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1、第第8章章图像压缩图像压缩8.18.1 基本概念基本概念8.28.2 图像压缩模型图像压缩模型8.38.3 信息论基础信息论基础8.4 8.4 方法方法第第8章章图像压缩图像压缩图像压缩的必要性图像压缩的必要性计算机图像处理中的数字图像其灰度多数用计算机图像处理中的数字图像其灰度多数用8bit8bit来量化，一幅最简来量化，一幅最简单的黑白照片单的黑白照片, ,若按若按512512512512点阵取样点阵取样, ,表示这幅图像的二进制数据表示这幅图像的二进制数据量：量：而医学图像处理和其他科研应用的图像的灰度量化可用到而医学图像处理和其他科研应用的图像的灰度量化可用到12bit12bit以以上
2、，所需数据量上，所需数据量: :遥感图像如遥感图像如SARSAR图像用图像用8bit8bit量化，量化，100100公里公里* *100100公里，公里，10m10m分辨率的分辨率的图像的大小为图像的大小为10000100001000010000。这样一个地区的图像需。这样一个地区的图像需10108 8B=100MBB=100MB以上。以上。这无疑对图象的这无疑对图象的存储存储、处理处理、传送传送带来很大的困难。带来很大的困难。动态视频数据量更大。动态视频数据量更大。数字高清：数字高清：1080i/50Hz1080i/50Hz1920*1080*24*50=2 488 320 000 =2.5
3、Gb/s1920*1080*24*50=2 488 320 000 =2.5Gb/s视频信号的传输率约为视频信号的传输率约为2.5GB/s2.5GB/s这样大的数据量不仅超出了计算机的存储和处理能力，更是当前通信信道的传这样大的数据量不仅超出了计算机的存储和处理能力，更是当前通信信道的传输速率所不及的。因此，为了存储、处理和传输这些数据，必须进行压缩。输速率所不及的。因此，为了存储、处理和传输这些数据，必须进行压缩。 传输 存储压缩解压介质压缩解压信道主要目的主要目的第第8章章图像压缩图像压缩在保持一定图像质量的条件下，以尽可能少的比特数表示图像。 第第8章章图像压缩图像压缩图像压缩的方法图像
4、压缩的方法消除冗余数据，从数学角度看，将原始图像消除冗余数据，从数学角度看，将原始图像转化为从转化为从统计角度统计角度统计角度统计角度看尽可能看尽可能不相关不相关不相关不相关的数据集的数据集一般分为两类：一般分为两类：无损压缩无损压缩：在压缩和解压缩过程中没有：在压缩和解压缩过程中没有信息信息损损失失有损压缩有损压缩：能取得较高的压缩率，但压缩后不能：能取得较高的压缩率，但压缩后不能通过解压缩恢复原状通过解压缩恢复原状其它：如根据需要，即可进行无损，也可进行有其它：如根据需要，即可进行无损，也可进行有损压缩的技术；准无损技术损压缩的技术；准无损技术图像压缩的理论基础图像压缩的理论基础信息论信息
5、论图像处理的概念和技术图像处理的概念和技术压缩方法压缩方法预测编码方法（对应空域方法）预测编码方法（对应空域方法）变换编码方法（对应频域方法）变换编码方法（对应频域方法）第第8章章图像压缩图像压缩8.1 基础知识基础知识数据冗余的概念数据冗余的概念数据是用来表示信息的。如果不同的方法数据是用来表示信息的。如果不同的方法表示等量的信息表示等量的信息表示等量的信息表示等量的信息使用了不同的数据量使用了不同的数据量使用了不同的数据量使用了不同的数据量，那么使用较多数据量的方法中，有些数，那么使用较多数据量的方法中，有些数据必然是代表了无用的信息，或者是重复地表示了其它数据已据必然是代表了无用的信息，
6、或者是重复地表示了其它数据已表示的信息，这就是表示的信息，这就是数据冗余数据冗余的概念。的概念。第第8章章图像压缩图像压缩同量的数据可表达不同量的信息同量的信息可用不同量的数据表达冗余数据表达了数据表达了无用无用的信息的信息 数据表达了数据表达了已表达已表达的信息的信息8.1 基础知识基础知识数据冗余的数学量化数据冗余的数学量化如果如果b b和和b b代表两个表示相同信息的数据集合中所携载信息单元代表两个表示相同信息的数据集合中所携载信息单元的数量，则的数量，则b b表示的数据集合的表示的数据集合的相对数据冗余相对数据冗余R R定义为：定义为：第第8章章图像压缩图像压缩相对数据冗余和压缩率的一
