第八章图像编码小波压缩应用详解.ppt

第八章 图像的编码、小波压缩应用 应用 图像压缩 利用小波变换或小波包进行数据压缩的思想是：根据某种原则，将贡献小或没有贡献的小波系数或小波包系数去掉，只记忆其他有贡献的小波系数或小波包，以达到记忆较少的数据量的目的，即实现数据压缩。 图像增强 DWT将一幅图像分解为大小、位置和方向都不同的分量。与博立叶领域里的线性滤波一样，可以在做逆变换之前改变小波变换域中某些系数的幅度。这样就能够有选择地提升所感兴趣的分量而牺牲不需要的东西。 图像融合 图像融合将同一对象的两个或更多的图像合成到一幅图像中，以便它比任何原来的一幅都能更容易地为人们所理解。这一技术可应用于多频谱图像理解以及医学图像处理等领域中，在这些场合，同一物体部件的图像往往是使用不同的成像机理采集得到的。 图像融合技术 8.1 数据冗余的概念 我们从一个互动游戏来体会数据冗余的概念。 在下面的例子中，用一种最好的方式来发送一封电报。 8.1 数据冗余的概念 你的妻子，Helen，将于明天晚上6点零5分在上海的虹桥机场接你。 (23*2+10=56个半角字符) 你的妻子将于明天晚上6点零5分在虹桥机场接你 (20*2+2=42个半角字符） Helen将于明晚6点在虹桥接你 (10*2+6=26个半角字符） 8.1 数据冗余的概念 8.1 图像中的数据冗余 图像冗余无损压缩的原理 8.1 图像中的数据冗余 图像冗余有损压缩的原理 8.1 图像中的数据冗余 实际图像中冗余信息的表现（灰度图） 基本概念 压缩分数 式中，CS为压缩分数；N1为量化后的小波系数或小波包系数中数值为零的数目；N2为小波系数或小波包系数的数目。 恢复分数 失真程度用恢复分数来表示，恢复分数为量化前后小波系数的L2范数的比值的100倍，即： 式中，RS为恢复分数；cd为量化后的小波系数的L2范数；c为量化前的小波系数或小波包系数的L2范数。 1.编码冗余 设定义在[0,1]区间的离散随机变量sk代表图像的灰度值，每个sk以概率ps（sk）出现： 其中L为灰度级数，nk是第k个灰度级出现的次数，n是图像中像素总个数。设用来表示sk的每个数值的比特数是l（sk），则表示每个像素所需的平均比特数是： 2.像素间冗余 可以下式来计算沿图像某行的自相关系数： 也常称为空间冗余或几何冗余。另外在连续序列图像中的帧间冗余也是一种特例。 为了减少图像中的像素间冗余，需要将2-D像素矩阵表达形式转换为映射。如果原始的图像元素从转换后的数据集合重建出来，则这种映射称为可反转的，否则就是不可反转的。 3.图像中的心理视觉冗余 图像的视觉冗余 （彩色） 数据压缩的关键点： （1）压缩量。对于同样数量的数据，记忆的越少，压缩量越大，节约的存储空间就越大，效率越高。 （2）算法。即如何利用所记忆的少量数据恢复原始信号。 （3）失真。即恢复出来的信号失真要小，要精确地体现原信号。 8.2 图像的压缩编码 第一代压缩编码八十年代以前，主要是根据传统的信源编码方法。 第二代压缩编码 八十年代以后，突破信源编码理论，结合分形、模型基、神经网络、小波变换等数学工具，充分利用视觉系统生理心理特性和图像信源的各种特性。 图像的压缩编码 图像的压缩编码 8.3 行程编码(RLE编码) 行程编码是一种最简单的，在某些场合是非常有效的一种无损压缩编码方法。 虽然这种编码方式的应用范围非常有限，但是因为这种方法中所体现出的编码设计思想非常明确，所以在图像编码方法中都会将其作为一种典型的方法来介绍。 8.3.1 行程编码的基本原理 通过改变图像的描述方式，来实现图像的压缩。 将一行中灰度值相同的相邻像素，用一个计数值和该灰度值来代替。 8.3.2 行程编码方法 举例说明：  aaaa bbb cc d eeeee fffffff (共22*8=176 bits) ? 4a3b2c1d5e7f (共12*8=96 bits) 压缩率为：96/176=54.5% 8.3.3 传真中的行程编码方法 传真件中一般都是白色比较多，而黑色相对比较少。所以可能常常会出现如下的情况： 600W 3b 570w 12b 4w 3b 3000w 上面的行程编码所需用的字节数为： 因为：204830004096 所以：计数值必须用12 bit来表示