第7章数字图像的压缩编码

1、数字图像的压缩编码T问题1：数字图像的特点？数据量大：5125128bit256KB 256KB25帧/秒6400KB=6.25MB占用的频带较宽：电视图像的带宽56MHz，而语言带宽4KHz，频带越宽，技术实现难度越大像素相关性大：压缩潜力大评价受人的影响大概述T图像的特点 数据量大，为其存储、传输带来困难，需压缩 例：电话线传输速率一般为56kbit/s（波特率） 一幅彩色图像64048024bit = 7Mbit大小 1传输一幅图像：时间约2分钟左右 如压缩20倍，传一幅图6s左右，可以接受，实用 2实时传送：64048024bit25帧/s=175Mbit/s， 概述 实时，要专用信道

2、（卫星、微波网、专线网等技术） 另外，大量资料需存储（遥感、医学CT、MR）4如果以200bpi的分辨率传输，一张A4稿纸内容的数 据量为(200210/25.4)（200297/25.4bit) =3866948 bit， 需要传送的时间是67s340G硬盘，40000MB8175Mbit/s=约30min概述T图像的数据量特别大，同时现在对图像需求的增长超过了网络带宽的限制，所以压缩是图像传输和存储的一个关键技术T由于图像压缩的巨大商业潜力，激励着人们提高现有的技术或发现新的技术图像压缩编码的必要性火星腐蚀.jpg400400，10.9KB，原图像数据468KB debbie. bmpBM

3、P是一种与设备无关的位图格式。256256，65KB 一般采用非压缩模式图像压缩编码的必要性Buaa.jpg，0.98MB ,原图像数据190015608.5MB图像压缩编码的必要性GIF（Graphics Interchange Format）是为了方便网络传送图像数据而制定的一种图像文件格式，主要采用无损数据压缩方法中压缩效率较高的LZW(字典压缩)算法。214155 12帧 43.1KB原图像数据1166KB图像压缩编码的必要性 PNG是Fireworks的文件格式，专门针对网页设计的一种无损压缩图像文件格式 。PNG使用从LZW派生的无损数据压缩算法 。 1024768 1.62MB

4、原图像数据2.36MB图像压缩编码的必要性图像信息源图像预处理图像信源图像信源编码编码信道编码调制信道传输解调信道解码图像信源图像信源解码解码显示图像图像通信系统模型图像压缩编码的必要性总之，大数据量的图像信息会给存储器的存储容量、通信干线信道的带宽以及计算机的处理速度增加极大的压力。单纯靠增加存储器容量，提高信道带宽以及计算机的处理速度等方法来解决这个问题是不现实的，这时就要考虑压缩。因此，图像数据在传输和存储中，数据的压缩都是必不可少的。图像压缩编码的必要性图像压缩编码的可能性1. 数字图像本身的特征带来数据压缩的可能性 1）空域冗余 也称为空间冗余或几何冗余，是一种与像素间相关性直接联系

5、的数据冗余 2）时域冗余 又称时间冗余。视频序列每秒有25-30帧图像，连续播放，相邻帧之间的时间间隔很小；同时实际生活中的运动物体具有运动一致性，使得视频序列图像之间有很强的相关性 3）频域冗余 将空域的图像变换到频域中，使得大量的信息能用较少的数据来表示，从而达到压缩的目的 4）信息熵冗余 图像中像素灰度出现的不均匀性，造成图像信息熵冗余。即用同样长度比特表示每一个灰度，则必然存在冗余。若将出现概率大的灰度级用长度较短的码表示，将出现概率小的灰度级用长度较长的码表示，有可能使编码总长度下降图像压缩编码的可能性2应用环境允许图像有一定程度失真 1）接收端图像设备分辨率较低，则可降低图像分辨率

6、 2）用户所关心的图像区域有限，可对其余部分图像采 用空间和灰级上的粗化 3）根据人的视觉特性对不敏感区进行降分辨率编码 （视觉冗余） 图像压缩编码的可能性T图像中数据冗余的例子你的妻子，Helen，将于明天晚上6点零5分在上海的虹桥机场接你。 (23*2+10=56个半角字符)你的妻子将于明天晚上 6点零5分在虹桥机场接你。 (20*2+3=43个半角字符）Helen将于明晚6点在虹桥机场接你。 (10*2+7=27个半角字符）图像压缩编码的可能性T描述语言1 “这是一幅 22的图像，图像的第一个像素是红的，第二个像素是红的，第三个像素是红的，第四个像素是红的”。 2 “这是一幅22的图像，

