第4章C图像信息处理技术电子教案

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1、第4章 图像信息处理技术,4.1 图像信号概述 4.2 图像信号数字化 4.3 数字图像压缩方法的分类 4.4 典型的熵编码方法 4.5 预测编码 4.6 变换编码 *4.7 新型图像编码技术 4.8 静态图像压缩编码标准 4.9 动态图像压缩编码标准 练习与思考题,4.1 图像信号概述,图像是一种可视化的信息， 图像信号是图像信息的理论描述方法， 图像信号按其内容变化与时间的关系来分， 主要包括静态图像和动态图像两种。 静态图像其信息密度随空间分布， 且相对时间为常量； 动态图像也称时变图像， 其空间密度特性是随时间而变化的。 人们经常用静态图像的一个时间序列来表示一个动态图像。,图像分类还

2、可以按其他方式进行： 如按其亮度等级的不同可分为二值图像和灰度图像； 按其色调的不同可分为黑白图像和彩色图像； 按其所占空间的维数不同可分为平面的二维图像和立体的三维图像等等。 图像信号的记录、 存储和传输可以采用模拟方式或数字方式。 传统的方式为模拟方式， 例如， 目前我们在电视上所见到的图像就是以一种模拟电信号的形式来记录， 并依靠模拟调幅的手段在空间传播的。 将模拟图像信号经A/D变换后就得到数字图像信号， 数字图像信号便于进行各种处理， 例如最常见的压缩编码处理就是在此基础上完成的。 本书介绍的图像信息处理技术就是针对数字图像信号的。 ,为了解决此问题， 人们找到了相应的解决方法： 利

3、用人的视觉特性降低彩色图像的数据量， 这种方法往往把RGB空间表示的彩色图像变换到其他彩色空间， 每一种彩色空间都产生一种亮度分量和两种色度分量信号。 常用的彩色空间表示法有YUV、 YIQ和YCbCr等。 ,（1） YUV彩色空间。 通常我们用彩色摄像机来获取图像信息， 摄像机把彩色图像信号经过分色棱镜分成R0、 G0、 B0三个分量信号， 分别经过放大和r校正得到RGB， 再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和色差信号U、 V， 其中亮度信号表示了单位面积上反射光线的强度， 而色差信号（所谓色差信号， 就是指基色信号中的三个分量信号R、 G、 B与亮度信号之差）决定了彩色图像信号的色调。 最后

4、发送端将Y、 U、 V三个信号进行编码， 用同一信道发送出去， 这就是在PAL彩色电视制式中使用的YUV彩色空间。 YUV与RGB彩色空间变换的对应关系如式（4.1-1）所示。,YUV彩色空间的一个优点是， 它的亮度信号Y和色差信号U、 V是相互独立的， 即Y信号分量构成的黑白灰度图与用U、 V两个色彩分量信号构成的两幅单色图是相互独立的。 因为YUV是独立的， 所以可以对这些单色图分别进行编码。 此外， 利用YUV之间的独立性解决了彩色电视机与黑白电视机的兼容问题。,（4.1-1）,YUV表示法的另一个优点是， 可以利用人眼的视觉特性来降低数字彩色图像的数据量。 人眼对彩色图像细节的分辨能力

5、比对黑白图像细节的分辨能力低得多， 因此就可以降低彩色分量的分辨率而不会明显影响图像质量， 即可以把几个相同像素不同的色彩值当做相同的色彩值来处理（即大面积着色原理）， 从而减少了所需的数据量。 在PAL彩色电视制式中， 亮度信号的带宽为4.43 MHz， 用以保证足够的清晰度， 而把色差信号的带宽压缩为1.3 MHz， 达到了减少带宽的目的。 ,在数字图像处理的实际操作中， 就是对亮度信号Y和色差信号U、 V分别采用不同的采样频率。 目前常用的Y、 U、 V采样频率的比例有422和411， 当然， 根据要求的不同， 还可以采用其他比例。 例如要存储RGB888的彩色图像， 即R、 G、 B分

6、量都用8比特表示， 图像的大小为640480像素， 那么所需要的存储容量为64048038/8921 600字节； 如果用YUV411来表示同一幅彩色图像， 对于亮度信号Y， 每个像素仍用8比特表示， 而对于色差信号U、 V， 每4个像素用8比特表示， 则存储量变为640480(8+4)/8460 800字节。 尽管数据量减少了一半， 但人眼察觉不出有明显变化。,（2） YIQ彩色空间。 在NTSC彩色电视制式中选用YIQ彩色空间， 其中Y表示亮度， I、 Q是两个彩色分量。 I、 Q与U、 V是不相同的。 人眼的彩色视觉特性表明， 人眼对红、 黄之间颜色变化的分辨能力最强； 而对蓝、 紫之间

