chapter04-图象的压缩

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表4－1 各种应用的码率 －
应用 种类 HDTV 电视 CCIR601 会议电视 CIF 桌上电视 QCF 可视电话
象素 行象 行数 比特 素数 /帧 帧
帧数 /秒 秒
亮色比 4:1:1 4:1:1 4:1:1 4:1:1 4:1:1
比特/秒 比特 秒 (压缩前 压缩前) 压缩前 746Mbps 124Mbps 36.5Mbps 9.1Mbps 5.2Mbps
width * height * depth * fps = bits/s compression factor
Width：图像宽度 ∼ pixels Height：图像高度∼pixels Depth：颜色深度 ∼ bits (160, 320, 640, 720, 1280, …) (120, 240, 480, 485, 720,, …) (1, 4, 8, 15, 16, 24, …)
图像在较大的范围内，图像的颜色虽不完全一致，但变化不大， 在这些区域中，相邻像素的像素值相差很小，具有很大的相关 性。
— 量化 重建 重建 + 预测
预测
+
编码过程
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解码过程
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预测编码的原理：
在相邻像素之间它们的差值很小，其概率分布可以 用像素之间的差值信号d的方差来表示；
一般这个方差较小，所以其量化器的动态范围可以缩小， 量化分层的总数可以减少，所以与PCM系统相比，每个像 素点的编码比特数也少；
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对称和不对称编码：
对称性（symmetric）是压缩编码的一个关键特征。
对称意味着压缩和解压缩占用相同的计算处理能力和时间，对称 算法适合于实时压缩和传送视频，如视频会议应用就以采用对称 的压缩编码算法为好。 而在电子出版和其它多媒体应用中，一般是把视频预先压缩处理 好，再播放，因此可以采用不对称（asymmetric）编码。 不对称或非对称意味着压缩时需要花费大量的处理能力和时间， 而解压缩时则能较好地实时回放，也即以不同的速度进行压缩和 解压缩。 一般地说，压缩一段视频的时间比回放（解压缩）该视频的时间 要多得多。例如，压缩一段三分钟的视频片断可能需要10多分钟 的时间，而该片断实时回放时间只有三分钟。
第四章：图像的压缩
卢燕飞
yflu@
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引言
数字图像的数据量
图像的分辨率越高、图像深度越深，则数字化后的图像效 果越逼真、图像数据量越大。如果是按照像素点及其深度 映射的图像数据大小可用下面的公式来估算： 图像数据量＝图像的总像素× 图像数据量＝图像的总像素×图像深度 / 8 （Byte） ）
首先对图像内容进行判断，如果前后两帧很相似，则编码器 进行帧间预测（结合运动补尝），消除时间冗余度 时间冗余度； 时间冗余度 对预测误差进行DCT变换编码，以消除空间冗余度； 空间冗余度； 空间冗余度
变换编码 量化 反量化
IDCT 反变换编码
—
+ 环路滤波 运动补偿
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4、新一代的信号分析
Fps：帧率 ∼ frames per second (5, 15, 20, 24, 30, …) compression factor：压缩因子 (1, 6, 24, …)
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图像数字化之后的数据量非常大，在因特网 上传输时很费时间，在盘上存储时很占“地 盘”，因此就必须要对图像数据进行压缩。
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综合各方面的因素
效果（理论分析证明：KL正交变换可获最大增益） 是否有快速算法
DCT u , v = 1 / 16 c ( u ) c ( v ) ∑ ∑ B i , j cos(
i=0 j=0
7
7
( 2 i + 1) u π ( 2 j + 1) v π ) cos( ) 16 16
for ( 0 ≤ u ≤ 7 , 0 ≤ v ≤ 7 ) 1 / 2 (i = 0 ) c (i ) = 1(1 ≤ i ≤ 7 ) B i , j 为原始的 8 * 8图象数据 DCT u , v为 DCT 变换后的输出值
几乎所有高压缩的算法都采用有损压缩，这样才能达到低 数据率的目标。 一般的压缩算法都是这两种方法的组合
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帧内和帧间压缩：
帧内（Intraframe）压缩也称为空间压缩（Spatial compression） 当压缩一帧图像时，仅考虑本帧的数据而不考虑 相邻帧之间的冗余信息，这实际上与静态图像压 缩类似； 帧内一般采用有损压缩算法，由于帧内压缩时各 个帧之间没有相互关系，所以压缩后的视频数据 仍可以以帧为单位进行编辑； 帧内压缩一般达不到很高的压缩；
压缩的目的就是要满足存储容量和传输带宽的要 求，而付出的代价是大量的计算及一定的质量损 失。 几十年来，许多科技工作者一直在孜孜不倦地寻 找更有效的方法，用比较少的数据量表达原始的 图像。
