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1、4.1.2 多媒体数据压缩的可能性,1.空间冗余 例: 图像中的“A”是一个规则物体。光的亮度、饱和度及颜色都一样，因此，数据A有很大的冗余。,A,2.时间冗余,例: 序列图像。,F2,A,F1,A,3.信息熵冗余,信息量： 指从N个相等的可能事件中选出一个事件所需要的信息度量和含量。 信息熵：指一团数据所带的信息量，平均信息量就是信息熵（entropy）。,例如:从64个数中选出某一个数。可先问“是否大于32?”消除半数的可能,这样只要6次就可选出某数。,35,1.大于/小于 32？ 2.大于/小于 32+16=48？ 3.大于/小于 48-8=40？ 4.大于/小于 40-4=36？ 5.
2、大于/小于 36-2=34？ 6.大于/小于 34+1=35,大,小,小,小,大,等,63,1.大于/小于 32？ 2.大于/小于 32+16=48？ 3.大于/小于 48+8=56？ 4.大于/小于 56+4=60？ 5.大于/小于 60+2=62？ 6.大于/小于 62+1=63,大,大,等,大,大,大,这是因为每提问一次都会得到1比特的信息量。因此，在64个数中选定某一数所需的信息量是 log2 64=6(bits),信息量： 指从N个相等的可能事件中选出一个事件所需要的信息度量和含量。,设从N个数中选任意一个数X的概率为 P(x)，假定选定任意一个数的概率都相等，P(x)= 1/N，因
3、此定义信息量I(x) =log2N= -log2(1/N)= -log2P(x)=IP(x),信息量： 指从N个相等的可能事件中选出一个事件所需要的信息度量和含量。,从64个数中选任意一个数X的信息量I(x) =log264= 6,信息熵：指一团数据所带的信息量，平均信息量就是信息熵（entropy）。,如果将信源所有可能事件的信息量进行平均，就得到了信息熵(entropy)。熵就是平均信息量。,信息源的符号集为 Xj (j=1,2,3N) 设X出现的概率为P(xj),则信息源X的熵为,为使单位数据量d接近或等于E(即信息熵)，应设公式 其中b(yj)是j已分配给码元素yj的比特数,理论状态下应取 b(yj)= -log2Pj Pj为Yj发生的概率。,例如：ASCII码用7bit，128种A=31HB=32H 实际应用中很难预估出（P0PK-1） 因此我们取b(Y0)= b(Y1)=b26个英文字母 b(Y0)= b(Y1)= b(Y26)=7,4.结构冗余,图像有非常强的纹理结构。 如草席图结构上存在冗余。,5.知识冗余,图像的理解与某些基础知识有关。 例:人脸的图像有同样的结构：嘴的上方有鼻子，鼻子上方有眼睛，鼻子在中线上,6.视觉冗余,视觉冗余是非均匀、非线性的。 例:人类视觉分辨率为2 ，但常用2 就是数据冗余。,5-6,8,7.其他冗余,图像空白的非定长性。,
