第六章 图像压缩编码

第6章图像压缩与编码江苏大学计算机学院2023/10/141为什么要压缩？一张640×480真彩(24位)图像的大小：？BGR图像640×480×24＝7372800(bit)=900KB(1Byte=8bit)相当于约46万汉字2023/10/142第5章图像压缩与编码

以这样的图像构成视频，以每秒30帧进行播放，所需传输率为：目前:局域网速率：10Mbps硬盘传输速率：80Mbps~800Mbps40×光驱传输率：48Mbps一张650MB(5200Mb)的光盘只能存储约23.5秒的视频节目很难满足计算机处理要求！视频7372800×30＝221184000(b/s)≈221Mbps2023/10/143第5章图像压缩与编码压缩编码基础

图像数据的压缩机理来自两个方面：一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩；二是利用人眼的视觉特性。

1．图像数据的冗余度

(1)空间冗余 在一幅图像中规则的物体和规则的背景具有很强的相关性。2023/10/144第5章图像压缩与编码(2)时间冗余

电视图像序列中相邻两幅图像之间有较大的相关性。(3)结构冗余和知识冗余

图像从大面积上看常存在有纹理结构，称之为结构冗余。(4)视觉冗余

人眼的视觉系统对于图像的感知是非均匀和非线性的，对图像的变化并不都能察觉出来。2023/10/145第5章图像压缩与编码2．人眼的视觉特性(1)亮度辨别阈值

当景物的亮度在背景亮度基础上增加很少时，人眼是辨别不出的，只有当亮度增加到某一数值时，人眼才能感觉其亮度有变化。人眼刚刚能察觉的亮度变化值称为亮度辨别阈值。(2)视觉阈值

视觉阈值是指干扰或失真刚好可以被察觉的门限值，低于它就察觉不出来，高于它才看得出来，这是一个统计值。2023/10/146第5章图像压缩与编码(3)空间分辨力

空间分辨力是指对一幅图像相邻像素的灰度和细节的分辨力，视觉对于不同图像内容的分辨力不同。(4)掩盖效应

“掩盖效应”是指人眼对图像中量化误差的敏感程度，与图像信号变化的剧烈程度有关。2023/10/147第5章图像压缩与编码图像压缩的分类图像压缩有损压缩无损压缩行程编码LZW编码哈夫曼编码算术编码无损预测编码位平面编码有损预测编码分形编码模型编码子带编码神经网络编码变换编码K-L变换Haar变换Walsh.Hadamard变换离散余弦变换离散傅立叶变换斜变换小波变换2023/10/148第5章图像压缩与编码行程编码（RLE）行程：具有相同灰度值的像素序列编码思想：将一行中颜色值相同的相邻象素（行程）用一个计数值（行程的长度）和该颜色值（行程的灰度）来代替，从而去除像素冗余。例：设重复次数为iC,重复像素值为iP编码为：iCiPiCiPiCiP编码前：aaaaaaabbbbbbcccccccc

编码后：7a6b8c2023/10/149第5章图像压缩与编码行程编码（RLE）对于有大面积色块的图像，压缩效果很好对于纷杂的图像，压缩效果不好，最坏情况下（图像中每两个相邻点的颜色都不同），会使数据量加倍，所以现在单纯采用行程编码的压缩算法用得并不多，PCX文件算是其中之一2023/10/1410第5章图像压缩与编码二维行程编码二维行程编码要解决的核心问题是：将二维排列的像素，采用某种方式转化成一维排列的方式。之后按照一维行程编码方式进行编码两种典型的二维行程编码的排列方式2023/10/1411第5章图像压缩与编码哈夫曼编码哈夫曼(Huffman)编码是一种常用的压缩编码方法，是Huffman于1952年为压缩文本文件建立的。基本思想通过减少编码冗余来达到压缩的目的。统计符号的出现概率，建立一个概率统计表将最常出现(概率大的)的符号用最短的编码，最少出现的符号用最长的编码。2023/10/1412第5章图像压缩与编码哈夫曼编码例子：建立概率统计表和编码树符号概率1 2 3 4a2 0.40.40.4 0.4 0.6a6 0.30.30.3 0.3 0.4a1 0.10.10.2 0.3a4 0.10.10.1a3 0.060.1a5 0.04 2023/10/1413第5章图像压缩与编码哈夫曼编码例子的编码过程：解码过程符号概率编码 1 234a2 0.41 0.410.410.410.60a6 0.3010.3010.3010.3

01

0.41a1 0.10010.10010.2

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00a4 0.100010.1

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00000000010011101a3a1a2a2a60.60.4a20.3a60.30.1a10.20.1a40.04a50.06a30.1

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012023/10/1414第5章图像压缩与编码哈夫曼编码常用的且有效的方法是将图像分割成若干的小块，对每块进行独立的Huffman编码8*8分块的编码效率为47.27%16*16分块的编码效率约为61%全图的编码效率为91.47%2023/10/1415第5章图像压缩与编码JPEG图像压缩与编码方法

