第9讲 图像编码之预测编码 共48页
ak 0.5
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9.1 预测编码的基本原理
收端解码时的预测过程与发端相同，所用预测器也 相同，收端输出的信号是发端的近似值，两者的误差是
fn ' fn f ˆ n 'n fn 'n n注意：1）多预测x1 x2 x3 x
f ˆ( x ) a 1 f( x 1 ) a 2 f( x 2 ) a 3 f( x 3 )
2
在20世纪40年代，Weiner提出了最佳线性预测理论， 1952年Oliver 和Harrison 等人认识到了线性预测在通 信中的作用，并建议把它用于降低冗余度。多年来，人 们在大量的试验的基础上成功地试制了多种设备。在我 国，70年代就已经研制了采用预测编码的可视电话设备。
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重复二、三、四步
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无损预测编码
解码过程： 第一步：对头解压缩 第二步：对每一个预测误差的编码解码，得到预测误差 e(x,y)。 第三步：由前面的值，得到预测值f(x,y)。 第四步：误差e(x,y)，与预测值f(x,y)相加， 得到解码f(x,y)。 重复二、三、四步
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无损预测编码
编码思想
认为相邻像素的信息有冗余。当前像素值可以用以前的像素值
来获得。（去除像素冗余）
操作：
用当前像素值fn ，通过预测器得到一个预测值fˆn ，对当前值和
预测值求差，对差编码，作为压缩数据流中的下一个元素。
由于差比原数据要小，因而编码要小，可用变长编码。大多数
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预测编码法是一种设备简单、质量较佳的高效编码法。预 测编码方法主要有二种：
增量调制编码(Delta modulation)或 DM编码法 差分脉冲编码调制编码(Differential Pulse Code
Modulation)或 DPCM 编码法。
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9.1 预测编码的基本原理
情况下， fn的预测是通过m个以前像素的线性组合来生成的。
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无损预测编码
即：
m
fn = round[ifn-i] i=1
在一维线性(行预测)预测编码中，预测器为：
m
fn(x,y) = round[if(x, y-i)] i=1
round为取最近整数，i为预测系数(可为1/m)，y是行变量。 （前m个像素不能用此法编码，可用哈夫曼编码）
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有损预测编码
– 有损压缩方法的压缩比： • 在图像压缩比大于30:1时，仍然能够重构图像 • 在图像压缩比为10:1到20:1时，重构图像与原图 几乎没有差别 • 无损压缩的压缩比很少有能超过3:1的
– 这两种压缩方法的根本差别在于有没有量化模块
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无损预测编码
编码与解码过程 编码过程：
第一步：压缩头处理
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 ：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。
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9.1 预测编码的基本原理
输入图象
fn
预测器
n
fˆn
量化器 ‘n
编码器
输出图象
fn'
预测器
‘n
fˆn '
传输 解码器
预测编码示意图
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9.1 预测编码的基本原理
预测器：fˆn F (fn 1 ,fn 2 , ,fn k)
fˆn 是根据前面几个像素的亮度值 fn1,fn2, ,fnk 预测而得预测误差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
n 1
线性预测器：fˆn F (fn 1 ,fn 2 , ,fn k) a kfk, a k 1 k l
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无损预测编码
输入图像
fn
预测器
最接近 的整数
