视频图像压缩编码基本原理
如何进行视频编码的动态背景提取(三)
如何进行视频编码的动态背景提取概述：视频编码的动态背景提取，是一种常见的视频处理技术。
它可以将视频中的动态背景与静态前景进行分离，从而实现更加精细的视频处理和编辑。
本文将从视频编码的基本原理、动态背景提取算法以及应用实例等方面来探讨如何进行视频编码的动态背景提取。
一、视频编码基本原理视频编码是指将连续的视频图像序列通过压缩算法转换为数字形式的过程。
在视频编码中，动态背景提取是其中一个重要的步骤。
动态背景通常指在视频序列中随时间变化的背景，如海浪、树叶等。
而静态前景则是指在背景中出现的移动物体或人物，比如行走的人、汽车行驶等。
动态背景提取的目标就是将这两者分离出来，以便进行进一步的处理和编辑。
二、动态背景提取算法1. 前景-背景模型前景-背景模型是一种常见的动态背景提取算法。
它通过学习当前帧与之前帧在空间和时间上的差异来区分前景和背景。
在这个算法中，通过设定一个阈值来区分物体的像素与背景的像素，并根据当前帧与之前帧的差异来更新模型。
这种算法对于静止不动的背景效果较好，但对于一些动态背景的情况可能会受到干扰。
2. 光流法光流法是另一种常见的动态背景提取算法。
它通过计算相邻帧之间像素的运动矢量来提取前景和背景。
在这个算法中，背景通常被认为是相对静止的部分，而前景则被认为是移动的部分。
光流法对于动态背景的提取效果较好，但在一些复杂背景的情况下可能会出现误差。
3. 混合高斯模型混合高斯模型是一种可以适应不同背景的动态背景提取算法。
它通过将每个像素建模为多个高斯分量的加权和来对前景和背景进行建模。
在这个算法中，每个高斯分量代表着一种颜色或纹理的背景，并通过学习来适应不同的背景情况。
混合高斯模型对于复杂背景的提取效果较好，但相应地计算也较为复杂。
三、应用实例1. 视频修复动态背景提取可以帮助实现视频的修复和矫正。
在视频中，常常会出现背景中的噪点、杂乱物品等对画面影响的情况。
通过动态背景提取，可以将这些干扰去除，使得画面更加清晰、干净。
MPEG2压缩编码技术原理应用
本文以MPEG-2的系统、MPEG-2的编码、及MPEG-2的应用为题，讨论MPEG-2压缩编码技术。
1) 打包基本流（PES）将MPEG-2压缩编码的视频基本流（ES-Elementary Stream）数据分组为包长度可变的数据包，称为打包基本流（PES- Packetized Elementary Stream）。
广而言之，PES为打包了的专用视频、音频、数据、同步、识别信息数据通道。
所谓ES，是指只包含1个信源编码器的数据流。
即ES是编码的视频数据流，或编码的音频数据流，或其它编码数据流的统称。
每个ES都由若干个存取单元(AU-Access Unit)组成,每个视频AU或音频AU都是由头部和编码数据两部分组成的。
将帧顺序为I1P4B2B3P7B5B6 的编码ES，通过打包，就将ES变成仅含有1种性质ES的PES包，如仅含视频ES的PES包，仅含音频ES的PES包，仅含其它ES的PES包。
PES包的组成见图2。
由图2可见，1个PES包是由包头、ES特有信息和包数据3个部分组成。
由于包头和ES特有信息二者可合成1个数据头，所以可认为1个PES包是由数据头和包数据（有效载荷）两个部分组成的。
包头由起始码前缀、数据流识别及PES包长信息3部分构成。
包起始码前缀是用23个连续“0”和1个“1”构成的，用于表示有用信息种类的数据流识别，是1个8 bit的整数。
由二者合成1个专用的包起始码，可用于识别数据包所属数据流（视频,音频,或其它）的性质及序号。
例如：比特序1 1 0 ×××××是号码为××××的MPEG-2音频数据流；比特序1 1 1 0 ××××是号码为××××的MPEG-2视频数据流。
PES包长用于包长识别，表明在此字段后的字节数。