7、整幅图都是红色的”整理图像的描述方法可以达到压缩的目的图像压缩编码的可能性T图像无损压缩的原理RGBRGBRGBRGBRGBRGBRGBRGBRGBRGBRGBRGBRGBRGBRGBRGB16RGB从原来的1638bit=284bit 压缩为：(1+3)8bit=32bit图像压缩编码的可能性T图像有损压缩的原理36353434343434323434333730343434343434343435343431343434343434343434343434343434343434343434343434342534图像压缩编码的可能性T图像冗余信息分析结论由于一幅图像存在数据冗余和主观视觉

8、冗余，压缩方式从这两方面着手来开展2）主观视觉冗余:忽略一些视觉不太明显的微小差异，可以进行所谓的“有损”压缩1）数据冗余:将图像信息的描述方式改变之后，压缩掉这些冗余。如统计冗余度、空域冗余度、时域冗余度等图像压缩编码的可能性图像压缩编码的分类T图像数字化关键是编码 压缩编码:在满足一定图像质量前提下，能获得减少数据量的编码按压缩技术所依据和使用的数据理论和计算方法进行分类： 统计编码（Statistical Coding） 预测编码（Predict Coding） 变换编码（Transform coding） 图像压缩编码的分类冗余度压缩（Redundancy Reduction）完全除去

9、或尽量除去原数据中重复和冗余的部分，保 证不丢失有用信息， 从而保证被压缩了的数据还原后与压缩前的原数据完全一致，可逆压缩又称无失真编码,用于文本、程序等。2按压缩过程的可逆性进行分类熵压缩（Entropy Compression）不可逆，在其压缩过程中，会失掉一部分信息，又叫有损压缩图像压缩编码的分类3按压缩方法进行分类 静图：静止图像（要求质量高） 动图：活动的序列图像（相对质量要求低，压缩 倍数要高）图像压缩编码的分类4按失真与否进行分类 无失真压缩：经压缩后再恢复图像与原图像无任何区别， 一般压缩倍数 2 有限失真压缩：单帧（静）420倍。图像序列 （x、y、t）50200倍图像压缩编

10、码的分类7从处理图像的维数出发 行内编码 帧内编码 帧间编码5从图像的光谱特征出发 单色图像编码 彩色图像编码 多光谱图像编码6从图像的灰度层次上 多灰度编码 二值图像编码图像压缩编码的分类压缩编码系统评价信息公理(1)事件的信息应该由事件的不确定性的某种程度来度量，若事件本身为确定事件，则该事件所含的信息量为零。(2)确定性小的事件比确定性大的事件应该含有更大的信息量。事件的不确定性越高，事件所含有的信息就越多。信息函数 2lo gRRIP 压缩编码系统评价1图像编码压缩名词术语 （1）熵（Entropy） 按信息论中信源信息熵的定义： 出现的概 率 H表示其像素灰度比特数的统计平均值，即给

11、出了对此输入灰度级集合进行编码时所需要的平均位数的下限。1,2,()Mw ww12,xMp ppp21lo gMRRRHPP （2）平均码字长度：kkkkCPR是第 个码字的长度 二进制代码的位数 出现的概率码字平均长度 ：压缩编码系统评价1MkkRRP（3）编码效率100%HR（4） 冗余度1r 压缩编码系统评价2压缩编码系统评价 （1）基于压缩编码参数的基本评价 最佳编码：使R等于或很接近于H。 R H引起失真，丢失信息。 目的：减少R,使 1，r0压缩编码系统评价例 码字 信息 Pk 0 0 u1 0.25 1 0 u2 0.25 1 1 u3 0.20 0 0 0 u4 0.150 0

