图像编码
图像编码技术综述
图像编码技术综述现如今，图像已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，在数字化时代，随着图像数据的爆炸性增长，如何高效地存储和传输图像数据成为一个重要的课题。
图像编码技术应运而生，并在图像处理领域中发挥着重要作用。
本文将全面综述几种常见的图像编码技术，包括无损编码和有损编码。
一、无损编码无损编码是指在压缩图像数据时不引入任何失真。
它适用于那些对图像质量要求比较高的应用场景，比如医学图像等。
以下将介绍几种常见的无损编码算法。
1. 无差异预测编码（PCM）PCM（Pulse Code Modulation）是一种最基本的无损编码方法。
它通过将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，然后利用离散量化将每个样本转化为一个固定的编码值。
PCM编码虽然简单高效，但是对于图像数据量比较大的情况下，需消耗大量存储空间。
2. 预测编码预测编码利用图像中的空间相关性，通过预测像素值，然后只编码预测残差。
它能够显著减少冗余信息的传输。
常见的预测编码方法有差分编码（DPCM）和自适应预测编码（APC）。
DPCM根据前一个像素估计当前像素的值，而APC则根据图像块之间的相关性进行预测。
二、有损编码有损编码是指在压缩图像数据的同时，对图像质量进行一定的牺牲。
它适用于那些对图像质量要求相对较低并且要求高压缩率的应用场景，如数字广播等。
以下将介绍几种常见的有损编码算法。
1. 基于变换的编码基于变换的编码方法首先对图像进行变换，以提取图像的能量集中部分，然后再对变换后的系数进行压缩。
其中最著名的就是离散余弦变换（DCT）编码。
它将图像转换到频域，能够将图像的许多能量集中在较低频率部分，从而实现更高的压缩率。
2. 预测编码与无损编码中的预测编码类似，有损编码中的预测编码方法也是通过预测像素值来减少冗余信息的传输。
然而，有损编码中的预测编码方法通常会对预测误差进行量化和编码，以降低图像的质量。
编码就是一种典型的基于预测编码的视频编码标准，它在图像质量和压缩率之间取得了良好的平衡。
图像编码的基本原理
图像编码的基本原理图像编码是数字图像处理中的重要环节，它通过对图像进行压缩和编码，实现对图像信息的高效存储和传输。
图像编码的基本原理涉及到信号处理、信息论和编码理论等多个领域，下面将从图像编码的基本概念、常见的编码方法和编码原理等方面进行介绍。
首先，图像编码的基本概念是指将图像信号转换成数字形式的过程，目的是为了便于存储和传输。
图像编码的主要任务是通过对图像进行压缩，尽可能减少图像数据的存储空间和传输带宽。
在图像编码中，通常会涉及到采样、量化、编码和压缩等步骤。
采样是指将连续的图像信号转换成离散的数字信号，量化是指将连续的信号幅度转换成离散的量化级别，编码是指将量化后的信号用数字码表示，压缩是指通过各种手段减少数据量。
常见的图像编码方法包括无损编码和有损编码。
无损编码是指在图像编码和解码的过程中不引入信息损失，保持图像的原始质量。
常见的无损编码方法有无损预测编码、无损变换编码和无损熵编码等。
有损编码是指在编码和解码的过程中会引入一定程度的信息损失，但可以通过控制压缩比例来平衡图像质量和压缩效率。
常见的有损编码方法有JPEG编码、JPEG2000编码和WebP编码等。
图像编码的原理是基于信息论和信号处理的基本原理。
信息论是研究信息传输和存储的数学理论，它提供了衡量信息量和信息压缩效率的方法。
在图像编码中，信息论的基本原理被应用于图像压缩和编码的算法设计中，以实现对图像信息的高效存储和传输。
信号处理是研究信号的获取、处理和传输的学科，它提供了对图像信号进行采样、量化和编码的基本方法和技术。
在图像编码中，信号处理的基本原理被应用于图像数据的处理和压缩过程中，以实现对图像信号的高效编码和解码。
总之，图像编码是数字图像处理中的重要环节，它通过对图像进行压缩和编码，实现对图像信息的高效存储和传输。
