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文档简介

第四章多媒体数据压缩基础

4.1图像数据压缩基础

必要性：多媒体数据量非常庞大，存储、传输困难。

压缩的前提：声音、图像数据存在大量冗余

压缩的目的：消除冗余,便于存储和传输4.2冗余种类

一统计冗余：图像数据存在大量的统计特征的重复。包括空间上的冗余和时间上的冗余

二信息熵冗余

信息熵定义为一组数据所表示的信息量

这种码元编码长度的不经济带来的冗余称为信息熵冗余

三结构冗余

图像大面积上存在着重复出现的相同或相近的纹理结构，称为结构冗余四知识冗余

人对图像的理解与图像所表现内容的基础知识有相当大的相关性，从中可以总结出某种规律性变化五视觉冗余

图像数据中存在着大量人眼觉察不到的细节

4.3图像数据压缩算法

数据编码的前提：数字化压缩算法标准评价：

压缩比指压缩编码后的数据与原始数据大小的比值

算法的复杂性和运算速度

失真度要求：压缩比要大。既压缩前后所需的信息存储量之比要大

实现压缩的算法要简单，压缩/解压缩速度要快，尽可能地做到适时压缩/解压缩

恢复效果要好，尽可能恢复原来的数据4.4编码的分类：（按编码前后数据是否一致分类）

1）无损编码：解码后的数据与编码前的数据完全一致，没有任何失真

2）有损编码：解码后的数据与原始数据有一定程度的失真

4.5常用编码方法

1行程长度编码（游程编码）

编码方法：将一系列重复值用一个单独的值再加上一个计数值来取代

aaaabbccccccc4a2b7c

011011011011100011

此法对于长重复值串压缩编码很有效例：有一线状图像，其灰度随长度坐标的关系如图

011,011,011,011,101,101,101

100,011,011,1013预测编码预测：用先前像素数据对当前像素数据进行预计，将预测数据与实际数据的差值进行熵编码

差分编码调制(DPCM)其基本原理是基于图像中相连像素之间的相关性，每个像素可通过与之相关的几个像素来作预测。例：假设输入信号已经量化差值不再进行量化。系统输入为（0，1，2，1，1，2，3，3，4，4…..）x(n)0121123344……x`(n)0012112334……d(n…

例对下列数据进行预测编码x(n)0112234544……x`(n)……d(n)……2哈夫曼编码

基本思路：出现频率越高的值其对应的编码长度越短，反之出现频率越低的值其对应的编码长度越长编码步骤1统计信号源出现的概率

2将信号源符号按概率递减顺序排列

3把两个最小的概率值加起来，作为一个新组合符号的概率

4重复步骤2、3，直到概率和达到1为止

5在每次合并信号源时，将合并的信号源分别标记1和0

6寻找从每一信号源符号到概率为1的路径，记录下路径上的1和0

7对每一符号写出1和0序列4模型法编码

模型法编码是利用计算机视觉和计算机图形学的知识对图像信号的分析与合成.

模型法编码的关键是对特定的图像建立模型，并根据这个模型确定图像中景物的特征参数。解码时利用图像合成技术重建图像.

5

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