多媒体数据压缩编码技术

第二章多媒体数据压缩

编码技术

1多媒体技术及其医学应用第一节多媒体数据压缩编码概述

一、数据压缩与多媒体压缩

二、医学数据压缩2多媒体技术及其医学应用一、数据压缩与多媒体压缩数据压缩就是以最少的数码表示信源所发的信号，以减少容纳给定消息集合或数据采样集合的信号空间，通过减少计算机中所存储数据或者通信传播中数据的冗余度，达到增大数据密度，最终使数据的存储空间减少的技术。

3多媒体技术及其医学应用数字图像压缩的出现二十世纪末，人类社会开始进入到数字化时代，数字图像技术作为数字技术的重要组成部分，将人们带入了崭新的多媒体世界。随着科学的发展和社会的进步，人们对图像信息的需求也越来越大。在多媒体计算机系统、电子出版、视频会议、数字化图书馆等许多领域，数字图像都有着广泛的应用。

4多媒体技术及其医学应用图像的压缩与解码

图像数据一般的都存在各种信息的冗余，如空间冗余、信息熵冗余、视觉冗余、结构冗余等。想办法去掉各种冗余，保留真正有用的信息，就是图像压缩。把信号进行压缩的过程常称为图像编码，恢复原图像的过程常称为解码。5多媒体技术及其医学应用图像压缩领域常用的编码有：1.信息保持编码：主要应用于图像数字存储方面。要求：无失真编码。2.保真度编码：主要应用于数字电视技术和静止图像通信方面。要求：在保证保真度的条件下允许一定的失真。3.特征提取：主要应用于一些图像识别和分析技术中，要求：对需要的特征信息进行编码，就可以压缩图像数据。

6多媒体技术及其医学应用二、医学数据压缩

医学图像压缩得以实施的两个主要依据：医学图像的统计特性和人类视觉特性

1.利用图像本身固有的统计特性来减少原始医学图像数据中的冗余信息，采用某种编码方法减小原始图像文件的大小。

2.由于人类的视觉系统能从极为杂乱的图像中抽象出有意义的信息，并以非常精炼的信息形式传到大脑，而且视觉系统对图像中的不同部分的敏感程度是不同的，可以利用人类的视觉特性去除医学图像中对信息传输和整合影响小的部分，获取较大的压缩比。

7多媒体技术及其医学应用医学图像存在的冗余

1.空间冗余:取决于医学图像中图案粗细程度的冗余。

2.时间冗余:取决于医学图像随时间变化程度的冗余。

3.结构冗余:把医学图像看作是区域集时产生的冗余。8多媒体技术及其医学应用

4.知识冗余:与收发端所共有的知识相关联的冗余。

5.熵冗余:像素灰度值出现概率不均匀产生的冗余。

6.视觉冗余:由于人的视觉分辨有限性产生的冗余。

7.其他冗余:由于医学图像非平稳性产生的冗余。9多媒体技术及其医学应用可以把医学图像信号看成有用信息和冗余信息的结合，其压缩通过编码器实现

10多媒体技术及其医学应用第二节数据压缩编码的基本原理

一、图像的可压缩理论

二、图像压缩性能评价三、图像冗余度和编码效率11多媒体技术及其医学应用一、图像的可压缩理论

数据压缩的理论研究始于香农的信息论。1948年香农在其经典论文《通信的数学原理》中首次提到信息率——失真函数概念，1959年又进一步确立了失真率理论，从而奠定了信源编码的理论基础。

压缩编码的理论基础是信息论。从信息论的角度看，信息定义为“用来消除不确定性的东西”。压缩是去掉信息中的冗余部分，也就是确定的或可推知的部分，用一种更接近信息本质的描述来代替原有冗余的描述。

12多媒体技术及其医学应用二、图像压缩性能评价

在图像压缩编码中，解码图像与原始图像可能会有差异，因此，需要评价压缩后图像的质量。描述解码图像相对原始图像偏离程度的测度一般称为保真度（逼真度）准则。常用的准则可分为两大类：客观保真度准则和主观保真度准则。13多媒体技术及其医学应用1.客观保真度准则最常用的客观保真度准则是解码图像和原始图像之间的均方误差和均方根信噪比。代表大小为M*N的原始图像，代表解压缩后的图像，对任意x和y，和之间的误差定义为：14多媒体技术及其医学应用则均方根误差如果将看作原始图像和e(x,y)的和，那么解压图像的均方根信噪比为：15多媒体技术及其医学应用如果令则可得到峰值信噪比16多媒体技术及其医学应用2.主观保真度准则尽管客观保真度准则提供了一种简单、方便的评估信息损失的方法，但很多解压图像最终是供人观看的。对具有相同客观保真度的不同图像，人的视觉可能产生不同的视觉效果。这是因为客观保真度是一种统计平均意义下的度量准则，对于图像中的细节无法反映出来，而人的视觉能够觉察出来。这种情况下，用主观的方法来评价图像的质量更为合适。17多媒体技术及其医学应用三、图像冗余度和编码效率