图像编码的基本原理涉及到信号处理、信息论和编码理论等多个领域，通过对图像编码的基本概念、常见的编码方法和编码原理等方面的介绍，可以更好地理解图像编码的基本原理和实现方法。
图像编码的基本原理
图像编码的基本原理图像编码是数字图像处理中的重要环节，它通过对图像进行压缩和编码，实现对图像信息的有效存储和传输。
在图像编码的过程中，需要考虑到图像的信息量、保真度、压缩比等多个因素，因此，图像编码的基本原理显得尤为重要。
首先，图像编码的基本原理包括两个主要方面，压缩和编码。
压缩是指通过一定的算法和技术，减少图像数据的存储空间和传输带宽，而编码则是将压缩后的图像数据转换成数字信号，以便于存储和传输。
在实际的图像编码过程中，通常会采用有损压缩和无损压缩两种方式，以满足不同应用场景的需求。
有损压缩是指在压缩图像数据的同时，会损失一定的信息量，但可以获得更高的压缩比。
常见的有损压缩算法包括JPEG、MPEG等，它们通过对图像进行离散余弦变换、量化、熵编码等步骤，实现对图像数据的有损压缩。
而无损压缩则是在不损失图像信息的前提下，实现对图像数据的压缩。
无损压缩算法主要包括LZW、Huffman编码等，它们通过对图像数据的统计特性进行编码，实现对图像数据的无损压缩。
除了压缩和编码外，图像编码的基本原理还包括了对图像信息的分析和处理。
在图像编码的过程中，需要对图像进行预处理、采样、量化等操作，以便于后续的压缩和编码。
同时，还需要考虑到图像的特性和人眼的视觉感知特点，以实现对图像信息的高效编码和保真传输。
总的来说，图像编码的基本原理涉及到压缩、编码和图像信息处理等多个方面，它是数字图像处理中的重要环节，直接影响到图像的存储、传输和显示质量。
因此，对图像编码的基本原理进行深入理解和研究，对于提高图像处理技术和应用具有重要意义。
希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解图像编码的基本原理，为相关领域的研究和应用提供参考。
11(1) 图像编码
256 257
0-0 0-255
255
0 0 255 255 0 0 255
255
255 0 0-0 255 255-255 0 0-0
255
255 —— 256 —— 258 —— ——
258
259
255-255
255-0
260
0-0-255
261
255-255-0
255
0-0-255
260
262
0-0-255-255
0 0 0 0
0 0 0 0
255 255 255 255
255 255 255 255
LZW编码输出 {0，0，255, 255,
256，258， 260，259，
257，255 }
——
0
0 255
255
—— 256
——
258 ——
LZW编码: 10*9=90比特 自然编码： 16*8=128比特
冗余度：
图像压缩方法
无损压缩 Huffman编码
有损压缩
预测编码 (DCT)变换编码 RLE行程编码 DPCM AC算术编码 ADPCM LZ字典式编码
混合编码 JPEG MPEG
运动补偿（帧间预测）
11.3 LZW编码
LZW编码发明人：(Lempel-Ziv-Welch) – 减少像素间冗余 – 无损压缩
如果原始的图像元素 能从转换后的数据集 合重建出来，则称这 种映射是可反转的， 否则就是不可反转的
可反转映射
16
RGB
36
35
34 34
34
34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34
第2课图像编码课件(共12张PPT)四下信息科技浙教版2023
一、认识数Байду номын сангаас图像
小知识：
像素是组成数字图像的最小单位，通常用于衡量图像的清晰度。如数字图 像的分辨率1200×900，表示水平方向有1200个像素，垂直方向有900个像素， 一共有1080000个像素。一般情况下，像素越多，图像越清晰，细节越丰富。
二、图像数字化
图像数字化过程
三、数字图像的应用
思考：数字图像越来越普及，一般都有哪些地方用到？ 航空航天 生物医学 工业工程 文化艺术
三、数字图像的应用
