数字图像处理第八章课件.ppt

1、第8章 图像压缩（图像编码）,目的是减少表示数字图像的数据量。 去除冗余。 35年前，电视传输的带宽压缩； 60年前，C.E. Shannon等的信息理论发展成目前的国际图像压缩标准。 目前，图像压缩技术被认为是一种“使能技术”（ enabling technology”)。提高图像分辨率，开发新的电视标准，电视会议、RS、FAX等。,8.1 基础,数据压缩表示定量信息所需数据量的减少过程,数据、信息、知识。 比如，不同人讲相同的事件。,数据冗余：是数字图像压缩的中心问题。 这不是抽象的概念，而是可以用数学式子度量的实体： 如果表示相同信息的两组数据所用的信息载体单元数量 分别为n1和n2,

2、则第一组数据的相对(第二组数据的) 数据冗余RD可定义为： RD= 1 - 1/CR (-, 1) 其中：CR= n1/n2, (0, ),RD= 1 - 1/CR (-, 1)其中：CR= n1/n2, (0, ),当n1=n2, CR=1而RD=0，表示相对于第二组数据，第一种数据表达没有包含冗余数据。 当n2n1, CR0，RD-，表示第二组数据比原始表示包含多得多得数据。这也是通常不希望出现得数据膨胀。 比如CR=10，RD=0.9, 表示第一组数据中有90%的数据是冗余的。,数据冗余的类别,1. 空间冗余2. 时间冗余 3 .信息熵冗余（编码冗余） 4结构冗余5. 知识冗余 6. 视

3、觉冗余 7 .其它冗余 在数字图像压缩中，3种基本的数据冗余是： 编码冗余， 像素间冗余， 心理视觉冗余。 减少其中1到多种冗余就是数据压缩,8.1.1 编码冗余,Code1的二进制平均码长为3； Code1的二进制平均码长 (l2pr)为2.7 ；Huffman码 压缩比CR=3/2.7=1.11,上例压缩的原理： l2 (rk)与pr (rk)成反比,变长编码 Code1不能使其平均码长(l2pr)最小，有编码冗余。 数字图像一般都有编码冗余,8.1.2 像元间的冗余,c,d直方图分别 对应a,b图， 相同的三峰， 两边是火柴：,等长码有编码冗余， 可用变长码压缩。 但是，变长码还是 不能

4、改变像元间的 相关性。,计算像元间的 相关性可用 P414中的6式。 沿某水平线,e,f分别反映a,b图像 像元在不同间隔后 灰度的相关程度,利用像元值的空间相关可预测,减少像元间冗余 的一种方法： 行程编码(RLC) Run-Length Code,a,b,c,d, nonvisual,p.417, CR的计算,8.1.3视觉冗余,256 128 64 32,16 8 4 2,在8个比特的灰度值中，每次去掉一个bit面，从左/右？,8.1.3 Psycho-visual Redundancy,眼睛对所有视觉信息的响应具有不同的灵敏度。 消除心理视觉冗余会导致数量信息的损失，又称量化。,原图2

5、56级,16级,2:1,IGC16级,2:1,量化,不可逆，信息损失,IGS, Improved Gray-Scale quantization,IGS意识到眼睛对边缘特有的敏感性，通过加入伪随机数 来破坏边缘： 伪随机数从邻近像元的低4位获得，加入当前像元灰度值后才量化。（图像的低bit面很象随机数，见p.89） 低4位的初值为0000，对高4位为1111的像素不加随机数。,0110 1100 0000 0110 1100,1000 1011 1100 1001 0111,1000 0111 0111 1000 1110,1111 0100 1110 1111 0100,8.1.4 保真度准

6、则,Objective/Subjective Fidelity Criteria Objective：SNR, p.420 Subjective: judged by a group of people,Objective： Subjective = 3：7,8.2 Image Compression Models,图8.5 通用压缩系统模型,信源编码：消除输入冗余。 信道编码：对源编码的输出加强噪声免疫。,a,b,Mapper: 减少空间冗余 Quantizer: 减少视觉冗余。不可逆，不失真（熵）编码要省去。 Symbol encoder: 减少编码冗余,Chapter 8 Image C

7、ompression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8

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