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武汉大学遥感信息工程学院:《数字图像处理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 图像编码与压缩

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1. 图像压缩的概念、目的和意义 2. 图像的行程编码、霍夫曼编码方法 3.图像压缩的标准及发展现状
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第六章 讲解内容 1.图像压缩的概念、目的和意义 2.图像的行程编码、霍夫曼编码方法 3图像压缩的标准及发展现状 目的 1.了解图像压缩的目的和意义,熟悉图像压 缩评价方法; 2.掌握图像行程编码、霍夫曼编码方法 3.了解图像图像压缩的标准及发展现状

第六章 讲解内容 1. 图像压缩的概念、目的和意义 2. 图像的行程编码、霍夫曼编码方法 3.图像压缩的标准及发展现状 目的 1. 了解图像压缩的目的和意义,熟悉图像压 缩评价方法; 2. 掌握图像行程编码、霍夫曼编码方法 3.了解图像图像压缩的标准及发展现状

第六章图像编码与压缩 6.1概述 6.1.1图像数据压缩的必要性与可能性 数据压缩的研究内容包括数据的表示、传输 变换和编码方法,目的是减少存储数据所需的空 间和传输所用的时间。 图像编码与压缩就是对图像数据按一定的规 则进行变换和组合,达到以尽可能少的代码(符 号)来表示尽可能多的图像信息

第六章 图像编码与压缩 6.1 概述 6.1.1 图像数据压缩的必要性与可能性 数据压缩的研究内容包括数据的表示、传输、 变换和编码方法,目的是减少存储数据所需的空 间和传输所用的时间。 图像编码与压缩就是对图像数据按一定的规 则进行变换和组合,达到以尽可能少的代码(符 号)来表示尽可能多的图像信息

图像数据的特点之一是信息量大。海量数据 需要巨大的存储空间。如多媒体中的海量图像数 据,不进行编码压缩处理,一张600M字节的光盘 能存放20秒左右的640×480像素的图像,没有 编码压缩多媒体信息保存有多么困难是可想而知 的 在现代通信中,图像传输已成为重要内容之 。采用编码压缩技术,减少传输数据量,是提 高通信速度的重要手段。 可见,没有图像编码与压缩技术的发展,大 容量图像信息的存储与传输是难以实现的,多媒 体、信息高速公路等新技术在实际中的应用会遇 到很大困难

图像数据的特点之一是信息量大。海量数据 需要巨大的存储空间。如多媒体中的海量图像数 据,不进行编码压缩处理,一张600M字节的光盘, 能存放20秒左右的640× 480像素的图像,没有 编码压缩多媒体信息保存有多么困难是可想而知 的。 在现代通信中,图像传输已成为重要内容之 一。采用编码压缩技术,减少传输数据量,是提 高通信速度的重要手段。 可见,没有图像编码与压缩技术的发展,大 容量图像信息的存储与传输是难以实现的,多媒 体、信息高速公路等新技术在实际中的应用会遇 到很大困难

从信息论观点看,描述图像信源的数据由有 用数据和冗余数据两部分组成 冗余数据有:编码冗余、像素间冗余、心理 视觉冗余3种。 如果能减少或消除其中的1种或多种冗余 就能取得数据压缩的效果。因此图像信息的压缩 是可能的。但到底能压缩多少,除了和图像本身 存在的冗余度大小有关外,很大程度取决于对图 像质量的要求, 广播电视压缩比3:1 可视电话压缩比1500:1 目前髙效图像压缩编码技术已能用硬件实现 实时处理,在广播电视、工业电视、电视会议、 可视电话、传真和互连网等多方面得到应用

从信息论观点看,描述图像信源的数据由有 用数据和冗余数据两部分组成。 冗余数据有:编码冗余、像素间冗余、心理 视觉冗余3种。 如果能减少或消除其中的1种或多种冗余, 就能取得数据压缩的效果。因此图像信息的压缩 是可能的。但到底能压缩多少,除了和图像本身 存在的冗余度大小有关外,很大程度取决于对图 像质量的要求。 广播电视 压缩比3∶1 可视电话 压缩比1500∶1 目前高效图像压缩编码技术已能用硬件实现 实时处理,在广播电视、工业电视、电视会议、 可视电话、传真和互连网等多方面得到应用

6.1.2图像编码压缩的分类 根据解压重建后的图像和原始图像之间是否具有误 差,图像编码压缩分为无误差(亦称无失真、无损、信 息保持)编码和有误差(有失真或有损)编码两大类。 根据编码作用域划分,图像编码为空间域编码和变 换域编码两大类 霍夫曼编码 →·无损编码·行程编码 算术编码 图像压缩 预测编码 有损编码·变换编码 其它编码

6.1.2图像编码压缩的分类 根据解压重建后的图像和原始图像之间是否具有误 差,图像编码压缩分为无误差(亦称无失真、无损、信 息保持)编码和有误差(有失真或有损)编码两大类。 根据编码作用域划分,图像编码为空间域编码和变 换域编码两大类。 图像压缩 无损编码 有损编码 霍夫曼编码 行程编码 算术编码 预测编码 变换编码 其它编码