航空航天
生物医学
四、拓展
数字图像可以分为矢量图和位图。 矢量图不会因缩放而失真，任意放大都不会影响其清晰度； 位图放大时，可能会出现模糊或失真的现象。
五、练习
假设用“0”代表白色方格、“1”代表黑色方格，请根据左图在 右图中填写对应的编码。
谢谢聆听
数字图像分辨率 1200×900
数字图像分辨率 400×300
二、图像数字化
图像数字化： 相机、手机等数字设备将采集到的画面转化成计算机能处理的
数字图像的过程。在数字图像文件中，每个像素都由二进制数表示。
二进制： 二进制只有两个基本符号“0”和“1”，采用逢二进一的进位
规则。如十进制的10表示的数值是10，二进制的10表示的数值是2。
第2课 图像编码
浙摄版2023版 四年级下册
学习目标
1.数字图像的认识 2.图像数字化的过程 3.数字图像的应用
复习引入
数字化：将复杂多样的信息转化为计算机可以识别并处理的数据的过程。 数字图像：按照一定规则编码生成的图像文件，计算机才能处理。
一、认识数字图像
第7章图像编码.ppt
像素冗余
由于任何给定的像素值，原理上都可以 通过它的相邻像素预测到，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，我们可以
对一些接近于零的像素不进行存储，从而 减小了数据量
7.1.5 图像传输中的压缩模型
源数据编码：完成原数据的压缩。
通道编码：为了抗干扰，增加一些容错、 校验位、版权保护，实际上是增加冗余。
通道：如Internet、广播、通讯、可移动介 质。
源数据 编码
通道 编码
通道
通道 解码
源数据 解码
7.2 哈夫曼编码
1.
根据信息论中信源编码理论，当平均码长R大于等于图像熵H时，总可设 计出一种无失真编码。当平均码长远大于图像熵时，表明该编码方法效率很低； 当平均码长等于或很接近于（但不大于）图像熵时，称此编码方法为最佳编码, 此时不会引起图像失真； 当平均码长大于图像熵时，压缩比较高，但会引起图 像失真。
第七章 图像编码
7.1 图像编码概述 7.2 哈夫曼编码 7.3 香农-范诺编码 7.4 行程编码 7.5 LZW编码 7.6 算术编码 7.7 预测编码 7.8 正交变换编码 7.9 JPEG编码 7.10 编程实例
7.1 图像编码概述
7.1.1 图像编码基本原理
虽然表示图像需要大量的数据，但图像数据是高度相关的， 或者说存在冗余（Redundancy）信息，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、时间冗余、视觉冗余、 信息熵冗余、结构冗余和知识冗余。
图像编码入门指南
图像编码入门指南图像编码是一种将图像数据进行压缩和编码的技术，广泛应用于数字图像处理、通信和存储等领域。
本文将介绍图像编码的基本原理、常见的编码算法和应用。
一、图像编码的基本原理图像编码的基本原理是利用图像中的冗余性进行压缩。
图像中的冗余性包括空间冗余、时间冗余和精度冗余。
空间冗余指的是图像中相邻像素之间的相关性；时间冗余指的是连续视频帧之间的相关性；精度冗余是指图像中像素值的冗余，即像素值在某一范围内的重复程度。
二、常见的图像编码算法1. 无损压缩算法：无损压缩算法能够在不丢失图像质量的情况下进行压缩。
常见的无损压缩算法有Huffman编码、LZW压缩算法和无损JPEG压缩。
- Huffman编码通过统计图像中像素值的出现频率，将出现频率高的像素值用较短的编码表示，从而达到压缩的效果。
- LZW压缩算法根据图像中出现的连续子串进行编码，并在解码时进行还原。
该算法常用于GIF图像的压缩。
- 无损JPEG压缩算法通过预测、去除冗余和差分编码等技术进行压缩，以减小图像文件的体积。
2. 有损压缩算法：有损压缩算法在压缩的过程中会丢失图像的一定信息，从而导致图像质量的损失。
常见的有损压缩算法有JPEG压缩、Fractal压缩和小波变换压缩。
- JPEG压缩是一种广泛应用的图像压缩算法，通过将图像转换到频域，并基于量化表对图像的高频信息进行舍弃，从而减小图像的体积。
