图像编码中的编码标准与规范解析(五)
(完整word版)图像编码基本方法
一、霍夫曼编码(Huffman Codes)最佳编码定理：在变长编码中，对于出现概率大的信息符号编以短字长的码，对于出现概率小的信息符号编以长字长的码，如果码字长度严格按照符号出现概率大小的相反的顺序排列，则平均码字长度一定小于按任何其他符号顺序排列方式的平均码字长度。
霍夫曼编码已被证明具有最优变长码性质，平均码长最短，接近熵值。
霍夫曼编码步骤：设信源X 有m 个符号(消息)⎭⎬⎫⎩⎨⎧=m m p x p p x x X ΛΛ2121，1. 1. 把信源X 中的消息按概率从大到小顺序排列，2. 2. 把最后两个出现概率最小的消息合并成一个消息,从而使信源的消息数减少，并同时再按信源符号（消息）出现的概率从大到小排列；3. 3. 重复上述2步骤,直到信源最后为⎭⎬⎫⎩⎨⎧=o o o o o p p x x X 2121为止；4. 4. 将被合并的消息分别赋予1和0，并对最后的两个消息也相应的赋予1和0；通过上述步骤就可构成最优变长码(Huffman Codes)。
例：110005.0010010.000015.01120.00125.01025.0654321x x x x x x P Xi 码字编码过程则平均码长、平均信息量、编码效率、冗余度为分别为：%2%9842.2)05.0log 05.01.0log 1.015.0log 15.02.0log 2.025.0log 25.02(45.205.041.0415.0320.0225.022===⨯+⨯+⨯+⨯+⨯⨯-==⨯+⨯+⨯+⨯+⨯⨯=Rd H N η二 预测编码（Predictive encoding ）在各类编码方法中，预测编码是比较易于实现的，如微分（差分）脉冲编码调制（DPCM ）方法。
在这种方法中，每一个象素灰度值，用先前扫描过的象素灰度值去减，求出他们的差值，此差值称为预测误差，预测误差被量化和编码与传送。
接收端再将此差值与预测值相加，重建原始图像象素信号。
数字图象处理-第5章图像编码
由量化带来的噪声 量化噪声 过载噪声
5.4.3 编码器、译码器
编码器的任务是把一个多值的数字量用多比特的二进制来表示 译码器是把每一位的码字转换为实际灰度值
(a)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
图 5—4 编码位数对画面质量的影响
5．3．4 非线性PCM 编码 在线性PCM编码中，量化阶是均匀的 非线性PCM编码的量化阶不均匀
u5 0.10 u6 0.05
0.55 0
0 0.15
1
0.30 0.25 0.25 0.20 0
1
0.45 0.30 0 0.25 1 0
1
0.45 1
图5—17 信源X的 霍夫曼编码图
5.5.4 仙农－费诺码
仙农－费诺码的编码程序可由下述几个步骤来完成：
第一步：设信源Ｘ有非递增的概率分布
X
up11
编氏法 应
码取
法
法样
编
码
法
标 自 标自 行 轮
准 适 准适 程 廓
法 应 法应 编 编
法
法码 码
5. 2 图像编码中的保真度准则 客观保真度准则 主观保真度准则
5. 3 ＰＣＭ编码
5.3.1 PCM 编码的基本原理 脉冲编码调制（Pulse coding Modulation—PCM ）是将模拟图像 信号变为数字信号的基本手段
集合中的字母数。
显然，如果 100% ，就说明还有冗余度。因此，冗
余度如下式表示:
Rd
1
N log 2 n H ( X ) N log 2 n
(5—27)
例: 一个信源X和一个字母集合A如下
X
图像编码中的编码标准与规范解析(三)
图像编码是将图像信息在数字化处理中进行压缩和传输的重要环节。
而编码标准与规范则是保证图像编码的质量和效率的关键。