7、些特例相对数据冗余和压缩率的一些特例b b相对于相对于b bCR对应的情况对应的情况b = bb = b1 10 0第第1 1种表达相对第种表达相对第2 2种种表达不含冗表达不含冗余数据余数据b bb b1 1第第1 1种数据集合包含相种数据集合包含相当多的冗余数据当多的冗余数据b bb 4+7+14+7+1），），6464位数据时就需要位数据时就需要7 7位验证码（位验证码（2 27 764+7+164+7+1），大家可以依此推），大家可以依此推算。此时，它们的编码规则也与算。此时，它们的编码规则也与4 4位时不一样了。位时不一样了。 其中：其中：k k代表验证码的个数，代表验证码的个数，n
8、 n代表数据位的个数。代表数据位的个数。 汉明汉明(7，4)码码（19501950年年）：其编码由其编码由4 4数据比特到数据比特到7 7位，增加三个奇偶校验码。汉明位，增加三个奇偶校验码。汉明(7,4)(7,4)可以检可以检测并纠正测并纠正单单单单比特错误，且也能检测双比特错误；比特错误，且也能检测双比特错误；图像压缩模型图像压缩模型原数据流（原数据流（4bit)4bit)：原数据流的原数据流的hamminghamming码（码（7bit)7bit)：其中：其中： 组成组成冗余码冗余码冗余码冗余码“一位错误一位错误”效验字效验字 的值就是错误发生的位置！的值就是错误发生的位置！汉明汉明(7，
9、4)码码应用举例：应用举例：图像压缩模型图像压缩模型原数据流（原数据流（4bit)4bit)：原数据流的原数据流的hamminghamming码（码（7bit)7bit)：如果第如果第3 3个（从左到右算起）数据位在传输途中因干扰而变成了个（从左到右算起）数据位在传输途中因干扰而变成了1 1，即，即检测时，检测时， 纠错代码纠错代码 从高到低排列为二进制编码从高到低排列为二进制编码110110，换算成十进制就是，换算成十进制就是6 6，也就是说第，也就是说第6 6位（从左到右算起）数据错了，而数据第位（从左到右算起）数据错了，而数据第3 3位（从左到右位（从左到右算起）在汉明码编码后的位置正好
10、是第算起）在汉明码编码后的位置正好是第6 6位。位。 8.4 图像压缩图像压缩方法方法1 .无损压缩（LosslessCompression）:香农信息保持编码定理：8.4 图像压缩图像压缩方法方法1 .无损压缩（LosslessCompression）:举例：算术编码算术编码在信源各符号概率接近的条件下信源各符号概率接近的条件下，算术编码是一种优于Huffman编码的方法。对整个符号序列整个符号序列编码，而不是对单个符号编码。信源符号序列算术码字（0至1之间的实数间隔）0.068最终二进制码为？算术编码练一练练一练根据信源的概率分布进行算术编码。已知信源的概率分布为求二进制序列011的编码。
11、8.4 图像压缩图像压缩方法方法2 .有损压缩（LossyCompression）:举例1：预测编码编码利用邻近像素之间的相相关关性性，预测像素的灰度值，对实际值与预测值之间的误差值进行编码差分脉冲编码调制DifferentialPulseCodeModulation，DPCM(帧内预测编码)DPCM系统的组成 通过分析可以得出以下结论：图像的相关性越强，压缩效果越好。当某个阶数已使EeN,eN 10时，即使再增加预测点数，压缩效果也不可能继续提高。当前像素与邻近像素的位置关系常用预测器方案前值预测：用x0同一行的最近邻近像素来预测=x0一维预测：如图中的x1、x5。二维预测：如图中的x1、x
12、2、x3、x4、x5、x6、x7等。示例：JPEG预测编码8.4 图像压缩图像压缩方法方法2 .有损压缩（LossyCompression）:举例2：变换编码编码二维离散小波变换小小波波分分析析是是20世世纪纪80年年代代开开始始逐逐渐渐发发展展成成熟熟的的应应用用数数学学的的一一个个分支。分支。主要特点：主要特点：对时间（二维信号为空间）对时间（二维信号为空间）-频率的双重分析和多分辨率分析能力。频率的双重分析和多分辨率分析能力。被被誉誉为为“数数学学显显微微镜镜”，在在信信号号和和图图像像处处理理等等领领域域具具有有重重要要的的应用价值。应用价值。二维离散小波变换定义二维离散小波变换逼近，
13、并采用Mallat二维快速算法求解。与DFT类似，可分离二维小波变换最终可转化为两次一维小波变换。图3.14可分离二维小波变换的频率域分解（a）1层分解（b）2层分解（c）3层分解逆变换重构算法按相反的步骤进行这样就构成了2DDWT的金字塔结构。由于小波变换的理论和算法比较复杂，从应用的角从应用的角度看，请将注意力集中在用度看，请将注意力集中在用MATLAB对图像进行小对图像进行小波变换和重构的实现过程中。波变换和重构的实现过程中。64 WAVEINFO WAVEINFO函数：函数：提供小波工具箱中所有小波信息。提供小波工具箱中所有小波信息。WAVEFUN函数：函数： 返返回回一一维维小小波波