en
+ -
fn
符号 编码
压缩图像
压缩图像
符号 解码
en +
+
fn
fn
预测器
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解压缩图像
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有损预测编码
有损预测编码引言
– 有损压缩是： • 通过牺牲图像的准确率来达到加大压缩率的目的 • 如果我们容忍解压缩后的结果中有一定的误差， 那么压缩率可以显著提高
预测编码（Predictive Coding)，就是根据“过 去”的时刻的像素值，运用一种模型，预测当前的像素 值，预测编码通常不直接对信号编码，而是对预测误差 进行编码。当预测比较准确，误差较小时，即可达到编 码压缩的目的。
原理：对图象的一个像素的离散幅度的真实值， 利用其相邻象素的相关性，预测它的下一个象素的可 能值，再求两者差，对这种具有预测性质的差值，量 化，编码，就可以达到压缩的目的。
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9.1 预测编码的基本原理
例： 2 4 6 8 8 4 2 10
f^ 2 4 3 5 7 8 6 3
2 4 3 3 1 -4 -4 7
2 4 6 8 8 4 2 10
预测器
n1
fˆn F ( fn1, fn 2 )
ak fk ,
k n 2
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9.1 预测编码的基本原理
2) 每行的最开始的几个像素无法预测，这些像素需 要用其他方式编码，这是采用预测编码所需要的额外操作
3）预测系数随着不同的图象而不同，但对每幅图象 都计算预测系数太麻烦，也不现实，可参考前人得到的数 据选择使用。在静止图象压缩的国际标准(JPEG)中，对这 种方法的前置点形式以及预测系数有一推荐值可供参考。
数字图像处理技术 Digital Image Processing
任课教师 吴媛媛 E_mail: yuanyuanwu29163
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第9讲 图像编码之预测编码
9.1 预测编码的基本原理 (本章重点) 9.2 △Ｍ（DM）编码 9.3 DPCM编码
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预测编码
学生姓名：刘琨（31356013）
导师：王树彬
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什么是预测编码？
预测编码是指从已收到的符号来提取关于 未收到的符号信息，从而预测其最可能的值作 为预测值，并对它与实际值之差进行编码。由 于差值很小，可以减少编码的码位，实现压缩。 它利用了信源的相关性来压缩码率，所以 对于独立信源，预测就没有可能。
7
Байду номын сангаас
此时的各系数as并不能对该信源发出
的所有序列都适用,随着序列的延长,各as根
据以后的r个符号值来计算,因而将随序列的
变化而变化,也就是说可以不断适应序列的
变化,适用于缓变的非平稳信源序列。
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利用预测值的编码方法
一类是用实际值与预测值之差进行编码,也
叫差值编码。常用于相关性强的连续信源,也可
用于离散信源。在连续信源的情况下,就是对此
测。常用的差值预测就属于这类。
高阶线性预测已在话音编码,尤其在声
码器中广泛采用。
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自适应预测
对于非平稳或非概率性的信源,无法获得确 切和恒定的相关函数,不能构成线性预测函数,可 采用自适应预测方法。 一种常用的自适应预测方法是设预测函数 是前几个符号值的线性组合,即令预测函数为 x’=∑asxt-r-1-s 再用已知信源序列来确定各系数as, 使对该序列所造成的均方误差D最小。
d (n)
s p (n)
量化 器
d q (n)
编码 器 +
sr (n)
I (n)
预测 器
S(n)是输入语音信号， (n) 是重建语音信号， 作为预测器确定下一个信号估值的输入信号。 (n)是预测语音信号，d(n)是差值信号。 DPCM实际就是对这个差值信号进行量化编码
《图像编码》PPT幻灯片PPT
游程长度编码
❖基本原理
对二值图像的每一扫描行来看，总是由若干段连着的黑象素段和 连着的白象素段组成，分别称为“黑长”和“白长”。黑长和白 长总是交替发生。对于不同长度按其发生概率分配以不同长度的 码字，这就是游程长度编码(RLC)。
设二值图象中有长度为1, 2, …，N等不比特率，必须知道图像游程长度的概率分布。这是 十分复杂的测量技术，往往采用某些实用的游程长度概率模型来计算。
