05图像编码基础

1、图像编码基础 n 图象的数据量是非常大的，这给图象的存储、处理和 传输都带来许多问题和困难。要占用很多的资源，花 很高的费用。 如一幅512x512的黑白图象的比特数为 512x512x8=。 再如一部90分钟的彩色电影，每秒放映24帧。把它 数字化，每帧512x512象素，每象素的 、 、 三分 量分别占8 bit，总比特数为 90 x60 x24x3x512x512=。 如一张CD光盘可存600兆字节数据，这部电影光图象 （还有声音）就需要张CD光盘用来存储。 n 对图象数据进行压缩显得非常必要。 第十一章 图像编码基础 第十一章 图像编码基础 11.1 图像压缩的基本概念 11.2 基础

2、理论 11.3 LZW编码 11.4 变长编码(哈夫曼编码、 算术编码) 11.5 位平面编码 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.1 基本概念 11.1.1 数据冗余 11.1.2 保真度标准 11.1.3 图像压缩模型 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.1.1 数据冗余 n图像压缩的基本概念 设：n1和n2是在两个表达相同信息的数据集中，信息 载体单位的个数。 n压缩率（压缩比）：描述压缩算法性能 CR = n1 / n2 其中，n1是压缩前的数据量，n2是压缩后的数据量 n相对数据冗余： RD = 1 1/CR 例：CR=20; RD = 19/20 第十一

3、章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.1.1 数据冗余 n三种数据冗余： 编码冗余 像素冗余 1.视觉心理冗余 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.1.1 数据冗余 编码冗余： 码本：用来表达一定量的信息或一组事件 所需的一系列符号 码字：对每个信息或事件所赋的码符号序列 长度：每个码字的符号个数 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 1 0 ()0,1,1 ()() skk L avgksk k p snnkL Ll sp s 11.1.1 数据冗余 编码冗余： 如果一个图像的灰度级编码，使用了多 于实际需要的编码符号，就称该图像包含了 编码冗余。 例：如果用8位表

4、示该图像的像素，我们 就说该图像存在着编码冗余，因为该图像 的像素只有两个灰度，用一位即可表示。 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.1.1 数据冗余 编码冗余： 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 32.7 avgavg LL 11.1.1 数据冗余 例：原图像数据：234 223 231 238 235 压缩后数据：234 11 -8 -7 3 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 2. 像素冗余： 由于任何给定的像素值，原理上都可以通过它的 邻居预测到，单个像素携带的信息相对是小的。 对于一个图像，很多单个像素对视觉的贡献是 冗余的。这是建立在对邻居值预测的基

5、础上。 11.1.1 数据冗余 3. 视觉心理冗余： 一些信息在一般视觉处理中比其它信息的相对重 要程度要小，这种信息就被称为视觉心理冗余。 33K15K 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.1.2 保真度标准 n保真度标准评价压缩算法的标准 客观保真度标准 1.主观保真度标准 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.1.2 保真度标准 客观保真度标准 如果图像压缩过程对图像信息有所损 失，如何用数学形式，表述这种损失？ e(x,y) = f(x,y) - f(x,y) f(x,y)是输入图像， f(x,y) 是压缩后解压 缩的图像， e(x,y)是误差函数 第十一章第

6、十一章 图像编码基础图像编码基础 11.1.2 保真度标准 n离散的描述形式： 两个图像之间的总误差： 均方根误差（rms） 11 00 |( , )( , )| MN xy f x yf x y 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 1 11 2 2 00 1 ( , )( , ) MN rms xy ef x yf x y MN 11.1.2 图像压缩基本概念:保真度标准 2. 主观保真度标准 通过视觉比较两个图像，给出一个定性 的评价，如很粗、粗、稍粗、相同、稍好、 较好、很好，这种评价被称为主观保真度 标准。 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.1.3 图像编码模型

