多媒体技术基础第版数据无损压缩
面向多媒体数据的无损压缩技术研究
面向多媒体数据的无损压缩技术研究在今天的数字化时代下，越来越多的多媒体数据被创建和传输。
无论是音频、视频、图片还是文本都已成为人们日常生活中不可或缺的组成部分。
随之而来的是数据的爆炸式增长，这给传输和存储带来了巨大的挑战。
为了解决这个问题，研究人员们一直在努力探索一种有效的数据压缩方式。
其中，无损压缩技术因为它可以在不降低数据质量的情况下将数据压缩到较小的空间，被广泛应用。
一、无损压缩技术的定义无损压缩技术是指将数据压缩到更小的空间长度，同时不损失数据本身，使其可以恢复到其原始状态的压缩技术。
与有损压缩技术相比，它不会丢失任何数据或信息，并且不会对质量进行任何改变。
因此，无损压缩技术在很多领域都有广泛的应用，如图片压缩、音频压缩和视频压缩等。
二、多媒体数据无损压缩技术的发展随着数字化时代的到来，多媒体数据的需求越来越大，因此相关压缩技术的发展也得到了更多的重视。
目前，无损压缩技术已经有了很多的发展，主要包括以下几个方面：1.总体压缩算法总体压缩算法是一种可以减少数据体积的压缩算法。
它在编码数据之前，通过对数据进行概率建模来尽可能多地减少数据的体积。
该方法被广泛应用于音频和视频压缩中。
2.图像压缩算法图像压缩算法基于不同的原理进行设计，例如直接编码、预测编码、离散余弦变换（DCT）、小波变换和自适应算法等。
利用这些算法，可以在保持图像质量的前提下，将图像压缩到更小的大小。
3.音频压缩算法音频压缩算法通常使用子带编码技术、预测编码技术和的DCT 技术等技术。
这些算法可以实现无损压缩和有损压缩，并且通常比图像压缩算法更有效。
4.视频压缩算法视频压缩算法通常使用预测编码和变换编码技术。
在预测编码中，通过预测视频下一帧的内容，然后只针对预测残差进行编码。
在变换编码中，通常使用DCT进一步压缩预测残差数据。
三、多媒体数据无损压缩技术的局限性虽然无损压缩技术在多媒体领域中取得了很大的成功，但是它还有一些局限性。
多媒体技术基础(数据压缩、标准、音频、图像)作业及答案
第二章作业作业总体要求：1.认真独立的完成2.让文件名重新命名为自己的学号，然后通过http://10.66.4.241提交。
一．选择题1.下列说法中不正确的是【B】。
A.有损压缩法会减少信息量B.有损压缩法可以无失真地恢复原始数据C.有损压缩法是有损压缩D.有损压缩法的压缩比一般都比较大2.下列属于无损压缩的是【B 】。
A．WA VE文件压缩成MP3文件 B.TXT文件压缩成RAR文件C. BMP文件压缩成JPEG文件D.A VI文件压缩成RM文件3.图像序列中的两幅相邻图像，后一幅图像与前一幅图像之间有较大的相关，这是【 D 】。
A. 空间冗余B.时间冗余C.信息熵冗余D.视觉冗余4.衡量数据压缩技术性能好坏的主要指标是【C】。
（1）压缩比（2）算法复杂度（3）恢复效果（4）标准化A. （1）（3）B. （1）（2）（3）C. （1）（3）（4）D.全部5.MPEG标准不包括下列哪些部分【C 】。
A.MPEG视频B.MPEG音频C.MPEG系统D.MPEG编码6.下列属于静态图像编码和压缩标准的是【B 】。
A．JPEG B.MPEG-1C．MPEG-2 D.MPEG-47.声音信号是声波振幅随时间变化的【A 】信号.A.模拟B.数字C.无规律D.有规律8.在数字视频信息获取与处理过程中，下述顺序正确的是【A 】。
A.采样、A/D变换、压缩、存储、解压缩、D/A变换B.采样、D/A变换、压缩、存储、解压缩、A/D变换C.采样、压缩、A/D变换、存储、解压缩、D/A变换D.采样、压缩、D/A变换、存储、解压缩、A/D变换9.一般来说,表示声音的质量越高,则【C 】A.量化位数越多和采样频率越低B.量化位数越少和采样频率越低C.量化位数越多和采样频率越高D.量化位数越少和采样频率越高10.5分钟双声道、16位采样位数、44.1kHZ采样频率声音的不压缩数据量是【 B 】。
A. 48.47MBB. 50.47MBC. 105.84MBD. 25.23MB11.下列采集的波形声音【 D 】的质量最好。
多媒体数据压缩技术ppt课件
多媒体数据压缩技术
• PCM是概念上最简单、理论上最完善的编 码系统，是最早研制成功、使用最为广泛 的编码系统，它仅仅是对输入信号进行采 样和量化，但也是数据量最大的编码系统