本文将通过解析图像编码中的编码标准与规范，从技术和应用角度来探讨其重要性和影响。
一、介绍图像编码标准与规范的背景图像编码的目的是将图像数据通过压缩算法转换为尽可能小的数据量，并在保证视觉感知质量的前提下实现高效传输。
为了实现这一目标，各类图像编码标准与规范应运而生。
它们通过定义编码方法、参数和实现策略来统一图像编码的规范，同时提供了一套共同的语言和框架，方便各类设备和平台之间的互操作性。
二、常见的图像编码标准与规范1. JPEG标准JPEG（Joint Photographic Experts Group）是目前应用最广泛的图像压缩标准。
它通过离散余弦变换（DCT）和量化等步骤来实现图像的有损压缩，从而在保证图像质量的前提下显著减小文件大小。
JPEG标准广泛应用于数字相机、移动设备和互联网上的图像传输与显示。
2. JPEG 2000标准JPEG 2000是JPEG标准的一种扩展版本，采用了基于小波变换的图像压缩方法。
相比于JPEG标准，JPEG 2000在保证图像质量的同时，进一步提升了压缩比和图像的可伸缩性、可编辑性，适用于各类高质量图像的存储和传输。
3. PNG标准PNG（Portable Network Graphics）是一种无损压缩的图像格式，适用于网络图像的存储和传输。
与JPEG相比，PNG标准可以提供更好的图像质量和透明度支持，而且不受版权限制。
4. HEVC标准HEVC（High Efficiency Video Coding）是一种先进的视频编码标准，被广泛应用于高清晰度视频和超高清视频的压缩与传输。
HEVC标准引入了更多的编码工具和技术，可以在相同的视觉质量下，将视频文件大小减少约50%。
三、编码标准与规范的重要性1. 提高图像传输效率编码标准与规范使各类设备和平台都能按照相同的规则进行图像编码和解码操作，从而实现互操作性。
图像编码中常用的评价指标解析
图像编码技术是将数字图像压缩以便于存储和传输的一种关键技术。
在图像编码过程中，评价指标是衡量编码算法性能的重要标准。
本文将从信噪比、均方误差、相关系数、结构相似性指标以及峰值信噪比等常用的评价指标展开论述。
一、信噪比信噪比是评价图像编码质量的重要指标之一。
它是衡量图像与失真之间的相对关系，通常用来评估编码算法中去除了多少噪声。
信噪比越高，图像质量相对较好。
常见的信噪比指标包括峰值信噪比（PSNR）和信噪比增益（SNR Gain）。
峰值信噪比（PSNR）峰值信噪比是一种经典的衡量图像编码质量的指标，它是原始图像和编码后图像之间的均方误差与像素最大灰度范围的比值的对数。
峰值信噪比值越高，说明编码后图像与原图像的相似性越高，图像质量越好。
然而，峰值信噪比对于人眼感知的图像质量并不敏感，无法准确地反映出编码算法的优劣。
信噪比增益（SNR Gain）为了解决峰值信噪比对图像质量评价的不足，信噪比增益应运而生。
信噪比增益是评价图像编码算法性能的改进指标，它是指编码后图像相对于原始图像在特定信噪比下的提升。
通过计算信噪比增益可以更准确地评估编码算法的优劣，它对于感知性能的优化也更具启发意义。
二、均方误差均方误差也是评价图像编码质量常用的指标之一。
均方误差表示编码后图像与原始图像之间的像素差异程度，它是使用像素之间的欧几里德距离计算得到的。
均方误差越小，说明编码后图像与原图像的相似性越高，图像质量越好。
然而，均方误差并不能完全反映图像的感知性质。
由于人眼对于亮度和颜色的感知度不同，均方误差无法准确地反映出人眼对图像的感知。
因此，除了均方误差外，还需结合其他指标进行综合评价。
三、相关系数相关系数是评价图像编码质量的另一个重要指标。
它是用来衡量编码后图像与原始图像之间的相关性，从而判断编码算法的优劣。
