第9讲 图像编码之预测编码（课堂PPT）

数字图像处理技术-2016-01,数字图像处理技术DigitalImageProcessing,任课教师吴媛媛E_mail:yuanyuanwu29,1,2,第9讲图像编码之预测编码,数字图像处理技术-2016-01,9.3DPCM编码,9.1预测编码的基本原理(本章重点),9.2（DM）编码,2,2,数字图像处理技术-2016-01,在20世纪40年代，Weiner提出了最佳线性预测理论，1952年Oliver和Harrison等人认识到了线性预测在通信中的作用，并建议把它用于降低冗余度。多年来，人们在大量的试验的基础上成功地试制了多种设备。在我国，70年代就已经研制了采用预测编码的可视电话设备。,3,2,数字图像处理技术-2016-01,预测编码法是一种设备简单、质量较佳的高效编码法。预测编码方法主要有二种：增量调制编码(Deltamodulation)或DM编码法差分脉冲编码调制编码(DifferentialPulseCodeModulation)或DPCM编码法。,4,2020/5/19,预测编码（PredictiveCoding)，就是根据“过去”的时刻的像素值，运用一种模型，预测当前的像素值，预测编码通常不直接对信号编码，而是对预测误差进行编码。当预测比较准确，误差较小时，即可达到编码压缩的目的。,原理：对图象的一个像素的离散幅度的真实值，利用其相邻象素的相关性，预测它的下一个象素的可能值，再求两者差，对这种具有预测性质的差值，量化，编码，就可以达到压缩的目的。,数字图像处理技术-2016-01,9.1预测编码的基本原理,5,2020/5/19,预测编码示意图,数字图像处理技术-2016-01,9.1预测编码的基本原理,6,2020/5/19,预测器：,是根据前面几个像素的亮度值,预测而得预测误差,量化器：对n进行舍入，整量化,编码器：可采用成熟的编码技术，如Huffman编码等,解码器：编码器的逆,线性预测器：,数字图像处理技术-2016-01,9.1预测编码的基本原理,7,2020/5/19,例：,246884210,24357863,24331-4-47,246884210,f,预测器,数字图像处理技术-2016-01,9.1预测编码的基本原理,8,2020/5/19,收端解码时的预测过程与发端相同，所用预测器也相同，收端输出的信号是发端的近似值，两者的误差是,注意：1）多点预测,x1,x2,x3,x,数字图像处理技术-2016-01,9.1预测编码的基本原理,9,2020/5/19,3）预测系数随着不同的图象而不同，但对每幅图象都计算预测系数太麻烦，也不现实，可参考前人得到的数据选择使用。在静止图象压缩的国际标准(JPEG)中，对这种方法的前置点形式以及预测系数有一推荐值可供参考。,2)每行的最开始的几个像素无法预测，这些像素需要用其他方式编码，这是采用预测编码所需要的额外操作,数字图像处理技术-2016-01,9.1预测编码的基本原理,10,2020/5/19,无损预测编码,编码思想,认为相邻像素的信息有冗余。当前像素值可以用以前的像素值来获得。（去除像素冗余）操作：用当前像素值fn，通过预测器得到一个预测值，对当前值和预测值求差，对差编码，作为压缩数据流中的下一个元素。由于差比原数据要小，因而编码要小，可用变长编码。大多数情况下，fn的预测是通过m个以前像素的线性组合来生成的。,数字图像处理技术-2016-01,11,2020/5/19,即：mfn=roundifn-ii=1在一维线性(行预测)预测编码中，预测器为：mfn(x,y)=roundif(x,y-i)i=1round为取最近整数，i为预测系数(可为1/m)，y是行变量。（前m个像素不能用此法编码，可用哈夫曼编码）,数字图像处理技术-2016-01,无损预测编码,12,2020/5/19,编码与解码过程,第一步：压缩头处理第二步：对每一个符号：f(x,y)，由前面的值，通过预测器，求出预测值f(x,y)第三步：求出预测误差：e(x,y)=f(x,y)-f(x,y)第四步：对误差e(x,y)编码，作为压缩值。重复二、三、四步,编码过程：,数字图像处理技术-2016-01,无损预测编码,13,2020/5/19,解码过程：,第一步：对头解压缩第二步：对每一个预测误差的编码解码，得到预测误差e(x,y)。