• 下图中的“防失真滤波器”是一个低通滤 波器，用来滤除声音频带以外的信号； “波形编码器”可暂时理解为“采样器”， “量化器”可理解为“量化阶大小(stepsize)”生成器或者称为“量化间隔”生成 器。
• 利用子带编码达到既压缩声音数据又尽可 能保留声音原有质量的目的。
• 这种方法的具体思想是首先把时域中的声 音数据变换到频域中的多个子带当中，对 每个子带里的信号分别进行量化和编码， 根据心理声学模型确定样本的精度，从而 达到压缩数据量的目的。
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SLIDE 16
③ 层3的编码器最为复杂，编码器的输出数 据率为64 kb/s，广泛用于INTERNET传播。
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SLIDE 14
音频压缩标准
• MPEG-1 Audio (ISO/IEC 11172-3)压缩算 法是世界上第一个高保真声音数据压缩国 际标准，并且得到了极其广泛的应用。虽 然MPEG声音标准是MPEG标准的一部分，但 它也完全可以独立应用。数据的输入/输 出图如下：
SLIDE 1
频域分析
信号频谱X(f)代表了信号在不同频率分量成分的大小，能够 提供比时域信号波形更直观，丰富的信息。
幅值
时域分析
频域分析
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SLIDE 2
频域分析
时域和频域的 对应关系
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多媒体技术基础(林福宗)-02数据无损压缩详解
由于人的视觉系统和听觉系统的局限性，在图像数据和声 音数据中，有些数据确实是多余的，使用算法将其去掉后 并不会丢失实质性的信息或含义，对理解数据表达的信息 几乎没有影响
➢ 数据冗余
不考虑数据来源时，单纯数据集中也可能存在多余的数据， 去掉这些多余数据并不会丢失任何信息，这种冗余称为数 据冗余，而且还可定量表达
如：300…00(后跟100个0)，可以表示为30(100)， 表示3后跟100个0，从而避免大量的重复0。(科 学记数法)
数据(文字、图形、声音、视频等)在计算机中都是以二进制值 0、1来表达、存储和传输，其数值之间有空间相关和时间相关 性。利用相关性可以进行压缩。
2021年4月21日
第2章 数据无损压缩
数学描述：I＝D－du I：信息量 D：数据量 du：冗余量
2021年4月21日
第2章 数据无损压缩
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2.1 数据的冗余
信息量(information content)
➢ 信源发出的消息是不确定的，与概率有关。
➢ 事件发生的概率越小，猜测它有没有发生的困 难程度就越大，不确定性就越大，一旦它出现 必然使人感到意外，给人的信息量就越大，当 消息的概率很小，即几乎不可能的消息出现了， 则会给人以巨大的信息量。
第2章 数据无损压缩
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2.2 统计编码
统计编码
➢ 给已知统计信息的符号分配代码的数据无损压缩方法
编码方法
➢ 香农-范诺编码 ➢ 霍夫曼编码 ➢ 算术编码
编码特性
➢ 香农-范诺编码和霍夫曼编码的原理相同，都是根据符 号集中各个符号出现的频繁程度来编码，出现次数越 多的符号，给它分配的代码位数越少
I (x) log2[1/ p(x)] log2 p(x)
多媒体数据的压缩与传输技术
多媒体数据的压缩与传输技术随着计算机和互联网的不断发展，多媒体数据在我们的生活中扮演着越来越重要的角色，如音频、视频、图像等。
随之而来的问题就是如何保证这些数据的高效传输和存储。
本文将探讨多媒体数据的压缩与传输技术，以及优化这些技术的方法。
一、多媒体数据的压缩技术多媒体数据的压缩技术是指通过对数据进行编码和压缩，减少数据传输和存储所占用的空间和带宽。
常见的压缩技术包括有损压缩和无损压缩两种。
1. 有损压缩有损压缩是指通过丢弃一部分数据来减小数据的大小，以达到压缩的目的。
这种压缩方法适用于音频和视频等数据，一般情况下，这些数据对人的感知有一定的误差容忍度，可以通过有损压缩的方法将数据体积大幅度压缩。
常见的有损压缩算法包括MP3、JPEG、MPEG等。
2. 无损压缩与有损压缩相比，无损压缩可以确保数据在压缩后不会有任何信息丢失。