相关系数的取值范围在-1到1之间，值越接近1表示编码后图像与原图像的相似程度越高，图像质量越好。
相关系数为负值表示编码后图像与原图像的相关性较差。
图像编码中的编码标准与规范解析(十)
图像编码是一项重要的技术，它通过将图像转换为数字信号，并通过不同的编码算法将其压缩，以减小文件大小并降低传输带宽。
而在图像编码中，编码标准与规范起着至关重要的作用，一方面确保编码器和解码器的兼容性，另一方面提供了一些必要的原则和方法。
一、什么是图像编码标准与规范？图像编码标准与规范是指在图像编码过程中，为了保证不同设备和平台之间的互操作性，制定的一系列规范和标准。
这些规范和标准包括了图像编码的算法、数据结构、文件格式等内容，以及一些对编码质量、编码效率和编码速度等方面的要求。
二、常见的图像编码标准与规范1. JPEG （Joint Photographic Experts Group）JPEG是一种广泛应用的图像压缩标准，它基于离散余弦变换（DCT）算法，将图像分块压缩。
JPEG标准定义了不同的压缩质量等级，通过调整压缩比可以在图像质量和文件大小之间做出权衡。
2. PNG （Portable Network Graphics）PNG是一种无损压缩的图像格式，它采用了DEFLATE压缩算法，并支持透明通道和多级渐进式显示。
PNG标准规定了图像文件的结构和编码方式，保证了不同设备和平台之间的兼容性。
3. GIF （Graphics Interchange Format）GIF是一种采用LZW压缩算法的图像格式，它支持动画和透明通道。
GIF编码标准定义了图像的结构、调色板和动画播放方式等内容，确保了不同设备上GIF图像的正常显示和解码。
4. HEVC （High Efficiency Video Coding）HEVC是一种高效视频编码标准，广泛应用于高清视频和4K超高清视频压缩领域。
HEVC标准采用了先进的预测和变换技术，以及更高的压缩率和更好的图像质量。
三、图像编码标准与规范的重要性1. 提供了统一的编码方法和数据格式，使得不同设备和平台之间可以互相兼容和交流，降低了信息传输的成本。
2. 保证了图像的编码质量和解码准确性，同时提供了一些可选的参数和配置，以便根据应用需求做出不同的选择。
图像编码中的编码标准与规范解析(九)
图像编码是数字图像处理中的重要环节，它将图像的信息转化为一系列符号或者代码，以便于存储和传输。
在图像编码过程中，编码标准与规范的制定是必不可少的，它们对图像的质量、存储空间和传输速度等方面有着重要的影响。
一、JPEG编码标准与规范解析JPEG（Joint Photographic Experts Group）编码是一种广泛应用于图像压缩领域的编码标准。
它通过将图像分成若干个8x8的像素块，利用离散余弦变换（DCT）将空间域的图像转化为频域的信号，然后利用量化和熵编码技术对频域系数进行表示和压缩。
在JPEG编码中，量化表的设计起着至关重要的作用。
量化表决定了不同频域系数的量化步长，从而影响了编码后图像的质量和压缩比。
标准的JPEG编码规定了几个默认的量化表，可以根据需要自行选择使用。
此外，JPEG编码还规定了支持灰度、彩色和透明度通道等功能，为不同应用场景提供了灵活性。
二、编码标准与规范解析（或称为AVC，Advanced Video Coding）编码是一种高效的视频编码标准。
它通过利用运动估计和运动补偿技术来减少视频帧之间的冗余信息，从而提高编码效率和图像质量。
编码标准规定了多种图像配置、帧类型和编码参数等内容，可以根据不同的应用场景进行选择和调整。
其中，最常用的帧类型为I帧（intra-coded picture）、P帧（predictive-coded picture）和B帧（bi-directionally predicted picture），它们分别用于关键帧、预测帧和双向预测帧的编码。
