7图像压缩编码
图像压缩文献综述

《数字图像处理和模式识别》期末大作业题目:图像压缩文献综述班级:数字媒体学院计算机技术姓名:徐德荣学号:6141603020图像压缩文献综述1 图像压缩编码概述图像信息的压缩编码,是根据图像信号固有的统计特性和人类的视觉特性进行的。
图像信号固有的统计特性表明,其相邻像素之间、相邻行之间或者相邻帧之间,都存在较强的相关特性。
利用某种编码方法在一定程度上消除这些相关特性,便可实现图像信息的数据压缩。
这个过程也就是尽量去除与图像质量无关的冗余信息,属于信息保持(保持有效信息)的压缩编码。
另一种考虑是,图像最终是由人眼或经过观测仪器来观看或判决的。
根据视觉的生理学、心理学特性,可以允许图像经过压缩编码后所得的复原图像有一定的图像失真,只要这种失真是一般观众难以察觉的。
这种压缩编码属于信息非保持编码,因为它使图像信息有一定程度的丢失。
由此可见,图像压缩编码的研究重点是:怎样利用图像固有的统计特性,以及视觉的生理学、心理学特性,或者记录设备和显示设备等的特性,经过压缩编码从原始图像信息中提取有效信息,尽量去除那些无关的冗余信息,并且在保证质量(能从这些数据中恢复出与原图像差不多的图像)的前提下,用最低的数码率或最少的存储容量,实现各类图像的数字存储、数字记录或数字传输。
2 图像编码研究现状图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化,到今天己经有五十多年的历史。
五十年代和六十年代的图像压缩技术由于受到电路技术等的制约,仅仅停留在预测编码、亚采样以及内插复原等技术的研究,还很不成熟。
1969年在美国召开的第一届“图像编码会议”标志着图像编码作为一门独立的学科诞生了。
到了70年代和80年代,图像压缩技术的主要成果体现在变换编码技术上;矢量量化编码技术也有较大发展,有关于图像编码技术的科技成果和科技论文与日俱增,图像编码技术开始走向繁荣。
自80年代后期以后,由于小波变换理论,分形理论,人工神经网络理论,视觉仿真理论的建立,人们开始突破传统的信源编码理论,例如不再假设图像是平稳的随机场。
数字图像处理图像压缩ppt课件

6
H Pxi log2 Pxi i 1 0.4log2 0.4 0.3log2 0.3 2 0.1log2 0.1
0.06log2 0.06 0.04log2 0.04
2.14bit
平均码长 N与H接近,N H
第七章 图像压缩
7.2 基础知识 7.2.1 数据冗余
• 数据冗余旳概念
数据是用来表达信息旳。假如不同旳措施为表 达给定量旳信息使用了不同旳数据量,那么使用 较多数据量旳措施中,有些数据必然是代表了无 用旳信息,或者是反复地表达了其他数据已表达 旳信息,这就是数据冗余旳概念。
第七章 图像压缩
7.2.1 数据冗余
元素
xi
x1
x2 x3 x4
x5
x6
概率 P(xi) 0.4 0.3 0.1 0.1 0.06 0.04
编码 wi 1 00 011 0100 01010 01011
第七章 图像压缩
x1 0.4
0.4
x2 0.3
0.3
x3 0.1
0.1
x4 0.1
0.1 (0100)
x5 0.06 (01010) 0.1(0101)
例如:原图像数据:234 223 231 238 235 压缩后数据:234 -11 8 7 -3
第七章 图像压缩
7.2.1 数据冗余
• 什么是心理视觉冗余?