7、 n图像传输环境中图像压缩模型 n源数据编码：完成原数据的压缩。 n通 道 编 码：为了抗干扰，增加一些容错、校验位、 版权保护，实际上是增加冗余。 n通 道：如Internet、广播、通讯、可移动介质 源数据源数据 编码编码 源数据源数据 解码解码 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.1.3 图像编码模型 n源数据编码与解码的模型 n源数据编码的模型 n源数据解码的模型 符号符号 解码器解码器 反向反向 映射器映射器 映射器映射器量化器量化器 符号符号 编码器编码器 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 概率服从乘幂定律时最佳， Pk=k-r, k=1,2,.,M, rN

8、 两部分构成：一半延续比特C、一半信息比特B （采用长度增长的自然码），CB C=0/1，C同，则还是同一码字；C变，则新的码字 开始。Bn:每一延续比特，有n个信息比特。 例1： B1 :c0 c1 B2:c00 c10 c11 c01 例2：1 8 5B1： 001010110100 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 信道编码器和信道解码器-B码 信道编码器和信道解码器-汉明编码 信道编码器：把可控制的冗余加入信源编码后的码字， 以减少信道噪声的影响。 汉明（Hamming）编码：正确的码字之间的最小距离要 大于一个给定值 码字以二进制形式表示，比特（bit） D(101),(1

9、10)=2 汉明:将3个比特位的冗余加到4比特的码字上，任意 两个正确码字间的距离为3，可发现和校正错误。 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 例：4bit(b3b2b1b0)7bit(h1h2h3h4h5h6h7) 07 160124 250132 330231 bh bhbbbh bhbbbh bhbbbh 76544 76322 75311 hhhhc hhhhc hhhhc h1、h2、h4分别是比特区 b3b2b0、b3b1b0、b2b1b0的 偶校验位。 信道解码器对已建立偶校验的比 特区进行检查，由c1、c2、c4指 出错误，从校正后的h3h5h6h7 得到正确值。 第十

10、一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 nLZW编码 n背景：是Lemple、Ziv提出，Welch充实 n基本思想：去除像素冗余。 (1) 在压缩过程中动态地形成一个字符序列表(字典) (2) (a) 每当压缩扫描图像发现一个字典中没有的字 符序列，就把该字符序列存到字典中 (b) 并用字典的地址（编码）作为这个字符序列 的代码，替换原图像中的字符序列 (c) 下次再碰到相同的字符序列，就用字典的地 址代替字符序列 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.3 LZW编码 nLZW编码 n基本思想： n(3) 压缩的结果，除了压缩图像外，不需要保留压缩 过程中形成的字典，而在解压缩时

11、,临时恢复这个字 典。 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.3 LZW编码 LZW算法流程： 1)初始化：将所有的单字符串放入串表 2)读第一个输入字符给当前识别序列 3)Step: 读下一个输入字符K; if 没有这样的K(输入已穷尽)： 码字() 输出；结束。 If K 已存在于字典中： = K；repeat Step； else K不在于字典中: 码字() 输出； K加进字典； = K；repeat Step. 编码举例： 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 00255255 00255255 00255255 00255255 11.3 LZW编码 编号 将被处理

12、像素 当前识别序列编码输出字典位置字典条目 第1行0 第2行00025600 第3行255002570-255 第4行255255255258255-255 第5行0255255259255-0 第6行00 第7行255002562600-0-255 第8行255255 第9行0255-255258261 255-255-0 第10行 00 第11行 2550-0 第12行 2550-0-255260262 0-0-255-255 第13行 0255 第14行 0255-0259263255-0-0 第15行 2550- 第16行 2550-2552572640-255-255 LZW解码：

13、1)初始化：将所有的编码值放入串表 2)读第一个编码值，输出字典对应值，然后将识别序列设 为第1个编码值 3)Step: 读下一个编码值K; if 没有这样的K(输入已穷尽)： 结束。 else 输出对应字典条目； 增加一个新条目（ K的第一个元素）； K；repeat Step。 解码举例 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.3 LZW编码 编码值识别序列像素字典位置字典条目 00 0002560-0 25502552570-255 255255255258255-255 2562550-0259255-0 258256255-2552600-0-255 2602580-0-2