此外，编码还规定了多种熵编码技术，如变长编码、上下文自适应二进制算术编码（CABAC）等。
这些熵编码技术能够进一步减少编码数据的冗余，提高压缩比和传输效率。
三、HEVC编码标准与规范解析HEVC（High Efficiency Video Coding）编码是一种最新的视频编码标准，相较于编码，在保持相同视频质量下能够实现更高的压缩比和更低的码率。
图像编码标准有哪些
图像编码标准有哪些图像编码标准是指对图像进行数字化表示和传输时所采用的编码规范，它对图像的质量、大小、传输速度等方面都有着重要的影响。
目前，常见的图像编码标准主要包括JPEG、PNG、GIF等。
下面将对这些图像编码标准进行详细介绍。
首先，JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常见的图像压缩标准，它采用了一种称为离散余弦变换（DCT）的算法来对图像进行压缩。
JPEG图像可以在不同的质量设置下进行压缩，从而在图像质量和文件大小之间取得平衡。
由于其压缩比较高，JPEG图像在网络传输和存储时被广泛应用。
其次，PNG（Portable Network Graphics）是一种无损压缩的图像编码标准，它采用了索引色和真彩色两种编码方式。
相比于JPEG，PNG图像可以保持更高的质量，因为它不会丢失任何图像信息。
此外，PNG图像还支持透明度通道，使其在网页设计和图像处理中有着广泛的应用。
另外，GIF（Graphics Interchange Format）是一种支持动画的图像编码标准，它采用了无损压缩的编码方式。
GIF图像可以包含多帧，从而实现简单的动画效果。
虽然GIF图像在色彩表现和压缩比上不如JPEG和PNG，但在动画方面有着独特的优势，因此在表情包、简单动画等方面被广泛使用。
除了上述几种常见的图像编码标准外，还有一些其他的标准，如TIFF、BMP 等。
它们各自有着不同的特点和适用范围，可以根据实际需求进行选择和应用。
总的来说，图像编码标准在数字图像处理和传输中起着至关重要的作用。
不同的标准适用于不同的场景，选择合适的图像编码标准可以有效地提高图像质量、减小文件大小，从而提升用户体验和系统性能。
因此，在实际应用中，需要根据具体的需求和情况来选择合适的图像编码标准，以达到最佳的效果。
综上所述，图像编码标准是数字图像处理和传输中的重要环节，不同的标准有着各自的特点和适用范围。
图像视频编码的国际标准以及每种图像和视频编码的技术特点
H.261是ITU-T针对可视电话和会议电视、窄带ISDN等要求实时编解码和低延时应用提出的一个编码标准。该标准包含的比特率为p*64Kbit/s，其中p是一个整数，取值范围为1～30，对应比特率为64Kbit/s～92Mbit/s。
6、H.261
H.261标准大体上分为两种编码模式：帧内模式和帧间模式。对于缓和运动的人头肩像，帧间编码模式将占主导位置；而对画面切换频繁或运动剧烈的序列图像，则帧间编码模式要频繁地向帧内编码模式切换。
1）输入/输出图像彩色分量之比可以是4∶2∶0，4∶2∶2，4∶4∶4。
2）输入/输出图像格式不限定。
3）可以直接对隔行扫描视频信号进行处理。
4）在空间分辨率、时间分辨率、信噪比方面的可分级性适合于不同用途的解码图像要求，并可给出传输上不同等级的优先级。
JPEG-2000另一个极其重要的优点就是感兴趣区（ROI，Region Of Interest）特性。用户在处理的图像中可以指定感兴趣区，对这些区域进行压缩时可以指定特定的压缩质量，或在恢复时指定特定的解压缩要求，这给人们带来了极大的方便。在有些情况下，图像中只有一小块区域对用户是有用的，对这些区域采用高压缩比。在保证不丢失重要信息的同时，又能有效地压缩数据量，这就是感兴趣区的编码方案所采取的压缩策略。基于感兴趣区压缩方法的优点，在于它结合了接收方对压缩的主观要求，实现了交互式压缩。