准最佳可变长编码
线性码（A码）
线性码是一种码字的长度近似地正比于游程长度，常称为A码。它对每 一个游程长度分配一个或多个固定长度块的二进制码字。如果每一块 有N个比特，则称为AN码。
即每个象素的熵h为用游程长度编码所得的最小比特率的估计值
为了进一步减小比特率，可以将黑长和白长分开分开分别编码，因为它们
出现的概率不同。
N
H w Piw log Piw i 1
H
－－白长熵
w
Piw 白长为 i的概率
对白长进行最优编码后，应该有：
Hw Bw Hw 1 Bw为平均比特数
令Ew为表示白长的平均长度
其后，该委员会与CCITT/SG VIII合并，组成了JPEG(Joint Photograhic Coding Experts Group)。
标准化的要求条件转到使更多的应用环境都能使用标准化编码的目 标上，应用对象扩大到了彩色传真、静止图像、电话会议、印刷及 新闻图片的传送上。 图像表示的对象将硬拷贝也包括了进去，分辨率也从软拷贝用的低 分辨率到硬拷贝用的高分辨率的较宽范围。
于是，
N
Ew iPiw i1
hw
bw
hw
1 Ew
hw
Hw Ew
,
图形编码知识点总结
图形编码知识点总结一、概念图形编码是一种用来表示和传输图像信息的技术。
它是数字图像处理技术的一部分，用来把图像信息转换成数字信号，以便能够存储和传输。
图形编码技术是基于数字信号处理的基础上，通过压缩技术和编码方式，将图像信息转化成数字信号并保存在计算机或其他数字媒体上。
二、图像编码的分类1、无损编码无损编码是指在保持图像质量不变的情况下，将图像数据进行压缩，并进行编码以便于传输和存储。
常见的无损编码算法有无损压缩算法、赫夫曼编码和算术编码等。
无损编码的优点是能够保持图像质量不变，但缺点是无损编码算法产生的文件体积大，传输和存储成本高。
2、有损编码有损编码是指在一定情况下，将图像数据进行压缩并编码，在达到一定压缩比的同时，牺牲一定图像质量的编码方式。
有损编码通过舍弃图像数据中的一些细节信息，将图像数据压缩至较小的存储空间。
有损编码的优点是可以取得较大的压缩比，降低存储和传输成本，但缺点是会对图像质量造成一定程度的影响。
三、图像编码的基本原理1、信号采样信号采样是图像编码的第一步，它是将连续的图像信号转化为离散的数据点。
通过对图像进行采样，可以获得图像在空间和时间上的离散表示。
2、量化量化是将采样得到的离散数据映射为有限数量的离散数值。
量化的目标是将连续的图像信号转化为离散的数字信号集合，以方便图像编码和传输。
3、编码编码是将量化后的离散数据进行数字化处理，通过一定的编码方式将图像数据压缩并进行编码以便传输和存储。
编码方式常见有熵编码、差分编码、矢量量化和小波变换等。
四、常见的图像编码技术1、JPEGJPEG是一种常见的有损图像压缩标准，它采用的是DCT变换和量化技术，能够取得较大的压缩比。
JPEG压缩技术在图像编码中应用广泛，被用于数字摄影、网络传输和数字视频等领域。
2、PNGPNG是一种无损图像压缩标准，它将图像数据进行无损压缩和编码，以便于图像的存储和传输。
PNG压缩技术在需要无损图像保真度的场合得到广泛应用。
如何使用图像处理技术进行图像编码与解码
如何使用图像处理技术进行图像编码与解码图像处理技术在数字图像领域发挥着重要的作用。
其中一项重要的任务是图像编码与解码，也就是将图像转化为可压缩的数字数据，并且能够通过解码还原出原始图像。
本文将介绍如何使用图像处理技术进行图像编码与解码。
图像编码是指将图像转换成一系列可被计算机存储的数字数据的过程。
通常情况下，图像编码的目标是将图像的信息以尽可能少的比特数进行存储，从而实现图像的压缩。
这样，不仅能够节省存储空间，还能够提高传输效率。
在图像编码中，常用的方法之一是无损编码。
无损编码是指编码后能够通过解码还原出原始图像，不损失任何信息。
其中一种常见的无损编码方法是预测编码。
预测编码通过利用图像中像素之间的相关性来减少冗余信息，从而实现图像的压缩。
预测编码的基本思想是通过对目标像素的预测来减少需要编码和存储的信息。
常用的预测方法有平均预测和差值预测。
平均预测是通过对目标像素周围像素的平均值进行预测，差值预测是通过目标像素与周围像素的差值进行预测。
通过对预测误差进行编码，可以达到无损压缩图像的目的。
另一种常见的图像编码方法是有损编码。
有损编码通过舍弃一部分图像信息来实现更高程度的压缩。
在图像编码中，人眼对于某些细节的敏感度较低，因此可以通过舍弃这些细节来减少数据量。
有损编码方法中最著名的是JPEG压缩算法。
JPEG压缩算法通过采用离散余弦变换（DCT）将图像转换到频域，再通过量化将高频分量舍弃，从而实现图像的压缩。
图像解码是指将经过编码压缩的图像数据通过解码过程还原为原始图像的过程。
在无损编码中，解码过程是直接的，可以通过将编码的信息进行反向处理来还原图像。
而在有损编码中，解码过程需要经过反量化和反离散余弦变换等步骤来恢复原始图像的细节。