14、55261 255-255-0 259260255-0262 0-0-255-255 2572590-255263255-0-0 2552572552640-255-255 11.4 变长编码 n变长编码 n霍夫曼编码 n香农-法诺编码 n算术编码 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.4.1 霍夫曼编码 （1） 基本思想 通过减少编码冗余来达到压缩的目的。 基本思想是统计一下符号的出现概率， 建立一个概率统计表， 将最常出现(概率大的)的符号用最短的编码， 1. 最少出现的符号用最长的编码。 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 霍夫曼编码算法 （1）统计输入信号的概率（如

15、对一幅图像或M幅同种类型 图像进行灰度分布概率统计），得到N个不同概率的信 息符号； （2）将N个输入信号按照它们的出现概率由大到小排列； （3）合并两个概率最小的信号，形成一个新的信号。新信 号的概率是这两个信号的概率和。概率减少为N-1个； （4）在形成新概率集合后重新排列； （5）重复第4步，至只剩两个概率序列为止； （6）以二进制码元（0，1）赋值，形成非续长代码树。注 意，最好按统一规律分配码元，解码时更易于理解。 （7）霍夫曼代码的产生从根节点开始，反向进行。 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 Huffman编码 输入 S1 S2 S3 S4 S5 S6 输入概率 0.4

16、 0.3 0.1 0.1 0.06 0.04 第一步 0.4 0.3 0.1 0.1 0.1 第二步 0.4 0.3 0.2 0.1 第三步 0.4 0.3 0.3 第四步 0.6 0.4 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 Huffman编码 输入 S1 S2 S3 S4 S5 S6 输入概率 0.4 0.3 0.1 0.1 0.06 0.04 第一步 0.4 0.3 0.1 0.1 0.1 第二步 0.4 0.3 0.2 0.1 第三步 0.4 0.3 0.3 第四步 0.6 0.4 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 S1=1 第十一章

17、第十一章 图像编码基础图像编码基础 Huffman编码 输入 S1 S2 S3 S4 S5 S6 输入概率 0.4 0.3 0.1 0.1 0.06 0.04 第一步 0.4 0.3 0.1 0.1 0.1 第二步 0.4 0.3 0.2 0.1 第三步 0.4 0.3 0.3 第四步 0.6 0.4 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 S2=00 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 Huffman编码 输入 S1 S2 S3 S4 S5 S6 输入概率 0.4 0.3 0.1 0.1 0.06 0.04 第一步 0.4 0.3 0.1 0.1 0.1 第二步 0.4 0.3 0.

18、2 0.1 第三步 0.4 0.3 0.3 第四步 0.6 0.4 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 S3=011 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 Huffman编码 输入 S1 S2 S3 S4 S5 S6 输入概率 0.4 0.3 0.1 0.1 0.06 0.04 第一步 0.4 0.3 0.1 0.1 0.1 第二步 0.4 0.3 0.2 0.1 第三步 0.4 0.3 0.3 第四步 0.6 0.4 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 S4=0100 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 Huffman编码 输入 S1 S2 S3 S4 S5 S6 输入

19、概率 0.4 0.3 0.1 0.1 0.06 0.04 第一步 0.4 0.3 0.1 0.1 0.1 第二步 0.4 0.3 0.2 0.1 第三步 0.4 0.3 0.3 第四步 0.6 0.4 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 S5=01010 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 Huffman编码 输入 S1 S2 S3 S4 S5 S6 输入概率 0.4 0.3 0.1 0.1 0.06 0.04 第一步 0.4 0.3 0.1 0.1 0.1 第二步 0.4 0.3 0.2 0.1 第三步 0.4 0.3 0.3 第四步 0.6 0.4 0 1 0 1 0 1 0

