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1、图像的编码技术,一、图像编码技术的研究背景： 1. 信息传输方式发生了很大的改变 通信方式的改变文字+语音图像+文字+语音 通信对象的改变人与人人与机器，机器与机器,图像的编码技术,2.图像传输与存储需要的信息量空间： 1）彩色视频信息 对于电视画面的分辨率640*480的彩色图像，每秒30帧，则一秒钟的数据量为： 640*480*24*30=221.12M 所以播放时，需要221Mbps的通信回路。 参考数据：宽带网为512K,电话线为56K。 存储时，1张CD可存640M，则仅可以存放2.89秒的数据。,图像的编码技术,2.图像传输与存储需要的信息量空间： 2）传真数据 如果只传送2值图像
2、，以200dpi的分辨率传输，一张A4稿纸的内容的数据量为： 1654*2337*1=3888768bit 按目前14.4K的电话线传输速率，需要传送的时间是：270秒（4.5分） 按每分钟4元计算：18元,图像的编码技术,由于通信方式和通信对象的改变带来的最大问题是： 传输带宽、速度、存储器容量的限制。 给我们带来的一个难题，也给了我们一个机会： 如何用软件的手段来解决硬件上的物理极限。,图像通信系统模型,图像中的数据冗余的概念,你的妻子，Helen，将于明天晚上6点零5分在上海的虹桥机场接你。 (23*2+10=56个半角字符) 你的妻子将于明天晚上 6点零5分在虹桥机场接你。 (20*2
3、+3=43个半角字符） Helen将于明晚6点在虹桥接你。 (10*2+7=27个半角字符）,结论：只要接收端不会产生误解，就可以减少承载信息的数据量。,图像中的数据冗余的概念,描述语言1）“这是一幅 2*2的图像，图像的第一个像素是红的，第二个像素是红的，第三个像素是红的，第四个像素是红的”。,2）“这是一幅2*2的图 像，整幅图都是红色的”。,由此我们知道，整理图 像的描述方法可以达到 压缩的目的。,图像中的数据冗余的概念,图像冗余无损压缩的原理,从原来的16*3*8=284bits压缩为：(1+3)*8=32bits,图像中的数据冗余的概念,图像冗余有损压缩的原理,图像中的数据冗余的概念
4、,实际图像中冗余信息的表现（灰度图）,图像中的数据冗余的概念,图象的视觉冗余 （彩色）,图像中的数据冗余的概念,3. 图像冗余信息分析结论 由于一幅图像存在数据冗余和主观视觉冗余，我们的压缩方式就是从这两方面着手来开展的。 1）因为有数据冗余，当我们将图像信息的描述方 式改变之后，可以压缩掉这些冗余。 2）因为有主观视觉冗余，当我们忽略一些视觉不 太明显的微小差异，可以进行所谓的“有损”压 缩。,图像编码压缩术语,图像熵: 描述图像信源的平均信息量，单位: 比特/字符 平均码字长度: 度量任何码性能的准则单位: 比特/字符 编码效率: 压缩比: 衡量数据压缩程度的指标之一。,为像素灰度级 对应
5、的概率,为灰度级 所对应的码字的长度,图像的压缩编码,第一代压缩编码八十年代以前，主要是根据传统的信源编码方法。 第二代压缩编码 八十年代以后，突破信源编码理论，结合分形、模型基、神经网络、小波变换等数学工具，充分利用视觉系统生理心理特性和图像信源的各种特性。,图像的压缩编码,图像的压缩编码,一、行程编码(RLE编码),基本原理： 通过改变图像的描述方式，来实现压缩。将一行中颜色值相同的相邻像素用一个计数值和该颜色值来代替。 举例说明：aaaa bbb cc d eeeee fffffff (共22*8=176 bits) 4a3b2c1d5e7f (共12*8=96 bits),一、行程编码
6、(RLE编码),在传真中的应用： 传真件中一般都是白色比较多，而黑色相对比较少。所以可能常常会出现如下的情况： 600W 3b 100w 12b 4w 3b 200w 上面的行程编码所需用的字节数为： 因为：5126001024 所以：计数值必须用10bit来表示 10*7=70bit,一、行程编码(RLE编码),在传真中的应用： 现在我们就希望对其有一个改善。 白色：10bit，黑色：4bit 600W 3b 100w 12b 4w 3b 200w 所需字节数为： 4*10+3*4=52bit 比原来的方式10*7=70bit减少了18bit,二、 Huffman 编码（熵编码）,基本原理：
