《圖像壓縮編碼》課件

圖像壓縮編碼圖像壓縮是一種重要的數(shù)字圖像處理技術(shù),通過減少圖像數(shù)據(jù)的大小,提高圖像傳輸和存儲的效率。本課程將深入探討圖像壓縮的基本原理和常見算法。課程內(nèi)容安排1圖像編碼基礎(chǔ)介紹信息的概念、圖像編碼的基本原理、人眼視覺特性及空間冗余消除等基礎(chǔ)知識。2JPEG壓縮算法講解JPEG壓縮算法的流程,包括離散余弦變換(DCT)、量化與熵編碼等關(guān)鍵步驟。3視頻編碼技術(shù)探討視頻編碼的基本原理,介紹時(shí)間冗余的消除、運(yùn)動補(bǔ)償編碼以及H.264算法。4HEVC編碼技術(shù)簡要講解HEVC編碼算法的主要特性,包括分塊結(jié)構(gòu)、變換量化、環(huán)路濾波等關(guān)鍵技術(shù)。信息的概念信息是指數(shù)據(jù)、知識或消息的傳輸過程。信息可以是文字、圖像、聲音或視頻等各種形式。它是人類認(rèn)知世界的基礎(chǔ),是人類社會發(fā)展的關(guān)鍵動力。信息的表示、傳輸和處理是信息科學(xué)的核心研究內(nèi)容。圖像編碼的基本原理1信號采樣將連續(xù)的圖像信號轉(zhuǎn)換為離散的數(shù)字信號,以便于計(jì)算機(jī)處理和存儲。通過合適的采樣頻率,可以在不失真的前提下還原原始信號。2量化和編碼將采樣得到的連續(xù)數(shù)字信號量化為有限個(gè)離散數(shù)值,并采用適當(dāng)?shù)木幋a方式對其進(jìn)行表示,從而得到數(shù)字圖像。3壓縮編碼利用圖像的特性,如空間冗余、時(shí)間冗余等,采用各種壓縮編碼算法對數(shù)字圖像進(jìn)行壓縮,以減少存儲空間和傳輸帶寬。人眼視覺系統(tǒng)特性結(jié)構(gòu)復(fù)雜人眼視覺系統(tǒng)由眼球、視神經(jīng)和大腦視覺皮層等復(fù)雜的結(jié)構(gòu)組成,能對外界光線刺激進(jìn)行感知和處理。感受閾值人眼對光線的感受存在一定閾值,過高或過低的光照強(qiáng)度都會影響視覺體驗(yàn)。顏色感知人眼能感知大量顏色,這歸功于視錐細(xì)胞對不同波長光線的感受能力。空間冗余的概念定義空間冗余指圖像中相鄰像素之間存在高度相關(guān)性。這種相關(guān)性可以用來消除圖像中的冗余信息,從而實(shí)現(xiàn)圖像壓縮。成因真實(shí)世界中的物體通常具有連續(xù)性和平滑性,導(dǎo)致相鄰像素之間存在高度相關(guān)性。這就是空間冗余的根源。意義利用空間冗余可以有效減少圖像數(shù)據(jù)量,實(shí)現(xiàn)圖像壓縮。這對于節(jié)省存儲空間和降低傳輸帶寬非常重要?？臻g冗余的消除1預(yù)測編碼利用圖像中相鄰像素的相關(guān)性進(jìn)行預(yù)測2變換編碼利用圖像的頻域特性進(jìn)行變換編碼3分區(qū)編碼將圖像劃分為不同大小的塊進(jìn)行編碼通過各種編碼技術(shù),我們可以有效地消除圖像中的空間冗余,大幅降低存儲和傳輸所需的數(shù)據(jù)量,同時(shí)保持圖像質(zhì)量。這些技術(shù)包括預(yù)測編碼、變換編碼和分區(qū)編碼等,都是圖像壓縮編碼的基礎(chǔ)。離散余弦變換(DCT)離散余弦變換(DiscreteCosineTransform,DCT)是一種常用于圖像壓縮的數(shù)學(xué)變換。它能夠?qū)D像從空間域轉(zhuǎn)換到頻域,將圖像中的低頻信息集中在少量系數(shù)中,從而達(dá)到降低圖像數(shù)據(jù)量的目的。優(yōu)點(diǎn)將圖像轉(zhuǎn)換到頻域,可以更好地利用圖像的頻率特性,對于圖像的高頻成分進(jìn)行舍棄或量化。