图像编码中的预测编码原理与应用(一)
第六章图像编码技术()
6.3 基础理论
信息量 概率为P(E)的随机事件 E 的信息量
1 I ( E ) log logP ( E ) P( E )
I(E )称为E的自信息（随概率增加而减少） 特例：P(E ) = 1（即事件总发生），那么I(E ) = 0 信息的单位：比特（log以2为底）
产生单个信源符号的自信息：I (aj) = –logP(aj)
2
峰值信噪比（PSNR）
2 PSNR 10 lg MN f max f max max{f ( x, y )}
M 1 N 1 x 0 y 0
ˆ ( x, y ) f ( x, y ) 2 f
2. 主观保真度准则 观察者对图像综合评价的平均 P151 例6.2.1 电视图像质量评价
SNRms
g x, y
2
g x, y f x, y
2
将 SNRms 归一化信噪比并用分贝（dB）表示.令
1 M 1 f MN x 0
N 1 y 0
f ( x, y )
则有
M 1 N 1 2 f ( x, y ) f x 0 y 0 SNR 10 lg M 1 N 1 ˆ f ( x, y ) f ( x, y ) x 0 y 0
哈夫曼的编法并不惟一 （2）
例：单符号离散无记忆信源
X x1 , x2 , x3 , x4 , x5 , P( X ) 0.4 0.2 0.2 0.1 0.1 ，用
两种不同的方法对其编二进制哈夫曼码。
方法一：合并后的新符号排在其它相同概率符号的后面。
多媒体技术量化和变换编码和预测编码
量化分类
量化可以分为两类：
(1) 标量量化：
输入信号的所有分量使用同一个量化器进行量化，每 个分量的量化都和其它分量无关，也称为零记忆量化。
(2)矢量量化：
从码本集合中选出最适配于输入信号的一个码字作为 输入信号的近似，这种方法以输入信号与选出的码字 之间失真最小为依据。
矢量量化与标量量化相比有更大的数据压缩能力。
xˆn1 Tn1n sˆn1
有 xˆn1 xn1
为什么变换
变换的本质就是将信号在一组基函数上投影，得 到一组投影值，即信号的变换域表达。
变换的目的就是将一个实际的物理信号分解为变 换域(频域)上有限的或无限的小的信号“细胞”， 以便了解信号的性质，提取信号的有用信息
为什么变换
犏
犏犏臌eTM - 1
e1 ... en- 1 ]
轾 犏 e0T
Cy=犏 犏 犏 犏 e1T [e0
犏 犏 犏 臌 eTn-1
e1...
轾 犏 l0
en-1]犏 犏 犏l1
犏 犏 犏 臌
轾 犏e0T
Cy
=
犏 犏 犏e1T 犏
[Cxe0 Cxe1 ...Cxen- 1]
犏
犏 犏 臌eTM- 1
轾 犏 l0 =犏 犏 犏l1
邋 邋 = M 1 M i= - 0 1 X iX iT -m x ( M 1 M i= - 0 1 X iT ) -( M 1 M i= - 0 1 X i) m x T + M 1 M i= - 0 1 m x m x T
å =M 1M i= -0 1X iX iT-m xm xT-m xm xT+m xm xT å =M 1 M i=-01XiXiT- mxmxT
图像编码中的多层次编码技术解析(二)
图像编码中的多层次编码技术解析随着数字图像应用的广泛发展，图像编码技术成为了研究的热点之一。
多层次编码技术作为图像编码领域的重要一环，具有更高的压缩性能和更灵活的功能。
本文将对图像编码中的多层次编码技术进行深入探讨，包括原理、应用和优势。
一、多层次编码技术的原理介绍多层次编码技术是指在图像压缩编码过程中，将原始图像划分为多个层次，并分别进行编码。
每个层次的编码可以根据不同的要求和应用进行选择和调整。
常见的多层次编码技术有金字塔编码、小波编码和分块编码等。
这些编码方法都基于空间频域分析，通过采样、预测和量化等过程，对图像信号进行分析和压缩。
