编码的性能参数)
➢图像信息熵与平均码字长度
令 d {d1, d2 , , dm} 是图像象素灰度级集合 其对应的频率为 p(d1), p(d2 ), , p(dm ) 定义
m
H (d ) p(di ) log 2 p(di )(单位:比特/象素) i 1
编码效率: H (d ) (%) 2.25 / 2.61 97.8%
R(d )
例6-2
信源符号
a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7
概率
编码过程
0.20
0
0.19 0.18
1
1
0.39
0.17 0.15 0.10 0.01
0
0
1 0.35
0
0
1 0.61
0
1 0.261ຫໍສະໝຸດ 0.11Huffman编码过程
根据图像像素灰度值出现的概率的分布特性而进行的压缩编码叫统 计编码。
几个基本概念
信源编码:通过对表示信息的数据体的形式的变换,祛除数据冗余,从而 达到以尽可能少的数据代码表示尽可能多的信息的目的,实现数据压 缩目标.
信道编码:主要指用于确保信道传输可靠性和安全性的各类纠错编码、 密码(加密)、信息隐藏等。通过信道编码,对数码流进行相应的处 理,使系统具有一定的纠错能力和抗干扰能力,可极大地避免码流传 送中误码的发生 .

第六章图像压缩编码汇总

第六章图像压缩编码汇总
2019/3/11 10

第六章:图像压缩编码
1.概述
1.2 压缩编码系统评价
两个图像之间的总误差:
M 1 N 1 x 0 y 0
[ f ( x, y) f ( x, y)]
2
均方根误差(RMS)
erms
1 [ MN
M 1 N 1 x 0 y 0
1/ 2 [ f ( x , y ) f ( x , y )] ]

符号编码器:减少编码冗余,如使用哈夫曼 编码
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第六章:图像压缩编码
1.概述
1.4 信息论----率失真理论和信源熵编码
一个理想的图像压缩器应具备:重构图像失真率低、压缩比 高以及设计编码器和解码器的计算复杂度低等。 但实际中这些要求是互相冲突的 香农的信源编码理论是建立在平均比特率和平均失真率这一 相互冲突的矛盾之上。 在比特率和失真率两者之间取得平衡可以用几种等价的方式定义: 1. 2. 3. 给定比特率R的约束下,使失真D最小; 或给定失真值D的约束下,使所需传输的比特率R最小; 或最小化拉格朗日函数D+λR,不同的拉格朗日算子λ可以在 比特率和失真率之间起着权衡作用。
由于任何给定的像素值,原理上都可以 通过它的邻居预测到,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

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Байду номын сангаас
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第六章:图像压缩编码
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第六章:图像压缩编码
1.概述
1.2 压缩编码系统评价 客观保真度标准
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压缩率(压缩比):
CR = n1 / n2 其中,n1是压缩前的数据量,n2是压缩后的数据量

相对数据冗余:
RD = 1 – 1/CR
例:CR=20; RD = 19/20
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第六章:图像压缩编码
1.概述

三种数据冗余:
编码冗余 像素冗余 视觉心理冗余

2019/1/10
根据编码作用域划分,图像编码为空间域编码和变 换域编码两大类。 霍夫曼编码 无损编码 游程编码 算术编码 图像压缩
有损编码
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预测编码 变换编码 其它编码
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第六章:图像压缩编码
1.概述
1.2 压缩编码系统评价

保真度标准——评价压缩算法的标准
客观保真度标准 主观保真度标准

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第六章:图像压缩编码
1.概述

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。
例:如果用8位表示该图像的像素,我们 就说该图像存在着编码冗余,因为该图像 的像素只有两个灰度,用一位即可表示。
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第六章:图像压缩编码
1.概述

像素冗余:
1.概述

视觉心理冗余:
一些信息在一般视觉处理中比其它信息的相对重 要程度要小,这种信息就被称为视觉心理冗余。
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第六章:图像压缩编码
1.概述
1.1 压缩编码及其分类
根据解压重建后的图像和原始图像之间是否具有误 差,图像编码压缩分为无误差(亦称无失真、无损、信 息保持)编码和有误差(有失真或有损)编码两大类。
2019/1/10 10