缺點(diǎn)計(jì)算量大,需要大量的浮點(diǎn)運(yùn)算。同時(shí)對圖像邊緣處理效果不好,會產(chǎn)生一些偽影。JPEG壓縮算法基本原理JPEG壓縮算法利用人眼對高頻信息不敏感的特性,通過離散余弦變換(DCT)將圖像分解為低頻和高頻部分,然后對高頻部分進(jìn)行量化和熵編碼,從而達(dá)到有損壓縮的效果。流程概述JPEG壓縮首先將圖像分塊,對每個(gè)塊進(jìn)行DCT變換,再進(jìn)行量化和熵編碼,最后組合成壓縮后的圖像文件。這一過程可以有效地減小圖像的存儲空間。壓縮比對比與無損壓縮相比,JPEG算法可以獲得更高的壓縮比,但會犧牲一定的圖像質(zhì)量。通過調(diào)整量化參數(shù),可以在保真度和空間占用之間進(jìn)行權(quán)衡。JPEG壓縮算法流程圖像預(yù)處理對原始圖像進(jìn)行色彩空間轉(zhuǎn)換、分塊等操作。離散余弦變換(DCT)對每個(gè)圖塊進(jìn)行DCT變換，將圖像信息轉(zhuǎn)換到頻域中。量化根據(jù)人眼視覺特性對變換系數(shù)進(jìn)行有損量化處理。熵編碼使用Huffman編碼等無損編碼方式對量化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。量化與熵編碼量化量化將輸入映射到有限的離散值集合,從而大幅減小數(shù)據(jù)量,但會引入量化誤差。量化是有損壓縮的關(guān)鍵步驟。熵編碼熵編碼利用數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性,給頻率高的數(shù)據(jù)分配較短的編碼,從而實(shí)現(xiàn)無損壓縮。常見的熵編碼算法有哈夫曼編碼和算術(shù)編碼。無損編碼將量化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行無損編碼,可以在保證圖像質(zhì)量的前提下進(jìn)一步壓縮數(shù)據(jù)量。無損編碼是有損壓縮的補(bǔ)充。JPEG算法實(shí)例分析JPEG算法是一種基于離散余弦變換(DCT)的有損壓縮編碼方法。它通過將圖像分割成8x8像素的塊,然后對每個(gè)塊進(jìn)行DCT變換、量化和熵編碼,從而實(shí)現(xiàn)圖像的壓縮。JPEG算法的主要步驟包括:色彩空間轉(zhuǎn)換、分塊DCT變換、量化、熵編碼。其中,量化是JPEG算法中最關(guān)鍵的步驟,它能夠有效地降低圖像數(shù)據(jù)的冗余度。視頻編碼基本原理1時(shí)間冗余連續(xù)視頻幀之間存在較大相似性2運(yùn)動補(bǔ)償利用前后幀的運(yùn)動預(yù)測來減少數(shù)據(jù)量3編碼優(yōu)化采用先進(jìn)的編碼算法提高壓縮效率視頻編碼的基本原理是利用視頻幀之間的時(shí)間冗余性。通過運(yùn)動補(bǔ)償和高效的編碼算法,可以大幅減少視頻數(shù)據(jù)的存儲和傳輸需求,為用戶提供更佳的視頻觀看體驗(yàn)。時(shí)間冗余的消除運(yùn)動補(bǔ)償利用前一幀的內(nèi)容預(yù)測當(dāng)前幀的內(nèi)容,減少時(shí)間冗余。幀差分僅編碼當(dāng)前幀與前一幀之間的差異,減少時(shí)間冗余。幀間編碼利用幀與幀之間的相關(guān)性,通過運(yùn)動補(bǔ)償和幀差分實(shí)現(xiàn)時(shí)間冗余消除。運(yùn)動補(bǔ)償編碼幀間預(yù)測通過識別相鄰幀之間的差異,可以減少數(shù)據(jù)傳輸量。運(yùn)動估計(jì)檢測物體的移動方向和速度,為預(yù)測幀的編碼提供參考。運(yùn)動補(bǔ)償根據(jù)運(yùn)動估計(jì)結(jié)果,對預(yù)測幀進(jìn)行補(bǔ)償,產(chǎn)生更接近實(shí)際的幀。