第三步：由前面的值，得到预测值f(x,y)。第四步：误差e(x,y)，与预测值f(x,y)相加，得到解码f(x,y)。重复二、三、四步,数字图像处理技术-2016-01,无损预测编码,14,2020/5/19,数字图像处理技术-2016-01,无损预测编码,15,2020/5/19,有损压缩是：通过牺牲图像的准确率来达到加大压缩率的目的如果我们容忍解压缩后的结果中有一定的误差，那么压缩率可以显著提高,有损预测编码,有损预测编码引言,数字图像处理技术-2016-01,16,2020/5/19,有损压缩方法的压缩比：在图像压缩比大于30:1时，仍然能够重构图像在图像压缩比为10:1到20:1时，重构图像与原图几乎没有差别无损压缩的压缩比很少有能超过3:1的这两种压缩方法的根本差别在于有没有量化模块,数字图像处理技术-2016-01,有损预测编码,17,2020/5/19,量化器基本思想：减少数据量的最简单的办法是将图像量化成较少的灰度级，通过减少图像的灰度级来实现图像的压缩这种量化是不可逆的，因而解码时图像有损失,如果输入是256个灰度级，对灰度级量化后输出，只剩下4个层次，数据量被大大减少。,数字图像处理技术-2016-01,有损预测编码,18,2020/5/19,有损预测的基本思想对无损预测压缩的误差进行量化，通过消除视觉心理冗余，达到对图像进一步压缩的目的。算法的演变a)无损预测压缩的基础是：原图像值fn与预测值fn之间的误差en。有公式：en=fnfn解码与编码使用相同的预测器,数字图像处理技术-2016-01,有损预测编码,19,2020/5/19,编码en=fnfn,+-,符号编码,预测器,最接近的整数,压缩图像,输入图像,en,fn,fn,mfn(x,y)=roundif(x,y-i)i=1/mi=1,数字图像处理技术-2016-01,有损预测编码,20,2020/5/19,解码fn=en+fn,+,符号解码,预测器,解压缩图像,压缩图像,en,fn,fn,数字图像处理技术-2016-01,有损预测编码,21,2020/5/19,算法的演变b)有损预测编码的演变引入量化：将en量化：n=Q(en);用fn=n+fn近似fnfnfn编码：n=Q(fn-fn)解码：fn=n+fn,数字图像处理技术-2016-01,有损预测编码,22,2020/5/19,有损预测编码n=Q(fn-fn),+-,符号编码,预测器,压缩图像,输入图像,en,fn,fn,量化器,n,数字图像处理技术-2016-01,有损预测编码,23,2020/5/19,有损预测解码fn=n+fn,+,符号解码,预测器,解压缩图像,压缩图像,fn,fn,n,数字图像处理技术-2016-01,有损预测编码,24,2020/5/19,M编码器包括比较器、本地译码器和脉冲形成器三个部分。收端译码器比较简单，它只有一个与编码器中的本地译码一样的译码器及一个视频带宽的低通滤波器。,数字图像处理技术-2016-01,9.2DM有损预测编码,25,2020/5/19,CP,图编码、译码原理方框图,放大限幅,定时判决,本地译码,低通滤波,译码,9.2DM有损预测编码,数字图像处理技术-2016-01,26,2020/5/19,当差值e(t)为一个正的增量时用“1”码来表示，当差值e(t)为一个负的增量时用“0”码来表示。在收端，当译码器收到“1”时，信号则产生一个正跳变，当译码器收到“0”时，则信号电压产生一个负的跳变，由此即可实现译码。,27,数字图像处理技术-2016-01,9.2DM有损预测编码,2020/5/19,9.2DM有损预测编码,量化器和预测器的定义：量化器+cen0c是一个正常数-c其它en用1位编码预测器fn=fn-1一般是一个小于等于1的预测系数,en=,数字图像处理技术-2016-01,28,2020/5/19,量化器设：c=6.5,数字图像处理技术-2016-01,9.2DM有损预测编码,29,2020/5/19,举例1：=1，c=6.5计算：两个像素f0=14、f1=15n=0f0=f0=14，n=1，f1=f0=(1)(14)=14（预测结果）编码e1=1514=1（预测误差）e1=+6.5(因为e10)（量化误差）解码f1=e1+f1=6.5+14=20.5（重构结果）f1-f