12、 1 0 u5 0.10 0 0 1 1 u6 0.05压缩编码系统评价 62122222261log0.25log 0.250.25log 0.250.2log 0.20.15log 0.150.10log 0.10.05log 0.052.4220.2520.2520.23 0.1540.140.052.4598.8%11.2%kkRKKRH xpPR XPH XR Xr 压缩编码系统评价（2）基于保真度准则的评价 1）客观保真度准则： a）输入图和输出图之间的均方根（rms）误差1/2211001( , )( , )MNrmsxyef x yf x yMN b）输入图和输出图的均方根信噪

13、比1111220000( , ) / ( , )( , )MNMNmsxyxySNRf x yf x yf x yPSNR峰值信噪比压缩编码系统评价1122max0010log/ ( , )( , )MNxyPSNRff x yf x y一般PSNR40dB 人眼看不出来PSNR 30 dB 的图像不能用PSNR 在35dB 左右可接受到目前为止，国际上没有一个通用的评价图像压缩的客观标准压缩编码系统评价2) 主观保真度准则：压缩编码系统评价 (1) 极好极好图象具有极高的质量，和你所想象的一样好。图象具有极高的质量，和你所想象的一样好。 (2) 良好良好图象质量高，能供满意的观察，干扰并不令

14、人讨厌。图象质量高，能供满意的观察，干扰并不令人讨厌。 (3) 通过通过图象具有可以接受的质量，干扰并不令人讨厌。图象具有可以接受的质量，干扰并不令人讨厌。 (4) 免强免强图象质量低劣，但你还希望改善它，干扰有些令人不愉快。图象质量低劣，但你还希望改善它，干扰有些令人不愉快。 (5) 低劣低劣图象质量很低劣，但还能观看，干扰确实令人讨厌。图象质量很低劣，但还能观看，干扰确实令人讨厌。 (6) 不能用不能用图象差得无法观看。图象差得无法观看。T预测编码的基本原理T 微分（差分）脉冲编码调制（DPCM）预测编码预测编码T 预测编码的基本原理 邻近的M个值预测当前值，当前值与预测值之差量化编 码，

15、（一维、二维、三维预测）DPCM编码1. DPCM系统的基本原理（差分脉冲编码调制）量化器编码器预测器十解码器预测器十 DPCM原理框图传输信道 2预测编码的类型 邻近的M个值预测当前值，当前值与预测值之差量化编码，（一维、二维、三维预测）DPCM编码T行程编码T霍夫曼编码T算术编码统计编码统计编码 统计编码是指建立在图像统计特性基础之上的一类压缩编码方法，根据信源的概率分布特性，分配不同长度的码字，降低平均码字长度，以提高传输速度，节省存储空间。行程编码T举例说明：aaaa bbb cc d eeeee fffffff (共228=176 bit) 4a3b2c1d5e7f (共128=96

16、 bit)霍夫曼编码T基本原理 将在图像中出现次数多的像素值给一个短的编码，将出现次数少的像数值给一个长的编码。T举例说明： aaaa bbb cc d eeeee fffffff （共228=176 bit) 4 3 2 1 5 7 f=00 e=10 a=110 b=1111 c=11100 d=11101 110,110,110,110,1111,1111,1111,11100,11100,11101, 10,10,10,10,10,00,00,00,00,00,00,00 (共 72+52+43+34+25+15=63 bit) 步骤: 1） Pk由大到小排列 2）最小两个概率相加，形

17、成一个新的概率集合，再 按1）重排，直至只有两个概率 3）分配码字霍夫曼编码输入输入S1S2S3S4S5S6输入概率输入概率0.40.30.10.10.060.04HuffmanHuffman编码编码输入输入S1S2S3S4S5S6输入概率输入概率0.40.30.10.10.060.04第一步第一步0.40.30.10.10.1HuffmanHuffman编码编码输入输入S1S2S3S4S5S6输入概率输入概率0.40.30.10.10.060.04第一步第一步0.40.30.10.10.1第二步第二步0.40.30.20.1HuffmanHuffman编码编码输入输入S1S2S3S4S5S6

18、输入概率输入概率0.40.30.10.10.060.04第一步第一步0.40.30.10.10.1第二步第二步0.40.30.20.1第三步第三步0.40.30.3HuffmanHuffman编码编码输入输入S1S2S3S4S5S6输入概率输入概率0.40.30.10.10.060.04第一步第一步0.40.30.10.10.1第二步第二步0.40.30.20.1第三步第三步0.40.30.3第四步第四步0.60.4HuffmanHuffman编码编码输入输入S1S2S3S4S5S6输入概率输入概率0.40.30.10.10.060.04第一步第一步0.40.30.10.10.1第二步第二步0

