多媒体技术之数据无损压缩PPT课件
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计算机基础第7章多媒体技术基础ppt课件
6. 视频
视频图像来自录像带、摄像机、影碟机 等视频信号源的影像，是对自然界景物的捕 捉、数字化后的信息。它由一幅幅单独的画 面序列（帧frame）组成，这些画面以一定的 速率连续投射在屏幕上，使观察者具有图像 连续运动的感觉。
5
7.1.3 数据压缩技术
数据量大是多媒体的一个基本属性。 1. 无损压缩与有损压缩 2. 数据压缩国际标准
第7章 多媒体技术基础
7.1 多媒体技术概述 7.2 Photoshop图像处理 7.3 Flash动画制作
1
7.1 多媒体技术概述
7.1.1 多媒体概念 1. 媒体
媒体在计算机领域有两种含义：存储信息的 实体，如磁盘、磁带、光盘等；信息的表现形式 或载体，如文本、图形、图像、声音、动画和视 频等。多媒体技术中的媒体通常指后者。 2. 多媒体和多媒体技术3Fra bibliotek2. 图形
图形一般指计算机绘制的画面，如直线、 圆、圆弧、矩形、任意曲线和图表等。
3. 图像
图像是通过扫描仪、数字照相机、摄 像机等输入设备捕捉的真实场景的画面， 数字化后以位图格式存储。
4. 动画
动画是利用了人眼的视觉特性所得 到的，是一幅幅静态图像的连续播放。
4
5. 音频
音频是计算机对任何声音（包括话语、音 乐以及自然界的风、雨、雷等发出的声音） 进行采样量化后所得到的离散化信号。
② 色板面板 ⑤ 信息面板 ⑧ 路径面板 ⑾ 字符面板
(2) 几种常用调板的使用
① 图层面板 ② 通道面板 ③ 路径面板
③ 样式面板 ⑥ 图层面板 ⑨ 历史记录面板 ⑿ 段落面板
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（2）几种常用调板的使用
① 图层面板 ② 通道面板 ③ 路径面板
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视频图像来自录像带、摄像机、影碟机 等视频信号源的影像，是对自然界景物的捕 捉、数字化后的信息。它由一幅幅单独的画 面序列（帧frame）组成，这些画面以一定的 速率连续投射在屏幕上，使观察者具有图像 连续运动的感觉。
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7.1.3 数据压缩技术
数据量大是多媒体的一个基本属性。 1. 无损压缩与有损压缩 2. 数据压缩国际标准
第7章 多媒体技术基础
7.1 多媒体技术概述 7.2 Photoshop图像处理 7.3 Flash动画制作
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7.1 多媒体技术概述
7.1.1 多媒体概念 1. 媒体
媒体在计算机领域有两种含义：存储信息的 实体，如磁盘、磁带、光盘等；信息的表现形式 或载体，如文本、图形、图像、声音、动画和视 频等。多媒体技术中的媒体通常指后者。 2. 多媒体和多媒体技术3Fra bibliotek2. 图形
图形一般指计算机绘制的画面，如直线、 圆、圆弧、矩形、任意曲线和图表等。
3. 图像
图像是通过扫描仪、数字照相机、摄 像机等输入设备捕捉的真实场景的画面， 数字化后以位图格式存储。
4. 动画
动画是利用了人眼的视觉特性所得 到的，是一幅幅静态图像的连续播放。
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5. 音频
音频是计算机对任何声音（包括话语、音 乐以及自然界的风、雨、雷等发出的声音） 进行采样量化后所得到的离散化信号。
② 色板面板 ⑤ 信息面板 ⑧ 路径面板 ⑾ 字符面板
(2) 几种常用调板的使用
① 图层面板 ② 通道面板 ③ 路径面板
③ 样式面板 ⑥ 图层面板 ⑨ 历史记录面板 ⑿ 段落面板
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（2）几种常用调板的使用
① 图层面板 ② 通道面板 ③ 路径面板
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第三章 数据压缩的基本技术
3.2.2信源的相关性与序列熵的关系 平稳序列：序列中的各符号有相同的概率分布； 无记忆序列：序列中的各符号间为统计独立； 联合熵：又称序列熵，随机序列中包含两个符号X、Y， X、Y取自各自的离散信源，则新序列的平均信息量为
独立熵：离散信源X、Y如果统计独立，则H（X）、 H（Y）称为独立熵。 此时有：
逆DCT变换来重构原图像，不会引起明显误差，从而实 现数据压缩。
二维DCT变换
原图像 将基系数绝对值<10的分量置零 （DCT截断量化） 二维逆DCT变换 重构图像
图像清晰 （截断量化误差较小）
（数据压缩程度较小）
对DCT数据的截断量化示意图1
二维DCT变换
原图像 将基系数绝对值<100的分量置零 （DCT截断量化） 二维逆DCT变换 重构图像
•均匀量化（量化步长均匀）；
•最小均方误差量化（非均匀量化，可使均方误差量化最
小）；
•最小熵量化（使输出熵为最小值）； •自适应量化（自动动态选择切换到步长不同的某一组均 匀量化器）；
模数转换
