压缩编码绪论(2015).

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1、1,压缩编码技术,2,1、课堂出勤。课程每学分不得超过一次缺勤，每缺勤一次，期末总成绩扣五分；若缺勤次数超过课程学分数，则取消该门课程的期末考试资格。 2、作业。课程作业缺交量超过作业总量30%及以上的，取消该门课程的期末考试资格。办理课程免听的学生亦参照此规定执行，教学办在学生办理免听手续时，须向学生声明强调此规定。,学院的有关规定,3,考核方式,开卷考试 考试内容： 基础知识和基本原理 压缩编码方法,4,教材及参考书目,吴乐南.数据压缩（第三版）.北京:电子工业出版社，2012.8 （主要教材） 2.吴家安.数据压缩技术及应用.北京:科学出版社，2009.1 3.戴善荣.数据压缩.西安:西

2、安电子科学技术出版社,2005.5 4.Khalid Sayood著.数据压缩导论.北京:人民邮电出版社,2009 5.David Salomon著.数据压缩原理与应用.北京:电子工业出版社,2003.9,5,参考书目,6,参考书目,7,其他参考书目,8,其他参考书目,9,教学内容,第一章 绪论 第二章 信源的数字化与压缩系统评价 第三章 数据压缩的信息论基础 第四章 统计编码 第五章 预测编码 第六章 变换编码 第七章 子带编码与小波变换 第八章 图像/视频压缩编码的国际标准,10,第一章 绪 论,1.1 什么是数据压缩？ 1.2 数据压缩的必要性 1.3 数据压缩技术的分类 1.4 数据压

3、缩技术的历史发展,11,1.1 什么是数据压缩？,数据压缩：用紧致的方式表示信息的技术或科学。探求任何信源的“精纯”表述，而又不致带来重大的失真，这就是数据压缩要解决的命题。,12,1.1 什么是数据压缩？,信息：抽象的，要表达的特定意思； 消息：可以把信息表达出来的文字、语言或图像等，具体的； 信号：消息的物理体现，可在通信系统中传输，如光信号、电信号；,通信最基本、最重要的功能就是传递信息，获取信息、处理信息、和利用信息。,13,1.1 什么是数据压缩？,14,1.1 什么是数据压缩？,信源编码：压缩与解压缩、加密与解密 主要解决传输的有效性问题 用最少的数码传递最大的信息量。 信道编码：

4、尽量克服传输过程中的差错 主要解决传输的可靠性问题,15,1.1 什么是数据压缩？,16,1.1 什么是数据压缩？,信源编码：压缩与解压缩、加密与解密 主要解决传输的有效性问题,数据压缩：以最少的平均信息位来表示信源所发出的信息，减少容纳给定消息集合或数据采样集合的信号空间（数据存储介质、时间、带宽，即空域、时域和频域等）。,17,实 际 应 用,18,第一章 绪 论,1.1 什么是数据压缩？ 1.2 数据压缩的必要性 1.3 数据压缩技术的分类 1.4 数据压缩技术的历史发展,19,1.2 数据压缩的必要性,数字传输系统的优点： 数字传输质量高于模拟传输质量，经多次中继不引起严重的噪声累积，

5、不受系统非线性影响 易于采用信道编码技术提高传输的可靠性 便于利用时分复用技术与其他通信业务相结合 易于数字加密，提高信息安全性 数字电路易于大规模集成 数字设备可靠性高，维护简便,20,采用数字技术（或系统）具有许多优越性，但也使数据量大增。数字信号的传输速率或比特率 I 为：,其中：数字化信号的取样频率 ，每个取样幅度值用R 位二进制编码（R bit）。可理解为：该信号在通信线路上每秒钟应传送的位数，或着保存一秒钟信号样值所需要占用的存储容量。 当取样速率一定时，比特率(或数码率、码率、速率、数据率)也可简单地用R表示，意为每个样值R bit。一般传输时多用I ，存储时只用R 。,1.2

