数字图像与视频压缩编码原理1.pdf

1 数字图像与视频压缩 编码原理 张亚飞 信息工程教研室 2012 2013学年第2学期 2 数字图像与视频压缩编码原理 主要内容主要内容 数字图像和视频压缩编码概述数字图像和视频压缩编码概述 无失真编码无失真编码 预测编码预测编码 变换编码变换编码 3 数字图像和视频压缩编码概述 压缩的概念压缩的概念 压缩的必要性 数字视频信号巨大的数据量 给 存储 处理和传输带来了不少压力 压缩的必要性 数字视频信号巨大的数据量 给 存储 处理和传输带来了不少压力 压缩的可能性 冗余的存在压缩的可能性 冗余的存在 压缩的目的 确保重建图像或视频质量的前提 下 尽可能减小码率 压缩的目的 确保重建图像或视频质量的前提 下 尽可能减小码率 4 数字图像和视频压缩编码概述 相对数据冗余的定义相对数据冗余的定义 设 为表达一个信息 方法设 为表达一个信息 方法A用的数据量为用的数据量为n1 方 法 方 法B用的数据量为用的数据量为n2 压缩率 压缩比 压缩率 压缩比 CR n1 n2 相对数据冗余 相对数据冗余 RD 1 1 CR n1 n2 CR 1 RD 0 表示方法 表示方法A相对于方法相对于方法B不包含 冗余 不包含 冗余 n1 n2 CR RD 1 表示显著的压缩和大量的数 据冗余 表示显著的压缩和大量的数 据冗余 n1 当 其他 因为量化器的输出可用因为量化器的输出可用单个位符单个位符表示表示 输出只有输出只有2个值个值 所以编码器 中的符号编码器只用 所以编码器 中的符号编码器只用长度固定为长度固定为1bit的码 由的码 由DM方法得到的方法得到的码率是码率是 1比特比特 像素像素 43 限失真编码 帧内预测编码帧内预测编码 设输入序列为设输入序列为 14 15 14 15 13 15 15 14 20 26 27 28 27 27 29 37 47 62 75 77 78 79 80 81 82 83 a 1 c 6 5 用德尔塔调制编码 a 1 c 6 5 用德尔塔调制编码 编码开始时 先将编码开始时 先将第一个输入像素第一个输入像素直接传给编码 器 在编码器和解码器两端都 直接传给编码 器 在编码器和解码器两端都建立初始条件建立初始条件 后 其余的可用上述公式计 算得到 后 其余的可用上述公式计 算得到 00 14xx x e e x 44 17 559 553 059 56 524 053 07719 22 053 046 553 06 528 546 57518 15 546 540 046 56 522 040 06217 7 040 033 540 06 513 533 54716 3 533 527 033 56 510 027 03715 2 027 020 527 06 58 520 52914 5 520 514 020 56 51 014 0153 0 014 020 514 0 6 5 6 520 5142 5 520 514 020 56 51 014 0151 0 014 0 14 0 140 x x x x x e ex xn 误差解码器编码器输入误差解码器编码器输入 45 限失真编码 颗粒噪声 斜率过载 信号x 颗粒噪声 斜率过载 信号x 信号x信号x n x x n x x 62 48 1012141618202262 48 1012141618202224262426 46 限失真编码 帧内预测编码帧内预测编码 当当c远大于输入中的最小变化时 如在远大于输入中的最小变化时 如在n 0到到n 7 的相对平滑区域 的相对平滑区域 DM编码会产生颗粒噪声 编码会产生颗粒噪声 当当c远小于输入中的最大变化时 如在远小于输入中的最大变化时 如在n 14到到 n 19的相对陡峭区间 的相对陡峭区间 DM编码会产生斜率过载编码会产生斜率过载 对大多数图像而言 上述对大多数图像而言 上述2种情况分别会导致图像 中目标边缘发生模糊和整个图像产生纹状表面 种情况分别会导致图像 中目标边缘发生模糊和整个图像产生纹状表面 47 限失真编码 帧内预测编码帧内预测编码 德尔塔调制 德尔塔调制 DM 预测误差图像 解码后图像 预测误差图像 解码后图像 48 限失真编码 帧内预测编码帧内预测编码 最优量化器最优量化器 