1=(1520.5)=5.5（重构误差）,数字图像处理技术-2016-01,9.2DM有损预测编码,30,2020/5/19,举例2：=1，c=6.5输入编码解码误差nffeeffff-f014-14.0-14.00.011514.01.06.520.514.020.5-5.521420.5-6.5-6.514.020.514.00.031514.01.06.520.514.020.5-5.5.142920.58.56.527.020.527.02.0153727.010.06.533.527.033.53.5164733.513.56.540.033.540.07.0176240.022.06.546.540.046.515.5,数字图像处理技术-2016-01,9.2DM有损预测编码,31,2020/5/19,算法分析,数字图像处理技术-2016-01,在n=14到19变化快的区域，c太小以至不能表示输入的最大的变化，发生一个被称为溢出过载的失真。在n=0到7相对平滑的区域，c太大以至不能表示输入的最小变化，出现了粒状噪音在大多数图像中，这两种现象导致:对象边缘的钝化平滑区域表面粒状的失真,9.2DM有损预测编码,32,2020/5/19,（1）斜率过载特性由M的编码原理可知，应很好地跟踪f(t)，跟踪得越好，误差e(t)越小。当M编码器出现连“1”或连“0”码时，就说明输入模拟信号f(t)有较大的斜率。,数字图像处理技术-2016-01,DM编码基本特性,33,2020/5/19,）M的量化噪声M编码法量化噪声在不过载的情况下，量化噪声的幅度不会超过，而且，可认为在范围内量化噪声是以等概率出现的。在译码时，由于有一个截频为fm的低通滤波器，它将抑制一部分量化噪声。式中fs是取样频率。因此，量化噪声表示为,数字图像处理技术-2016-01,34,DM编码基本特性,2020/5/19,（）M的量化信噪比一般量化噪声的大小并不能完全说明一幅图像质量的好坏。与语音信号编码一样，信号幅度（或功率）与噪声幅度(或功率)的比值才能较全面地说明一幅图像质量受噪声影响的程度。,可以求得M的量化信噪比为,数字图像处理技术-2016-01,35,DM编码基本特性,2020/5/19,预测编码的另一种有用的形式是DPCM编码(DifferentialPulseCodeModulation)。这实际上是M和PCM两种技术相结合的编码方法。,数字图像处理技术-2016-01,9.3DPCM有损预测编码,36,2020/5/19,DPCM编码的基本原理,在卡特勒的专利中提出利用积分器根据一行上前样本值预测现样本值，并且把现样本值与其估计值的差值进行量化和编码。这就是DPCM的基本设计思想。DPCM编码器原理框图由取样器、比较器、量化器、预测器、编码器五个部分组成。,数字图像处理技术-2016-01,9.3DPCM有损预测编码,37,2020/5/19,图537DPCM编、译码原理框图,量化器,编码器,预测器,解码器,预测器,数字图像处理技术-2016-01,9.3DPCM有损预测编码,38,2020/5/19,输入信号f(t)经采样后将样值送入比较器，使得f(t)与预测值相减得出误差信号，即然后，将e(t)送入量化器量化为个电平之一m=2N，量化后的样值再送入PCM编码器中编码，以便传输。另外一路是将e(t)送入相加器，在这里e(t)与相加后再送入预测器，以便预测下一个样值。,数字图像处理技术-2016-01,9.3DPCM有损预测编码,编码过程：,39,2020/5/19,译码器的原理框图如图(b)所示。译码器收到码字后首先经PCM译码，得到e(t)后再送入相加器与预测值相加得到f(t)。另外，f(t)又送到预测器以便预测下一个样值。,数字图像处理技术-2016-01,译码过程：,9.3DPCM有损预测编码,40,2020/5/19,M实际上是一位二进制码的差分脉码调制，也就是用1bit码来表示增量值。而DPCM是N位二进码来表示e(t)值的编码法。,数字图像处理技术-2016-01,9.3DPCM有损预测编码,M编码与DPCM编码区别？,41,2020/5/19,DPCM编码的量化信噪比,数字图像处理技术-2016-01,9.3DPCM有损预测编码,在DPCM中，由于系统的量化误差不再在范围内，而是在（）范围内，