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第一节：图像压缩的基本概念
1、图像数据的压缩主要 主要基于两点： 主要
图象数据的特征：原始图像信息存在着很大的冗 余度，
空间冗余：一帧数据之间存在着相关性，如相邻像素之 间色彩的相关性等。 时间冗余：帧间的冗余；
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人的视觉特征：
在多媒体系统的应用领域中，人眼是图像信息的 接收端。因此，可利用人的视觉特性如：
对于边缘急剧变化不敏感（视觉掩盖效应）； 以及人眼对图像的亮度信息敏感 人眼对图像的亮度信息敏感、对颜色分辨率弱的 人眼对图像的亮度信息敏感 特点；
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帧间（Interframe）压缩
是基于许多视频或动画的连续前后两帧具有很大的 相关性，即连续的视频其相邻帧之间具有冗余信息， 根据这一特性，压缩相邻帧之间的冗余量就可以进 一步提高压缩量，减小压缩比。 帧间压缩也称为时间压缩（Temporal compression），它通过比较时间轴上不同帧之间的 数据进行压缩。 帧差值（Frame differencing）算法是一种典型的时 间压缩法，它通过比较本帧与相邻帧之间的差异， 仅记录本帧与其相邻帧的差值，这样可以大大减少 数据量。
对图像数据进行时域到频域变换
一般是采用正交变换的方法，对图像的像素块进 行变换；
变换后的像素方块的能量集中在少数变换系 数上，而且在变换后数据块的左上角； 采用区域抽样法和区域编码法就可以用较小 的比特数来表示图象，实现压缩；
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DCT算法：
DCT（离散余弦变换）是图象编码中采用最多的正交变 换方法
模型基分析和综合 分形基编码
帧间
运动估计
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（2）各部分的输入和输出 ） 信号分析
输入：
未压缩的数据
量化
变长编码
有限种值 输出的压缩 的离散数据； 数据
输出
预测误差 变换系数 分析模型和参数
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第三节： 第三节：图象压缩中的信号分析 信号分析是图象压缩能否获得较高压缩 比的关键：
一幅640×480、真彩色的图像，其文件大小约为：640×480×24/ 8≈ 1MByte；
数字视频的比特率=帧图像的总像素× 数字视频的比特率 帧图像的总像素×图像深度 × 帧 帧图像的总像素 率（bit/s）
CIF格式(352 ×288)、帧率30帧/S、4:2:0子抽样格式（12比特）的数字视频的 比特率=352 ×288 ×12 ×30≈ 36Mbit/s
一般信号分析阶段，并不直接产生压缩效果， 但它可以得到适合压缩的数据； 一般属于无损压缩技术； 通常是一种信号处理的基本技术比如：
FFT变换、DCT变换、小波变换等；
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根据信号分析的方法的不同，可以把图象编码 分为：
第一代图象压缩编码技术——波形基编码法，
编码的实体是像素或像素块，不是按物体不同的内容划分 不同的编码实体； 这种编码方法基本上不考虑人的视觉系统对编码的影响； 也不考虑图像的内容；
分形编码属于模型编码的一种； 理论基础分形几何学；
某种形状、结构的局部或片断，可以有多种大小的相似形。
基本原理：
通过一些图像处理的方法：颜色分割、边缘检测、频谱分 析、纹理分析等方法，把图像分成一些子图像； 然后再分形集中查找这样的子图像（一般是一些迭代函 数）； 存储相应的少量参数就可以表示图像，从而达到图像压缩 的目的；
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第二节：图像压缩编码的主要步骤
滤波
取样
A/D 变换
压缩 编码
信道 编码
发送
滤波
D/A 变换
解压缩
信道 解码
接受
图：典型图像传输系统框图
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1、图像压缩的主于不同的分析 方法，可以得到比如：预测误差、变换系数等 在这一步中并不直接得到压缩效果；
利用人的视觉特征，可以实现高压缩比，而解压 缩后的图像信号仍有着满意的主观质量。
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2. 图像压缩中的一些基本概念
有损和无损压缩：
无损压缩也即压缩前和解压缩后的数据完全一致。 有损压缩意味着解压缩后的数据与压缩前的数据不 一致。在压缩的过程中要丢失一些人眼和人耳所不 敏感的图像或音频信息，而且丢失的信息不可恢复。
分析-综合的视频压缩算法，包括：
模型基图象编码 分形编码 小波变换
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（1）模型基图象序列编码
基本思想：
在发送端，利用图象分析模块对输入提取紧凑和 必要的描述信息； 在接收端，利用-图象综合模块重建原图象； 图象分析
已抽取的模型
编码器
模型
已量化的模型
图象综合
解码器