- Fractal压缩算法通过寻找图像中的自相似结构来进行压缩。
该算法在有损压缩领域有着重要的应用。
- 小波变换压缩将图像转换为其在小波基函数下的系数，通过对系数进行量化和编码，从而达到压缩的目的。
三、图像编码的应用图像编码广泛应用于数字媒体、电视广播、医学影像、安防监控等领域。
1. 数字媒体：在数字媒体领域，图像编码可以用于图像的存储和传输。
通过图像编码，可以减小图像文件的体积，从而提高存储和传输的效率。
2. 电视广播：在电视广播领域，图像编码可以用于数字电视的压缩传输。
图像编码常用方法介绍(十)
图像编码是数字图像处理中的重要部分，它是对图像进行压缩和表示的技术。
通过图像编码，我们可以减小图像文件的大小，提高图像传输的速度，并节省存储空间。
本文将介绍图像编码的常用方法。
1. 无损编码无损编码是指在编码过程中不丢失任何像素信息的一种图像压缩方法。
常见的无损编码算法有：颜色表压缩法这种方法通过建立颜色表，将图像中的每个像素与颜色表中最接近的颜色进行匹配，从而减小文件的大小。
常见的颜色表压缩法有GIF 格式。
预测编码法预测编码法基于像素之间的相关性，通过对当前像素进行预测来减少编码的位数。
常见的预测编码法有JPEG格式。
渐进式编码法渐进式编码法是一种通过逐渐增加图像的精度来实现图像显示的方法。
它可以先显示图像的粗略信息，然后逐步添加更多的细节信息。
常见的渐进式编码法有JPEG2000格式。
2. 有损编码有损编码是指在编码过程中会丢失一部分像素信息的一种图像压缩方法。
虽然有损编码会导致图像质量的损失，但可以极大地减小文件的大小。
常见的有损编码算法有：DCT压缩法离散余弦变换（DCT）是一种将图像从空间域转换为频域的方法。
它通过将图像分解成一系列的频率分量来实现压缩。
常见的DCT压缩法有JPEG格式。
小波变换压缩法小波变换是一种将图像从空间域转换为时频域的方法。
它通过将图像分解成不同尺度和方向的频率分量来实现压缩。
常见的小波变换压缩法有JPEG2000格式。
基于向量量化的压缩法向量量化（Vector Quantization）是一种基于聚类的压缩方法。
它通过将图像中的像素分组成不同的矢量，并对每个矢量进行编码来实现压缩。
常见的基于向量量化的压缩法有GIF格式。
3. 混合编码混合编码是指将无损编码和有损编码结合起来使用的一种图像压缩方法。
它可以兼顾图像压缩的效率和图像质量的要求。
常见的混合编码算法有：JPEG-LS格式JPEG-LS格式是一种无损和有损结合的编码方法。
它通过灵活地选择压缩模式来兼顾文件大小和图像质量。
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(a) Lena
(b) Barbara
(c) Mandrill
国际上流行的三幅标准图像
图（a）头发部分高频数据含量丰富，背景含低频数据，肩部亮度过渡 平滑；图（b）低频区域含量适中，但物体边缘丰富，头巾、裤子及桌 布上有极细腻的条纹；图（c）高频数据极为丰富，特别是脸部毛发部 分，主要用于评价图像编码算法对高频区域数据的处理性能。
压缩图像
符号解 码器
e.n
S
f^n
解压图像
预测器
（3）变换编码。变换编码通常是将空间域上的图像经过正 交变换映射到另一变换域上，使变换后的系数之间的相关性 降低。图像变换本身并不能压缩数据，但变换后图像的大部 分能量只集中到少数几个变换系数上，采用适当的量化和熵 编码就可以有效地压缩图像。实际使用时DCT用的比较广泛， 因为它在压缩能力与计算能力复杂性之间找到了平衡点。
设图像大小为M*N，f(i,j)为编码前的原始图像，每 像素有k比特表示^f(i,j)为解码后的重建图像，则均方 差定义为：
均方误差越小、峰值信噪比越大，则图像失真越 小，即编码质量高。
（1）熵编码。熵编码是纯粹基于信号统计特性的编码技术， 是一种无损编码。熵编码的基本原理是给出现概率较大的符号 赋予一个短码字，而给出现概率较小的符号赋予一个长码字， 从而使得最终的平均码长很小。常见的熵编码方法有行程编码 （Run Length Encoding）、哈夫曼编码和算术编码。 变长编码定理：若有一个离散无记忆信源的符号集具有r个 码元，熵为H，则总可以找到一种无失真编码，构成可译码， 使其平均码长L满足：