20、1 0 1 S6=01011 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 n霍夫曼码举例霍夫曼码举例 例:H-CP S110.4 S2000.3 S30110.1 S401000.1 S5010100.06 S6010110.04 1 1 0 0 1 0.6 0.3 0.2 0.10 1 0 1 0 0 1 L=k=1,M kP( k) =1(0.4)+2(0.3)+3(0.1)+4(0.1)+5(0.06)+5(0.04)=2.20 bits H= - k=1,M P(ak)log P(ak) = -0.4log(0.4)-0.3log(0.3)-0.1log(0.1)-0.1log(0.1

21、)- 0.06log(0.06)-0.04log(0.04)=2.14 bits 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 霍夫曼码是最佳编码： 按给定的概率分布构成的最短的代码-与概 率分布相匹配的编码。 编码效率： = H(x)/ L(x)= 2.14/2.20=0.97 缺点： 1、强烈依赖于概率结构，工作量大。 2、码字变化大，结构复杂，实现困难。 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.4.1 霍夫曼编码 （2）例子： 解码过程： 01010 011 1 1 00 a3 a1 a2 a2 a6 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.4.1霍夫曼编码 （3）算法

22、实现 第一步：建立一系列的原数据缩减量 通过对符号的概率排序，把最小概率的符号组成 一个符号，以便在下一个原数据缩减量中替换它们。 第二步：给每一个缩减的原始数据编码 从最少的原数据开始，向后进行到起始原数据。 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.4.1霍夫曼编码 n静态编码 在压缩之前就建立好一个概率统计表和编码树。 算法速度快，但压缩效果不是最好 n动态编码 对每一个图像，临时建立概率统计表和编码树。 算法速度慢，但压缩效果最好 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.4.2 亚最优变长码 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 3、S码（移位码，shift c

23、ode） 两部分： CS，基本码S、移位信息C。Sn中n表示基 本码字的长度。2n中有2n -1个基本码字，一个移位信 息。 例：S2码 1：C1 00 2：C2 01 3：C3 10 4：C4C1 1100 5：C4C2 1101 6：C4C3 1110 7：C4C4C1 111100 特点：易于实现，对单调减小概率相当有效。 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.4.3 香农-法诺编码 步骤： 将信源符号依概率从大到小排列 按概率和尽可能接近分成两部分 赋值 1.结束或返回第二步 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.4.3 香农-法诺编码 第十一章第十一章 图像编

24、码基础图像编码基础 示例之一示例之一 11.4.3 香农-法诺编码 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 示例之二示例之二 11.4.4 算术编码 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 算术编码是60年代初期Elias提出，由 Rissanen和Pasco首次介绍了它的实用技术， 在信源概率分布比较均匀情况下，它的编码 效率高于哈夫曼编码(5%)，在JPEG扩展系统 中用它来取代哈夫曼编码。 11.4.4 算术编码 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 1、算术编码原理 n 将被编码的信源消息表示成实数轴01 之间的一个间隔(Interval)(也称子区 间)； n消息越长，

25、编码表示它的间隔就越小， 即这一间隔所需的二进制位数就越多。 n信源中连续符号根据某一模式生成概率 的大小来缩小间隔。 11.4.4 算术编码 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 2、算术编码示例 P(a1)=0.2, p(a2)=0.2, p(a3)=0.4, p(a4)=0.2 b1b2b3b4b5=a1a2a3a3a4 11.4.4 算术编码 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 3、算术编码特点 （1）在信源符号概率接近时，算术编码比 哈夫曼编码效率高。 （2）理论上可以达到无失真编码定理的极 限。 11.4.5 变长编码特性 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础

26、（1）即时性（非续长性）： 码字集合中的任何一个码字都不是另一个码字的 续长。 如W=0,10,100,111就不是非续长代码，其中 “100”是“10”的续长。 11.4.5 变长编码特性 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 （2）惟一性（单义性）： 如果任何长度的一段代码只能分割成唯一的 一个码字集合，则为唯一可译码。 如 W=0,10,11，对代码序列S=100111000，只 能分割成10、0、11、10、0、0。 11.4.5 变长编码特性 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 非续长代码一定是惟一码，但惟一码不一定 是非续长代码。 如 W=0,01是惟一码，但又是续长