无损压缩适用于图像和文本等数据，这些数据对精确性要求较高。
常见的无损压缩方法包括GIF、PNG和ALAC等。
二、多媒体数据的传输技术多媒体数据的传输技术一般分为实时传输和非实时传输两类。
1. 实时传输实时传输是指数据的传输需要在某个时间点到达并得到有效处理的传输方法。
此类传输方法通常用于视频通话、游戏直播等场景中。
因此，实时传输需要具备低延迟、高质量和可靠性三个特点。
常见的实时传输技术包括传统的TCP/IP协议与User Datagram Protocol（UDP）协议相对应的RTCP（Real-time Transfer Control Protocol）和RTP（Real Time Transport Protocol）协议。
同时，目前应用最广泛的实时传输协议是WebRTC技术。
2. 非实时传输非实时传输则是指数据的传输不需要在某个时间点到达并得到有效处理的传输方式，该传输方法常用于文件下载、在线视频播放等场景中。
此类数据传输相对于实时传输，对于时间要求更为宽松，但需要对数据传输的可靠性和完整性进行保证。
多媒体数据压缩
缺点：
(1)编码中每个符号的编码长度只能为整数，如果源符号集的概率分布不是2的负n次方的形式，则无法达到熵极限。
(2)为可变长度码, 译码复杂
(3)需要事先知道输入符号集的概率分布
(4)没有错误保护功能
3.1.3 常用数据压缩方法的基本原理 算术编码 算术编码把一个信源集合表示为实数线上的0到1之间的一个区间。这个集合中的每个元素都要用来缩短这个区间。信源集合的元素越多，所得到的区间就越小，当区间变小时，就需要一些更多的数位来表示这个区间，这就是区间作为代码的原理。算术编码首先假设一个信源的概率模型，然后用这些概率来缩小表示信源集的区间。
3.1.3 常用数据压缩方法的基本原理
新子区间的起始位置＝
前子区间的起始位置＋当前符号的区间左端×前子区间长度
新子区间的长度＝
前子区间的长度×当前符号的概率（等价于范围长度）
最后得到的子区间的长度决定了表示该区域内的某一个数所需的位数。
01
03
02
04
05
3.1.3 常用数据压缩方法的基本原理
例：假设信源符号为{00，01，10，11}，这些符号的概率分别为{0.1，0.4，0.2，0.3}，根据这些概率可把间隔[0,1)分成四个子区间[0,0.1),[0.1,0.5),[0.5,0.7),[0.7,1)。如果二进制消息序列的输入为：10 00 11 00 10 11 01，请运用算数编码进行编码。
3.1.3 常用数据压缩方法的基本原理 行程编码(Run Length Coding) 是最简单、最古老的压缩技术之一，主要技术是检测重复的比特或字符序列，并用它们的出现次数取而代之。该方法有两大模式：一是消零(消空白)，二是行(游)程(run length)编码。 消零(或消空白)法：将数字中连续的“0”或文本中连续的空白用一个标识符(或特殊字符)后跟数字N(连续“0”的个数)来代替。 如数字序列： 742300000000000000000055 编码为： 7423Z1855
多媒体技术基础无损压缩
x(t) (t nT ) n
x(nT ) (t nT )
n
采样分析
原连续时间信号：x(t) X ( j )
采样函数频谱：
P( j) 2 ( k 2 )
T k
T
已采样信号的频谱：
X
P
(
j
)
1
2
X
(
j )
P(
j )
1 T
X
k
(
j(
ks
)
采样
❖此外，对同一个连续时间信号，当采样间 隔不同时也会得到不同的样本序列。
结论：没有任何条件限制的情况下，从连续时间信号 采样所得到的样本序列，不能唯一地确定原来的连续 时间信号，即：一个连续时间信号必须在某一种条件 下才能由其样本来表示。
采样分析
采样函数： p(t) (t nT ) n 采样样本：
香农信息论
传输理论
保密理论
有失真信源编码 无失真信源编码
率失真理论
等长编码 变长编码
定理
定理
有噪声 信道编码理论
网络信道
保密系统的 信息理论
网络信息理论
压缩编码
最优码构成 码 码
码构成 纠错码
网络最佳码
保密码
代数编码 卷积码
信息论之父
❖ —— ❖ : 30 1916 , , ❖ : 24 2001 , ,
s M M s M M
采样分析
对连续时间信号在时域理想采样，就相当 于在频域以采样频率 s为周期延拓，幅值减 小1。要使频谱不混迭，就必须使信号带限， 且
s M M s 2M