6、数据压缩的必要性,21,1.2 数据压缩的必要性,几种常见视频图像源未压缩的原始数据率,22,1.2 数据压缩的必要性,表1.1 数字化音、视频格式,23,数字音频、视频信号数据传输速率计算,从传输角度：,数字电话,一路广播级的彩色数字电视(若按4:2:2（亮度/色差/色差）的分量编码标准格式，用13.5/6.75/6.75 MHz频率采样，每像素（pixel: picture element, 简写为pel）用8位编码：,等于3375路数字话路；,24,从存储角度：,512512像素、8bit/pel黑白图像：,512512像素、每分量8bit/pel的彩色图像：,一幅223022308bi

7、t的气象卫星红外云图37.94MB：,数字音频、视频信号数据传输速率计算,25,海洋地球物理勘探遥测数据：,60路传感器，每路信号按1KHz频率采样、16位模-数转换器（A/D）量化而得，每1km就需记录1盘0.5英寸的计算机磁带，而仅仅一条测量船每年可勘测15000km 。,一颗卫星每半个小时即可发回一次全波段数据（5个波段），每天的数据率高达1.1GB,数字音频、视频信号数据传输速率计算,26,1.2 数据压缩的必要性,数据压缩的目的 1. 在现有系统特性限制下，通过数据压缩来满足工作要求。 2. 在新系统设计时，通过数据压缩，节省成本。 3. 在某些情况下，由于客观条件限制，即使不惜成本

8、也无法满足设计要求，数据压缩就是唯一的途径。,27,为什么可以压缩？,自然界中的大多数数据都是冗余的：任何非随机选择的数据都有一定结构，可利用这种结构得到数据的更紧致表示 统计冗余：大多数常见的压缩算法都利用了该冗余 字母冗余：英文中字母E最常出现，而Z很少出现 文本冗余：字母Q后常跟有字母U 图像冗余：自然图像中相邻像素的颜色往往比较相近 数据的物理产生过程 如利用人类的发声系统，设计语音压缩算法 可用在军事、移动通信和玩具中的语音合成中 数据的应用：感知冗余 听觉冗余：如mp3音频编码 视觉冗余,28,例：空间冗余,图像中存在大面积部分相似或完全一样的像素 水平相邻像素的联合直方图,pmf

9、,29,例：时间冗余,视频图像前后几帧的内容变化不大（位置可能不同，可用运动估计方法找到对应位置）,30,例：结构冗余,图像中物体表面纹理等结构存在冗余,31,1.2 数据压缩的必要性,不进行数据压缩，无论传输或存储都很难实用化，数据压缩的好处就在于： 1. 较快地传输各种信源，降低信道占用的费用；（时间域上的压缩） 2. 在有限带宽上能开展更多的并行业务。 （频率域上的压缩） 3. 对移动设备而言，能够降低发射功率。 （能量域上的压缩） 4. 减少数据存储的容量。（空间域上的压缩）,32,第一章 绪 论,1.1 什么是数据压缩？ 1.2 数据压缩的必要性 1.3 数据压缩技术的分类 1.4

10、数据压缩技术的历史发展,33,可逆压缩 (Lossless Compression),冗余度压缩：去除或减少那些可能是后来插入数据中的冗余度，是一个可逆过程。,香农（C.E.Shannon）信息论：,数据=信息+冗余度,其他术语：无损压缩、无失真、无差错编码（Error Free Coding）、无噪声（Noiseless）编码、冗余度压缩(Redundancy Reduction)、熵编码 (Entropy Coding)、数据紧缩 (Data compaction)、信息保持编码（Lossless, Bit-preserving）。,34,例1-4 计算不同采样值间重复采样的数目(游程)，

11、然后将变化的采样值与该重复数目一起发送。,Compression（压缩） : 针对数据内部的多余信息进行压缩；,例1-5 12位A/D变换，通常采用1字(2Byte)来存一个采样值，这样每个样值就额外增加了4位冗余度，但是如果改用3个字（48bit）来存4个数据，可消除冗余度。,Compaction（紧缩） : 针对数据外在冗余度进行压缩。,举 例,35,不可逆压缩(Lossy Compression),又称: 有失真（Lossy）压缩、熵压缩（Entropy Compression）。,例1-6 对采样值设置门限，当采样值超过该门限时才传输原始采样值不可能恢复，信息丢失；,举例：,36,有失