量化过程会导致图像的失真 可以根据不同的优 化准则和输入 即预测误差 的概率密度函数选 择最佳的量化方法 量化过程会导致图像的失真 可以根据不同的优 化准则和输入 即预测误差 的概率密度函数选 择最佳的量化方法 优化准则 可以是统计上的或心理上的 如均方 量化误差最小 优化准则 可以是统计上的或心理上的 如均方 量化误差最小 概率密度函数 缓慢变化的区域的量化比较精 细 快速变化的区域可以比较粗糙 从而减少颗 粒噪声和斜率过载 概率密度函数 缓慢变化的区域的量化比较精 细 快速变化的区域可以比较粗糙 从而减少颗 粒噪声和斜率过载 49 限失真编码 帧内预测编码帧内预测编码 最佳预测器最佳预测器 预测编码的数据压缩率大小取决于预测器性能的 好坏 预测编码的数据压缩率大小取决于预测器性能的 好坏 最佳线性预测就是选择合适的系数使得误差信号 的均方误差最小 最佳线性预测就是选择合适的系数使得误差信号 的均方误差最小 信号的均方误差 即方差 为信号的均方误差 即方差 为 22 nnn E eExx nnnnnn xexexx 1 m nin i i xa x 求预测系数的限制条件求预测系数的限制条件 DPCM 50 限失真编码 帧内预测编码帧内预测编码 最佳预测器最佳预测器 22 1 m nnin i i E eExa x 22 0 nnn ii E eExx aa 1 2 0 0 0 nnn nnn nnn m Exxx Exxx Exxx 51 限失真编码 帧内预测编码帧内预测编码 最佳预测器最佳预测器 1 a R r 11121 21 12 12 12 nnnnnn m nn n mnn mnn mn m T nnnnnn m T m E xxE xxE xx E xx E xxE xxE xx E x xE x xE x x aaaa R r 预测器系数预测器系数 52 限失真编码 帧内预测编码帧内预测编码 最佳预测器最佳预测器 对任意图像 最优线性预测的系数仅仅依赖于原 始图像中像素的自相关 对任意图像 最优线性预测的系数仅仅依赖于原 始图像中像素的自相关 预测模型的复杂程度取决于线性预测中所使用的 以前样本数目 样本数目越多 预测器也越复杂 最简单的预测器就是前面介绍的前值预测 预测模型的复杂程度取决于线性预测中所使用的 以前样本数目 样本数目越多 预测器也越复杂 最简单的预测器就是前面介绍的前值预测 对于样本点的选取 一般来说 刚开始时 随着 样本点个数 对于样本点的选取 一般来说 刚开始时 随着 样本点个数m的增加 均方误差会增小 但可以 证明 当 的增加 均方误差会增小 但可以 证明 当m足够大时 再增加样本点数 均方误 差也不会减少 足够大时 再增加样本点数 均方误 差也不会减少 53 限失真编码 帧内预测编码帧内预测编码 最佳预测器最佳预测器 大多数情况下 大多数情况下 R和和r的计算通过一个简单的固定 图像得到 的计算通过一个简单的固定 图像得到 利用固定模型计算得到的预测器 很难适应其他 不同特性图像的预测要求 利用固定模型计算得到的预测器 很难适应其他 不同特性图像的预测要求 在预测过程中不断的修改预测器系数 使之适应 不同图像的统计特性 形成自适应预测器 在预测过程中不断的修改预测器系数 使之适应 不同图像的统计特性 形成自适应预测器 54 限失真编码 帧内预测编码帧内预测编码 最佳预测器最佳预测器 预测技术比较预测技术比较 假定量化误差为假定量化误差为0 0 97 1 0 5 1 0 5 1 0 75 1 0 75 1 0 5 1 1 0 97 1 0 97 1 1 1 1 1 1 1 f x yf x y f x yf x yf xy f x yf x yf xyf xy f x yhv f x y f xy hf xyf xy vf x yf xy 其他 其中 水平梯度 垂直梯度 水平梯度 垂直梯度 55 限失真编码 随着预测器阶数 的增加 预测误 差减小 相同阶数 自适 应预测器的预测 误差小 随着预测器阶数 的增加 预测误 差减小 相同阶数 自适 应预测器的预测 误差小 56 作业 算术编码作业算术编码作业 假设信源符号为假设信源符号为 A B C 这些符号的概率分别 为 这些符号的概率分别 为 0 4 0 2 0 4 根据这些