第4章 圖像壓縮編碼0

數(shù)字電視原理第四章圖像壓縮編碼1/14/20231信息工程系第四章圖像壓縮編碼4.1圖像壓縮編碼概述圖像壓縮編碼技術(shù)是學(xué)習(xí)數(shù)字電視的重點(diǎn)內(nèi)容1.為什么要進(jìn)行圖像壓縮？（圖像壓縮的目的）一路彩色電視未經(jīng)壓縮時(shí)的數(shù)據(jù)量為：Y13.5MHz×8bit=108Mb/sU6.75MHz×8bit=54Mb/sV6.75MHz×8bit=54Mb/s合計(jì)=216Mb/s此速率已經(jīng)超過四次群的傳輸速率，相當(dāng)于3000多個(gè)話路圖像信號(hào)是有必要也有可能被壓縮1/14/20232信息工程系4.1.1圖像數(shù)據(jù)壓縮基理1.圖像數(shù)據(jù)壓縮基理來自兩個(gè)方面：圖像信號(hào)中存在大量冗余度可供壓縮，并且這種冗余度在解碼后還可無失真地恢復(fù)利用人的視覺特性，在不被主觀視覺察覺的容限內(nèi)，通過減少表示信號(hào)的精度，以一定的客觀失真換取數(shù)據(jù)壓縮。1/14/20233信息工程系4.1.1圖像數(shù)據(jù)壓縮機(jī)理2.圖像信號(hào)的冗余度圖像信號(hào)的冗余度存在于結(jié)構(gòu)和統(tǒng)計(jì)兩方面。圖像信號(hào)的結(jié)構(gòu)冗余度圖像信號(hào)結(jié)構(gòu)上的冗余度表現(xiàn)為很強(qiáng)的空間(幀內(nèi)的)和時(shí)間(幀間的)相關(guān)性幀內(nèi)相鄰點(diǎn)的相關(guān)性幀間相鄰點(diǎn)的相關(guān)性1/14/20234信息工程系4.1.1圖像數(shù)據(jù)壓縮機(jī)理圖像信號(hào)幀內(nèi)相關(guān)性×8倍1/14/20235信息工程系4.1.1圖像數(shù)據(jù)壓縮機(jī)理信號(hào)統(tǒng)計(jì)上的冗余度來源于被編碼信號(hào)概率密度分布的不均勻預(yù)測編碼：不直接傳送圖像信號(hào)，而傳送圖象信號(hào)之間的差值。這種差值呈拉普拉斯分布。幀內(nèi)相鄰點(diǎn)的相關(guān)性1/14/20236信息工程系4.1.1圖像數(shù)據(jù)壓縮機(jī)理預(yù)測編碼時(shí)，對出現(xiàn)概率高的預(yù)測誤差信號(hào)(0及小誤差)用短碼，對概率低的大預(yù)測誤差用長碼，使總的平均碼長要比用固定碼長編碼短很多。1/14/20237信息工程系4.1.1圖像數(shù)據(jù)壓縮機(jī)理3.利用人眼的視覺特性進(jìn)行壓縮人眼對圖像的細(xì)節(jié)分辨率、運(yùn)動(dòng)分辨率和對比度分辨率都有一定的限度1/14/20238信息工程系4.1.2圖像編碼過程圖像編碼過程分三步完成:映射：即變換一下描寫信號(hào)的方式。 目的：去除相關(guān)性，降低圖像的結(jié)構(gòu)冗余度。量化：在滿足對圖像質(zhì)量一定要求的前提下，減小表示信號(hào)的精度 目的：利用人眼主觀視覺特性壓縮圖像統(tǒng)計(jì)編碼 目的：消除圖像的統(tǒng)計(jì)冗余度。1/14/20239信息工程系4.1.2圖像編碼過程1/14/202310信息工程系4.1.3圖像編碼算法的分類1.傳統(tǒng)的圖像編碼技術(shù)脈碼調(diào)制量化法空間和時(shí)間子抽樣編碼預(yù)測編碼變換編碼熵編碼矢量量化子帶編碼塔型編碼