这是因为眼睛对全部视觉信息感受旳敏捷度 不同。在正常视觉处理过程中多种信息旳相对主 要程度不同。 有些信息在一般旳视觉过程中与另 外某些信息相比并不那么主要,这些信息被以为 是心理视觉冗余旳,清除这些信息并不会明显降 低图像质量。
• 三种基本旳数据冗余
编码冗余 像素间冗余 心理视觉冗余
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
第7章图像压缩标准

• 1. JPEG标准简述 • 2. JPEG压缩流程 • 3. JPEG压缩算法的实现
– 颜色变换 – 零偏置转换 – 频域变换 – 系数量化 – 符号编码
• 4. JPEG压缩举例
图像处理实验室
Digital Image Processing
– 1. JPEG标准简述
Digital Image Processing
• 制定图像标准的国际组织:
– ISO(international standardization organization 国际标准化组织 )
– ITU(international telecommunication union 国际电信联盟),其 前身为CCITT(国际电报电话咨询委员会)
5. CCITTGroup4基本思想: Group4标准是Group3标准简化或改进版本; 只用二维压缩编码。且为非适应二维编码方法; 每一个新图像的第一行的参考行是一个虚拟的白 行。
G4压缩比比G3高一倍
图像处理实验室
Digital Image Processing
二值图象压缩国际标准
6. JBIG ✓ 二值图联合组(joint bilevel imaging group,
384 00110111 000000110100
1600 010011010 0000001011011 1664 0110000000001100100 1728 010011011 0000001100101
图像处理实验室
Digital Image Processing
3. 二维压缩
1) 基本思想:
b1
b2
参考行
当前行
a0
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 .
哈夫曼编码方法Huffman

为什么?
3 图像的无失真编码方法
自适应WBS编码
根据图像局部结构或统计特性,改变像素块 尺寸大小; 一维情况下,首先判断该行是否有1024个连 续白像素; 否则判断是否有64,16,4个连续白像素; 否则直接编码;
3 图像的无失真编码方法
1)白块跳过编码WBS
原理
对于一般白纸黑字的文件,总是白的面积大。因此 跳过白的行程,只对黑行程编码就可以压缩数据。 将每一扫描行分成若干段,每段包含n个像素。对 于全白段,给最短码字如0;而对于黑白相间或全 黑段,不进行压缩。 为区别全白段和有黑段,在编码前加1作为标志位。
一维WBS编码
3 图像的无失真编码方法
一维WBS编码平均码长
设全白段出现的概率是pw,则平均码长 1 1 Rn pw 1 1 pw n 1 1 pw n n 因此WBS 编码的效率取决于n和pw。
设n 5,求包含一个全白块、有黑块11010、 有黑块10000三块的WBS码。 解:全白块编码为0,有黑块11010编码为 111010,有黑块10000编码为110000, 所以编码为0111010110000。
从Lenna和Bob的差分图像的直方图看:
i 1 k i k 1
wn分成两组,
p;
i
n
Step 2 : 将两个子集分别编码0和1; Step3: 将两个子集重复Step1,同样上面子集编码0,下面编码1; Step 4 : 重复Step3,直到每个子集只有1个w为止。最后将编码依 次排出,得到Fano - Shannon编码。
JPEG图像压缩算法及其实现

JPEG图像压缩算法及其实现⼀、JEPG压缩算法(标准)(⼀)JPEG压缩标准JPEG(Joint Photographic Experts Group)是⼀个由ISO/IEC JTC1/SC2/WG8和CCITT VIII/NIC于1986年底联合组成的⼀个专家组,负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准。
迄今为⽌,该组织已经指定了3个静⽌图像编码标准,分别为JPEG、JPEG-LS和JPEG2000。
这个专家组于1991年前后指定完毕第⼀个静⽌图像压缩标准JPEG标准,并且成为国际上通⽤的标准。
JPEG标准是⼀个适⽤范围很⼴的静态图像数据压缩标准,既可⽤于灰度图像⼜可⽤于彩⾊图像。
JPEG专家组开发了两种基本的静⽌图像压缩算法,⼀种是采⽤以离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT)为基础的有损压缩算法,另⼀种是采⽤以预测技术为基础的⽆损压缩算法。
使⽤⽆损压缩算法时,其压缩⽐⽐较低,但可保证图像不失真。
使⽤有损压缩算法时,其算法实现较为复杂,但其压缩⽐⼤,按25:1压缩后还原得到的图像与原始图像相⽐较,⾮图像专家难于找出它们之间的区别,因此得到了⼴泛的应⽤。