14、的的小小波波函函数数和和尺尺度度函函数数（如如果果尺尺度函数存在的情况下）的近似值。度函数存在的情况下）的近似值。WFILTERS函数：函数： 返回指定小波的分解和重构滤波器返回指定小波的分解和重构滤波器65waveinfo(db);%显示显示db系小波信息系小波信息phi,psi,xval=wavefun(db2,10);%得得到到db2的的尺尺度度函函数数和和小小波波函函数数subplot(242);plot(xval,phi,k);%显示尺度函数显示尺度函数axis(03-0.51.5);axissquare;title(db2尺度函数尺度函数);subplot(243);plot(xv
15、al,psi,k);%显示小波函数显示小波函数axis(03-1.51.5);axissquare;title(db2小波函数小波函数);lo_d,hi_d,lo_r,hi_r=wfilters(db2);%得到得到db2的相关滤波器的相关滤波器subplot(245);stem(lo_d,ok);title(db2分解低通滤波器分解低通滤波器);subplot(246);stem(hi_d,ok)；title(db2分解高通滤波器分解高通滤波器);subplot(247);stem(lo_r,ok);title(db2重构低通滤波器重构低通滤波器);subplot(248);stem(hi_
16、r,ok);title(db2重构高通滤波器重构高通滤波器);【例】构建滤波器【例】对图像实现小波变换bior3.7是双正交样条小波对应的滤波器。图像：wbarb.mat。【解】MATLAB程序如下：loadwbarb;%从磁盘调入磁盘文件wbarb.matimage(X);%将矩阵X显示为图像.colormap(map); %配合函数image()画出连续的灰度图cA1,cH1,cV1,cD1=dwt2(X,bior3.7);%对X进行DWT，bior3.7是双正交样条小波对应的滤波器A1=upcoef2(a,cA1,bior3.7,1);H1=upcoef2(h,cV1,bior3.7,1
17、);V1=upcoef2(v,cV1,bior3.7,1);D1=upcoef2(d,cD1,bior3.7,1);figure;colormap(map);subplot(2,2,1);image(wcodemat(A1,180);title(ApproximationA1)subplot(2,2,2);image(wcodemat(H1,255);title(HorizontalDetailH1)subplot(2,2,3);image(wcodemat(V1,255);title(VerticalDetailV1)subplot(2,2,4);image(wcodemat(D1,255)
18、;title(DiagonalDetailD1)Y=2.0*IDWT2(A1,H1,V1,D1,bior3.7);Y=imresize(Y,0.5);figure;image(Y);colormap(map);图3.15一层小波变换（a）原图像（b）逆变换后的图像图3.15一层小波变换（c）一层小波变换的4个分量小波变换应用示例如何得到清晰图?小波变换应用示例直接将两图相加,问题问题?+小波变换应用示例多聚焦图像数据融合（图像复原）多聚焦图像数据融合（图像复原）利用小波变换，将图像分解为高频和低频的两类分量小波变换应用示例多聚焦图像数据融合（图像复原）多聚焦图像数据融合（图像复原）利用小波变换
19、，将图像分解为高频和低频的两类分量分别融合两图的高频和低频的两类分量如何融合?低频,高频分别相加?小波变换应用示例多聚焦图像数据融合（图像复原）多聚焦图像数据融合（图像复原）利用小波变换，将图像分解为高频和低频的两类分量分别融合两图的高频和低频的两类分量低频,高频分别按不同规则融合低频：低频：求平均/取最大值高频：高频：线性加/领域方差加权平均的方法751 1. . 小波变换系数分析小波变换系数分析 图号图号图号图号最大值最大值最大值最大值最小值最小值最小值最小值均值均值均值均值方差方差方差方差能量比能量比能量比能量比层能量合计层能量合计层能量合计层能量合计LL4LL4213213.4.40.