第六章:图像压缩编码
1.概述
1.2 压缩编码系统评价
两个图像之间的总误差:
M 1 N 1 x 0 y 0
[ f ( x, y) f ( x, y)]
2
均方根误差(RMS)
erms
1 [ MN
M 1 N 1 x 0 y 0
1/ 2 [ f ( x , y ) f ( x , y )] ]
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第六章:图像压缩编码
1.概述
1.4 信息论 ----图像信息率
一般静止灰度图像中每个像素用8比特来表示,那么一幅图像的平 均信息率可以用下面的熵值来表示:
H (u ) pi log 2 pi
i 1
L
其中pi表示像素u取ri值的概率,ri的取值范围为0~28-1。 像素的前一个像素的状态已知,就可以得到图像第一阶熵:

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第六章:图像压缩编码
1.概述
1.2 压缩编码系统评价

主观保真度标准
通过视觉比较两个图像,给出一个定 性的评价,如很粗、粗、稍粗、相同、稍 好、较好、很好,这种评价被称为主观保 真度标准。
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第六章:图像压缩编码
1.概述
1.3 图像压缩系统的一般构成
信源编码 信道编码 信道 信道解码 信源解码
信源编码: 完成原始数据的压缩与编码 信道编码: 为了抗干扰,增加一些容错、校验位,实际上是有规律地增加 传输数据的冗余,以便于消除传输过程中增加的随机信号 信道: 传输数据(信息)的手段。 如Internet、广播、通讯、可移动介质等
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第六章:图像压缩编码
1.概述
1.3 图像压缩系统的一般构成
n n C H H
其中n为原始数据的平均比特率。
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第章:图像压缩编码
1.概述
1.2 压缩编码系统评价 客观保真度标准
如果信息丢失的级别,可以表示为原始或输入图像与 压缩后又解压缩输出的图像的函数,这个函数就被称为 客观保真度标准。一般表示为:

e(x,y) = f(x,y) - f(x,y)
f(x,y)是输入图像, f(x,y) 是压缩后解压缩的图像,e(x,y)是 误差函数
由于任何给定的像素值,原理上都可以 通过它的邻居预测到,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

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第六章:图像压缩编码
第六章:图像压缩编码
第六章
图像压缩编码
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第六章:图像压缩编码
本章主要内容:




1.概述 2.统计编码 3.预测编码 4.变换编码 5.混合编码
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第六章:图像压缩编码
1.概述

图像压缩的基本概念
设:n1和n2是在两个表达相同信息的数据集中, 所携带的单位信息量。
H (uk uk 1 ) Pi1 ,i2 log 2 ( Pi1 ,i2 Pi2 ), Pi1 ,i2 prob[uk ri1 , uk 1 ri2 ]
i1 1 i2 1
L
L
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第六章:图像压缩编码
1.概述
1.4 信息论 ----图像信息率
根据香农的无噪声信源编码定理:在没有失真的情况下,一个熵为的 信源可以用比特来表示,其中为ε 任意小的正数,数据最大的压缩率 为

符号编码器:减少编码冗余,如使用哈夫曼 编码
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第六章:图像压缩编码
1.概述
1.4 信息论----率失真理论和信源熵编码
一个理想的图像压缩器应具备:重构图像失真率低、压缩比 高以及设计编码器和解码器的计算复杂度低等。 但实际中这些要求是互相冲突的 香农的信源编码理论是建立在平均比特率和平均失真率这一 相互冲突的矛盾之上。 在比特率和失真率两者之间取得平衡可以用几种等价的方式定义: 1. 2. 3. 给定比特率R的约束下,使失真D最小; 或给定失真值D的约束下,使所需传输的比特率R最小; 或最小化拉格朗日函数D+λR,不同的拉格朗日算子λ可以在 比特率和失真率之间起着权衡作用。

源数据编码与解码的模型

源数据编码的模型
映射器 量化器
符号 编码器

源数据解码的模型
符号 解码器 反向 映射器
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第六章:图像压缩编码
1.概述
1.3 图像压缩系统的一般构成

源数据编码与解码的模型

映射器 量化器

:减少像素冗余,如使用RLE编 码。或进行图像变换。 :减少视觉心理冗余,仅用于有 损压缩。
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