19、.40.30.20.1第三步第三步0.40.30.3第四步第四步0.60.40101010101HuffmanHuffman编码编码输入输入S1S2S3S4S5S6输入概率输入概率0.40.30.10.10.060.04第一步第一步0.40.30.10.10.1第二步第二步0.40.30.20.1第三步第三步0.40.30.3第四步第四步0.60.40101010101S1=1HuffmanHuffman编码编码输入输入S1S2S3S4S5S6输入概率输入概率0.40.30.10.10.060.04第一步第一步0.40.30.10.10.1第二步第二步0.40.30.20.1第三步第三步0.4

20、0.30.3第四步第四步0.60.40101010101S2=00HuffmanHuffman编码编码输入输入S1S2S3S4S5S6输入概率输入概率0.40.30.10.10.060.04第一步第一步0.40.30.10.10.1第二步第二步0.40.30.20.1第三步第三步0.40.30.3第四步第四步0.60.40101010101S3=011HuffmanHuffman编码编码输入输入S1S2S3S4S5S6输入概率输入概率0.40.30.10.10.060.04第一步第一步0.40.30.10.10.1第二步第二步0.40.30.20.1第三步第三步0.40.30.3第四步第四步0

21、.60.40101010101S4=0100HuffmanHuffman编码编码输入输入S1S2S3S4S5S6输入概率输入概率0.40.30.10.10.060.04第一步第一步0.40.30.10.10.1第二步第二步0.40.30.20.1第三步第三步0.40.30.3第四步第四步0.60.40101010101S5=01010HuffmanHuffman编码编码输入输入S1S2S3S4S5S6输入概率输入概率0.40.30.10.10.060.04第一步第一步0.40.30.10.10.1第二步第二步0.40.30.20.1第三步第三步0.40.30.3第四步第四步0.60.40101

22、010101S6=01011HuffmanHuffman编码编码（1） Huffman编码是唯一可译码。短的码不会成为更长码编码是唯一可译码。短的码不会成为更长码的启始部分；的启始部分；（2） Huffman编码的平均码长接近于熵；编码的平均码长接近于熵；（3）缺点：需要多次排序，耗费时间。）缺点：需要多次排序，耗费时间。62222122261log0.4log 0.40.3log 0.30.1log 0.10.1log 0.1 0.06log 0.060.04log 0.042.14350.4 1 0.3 20.1 30.1 40.06 50.04 52.2iiiiiiHppbitRpbit

23、 HuffmanHuffman编码编码算术编码算术编码 T基本思想：基本思想： 用用0,1的线段上的一个区间表示一个符号序列，的线段上的一个区间表示一个符号序列，其长度等于这个序列的概率。因为所有序列概其长度等于这个序列的概率。因为所有序列概率和为率和为1，所以对应于所有可能序列的区间将，所以对应于所有可能序列的区间将填满整个线段。填满整个线段。一个序列的编码比特实际上就一个序列的编码比特实际上就变成对应的区间中任何一点的二进制表示。变成对应的区间中任何一点的二进制表示。 T 例如，例如，对于对于最简单的二值符号序列，假设最简单的二值符号序列，假设“a1”的发生概率为的发生概率为p，则则“a2

24、”的发生概率为的发生概率为q=1-p，如果按先，如果按先a1后后a2的顺序划分对应的顺序划分对应的子区间为：的子区间为： 长度为长度为2的符号序列对应的子区间为：的符号序列对应的子区间为： 算术编码算术编码 符号符号: 00 01 10 11概率概率 0.1 0.4 0.2 0.3初始间隔初始间隔 0, 0.1) 0.1, 0.5) 0.5, 0.7) 0.7, 1) 消息序列消息序列 10 00 11 00 10 11 01算术编码算术编码 T 依此类推，可见随着输入符号的增多，序列不断加长，依此类推，可见随着输入符号的增多，序列不断加长，其概率不断减少，和序列相联系的子区间的宽度逐渐变其概