20、860.8696.92796.9272141.82141.886.3186.31 92.0192.01 4.364.36 2.562.56 1.071.07HL4HL4109.0109.0-113.94-113.94-0.142-0.142281.3281.32.102.10LH4LH4129.9129.9-114.13-114.13-0.085-0.085374.9374.92.812.81HH4HH483.683.6-67.59-67.590.0740.074105.8105.80.790.79HL3HL3167.3167.3-131.52-131.52-0.191-0.191260.12
21、60.11.951.95LH3LH3102.2102.2-148.53-148.53-0.095-0.095248.5248.51.861.86HH3HH369.069.0-88.40-88.400.05140.051474.0374.030.550.55HL2HL2139.2139.2-117.46-117.460.0970.097151.9151.91.141.14LH2LH2136.7136.7-170.36-170.36-0.024-0.024138.3138.31.041.04HH2HH277.377.3-113.20-113.20-0.001-0.00151.351.30.380.
22、38HL1HL175.775.7-92.01-92.010.0370.03757.857.80.430.43LH1LH167.267.2-92.61-92.61-0.061-0.06158.358.30.430.43HH1HH158.358.3-59.27-59.27-0.011-0.01127.927.90.210.21LenaLena图小波系数统计分析表图小波系数统计分析表图小波系数统计分析表图小波系数统计分析表 762. 2. 小波变换系数分析小波变换系数分析 各层小波系数分布图各层小波系数分布图各层小波系数分布图各层小波系数分布图 77小波系数规律小波系数规律小波系数规律小波系数规律:
23、 : : : （1 1） 随随随随着着着着分分分分层层层层数数数数的的的的增增增增加加加加，小小小小波波波波系系系系数数数数的的的的范范范范围围围围越越越越来来来来越越越越大大大大，说说说说明明明明越往后层次的小波系数越重要。越往后层次的小波系数越重要。越往后层次的小波系数越重要。越往后层次的小波系数越重要。（2 2）除除除除LL4LL4外外外外，其其其其他他他他子子子子带带带带方方方方差差差差和和和和能能能能量量量量明明明明显显显显减减减减少少少少，充充充充分分分分说说说说明明明明低频系数在图像编码中的重要性。低频系数在图像编码中的重要性。低频系数在图像编码中的重要性。低频系数在图像编码中的
24、重要性。（3 3）对对对对同同同同一一一一方方方方向向向向子子子子带带带带，按按按按从从从从高高高高层层层层到到到到低低低低层层层层（从从从从低低低低频频频频到到到到高高高高频频频频）子带，有：子带，有：子带，有：子带，有：HL4HL4HL3HL3HL2HL2HL1HL1，LH4LH4LH3LH3LH2LH2LH1LH1，HH4HH4HH3HH3HH2HH2HH1HH1，大大大大部部部部分分分分情情情情况况况况下下下下其其其其方方方方差差差差从从从从大大大大到到到到小小小小，有有有有一定的变换规则。一定的变换规则。一定的变换规则。一定的变换规则。（4 4）第一层中有第一层中有第一层中有第一层中
