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1、讲座讲座 关于图像压缩的算法关于图像压缩的算法 及其国际标准及其国际标准 Summarization of Image Compression Algorithms and the International Standards 一 图像压缩的意义 二 图象压缩的指标 三 图像压缩的途径 四 图像压缩算法综述 五 图像编码标准 一 图像压缩的意义一 图像压缩的意义 图像是信息传递的重要媒介 图像数据非常巨大 代表图象在处的灰度 CIF格式 256 384 彩色图像 16bit 24帧 秒 10天 压缩倍数 150 需要30G硬盘 图像存储和传输方面的瓶颈 必需进行有效的图像压缩 0 1 1 0
2、 1 1f x yxMyN LL f x y 二 图像压缩的指标二 图像压缩的指标 1 编码效率 包括图象压缩比 CR 每象素 所用的比特数 bpp 每秒所需的传输比特数 bps 等 2 重建图象质量 包括客观度量和主观度量 客观度量 即图象的逼真度 可考虑为原图象与 重建图象的差值 令波形编码器的输入波形为X 解码器的输出波形为Y 则较为常用的两个参数为 均方误差 峰值信噪比 22 e MSEEXY 22 10log 255 e PSNR 主观度量 即通过人们的主观测试来评价系统 的质量 包括二元判决 即 接受 和 不可接 受 主观PSNR 平均判分 等偏爱度曲线 多维计分 MDS 等 3
3、算法的运算量和硬件实现的复杂程度 4 算法的适用范围 5 算法的抗信道噪声干扰能力等 三 图像压缩的途径三 图像压缩的途径 对于单幅图像 消除冗余度 帧内压缩 或静态图象压缩 对于序列图像 消除帧间差别 帧间压缩 或动态图象压缩 静态图像的冗余度静态图像的冗余度 空间冗余 规则物体和规则背景的表面物理 特性具有相关性 结构冗余 图像中存在强的纹理结构 考虑 其纹理特性 可有效压缩图像 知识冗余 图像的理解和某些基础知识有相 当大的相关性 视觉冗余 运动的前后图像间存在着相关性 人眼对部分图像信息不敏感 序列图像的帧间差别序列图像的帧间差别 物体运动 运动物体之间及物体与背景间的遮挡和显露 光照
4、条件或物体表面反光特性的变换 物体的变形 以上原因引起序列图象帧与帧之间的变化 但帧与帧之间也有着很大的相似 因此有压 缩潜力 图象运动越慢 压缩潜力越大 四 图像压缩算法综述四 图像压缩算法综述 静态图像压缩 Still Image Compression 动态图像编码 Video Coding 图像压缩编码 静态图像压缩静态图像压缩 无损压缩 Lossless Compression 有损压缩 Lossy Compression 静态图像压缩 静态图像压缩静态图像压缩 无损压缩 无损压缩 差分脉冲调制方法 DPCM 去除相关 分层内插法 HINT 差分金字塔方法 DP 无损压缩 多重自回归
5、方法 MAR Huffman编码 游程编码 RLC 算术编码 AC 统计编码 静态图像压缩静态图像压缩 DPCMDPCM 对一个特定域内的象素x1 xN进行加权 求和 N i iik Nkxkax 1 求得上述结果和待预测象素值的差值 kk xxx 对差值量化后的指数进行熵编码 静态图像压缩静态图像压缩 去除相关 去除相关 128127 129128 128 1 10 静态图像压缩静态图像压缩 编码的概念 编码的概念 典型的 电报用 莫尔斯 码 e 概率 0 1031 t 0 0796 a 0 0642 z 0 0005 静态图像压缩 Huffman编码 1 将信源符号出现的概率按递减顺序排列
6、 2 将两个最小概率相加 继续之 大的在上 部 小的在下部 3 每一对组合中 上面为1 下面为零 或反之 4 画出每个信源符号概率到1的路径 记下路径的1 和0 5 由右到左 写下这些符号 即为Huffman码 静态图像压缩静态图像压缩 HuffmanHuffman编码编码 概率概率码字码字信号源信号源 a b d c e g f 1 1 0 351 1 0 0 2011 0 11 0 0 26 1 0 0 0 39 00 61 1 1 0 0 1910 0 18011 0 17010 0 15001 0 100001 0 0 010000 静态图像压缩静态图像压缩 游程编码 游程编码 若沿某
7、一特定方向上的一串m个象素具有相 同的灰度值p 则只要传输 p m 即可 23 23 23 23 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 可以表示为 可以表示为 23 4 0 15 静态图像压缩静态图像压缩静态图像压缩静态图像压缩 有损压缩 有损压缩 变换编码 Transform Coding 基于模型的编码方法 MBA 有损压缩 分形编码 Fractal 矢量量化 Vector Quantization 人工神经网络方法 ANN 静态图像压缩静态图像压缩 变换编码 变换编码 离散余弦变换 DCT K L变换 变换编码 Gabor变换 小波变换 DWT 静态图像压缩静态
8、图像压缩 K K L L变换变换 K L变换是最佳变换 将原始信号中相关 性很强的空域变换到相关性彻底去除 的变换域 无快速算法而难以实现 静态图像压缩静态图像压缩 DCTDCT变换变换 在统计意义上达到最接近K L变换的结果 以DCT为基础的JPEG编码标准广泛应用 压缩比可以达到33 55 1 缺点 传统的块效应 压缩比受限制 静态图像压缩静态图像压缩 DCTDCT变换变换 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 00 00 00 00 0
