数字图像处理-预测编码、霍夫曼编码【】

预测编码、霍夫曼编码2021级研讨交流1精选课件图像压缩——预测编码DPCM编码预测编码的根本原理2精选课件预测编码〔PredictiveCoding)，就是根据“过去〞的时刻的像素值，运用一种模型，预测当前的像素值，预测编码通常不直接对信号编码，而是对预测误差进行编码。当预测比较准确，误差较小时，即可到达编码压缩的目的。原理：对图象的一个像素的离散幅度的真实值，利用其相邻象素的相关性，预测它的下一个象素的可能值，再求两者差，对这种具有预测性质的差值，量化，编码，就可以到达压缩的目的。预测编码的根本原理3精选课件预测编码示意图输入图象预测器

n量化器编码器‘n解码器传输‘n输出图象预测器预测编码的根本原理4精选课件预测器：是根据前面几个像素的亮度值预测而得预测误差量化器：对

n进行舍入，整量化编码器：可采用成熟的编码技术，如Huffman编码等解码器：编码器的逆线性预测器：预测编码的根本原理5精选课件例：2 4 6 8 8 4 2 102

4 3 5 7 8 6 32

4 3 3 1 -4 -4 72 4 6 8 8 4 2 10^

f预测器å===--=--5.0,),(ˆ1221knnkkknnnafaffFf预测编码的根本原理6精选课件

收端解码时的预测过程与发端相同，所用预测器也相同，收端输出的信号是发端的近似值，两者的误差是注意：1〕多点预测x1x2x3x预测编码的根本原理7精选课件3〕预测系数随着不同的图象而不同，但对每幅图象都计算预测系数太麻烦，也不现实，可参考前人得到的数据选择使用。在静止图象压缩的国际标准(JPEG)中，对这种方法的前置点形式以及预测系数有一推荐值可供参考。2)每行的最开始的几个像素无法预测，这些像素需要用其他方式编码，这是采用预测编码所需要的额外操作预测编码的根本原理8精选课件预测编码法是一种设备简单、质量较佳的高效编码法。预测编码方法主要有二种：增量调制编码(Deltamodulation)或DM编码法；差分脉冲编码调制编码(DifferentialPulseCodeModulation)或DPCM编码法。预测编码的根本方法9精选课件DPCM编码(DifferentialPulseCodeModulation)，实际上是△M和PCM两种技术相结合的编码方法。DPCM

有损预测编码

10精选课件DPCM编码的根本原理在卡特勒的专利中提出利用积分器根据一行上前样本值预测现样本值，并且把现样本值与其估计值的差值进行量化和编码。这就是DPCM的根本设计思想。DPCM编码器原理框图由取样器、比较器、量化器、预测器、编码器五个局部组成。DPCM

有损预测编码

11精选课件DPCM编、译码原理框图量化器编码器预测器解码器预测器DPCM

有损预测编码

12精选课件输入信号f(t)经采样后将样值送入比较器，使得f(t)与预测值相减得出误差信号，即。然后，将e(t)送入量化器量化。量化后的样值再送入PCM编码器中编码，以便传输。另外一路是将e(t)送入相加器，在这里e(t)与相加后再送入预测器，以便预测下一个样值。编码过程：DPCM

有损预测编码

量化器编码器预测器13精选课件译码器的原理框图如图(b)所示。译码器收到码字后首先经PCM译码，得到e(t)后再送入相加器与预测值相加得到f(t)。另外，f(t)又送到预测器以便预测下一个样值。译码过程：DPCM

有损预测编码

解码器预测器14精选课件

DPCM编码的量化信噪比在DPCM中，由于系统的量化误差不再在±△范围内，而是在〔〕范围内，其中。

而DPCM的量化信噪比为DPCM

有损预测编码

15精选课件在所有有损预测压缩中都会出现误差。误差的严重程度取决于使用的量化方法和预测方法之间的相互作用尽管存在这种相互作用定义预测函数时仍然假定没有量化误差定义量化函数时仅是尽可能地降低它自身的误差即量化函数和预测函数是分别定义的DPCM

有损预测编码

16精选课件例：DPCM编码中不同预测器效果比较DPCM

有损预测编码

17精选课件例：DPCM编码中不同量化器效果比较DPCM

有损预测编码

18精选课件图像压缩——霍夫曼编码1952年，DavidA.Huffman在麻省理工攻读博士时发表了?一种构建极小多余编码的方法?〔AMethodfortheConstructionofMinimum-RedundancyCodes〕一文，提出Huffman编码算法。是可变长编码(VLC)的一种。霍夫曼编码(HuffmanCoding)19精选课件图像压缩——霍夫曼编码根本思想：完全依据字符出现概率进行编码出现概率高的字符使用较短的编码出现概率低的字符使用较长的编码编码后平均码字长最短20精选课件图像压缩——霍夫曼编码哈夫曼编码算法：(1)信源符号按概率分布大小，以递减次序排列；(2)取两个最小的概率，分别赋以“0〞,“1〞;然后把这两个概率值相加，作为新概率值与其他概率重新排序(3)按重排概率值，重复(2)…，直到概率和到达1为止；(4)由后向前排列码序，即得霍夫曼编码。21精选课件图像压缩——霍夫曼编码哈夫曼编码具体步骤：(1)统计像素出现的概率——得到由大到小排列的像素概率表；(2)构建霍夫曼树——a.从2个概率最小的开始做父节点，b.循环操作a,最终做到根节点1的位置结束；(3)对图像进行编码——从父节点开始到根节点结束，排序后进行逆序，