JPEG有4种⼯作模式,分别为顺序编码,渐近编码,⽆失真编码和分层编码,他们有各⾃的应⽤场合,其中基于顺序编码⼯作模式的JPEG压缩系统也称为基本系统,该系统采⽤单遍扫描完成⼀个图像分量的编码,扫描次序从左到右、从上到下,基本系统要求图像像素的各个⾊彩分量都是8bit,并可通过量化线性地改变DCT系统的量化结果来调整图像质量和压缩⽐。
下⾯介绍图像压缩采⽤基于DCT的顺序模式有损压缩算法,该算法下的JPEG压缩为基本系统。
(⼆)JPEG压缩基本系统编码器JPEG压缩是有损压缩,它利⽤了⼈的视觉系统的特性,将量化和⽆损压缩编码相结合来去掉视觉的冗余信息和数据本⾝的冗余信息。
基于基本系统的JPEG压缩编码器框图如图1所⽰,该编码器是对单个图像分量的处理,对于多个分量的图像,则⾸先应将图像多分量按照⼀定顺序和⽐例组成若⼲个最⼩压缩单元(MCU),然后同样按该编码器对每个MCU各个分量进⾏独⽴编码处理,最终图像压缩数据将由多个MCU压缩数据组成。
哈夫曼编码

图像编码与压缩——哈夫曼编码专业班级:10 信息安全学生姓名:王猛涛学生学号:_ 20101616310049 _指导教师:姚孝明完成时间:2013年4月13日_数字图像处理实验六:图像编码与压缩——哈夫曼编码一、实验目的1. 了解图像的哈夫曼编码原理。
2. 掌握哈夫曼编码算法。
二、实验主要仪器及设备1. 微型计算机:Intel Pentium及更高。
2. MATLAB软件(含图像处理工具箱)。
三、实验原理(Huffman编码)1. 可变码长最佳编码定理定理:在变长编码中,如果码字长度严格按照信号中符号出现概率大小的相反顺序排列,则平均码字长度一定小于其他符号顺序排列方式的平均码字长度。
D.A.Huffman(哈夫曼)在1952年根据可变长最佳编码定理,提出了依据信源集中符号出现的概率分配不同长度的唯一可译码的算法。
接收端在得到哈夫曼编码后,通过解码可以得到与输入完全一致的信号。
2.前缀码(prefix code)一组唯一可译码中的任意一个码字都只与一种信号存在对应关系。
为了译码的需要,在唯一可译码中的前缀码保证任意一个码字都不是其他码字的前缀。
例如,有一维图像的符号集合为{EMBED Equation.KSEE3 \* MERGEFORMAT |)}fffi)(ff ,设定的码字集合。
编码系统解码时,只要一遇到),3(4({),2(),1(“0”,便知道对应的是。
若接收到的是“1”,则等待下一个比特,若下一个比特为“0”。
即确定是,若下一个比特是“1”,则等待第三个比特。
若第三个比特为“0”,则可判定信号为,否则为。
若一前缀码为010*******,则译码的输出信号序列为。
可见前缀码保证了这样译出的码字具有唯一性和“即时性”。
3.Huffman编码Huffman编码的算法如下:(1)将图像的灰度等级按概率大小进行升序排序。
(2)在灰度级集合中取两个最小概率相加,合成一个概率。
(3)新合成的概率与其他的概率成员组成新的概率集合。
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a 0.2 [0,0.2)
b 0.3 [0.2,0.5)
c 0.4 [0.5,0.9)
d 0.1 [0.9,1)
在编码时,
L(i ) L(i 1) R(i 1) * l H (i ) L(i 1) R(i 1) * h
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b 1
0.5
c
信息显得不重要,可被忽略,这些可忽略的信息就成为 心理视觉冗余。
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二、 图像编解码模型
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三、保真度准则
图像压缩利用减少或消除视觉冗余的方法来进行数 据压缩,几乎肯定会导致一定数量的信息损失,成 为图像的失真。 需要一个准则来描述图像失真的程度,用于评价图 像的质量。
需数据的比特数。 从统计意义上讲,就是将图像数据转化为尽可能不相关 的数据集合。
图像压缩编码系统
图像编码 对图像进行压缩和编码,在储存、处理和传输前进行。 图像解码 对压缩图像进行解压以重建原图像,或与之相似的图像。
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图像压缩方法的分类
按压缩是否失真分类
无损压缩 减少冗余数据,并保持信息不变,可通过解码完全恢复原图像, 特点是信息无失真,压缩比有限,主要用于图像存档。 有损压缩 以牺牲部分信息为代价,来获取高压缩比,解压后得到原始图像 的近似。多用于数字电视,图像传输,多媒体运用场合。 特征抽取型压缩 在图像分析、识别中,仅对实际中需要的特征信息,或包含特征 信息的区域进行编码,丢掉其他非特征信息,可大大压缩数据量。
客观保真度准则 主观保真度准则