25、有90%90%的系数绝对值集中在的系数绝对值集中在的系数绝对值集中在的系数绝对值集中在0 0零附近。零附近。零附近。零附近。以上规律对图像压缩编码算法有很重要的指导意义以上规律对图像压缩编码算法有很重要的指导意义以上规律对图像压缩编码算法有很重要的指导意义以上规律对图像压缩编码算法有很重要的指导意义 78例例例例可基于离散小波变换实现图像的压缩可基于离散小波变换实现图像的压缩8.4 图像压缩图像压缩方法方法3 .新型的图像压缩编码方法举例：分形编码（fractalcoding）模模型型编编码码利用对图像建模的方法对图像参数进行估计。由于参数的数据量远远少于图像的数据量，因而用模型编码对压缩数据
26、量极其有效。分形(fractal)的基本概念分形的基本思想来源于数学上对客观世界一些现象的自相似性描述。分形是一种由许多与全局相似的局部所构成的形体。分形编码的效果分形编码的效果分分形形压压缩缩的的发发明明者者之之一一、美美国国GeorgiaGeorgia理理工工学学院院的的数数学学家家M.F.BarnslyM.F.Barnsly于于19881988年年在在BYTEBYTE杂杂志志上上利利用用分分行行方方法法对对几几幅幅简简单单的的、具具有有明明显显相相似似特特征征的的图图像像进进行行压压缩缩，其其压压缩缩比比达达到到1000010000：1 1。目目前前采采用用的的全全自自动动的的分分形形压
27、压缩缩，对对灰灰度度图图像像的的压压缩缩比比可可以以达达到到4 4：1 1100100：1 1，对彩色图像的压缩比还要更高些。，对彩色图像的压缩比还要更高些。美美国国IteratedIterated公公司司对对分分辨辨率率为为640480640480的的彩彩色色图图像像进进行行压压缩缩，压压缩缩比比为为9292：1 1。压压缩缩时时间间为为2 2分分2121秒秒，解解压压缩缩时时间间为为2.42.4秒秒。这这种不对称性符合用户的要求。种不对称性符合用户的要求。8.4 图像压缩图像压缩方法方法4 .压缩编码标准在静态图像压缩编码标准中，比较著名的有JPEG、JBIG等标准。视频可看成是一幅幅不同
28、但相关的静态图像的时间序列。静态图像的压缩技术和标准可以直接应用于视频的单帧图像。适用于静态图像的适用于静态图像的JPEG标准标准新的新的JPEG2000压缩国际标准压缩国际标准彩色与灰度图像压缩标准JPEGJPEG算法算法与系统JPEG（JointPhotographicExpertsGroup）是一个由ISO和IEC两个组织机构联合组成的一个专家组，负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准，这个专家组开发的算法称为JPEG算法，并且成为国际上通用的标准，因此又称为JPEG标标准准。JPEG是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准，既可用于灰度图像又可用于彩色图像。JPEG编/解码器算法框图J
29、PEG的视频应用与硬件实现尽管JPEG标准是基于彩色静止图像压缩而提出的，但对于压缩视频的帧内图像也十分有效。每秒可处理2700万个像素的单片JPEG编/解码器芯片，已能实时处理常规电视图像。M-JPEG（Motion-JPEG）技术即运动静止图像压缩技术。这种技术广泛应用于可精确到帧编辑和多层图像处理的非线性编辑领域。M-JPEG的压缩和解压缩是对称的，可由相同的硬件和软件实现。新一代静止图像压缩编码标准：新一代静止图像压缩编码标准：JPEG2000JPEG2000概述概述 随着多媒体技术应用的不断增加，图像压缩随着多媒体技术应用的不断增加，图像压缩技术要求具有较高的压缩性能，而且还要求有新
30、技术要求具有较高的压缩性能，而且还要求有新的特征来满足一些特殊的要求。为此，国际标准的特征来满足一些特殊的要求。为此，国际标准化组织（化组织（ISOISO）指定了新一代静止图像指定了新一代静止图像压缩标准：压缩标准：JPEG2000JPEG2000。通过对通过对JPEG2000JPEG2000中核心算中核心算法（法（EBCOTEBCOT）的分析，阐述了的分析，阐述了JPEG2000JPEG2000压缩标准压缩标准新的特征，以及与现有压缩标准相比显示出来的新的特征，以及与现有压缩标准相比显示出来的优越性能。优越性能。 JPEG JPEG 全名为全名为 Joint Photographic Exp