二、多层次编码技术的应用领域多层次编码技术在图像处理和传输中有着广泛的应用。
首先，它可以用于图像压缩，将图像的冗余信息去除，提高图像的压缩比。
同时，多层次编码技术还可以用于图像的存储和传输，在保证图像质量的同时，减小数据的存储和传输成本。
此外，多层次编码技术还可以应用于图像的增强和分析，帮助用户对图像进行更精确的处理和分析。
因此，多层次编码技术在医学影像、远程监控、虚拟现实等领域都有重要的应用价值。
三、多层次编码技术的优势分析相较于传统的单层编码技术，多层次编码技术具有以下几个优势。
首先，多层次编码技术可以根据不同的应用需求和带宽条件，选择合适的编码层次，从而在保证图像质量的同时减小数据量和传输延迟。
其次，多层次编码技术可以针对不同层次进行差异化的处理和优化，提高图像的视觉质量和细节保持能力。
再次，多层次编码技术可以通过自适应的码率控制与网络条件匹配，从而保证图像在网络传输中的稳定性和可靠性。
最后，多层次编码技术还可以兼容不同设备和网络环境，适应不同场景和应用需求。
四、多层次编码技术的挑战和未来发展虽然多层次编码技术在图像处理和传输中有着诸多优势，但仍面临着一些挑战。
首先，多层次编码技术需要对图像进行有效的划分和预处理，以适应不同的应用场景和网络环境。
其次，多层次编码技术需要在压缩率和图像质量之间找到一个平衡点，以满足用户对图像的需求。
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。
图像处理技术在无损压缩中的应用与实现原理
图像处理技术在无损压缩中的应用与实现原理图像处理技术在无损压缩中起着重要的作用。
无损压缩是一种能够减小图像文件大小而不降低图像质量的技术，它在保证图像质量的同时实现了图像文件的高效存储和传输。
本文将介绍无损压缩的应用范围以及常见的实现原理。
无损压缩技术广泛应用于各种领域，包括数字媒体、医学图像、卫星图像等。
在数字媒体方面，无损压缩可以减小图像、音频、视频等多媒体文件的大小，使其更容易存储和传输。
在医学图像领域，无损压缩对于确保图像的准确性和清晰度至关重要。
在卫星图像方面，无损压缩能够减小图像文件的大小，提高图像分辨率，使得图像环境更加真实和详细。
实现无损压缩的方法有很多，其中两种常见的实现原理是预测编码和变换编码。
预测编码是一种通过利用图像中的冗余信息来减小文件大小的方法。
它基于图像中像素之间的相关性，通过预测当前像素的值来减小需要存储的信息量。
常见的预测编码算法有差分编码和预测误差编码。
差分编码基于前一个像素与当前像素的差异，将差值作为编码结果。
预测误差编码则是通过预测当前像素值，并将实际值与预测值之间的差异进行编码。
这种方法通过减小像素值的差异来实现无损压缩。
变换编码是另一种常见的无损压缩实现原理。
它将图像数据从时域转换到频域，通过对频域信息进行编码来减小文件大小。
其中最常用的变换是离散余弦变换（DCT）。
DCT将图像分解为一组基础函数，对每一组基础函数进行变换得到频域系数。
通过舍弃小幅度的频域系数，可以实现减小文件大小的效果。
在解码时，通过逆变换将频域信息转换回时域，从而还原原始图像。
除了上述的预测编码和变换编码外，还有其他一些无损压缩的实现原理。
比如，熵编码是一种基于数据统计的方法，通过给出出现频率较高的符号较短的编码，而给出出现频率较低的符号较长的编码来减小文件大小。
拉伸编码是一种利用灰度级的不同分布特征进行编码的方法，通过改变灰度级分布来减小文件大小。
这些方法在不同的场景中有不同的应用。
数字图像编码技术
试论数字图像编码技术[摘要] 本文论述了数字图像编码技术的必要性和可行性.介绍了三种编码方式(信息保持编码、保真度编码、特征提取),并对具体的编码方法进行了分类(平均信息法、预测编码法、变换编码方法等),最后对图像编码技术的发展方向进行了展望。