6.2图像保真度准则 描述解码图像相对原始图像偏离程度的测度一般称为 保真度。常用的保真度准则可分为两大类:客观保真度准 则和主观保真度准则。 621客观保真度准则 最常用的客观保真度准则是原图像和解码图像之间的 均方根误差和均方根信噪比两种。 6.2.2主观保真度准则 很多解压图最终是供人观看的,一种常用的方法是让 组(不少于20人)观察者观察图像并给该图像评分,将 他们对该图像的评分取平均,作为这幅图像的质量

6.2 图像保真度准则 描述解码图像相对原始图像偏离程度的测度一般称为 保真度。常用的保真度准则可分为两大类:客观保真度准 则和主观保真度准则。 6.2.1 客观保真度准则 最常用的客观保真度准则是原图像和解码图像之间的 均方根误差和均方根信噪比两种。 6.2.2 主观保真度准则 很多解压图最终是供人观看的,一种常用的方法是让 一组(不少于20人)观察者观察图像并给该图像评分,将 他们对该图像的评分取平均,作为这幅图像的质量

6.2.3图像冗余度和编码效率 根据 Shannon无干扰信息保持编码定理,若对原始 图像数据的信息进行无失真图像编码,压缩后平均码 长存在一个下限,这个下限是图像信息熵H。理论上最 佳信息保持编码的平均码长可以无限接近图像信息熵H。 但总是大于或等于图像的熵H。 H=∑pkog2P i=0 平均码长 B=∑月 i=0 国是灰度值为编码长度 冗余度为F= BH h 1 编码效率为7 B 1+r

 − = = 1 0 L i B  i pi i L i H pi 2 p 1 0  log − = = − 平均码长 是灰度值为i的编码长度 冗余度为 = H −1 编码效率为 B r B r H + = = 1 1  6.2.3 图像冗余度和编码效率 根据Shannon无干扰信息保持编码定理,若对原始 图像数据的信息进行无失真图像编码,压缩后平均码 长存在一个下限,这个下限是图像信息熵H。理论上最 佳信息保持编码的平均码长可以无限接近图像信息熵H。 但总是大于或等于图像的熵H。  i

6.3统计编码方法 6.3.2霍夫曼编码 Huffman编码是1952年由 Huffman提出的一种编码方法。 这种编码方法是根据信源数据符号发生的概率进行编码的。 思想:在信源数据中出现概率越大的符号,编码以后相应 的码长越短;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表示信源数据。它在无损变长编码方 法中是最佳的。下面通过实例来说明这种编码方法。 设输入编码为Ⅹ={1x2x,x,x,x引,其频率 分布分别为P(x1)=0.4,P(x2)=0.3,P(x)=0.1,P(x 0.1,P(x5)=0.06,P(x)=0.04。求其最佳霍夫曼编码 W=W, W2, W3, W4, Ws,w)

6.3 统计编码方法 6.3.2 霍夫曼编码 Huffman编码是1952年由Huffman提出的一种编码方法。 这种编码方法是根据信源数据符号发生的概率进行编码的。 思想:在信源数据中出现概率越大的符号,编码以后相应 的码长越短;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表示信源数据。它在无损变长编码方 法中是最佳的。下面通过实例来说明这种编码方法。 设输入编码为 ,其频率 分布分别为P(x1 )=0.4 ,P(x2 )=0.3,P(x3 )=0.1,P(x4 ) =0.1,P(x5 )=0.06,P(x6 )=0.04。求其最佳霍夫曼编码 X = x1 , x2 , x3 , x4 , x5 , x6  W = w1 ,w2 ,w3 ,w4 ,w5 ,w6 

编码方法是: ①把输入符号按出现的概率从大到小排列起来,接着把概率 最小的两个符号的概率求和; ②把它(概率之和)同其余符号概率由大到小排序,然后把 两个最小概率求和 ③重复②,直到最后只剩下两个概率为止。 在上述工作完毕之后,从最后两个概率开始逐步向前 进行编码。对于概率大的消息赋予0,小的赋予1

编码方法是: ①把输入符号按出现的概率从大到小排列起来,接着把概率 最小的两个符号的概率求和; ②把它(概率之和)同其余符号概率由大到小排序,然后把 两个最小概率求和; ③重复②,直到最后只剩下两个概率为止。 在上述工作完毕之后,从最后两个概率开始逐步向前 进行编码。对于概率大的消息赋予0,小的赋予1

符号概率 0.4 0.4 0.4 00 0.3 0.3 0.3 0.3 0.2 0.3 0.1 0.1 0.06 0.1 0.04 寸亏x; 概率P(x)040301010060.04 编码v 10001101000101001011

元 素xi 概率P(xi ) 编 码wi x1 x2 x3 x4 x5 x6 0.4 0.3 0.1 0.1 0.06 1 00 011 0100 01010 符号xi 概率P(xi ) 编 码wi x1 x2 x3 x4 x5 x6 0.4 0.3 0.1 0.1 0.06 0.04 1 00 011 0100 01010 01011 0

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