第8章图像压缩与编码.ppt

本章重点： 图像编码与压缩的基本概念、理论及其编码分类。 常用的无损压缩方法。 常用的有损压缩方法。;图像编码的必要性与可能性;图像编码的可能性;图像编码分类;8.1图像编码基础;;Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;;Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;8.1.2图像信息衡量 表示一幅图像究竟要多少位？ 信息论理论：熵 熵在数字图像中的含义;8.1.3图像编码评价准则;（1）客观保真度准则;（2）主观保真度准则; 例如可用{-3，-2，-1，0 ，1，2，3}来代表主观评价{很差，较差，稍差，相同，稍好，较好，很好}。;Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;8.1.4图像编码模型;(1)信源编码器和信源解码器;(2)信道编码器和解码器;8.1.5图像编码与压缩标准;Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;8.2基本编码方法8.2.1霍夫曼编码; Huffman编码是1952年由Huffman提出的一种编码方法。 这种编码方法根据信源数据符号发生的概率进行编码。在信源数据中出现概率越大的符号，相应的码越短；出现概率越小的符号，其码长越长，从而达到用尽可能少的码符号表示源数据。 它在变长编码方法中是最佳的。;设信源A的信源空间为： 其中 ，现用r个码符号的码符号集 对信源A中的每个符号（i＝1，2，…，N)进行编码。 具体编码的方法是: (1) 把信源符号按其出现概率的大小顺序排列起来； (2) 把最末两个具有最小概率的元素之概率加起来； (3) 把该概率之和同其余概率由大到小排队，然后再把 两个最小概率加起来，再重新排队； (4) 重复(2)直到最后只剩下两个概率为止。;例 :设有编码输入 其频率分布分别为 现求其最佳霍夫曼编码。 解 :Huffman编码过程下图所示： ; 本例中对0.6赋予0，对0.4赋予1，0.4传递到x1，所以x1的编码便是1。0.6传递到前一级是两个0.3相加，大值是单独一个元素x2的概率，小值是两个元素概率之和，每个概率都小于0.3，所以x2赋予0，0.2和0.1求和的0.3赋予1。所以x2的编码是00，而剩余元素编码的前两个码应为01。0.1赋予1，0.2赋予0。以此类推，最后得到诸元素的编码如下： ; 经霍夫曼编码后，平均码长为： = =0.41+0.302+0.13+0.14+0.065+0.045 =2.20(bit) 该信源的熵为H＝2.14 bit，编码后计算的平均码长为2.2 bit,非常接近于熵。可见Huffman编码是—种较好的编码。;;注意: 短码不作长码的起始部分。 Huffman编码是最佳的 ，其平均码长相同 ，不影响编码效率和数据压缩性能。 由于Huffman码的码长参差不齐，因此，存在一个输入、输出速率匹配问题。解决的办法是设置一定容量的缓冲存储器 Huffman码在存储或传输过程中，如果出现误码，可能会引起误码的连续传播 Huffman编码对不同信源其编码效率也不尽相同。 Huffman编码应用时，均需要与其他编码结合起来使用，才能进一步提高数据