31、erts GroupJoint Photographic Experts Group（联合图联合图像专家组）像专家组），它是一个在国际标准组织，它是一个在国际标准组织( (ISO)ISO)下从事静态图像压下从事静态图像压缩标准制定的委员会。它制定出了第一套国标静态图像压缩标准：缩标准制定的委员会。它制定出了第一套国标静态图像压缩标准：ISO 10918-1ISO 10918-1 就是我们所说的就是我们所说的 JPEGJPEG。由于。由于JPEGJPEG优良的品质，使优良的品质，使得它在短短的几年内就获得极大的成功，得它在短短的几年内就获得极大的成功，目前网站上百分之八十目前网站上百分之八十的图
32、像都是采用的图像都是采用JPEGJPEG的压缩标准。的压缩标准。然而随着多媒体应用领域的激然而随着多媒体应用领域的激增增, ,传统传统JPEGJPEG压缩技术已无法满足人们对多媒体图像资料的要求。压缩技术已无法满足人们对多媒体图像资料的要求。因此，更高压缩率以及更多新功能的新一代静态图像压缩技术因此，更高压缩率以及更多新功能的新一代静态图像压缩技术JPEG 2000JPEG 2000就诞生了。就诞生了。引言：引言：JPEG 2000JPEG 2000 正式名称为正式名称为: :ISO 15444ISO 15444，同样是由同样是由JPEG JPEG 组织负责制定。组织负责制定。该标准是由联合图
33、像专家组于该标准是由联合图像专家组于1997年开始征集提案年开始征集提案，2000年年12月月正式公布正式公布JPEG2000标准。标准。它的它的目标目标是在高压缩率的情况下，如何保证图像传输是在高压缩率的情况下，如何保证图像传输的质量。的质量。JPEG 2000JPEG 2000采用以采用以小波转换小波转换( (Wavelet Wavelet Transform) Transform) 为主的多分辨率编码方式。为主的多分辨率编码方式。 它的它的核核心算法心算法是是EBCOTEBCOT （请课后去查阅相关资料请课后去查阅相关资料_）。）。JPEG2000JPEG2000还将彩色静态画面采用的还
34、将彩色静态画面采用的JPEGJPEG编码方编码方式、式、2 2值图像采用的值图像采用的JBIG(Joint Binary Image JBIG(Joint Binary Image Group)Group)编码方式统一起来，成为对应各种图像的编码方式统一起来，成为对应各种图像的通用编码方式。通用编码方式。简单原理图简单原理图JPEG 2000与与传统JPEG最最大大的的不不同同，在在于于它它放放弃弃了了JPEG所所 采采 用用 的的 以以 离离 散散 馀 弦弦 转 换(Discrete CosineTransform)（对相相关关理理论感感兴趣趣的的同同学学请课后后查阅_）为主主 的的 区区
35、块 编 码 方方 式式 ， 而而 改改 采采 以以 小小 波波 转 换(Wavelettransform)为主主的的多多解解析析编码方方式式。小小波波转换的的主主要要目目的的是是要将要将图像的像的频率成分抽取出来。率成分抽取出来。问题问题1.JPEG2000是怎么产生的？（产生的背景）是怎么产生的？（产生的背景）2.JPEG2000是怎么工作的？（原理）是怎么工作的？（原理）3.JPEG2000的优势所在？的优势所在？4.JPEG2000应用在哪些方面？应用在哪些方面？JPEG2000的新特征的新特征JPEG2000JPEG2000把把JPEG的四种模式（的四种模式（顺序模式顺序模式，渐进模渐