H.264編碼算法高效編碼H.264算法采用預(yù)測、變換、量化和熵編碼等核心技術(shù),能有效壓縮視頻數(shù)據(jù),提高傳輸效率。塊劃分靈活H.264支持多種不同大小的編碼塊,可根據(jù)視頻內(nèi)容自適應(yīng)選擇最優(yōu)編碼單元。多種編碼模式H.264提供豐富的幀內(nèi)預(yù)測和幀間預(yù)測模式,可充分利用視頻時(shí)域和空域的冗余信息。先進(jìn)的濾波技術(shù)H.264采用環(huán)路濾波技術(shù),可有效去除編碼過程中引入的偽像和鋸齒,提高視覺質(zhì)量。H.264算法流程1分塊預(yù)測H.264將視頻幀劃分為多個(gè)宏塊,對每個(gè)宏塊進(jìn)行運(yùn)動補(bǔ)償預(yù)測,得到預(yù)測數(shù)據(jù)。2變換編碼將預(yù)測殘差數(shù)據(jù)進(jìn)行離散余弦變換(DCT)和量化,生成變換系數(shù)。3熵編碼對變換系數(shù)進(jìn)行熵編碼,如CAVLC或CABAC,以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮。量化與循環(huán)濾波量化量化是將連續(xù)的像素值量化成有限個(gè)離散值的過程。通過合理的量化模式可以大幅減小圖像數(shù)據(jù)量。循環(huán)濾波循環(huán)濾波是在編碼和解碼過程中對圖像進(jìn)行再次濾波,可有效消除量化誤差,提高圖像質(zhì)量。量化矩陣合理設(shè)計(jì)的量化矩陣可以有效平衡圖像質(zhì)量和數(shù)據(jù)大小,是圖像壓縮算法的關(guān)鍵所在。比特率控制機(jī)制20M碼率視頻編碼的目標(biāo)碼率通常在20Mbps以內(nèi)。3編碼模式常見的碼率控制模式包括CBR、VBR、ABR等。90%壓縮率通過量化和熵編碼可以達(dá)到高達(dá)90%的壓縮率。視頻編碼系統(tǒng)需要采取有效的碼率控制機(jī)制,以滿足不同應(yīng)用場景的比特率需求。常見的控制方式包括恒定比特率(CBR)、可變比特率(VBR)和平均比特率(ABR)等。系統(tǒng)會根據(jù)視頻內(nèi)容的復(fù)雜程度動態(tài)調(diào)整量化參數(shù),從而優(yōu)化壓縮效率和視頻質(zhì)量。HEVC編碼算法簡介高效編碼HEVC(High-EfficiencyVideoCoding)是最新一代的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn),相比于前代MPEG-4/H.264編碼,可將視頻文件大小減小一半,同時(shí)保持優(yōu)秀的畫質(zhì)。更高壓縮率HEVC采用了更加先進(jìn)的塊分割和預(yù)測技術(shù),可以更有效地消除視頻信號中的時(shí)間和空間冗余,從而實(shí)現(xiàn)更高的壓縮比。增強(qiáng)兼容性HEVC在向后兼容性方面做出了優(yōu)化,可以與現(xiàn)有的視頻設(shè)備和軟件無縫協(xié)作,為用戶提供更好的觀看體驗(yàn)。HEVC的主要特性1更高壓縮比與H.264相比,HEVC最多可達(dá)到50%的碼率降低,在同等質(zhì)量下提供更小的視頻文件大小。2更高分辨率支持HEVC支持高達(dá)8192x4320的超高清分辨率,大幅提升了視頻的清晰度和細(xì)節(jié)。3更強(qiáng)的并行處理能力HEVC采用了大量的并行化處理技術(shù),提高了編碼解碼的速度和效率。4更強(qiáng)的適應(yīng)性HEVC可廣泛應(yīng)用于高清電視、4K/8K超高清視頻、視頻會議等多種應(yīng)用場景。