JEPG对图像的压缩有很大的伸缩性，图像质量与比特率的关系如下：
a)15～20比特/像素：与原始图像基本没有区别（transparent quality）。
b)075～15比特/像素：极好（excellent quality），满足大多数应用。
c)05～075比特/像素：好至很好（good to very good quality），满足多数应用。
图像编码中的预测编码原理与应用(五)
图像编码是将图像数据转换为更紧凑的格式，以便在存储和传输时占用更少的空间和带宽。
预测编码是图像编码中一种常用的方法，通过利用图像中像素之间的相关性来实现数据压缩。
本文将介绍预测编码的原理与应用，并探讨其在图像处理领域中的重要性。
一、预测编码简介预测编码是一种基于差值的压缩算法。
其基本原理是通过对当前像素与其周围像素的关系进行建模，预测当前像素的值，并将其与真实值之间的差异编码传输。
预测编码通常包括两个主要步骤：预测和差值编码。
预测预测是通过对当前像素与其邻域像素之间的关系进行建模来估计当前像素的值。
常用的预测方法包括均值预测、中值预测、线性预测等。
其中，线性预测是最常用的方法之一，它通过对当前像素周围的像素进行线性拟合来预测当前像素的值。
通过选择不同的预测方法，可以根据图像的特点来提高预测的准确性。
差值编码差值编码是将预测值与实际值之间的差异进行编码传输。
常用的差值编码方法有差分编码、直接编码等。
差分编码是最基本的差值编码方法，它将当前差分值与前一个预测值进行编码，以减少数据的冗余信息。
直接编码则是将每个像素的差值依次编码，以实现图像数据的压缩。
二、预测编码的应用预测编码在图像处理领域有着广泛的应用，主要体现在以下几个方面。
图像压缩预测编码通过建立像素之间的相关性，将图像数据从冗余的原始表示转换为更紧凑的编码表示，以实现图像的压缩。
其压缩效果取决于预测方法的准确性和差值编码的效率。
预测编码在图像压缩中的应用包括JPEG标准中的基于离散余弦变换的预测编码、JPEG2000标准中的基于小波变换的预测编码等。
图像传输预测编码在图像传输中的应用可以有效减少传输带宽的使用，提高传输效率。
在传输过程中，将图像数据进行预测编码，并将编码后的数据进行传输。
接收端根据预测方法和差值编码进行解码，恢复原始图像数据。
预测编码在视频传输和视频会议等应用中得到了广泛的应用。
图像复原预测编码在图像复原中是一个重要的工具。
当图像受到噪声或失真等因素的影响时，通过预测编码的方法可以对损坏的像素进行估计和修复，从而恢复原始图像的质量。
图像编码的原理与流程详解
图像编码是一种将图像数据转换为更紧凑表示的过程，它在数字图像处理和传输中起着至关重要的作用。
本文将详细解析图像编码的原理和流程，从数据压缩到图像还原，逐步揭示其工作机制。
一、图像编码的基本原理图像编码的基本原理是基于人眼的视觉特性和图像的空间相关性。
人眼对图像的敏感度不均匀，对细节和变化较大的区域更敏感。
因此，图像编码可以通过降低对细节和变化较小的区域的精度来实现压缩。
此外，图像中的相邻像素之间存在一定的相关性，这种相关性可以通过差分编码来利用。
二、图像编码的流程图像编码一般包括以下几个主要的步骤：预处理、变换、量化、编码和解码。
1. 预处理预处理是对原始图像进行一些基本操作，以准备好数据进行后续处理。
常见的预处理操作包括图像去噪、颜色空间转换和亮度调整等。
2. 变换变换是将图像从空间域转换到频域的过程。
常用的变换方法包括离散余弦变换（DCT）和小波变换。
变换的目的是将图像的能量集中在少数重要的频率成分上，减小冗余信息。
