第四章多螺体数酱店缩编鹅教本 本章要点 1.多媒体数据压缩编码的重要性和分类 2.常用压缩编码算法的基本原理及实现技术，预测编码、 变换编码(K-L变换、DCT变换)、统计编码(Huffman:编码、 算术编码)。 3.量化的基本原理和量化器的设计思想。 4.静态图像压缩编码的国际标准(JPEG)原理、实现技术 以及动态图像压缩国际编码标准(MPEG)的基本原理
本章要点 1.多媒体数据压缩编码的重要性和分类 2.常用压缩编码算法的基本原理及实现技术，预测编码、 变换编码(K-L变换、DCT变换)、统计编码(Huffman编码、 算术编码)。 3.量化的基本原理和量化器的设计思想。 4.静态图像压缩编码的国际标准(JPEG)原理、实现技术、 以及动态图像压缩国际编码标准(MPEG)的基本原理
4.1多媒体数据压缩的重要性和分类 一、 多媒体数据压缩编码的重要性 二、多媒体数据压缩编码的可能性 常见的一些图像数据冗余情况： 1.空间冗余 2.时间冗余 3.结构冗余 4.知识冗余 5.视觉冗余 6.图像区域的相同性冗余 7.纹理的统计冗余
4．1 多媒体数据压缩的重要性和分类 一、多媒体数据压缩编码的重要性 二、多媒体数据压缩编码的可能性 常见的一些图像数据冗余情况： 1．空间冗余 2．时间冗余 3．结构冗余 4．知识冗余 5．视觉冗余 6．图像区域的相同性冗余 7．纹理的统计冗余
三、多媒体数据压缩方法的分类 目前常用的压缩编码方法可以分为两大类：一类 是冗余压缩法，也称无损压缩法，无失真压缩；另一 类是熵压缩法，也称有损压缩法，有失真压缩。 数字压缩技术有三个重要指标：一是压缩前后所 需的信息存储量之比要大；二是实现压缩的算法要简 单，压缩、解压缩速度快，尽可能做到实时压缩和解 压；三是恢复效果要好，要尽可能的完全恢复原始数 据
三、多媒体数据压缩方法的分类 目前常用的压缩编码方法可以分为两大类：一类 是冗余压缩法，也称无损压缩法，无失真压缩；另一 类是熵压缩法，也称有损压缩法，有失真压缩。 数字压缩技术有三个重要指标：一是压缩前后所 需的信息存储量之比要大；二是实现压缩的算法要简 单，压缩、解压缩速度快，尽可能做到实时压缩和解 压；三是恢复效果要好，要尽可能的完全恢复原始数 据
多媒体数据依据压缩算法进行分类的方法， (1)脉冲编码调制： (2)预测编码： (3)变换编码： (4)统计编码： (5)混合编码：
多媒体数据依据压缩算法进行分类的方法， （1）脉冲编码调制： （2）预测编码： （3）变换编码： （4）统计编码： （5）混合编码：
4.2量化 一、量化的基本原理 1.量化的概念和原理 量化方法有标量量化和矢量量化之分。 2.标量量化 3.矢量量化 4.量化器 通常设计量化器有下述两种情况： (1)给定量化分层级数，满足量化误差最小 (2)限定量化误差，确定分层级数，满足以尽量小的平 均比特数，表示量化输出
4．2 量 化 一、量化的基本原理 1．量化的概念和原理 量化方法有标量量化和矢量量化之分。 2．标量量化 3．矢量量化 4．量化器 通常设计量化器有下述两种情况： （1）给定量化分层级数，满足量化误差最小。 （2）限定量化误差，确定分层级数，满足以尽量小的平 均比特数，表示量化输出
4.3常用的压缩编码 一、统计编码 1.信息量和信息熵 信息量是指从N个相等可能事件中选出一个事件所 需要的信息度量或含量，也就是在辩识N个事件中特定 的一个事件的过程中所需要提问“是或否”的最少次 数
4.3 常用的压缩编码 一、统计编码 1．信息量和信息熵 信息量是指从N个相等可能事件中选出一个事件所 需要的信息度量或含量，也就是在辩识N个事件中特定 的一个事件的过程中所需要提问“是或否”的最少次 数
设从N个数中选定任一个数x的概率为P(x)。假设选 定任意一个数的概率都相等，即P(x)=1N,因此信息量 为 I (x)=1og,N=-10g21/N=-10g2P (x) 信息论定义了一种度量信息量的方法为： I(x;)=-1og.P(x,)j1,2,,n 信源X发出的x,（j=1,2,…n),共n个随机事件的自信息统计平 均（求数学期望），即 H(X)=E{I(&)}= P(x;)-I(xj P(x )log P(x H(X)在信息论中称为信源X的“熵”(Entropy),它的含 义是信源X发出任意一个随机变量的平均信息量（熵就是平 均信息量)
