《信源编码技术》课件

《信源编码技术》本课程旨在帮助您深入了解信源编码技术的原理和应用，并掌握相关理论和实践技能。课程目标掌握信源编码的基本概念包括信息论基础、信源模型和信源编码概述。了解常见的信源编码技术涵盖无损编码、有损编码和多媒体编码标准。信息论基础信息量衡量信息的不确定性。信息熵信源平均信息量的度量。信道容量信道传输信息量的最大值。信源模型离散信源信源输出符号取自有限个符号集合。连续信源信源输出符号取自连续的数值范围。信源编码概述1压缩减少数据量。2效率提高传输和存储效率。3可靠性确保信息传输的准确性。熵和信源编码熵信源编码的目标是尽可能接近信源熵。编码效率衡量编码方案接近信源熵的程度。无损编码技术霍夫曼编码基于概率构建最优编码方案。算术编码利用概率对符号进行编码。字典编码利用字典对符号进行编码。霍夫曼编码构造霍夫曼树根据符号概率构建最优编码树。编码过程根据霍夫曼树对符号进行编码。算术编码1区间划分将概率区间映射到编码区间。2编码根据符号概率确定编码区间。3解码根据编码区间解码符号。字典编码字典构建建立符号或符号序列的字典。编码将符号序列替换成字典索引。有损编码技术变换编码将信号变换到频域或其他域。量化编码对变换后的系数进行量化。预测编码利用信号的预测值进行编码。变换编码离散余弦变换(DCT)常用的图像压缩变换方法。离散小波变换(DWT)具有良好的时频特性，适用于图像和视频压缩。量化编码均匀量化将连续信号划分为等间隔的量化级。非均匀量化根据信号分布特性进行非等间隔量化。预测编码差分脉冲编码调制(DPCM)利用前一个样本预测当前样本。线性预测编码(LPC)利用信号的自相关性进行预测。杂交编码1变换编码对信号进行变换。2量化编码对变换系数进行量化。3熵编码对量化系数进行无损编码。多媒体编码标准1JPEG静态图像压缩标准。2MPEG视频和音频压缩标准。3H.26x视频压缩标准。4VP8/VP9视频压缩标准。JPEG编码标准DCT变换对图像块进行变换。量化对变换系数进行量化。熵编码对量化系数进行无损编码。MPEG编码标准1帧间预测利用相邻帧的信息进行预测。2运动补偿补偿运动造成的图像变化。3变换编码对残差信号进行变换编码。H.26x编码标准H.264高效率视频编码标准。H.265更高效率视频编码标准。VP8/VP9编码标准VP8开源视频编码标准。VP9更高效率的开源视频编码标准。新一代编码标准AV1下一代视频编码标准。VVC更高效率的视频编码标准。图像信源编码应用数字图像存储减少图像存储空间。图像传输提高图像传输效率。图像处理提升图像处理效率。视频信源编码应用视频流媒体实现视频的实时传输。视频会议提高视频会议的效率和质量。语音信源编码应用语音通信提高语音通信的效率和质量。语音识别降低语音识别系统的计算量。语音合成减少合成语音的数据量。音频信源编码应用音频压缩减少音频文件的大小。音频传输提高音频传输效率。信源编码技术发展趋势1更高压缩效率追求更高的压缩比。2更低计算复杂度降低编码和解码的计算量。3更灵活的应用适应不同的应用场景。总结回顾信息论基础信息量、信息熵、信道容量。信源编码技术无损编码、有损编码、多媒体编码标准。应用场景图像、视频、语音、音频等领域。参考文