图像处理和分析技术 -章毓晋-41127TIPA-3-04

图像处理和分析技术,章毓晋清华大学电子工程系100084北京,第4章图像编码技术,4.1数据冗余和压缩4.2图像保真度4.3LZW编码4.4哈夫曼编码4.5算术编码4.6位平面编码4.7无损预测编码4.8有损预测编码4.9变换编码,4.1数据冗余和压缩,数据压缩对给定量的信息，设法减少表达这些信息的数据量对图像数据的压缩可借助对图像的编解码来实现,4.1数据冗余和压缩,图像编解码示意压缩率,4.1数据冗余和压缩,冗余数据那些代表了无用的信息，或者重复地表示了其它数据已表示信息的数据消除冗余压缩数据量平均比特数,4.1数据冗余和压缩,在图像压缩中，有3种基本的数据冗余像素间冗余编码冗余心理视觉冗余像素间冗余与像素间相关性直接联系着的数据冗余映射：一种减少像素间冗余的转换,4.1数据冗余和压缩,编码冗余图像编码：用符号根据一定规则来表达图像用较少的比特数表示出现概率较大的灰度级用较多的比特数表示出现概率较小的灰度级心理视觉冗余眼睛并不是对所有视觉信息有相同的敏感度人也不是对所有视觉信息有相同的关心程度与实在的视觉信息联系定量信息的损失,4.1数据冗余和压缩,编码器和解码器编码器包括顺序的3个独立操作模块，而对应的解码器包含反序的2个独立操作模块,4.2图像保真度,客观保真度准则所损失的信息量可用编码输入图与解码输出图的某个确定函数表示均方根（rms）误差：,4.2图像保真度,客观保真度准则压缩解压缩图的均方信噪比（SNR）：,4.2图像保真度,主观保真度准则对图像质量的评价可对照某种绝对的尺度进行,4.3LZW编码,LZW编码过程一种基于字典的方法，在编码的开始阶段要构造一个对信源符号进行编码的码本（字典）以8比特灰度图像为例，字典中前256个位置/码字被分配给对应的灰度值0，1，255。在编码器顺序地扫描排成串的像素的灰度时，算法要确定字典中还没有出现的灰度值序列的位置（如取下一个尚未用的位置），并建立一个新的码字,4.3LZW编码,LZW编码示例,设使用一个9比特可容纳512个字的字典。先将字典前256个位置（码字）对应分配给灰度值，后256个位置暂时空着。标256的位置用于下一个（目前尚未）出现的灰度值序列,4.3LZW编码,4.3LZW编码,LZW解码过程编码器和解码器同步解码开始时的字典与编码开始时相同，均有512字（位置0255用于存放灰度值0255，位置256511还没有用到）读取各个解码输入并判断该码字是否已在字典中（如第2列），然后构建拼接序列（如第3列），在构建字典（见最后两列）的同时依次进行解码,4.3LZW编码,LZW解码过程,4.4哈夫曼编码,编码步骤1：消减信源符号数量,4.4哈夫曼编码,编码步骤2：对每个信源符号赋值,4.4哈夫曼编码,特点(1)它是1种块（组）码(2)它是1种即时码，即满足即时性的码(3)它是1种可唯一解开的码，具有解码唯一性,4.5算术编码,特点一种从整个符号序列出发，采用递推形式连续编码的方法不存在源符号和码字间的一一对应关系一个算术码字要赋给整个信源符号序列，而每个码字本身确定了0和1之间的1个实数区间算术编码过程只需用到加法和移位运算,4.5算术编码,编码步骤,4.5算术编码,解码步骤,4.6位平面编码,位平面每个比特表示1个二值的平面,4.6位平面编码,位平面分解将一幅具有mbit灰度级的图像分解成m幅1bit的二值图像灰度码灰度值的微小变化不会对位平面的复杂度产生较明显的影响,4.6位平面编码,游程编码对分解后位平面的编码基础：对相关性较强的图像，相邻像素灰度值比较接近，其各个位平面中会有较多的全是0或1的连通区域思路：对1组从左向右扫描得到的连续的0或1游程用其长度来统一编码，而不是对每个像素分别编码效果：当游程较长时，其压缩效率会很高,4.7无损预测编码,编码系统包括1个编码器和1个解码器，各有1个相同的预测器,4.7无损预测编码,编码系统预测误差解压图像的像素序列借助预测器可将原来对原始图像序列的编码转换成对预测误差的编码预测误差的动态范围会远小于原始图像序列的动态范围,4.7无损预测编码,线性预测器1-D线性预测器一阶1-D线性预测器,4.7无损预测编码,例4.7.1第一行是需编码序列的标号，第二行是需编码序列的灰度值，第三行是需编码序列的前值，第四行是预测值，第五行是预测误差序列,4.8有损预测编码,编码系统增加了量化器,4.8有损预测编码,DM编码预测器量化器a是预测系数（一般小于等于1）c是1个正的常数由DM方法得到的码率是1比特/像素,4.8有损预测编码,DM编码：两类失真,4.8有损预测编码,最优预测器4阶线性预测器特例,4.8有损预测编码,最优量化函数,最小误差条件,4.9变换编码,离散余弦变换,正反变换核,4.9变换编码,基于DCT的变换编码变换的目的是解除每个子图像内部像素之间的相关性或将尽可能多的信息集中到尽可能少的变换系数上,本章要点,4.1节数据冗余的概念和图像压缩的原理4.2节图像客观保真度和主观保真度准则4.3节LZW编码和解码的方法步骤4.4节哈夫曼编码的步骤和特点4.5节算术编解码的原理方法以及与哈夫曼编码的比较4.6节位平面的概念和基于位平面的编码方法4.7节无损预测编码的原理和方法4.8节有损预测编码各模块的设计4.9节DCT和基