[关键词] 数字图像、编码编码方法中图分类号：tn131+.4 文献标识码：a 文章编号：1 引言数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
早期图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。
常见的图像处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割与图像分析等。
图像编码是对图像信息进行编码，可以压缩图像的信息量，以便满足传输与存储的要求。
本文主要介绍了图像编码的基本原理和技术方法。
一幅二维数字图像可以由一个二维亮度函数通过采样和量化后而得到的一个二维数组表示。
这样一个二维数组的数据量通常很大，从而对存储、处理和传输都带来了许多问题，提出了许多新的要求。
为此人们试图采用对图像新的表达方法以减少表示一幅图像需要的数据量，这就是图像编码所要解决的主要问题。
压缩数据量的主要方法是消除冗余数据，从数学角度来讲是要将原始图像转化为从统计角度看尽可能不相关的数据集。
这个转换要在图像进行存储、处理和传输之前进行，然后将压缩了的图像解压缩以重建原始图像，即通常所称的图像编码和图像解码。
2 传统编码方法传统的编码方法可以分成两大类，预测编码方法(对应空域方法)和变换编码方法(对应频域编码方法)。
预测编码方法的优点是：算法一般较简单，易于用硬件实现；缺点是：压缩比不够大，承受误码的能力较差。
由于它采用的最小均方误差准则不能反映人眼的视觉心理特性，近年来已较少单独采用，而是与其他方法混合使用。
另外，由于dpcm编码系统会引起斜率过载、界线繁忙、颗粒噪声和轮廓噪声，在使用中应加以考虑。
图像编码的原理与流程详解(二)
图像编码的原理与流程详解第一节：引言图像编码是一种将图像数据转换为压缩格式的技术，旨在减少图像数据的存储空间和传输带宽。
图像编码通常使用各种算法和技术，以提高图像传输的效率和质量。
本文将详细介绍图像编码的原理与流程。
第二节：图像编码的原理图像编码的原理主要是利用图像的统计特性和人眼对图像的感知特征。
首先，图像编码会分析图像中的冗余信息，如空间冗余、像素冗余和统计冗余等。
其次，利用变换编码和预测编码等方法，将图像数据转换为更紧凑和高效的表示形式。
最后，根据图像的重要性和传输损耗等因素，采用不同的编码策略进行编码。
第三节：图像编码的流程图像编码的流程通常包括三个主要阶段：预处理、编码和解码。
预处理预处理阶段包括图像获取、采样、量化和归一化等步骤。
首先，图像通过摄像设备或扫描仪等设备获取，然后对图像进行采样，将连续的图像转换为离散的图像。
接下来，通过量化操作将采样到的图像数据映射为一组有限的离散值，以减少数据量。
最后，对图像进行归一化操作，将图像数据映射到一定的数值范围内，以便后续编码处理。
编码编码阶段是将预处理后的图像数据转换为编码数据的过程。
常用的编码方法包括无损编码和有损编码两种。
无损编码无损编码主要用于要求图像传输和存储过程中不出现任何失真的场景。
常见的无损编码方法有霍夫曼编码、算术编码和LZW编码等。
这些编码方法通过构建特定的编码表，将原始的图像数据映射为更高效的二进制码流。
有损编码有损编码主要用于图像传输和存储场景中可以接受一定程度失真的情况。
常见的有损编码方法有JPEG、MPEG和等。
这些编码方法通过利用图像的统计特性和人眼对图像的感知特征，采用预测编码、变换编码和量化编码等技术，将图像数据转换为压缩的码流。
解码解码阶段是将编码后的数据反过来转换为原始图像数据的过程。
解码过程与编码过程相反，主要包括解码、逆量化和逆变换等步骤。
解码器根据编码时生成的编码表，将编码后的数据解码为离散的图像数据。
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 .