模数转换，又称ADC（Analog-to-Digital Converter）， 是将连续变化的、平滑的模拟量转化成采用二进制（0，1） 编码的数字量的过程。
i m i a 2 i n 1
其中 ai－取值只有两个数码：0和1 2i－为二进制的权，基数为2 n 为整数位的个数、m 为小数位的个数 如（11011.101)2=1×24 +1×23 +0×22 +1×21 +1×20
+1×2－1+0×2-2 +1×2－3 =（27.625)10
i m i a 10 i n 1
其中: ai－称为数制的系数，表示第i位的数码，十进制 数码为0 ~ 9 十个数; 10 i－表示第i位的权值，10为基数，即采用数码的 个数; n 为整数位的个数、m 为小数位的个数;
多媒体技术_多媒体数据压缩编码技术
4.知识冗余
图像的理解与某些基础知识有关。 例:人脸的图像有同样的结构：嘴的上方有鼻子， 鼻子上方有眼睛，鼻子在中线上…… 知识冗余是模型编码主要利用的特性。
5.视觉冗余
人的视觉系统对图像场的敏感性是非均匀、 非线性的。 （1）对图像亮度和色差的敏感性相差很大 Y：U：V＝8：4：4 或者Y：U：V＝8：2：2 （2）随着亮度增加，视觉系统对量化误差的敏感 度降低。 （3）人的视觉系统把图像边缘和非边缘区域分开 处理。
第四章、多媒体数据压缩编码技术
本章要点
（1）多媒体数据压缩编码的重要性和分类。 （2）量化的基本原理和量化器的设计思想。 （3）常用压缩编码算法的基本原理及实现技术、 预测编码、变换编码、统计编码(Huffman编码、 算术编码)。 （4）静态图像压缩编码的国际标准（JPEG）原 理、实现技术，以及动态图像压缩编码国际标 准(MPRG)的基本原理。
4.2.2 标量量化器的设计
量化器的设计要求 通常设计量化器有下述两种情况： 1. 给定量化分层级数，满足量化误差最小。 2. 限定量化误差，确定分层级数，满足以尽 量小的平均比特数，表示量化输出。
量化方法有标量量化和矢 量量化之分，标量量化又可分 为，均匀量化、非均匀量化和 自适应量化。
（1）均匀量化
例如:从64个数中选出某一个数。可先问“是 否大于32?”消除半数的可能,这样只要6次就可选 出某数。 如果要选择的数是35,则过程如下: 1.大于/小于 32？ 大 2.大于/小于 32+16=48？ 小 3.大于/小于 48-8=40？ 小 4.大于/小于 40-4=36？ 小 5.大于/小于 36-2=34？ 大 6.大于/小于 34+1=35 等
（4）混合编码
第一章认识多媒体技术PPT课件
虚拟现实技术
沉浸式体验
通过头戴式设备，用户可 以身临其境地体验虚拟许用户通 过手势识别、语音识别等 方式与虚拟世界进行互动 ，提升用户体验。
应用领域广泛
虚拟现实技术可应用于游 戏、教育、医疗、建筑等 领域，为用户提供更加丰 富的视觉和听觉体验。
增强现实技术
多媒体技术是计算机技术的一个分支 ，它强调多种媒体信息的集成处理和 交互性。
多媒体技术的发展历程
启蒙发展阶段
20世纪80年代初期，计算机开始处理 图形、图像和声音，标志着多媒体技 术的萌芽。
标准化阶段
融合发展阶段
进入21世纪，随着网络技术和移动通 信技术的飞速发展，多媒体技术与其 他技术不断融合，形成了更为丰富的 应用形态。
扫描仪
将纸质文档或图片转换为计算 机可识别的数字格式。
麦克风
将声音转换为计算机可处理的 数字信号，用于语音输入和语 音识别等。
输出设备
显示器
显示计算机处理后的图 像、文字和视频等信息 ，有液晶、LED等多种
类型。
打印机
将计算机中的文件打印 成纸质文档，有喷墨、 激光等多种打印技术。
音响
输出计算机中的声音信 息，用于播放音乐、视
多媒体数据的传输与存储
01
传输技术
包括基带传输和宽带传输两种方式，基带传输适用于近距离低速数据传
输，宽带传输适用于远距离高速数据传输。
02 03
存储技术
包括磁存储、光存储和半导体存储等多种类型，磁存储具有容量大、价 格低等优点，光存储具有速度快、可长期保存等优点，半导体存储具有 体积小、读写速度快等优点。
第一章认识多媒 体技术PPT课件
目录
• 多媒体技术概述 • 多媒体技术的基本原理 • 多媒体技术的硬件设备 • 多媒体技术的软件应用 • 多媒体技术的网络应用 • 多媒体技术的未来展望
第6讲-多媒体数据压缩编码方法
0
1
A 0
0 1 C
1 0 D 1 E
B
这幅图像的熵为: H（S）=(15/39) log2(39/15) + (7/39)log2(39/7) + (7/39)log2(39/7) + (6/39)log2(39/6) +(5/39)log2(39/5) = 2.1859 这说明每个符号可用2.1859位表示，39个象素需用85.25位。 编码中以N表示编码器输出码字的平均码长，用熵值衡量是 否最佳编码，即：当N>>H（S）有冗余，不是最佳；N< H(S)，不 可能；N≈H（S）（N稍大于H（S）），是最佳编码。
S=（A，B，C，D，E） 符号 出现的次数(Pi) A 15(0.3846) B 7(0.1795) C 6(0.1538) D 6(0.1538) E 5(0.1282)
log2(1/pi) 1.38 2.48 2.70 2.70 2.96
分配的代码 需要位数 0 15 100 21 101 18 110 18 111 15
• 离散信源
S1, S2 , ..., Sn X p(S ), p(S ), ..., p(S ), 2 n 1
p ( Si ) 1