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客观保真度
将信息损失多少,表示为原始图像与解压后图像 的函数,称为客观保真度准则。 通常有三种表达方式
均方根误差 均方根信噪比 峰值信噪比
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客观保真度
原始图像: 解压图像: 误差图像: f (m, n) g (m, n) e( m, n) g (m, n) f (m, n)
Helen将于明晚6点在天河接你。
结论:
只要接收端不会产生误解,就可以减少承载信息的数据 量。
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数据与信息
数据是信息的载体,相同数量的信息可用不同数量的数
量来表示。
数据冗余
代表无用信息或重复表示了其他数据已经表示过的信息
的数据称为数据冗余; 可用压缩比和冗余度表示。
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主观保真度
图像的观察其本身具有主观的性质。
例如一幅客观上“不太像的”的人像,我们看起来却觉得 非常相像。
对于最终作为人的视觉感受使用的视觉图像,也可 采用主观保真度准则进行评价。
综合评价法 2. 成对比较打分法
1.
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§7.3 无损压缩编码
无损压缩方法对图像的压缩、编码、解码后可以不 失真的恢复原图像。 几个概念
一般仅分为有损压缩和无损压缩两类。
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图像压缩方法的分类
按图像压缩的方法原理分类
像素编码 不考虑像素之间的相关性,编码时只对每个像素单独处理。 预测编码 考虑像素之间灰度的相关性,通过去除相邻像素之间的相关性和 冗余性,只对新的信息进行编码。 变换编码 对给定图像采用某种变换,使得大量的信息能用较少的数据来表 达,从而达到压缩图像的目的。 其他方法
直方图 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02
码字 自然编码 000 001 010 011 100 101 110 111 变长编码 00 01 10 110 1110 11110 111110 111111 3 3 3 3 3 3 3 3
码字长 自然编码 变长编码 2 2 2 3 4 5 6 6
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霍夫曼解码树
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香农-费诺编码法
编码步骤:
①将信源符号按概率由大到小排列,概率相同的可以任意 放; ②将概率分为近似相等的两部分; ③进行编码,上半部分赋予0,下半部分赋予1; ④重复②③直至编码完成。
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香农编码举例
平均码长 R=2.2 bit
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§7.2 图像编码的基本理论
一、 数据冗余
图像中数据冗余的概念
1.
你的妻子,Helen,将于明天晚上6点零5分在武汉的天 河机场接你。
(23*2+10=56个半角字符) (20*2+3=43个半角字符) (10*2+7=27个半角字符)
2. 3.
你的妻子将于明天晚上6点零5分在天河机场接你。
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算数编码举例
设要编码的信息流为:
P(a)
“bcadc”
信源中个符号出现的概率分别为:
= 0.2 P(b) = 0.3 P(c) = 0.4 P(d) =中南民族大学电信学院
将各符号在区间[0,1)内的初始区间设定如下;
信源符号 出现概率 初始区间[l,h)
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像素间冗余
像素间冗余
由于像素间存在相关性,对于任一给定的像素值,原则
上都可以通过它的相邻像素值预测得到; 通过某种变换来消除像素间的相关性就达到了消除像素 间冗余的目的; 空间冗余、几何冗余、和帧间冗余也属于像素间冗余。
心理视觉冗余
人类观察图像是基于目标物的特征,而不是像素,某些
算术编码的特点
在整个编码过程中,我们只用到了加减法和乘法等算术
运算。 算术编码比霍夫曼编码要复杂一些,但其编码效率一般 高于霍夫曼编码。
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§6.4 限失真编码
将失真限制在某一允许限度内,可达到更高压缩比 的压缩编码称为限失真编码
只要编码的平均码长大于信源的熵,就可以达到信息无
1.