7、颜色变化的分辨能力最弱。 在YIQ彩色空间中， 色彩信号I表示人眼最敏感的色轴， Q表示人眼最不敏感的色轴。 在NTSC制式中， 传送人眼分辨能力较强的I信号时， 用较宽的频带（1.31.5 MHz）； 而传送人眼分辨能力较弱的Q信号时， 用较窄的频带（0.5 MHz）。 YIQ与RGB彩色空间变换的对应关系如式(4.1-2)所示。 ,（4.1-2）,（3） YCbCr彩色空间。 YCbCr彩色空间是由ITU-R（国际电联无线标准部， 原国际无线电咨询委员会CCIR）制定的彩色空间。 按照CCIR601-2标准， 将非线性的RGB信号编码成YCbCr， 编码过程开始是先采用符合SMPTE-CR

8、GB（它定义了三种荧光粉， 即一种参考白光， 应用于演播室监视器及电视接收机标准的RGB）的基色作为r校正信号。,非线性RGB信号很容易与一个常量矩阵相乘而得到亮度信号Y和两个色差信号Cb、 Cr。 YCbCr通常在图像压缩时作为彩色空间， 而在通信中是一种非正式标准。 YCbCr与RGB彩色空间变换的对应关系如式（4.1-3）所示， 可以看到： 数字域中的彩色空间变换与模拟域中的彩色空间变换是不同的。 ,（4.1-3）,2 彩色图像信号的分量编码 通过图像信号的表示方法的讨论可以看到： 对于彩色图像信号数字压缩编码， 可以采用两种不同的编解码方案。 一种是复合编码， 它直接对复合图像信号进行

9、采样、 编码和传输； 另一种是分量编码， 它首先把复合图像中的亮度和色度信号分离出来， 然后分别进行取样、 编码和传输。 目前分量编码已经成为图像信号压缩的主流， 在20世纪90年代以来颁布的一系列图像压缩国际标准中均采用分量编码方案。 以YUV彩色空间为例， 分量编码系统的基本框图如图4.1-1所示， 其中对亮度信号Y使用较高的采样频率， 对色差信号U、 V则使用较低的采样频率。 ,图4.1-1 彩色图像信号分量编码系统的基本框图,4.2 图像信号数字化,图像信号数字化与音频数字化一样主要包括两方面的内容： 取样和量化。 图像在空间上的离散化称为取样， 即使空间上连续变化的图像离散化， 也就

10、是用空间上部分点的灰度值来表示图像， 这些点称为样点（或像素， 像元， 样本）。 一幅图像应取多少样点呢？其约束条件是： 由这些样点采用某种方法能够正确重建原图像。,取样的方法有两类： 一类是直接对表示图像的二维函数值进行取样， 即读取各离散点上的信号值， 所得结果就是一个样点值阵列， 所以也称为点阵取样； 另一类是先将图像函数进行正交变换， 用其变换系数作为取样值， 故称为正交系数取样。 对样点灰度级值的离散化过程称为量化， 也就是对每个样点值数字化， 使其和有限个可能电平数中的一个对应， 即使图像的灰度级值离散化。 量化也可分为两种： 一种是将样点灰度级值等间隔分档取整， 称为均匀量化；

11、另一种是将样点灰度级值不等间隔分档取整， 称为非均匀量化。,4.2.1 取样点数和量化级数的选取 假定一幅图像取MN个样点， 对样点值进行Q级分档取整。 那么对M， N和Q如何取值呢？ 首先， M， N， Q一般总是取2的整数次幂， 如Q = 2b ， b为正整数， 通常称为对图像进行b比特量化， M、 N可以相等， 也可以不相等。 若取相等， 则图像距阵为方阵， 分析运算方便一些。 其次， 关于M、 N和b(或Q)数值大小的确定。 对b来讲， 取值越大， 重建图像失真越小。 若要完全不失真地重建原图像， 则b必须取无穷大， 否则一定存在失真， 即所谓的量化误差。,一般供人眼观察的图像， 由于