解码过程的目标是尽可能准确地还原原始图像。
除了预测编码和JPEG压缩算法之外，还有一些其他的图像编码与解码方法可以使用。
例如，基于向量量化的编码方法可以更好地利用像素之间的关联性，从而实现更高效的图像压缩。
精品文档-数字图像处理(第三版)(何东健)-第9章
第9章 图像编码
它将标量数据组织成一系列k维矢量， 根据一定的失真测 度（如均方误差、 lp范数、 极大范数等）在码书中搜索出 与输入矢量失真最小的码字的索引， 传输时仅传输相应码字 的索引，接收方根据码字索引在码书中查找对应码字， 再现 输入矢量。 矢量量化编码的核心是码书设计， 经典的码书设 计算法有LBG（Linde, Buzo和Gray三人的首字母） 算法（又称为K-means算法）。 码书设计过程就是寻求把M 个训练矢量分成N类（N<M）的一种最佳方案（如均方误差最 小）， 并把各类的中心矢量作为码书中的码字。
第9章 图像编码 9.1.2
人们不断提出新的图像编码方法， 如基于人工神经网络 的编码、 子带编码（Sub band Coding）、 分形编码 （Fractal Coding）、 小波编码（Wavelet Coding）、 基 于模型的编码（Model based Coding）、 基于对象的编码 （Object based Coding）和基于语义的编码（Semantic Based Coding）等。
（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， 它用相邻的已知像素（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。 预测编码可分为帧内预测和帧间预测， 常用的预测编 码有差分脉码调制（DPCM， Differential Pulse Code Modulation）和运动补偿法。 图9-1和图9-2分别给出了无损 预测编码和有损预测编码系统的原理图，均包括编码器和解码 器， 其中符号编码器通常采用变长编码。
第9章 图像编码 信息熵是无损编码的理论极限， 当平均码长大于等于信 息熵时， 总可设计出一种无失真编码， 这是熵编码的理论基 础。 若使用相同长度的码字表示信源符号， 则称该编码方法 为等长编码， 否则称为变长编码。 变长编码的基本原理是给 出现概率较大的符号赋予短码字， 而给出现概率较小的符号 赋予长码字， 从而使得最终的平均码长很小。 哈夫曼编码和 香农-范诺编码就是两种变长编码方法。
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
预测编码
4.4预测编码1．预测编码的基本原理预测编码（Prediction Coding）是根据某一种模型，利用以前的（已收到）一个或几个样值，对当前的（正在接收的）样本值进行预测，将样本实际值和预测值之差进行编码。
如果模型足够好，图像样本时间上相关性很强，一定可以获得较高的压缩比。
具体来说，从相邻像素之间有很强的相关性特点考虑，比如当前像素的灰度或颜色信号，数值上与其相邻像素总是比较接近，除非处于边界状态。
那么，当前像素的灰度或颜色信号的数值，可用前面已出现的像素的值，进行预测（估计），得到一个预测值（估计值），将实际值与预测值求差，对这个差值信号进行编码、传送，这种编码方法称为预测编码方法。
预测编码的基本思想建立一个数学模型利用以往的样本数据对新样本值进行预测将预测值与实际值相减对其差值进行编码，这时差值很少，可以减少编码码位。
2．预测编码的分类最佳预测编码：在均方误差最小的准则下，使其误差最小的方法。
线性预测：利用线性方程计算预测值的编码方法。
非线性预测：利用非线性方程计算预测值的编码方法。
线性预测编码方法，也称差值脉冲编码调制法（Differention Pulse Code Modulation，DPCM）。
如果根据同一帧样本进行预测的编码方法叫帧内预测编码。
根据不同帧样本进行预测的编码方法叫帧间预测编码。
如果预测器和量化器参数按图像局部特性进行调整，称为自适应预测编码（ADPCM）在帧间预测编码中，若帧间对应像素样本值超过某一阈值就保留，否则不传或不存，恢复时就用上一帧对应像素样本值来代替，称为条件补充帧间预测编码。
在活动图像预测编码中，根据画面运动情况，对图像加以补偿再进行帧间预测的方法称为运动补偿预测编码方法。
3．DPCM编码算法一幅二维静止图像，设空间坐标(i,j)像素点的实际样本为f(i,j)，是预测器根据传输的相邻的样本值对该点估算得到的预测（估计）值。
编码时不是对每个样本值进行量化，而是预测下一个样本值后，量化实际值与预测值之间的差。
预测编码理论
预测误差门限型：（非线性预测器） ei ui ui 1 仅与前一样值作预测 若
ei K 则不传送 u i ； ei
K
则传送
ui
K为最大误差的门限值，即信宿可接收的最大误差
信号相关性越强，则此时传送的数据越少。
谢谢大家！
一、预测编码原理