12、真压缩（茶叶粉末无法恢复出茶叶）,例1-7 茶叶压缩的例子 ，直观理解,冗余度压缩无失真压缩（茶叶保持完整）,外在冗余度：空气数据紧缩 内在冗余度：水份冗余度压缩,茶叶压成粉末铁罐可以装得更多,茶叶（“数据”）放入铁罐（“存储器”）,37,一般结论, 有冗余度就可以压缩 压缩只能在一定程度内可逆 超过一定限度，必然带来失真 允许的失真越大，压缩的比例也可以越大,38,1.3 数据压缩技术分类,按照信息论基本概念进行分类 冗余度压缩：仅对数据源中的冗余度进行压缩，去除冗余信息，又称无失真压缩、无噪压缩或可逆压缩。 熵压缩：不仅对数据源中的冗余信息进行压缩，还要对数据源所含的信息本身进行压缩，又称

13、有失真压缩、有损压缩或不可逆压缩。,39,1.3 数据压缩技术分类,按照压缩所依据的信源输出分布特性分类 统计编码：根据信源输出符号的统计特性进行编码，以便最大限度去除压缩数据之间的统计相关性，实现压缩目的。统计编码属于冗余度压缩，是经典的数据压缩方法。 字典编码：又称为LZ编码，是从信源输出的数据中选择字符串，并把字符串编码为一个标识加以保存，利用查字典的原理对字符串编码，实现压缩的目的。,40,1.3 数据压缩技术分类,按照数据编码所使用的编码技术分类 预测编码、变换编码、基于模型的编码、基于小波方法的编码、分形编码等。 按照被压缩数据的频率范围分类 音频压缩：语音压缩、声频压缩 视频压缩

14、,41,1.3 数据压缩技术分类,按照被压缩数据的属性分类 语音压缩、文本压缩 、图形和图像压缩。 按照压缩算法的实现手段分类 硬件压缩：通过硬件实现数据压缩 软件压缩：通过软件实现数据压缩,42,1.3 数据压缩技术分类,按照数据压缩系统自适应能力分类 自适应数据压缩：能够随着数据源的变化而相应调整压缩编码器的特性以适应数据变化。 非自适应数据压缩：不能随着数据源的变化而相应调整压缩编码器特性的压缩方法。,43,1.3 数据压缩技术分类,按照压缩器和解压器的复杂度分类 对称压缩：压缩编码器和解压缩译码器的复杂度及工作量相同或基本相同。（多媒体通信系统中的数据压缩多为对称压缩） 非对称压缩：压

15、缩编码器和解压缩译码器的复杂度及工作量不同。（多媒体录放系统中的数据压缩多为非对称压缩）,44,1.3 数据压缩技术分类,按照数据压缩的应用领域分类 遥测数据压缩、地震数据压缩、医学信息压缩、报纸压缩、数据库压缩等 按照数据压缩使用的量化技术分类 标量量化数据压缩 矢量量化数据压缩,45,表1.2 数据压缩技术的简单分类,46,编码实例：盲文,由路易布莱尔（Louis Braille）发明：3 x 2凸印点阵 26个盲文字母 一些盲文字和字符串 例：“to others”,47,编码实例：Morse码,19世纪中叶，由 Samuel Morse发明 每个字符用“ . ” 表示,48,编码实例：

16、Morse码 (2),Morse码与字母频率： 基本原则：用较短的码字表示出现频率高的字符，较长的码字表示出现频率低的字符 但也不是100% 满足（如l vs. m ） 这就是利用统计冗余编码的基本思想,49,图像压缩实例,图象 丢失高频部分细节,50,第一章 绪 论,1.1 什么是数据压缩？ 1.2 数据压缩的必要性 1.3 数据压缩技术的分类 1.4 数据压缩技术的历史发展,51,早在1949年，贝尔实验室的 Claude Shannon 和 MIT 的 R.M.Fano 几乎同时提出了的对符号进行有效编码从而实现数据压缩的 Shannon-Fano 编码方法 。,Shannon-Fano 编码,大多数信息的表达都存在着一定的冗余度，通过采用一定的模型和编码方法，可以降低这种冗余度。,1.4 数据压缩技术的历史发展,52,60 年代、70 年代乃至 80 年代的早期，数据压缩领域几乎一直被 Huffman