7、 为了达到更大的压缩率，提出了一种方法，就是 将在图像中出现频度大的像素值给一个比较短的编码，将出现频度小的像数值给一个比较长的编码。,二、 Huffman 编码（熵编码）,举例说明： aaaa bbb cc d eeeee fffffff （共22*8=176 bits) 4 3 2 1 5 7 编码： f=0 e=10 a=110 b=1111 c=11100 d=11101 11011011011011111111111111100111001110110101010100000000 (共 7*1+5*2+4*3+3*4+2*5+1*5=56 bits),二、 Huffman 编码,c
8、,b,a,f,e,7/22,5/22,4/22,2/22,1,0,f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000,d,1/22,3/22,6/22,22/22,13/22,9/22,3/22,1,0,1,0,1,0,1,0,二、 Huffman 编码,aaaa bbb cc d eeeee fffffff （共22*8=176 bits) 4 3 2 1 5 7 经过Huffman编码之后的数据为： 1010101010001001001000100010000111111111101010101010101 (共 7*2+5*2+4*2+3*3+2*4+1*4=53 b
9、its) 比前面我们给出的编码得到的56bits的数据量还小,二、Huffman 编码,Huffman编码在图像压缩中的实现 我们知道，对一幅图像进行编码时，如果图像的大小大于256时，这幅图像的不同的码字就有可能是很大，例如极限为256个不同的码字。 对整幅图直接进行Huffman编码时，小分布的灰度值，就有可能具有很长的编码。 如：100位以上，这样不但达不到压缩的效果反而会使数据量加大，应该如何处理？,二、 Huffman 编码,常用的且有效的方法是： 将图像分割成若干的小块，对每块进行独立的Huffman编码。例如：分成 的子块，就可以大大降低不同灰度值的个数（最多是64而不是256）
10、。,三、DCT变换编码,DCT变换编码的提出： 行程编码与Huffman编码的设计思想是基于对信息的表述方法的改变，属于无损压缩方式。但是一定有一个极限。 DCT变换是希望在接收方不产生误解的前提下进行一定的信息丢失。 由前面讲到的频域变换可以得到启示，就是将低频与高频按照不同的数据承载方式进行表述。,三、DCT变换编码,复习DCT变换：,正变换：,逆变换：,其中：,三、DCT变换编码,DCT变换编码方法：,DCT变换,DCT逆变换,原图像,除以量化矩阵,取整,1）编码过程：,2）解码过程：,压缩图像,乘以量化矩阵,取整,压缩 图像,解压 图像,三、DCT变换编码,Huffman:42bits
11、,Huffman:28bits,例：,原图像为：,DCT变换,除以量化矩阵，取整,三、DCT变换编码,原图,解压图,四、混合编码,混合编码实现的可能性及有效性： 回顾一下讲过的几个内容的特点 1. 行程编码：擅长于重复数字的压缩。 2. Huffman编码：擅长于像素个数的不同编码。 4. DCT变换：擅长将高频部分分离出来。,四、 混合编码,例： aaaa bbb cc d eeeee fffffff （共22*8=176 bits) 4 3 2 1 5 7 行程编码：4a3b2c1d5e7f (共6*（8+3）= 66Bits ),176,66,四、混合编码,aaaa bbb cc d e
12、eeee fffffff （共22*8=176 bits) 4 3 2 1 5 7 Huffman编码： f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000 1010101010001001001000100010000111111111101010101010101 (共 7*2+5*2+4*2+3*3+2*4+1*4=53 bits),176,66,53,四、混合编码,aaaa bbb cc d eeeee fffffff （共22*8=176 bits) 4 3 2 1 5 7 Hufman与行程编码混合： 41030012000110000511701 (共：3+2+3+3+3+4+3+4+3+2+3+2=35 bits),176,66,53,35,图像压缩的实例,1,一次小波变换,DCT变换.行程编码,Huffman编码,一次小波变换,Huffman编码,变字长行程编码,2,差值编码,算法 1.,算法 2.,现代压缩编码示例,原图,JPEG 100：1,400:1,600:1,作 业（共1题）,1. 设图像为：,请对其用混合编码方式进行有损编码。,