举例说明——彩色视频信息
对于电视画面的分辨率640*480的彩色图像,每秒30
帧,则一秒钟的数据量为: 640*480*24*30=221.12M 所以播放时,需要221Mbps的通信回路。 参考数据:宽带网为2-8M,电话线为56K。 存储时,1张CD可存640M,则仅可以存放2.89秒的数据
失真解码,但其压缩比较低。 为提高压缩比,没必然要使平均字长突破信源熵的限制。
只要把失真限制在一个允许限度内,使人的眼睛无 法察觉失真,或能接受此程度的失真。
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预测编码
预测编码的原理
图像之间存在高度的相关性,一般帧内像素的相关系数
在0.85左右,帧间像素的相关系数在0.95,存在较大的数 据冗余; 利用原图像和其预测图像的差值代替原图像进行编码的 方法称为预测编码。
数字图像处理
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笪邦友
第七章 图像压缩编码
§7.1 §7.2 §7.3 §7.4 §7.5
概述 图像编码的基本理论 无损压缩编码 限失真编码 JPEG压缩编码方法介绍
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§7.1 概述
图像编码技术的研究背景
现代社会是一个信息爆炸的社会; 2. 视觉信息的指数级数的增长; 3. 对费效比永恒的追求。
霍夫曼编码的编码步骤:
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示例
例:设一幅图像的六个灰度等级为: w1, w2, w3, w4, w5, w6 出现的概率分别为 0.4, 0.3, 0.1, 0.1, 0.06, 0.04, 对此图像进行霍夫曼编码
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编码过程
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编码过程实际为 霍夫曼树的建树 过程
0.47
a
0.374
d
0.374
c
0.37376
0
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0.2
0.35
0.35
0.3716
0.3728
编码结果
编码结果
输入信息流就被描述为一个实数区间:
[0.3728,0.37376) 此区间内的任何一个实数都唯一对应该信息流。
算术解码
算术解码是算术编码的逆过程。
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编码效率:η= 97.3 %
算术编码
算术编码的基本思想是给整个信源(或消息)序列 分配一个单一的码字,这个码字本身定义了一个介 于0和1之间的实数间隔,当消息中的符号数目增多 时,用于描述消息的间隔变小。
算数编码与霍夫曼编码一样,都属于变长编码。
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算术编码步骤
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图像压缩的可能性
数字图像相邻像素或图像序列相邻帧间有较大相关 性,存在空间上的冗余。 人眼视觉特性只对敏感性数据进行识别,不需要完 全获取所有的信息;
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图像压缩编码的概念
图像压缩编码就是图像数据的压缩和编码表示
消除上面所提到的各种冗余,设法减少表达图像信息所
变换编码的原理
图象变换会使图像信号能量在空间重新分布,其中低频成分 占据能量的绝大部分,而高频成分所占比重很小,根据统计 编码的原理,能量分布集中,熵值最小,可实现平均码长最 短。 正交变换编码的基本原理是将原来在空域描述的图像信号, 变换到另外一些正交空间中去,用变换系数来表示原始图 象,并对变换系数进行编码。
M 1 N 1 1 2
1 2 均方根误差: erms e ( m , n ) MN m 0 n 0 M 1 N 1 ( , ) f f m n m0 n0 均方根信噪比: SNRrms 10 lg M 1 N 1 2 g m n f m n ( , ) ( , ) m 0 n 0 2 MNf max PSNR 10 lg M 1 N 1 峰值信噪比: 2 g m n f m n ( , ) ( , ) m0 n 0