数字图像处理第八章课件.ppt
第8章 图像压缩（图像编码）,目的是减少表示数字图像的数据量。去除冗余。35年前，电视传输的带宽压缩；60年前，C.E.Shannon等的信息理论发展成目前的国际图像压缩标准。目前，图像压缩技术被认为是一种“使能技术”（enabling technology”)。提高图像分辨率，开发新的电视标准，电视会议、RS、FAX等。,8.1 基础,数据压缩表示定量信息所需数据量的减少过程,数据、信息、知识。比如，不同人讲相同的事件。,数据冗余：是数字图像压缩的中心问题。这不是抽象的概念，而是可以用数学式子度量的实体：如果表示相同信息的两组数据所用的信息载体单元数量分别为n1和n2,则第一组数据的相对(第二组数据的)数据冗余RD可定义为：RD=1-1/CR(-,1)其中：CR=n1/n2,(0,),RD=1-1/CR(-,1)其中：CR=n1/n2,(0,),当n1=n2,CR=1而RD=0，表示相对于第二组数据，第一种数据表达没有包含冗余数据。当n2n1,CR0，RD-，表示第二组数据比原始表示包含多得多得数据。这也是通常不希望出现得数据膨胀。比如CR=10，RD=0.9,表示第一组数据中有90%的数据是冗余的。,数据冗余的类别,1.空间冗余2.时间冗余 3.信息熵冗余（编码冗余）4结构冗余5.知识冗余 6.视觉冗余 7.其它冗余在数字图像压缩中，3种基本的数据冗余是：编码冗余，像素间冗余，心理视觉冗余。减少其中1到多种冗余就是数据压缩,8.1.1 编码冗余,Code1的二进制平均码长为3；Code1的二进制平均码长(l2pr)为2.7；Huffman码压缩比CR=3/2.7=1.11,上例压缩的原理：l2(rk)与pr(rk)成反比,变长编码Code1不能使其平均码长(l2pr)最小，有编码冗余。数字图像一般都有编码冗余,像元间的冗余,c,d直方图分别对应a,b图，相同的三峰，两边是火柴：,等长码有编码冗余，可用变长码压缩。但是，变长码还是不能改变像元间的相关性。,计算像元间的相关性可用P414中的6式。沿某水平线,e,f分别反映a,b图像像元在不同间隔后灰度的相关程度,利用像元值的空间相关可预测,减少像元间冗余的一种方法：行程编码(RLC)Run-Length Code,a,b,c,d,nonvisual,p.417,CR的计算,视觉冗余,256 12864 32,16 8 4 2,在8个比特的灰度值中，每次去掉一个bit面，从左/右？,Psycho-visual Redundancy,眼睛对所有视觉信息的响应具有不同的灵敏度。消除心理视觉冗余会导致数量信息的损失，又称量化。,原图256级,16级,2:1,IGC16级,2:1,量化,不可逆，信息损失,IGS,Improved Gray-Scale quantization,IGS意识到眼睛对边缘特有的敏感性，通过加入伪随机数来破坏边缘：伪随机数从邻近像元的低4位获得，加入当前像元灰度值后才量化。（图像的低bit面很象随机数，见p.89）低4位的初值为0000，对高4位为1111的像素不加随机数。,0110 1100 00000110 1100,1000 1011 11001001 0111,1000 0111 01111000 1110,1111 0100 11101111 0100,8.1.4 保真度准则,Objective/Subjective Fidelity CriteriaObjective：SNR,p.420Subjective:judged by a group of people,Objective：Subjective=3：7,8.2 Image Compression Models,图8.5 通用压缩系统模型,信源编码：消除输入冗余。信道编码：对源编码的输出加强噪声免疫。,a,b,Mapper:减少空间冗余Quantizer:减少视觉冗余。不可逆，不失真（熵）编码要省去。Symbol encoder:减少编码冗余,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Table 8.14(Cont),Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Table 8.19(Cont),Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,Chapter 8Image Compression,