27、代码。 非续长代码可以用树型结构构造。 构造非续长码 n设A=0,1,W=w1,w2,w3,w4 w4 0 w1 w2 w4 w3 0 0 1 1 10 (a) w1 w2 w3 1 1 0 01 (b) 非续长代码的树型图 设置根节点，从根节点开始分枝，每条分枝代表一个码 元0或者1，取其中任意一个分枝的节点代表w1。 对没有被选作代码的节点 再分枝，选择其中任意一 个分枝的节点作为代码 w2。 依次类推，至所有节点都 代表一个码字结束。 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 4、按照分枝顺序构成各码字： w1=0，w2=10，w3=110，w4=111。 各码字的长度为： n1=1，

28、n2=2，n3=n4=3。 树形图说明，被选作代码的节点不会再有分支， 因此形成的必然是非等长的非续长代码。 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 构造非续长码 1、位平面分解： 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.5 位平面编码 1221 1221 ( , )2222 mm mm f x yaaaa 2、灰度码分解 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.5.1 位平面分解 22 127 01111111128 10000000如（）和（） 缺点：灰度值的微小变换有可能对位平面的 复杂度产生明显影响 灰度码分解： 1 22 02 1 127 0100000012

29、8 11000000 ii i aaim aim i g 如（）和 （） 1、常数块编码（CAC） 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.5.2 位平面编码 将图像分成全黑、全白或混合的mn的块，出 现概率最高的类赋予0，另两类赋予10和11。 改进方式 （1）文档：白色块赋0，其他赋1接位模式编码 （2）二值图：金字塔分层，白色块赋0，其他 加上1的前缀继续细分，直至事先确定的子块尺寸 2、1-D游程编码（RLC） 第十一章第十一章 图像编码基础图像编码基础 11.5.2 位平面编码 常用方法： 指出每行第一个游程的值； 设每行由白色游程开始 000000111100011111

30、1111： 06439 6439 1111000001110000011111： 145355 045355 静止图像编码国际标准静止图像编码国际标准JPEG n1）JPEG基本系统基本系统 n2）FDCT和和IDCT n3）量化与反量化）量化与反量化 n4）对量化系数的处理和组织）对量化系数的处理和组织 n5）熵编码）熵编码 n6）应用举例）应用举例 静止图像编码国际标准静止图像编码国际标准JPEG n1）JPEG基本系统基本系统 n以以8*8的图象块为基本单位进行编码；的图象块为基本单位进行编码； n将将RGB转换为亮度转换为亮度-色调色调-饱和度系统，并重新采样；饱和度系统，并重新采样；

31、 图象分割FDCT量化系数编码 量化表码表 图象拼接IDCT反量化系数解码 量化表码表 色彩转换 和重采样 静止图像编码国际标准静止图像编码国际标准JPEG nYIQ（NTSC制）与制）与YUV（PAL制）制） Y：指颜色的明视度、亮度、灰度值；：指颜色的明视度、亮度、灰度值；I或或U：指色：指色 调；调；Q或或V：指饱和度。：指饱和度。 Y=0.299R+0.587G+0.114B I=0.596R-0.247G-0.322B Q=0.211R-0.523G+0.312B U=0.148R-0.289G+0.473B V=0.615R-0.515G-0.1B 静止图像编码国际标准静止图像编码

32、国际标准JPEG n思想：人对亮度比对色彩敏感，在光线不足的情况下，思想：人对亮度比对色彩敏感，在光线不足的情况下， 所观察物体都是黑白的。因此可以对色调和饱和度做所观察物体都是黑白的。因此可以对色调和饱和度做 粗略处理。粗略处理。 n方法：对方法：对8*8图象块矩阵，图象块矩阵，Y成分数据不变，成分数据不变，U每每 2*2个数据求平均，个数据求平均，V每每2*1个数据求平均。称为个数据求平均。称为 YUV421系统。系统。 n除此除此,还有还有YUV422, 411, 420等系统等系统. 静止图像编码国际标准静止图像编码国际标准JPEG n2）FDCT与与IDCT n思想：人眼对低频数据比