3. 量化量化是将变换后的频域系数映射到有限数量的离散级别，以减小数据表示的精度。
量化通常使用固定或自适应的量化表，对不同频率的系数施加不同的量化步长。
4. 编码编码是将量化后的系数进行压缩表示的过程。
常用的编码方法有霍夫曼编码、算术编码和熵编码等。
这些编码方法利用了频率统计和冗余信息的特性，实现了高效的数据压缩。
5. 解码解码是编码的逆过程，将压缩表示的图像数据恢复为原始的图像信息。
解码过程包括解码器的反量化和反变换操作，以及任何必要的后处理步骤。
三、图像编码的应用和发展图像编码技术在图像和视频传输、存储和处理中得到了广泛的应用。
随着网络宽带的提升和存储设备的发展，人们对图像质量和数据压缩比的要求越来越高，图像编码技术也在不断进步。
目前，主流的图像编码标准有JPEG、JPEG 2000和HEVC等。
JPEG 是最常用的静态图像编码标准，它利用了DCT、量化和霍夫曼编码等技术，实现了相对较高的压缩比。
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图像编码是一种通过使用特定的算法将图像数据转换为二进制码
流的过程。
编码标准与规范对于实现高效的图像压缩和解码至关重要。
本文将对几种主要的图像编码标准与规范进行解析。
一、JPEG编码标准
JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种广泛应用于
静态图像压缩的编码标准。
该标准使用离散余弦变换（DCT）和量化技
术对图像进行压缩。
首先，将原始图像划分为不重叠的8x8像素块，
每个块经过DCT变换得到频域系数。
然后，通过量化表对频域系数进
行量化操作，将高频部分去除。
最后，使用熵编码（如霍夫曼编码）
将量化系数编码为二进制码流。
JPEG编码标准在保持图像质量的同时，实现了很高的压缩比。
二、JPEG2000编码标准
JPEG2000是一种新一代的图像编码标准，相对于JPEG编码具有
更好的压缩效率和更高的图像质量。
JPEG2000采用波特基函数作为变
换基函数，利用小波变换将图像从时域转换到频域。
与JPEG不同的是，JPEG2000允许对不同频率的系数采用不同的量化步长，从而更加灵活
地控制压缩质量。
此外，JPEG2000还使用了基于小波系数的区域自适
应编码（ROI coding）和可伸缩编码（scalable coding）技术，使得
编码结果在不同分辨率和质量需求下都能得到满足。
三、编码标准
是一种广泛应用于视频编码的标准。
与JPEG和JPEG2000编码不同，编码标准考虑到了视频中帧与帧之间的相关性。
采用了运动估计
和运动补偿技术，通过寻找相邻帧之间的运动矢量，将图像中的运动部分与静态部分分开进行编码。
此外，还引入了新的预测模式和变换方法，如帧内预测、变换和量化等，以提高编码效率。
编码标准在保证视频质量的同时，实现了更高的压缩比。
四、WebP编码规范
WebP是一种由Google开发的图像编码规范，旨在替代JPEG和PNG格式，提供更高的压缩效率和更好的图像质量。
WebP采用了无损和有损两种压缩模式。
在无损模式下，WebP使用了预测编码和熵编码技术，以减少冗余信息。
在有损模式下，WebP使用了预测编码、小波变换和熵编码等技术，以提高压缩比。
WebP编码规范在保持图像质量的同时，实现了较高的压缩效率。
总结起来，图像编码标准与规范在图像压缩和解码中起着重要的作用。
JPEG、JPEG2000、和WebP都是具有代表性的图像编码标准与规范。
它们基于不同的算法和技术，各自在压缩效率、图像质量和应用范围等方面有所侧重。
了解这些编码标准与规范的原理和特点，可以帮助我们选择适合的编码方式，并在实际应用中取得更好的压缩效果和图像质量。