视频编码概念和主要编码算法
视频编码概念和主要编码算法视频编码定义所谓视频编码方式就是指通过压缩技术，将原始视频格式的文件转换成另一种视频格式文件的方式。
视频编码的标准视频流传输中最为重要的编解码标准有国际电联的H.261、H.263、H.264，运动静止图像专家组的M-JPEG和国际标准化组织运动图像专家组的MPEG系列标准，此外在互联网上被广泛应用的还有RealVideo、微软公司的WMV以及Apple公司的QuickTime等。
视频压缩技术是计算机处理视频的前提。
视频信号数字化后数据带宽很高，通常在20MB/秒以上，因此计算机很难对之进行保存和处理。
采用压缩技术通常数据带宽降到1-10MB/秒，这样就可以将视频信号保存在计算机中并作相应的处理。
视频编码的算法常用的算法是由ISO制订的，即JPEG和MPEG算法。
JPEG是静态图像压缩标准，适用于连续色调彩色或灰度图像，它包括两部分：一是基于DPCM（空间线性预测）技术的无失真编码，一是基于DCT（离散余弦变换）和哈夫曼编码的有失真算法，前者压缩比很小，主要应用的是后一种算法。
在非线性编辑中最常用的是MJPEG算法，即Motion JPEG。
它是将视频信号50帧/秒（PAL制式）变为25帧/秒，然后按照25帧/秒的速度使用JPEG算法对每一帧压缩。
通常压缩倍数在3.5-5倍时可以达到Betacam的图像质量。
MPEG算法是适用于动态视频的压缩算法，它除了对单幅图像进行编码外还利用图像序列中的相关原则，将冗余去掉，这样可以大大提高视频的压缩比。
前MPEG-I用于VCD节目中，MPEG-II用于VOD、DVD节目中。
AVS音视频编码是中国支持制订的新一代编码标准，压缩效率比MPEG-2增加了一倍以上，能够使用更小的带宽传输同样的内容。
AVS 已经成为国际上三大视频编码标准之一，AVS标准在广电总局正式全面推广，率先在广电行业普及。
中国第一颗AVS编码芯片，由北京博雅华录公司设计，于2012年在北京诞生。
图像处理与视频编码技术
图像处理与视频编码技术介绍：图像处理与视频编码技术是计算机视觉领域中的重要研究内容，它们的应用广泛且日益普及。
本文将从图像处理与视频编码的基本概念入手，探讨其原理、使用场景以及未来发展方向。
一、图像处理技术1. 概述图像处理技术是指对图像进行数字化处理，提取、修复、增强或改变图像的信息，为人类观察和理解图像提供便利。
图像处理包括图像采集、预处理、分割、特征提取以及图像识别等环节。
2. 图像处理的应用领域（1）医学图像处理：用于医学诊断、图像恢复、医学图像分析等。
（2）安全监控：用于识别异常行为、人脸识别等。
（3）卫星图像处理：包括卫星遥感、地理信息系统等。
（4）媒体处理：图像压缩、特效处理等。
3. 图像处理的方法（1）图像滤波：包括均值滤波、中值滤波等，用于去除图像噪声。
（2）边缘检测：通过检测图像中明暗变化的边界来提取图像的边缘信息。
（3）图像压缩：通过去除冗余信息来减小图像的存储空间。
（4）图像融合：将多张图像合成一张，提取各个图像的有用信息。
二、视频编码技术1. 概述视频编码技术是将视频信号压缩和编码，以便在有限的带宽和存储资源下传输和存储视频。
视频编码技术可分为无损压缩和有损压缩两种方法。
2. 视频编码的原理（1）空间域压缩：通过减少相邻像素之间的重复性信息实现压缩。
（2）频域压缩：利用频域变换，将信号从空间域转化为频域，然后再进行压缩。
（3）运动补偿：对视频中相邻帧之间的运动进行编码，以减少冗余信息。
3. 视频编码的应用场景（1）视频会议：实现远程协同办公、教育等。
（2）流媒体传输：实现在线视频观看。
（3）视频监控：实现对摄像头的实时监控和录像。
三、图像处理与视频编码技术的未来发展1. 深度学习在图像处理中的应用：通过使用深度学习算法，实现更准确的图像识别和图像分割。