25、率不断减少，和序列相联系的子区间的宽度逐渐变窄。窄。 T 特点：特点： 在算术编码中，字母表中的符号和码字间不再存在一一对在算术编码中，字母表中的符号和码字间不再存在一一对应关系，而是单个可变长的码字赋给由应关系，而是单个可变长的码字赋给由N个符号组成的信个符号组成的信源符号序列，这里源符号序列，这里N也是可变的。也是可变的。算术编码算术编码 图像信号一般具有较强的相关性，如果所选用的正交图像信号一般具有较强的相关性，如果所选用的正交矢量空间的基矢量与图像本身的主要特征很接近，那么矢量空间的基矢量与图像本身的主要特征很接近，那么在这种正交矢量空间中描述这一图像信号将会更简单些。在这种正交矢量空

26、间中描述这一图像信号将会更简单些。从本质上说，图像经过正交变换后之所以能够实现数据从本质上说，图像经过正交变换后之所以能够实现数据压缩，是因为经过多维坐标系适当的旋转变换后，把散压缩，是因为经过多维坐标系适当的旋转变换后，把散布在各个原坐标轴上的原始图像数据集中到新坐标系中布在各个原坐标轴上的原始图像数据集中到新坐标系中的少数坐标轴上了，从而为后继的量化和编码提供了高的少数坐标轴上了，从而为后继的量化和编码提供了高效数据压缩的可能性。效数据压缩的可能性。变换编码变换编码 以二维傅立叶变换来说，频谱幅值大的变换系数均集中在低以二维傅立叶变换来说，频谱幅值大的变换系数均集中在低频部分，这几乎占去了

27、图像信息的频部分，这几乎占去了图像信息的9090，而高频部分均很小或趋，而高频部分均很小或趋于零。因而，我们完全可以对低频的变换系数采用量化、编码、于零。因而，我们完全可以对低频的变换系数采用量化、编码、传输，而高频部分既不编码也不传输，达到图像数据压缩的目的。传输，而高频部分既不编码也不传输，达到图像数据压缩的目的。早期的图像变换编码就是采用傅立叶变换进行的，由于它有快速早期的图像变换编码就是采用傅立叶变换进行的，由于它有快速算法且容易在硬件中实现，所以获得了一定范围的应用。算法且容易在硬件中实现，所以获得了一定范围的应用。变换编码变换编码 从数学角度看，可以提供许多正交变换的方法来应用从数

28、学角度看，可以提供许多正交变换的方法来应用于图像的压缩编码。除了傅立叶变换、于图像的压缩编码。除了傅立叶变换、Walsh-HadmardWalsh-Hadmard变变换以外，还有正弦变换、余弦变换、斜变换、换以外，还有正弦变换、余弦变换、斜变换、K-LK-L变换等。变换等。不同的变换会有不同的压缩效果（主要是压缩比和重建图不同的变换会有不同的压缩效果（主要是压缩比和重建图像品质），以傅立叶变换为例，高频信息去除越多，越有像品质），以傅立叶变换为例，高频信息去除越多，越有可能活得更大的压缩比，但与此同时却降低了重建图像的可能活得更大的压缩比，但与此同时却降低了重建图像的分辨率。分辨率。变换编码变

29、换编码 数学证明，采用均方差最小准则，数学证明，采用均方差最小准则，K-LK-L变换变换具有最佳变换性质，而且随着子图像块分割大小具有最佳变换性质，而且随着子图像块分割大小不同，误差大小也不同。经比较可以发现，余弦不同，误差大小也不同。经比较可以发现，余弦变换的均方差最接近变换的均方差最接近K-LK-L变换，因而在目前所采用变换，因而在目前所采用的变换编码方法中，余弦变换是应用最为广泛的的变换编码方法中，余弦变换是应用最为广泛的一种。一种。 变换编码变换编码 1 1思路：思路： 先将空间域图像通过某种正交变换，获得一系列先将空间域图像通过某种正交变换，获得一系列变换系数。在变换过程中，使图像变