i 1
n
• 图像的信息熵
H ( X ) p( Si ) I ( Si ) p( Si ) log 2 p( Si ) 1
第6讲 多媒体数据压缩 和信息编码
内 容 提 要
多媒体数据压缩基本特征和方法
图像统计特性
无损数据压缩编码方法 有损数据压缩编码方法
多媒体数据压缩基本特征和方法
1.数据压缩的处理过程：
编码过程：对原始数据进行压缩，便于存储和传输。 解码过程：对压缩数据进行解压，恢复成可用数据。
《多媒体信息处理》课件
图像特效
添加滤镜、画中画等效果，丰富图像的表现 形式。
视频处理技术
视频采集
使用摄像机等设备获取视频数 据。
视频编码
将视频数据压缩成更小的文件 ，便于存储和传输。
视频编辑
对视频进行剪辑、添加字幕、 特效等处理。
视频压缩
采用高效编码技术，减小视频 文件大小，提高传输效率。
动画处理技术
动画制作
使用绘图软件等工具创建动画。
数字博物馆
数字博物馆是指利用数字技术对博物馆的展品进行数字化处理和管理，提供在线展 示、互动体验、虚拟漫游等服务的一种新型博物馆。
数字博物馆可以突破时间和空间的限制，让观众随时随地欣赏展品，提高博物馆的 观众量和影响力。
数字博物馆还可以通过虚拟现实、增强现实等技术，为观众提供更加丰富、生动的 互动体验，提高观众的参与度和满意度。
多媒体信息加密技术
加密算法
采用高效的加密算法对多媒体数据进行加密，确保数据在传输和 存储过程中的机密性和完整性。
密钥管理
建立完善的密钥管理体系，对加密密钥进行安全存储、分发和更 新，确保加密系统的安全性。
加密模式
采用多种加密模式，如对称加密、非对称加密等，以满足不同场 景下的加密需求。
数字水印技术
物联网与多媒体信息处理
物联网技术为多媒体信息处理提供了更多的应用场景，例如 智能家居、智能安防等，能够实现更加智能化的多媒体应用 。
物联网技术还可以应用于多媒体内容采集，例如通过各种传 感器和设备采集多媒体数据，为数据分析提供更多素材。
THANKS
感谢观看
数字电视与广播
数字电视与广播是指利用数字技术对电视和广 播信号进行传输和处理，提供更高清晰度、更 低延迟、更多交互服务的广播电视服务。
添加滤镜、画中画等效果，丰富图像的表现 形式。
视频处理技术
视频采集
使用摄像机等设备获取视频数 据。
视频编码
将视频数据压缩成更小的文件 ，便于存储和传输。
视频编辑
对视频进行剪辑、添加字幕、 特效等处理。
视频压缩
采用高效编码技术，减小视频 文件大小，提高传输效率。
动画处理技术
动画制作
使用绘图软件等工具创建动画。
数字博物馆
数字博物馆是指利用数字技术对博物馆的展品进行数字化处理和管理，提供在线展 示、互动体验、虚拟漫游等服务的一种新型博物馆。
数字博物馆可以突破时间和空间的限制，让观众随时随地欣赏展品，提高博物馆的 观众量和影响力。
数字博物馆还可以通过虚拟现实、增强现实等技术，为观众提供更加丰富、生动的 互动体验，提高观众的参与度和满意度。
多媒体信息加密技术
加密算法
采用高效的加密算法对多媒体数据进行加密，确保数据在传输和 存储过程中的机密性和完整性。
密钥管理
建立完善的密钥管理体系，对加密密钥进行安全存储、分发和更 新，确保加密系统的安全性。
加密模式
采用多种加密模式，如对称加密、非对称加密等，以满足不同场 景下的加密需求。
数字水印技术
物联网与多媒体信息处理
物联网技术为多媒体信息处理提供了更多的应用场景，例如 智能家居、智能安防等，能够实现更加智能化的多媒体应用 。
物联网技术还可以应用于多媒体内容采集，例如通过各种传 感器和设备采集多媒体数据，为数据分析提供更多素材。
THANKS
感谢观看
数字电视与广播
数字电视与广播是指利用数字技术对电视和广 播信号进行传输和处理，提供更高清晰度、更 低延迟、更多交互服务的广播电视服务。
如何进行多媒体数据的压缩和解压缩
如何进行多媒体数据的压缩和解压缩随着互联网技术的不断发展，越来越多的多媒体数据被广泛应用于我们的生活和工作中，如音频、视频、图像等。
然而，多媒体数据在传输和存储中会面临一个共同的问题——数据量庞大，传输速度慢，占用存储空间大，难以实现高效传输和存储。
因此，多媒体数据的压缩和解压缩技术逐渐成为了一个热门的技术领域，本文将从多媒体数据的压缩和解压缩方法、应用场景等角度进行介绍和探讨。
一、多媒体数据的压缩和解压缩方法1. 有损压缩方法有损压缩方法是指在压缩过程中通过舍弃部分信息来达到减小数据体积的目的。
常见的有损压缩方法包括JPEG、MPEG、MP3等。
JPEG是一种用于图像数据的有损压缩方法，通过减少图像信号的细节来压缩数据，但在大多数情况下可以得到令人满意的图像质量。
MPEG是一种用于视频、音频数据的有损压缩方法，其中MPEG-1和MPEG-2用于广播和储存，MPEG-4用于网络和移动设备等。
2. 无损压缩方法无损压缩方法是指在压缩数据时不删除或改变任何原始数据的信息，通过利用一些算法和编码来压缩数据，从而实现减小数据体积的目的。
常见的无损压缩方法包括PNG、GIF等。
PNG是一种无损压缩图像格式，它对比JPEG格式有更好的压缩比率以及更好的图像质量，但它的压缩时间比JPEG更长；GIF是一种广泛应用于动画制作的无损压缩格式，它适用于一些图像层数较少且颜色比较少的动画制作。
二、多媒体数据的应用场景1. 视频监控视频监控技术在现代社会中的应用广泛，如安全监控、交通监控等。
但视频数据量往往很大，如果不进行压缩就难以进行高效的存储和传输，因此在视频监控中采用了MPEG、H.264等视频压缩标准。