2. 5G技术的普及：5G网络的高速传输和低延迟将进一步促进图像处理和视频编码技术的发展。
3. 融合现实技术的应用：通过将虚拟世界与现实世界相结合，提供更丰富的交互体验。
第四章 视频编码基础讲解
5）看成无穷阶马尔可夫信源，则信源熵：
H ( X ) 1.4比特/符号
信源相对熵：
H(X) Hmax ( X )
1.4 4.76
0.29
信源冗余度： E 1 H ( X ) 1 0.29 0.71
Hmax ( X )
第四章 视频编码基础
练习: 一个信源X和一个字母集合A如下
C 0.022 L 0.032 U 0.023
D 0.032 M 0.020 V 0.008 H1( X ) ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱH01( X )
E 0.103 N 0.057 W 0.018 F 0.021 O 0.063 X 0.001 G 0.015 P 0.015 Y 0.016
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p(xi )lb p(xi ) i1
（2）有损压缩：失真度编码或熵压缩编码。即丢 掉大量冗余信息来降低数字图像所占的空间，解码 图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。
第四章 视频编码基础
2、按压缩编码算法原理分类
基于图像统计特性 基于人眼视觉特性(重要性) 基于内容(对象) 基于模型
(1) 基于图像信源统计特性的压缩方法，有预测编码、 变换编码、霍夫曼（Huffman）编码、算术编码、 游程编码等。
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第四章 视频编码基础
4.3 熵编码 (Entropy Coding)
是无损编码，其基本原理是去除图像信源在 空间和时间上的相关性，去除图像信源像素值的 概率分布不均匀性，使编码码字的平均码长接近 信源的熵而不产生失真。
熵编码多用可变字长编码VLC实现，即对信 源中出现概率大的符号赋予短码，对出现概率小 的符号赋予长码，从而在统计上获得较短的平均 码长。
视频压缩 基本算法与标准
视频压缩视频压缩又称视频编码，所谓视频编码方式就是指通过特定的压缩技术，将某个视频格式的文件转换成另一种视频格式文件的方式。
一般的通用数据压缩方案如下图：压缩就是一个传播的过程，所以在压缩与解压缩之间，没有信号的丢失则称这种压缩就是无损的，相反的就是有损的，都有各自的算法，下面介绍。
无损压缩算法一游长编码（Run-Length Coding, RLC）产生年代：未知。
主要人物：未知。
基本思想：如果我们压缩的信息源中的符号具有这样的连续的性质，即同一个符号常常形成连续的片段出现，那么我们可以对这个符号片段长度进行这样的的编码。
例子：输入：5555557777733322221111111游长编码为：（5，6）（7，5）（3，3）（2，4）（l，7）二变长编码：1 香农-凡诺算法产生年代：未知主要人物：Shannon 和Robert Fano基本思想：对于每个符号出现的频率对符号进行排序，递归的将这些符号分成两部分，每一部分有相近的频率，知道只有一个符号未止。
说明：过程用一颗二叉树完成，它是一种自顶向下的过程，对于此输入5个字符则自然的分成2,3左右两子树，接着就是递归的过程。
因为分法不唯一，所以下列输出是一种情况。
例子：输入：HELLO输出：10 110 0 0 111（左子树标0）2赫夫曼编码产生年代：1952年主演人物：David A.Huffman基本思想：与香农-凡诺算法的区别在于，赫夫曼编码采用的是一种自下而上的描述方式，先从符号的频率中选取最小的两个符号，合成一个新的结点，进行等效的代替，然后也是个递归过程。