图像编码中的多样性与冗余分析(五)
图像编码是一种将图像数据转换为更为高效和节省存储空间的数据表示形式的过程。
在图像编码中，多样性与冗余分析是两个重要的概念。
本文将从多样性和冗余两个方面来探讨图像编码的原理和应用。
一、多样性分析多样性分析指的是图像编码中的不同方式和技术。
在图像编码领域，有多种不同的方法可以实现图像的编码和解码。
其中最常见的方法是基于变换编码和基于预测编码的算法。
1. 变换编码变换编码是一种将图像数据转换为一组频域系数的方法。
常见的变换编码方法包括离散余弦变换（DCT）、离散小波变换（DWT）等。
这些变换技术可以将图像的冗余信息去除，从而实现数据的压缩。
变换编码算法在JPEG、MPEG等图像和视频编码标准中得到广泛应用。
2. 预测编码预测编码是一种基于图像的空域相关性进行编码的方法。
预测编码算法通过对图像中的像素进行预测，然后将残差进行编码和传输。
预测编码能够利用图像中的冗余信息，从而实现更高效的数据压缩。
代表性的预测编码算法包括DPCM、JPEG-LS等。
二、冗余分析冗余分析指的是图像编码中的冗余信息。
图像中的冗余信息可以分为以下几类：1. 空间冗余空间冗余是指图像中的像素之间的冗余。
在图像中，相邻像素之间的数值往往是相关的。
例如，自然图像中的相邻像素之间的灰度值往往相似。
利用空间冗余可以通过相邻像素之间的关系进行数据压缩。
2. 时间冗余时间冗余是指视频图像序列中帧与帧之间的冗余信息。
在视频编码中，连续帧之间的差异往往很小。
因此，可以通过利用帧内的冗余和帧间的差异进行数据压缩。
3. 统计冗余统计冗余是指通过编码和解码过程中的统计分析可以实现的数据压缩。
例如，对于灰度图像中出现频率较高的灰度值可以采用较短的编码长度进行表示，而对于出现频率较低的灰度值可以采用较长的编码长度进行表示。
通过统计冗余的分析可以实现更高效的数据压缩。
结论：图像编码中的多样性和冗余分析是实现图像数据压缩和优化存储的重要手段。
通过多样性分析可以选择合适的编码技术和算法，从而实现数据的高效压缩和传输。
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
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图像编码是数字图像处理领域中非常重要的一项技术，它可以将
图像数据通过压缩的方式储存和传输。
而在图像编码中，预测编码是
一种常见且有效的编码方法。
本文将从预测编码的原理和应用两个方
面进行论述，以帮助读者更好地了解图像编码中的预测编码。
一、预测编码的原理
预测编码的基本原理是利用当前像素点与其周围像素点之间的相
关性进行编码。
在图像中，相邻像素点之间往往存在一定的空间相关
性和统计相关性。
预测编码利用这些相关性，推断当前像素点的取值，并与其真实取值之间的差异进行编码。
主要应用的原理有如下两种。
空间域预测编码
空间域预测编码是一种基于像素点之间空间相关性的编码方法。
它通过分析当前像素点与其周围像素点之间的关系，以预测当前像素
点的取值。
一般常用的预测方法有平均预测、最近邻预测和线性预测等。
当预测得到当前像素点的取值后，再对其与真实取值之间的差异
进行编码传输。
这种编码方法可以在一定程度上减小了重复信息的传输，从而实现了图像数据的压缩。
统计域预测编码
统计域预测编码是一种将当前像素点与周围像素点的统计相关性
应用于编码的方法。
其核心思想是通过分析图像中不同像素点之间的
统计规律，并基于这种规律进行编码。
主要应用的方法有上下文建模
和自适应预测等。
在统计域预测编码中，一个重要的概念是熵编码，
即根据不同像素点的概率分布进行编码传输。
这种编码方法可以充分利用图像中像素点之间的统计规律，提高编码效率。
二、预测编码的应用
预测编码在图像编码领域有着广泛的应用。
下面将从图像压缩和图像传输两个方面具体介绍其应用。
图像压缩
图像压缩是预测编码最常见的应用之一。
通过预测当前像素点的取值，并与真实取值之间的差异进行编码，可以大大减小图像数据的冗余信息，从而实现压缩效果。
预测编码方法可以利用空间域和统计域的相关性，提高压缩比，同时也能保持较好的图像质量。
图像传输
在图像传输中，预测编码可以减少图像数据的传输量，提高传输速度。
通过预测和编码的方式，只需传输图像数据的差异部分，而不需要传输全部的像素点信息。
这样可以降低传输的带宽需求，减少传输时间。
预测编码在视频传输、网络通信和图像存储等领域都有广泛的应用。
结语
预测编码作为图像编码中的一种重要方法，利用像素点之间的空间相关性和统计相关性，有效压缩了图像数据，提高了图像的传输效率。
通过空间域和统计域的预测方法，预测编码实现了图像压缩和图
像传输中的重要功能。
预测编码技术的不断发展，将为图像编码带来更好的效果和更广泛的应用。