數(shù)字圖像處理第八章課件.ppt

1、第8章 圖像壓縮（圖像編碼）,目的是減少表示數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)量。 去除冗余。 35年前，電視傳輸?shù)膸拤嚎s； 60年前，C.E. Shannon等的信息理論發(fā)展成目前的國際圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)。 目前，圖像壓縮技術(shù)被認(rèn)為是一種“使能技術(shù)”（ enabling technology”)。提高圖像分辨率，開發(fā)新的電視標(biāo)準(zhǔn)，電視會議、RS、FAX等。,8.1 基礎(chǔ),數(shù)據(jù)壓縮表示定量信息所需數(shù)據(jù)量的減少過程,數(shù)據(jù)、信息、知識。 比如，不同人講相同的事件。,數(shù)據(jù)冗余：是數(shù)字圖像壓縮的中心問題。 這不是抽象的概念，而是可以用數(shù)學(xué)式子度量的實體： 如果表示相同信息的兩組數(shù)據(jù)所用的信息載體單元數(shù)量 分別為n1和n2,

2、則第一組數(shù)據(jù)的相對(第二組數(shù)據(jù)的) 數(shù)據(jù)冗余RD可定義為： RD= 1 - 1/CR (-, 1) 其中：CR= n1/n2, (0, ),RD= 1 - 1/CR (-, 1)其中：CR= n1/n2, (0, ),當(dāng)n1=n2, CR=1而RD=0，表示相對于第二組數(shù)據(jù)，第一種數(shù)據(jù)表達(dá)沒有包含冗余數(shù)據(jù)。 當(dāng)n2n1, CR0，RD-，表示第二組數(shù)據(jù)比原始表示包含多得多得數(shù)據(jù)。這也是通常不希望出現(xiàn)得數(shù)據(jù)膨脹。 比如CR=10，RD=0.9, 表示第一組數(shù)據(jù)中有90%的數(shù)據(jù)是冗余的。,數(shù)據(jù)冗余的類別,1. 空間冗余2. 時間冗余 3 .信息熵冗余（編碼冗余） 4結(jié)構(gòu)冗余5. 知識冗余 6. 視

3、覺冗余 7 .其它冗余 在數(shù)字圖像壓縮中，3種基本的數(shù)據(jù)冗余是： 編碼冗余， 像素間冗余， 心理視覺冗余。 減少其中1到多種冗余就是數(shù)據(jù)壓縮,8.1.1 編碼冗余,Code1的二進(jìn)制平均碼長為3； Code1的二進(jìn)制平均碼長 (l2pr)為2.7 ；Huffman碼 壓縮比CR=3/2.7=1.11,上例壓縮的原理： l2 (rk)與pr (rk)成反比,變長編碼 Code1不能使其平均碼長(l2pr)最小，有編碼冗余。 數(shù)字圖像一般都有編碼冗余,8.1.2 像元間的冗余,c,d直方圖分別 對應(yīng)a,b圖， 相同的三峰， 兩邊是火柴：,等長碼有編碼冗余， 可用變長碼壓縮。 但是，變長碼還是 不能

4、改變像元間的 相關(guān)性。,計算像元間的 相關(guān)性可用 P414中的6式。 沿某水平線,e,f分別反映a,b圖像 像元在不同間隔后 灰度的相關(guān)程度,利用像元值的空間相關(guān)可預(yù)測,減少像元間冗余 的一種方法： 行程編碼(RLC) Run-Length Code,a,b,c,d, nonvisual,p.417, CR的計算,8.1.3視覺冗余,256 128 64 32,16 8 4 2,在8個比特的灰度值中，每次去掉一個bit面，從左/右？,8.1.3 Psycho-visual Redundancy,眼睛對所有視覺信息的響應(yīng)具有不同的靈敏度。 消除心理視覺冗余會導(dǎo)致數(shù)量信息的損失，又稱量化。,原圖2

5、56級,16級,2:1,IGC16級,2:1,量化,不可逆，信息損失,IGS, Improved Gray-Scale quantization,IGS意識到眼睛對邊緣特有的敏感性，通過加入偽隨機(jī)數(shù) 來破壞邊緣： 偽隨機(jī)數(shù)從鄰近像元的低4位獲得，加入當(dāng)前像元灰度值后才量化。（圖像的低bit面很象隨機(jī)數(shù)，見p.89） 低4位的初值為0000，對高4位為1111的像素不加隨機(jī)數(shù)。,0110 1100 0000 0110 1100,1000 1011 1100 1001 0111,1000 0111 0111 1000 1110,1111 0100 1110 1111 0100,8.1.4 保真度準(zhǔn)

6、則,Objective/Subjective Fidelity Criteria Objective：SNR, p.420 Subjective: judged by a group of people,Objective： Subjective = 3：7,8.2 Image Compression Models,圖8.5 通用壓縮系統(tǒng)模型,信源編碼：消除輸入冗余。 信道編碼：對源編碼的輸出加強(qiáng)噪聲免疫。,a,b,Mapper: 減少空間冗余 Quantizer: 減少視覺冗余。不可逆，不失真（熵）編碼要省去。 Symbol encoder: 減少編碼冗余,Chapter 8 Image C

7、ompression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8 Image Compression,Chapter 8

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