第十四讲 图像压缩(2)课件

1、第4章 图像编码第十四讲 图像编码（2）第4章 图像编码第4章 图像编码58. 1)31(log2xN588. 0)32(log2yN第4章 图像编码第4章 图像编码第4章 图像编码第4章 图像编码第4章 图像编码(2) 计算中按如下公式产生新的子区间： LRightStartEndLLeftStartStartCBNCBN新子区新子区左端左端前子区前子区的左端的左端当前子区当前子区的左端的左端前子区前子区长度长度（4-1）第4章 图像编码NStartNEnd第4章 图像编码NStartNEnd第4章 图像编码NStartNEnd第4章 图像编码NStartNEnd第4章 图像编码第4章 图像

2、编码第4章 图像编码6 . 158R第4章 图像编码4. 行程编码第4章 图像编码长度颜色值编码时采用从左到右，从上到下的排列，编码时采用从左到右，从上到下的排列，每当遇到一串相同数据时就用该数据及每当遇到一串相同数据时就用该数据及重复次数代替原来的数据串。重复次数代替原来的数据串。000000003333333333222222222226666666111111111111111111111111555555555555888888888888888888555555555555553333222222222222222222(0,8) (3,10) (2,11) (6,7)(1,18)

3、(1,6) (5,12) (8,18)(5,14) (3,4) (2,18)18*7的像素颜色仅用的像素颜色仅用11对数据对数据第4章 图像编码第4章 图像编码第4章 图像编码第4章 图像编码第4章 图像编码第4章 图像编码PCX的RLE压缩算法第4章 图像编码5) 重复像素长度iC最大值为63，如果遇到 iC 大于63的情况，则分为小于63的几段，分别处理。6) 如果遇到不重复的单个像素P：如果P 0 xC0（192） 直接存入该像素值，否则先存入0 xC1，再存入像素值 （192-255之间的单像素图像不减反增）PCX的RLE压缩算法第4章 图像编码PCX的RLE压缩算法0 x150 x1

4、50 x150 x5A0 x35.0 x350 xD711个80个0 xD90 xCB0 x150 x5A0 xFF0 x350 xD10 x350 xC10 xD70 xC10 xD9高位的前两位表高位的前两位表示是否为重复数示是否为重复数第4章 图像编码 变换编码的基本原理是将空域中的图像信号，变换到另外一些正交空间中去，用变换系数来表示原始图像，并对变换系数进行编码。 一般来说在变换域里描述要比在空域简单，因为图像的相关性明显下降。尽管变换本身并不带来数据压缩，但变换图像的能量大部分只集中于少数几个变换系数上，采用量化和熵编码则可以有效地压缩图像的编码比特率 。 三三. 变换编码变换编码

5、第4章 图像编码 图像信息经过变换处理，相邻像元之间的相关性明显下降，有利于图像的编码压缩。 图像频谱中的变换系数，表示图像在不同空间频率上的相对幅度，而且某一空间频率所包含的信息来自整个图像，频谱能量主要集中在低频部分，谱能量随频率的增加而迅速下降， 再次，变换编码受噪声干扰的影响较小。图象的变换编码，随着数字信号处理技术的发展，特别是快速变换的算法和大规模集成电路(LSI)的出现，使它具有实际应用的可能。 1. 变换编码的特点第4章 图像编码第4章 图像编码 变换本身不能直接减少数码率，只有通过适当的编码，才能利用变换来压缩图像数据。 例，设一幅8x8的图像信息如下图10101010010

6、10101103232000123230110323210012323011010101001010101320000000000000000000000000000000000000000000032032000000000000032064并对其进行二维Walsh变换第4章 图像编码 上面的例子说明，原始信号的能量分布是相当分散的，经过变换后却相当集中，而且主要集中在少数的频率谱上。对极大部分区域来说，它的谱能量为零。为了达到数据的压缩，即选出能量集中的区域进行编码，而放弃不集中的区域。第4章 图像编码52 55 61 66 70 61 64 7363 59 66 90 109 85 69

7、 7262 59 68 113 144 104 66 7363 58 71 122 154 106 70 6967 61 68 104 126 88 68 7079 65 60 70 77 68 58 7585 71 64 59 55 61 65 8387 79 69 68 65 76 78 94-415 -29 -6225 55 -20 -1 3 7 -21 -629 11 -7 -6 6-46 8 77 -25 -30 10 7 -5-50 13 35 -15 -9 6 0 3 11 -8 -13 -2 -1 1 -4 1-10 1 3 -3 -1 0 2 -1-4 -1 2 -1 2 -

8、3 1 -2-1 -1 -1 -2 -1-1 0 -1第4章 图像编码第4章 图像编码第4章 图像编码正交变换的物理意义正交变换的物理意义 图像数据正交变换后不改变信源的熵值，变换前后图像的信息量没有损失，完全可以通过对应的逆变换得到原来的图像数据。 经过正交变换后，数据的分布规律发生了很大的改变，像素之间的相关性下降，变换系数向新坐标系中的少数坐标集中，一般集中于少数的直流或低频分量的坐标点。 变换编码将统计上高度相关的像素所构成的矩阵通过正交变换，变成统计上彼此较为独立、甚至达到完全独立的变换系数矩阵，以达到压缩数据的目的。 第4章 图像编码 图像变换应将整幅图像分成88或1616的小块，

9、然后分别进行变换。 子图像在变换中可能出现“边缘效应”，影响图像质量。 Fourier变换不仅在图像的增强，复原，重构，描述和图像序列分析中得到广泛应用，而且在图像变换编码中首先引起重视。 Fourier变换编码会出现“边缘效应”，若用余弦变换代替，由于其偶对称性，子图像在变换域中将不存在“边缘”效应。 DCT是一种接近最佳的正交变换,在图像变换中具有重要的实用价值。JPEG标准也采用了它。第4章 图像编码NxNnxnnxnnxnnxnnxnnxn第4章 图像编码DCTDCT变换编码的基本步骤变换编码的基本步骤DCT变换DCT逆变换原图像除以量化矩阵取整1）编码过程：2）解码过程：压缩图像取整

10、压缩图像解压图像第4章 图像编码92. 011. 027. 065. 000. 150. 050. 150. 238. 058. 165. 027. 00 .1145 .1185 .1195 .1201D29221714241613141914121216101116C000000000000712118D例：例：56606159586059625759596157586059F原图像为：DCT变换除以量化矩阵，取整第4章 图像编码原图解压图第4章 图像编码正向变换正向变换量化器量化器符号符号编码器编码器构造构造nxn的子图的子图输输入入图图像像NxN压缩图像压缩图像第4章 图像编码第4章 图

11、像编码2 2、对变换的评价、对变换的评价按信息封装能力排序（由强到弱排列）：KLT，DCT，DFT，WHT，HRT若输入是广义平稳序列，则存在一种最佳的正交变换卡洛变换。所谓最佳：1.变换系数互不相关；2.数值较大的方差出现在少数系数中，即能量高度集中。这样，可在允许的总的均方误差一定的条件下，将数据减到最少。 但KLT的基图像是数据依赖的，所以一般没有快速算法，因此只宜于作理论分析和试验用。DFT的块效应严重。第4章 图像编码 1）基本没有块效应. 2）信息封装能力强，把最多的信息封装在最少的系数中.常用的是DCT，已被国际标准采纳，作成芯片。其优点：第4章 图像编码主要问题二：子图尺寸的选择主要问题二：子图尺寸的选择子图尺寸的选择有两个原则：1) 如果n是子图的维数，n应该是2的整数次方。为便于降低计算复杂度。2) n一