2. 医学影像医学影像在医疗诊断中起着至关重要的作用，例如CT、MRI、X光等影像数据。
这些数据通常非常大，使用压缩技术可以减少数据存储空间，提高数据传输效率，有助于快速进行医疗影像分析，优化医疗诊断流程。
3. 音频娱乐音频娱乐是现代社会中不可或缺的一部分，如音乐、广播、电视等。
数据压缩
谢谢观看
数据压缩能够实现是因为多数现实世界的数据都有统计冗余。例如，字母“e”在英语中比字母“z”更加常 用，字母“q”后面是“z”的可能性非常小。无损压缩算法通常利用了统计冗余，这样就能更加简练地、但仍然 是完整地表示发送方的数据。
如果允许一定程度的保真度损失，那么还可以实现进一步的压缩。例如，人们看图画或者电视画面的时候可 能并不会注意到一些细节并不完善。同样，两个音频录音采样序列可能听起来一样，但实际上并不完全一样。有 损压缩算法在带来微小差别的情况下使用较少的位数表示图像、视频或者音频。
延伸阅读
在网上，我们之所以能够轻松地发送图像和音频数据，方便地分享视频，不仅得益于互联网的带宽变大、速 度变快，也得益于数据压缩技术的进步。可以不夸张地说，我们常用的各种数据都使用了数据压缩。
数据压缩可以粗略分为两种：一种是可以把数据完全恢复到原始状态的无损数据压缩，另一种是无法将数据 完全恢复到原始状态的有损数据压缩。
在有损音频压缩中，心理声学的方法用来去除信号中听不见或者很难听见的成分。人类语音的压缩经常使用 更加专业的技术，因此人们有时也将“语音压缩”或者“语音编码”作为一个独立的研究领域与“音频压缩”区 分开来。不同的音频和语音压缩标准都属于音频编解码范畴。例如语音压缩用于因特网**，而音频压缩被用于CD 翻录并且使用 MP3播放器解码。
无损数据压缩中，最简单的方法就是行程长度压缩。假设某字符串中有相同字符连续排列的部分，就可以将 连续重复的字符换成数字，达到缩短数据的目的。例如aaaabbbcccccc这个字符串，是由4个a、3个b和6个c连续 构成的，所以可以用“4a3b6c”来表示，将原本有13个字符的数据压缩为6个字符。这个方法还可以应用到图像 上，例如，如果图像数据里有12个像素连续为红色、10个像素连续为黄色，就可以用“12红10黄”来表示。但是 在实际数据中，大量字符相同或者颜色连续的情况很少。
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多媒体技术பைடு நூலகம்础(第3版)
第2章 数据无损压缩
2008年9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
2.2 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
2.3 RLE编码 2.4 词典编码
三种多媒体数据类型
➢ 文字 (text)数据——无损压缩
根据数据本身的冗余(Based on data redundancy)
➢ 声音(audio)数据——有损压缩
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)
➢ 视听冗余
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
➢ 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。
12.11.2020
2章 数据无损压缩
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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
➢ 图像(image)/视像(video) 数据——有损压缩
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)
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2章 数据无损压缩
3
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)
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
参考文献和站点
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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
数据无损压缩的方法
➢ 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)
➢ ……
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2章 数据无损压缩
4
2.0 数据无损压缩概述(续2)
➢ 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
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
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2章 数据无损压缩
8
