第3章 圖像編碼

第3章圖像編碼3.1圖像編碼基礎(chǔ)3.2信息論基礎(chǔ)與熵編碼3.3預測編碼3.4變換編碼3.1圖像編碼基礎(chǔ)3.1.1圖像壓縮編碼的必要性3.1.2圖像壓縮編碼的可能性3.1.3圖像壓縮編碼的分類3.1.4圖像壓縮編碼的評價3.1.1圖像壓縮編碼的必要性圖像編碼與壓縮從本質(zhì)上來說就是對要處理的圖像源數(shù)據(jù)按一定的規(guī)則進行變換和組合，從而達到以盡可能少的代碼（符號）來表示盡可能多的數(shù)據(jù)信息。壓縮通過編碼來實現(xiàn)，或者說編碼帶來壓縮的效果，所以一般把此項處理稱為壓縮編碼。3.1.2圖像壓縮編碼的可能性一般來說，圖像數(shù)據(jù)中存在以下幾種冗余。（1）空間冗余（像素間冗余、幾何冗余）。（2）時間冗余。（3）信息熵冗余。（4）結(jié)構(gòu)冗余。（5）知識冗余。（6）心理視覺冗余。3.1.3圖像壓縮編碼的分類圖像編碼壓縮的方法目前有很多，其分類方法根據(jù)出發(fā)點不同而有差異。（1）根據(jù)解壓重建后的圖像和原始圖像之間是否有誤差，圖像編碼壓縮分為無損（亦稱無失真、無誤差、信息保持型）編碼和有損（有失真、有誤差、信息非保持型）編碼兩大類。（2）根據(jù)編碼原理，圖像壓縮編碼分為熵編碼、預測編碼、變換編碼和混合編碼等。（3）根據(jù)圖像的光譜特征，圖像壓縮編碼分為單色圖像編碼、彩色圖像編碼和多光譜圖像編碼。（4）根據(jù)圖像的灰度，圖像壓縮編碼分為多灰度編碼和二值圖像編碼。3.1.4圖像壓縮編碼的評價對于圖像編碼的質(zhì)量評價主要體現(xiàn)在基于壓縮編碼參數(shù)的評價、基于保真度（逼真度）標準的評價、算法的適用范圍、算法的復雜度4個方面。1．基于壓縮編碼參數(shù)的評價（1）信息量、圖像的熵與平均碼字長度（2）編碼效率（3）壓縮比（4）冗余度常用的準則可分為兩大類：客觀保真準則和主觀保真準則。2．基于保真度（逼真度）準則的評價（1）客觀保真度準則（2）主觀保真度準則表3-1 總體優(yōu)度標準序號評估結(jié)果⑤優(yōu)④良③中②合格①劣表3-2 分組優(yōu)度標準序號評估結(jié)果⑦組內(nèi)最好⑥比本組中等好⑤比本組中等稍好④本組中等③比本組中等稍差②比本組中等差①組內(nèi)最差特定的圖像編碼算法具有相應的適用范圍，并不對所有的圖像都有效。一般來說，大多數(shù)基于圖像信息統(tǒng)計特性的壓縮算法具有較廣的適用范圍，而一些特定的編碼算法的適用范圍較窄。3．算法的適用范圍算法的復雜度是指完成圖像壓縮和解壓縮所需的運算量和硬件實現(xiàn)該算法的難易程度。優(yōu)秀的壓縮算法要求有較高的壓縮比，壓縮和解壓縮快，算法簡單，易于硬件實現(xiàn)，還要求解壓縮后的圖像質(zhì)量較好。4．算法的復雜度3.2信息論基礎(chǔ)與熵編碼3.2.1赫夫曼編碼3.2.2香農(nóng)編碼3.2.3算術(shù)編碼3.2.4行程編碼3.2.1赫夫曼編碼赫夫曼（Huffman）編碼是1952年提出的，是一種比較經(jīng)典的信息無損熵編碼，該編碼依據(jù)變長最佳編碼定理，應用Huffman算法而產(chǎn)生。Huffman編碼是一種基于統(tǒng)計的無損編碼。設(shè)信源的信源空間為從Huffman算法可以看出，Huffman編碼具有如下特點。（1）Huffman編碼構(gòu)造程序是明確的，但編出的碼不是唯一的。（2）Huffman編碼結(jié)果碼字不等長。（3）Huffman編碼的信源概率是2的負冪時，效率達100%；但是對等概率分布的信源卻產(chǎn)生定長碼，效率最低。（4）Huffman編碼只能用近似的整數(shù)而不是理想的小數(shù)來表示單個符號，這也是Huffman編碼無法達到最理想的壓縮效果的原因。3.2.2香農(nóng)編碼3.2.3算術(shù)編碼算術(shù)編碼不是將單個信源符號映射成一個碼字，而是把整個信源表示為實數(shù)線上的0到1之間的一個區(qū)間，其長度等于該序列的概率。再在該區(qū)間內(nèi)選擇一個代表性的小數(shù)，轉(zhuǎn)化為二進制作為實際的編碼輸出。算術(shù)編碼具有以下特點。（1）由于實際的計算機的精度不可能無限長，因此運算中會出現(xiàn)溢出問題。（2）算術(shù)編碼器對整個消息只產(chǎn)生一個碼字，這個碼字是在之間的一個實數(shù)，因此譯碼器必須在接收到這個實數(shù)后才能譯碼。3.2.4行程編碼行程編碼（RunLengthEncoding，RLE）是一種利用空間冗余度壓縮圖像的方法，對某些相同灰度級成片連續(xù)出現(xiàn)的圖像，行程編碼也是一種高效的編碼方法，特別是對二值圖像，效果尤為顯著。圖3-6一行圖像的行程編碼圖3.3預測編碼3.3.1DPCM原理3.3.2最佳線性預測編碼3.3.3自適應預測編碼3.3.1DPCM原理1．差值圖像的統(tǒng)計特性由圖像的統(tǒng)計特性可知，相鄰像素之間有較強的相關(guān)性，即相鄰像素的灰度值相同或相近，因此，某像素的值可根據(jù)以前已知的幾個像素值來估計、猜測。預測編碼的基本思想是通過僅提取每個像素中的新信息并對它們編碼來消除像素間的冗余，這里一個像素的新信息定義為該像素的當前或現(xiàn)實值與預測值的差，即如果已知圖像一個像素離散幅度的真實值，利用其相鄰像素的相關(guān)性，預測它的可能數(shù)值，再求兩者差；或者說利用這種具有預測性質(zhì)的差值，再量化、編碼傳輸，其效果更佳，這一方法就稱為DPCM法。2．預測編碼的基本原理圖3-10DPCM系統(tǒng)原理框圖3．預測編碼的類型圖3-11二維預測示意圖3.3.2最佳線性預測編碼3.3.3自適應預測編碼