JPEG图像压缩与编码

JPEG算法概要JPEG是什么JPEG算法概要

JPEG算法的主要计算步骤5.2.1离散余弦变换5.2.2量化5.2.3Z字形编排5.2.4熵编码

JPEG压缩和编码举例

JPEG文件格式颜色空间文件结构

JPEG2000简介

JPEG2000是什么

JPEG2000的基本结构

JPEG2000的主要功能2023/10/1416第5章图像压缩与编码JPEG算法概要

JPEG是什么JointPhotographicExpertsGroup的缩写，联合图像专家组由ISO和IEC两个组织机构联合组成的专家组，负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准JPEG标准静态图像数据压缩标准，用于压缩灰度图像和彩色图像。两种基本压缩算法：有损压缩算法：以离散余弦变换(DCT)为基础，在压缩比为25∶1的情况下，压缩后还原得到的图像与原始图像相比，非图像专家难于找出它们之间的区别采用以预测技术为基础的无损压缩算法JPEG格式存放使用JPEG压缩的图像文件交换格式大多数浏览器都支持这种格式的文件。以这种格式存放的图像文件的后缀是.JPG或.JFF。也称JFIF2023/10/1417第5章图像压缩与编码JPEG算法概要(续1)

JPEG算法概要利用视觉系统特性，使用变换、量化和熵编码相结合的方法，以去掉或减少视觉的冗余信息和数据本身的冗余信息JPEG算法框图如图1所示图(a)：压缩算法框图图(b)：解压缩算法框图JPEG标准的压缩算法大致分成三个步骤：使用正向离散余弦变换(FDCT)把空间域表示的图变换成频率域表示的图使用加权函数对DCT系数进行量化，加权函数对人的视觉系统是最佳的使用霍夫曼编码器对量化系数进行编码2023/10/1418第5章图像压缩与编码JPEG算法概要(续2)

JPEG压缩-解压缩算法框图2023/10/1419第5章图像压缩与编码JPEG算法概要(续3)JPEG算法与颜色空间无关RGB和YUV之间的变换不包含在JPEG算法中JPEG算法处理单独的图像彩色分量，因此可压缩来自不同颜色空间的数据，如RGB,YCbCr,CMYKJPEG标准文档标准号：ISO/IECIS10918-1或ITU-TRecommendationT.81标准名：Informationtechnology—Digitalcompressionandcodingofcontinuous-tonestillimages(信息技术—连续色调静态图像的数字压缩和编码)2023/10/1420第5章图像压缩与编码JPEG算法概要(续4)ISO/IECITU-T各部分的功能10918-1(1994)Part1T.81编码静态图像的基本标准10918-2(1995)Part2T.82软件性能符合Part1的测试10918-3(1997)Part3T.83添加包括SPIFF*格式在内的扩展10918-4(1999)Part4T.84定义注册扩展JPEG功能的参数的方法14495-1(1998)T.87数据无损压缩的标准(JPEG-LS)表1JPEG标准文档2023/10/1421第5章图像压缩与编码JPEG算法的主要计算步骤JPEG压缩编码算法的主要计算步骤(1)正向离散余弦变换(FDCT)(2)量化(quantization)(3)Z字形编码(zigzagscan)。(4)使用差分脉冲编码调制(DPCM)对直流系数(DC)进行编码(5)使用行程长度编码(RLE)对交流系数(AC)进行编码(6)熵编码(entropycoding)2023/10/1422第5章图像压缩与编码JPEG算法的主要计算步骤(续1)

离散余弦变换(DCT)discretecosinetransform的缩写用余弦函数的离散值构成的变换矩阵对信号的一系列样本值进行运算的数学变换可将能量集中到频率较低的系数上将分量图像分成8×8的图块，如图2所示图5-2离散余弦变换2023/10/1423第5章图像压缩与编码JPEG算法的主要计算步骤(续2)DCT变换使用下式计算逆变换使用下式计算当u,v=0；其他其中，2023/10/1424第5章图像压缩与编码JPEG算法的主要计算步骤(续3)二维DCT的计算将二维DCT变成一维DCT，如图3所示实际的快速计算方法可参看参考文献[C.Loeffler]当计算精度足够高时，DCT变换不会损失图像质量图5-3二维DCT变换方法2023/10/1425第5章图像压缩与编码JPEG算法的主要计算步骤(续4)量化对FDCT变换后的(频率的)系数进行量化量化目的是降低非“0”系数的幅度以及增加“0”值系数的数目用图4所示的均匀量化器量化量化是造成图像质量下降的最主要原因量化用右式计算图5-4均匀量化器2023/10/1426第5章图像压缩与编码JPEG算法的主要计算步骤(续5)量化步距按照系数所在的位置和每种颜色分量的色调值来确定的因为人眼对亮度信号比对色差信号更敏感，因此使用两种量化表：如表2所示的亮度量化表和表3所示的色差量化表由于人眼对低频分量的图像比对高频分量的图像更敏感，因此表中的左上角的量化步距要比右下角的量化步距小表2和表3中的数值对CCIR601标准电视图像已经是最佳的如果不使用这两种表，用户也可以用自己的量化表替换它们2023/10/1427第5章图像压缩与编码JPEG算法的主要计算步骤(续6)16111016244051611212141926586055141316244057695614172229518780621822375668109103772435556481104113924