36、进模式式，无损模式无损模式和和分层模式分层模式）集成在一个标准之中。）集成在一个标准之中。在编码端以在编码端以最大的压缩质量最大的压缩质量（包括无失真压缩）（包括无失真压缩）和和最大的图像分辨率最大的图像分辨率来压缩图像。来压缩图像。在解码端可以从码流中以任意的图像质量和分辨在解码端可以从码流中以任意的图像质量和分辨率解压图像，最大可达到编码时的图像质量和分辨率解压图像，最大可达到编码时的图像质量和分辨率。率。JPEG2000的应用领域的应用领域可大致分成两个方面：一方面面向传统的JPEG市场如打印、扫描、数字摄像、遥感等另一方面面向一些新兴的应用领域如网路传输、彩色传真、无线通讯，医疗影像、
37、电子商务等。JPEG2000最主要的特征最主要的特征高压缩率高压缩率无损压缩和有损压缩无损压缩和有损压缩渐进传输渐进传输感兴趣区域压缩感兴趣区域压缩码流的随机访问和处理码流的随机访问和处理容错性容错性开放的框架结构开放的框架结构基于内容的描述基于内容的描述 由于在离散子波变换算法中，图像可以转换成一系列可更加有效存储像素模块的由于在离散子波变换算法中，图像可以转换成一系列可更加有效存储像素模块的“子波子波”，因此，因此，JPEG2000JPEG2000格式的图片压缩比可在现在的格式的图片压缩比可在现在的JPEGJPEG基础上再提高基础上再提高10%30%10%30%，而且压缩后的，而且压缩后的
38、图像显得更加细腻平滑，这一特征在互联网和遥感等图像传输领域有着广泛的应用。图像显得更加细腻平滑，这一特征在互联网和遥感等图像传输领域有着广泛的应用。高压缩率：高压缩率：无损压缩和有损压缩：无损压缩和有损压缩： JPEG2000JPEG2000提供无损和有损两种压缩方式。无损压缩在许多领域是必须的，例如医学图提供无损和有损两种压缩方式。无损压缩在许多领域是必须的，例如医学图像中有时有损压缩是不能忍受的，再如图像档案中为了保存重要信息较高的图像质量是必像中有时有损压缩是不能忍受的，再如图像档案中为了保存重要信息较高的图像质量是必然的要求。同时，然的要求。同时，JPEG2000JPEG2000提供的
39、是嵌入式码流，允许从有损到无损的渐进解压。提供的是嵌入式码流，允许从有损到无损的渐进解压。渐进传输：渐进传输： 现在网络上的现在网络上的JPEGJPEG图像下载时是按图像下载时是按“块块”传输的，因此只能一行一行地显示，而采用传输的，因此只能一行一行地显示，而采用JPEG 2000JPEG 2000格式的图像支持渐进传输格式的图像支持渐进传输( (Progressive Transmission)Progressive Transmission)。所谓的所谓的渐进传输渐进传输就是先传输图像轮廓数据，然就是先传输图像轮廓数据，然后再逐步传输其他数据来不断提高图像质量，后再逐步传输其他数据来不断提
40、高图像质量，互联网、打印机和图像文档是这一特性的主要互联网、打印机和图像文档是这一特性的主要应用场合。应用场合。感兴趣区域压缩：感兴趣区域压缩： 可以指定图片上感兴趣区域可以指定图片上感兴趣区域( (Region Of Interest),Region Of Interest),然然后在压缩时对这些区域指定压缩质量，或在恢复时指定某些后在压缩时对这些区域指定压缩质量，或在恢复时指定某些区域的解压缩要求。这是因为区域的解压缩要求。这是因为子波在空间和频率域上具有局子波在空间和频率域上具有局域性域性，要完全恢复图像中的某个局部，并不需要所有编码都，要完全恢复图像中的某个局部，并不需要所有编码都被精
41、确被精确保留，只要对保留，只要对应它的一部分应它的一部分编码没有误差编码没有误差就可以了。就可以了。码流的随机访问和处理：码流的随机访问和处理： 这一特征允许用户在图像中随机地定义感兴趣区域，使得这一区域的的图像质量高于其它图像区域；码流的码流的随随机处理机处理允许用户进允许用户进行旋转、移动、行旋转、移动、滤波和特征提取滤波和特征提取等操作。等操作。容错性：容错性： 在码流中提供容错性有时是必要的，例如在无线等传输误码很高的通信信道中传输图像时，没有容错性是让人不能接受的。开放的框架结构：开放的框架结构： 为了在不同的图像类型和应用领域优化编码系为了在不同的图像类型和应用领域优化编码系统，提