根据香农信息保持编码定理，假设某无干扰信息源的熵值为H(x),如果能找到一种编码方法，其编码平均长度存在一个下限，这个下限是信源信息熵H(x)，即最佳信息保持编码的平均码长无限接近信源熵值。若原始图像平均码长为，则18多媒体技术及其医学应用为灰度级i对应的码长，为灰度级i出现的概率。图像的冗余度可定义为：编码效率则定义为：

19多媒体技术及其医学应用第三节常用数据压缩编码算法

一、统计编码

二、预测编码

三、变换编码

20多媒体技术及其医学应用一、统计编码

统计编码原理根据信息论的观点，信元的冗余度是由于信源本身所具有的相关性和和信源内事件概率分布的不均匀性产生的。因此，图像的统计编码方法就是利用信源的统计特性，去除其内在的相关性和改变概率分布的不均匀性，从而实现图像信息的压缩。

21多媒体技术及其医学应用哈夫曼编码哈夫曼编码是50年代提出的一种基于统计的无损编码方法，哈夫曼于1952年提出了一种不等长编码方法，这种编码的码字长度的排列与符号的概率大小的排列是严格逆序的，理论上已经证明其平均码字最短，因此被称为最佳码。静态哈夫曼编码使用一棵依据字符出现的概率事先生成好的编码树进行编码。而动态哈夫曼编码需要在编码的过程中建立编码树。由于哈夫曼编码所得到的平均码字长度可以接近信源的熵，故也称为熵编码。22多媒体技术及其医学应用二、预测编码

预测编码(predictivecoding)实际上是基于图像数据的空间冗余特性的，用相邻的已知像素(或像素块)来预测当前像素(或像素块)的值，然后再对预测误差进行量化和编码，这些相邻像素或像素块可以是同行的，也可以是前几行的，相应的预测编码分别称为一维和二维预测。预测编码的关键在于预测算法的选取，这与图像信号的概率分布很有关系。实际中常根据大量的统计结果来设计最佳的预测器，有时还使用自适应预测器以刻画图像信号的局部特性，从而提高编码效率。23多媒体技术及其医学应用三、变换编码

变换编码((Transformcoding)是通过信号变换来消除图像数据空间相关性的一种有效方法。尽管图像变换本身不能对数据进行压缩，但由于变换后系数之间的相关性明显降低，图像的大部分能量只集中在少数变换系数上，采用适当的量化和熵编码方法就可以有效地压缩图像的数据量。而且图像经过某些变换后，系数的空间分布和频率分布特性与人眼的视觉特性相符合，因此可以利用人类视觉系统的生理和心理特点来得到较好的编码系统。24多媒体技术及其医学应用变换编码将给定的图像变换到另一个数据域(如频域)上，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。变换编码有很多，如：①离散傅立叶变换(DiscreteFourierTransform,简称DFT)②离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,简称DCT)③离散哈达玛变换(DiscreteHadamardTransform,简称DHT)④特征向量变换(Karhunen-Loeve，简称K-L)25多媒体技术及其医学应用第四节数据压缩编码的国际标准

一、静态图像压缩编码标准——JPEG

二、运动图像压缩编码标准——MPEG

26多媒体技术及其医学应用一、静态图像压缩编码标准——JPEG

（一）JPEGJPEG(JointPhotographicExpertGrout)标准是由IS0的联合摄影专家组制定的，1986年成立专家组，1992年完成的标准，简称JPEG标准，用于静止图像压缩编码标准。该标准适用于各种分辨率和格式的连续色调图像的压缩，可将24位单帧彩色图像，压缩到2位而仍然具有较好的图像质量。27多媒体技术及其医学应用JPEG主体压缩技术采用3种编码系统：

1.基于DCT(DiscreteCosineTransform)的有损压缩基本编码系统，可适用于绝大多数压缩应用场合。

2.用于高压缩、高精确度渐进重建应用的扩展编码系统。

3.独立的无损压缩系统，应用于失真场合。

28多媒体技术及其医学应用JPEG算法共有四种运行模式，其中一种是基于空间预测(DPCM)的无损压缩算法，另外三种是基于DCT的有损压缩算法。1.无损压缩算法，可以保证无失真的重构原始图像。2.基于DCT的顺序模式，按从上到下，从左到右的顺序对图像进行编码，称为基本系统。3.基于DCT的渐进模式，指对一幅图像按由无损到有损进行编码。4.分层模式，以各种分辨率对图像进行编码，可以根据不同的要求，获得不同分辨率的图像。29多媒体技术及其医学应用（二）JPEG2000与JPEG标准相比，JPEG2000有了一个很大的飞跃，它有许多原来的标准所不可比拟的优点。JPEG2000与传统的JPEG最大的不同，在于它放弃了JPEG所采用的以DCT变换为主的分块编码方式，而改为以小波变换为主的多分辨率编码方式。JPEG2000标准还充分考虑了人眼视觉特性，增加了视觉权重和掩膜，这样在不损害视觉效果的情况下，可以大大提高压缩效率。3