DCT变换编码效果
原始图像
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
压缩比为2:1 rmse =0.0359
压缩比为8:1 rmse = 0.0489
9.1.2 图像编码新技术
子带编码
分形编码
小波编码
模型编码
9.1.3 图像编码编码评价
由于同一图像压缩编码算法对不同图像的编码效率往往不 同，为了公平地衡量图像压缩编码算法的效率，常常需要定 义一些所谓的“标准图像”，通过测量不同图像编码算法在 同一组“标准图像”上的性能来评价各图像压缩算法的编码 效率。下图给出了国际上流行的三幅图像Lena、Barbara和 Mandril。
结构冗余：是指图像中存在很强的纹理 结构或自相似性。
• 信息熵（编码）冗余：是指用于表示信源符号的 平均比特数大于其信息熵时所产生的冗余。对于 N个符号{x1,.........xN}组成的离散信源，如符号xi 出现的概率为Pk,则熵H由下式定义：
H Pk 1bP k
N k 1
• 视觉冗余：是指人眼不能感知或不敏感的那部分 图像信息。例如， 利用人眼对蓝光不敏感的视觉 特性，在对彩色图像编码时， 就可以用较低的精 度对蓝色分量进行编码。
9.1 图像编码
9.1.1 图像编码基本原理与方法
主 要 内 容
学院: 电气工程学 院 班级： 电信专升本
9.1.2 图像编码新技术
9.1.1 图像编码基本原理与方法
图像数据的冗余
一般来说，图像数据中存在以下几种冗余：
空间冗余：图像内部相邻像素之间存在 较强的相关性所造成的冗余。 时间冗余：视频图像序列中的不同帧之 间的相关性所造成的冗余。
编码效率
指标主要有：
平均码字长度
压缩比
编码效率
平均码字长度 L 越小、压缩比越大或编码效率越大，则图像压缩 效果越好。
编码质量
主观质量评价是指由一批观察者对编码图像进行观察并打 分，然后综合所有人的评判结果，给出图像的质量评价，主 观质量评价能够与人的视觉效果相匹配，但其评判过程缓慢 费时。客观质量评价能够快速有效地评价编码图像的质量， 但符合客观质量评价指标的图像不一定具有较好的主观质量。 常用的客观评价指标有MSE和PSNR。
e(x,y) = f(x,y) - f(x,y)
• 第四步：对误差e(x,y)编码，作为压缩值。 • 重复二、三、四步
下图是有损预测编码系统原理图
在无损预测编码系统基础上，加1个量化器构成，如图所示： e.n
输入图像 fn f^n
S
en
量化器
f.n
符号编 码器
压缩图像
预测器
S
对无损预测压缩的误差进行量 化，通过消除心里视觉冗余， 达到对图像进一步压缩的目的。
输入图像 fn +
S
-
符号编 压缩图像 码器
预测误差, en
预测误差： en=fn-f^n
预测器
整数 舍入
en +
f^n
压缩图像
符号解 码器
S
+
f^n
fn
解压图像
步骤 • 第一步：压缩头处理
预测器
• 第二步：对每一个符号： f(x,y)，由前面的值，通过预测器，求出预测值 f(x,y) • 第三步：求出预测误差
如果码字长度按照对应符号出现概率大小逆序排列，则平均 码字长度最小，这就是变长最佳编码定理。
（2）预测编码。预测编码是基于图像数据的空间或时间冗 余特性，用相邻的已知像素（或像素块）来预测当前像素 （或像素块）的取值，然后再对预测误差进行量化和编码。 下面给出了无损编码和有损编码的系统原理图。
下图是无损预测编码系统原理图
图像编码方法
根据编码过程中是否存在信息损耗可将图像编码分为有 损压缩和无损压缩。无损压缩无信息损失，解压缩时能 够从压缩数据精确地恢复原始图像，主要应用医学图像 等数据质量较高的场合；有损压缩不能精确重建原始图 像，存在一定程度的失真，实现较大的压缩比，主要用 于数字电视技术、静止图像、通信和娱乐等方面。根据 编码原理可以将图像编码分为熵编码、预测编码、 变换 编码和量化编码等。