设从N个数中选定任一个数x的概率为P（x）。假设选 定任意一个数的概率都相等，即P（x）=1/N，因此信息量 为： I（x）= log2 N=－log2 1/N=－log2 P（x） 信息论定义了一种度量信息量的方法为： I（xj）= －logαP（xj） j=1，2，…，n 信源X发出的xj (j=1,2,…n), 共n个随机事件的自信息统计平 均（求数学期望），即 H(X)=E{I(xj )}= = H(X)在信息论中称为信源X的“熵” (Entropy) ，它的含 义是信源X发出任意一个随机变量的平均信息量（熵就是平 均信息量）。 j n P j j x I x = 1 ( ) ( ) ( ) log ( ) 1 j j n j P x P x − =
例如：信源X中有16个随机事件，即n=16。每一 个随机事件的概率都相等，即 P(x1)尸P(x2)=P(x3)=..=P(x16)=1/16,计算信 源X的熵。 16 那么，X的熵为： H(X)= 4bits 人 0g216 16 练习： 信源X中有16个随机事件，即n=16。每一个随 机事件的概率分别为：XX81/32: Xg~X121/16;X13X161/8,请写出信息熵的 计算公式并计算信源X的熵
例如：信源X中有16个随机事件，即n=16。每一 个随机事件的概率都相等，即 P(x1)=P(x2)=P(x3) =…=P(x16)= 1/16 ，计算信 源X的熵。 那么，X的熵为： 练习： 信源X中有16个随机事件，即n=16。每一个随 机事件的概率分别为：X1~X8=1/32； X9~X12=1/16；X13~X16=1/8，请写出信息熵的 计算公式并计算信源X的熵。 H X bits j ( ) = − log = 1 16 2 1 16 1 16 = 4
练习： 信源中有18个随机事件，即n=18。每一个随机事 件的概率分别为： XX8=1/16;X9X16=1/32:X17X18=1/8, 请写出信息熵的计算公式并计算信源X的熵。 解： (1)信息熵的计算公式：H(X P(x).log P(x,) (2)信源X的熵： H()=(- 161og216+(-} 台64 g26+(-Z =4 (bits)
练习： 信源X中有18个随机事件，即n=18。每一个随机事 件的概率分别为： X1~X8＝1/16； X9 ~X16＝1/32；X17 ~X18＝1/8， 请写出信息熵的计算公式并计算信源X的熵。 解： （1）信息熵的计算公式：H（X）= （2）信源X的熵： ( ) log ( ) 1 j j n j P x P x − = ＝4（bits）
2,哈夫曼(Huffman)编码 哈夫曼编码方法的具体步骤归纳如下： ①概率统计（如对一幅图像，或m幅同种类型图像作 灰度信号统计)，得到n个不同概率的信息符号。 ②将n个信源信息符号的n个概率，按概率大小排序。 ③将n个概率中，最后两个小概率相加，这时概率个数 减为n-1个。 ④将n-1个概率，按大小重新排序。 ⑤重复③，将新排序后的最后两个小概率再相加，相 加和与其余概率再排序。 ⑥如此反复重复n-2次，得到只剩两个概率序列。 ⑦以二进制码元(0.1)赋值，构成霍夫曼码字。编码 结束
2．哈夫曼（Huffman）编码 哈夫曼编码方法的具体步骤归纳如下： ① 概率统计（如对一幅图像，或m幅同种类型图像作 灰度信号统计），得到n个不同概率的信息符号。 ② 将n个信源信息符号的n个概率，按概率大小排序。 ③ 将n个概率中，最后两个小概率相加，这时概率个数 减为n-1个。 ④ 将n-1个概率，按大小重新排序。 ⑤ 重复③，将新排序后的最后两个小概率再相加，相 加和与其余概率再排序。 ⑥ 如此反复重复n-2次，得到只剩两个概率序列。 ⑦ 以二进制码元（0.1)赋值，构成霍夫曼码字。编码 结束