42、供一个开放的框架结构是必须的统，提供一个开放的框架结构是必须的, ,在这种开在这种开放的结构中放的结构中, ,编码器只实现核心的工具算编码器只实现核心的工具算法和码流的解法和码流的解析，如果需要析，如果需要, ,解码器可以要解码器可以要求数据源发送求数据源发送未知的工具算未知的工具算法。法。基于内容的描述：基于内容的描述： 图像文档、图像索引和搜索在图像处理中是图像文档、图像索引和搜索在图像处理中是一个重要的领域，一个重要的领域，MPEG-7MPEG-7就是支持用户对其感兴就是支持用户对其感兴趣的各种趣的各种“资料资料”进行快速、有效的检索的一个进行快速、有效的检索的一个国际标准。基于内容的描
43、述在国际标准。基于内容的描述在JPEG2000JPEG2000中是压缩中是压缩系统的特性之一。系统的特性之一。JPEG2000的基本框架和实现的基本框架和实现（1）对原始图像数据进行离散小波变换（DWT）（2）对变换后的小波系数进行量化（3）对量化后的数据熵编码（4）最后形成输出码流。解码器是编码器的逆过程解码器是编码器的逆过程(如图如图b）目的是要将图像的频率成分抽取出来。目的是要将图像的频率成分抽取出来。 整个整个JPEG2000JPEG2000的编码过程的编码过程: :把原图像分解成各个成分把原图像分解成各个成分( (亮度信号和色度信号亮度信号和色度信号) )。把图像和它的各个成分分解成
44、矩形图像片。图像片把图像和它的各个成分分解成矩形图像片。图像片是原始图像和重建图像的基本处理单元。是原始图像和重建图像的基本处理单元。对每个图像片实施小波变换。对每个图像片实施小波变换。对分解后的小波系数进行量化并组成矩形的编码块对分解后的小波系数进行量化并组成矩形的编码块（code-blockcode-block）。）。对在编码块中的系数对在编码块中的系数“位平面位平面”熵编码。熵编码。为使码流具有容错性，在码流中添加相应的标识符为使码流具有容错性，在码流中添加相应的标识符（MakerMaker）。）。可选的文件格式用来描述图像和它的各个成分的意可选的文件格式用来描述图像和它的各个成分的意义
45、义结论结论 在一些低复杂度的应用中，在一些低复杂度的应用中，JPEG2000JPEG2000不可能代不可能代替替JPEGJPEG，因为因为JPEG2000JPEG2000的算法复杂度不能满足这些的算法复杂度不能满足这些领域的要求，但是，对于有较好的图像质量、较低领域的要求，但是，对于有较好的图像质量、较低的比特率或者是一些特殊特性的要求的比特率或者是一些特殊特性的要求( (渐进传输和渐进传输和感兴趣区域编码等感兴趣区域编码等) )时，时，JPEG2000JPEG2000将是最好的选择将是最好的选择。课后查阅：静态图象压缩技术的最新发展1. 你认为JPEG2000有什么不足之处？该怎么改进？2.
46、 你心目中最理想的静态图片压缩技术是怎样的？ 5. 预测编码影响压缩效果的因素？3. 未来的静态图片压缩技术将是怎样的？4. 为何要进行无损压缩?本次课外查阅作为平时考核的一部分，请下周理本次课外查阅作为平时考核的一部分，请下周理论课上课前提交答案，论课上课前提交答案，A4纸，若手写，请注意字纸，若手写，请注意字迹工整，若打印，请注意排版整齐规范迹工整，若打印，请注意排版整齐规范本本 章章 小小 结结理解和掌握理解和掌握 数字图像编码与压缩的理论基础是本章的重点。熟知熟知 各种国际标准的特点、应用领域。了解了解 各种编/解码器的原理和软件和硬件实现。注意注意 数字图像编码与压缩技术的最新发展和应用前景。