30、换系数能量相对变换系数。在变换过程中，使图像变换系数能量相对集中，再对其变换系数，进行区域量化，按其所含能集中，再对其变换系数，进行区域量化，按其所含能量大小，分配以不同的数据量量大小，分配以不同的数据量( (比特数比特数) )去描述，如高去描述，如高能量区域赋予多比特，反之，则短的比特数，这样可能量区域赋予多比特，反之，则短的比特数，这样可以提高压缩比。以提高压缩比。变换编码变换编码 变换量化编码器解码器逆变换信道输入输出GAAUUG:GGUUAA输入数字图象 逆变换后的复原图象二维正交变换 二维正交逆变换变换域中的变换系数 量化后的变换系数2 2变换编码原理框图变换编码原理框图变换编码变换

31、编码 问题：问题：（1 1）分块大小）分块大小（2 2）变换方式）变换方式（3 3）比特分配）比特分配（4 4）编码方案）编码方案优点：优点：（1 1）压缩比高）压缩比高（2 2）视觉感觉好）视觉感觉好缺点：缺点： 计算复杂。计算复杂。变换编码变换编码 3 3 一种变换是否适用于数据压缩，既取决于变换本身，又取决于一种变换是否适用于数据压缩，既取决于变换本身，又取决于被压缩图像的性质。实用的方案不仅要考虑所能获得的压缩比，而被压缩图像的性质。实用的方案不仅要考虑所能获得的压缩比，而且要考虑编码解码的计算量。因此，一种变换如果具有快速算法，且要考虑编码解码的计算量。因此，一种变换如果具有快速算法

32、，那无疑是具有吸引力。那无疑是具有吸引力。 4 4 变换编码是一种图像有损编码。在能达到的压缩比和信息损失之间存变换编码是一种图像有损编码。在能达到的压缩比和信息损失之间存在一个折衷。一般情况下，人眼是信息丢失能否接受的最终裁判。对在一个折衷。一般情况下，人眼是信息丢失能否接受的最终裁判。对图像失真的定量计算，如均方误差，往往和人眼的主观感觉不一致。图像失真的定量计算，如均方误差，往往和人眼的主观感觉不一致。变换编码变换编码 JPEG(Joint Photographic Experts Group) JPEG(Joint Photographic Experts Group) 是一个由是一个

33、由 ISOISO和和CCITTCCITT两个组织机构联合组成的一个图像专家小组，两个组织机构联合组成的一个图像专家小组，负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准，这个专家负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准，这个专家组开发的算法称为组开发的算法称为JPEGJPEG算法，并且成为国际上通用的标算法，并且成为国际上通用的标准。准。JPEGJPEG是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准，是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准，既可用于灰度图像又可用于彩色图像。既可用于灰度图像又可用于彩色图像。JPEGJPEG不仅适于静不仅适于静止图像的压缩，电视图像的帧内图像的压缩编码，也常止图像的压缩，电视图

34、像的帧内图像的压缩编码，也常采用此算法。采用此算法。JPEGJPEG标准还可以大范围地调节图像压缩率标准还可以大范围地调节图像压缩率及其保真度。及其保真度。JPEGJPEG编码标准编码标准 标准主要采用了两种基本的压缩算法，一种是采用以离标准主要采用了两种基本的压缩算法，一种是采用以离散余弦变换散余弦变换(DCT)(DCT)为基础的有损压缩算法，另一种是采用以预为基础的有损压缩算法，另一种是采用以预测技术为基础的测技术为基础的DPCMDPCM无损压缩算法。无损压缩算法。 JPEGJPEG规定了规定了4 4种运行模式，以满足不同需要：种运行模式，以满足不同需要：基于基于DPCMDPCM的无损编码

35、模式：压缩比可以达到的无损编码模式：压缩比可以达到2:12:1。基于基于DCTDCT的有损顺序编码模式：压缩比可以达到的有损顺序编码模式：压缩比可以达到10:110:1以上。以上。基于基于DCTDCT的递增编码模式的递增编码模式基于基于DCTDCT的分层编码模式的分层编码模式JPEGJPEG编码标准编码标准JPEGJPEG有损顺序编码算法的主要计算步骤如下：有损顺序编码算法的主要计算步骤如下：1. 1. 将源图像分成几个颜色平面（分量图像）。将源图像分成几个颜色平面（分量图像）。2. 2. 分成分成8 88 8数据块进行正向离散余弦变换数据块进行正向离散余弦变换(FDCT)(FDCT)。 2.