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 ) lo g 2 [ 1 /p ( x ) ] lo g 2 p ( x )
其中， p ( x ) 是事件出现的概率
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 )
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2章 数据无损压缩
5
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:
➢ 一个等概率事件的集合，每个事件的信息量等于该 集合的决策量
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2章 数据无损压缩
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2.1 数据的冗余(续3)
熵(entropy)
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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
第2章 数据无损压缩
2008年9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
2.2 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
2.3 RLE编码 2.4 词典编码
三种多媒体数据类型
➢ 文字 (text)数据——无损压缩
根据数据本身的冗余(Based on data redundancy)
➢ 声音(audio)数据——有损压缩
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)
➢ 视听冗余
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
➢ 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。
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2章 数据无损压缩
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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
➢ 图像(image)/视像(video) 数据——有损压缩
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)
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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)
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
参考文献和站点
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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
数据无损压缩的方法
➢ 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)
➢ ……
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2章 数据无损压缩
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2.0 数据无损压缩概述(续2)
➢ 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
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
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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 ) lo g 2 [ 1 /p ( x ) ] lo g 2 p ( x )
其中， p ( x ) 是事件出现的概率
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 )
12.11.2020
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:
➢ 一个等概率事件的集合，每个事件的信息量等于该 集合的决策量
12.11.2020
2章 数据无损压缩
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2.1 数据的冗余(续3)
熵(entropy)
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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