12、人眼对灰度分辨能力有限， 用58比特量化即可。 对MN的取值主要依据取样的约束条件。 也就是在MN大到满足取样定理的情况下， 重建图像就不会产生失真， 否则就会因取样点数不够而产生所谓混淆失真。 为了减少表示图像的比特数， 应取MN点数刚好满足取样定理。 这种状态的取样即为奈奎斯特取样。 MN常用的尺寸有512512， 256256， 6464， 3232等。,再次， 在实际应用中， 如果允许表示图像的总比特数MNb给定， 对MN和b的分配往往是根据图像的内容和应用要求以及系统本身的技术指标来选定的。 例如， 若图像中有大面积灰度变化缓慢的平滑区域如人图像的特写照片等， 则MN取样点可以少些，

13、 而量化比特数b多些， 这样可使重建图像灰度层次多些。 若b太少， 在图像平滑区往往会出现“假轮廓”。,反之， 对于复杂景物图像， 如群众场面的照片等， 量化比特数b可以少些， 而取样点数MN要多些， 这样就不会丢失图像的细节。 究竟MN和b如何组合才能获得满意的结果很难讲出一个统一的方案， 但是有一点是可以肯定的： 不同的取样点数和量化比特数组合可以获得相同的主观质量评价。,*4.2.2 点阵取样 在分析取样和重建图像时， 往往认为取样系统的输入图像是一个确定的图像场， 即为确知函数， 如一幅照片或胶片。 但是在某些情况下， 如电视图像由于噪声影响和取样方式变化， 把这种取样看成是二维随机过

14、程的取样更为有益， 当然实际取样还有一些问题要注意。 ,1. 确定图像场的点阵取样原理 对理想取样而言， 其取样函数为空间抽样函数 S（x,y）， 离散形式可表示为,（4.2-1）,函数的取样阵列如图4.2-1所示。,图4.2-1 函数的取样阵列,令fI(x,y)代表一理想的无限大连续图像场， 其点阵取样方法就是用空间抽样函数S(x,y)和连续图像函数fI(x,y)相乘。 设fS(x,y)表示取样后的图像， 理想取样数学模型如图4.2-2所示。,图4.2-2 理想取样数学模型,由此可以得到,（4.2-2）,式中, 连续函数fI(x,y)移入求和式内变为离散形式fI(ix, jy)， 表明只是在

15、取样点(ix, jy)上计值。 根据二维傅立叶变换卷积定理， 可以得到频域关系式为,（4.2-3）,式中,假定理想图像的频谱是有限的， 截止频率为uc和vc， 根据函数的筛选性质对式(4.2-3)进一步运算可以得式(4.2-4)和如图4.2-3所示的取样图像频谱示意图。,（4.2-4）,图4.2-3 取样图像频谱示意图,由式（4.2-4）和图4.2-3可以看出， 取样图像频谱是原图像频谱在频域中的无穷多个重复。 重复频谱之间间隔u和v取决于取样间隔x和y的大小， 只要选取合适的x、 y， 就能保证u、 v等于或大于原图像截止频率2uc、 2vc， 那么各个重复频谱之间就不会重叠。 在这种情况下

16、， 选用合适的二维重建滤波器， 就可以取出一个完整的原图像频谱（即除所有i, j0的频谱成分）， 再由二维傅立叶反变换获得和原图像一样的重建图像 。,取样正确与否的原则是能否由取样图像不失真地重建原图像， 而正确取样的关键是取样间隔x、 y的选择， 因此保证正确取样的条件是,因为,（4.2-5）,所以,则,（4.2-6）,满足式(4.2-5)和式(4.2-6)中“等于”条件的取样称为奈奎斯特取样。 满足两式中小于条件的取样称为过取样， 而不满足上述两条件的取样称为欠取样。 在欠取样情况下， 会产生混淆失真。 混淆失真是取样中应注意的一个重要问题。 防止出现混淆失真的办法， 从理论上讲， 若已知原图像频谱的最高频率成分， 则使用过取样或奈奎斯特取样， 而不要使用欠取样；,但若不知道原图像频谱的最高频率成分， 则应先采用已知截止频率的低通滤波器预先过滤图像， 限制其高频率成分， 再针对低通滤波器截止频率进行过取样或奈奎斯特取样。 在实际取样系统中， 取样脉冲宽带效应相当于一个低通滤波器， 另外光学系统的透镜散焦， 孔阑衍射也都