9、0 00 00 00 80 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 DCT 要分成8 8 或16 16的块 来做 这样才最接近K L变换 当 然 也就产生了 块效应 静态图像压缩静态图像压缩 JPEGJPEG标准标准 JPEG Joint Photographic Experts Group JPEG标准框图 DCTHuffman0 1 1 1 1 静态图像压缩静态图像压缩 GaborGabor变换变换 Gabor变换具有对信号进行时频分析的功能 较好地与人类视觉系统 HVS 符合 可以 利用视觉
10、系统的信息处理机制和图像性质的 一致性达到 视觉无损 和 信息保持 的一致性 结合熵编码 可达到8 1的无损压缩 静态图像压缩静态图像压缩 DWTDWT变换变换 小波变换编码步骤 DWT量化熵编码 100101110 静态图像压缩静态图像压缩 DWTDWT变换变换 G0 H0 1 2 1 2 G0 H0 1 2 1 2 x G1 H1 1 2 1 2 1 2 G1 H1 1 2 x 小波分解 小波综合 二维DWT变换 精确重建 Perfect Reconstruction 1 1 01 nhng n 1 1 01 ngnh n 静态图像压缩静态图像压缩 DWTDWT变换变换 二维DWT变换 原
11、始图像列变换行变换 三层DWT分解后的结果 静态图像压缩静态图像压缩 DWTDWT变换变换 三层DWT分解的结果 静态图像压缩静态图像压缩 分形 分形方法方法 自相似性 无论几何尺度怎样变化 物体 任何组成部分的形状都以某种方式与整体 相似 关键在于引入了局部与全部相关去冗余的 思想 压缩效率与物体本身性质有关 静态图像压缩静态图像压缩 VQVQ方法方法 核心思想 利用码书 Code Book 进行信息的传递和存 储 编码思路 码书就是一种人为制定的映射 按照一定的 准则把n维空间划分为若干子空间 然后把图像各象素的 输入值分配到各组中 每组用一个n维矢量来表示 这组 矢量和相应的序号构成码书
12、 工作时码书在发送端和接收端各有一本 每输入一个象 素数据就根据距离最小原则确定重建矢量 查出相应的序 号送出 达到压缩的目的 特点 压缩效率较高 码书的训练非常重要 动态图像压缩动态图像压缩 帧间预测编码 动态图像压缩 模型基方法 三维变换编码 动态图像压缩动态图像压缩 帧间预测编码 帧间预测编码 帧重复方法 帧间预测编码 阈值法 运动估计和补偿 自适应帧内 帧间预测 帧内插方法 动态图像压缩动态图像压缩 运动估计与补偿 运动估计与补偿 运动估计与补偿 块匹配方法 BMA 相位相关法 动态图像压缩动态图像压缩 自适应帧内 自适应帧内 帧间预测帧间预测 物体本身活动时 帧内相关性降低 帧间相关
13、性增强 摄像机活动时 帧内相关性增强 帧间相关性降低 根据活动情况进行自适应的帧内 帧间编 码 提高编码效率 动态图像压缩动态图像压缩 BMABMA方法方法 M N块 k帧 搜索区 k 1帧 W y W y Wx Wx M N 匹配准则 归一化互相关函数 NCCF 均方误差 MSE 帧间绝对差 MAD 传统的JPEG ISO International Organization for Standardization 和 CCITT International Telephone and Telegraph Consultative Committee 于1986年底成立了 联合图片专家组 J
14、oint Photographic Experts Group 简称JPEG 致力于研究静 止图像压缩算法的国际标准 传统JPEG标准 要点如下 1 基本系统 DCT为主的算法 根据视觉特性设计自适应 量化器 用Huffman编码 输出压缩码流 2 扩展系统 Extended System 是基本系统的扩展 可选 用 算 术 编 码 作 熵 编 码 还 可 以 选 用 渐 现 重 建 Progressive Build up 的工作方式 即图像由粗而细地 显示 3 独立的lossless压缩 采用预测编码及Huffman编码或算 术编码 可保证失真率为0 五 图像编码标准五 图像编码标准 人们
15、正致力于提出一种全新的基于小波变换的图像压缩标 准 JPEG2000国际标准 1 卓越的低码率压缩效率 传统的JPEG使用DCT 需将图 像分块 限制了图像的压缩倍数 而小波是基于整幅图像 处理 可实现高压缩比 避免了 分块 效应 2 嵌入式编码 在解码端无论获得多少码流 都能在当 前码率下最优地将图像重建 3 引入 视觉权重 概念 根据视觉特性模型 对小波系 数进行调整 4 实现 区域 编码策略 即对图像中感兴趣的部分进行 单独的编 解码 而无需将整幅图像完全重建出来 5 开放性结构 可随时加入新的有效的算法模块 H 261 第一个高效视频编码标准算法 图像编码的其他 几个国际标准 如JPE
16、G MPEG CCIR723等 都是由它 演变而来的 1984年12月 CCITT第15研究组成立了 可视电话编码专 家组 并在1988年提出了视频编码器的H 261建议 它 的目标是P 64K P 1 30 码率的视频编码标准 以 满足ISDN日益发展的需要 主要应用对象是视频会议的 图像传输 它的视频压缩算法必须能够实时操作 解码 延迟要短 当P 1或2时 只支持帧速率较小的可视电话 当P 6时 则可支持电视会议 H 261建议的原理结构的要点是 采用运动补偿进行帧间 预测 以利用图像在时域的相关性 对帧间预测误差以 8 8或者16 16为宏块 进行DCT变换 以利用图像在 空域上的相关性 接着对DCT变换系数设置自适应量化 器 以利用人们的视觉特性 再采用Huffman熵编码 获 得压缩码流 H 263是一种低码率的视频编码标准 码率可达H 261的 一半 是对H 261标准的很好的改进 它仍然以 MC DCT为核心算法 与H 261不同的是 它采用半像 素精度进行运动补偿 传送的符号采用变长编码 除 了这些基本编码算法外 H 263还包括下面四个可选 的编码方法 所有这些算法可