分塊結(jié)構(gòu)及預(yù)測模式1編碼單元采用靈活的編碼單元結(jié)構(gòu)2預(yù)測模式基于方向性的空間和時(shí)間預(yù)測3變換編碼采用層次化的變換編碼方式HEVC編碼算法采用了靈活可變的編碼單元結(jié)構(gòu),基于方向性的空間和時(shí)間預(yù)測方式,以及層次化的變換編碼技術(shù),這些創(chuàng)新性的設(shè)計(jì)大幅提高了編碼效率,是HEVC相較于H.264取得重大突破的關(guān)鍵所在。變換及量化變換編碼通過變換編碼,可以將像素?cái)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為頻域信號,從而更好地利用人眼對不同頻率成分的感知特性。常用的變換方式包括離散余弦變換(DCT)和離散小波變換(DWT)。量化編碼量化是壓縮的核心步驟,通過舍棄一些頻域系數(shù)來降低編碼數(shù)據(jù)量。量化可分為標(biāo)量量化和矢量量化。量化步長的選擇需要平衡壓縮率和圖像質(zhì)量。熵編碼熵編碼利用信號統(tǒng)計(jì)特性對編碼數(shù)據(jù)進(jìn)一步壓縮,常用的方法有哈夫曼編碼和算術(shù)編碼。熵編碼可以在不失真的情況下進(jìn)一步提高壓縮率。環(huán)路濾波技術(shù)去塊效應(yīng)環(huán)路濾波用于消除塊狀效應(yīng),提高圖像質(zhì)量。它可以平滑塊之間的邊界,減少視覺上的鋸齒感。降噪效果環(huán)路濾波還可以有效地降低編碼噪聲,進(jìn)一步提升圖像的清晰度和保真度。自適應(yīng)機(jī)制先進(jìn)的環(huán)路濾波算法具有自適應(yīng)性,能根據(jù)圖像內(nèi)容的不同特點(diǎn),采取不同強(qiáng)度的濾波操作。參考幀管理及碼率控制參考幀管理編碼器選擇合適的參考幀是關(guān)鍵。能夠根據(jù)當(dāng)前圖像與參考幀的相似度和預(yù)測誤差,有效管理并更新參考幀集合。碼率控制編碼器可根據(jù)目標(biāo)碼率和質(zhì)量要求,動態(tài)調(diào)整量化參數(shù),實(shí)現(xiàn)碼率的精準(zhǔn)控制,同時(shí)確保圖像質(zhì)量達(dá)標(biāo)。無損編碼技術(shù)無損圖像編碼無損圖像編碼技術(shù)旨在保持圖像質(zhì)量不變的前提下,以更小的文件大小存儲圖像數(shù)據(jù)。它通過利用圖像的冗余信息來實(shí)現(xiàn)無損壓縮。熵編碼熵編碼是無損編碼的主要方法之一,它利用每個(gè)像素值出現(xiàn)的概率對其進(jìn)行編碼,從而壓縮文件大小。常見的熵編碼算法有霍夫曼編碼和算術(shù)編碼。預(yù)測編碼預(yù)測編碼通過利用相鄰像素之間的相關(guān)性,對當(dāng)前像素值進(jìn)行預(yù)測,然后編碼預(yù)測誤差,從而實(shí)現(xiàn)無損壓縮。該方法可有效消除圖像中的空間冗余。圖像質(zhì)量評估指標(biāo)圖像質(zhì)量的客觀評估是圖像壓縮編碼領(lǐng)域的一個(gè)重要問題。常用的圖像質(zhì)量評估指標(biāo)包括峰值信噪比(PSNR)、結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)(SSIM)等。這些指標(biāo)可以客觀地反映圖像壓縮后的質(zhì)量情況,為壓縮算法的優(yōu)化和評估提供依據(jù)。圖像壓縮編碼的發(fā)展趨勢1更高壓縮率新編碼標(biāo)準(zhǔn)如HEVC和VVC可以實(shí)現(xiàn)更高的壓縮效率,為存儲和傳輸帶來更大空間。2降低功耗