说明：赫夫曼编码具有唯一的前缀性质和最优性。
例子：对于输入：HELLO 建立的一刻赫夫曼树 扩展：扩展的赫夫曼编码，这是相对于数据中某个符号的概率较大（接近1.0）时，将几个符号组成组，然后为整个组赋予一个码字。
自适应的赫夫曼编码，这是一个边接收边编码的过程，完全的体现了适应的过程，需要对二叉树进行改变，由接收到的数据去添加进二叉树中，自动生成新的“赫夫曼树”。
图像编码的原理与流程详解(十)
图像编码是将图像信息通过压缩算法转换为数字信号的过程，以便于存储和传输。
它在数字图像处理和通信领域中具有重要的应用。
本文将详细介绍图像编码的原理与流程。
一、图像编码的原理图像编码的原理主要包括两个方面：冗余性和压缩算法。
冗余性是指图像中存在大量的冗余信息，如空间冗余、颜色冗余和编码冗余等。
空间冗余是指相邻像素之间的相关性，即一个像素的值可以通过周围像素的值来推断。
颜色冗余则是指对于彩色图像而言，相同颜色的像素块会有很多。
编码冗余是指图像中存在的统计规律，如特定区域出现的频率较高等。
压缩算法则是通过对冗余信息进行删除或者通过更简洁的方式进行表示，以达到减小图像文件大小的目的。
常见的压缩算法包括无损压缩和有损压缩两种。
在无损压缩中，图像信息被压缩后可以完全还原。
堆栈式压缩和行程长度编码是常见的无损压缩算法。
堆栈式压缩通过创建一个字典，将常用的像素序列存储，并用较短的代码替代。
行程长度编码则是将重复出现的像素值和其连续出现的次数进行编码。
有损压缩则是对图像信息进行一定程度的损失，但是在人眼感知范围内的信息差异可以被忽略。
常见的有损压缩算法有离散余弦变换（DCT）和小波变换等。
离散余弦变换通过将图像信息转换到频域上，对高频部分进行舍弃，从而实现压缩效果。
小波变换则是利用小波函数对图像信息进行变换，提取主要信息并舍弃细节。
二、图像编码的流程图像编码的流程主要包括图像预处理、分块和变换、量化、编码和解码等步骤。
首先是图像预处理，这一步骤主要是对原始图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，以提高编码的效果和质量。
接着是分块和变换，将图像分成若干个非重叠的块，对每个块进行变换。
常见的变换方法包括DCT和小波变换等，这一步骤可以减少图像中的冗余信息，并提取出图像的主要特征。
然后是量化，将变换后的图像块进行量化，即将连续的数值转换为离散的数值。
这一步骤可以减少图像的细节信息，从而实现压缩效果。
量化过程中可以采用不同的量化表，以控制压缩率和图像质量之间的平衡。
图像编码基本原理
图像编码基本原理
图像编码是指将图像信号转换为数字形式以便存储和传输的过程。
它的基本原理包括图像采样、量化和编码三个步骤。
首先是图像采样。
图像采样是将连续的图像信号转换为离散的图像样点。
采用的常见方法是在图像上按一定的规律选取像素点，将其亮度值记录下来。
采样过程决定了图像的分辨率，即图像中能够区分的最小细节。
其次是图像量化。
图像量化是将连续的亮度值分割成有限个级别，将每个采样点的亮度值映射到最接近的量化级别上。
量化过程能够减少图像的信息量，从而提高压缩比。
常用的量化方法有均匀量化和非均匀量化。
最后是图像编码。
图像编码是将离散的量化图像数据转换为二进制码流的过程。
编码方法有很多种，如霍夫曼编码、算术编码和熵编码等。
编码的目的是将图像数据表示为尽可能短的位数，以便存储和传输。
图像编码的基本原理是通过采样、量化和编码三个步骤将图像数据转换为数字形式。
这样可以实现图像的高效储存和传输。
通过合理选择采样率、量化级别和编码方法，可以实现对图像进行压缩，减少存储和传输的开销，同时保持图像的视觉质量。
图像编码在数字图像处理和多媒体技术中起着重要的作用。