上述即为时域采样的约束条件
从而我们得到怎样抽取样本，样本才能唯一地表征原信 号的取样条件，下面为上述分析的一个完整总结－－采样 定理。
《多媒体技术》电子教案：多媒体数据压缩编码技术
多媒体技术电子教案：多媒体数据压缩编码技术一、多媒体数据压缩编码技术概述多媒体技术是指利用计算机技术将文字、图像、音频、视频等多种形式的信息进行集成，并能够对它进行处理、传输和存储，以提供更好的用户体验。
在多媒体技术中，数据压缩编码技术是非常重要的一个部分。
数据压缩编码技术可以将多媒体数据进行压缩，以便更有效地存储和传输。
该技术可以通过减少数据冗余、淘汰不必要的数据等方式来降低多媒体文件的大小。
数据压缩编码技术有很多种不同的方法，如无损压缩和有损压缩等。
二、无损压缩技术无损压缩技术是将多媒体数据进行无损压缩，即在不损失数据质量的情况下，将文件大小进行压缩。
常见的无损压缩技术包括：Run Length Encoding（RLE）、标志赋值编码、霍夫曼编码等。
1. Run Length Encoding（RLE）Run Length Encoding（RLE）是一种简单的数据压缩编码技术，它通过识别文件中连续出现的相同数据并进行编码来压缩多媒体数据。
例如，当一张图像中有大量相同的像素时，RLE可以将它们表示为一个像素值和一个重复次数的序列，从而达到压缩数据的目的。
2. 标志赋值编码标志赋值编码也是一种简单的无损压缩技术，它可以通过对多媒体数据中的不同符号/颜色赋予不同的标志来将其进行压缩。
例如，一种常见的标志赋值编码技术是算术编码。
3. 霍夫曼编码霍夫曼编码是一种无损压缩技术，它利用统计学原理来压缩多媒体数据。
该编码技术通过对多媒体数据中出现频率较高的符号/颜色分配短码，对出现频率较低的符号/颜色分配长码，从而达到对数据进行压缩的目的。
三、有损压缩技术有损压缩技术是将多媒体数据进行有损压缩，即在一定程度上损失数据质量的情况下，将文件大小进行压缩。
常见的有损压缩技术包括：数据降采样、量子化、离散余弦变换（DCT）、离散小波变换（DWT）等。
1. 数据降采样数据降采样也是一种简单的有损压缩技术，它通过减少音频和视频数据的采样率和比特率来达到压缩文件大小的目的。
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视听冗余
数据冗余
2018年8月9日
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2.1 数据的冗余(续1)
决策量(decision content)
在有限数目的互斥事件集合中，决策量是事 件数的对数值 在数学上表示为
H0=log(n) 其中，n是事件数
决策量的单位由对数的底数决定
Sh (Shannon): 用于以2为底的对数 Nat (natural unit): 用于以e为底的对数 Hart (hartley)：用于以10为底的对数
Hale Waihona Puke 2018年8月9日第2章 数据无损压缩
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2.1 数据的冗余(续2)
信息量(information content)
具有确定概率事件的信息的定量度量 在数学上定义为 I ( x) log2[1/ p( x)] log2 p( x)
其中， p ( x) 是事件出现的概率
多媒体技术基础(第3版)
第2章数据无损压缩
张奇 复旦大学 计算机科学技术学院 2015年4月
第2章 数据无损压缩目录
2.1 数据的冗余
2.1.1 冗余概念 2.1.2 决策量 2.1.3 信息量 2.1.4 熵 2.1.5 数据冗余量
2.3 RLE编码 2.4 词典编码
2.4.1 词典编码的思想 2.4.2 LZ77算法 2.4.3 LZSS算法 2.4.4 LZ78算法 2.4.5 LZW算法
/news/2001/february/26/1.html
2018年8月9日
第2章 数据无损压缩
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2.0 数据无损压缩概述(续3)
Claude Shannon ——The founding father of electronic communications age； American mathematical engineer In 1936~1940, MIT:
2018年8月9日
第2章 数据无损压缩
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2.1 数据的冗余
冗余概念
人为冗余
在信息处理系统中，使用两台计算机做同样的工作是提高 系统可靠性的一种措施 在数据存储和传输中，为了检测和恢复在数据存储或数据 传输过程中出现的错误，根据使用的算法的要求，在数据 存储或数据传输之前把额外的数据添加到用户数据中，这 个额外的数据就是冗余数据
举例：假设X={a,b,c}是由3个事件构成的集合， p(a)=0.5，p(b)=0.25，p(b)=0.25分别是事件a, b和c出 现的概率，这些事件的信息量分别为，
I(a)=log2(1/0.50)=1 sh I(b)=log2(1/0.25)=2 sh I(c)=log2(1/0.25)=2 sh
由于人的视觉系统和听觉系统的局限性，在图像数据和声 音数据中，有些数据确实是多余的，使用算法将其去掉后 并不会丢失实质性的信息或含义，对理解数据表达的信息 几乎没有影响 不考虑数据来源时，单纯数据集中也可能存在多余的数据， 去掉这些多余数据并不会丢失任何信息，这种冗余称为数 据冗余，而且还可定量表达
第2章 数据无损压缩
数据无损压缩的方法
2018年8月9日
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2.0 数据无损压缩概述(续2)
信息论之父介绍
The Father of Information Theory—— Claude Elwood Shannon
Born: 30 April 1916 in Gaylord, Michigan, USA Died: 24 Feb 2001 in Medford, Massachusetts, USA
Master's thesis, A symbolic analysis of relay and switching circuits Doctoral thesis: on theoretical genetics
In 1948:
A mathematical theory of communication, landmark, climax (An important feature of Shannon's theory: concept of entropy )
三种多媒体数据类型
根据数据本身的冗余(Based on data redundancy) 根据数据本身的冗余(Based on data redundancy) 根据人的听觉系统特性( Based on human hearing system) 根据数据本身的冗余(Based on data redundancy) 根据人的视觉系统特性(Based on human visual system)
声音(audio)数据——有损压缩
图像(image)/视像(video) 数据——有损压缩
2018年8月9日
第2章 数据无损压缩
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2.0 数据无损压缩概述(续1)
数据无损压缩的理论——信息论(information theory)
1948年创建的数学理论的一个分支学科，研究信息的编码、 传输和存储 该术语源于Claude Shannon (香农)发表的“A Mathematical Theory of Communication”论文题目，提议用二进制数据对信 息进行编码 最初只应用于通信工程领域，后来扩展到包括计算在内的其 他多个领域，如信息的存储、信息的检索等。在通信方面， 主要研究数据量、传输速率、信道容量、传输正确率等问题。 霍夫曼编码(Huffman coding ) 算术编码(arithmetic coding) 行程长度编码(run-length coding) 词典编码(dictionary coding) ……
2.2 统计编码
2.2.1 香农-范诺编码 2.2.2 霍夫曼编码 2.2.3 算术编码
参考文献和站点
2018年8月9日
第2章 数据无损压缩
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2.0 数据无损压缩概述
数据可被压缩的依据
数据本身存在冗余 听觉系统的敏感度有限 视觉系统的敏感度有限 文字 (text)数据——无损压缩