33、对高频数据敏感。思想：人眼对低频数据比对高频数据敏感。 n根据根据8*8的二维的二维DCT定义定义 77 00 77 00 21211 ,coscos 41616 21211 ,coscos 41616 1 0 2 1 xy uv xuyv F u vC u C vf x y uxvy f x yF u v C u C v w C w 其中 当 其他 静止图像编码国际标准静止图像编码国际标准JPEG n称称F（0,0）为直流系数，其他为交流系数。）为直流系数，其他为交流系数。 nJPEG标准不规定标准不规定FDCT和和IDCT的算法。的算法。 静止图像编码国际标准静止图像编码国际标准JPEG

34、n3）量化与反量化）量化与反量化 n思想：将每个思想：将每个DCT系数除以各自量化步长并四舍五入系数除以各自量化步长并四舍五入 后取整，得到量化系数。后取整，得到量化系数。 nJPEG系统分别规定了亮度分量和色度分量的量化表，系统分别规定了亮度分量和色度分量的量化表， 显然色度分量相应的量化步长比亮度分量大。显然色度分量相应的量化步长比亮度分量大。 , ,0.5 , , F u v F u vINT S u v F u vF u v S u v 静止图像编码国际标准静止图像编码国际标准JPEG n4）对量化系数的处理和组织）对量化系数的处理和组织 n思想：思想：JPEG采用定长和变长相结合的编

35、码方法。采用定长和变长相结合的编码方法。 n直流系数：通常相邻直流系数：通常相邻8*8图象块的图象块的DC分量很接近，分量很接近， 因此因此JPEG对量化后的直流分量采用无失真对量化后的直流分量采用无失真DPCM编编 码。通常码。通常JPEG要保存所需比特数和实际差值。要保存所需比特数和实际差值。 n交流系数：经过量化后，交流系数：经过量化后，AC分量出现较多的分量出现较多的0。 JPEG采用对采用对0系数的行程长度编码。而对非系数的行程长度编码。而对非0值，则值，则 要保存所需数和实际值。要保存所需数和实际值。 1 0,00,00,0 ii FFF 静止图像编码国际标准静止图像编码国际标准J

36、PEG nZIG-ZAG排序：为使连续的排序：为使连续的0个数增多，采用个数增多，采用Z形编形编 码。码。 0 63 静止图像编码国际标准静止图像编码国际标准JPEG n5）熵编码）熵编码 n对于直流系数的差值，采用对于直流系数的差值，采用Huffman编码。编码。JPEG 标准为亮度和色度分量分别拟定了标准为亮度和色度分量分别拟定了Huffman码表。码表。 n对于交流对于交流0系数的行长，采用系数的行长，采用Huffamn编码。同样编码。同样 JPEG标准为亮度和色度分量分别拟定了标准为亮度和色度分量分别拟定了Huffman 码表。码表。 n计算每象素的平均比特称为码率。计算每象素的平均比

37、特称为码率。 0.250.50图象质量中等，满足某些应用图象质量中等，满足某些应用 0.500.75质量好，满足多数应用质量好，满足多数应用 0.751.50极好，满足大多数应用极好，满足大多数应用 1.502.0与原始图象质量一样与原始图象质量一样 静止图像编码国际标准静止图像编码国际标准JPEG n6）应用举例）应用举例 nLenna图象的一个图象的一个8*8方块方块 139144149153155155155155 144151153156159156156156 150155160163158156156156 159161 162160160159159159 , 159160161 162162155155155 161161161161 160157157157 162162161163162157157157 162162161161163158158158 f x y 只举亮度