混合編碼方案（MPEG-1，MPEG-2）空間和時(shí)間子抽樣統(tǒng)計(jì)編碼基于運(yùn)動(dòng)估計(jì)和補(bǔ)償?shù)腄PCM游程長度編碼二維DCT1/14/202311信息工程系4.1.3圖像編碼算法的分類2.新一代編碼壓縮算法模型基編碼分形編碼小波變換編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼1/14/202312信息工程系4.1.3圖像編碼算法的分類3.總結(jié)無損壓縮方法僅僅刪除圖像數(shù)據(jù)中的冗余信息，回放壓縮文件時(shí)，能夠準(zhǔn)確無誤地恢復(fù)原始數(shù)據(jù)。它可分為兩大類:基于統(tǒng)計(jì)概率的方法和基于字典方法。有損壓縮算法靠丟掉大量冗余信息來降低數(shù)字圖像所占的空間，回放時(shí)也不能完整地恢復(fù)原始圖像，而將有選擇地?fù)p失一些細(xì)節(jié)，損失多少信息由需要多高的壓縮率決定。1/14/202313信息工程系4.1.3圖像編碼算法的分類1/14/202314信息工程系4.2熵編碼熵編碼的基本原理是給出現(xiàn)概率較大的符號(hào)一個(gè)短碼字，而給出現(xiàn)概率較小的符號(hào)一個(gè)長碼字熵編碼的目的：使得最終的平均碼長最短常用的熵編碼方法：游程編碼RLE(run-lengthcoding)Huffman編碼算術(shù)編碼1/14/202315信息工程系4.2.1前綴碼 設(shè)有一個(gè)由K個(gè)信源符號(hào)(以下簡稱符號(hào))組成的離散、無記憶符號(hào)集: 其中每一符號(hào)通過一個(gè)二進(jìn)制碼字(代碼)表示，但字長不等。各符號(hào)出現(xiàn)的概率分別為: 若符號(hào)以個(gè)碼元(位)編碼，則在變字長編碼時(shí)編碼每個(gè)符號(hào)的平均碼長為

1/14/202316信息工程系4.2.1前綴碼編碼要求：編碼必須是單譯和可逆的編碼的平均碼長最短

碼III是前綴碼: 0111100可以唯一地解碼為a1a4a2a11/14/202317信息工程系4.2.1前綴碼前綴碼的定義:

在碼表中沒有碼字與任何一個(gè)比它長的碼字的前綴(碼頭)相同，即不存在能在短碼字后面續(xù)加若干碼元構(gòu)成的長碼字，所以前綴碼又稱非續(xù)長碼。

前綴碼的碼樹:1/14/202318信息工程系4.2.2離散無記憶信源的信息量離散無記憶信源離散：信源產(chǎn)生信號(hào)是不連續(xù)的，某一時(shí)刻只產(chǎn)生一個(gè)符號(hào)無記憶：某符號(hào)在某時(shí)刻出現(xiàn)的概率與在此之前信源的狀態(tài)無關(guān)符號(hào)ak的信息量I(ak)：

單位為bit

p(ak)為ak出現(xiàn)的概率1/14/202319信息工程系4.2.2離散無記憶信源的信息量一個(gè)離散、無記憶信源產(chǎn)生的一個(gè)符號(hào)的平均信息量

H(U)被稱做信源的熵1/14/202320信息工程系4.2.3無失真信源編碼定理無失真信源編碼定理： 設(shè)單符號(hào)、離散、無記憶信源的熵為H(U)，若用二進(jìn)制碼對其作變字長、非續(xù)長編碼，一定可以找到一種編碼方式，其平均碼長滿足：

H(U)≤≤H(U)+1即：如果符號(hào)ak用等于其信息量的碼長編碼 則可以使平均碼長達(dá)到其下限--熵

1/14/202321信息工程系4.2.4Hufman碼Huffman碼是冗余度最小(平均碼長最小)的編碼a1a2a3a4a5a60.250.250.200.150.100.50.250.250.200.150.150.300.250.250.200.450.300.250.550.4511001001111101110000000111111/14/202322信息工程系4.2.4Hufman碼對于圖4.2.2中所給的例子，計(jì)算平均碼長=2.45bit/符號(hào)熵H(U)=2.42bit/符號(hào)經(jīng)Huffman編碼后，剩余的冗余度=0.03bit/符號(hào)1/14/202323信息工程系4.2.5準(zhǔn)可變字長編碼雙字長編碼 將信源符號(hào)按出現(xiàn)概率從大到小排列：

a1,a2,a3…aK

再將a1,a2,a3…aK信源符號(hào)分為兩部分：

a1,a2,a3…ak