第十一章图像编码基础

第十一章图像编码基础一、编码依据1、图像中像素间具有相关性、编码的目的是减少其相关冗余数据；2、人眼对图像中某些信息不敏感，可以在一定限度内压缩图像。二、常用的三类压缩方法1、信息保持编码信息无丢失、无失真编码2、保真度编码在允许一定失真条件或一定的保真度准则下进行压缩编码3、特征提取只对感兴趣的区域进行特征信息编码。三、具体压缩方法1、平均信息法如：哈夫曼编码、香农编码、费诺编码。2、预测法3、变换法4、其他编码方法如游程编码、轮廓编码等。§11.1基本概念一、数据冗余数据中有些数据代表了无用的信息或者是重复地表示了其他数据已表示的信息。图像压缩中有三种数据冗余1、编码冗余码本：指用来表达一定量的信息或一组事件所需的一系列符号（如字母、数字等）。码字：对每个信息或事件所赋的码符号序列。码字长度：每个码字里的符号个数。设代表图像的灰度值，每个以概率出现：如果编码所用的码本不能使上式达到最小，就说明存在编码冗余。例11.1.1自然码和变长码2、像素间冗余3、心理视觉冗余二、图像保真度和质量1、客观保真度准则均方根误差2、主观保真度准则1优秀图像质量非常好，如同人能想象出的最好质量。2良好图像质量高，观看舒服，有干扰但不影响观看。3可用图像质量可接受，有干扰但不太影响观看。4刚可看图像质量差，干扰有些妨碍观看，观察者希望改进5差图像质量很差，妨碍观看的干扰始终存在，几乎无法观看。6不能用图像质量很差，不能使用。三、图像编码模型1、编码系统模型2、信源编码器、信道编码器信源编码：消除冗余，增强信号的有效性。信道编码：增加冗余，增强信号的抗干扰性。§11.1基础理论一、信息论简介信息论是研究编解码的理论基础。什么是图像压缩的最终极限？熵。什么是图像传输率的最终极限信道容量。1、信息测量对一个随机事件，如果它的出现概率是，它所包含的信息：例：一个箱子中有100个球，其中红球80个，白球20个，计算摸到的是红球这一事件的自信息量摸到的是白球这一事件的自信息量若随机摸取一个球，猜测其颜色，求平均摸取一次所获得的自信息量。2、信息系统3、互信息二、基本编码定理1、无失真编码定理2、信源编码定理§11.3LZW编码由Lempel、Ziv和Welch三人发明。能消除或减少图像中的像素间冗余，是一种信息保存型的编码方式。LZW方法是一种字典方法，在编码的开始阶段要构造一个对信源符号进行编码的码本（字典）。如果图像是8比特的灰度图像，则字典中前256个码字被分配给灰度值0，1，2，…，255。在编码器顺序地扫描排成字符串的像素时，编码算法确定字典中还没有出现的灰度值序列的位置（如取下一个尚未用的位置）例：有一幅4×4的图像LZW编码方法是一种自适应的压缩方法。但它对输入数据的适应比较慢，因为每次字典中的条目只增加一个，而且这个条目只比原有的条目增加了一个字符。解码：解码从获取第1个编码值开始，从字典中搜索其位置并输出其对应的值，然后将识别序列设为第1个编码值。对其后的每个编码值，首先输出对应像素的字典条目，然后增加一个新字典条目（该条目的内容是识别序列加上正在处理的编码值的第一个元素），最后将识别序列设为正在处理的编码值。§11.4变长编码熵编码属于统计编码压缩方式。分配原则出现概率大的用较少的bit出现概率小的用较多的bit一、哈夫曼码编码码字：二、亚最优变长码通过牺牲一些编码效率来换取编码计算的方便。1、截断哈夫曼码只对最可能出现的M（M<J）个符号进行哈夫曼编码，而对其它所有码都用在一个合适的定长码前加一个前缀来表示。例题：编码：码字：码字：前缀112、平移哈夫曼码编码步骤重新排列信源符号使它们的概率单减；将符号总数分成相同大小的符号块对所有块中的各个元素采用同样方法编码对每个块加上专门的平移符号以区别它们。例题：三、香农－费诺编码编码步骤：将信源符号按照其概率从大到小排列；将尚未确定其码字的信源符号分成两部分，使两部分信源符号的概率尽可能接近；分别给两部分的信源符号组合赋值（可分别赋0和1，也可分别赋1和0）；如果两部分均只有一个信源符号，编码结束，否则返回第二步继续执行。例题：例题：四、算术编码60年代由RissanenPasco首次介绍在信源分布比较均匀的情况下，其编码效率高于哈夫曼编码。是一种从整个符号序列出发，采用递推形式连续编码的方法。源符号和码字间的一一对应关系并不存在。一个算术码字要赋给整个信源符号序列，而码字本身确定0和1之间的1个实数区间。例题：符号信源为：计算公式：（区间长度）×（下限值）＋（上一次区间起始值）（区间长度）×（上限值）＋（上一次区间起始值）区间长度0.2－0=0.20.2×0.2+0=0.040.2×0.4+0=0.080.08－0.04=0.040.04×0.4+0.04=0.056