对于有记忆信源，信源输出的各个分量之间是 有统计关联的，这种统计关联性可以加以充分利用， 预测编码就是基于这一思想。它不是直接对信源输 出的信号进行编码，而是将信源输出信号通过预测 变换后再对预测值与实际值的差值进行编码，其原 理图见下图。
一、预测编码原理
预测编码是利用信源的相关性来压缩码率的。
第五章预测编码
本章内容
预测编码原理 预测编码理论基础 预测编码方法 预测编码的应用
一、预测编码原理
预测编码是数据压缩三大经典技术（统计编 码、预测编码、变换编码）之一。预测编码 是建立在信号数据的相关性之上，较早用于 信源编码的一种技术。它根据某一模型，利 用以往的样本值对新样本值进行预测，以减 少数据在时间和空间上的相关性，达到压缩 数据的目的。
设信源第i瞬间的输出值为ui，而根据信源ui的前 k(k<i)个样值，给出的预测值为
u i f (ui 1 , ui 2
^
, ui k )
式中：f（· ）——预测函数。 f可以是线性也可以是非线性函数。 则第i个样值的预测误差值为
ei ui u i
^
根据信源编码定理，若直接对信源输出ui进行编 码，则其平均码长 Lu 应趋于信源熵：
H (U ) p(ui )loga p(ui ), ui U
若对预测变换后的误差值e进行编码，其平均码 长 Le 应趋于误差信号熵：
第四章 预测编码和变换编码
一、静止图像的二维预测编码
选择值 预测值
c a
b d x
0
1 2 3 4
非预测
a b c a+b-c a+(b-c)/2 b+(a-c)/2
三邻域预测法
5 6
7
(a+b)/2
这种压缩算法被应用到JPEG标准的无损压缩模式之中， 中等复杂程度的图像压缩比可达到2:1。 Lossless JPEG
发送端预测器带有存储器，把tn时刻以前的采样值x1, x2, x3,…, xk-1
^ ek为xn与Xk的差值， ek’为ek经量化器量化的值
xk’是接收端的输出信号 误差ek为
^ 存储起来并据此对xk进行预测，得到预测值 X
k
^ ek= xk- xk’= xk-( k +ek’)= (xkXk )- ek’= ek - ek’ X
自适应量化
在一定量化级数下减少量化误差或在同样的误
差条件下压缩数据，根据信号分布不均匀的特 点，希望系统具有随输入信号的变化区间足以 保持输入量化器的信号基本均匀的能力，这种 能力叫自适应量化。
示例二：
ADPCM采用与DPCM相同的预测器，但对误差量化时采用自 适应改变量化器的量化阶数的压缩结果
^
实际上就是发送端的量化器对误差ek’量化的误差 对 ek’的量化越粗糙，压缩比越高，失真越大.
为接纳量化步骤，需要改变图4-1中的无损编码器以使编码器和解 码器所产生的预测能相等。为此在图4-2中将有损编码器的预测器 放在1个反馈环中。这个环的输入是过去预测和与其对应的量化误 差的函数
’ =e ’ + ^ x k k Xk
DM编码失真示例
图像编码常用方法介绍(七)
图像编码是将图像数据进行压缩存储的过程，它在数字图像处理领域占据着重要的地位。
通过合理选择和减少冗余的编码方式，可以有效地降低图像的存储空间和传输带宽。
本文将介绍图像编码常用的方法，包括无损编码和有损编码两大类。
一、无损编码无损编码是指在压缩图像数据时能够完全还原原始信息的编码方法。
常用的无损编码方法有：1. 霍夫曼编码霍夫曼编码是一种变长编码方法，它根据每个符号出现的概率进行编码，出现频率高的符号用短码表示，出现频率低的符号用长码表示。
通过构建霍夫曼树，可以实现对图像数据的高效压缩。
2. 预测编码预测编码是一种根据已知像素值预测待编码像素值的方法。
常用的预测编码方法有差值编码和差分编码。
差值编码将像素值与周围像素值的差作为编码值，差分编码则是将像素值与前一个像素值的差进行编码。
这种编码方式能够显著减少冗余信息，提高图像编码效率。
二、有损编码有损编码是指在压缩图像数据时会丢失一部分信息的编码方法。
常用的有损编码方法有：1. 离散余弦变换（DCT）DCT是将图像数据转换到频域的一种方法，通过将图像分块并进行DCT变换，可以将图像数据转换为频域系数。
DCT编码后的图像在高频部分的系数较小，可通过舍弃掉一部分高频系数来减少数据量，从而实现压缩。
2. 小波变换小波变换可以将图像数据分解成多个频域的子带，其中包含了不同尺度和方向的信息。
通过对低频系数进行较少的保留和高频系数的舍弃，可以实现对图像数据的压缩。
3. 基于向量量化的编码基于向量量化的编码是一种将相似的图像块归类到同一类别并用较少的索引值表示的编码方式。
通过对图像块进行聚类和索引编码，可以有效地降低图像数据的存储空间。
总结起来，图像编码常用的方法包括无损编码和有损编码两大类。
无损编码通过霍夫曼编码和预测编码等方法实现对图像数据的高效压缩；有损编码通过DCT、小波变换和基于向量量化的编码等方法在压缩图像数据的同时，会有一定的信息损失。
根据实际需求和应用场景，选取适合的编码方法可以达到较好的图像压缩效果。