36、 2. 量化量化(quantization)(quantization)。 3. Z3. Z字形排列量化结果字形排列量化结果(zigzag scan)(zigzag scan)。 4. 4. 使用差分脉冲编码调制使用差分脉冲编码调制(differential pulse code (differential pulse code modulation modulation，DPCM)DPCM)对直流系数对直流系数(DC)(DC)进行编码。进行编码。 5. 5. 使用行程长度编码使用行程长度编码(run-length encoding(run-length encoding，RLE)RLE)对对

37、 交流系数交流系数(AC)(AC)进行编码。进行编码。 6. 6. 熵编码熵编码(entropy coding)(entropy coding)。JPEGJPEG编码标准编码标准JPEGJPEG编码标准编码标准解压缩的过程与压缩编码过程正好相反。解压缩的过程与压缩编码过程正好相反。JPEGJPEG编码标准编码标准离散余弦变换离散余弦变换对每个单独的彩色图像分量，把整个分量对每个单独的彩色图像分量，把整个分量图像分成图像分成8 88 8的图像块，如图所示，并作为两的图像块，如图所示，并作为两维离散余弦变换维离散余弦变换DCTDCT的输入。通过的输入。通过DCTDCT变换，把变换，把能量集中在少数

38、几个系数上。能量集中在少数几个系数上。JPEGJPEG编码标准编码标准量化量化 对于有损压缩算法，对于有损压缩算法，JPEGJPEG算法使用如图所示算法使用如图所示的均匀量化器进行量化，的均匀量化器进行量化，量化步距是按照系数所量化步距是按照系数所在的位置和每种颜色分在的位置和每种颜色分量的色调值来确定。量的色调值来确定。 JPEGJPEG编码标准编码标准因为人眼对亮度信号比对色差信号更敏感，因此使用了因为人眼对亮度信号比对色差信号更敏感，因此使用了两种量化表：亮度量化值和色差量化值。此外，由于人眼两种量化表：亮度量化值和色差量化值。此外，由于人眼对低频分量的图像比对高频分量的图像更敏感，因此

39、图中对低频分量的图像比对高频分量的图像更敏感，因此图中的左上角的量化步距要比右下角的量化步距小。的左上角的量化步距要比右下角的量化步距小。JPEGJPEG编码标准编码标准DCDC系数系数DPCMDPCM编码和编码和ACAC系数系数Z Z形排列之后采用形排列之后采用RLERLE编码编码JPEGJPEG编码标准编码标准熵熵编码编码 使用熵编码还可以对使用熵编码还可以对DPCMDPCM编码后的直流编码后的直流DCDC系数和系数和RLERLE编码后的交流编码后的交流ACAC系数作进一步的压缩。系数作进一步的压缩。 JPEGJPEG标准规定了两种熵编码算法：哈夫曼编码和标准规定了两种熵编码算法：哈夫曼编

40、码和自适应算术编码。哈夫曼编码采用的一般是固定的哈自适应算术编码。哈夫曼编码采用的一般是固定的哈夫曼编码表，而不是临时统计出来的，并且对亮度分夫曼编码表，而不是临时统计出来的，并且对亮度分量和色度分量采用了不同的哈夫曼表。量和色度分量采用了不同的哈夫曼表。JPEGJPEG编码标准编码标准基于基于DPCMDPCM的无损的无损编码模式：主要采用了三邻域二维预测编码和熵编码。编码模式：主要采用了三邻域二维预测编码和熵编码。基于基于DCTDCT的递增编码模式：的递增编码模式： 此模式与顺序模式编码步骤基本一致，不同之处在于递增模式此模式与顺序模式编码步骤基本一致，不同之处在于递增模式每个图像分量的编码要经过多次扫描才完成。第一次扫描只进行每个图像分量的编码要经过多次扫描才完成。第一次扫描只进行一次粗糙的压缩，然后根据此数据先重建一幅质量低的图像，以一次粗糙的压缩，然后根据此数据先重建一幅质量低的图像，以后的扫描再作较细的扫描，使重建图像质量不断提高，直到满意后的