图像压缩编码数字图像处理.ppt

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1、第6章图像压缩编码,图像压缩编码,数据压缩与信息论基础 图像压缩与编码基本概念 信息论基础 图像压缩编码 无损压缩 有损压缩 图像压缩编码主要国际标准静止图像压缩编码标准-JPEG运动图像压缩编码标准-MPEG,一.图像压缩与编码基本概念,为什么要进行图像压缩 图像数据压缩的可能性 数据冗余 图像压缩的目的 图像数据压缩技术的重要指标 图像数据压缩的应用领域 图像编码中的保真度准则 信息论基础 图像压缩模型,1.为什么要进行图像压缩？,数字图像通常要求很大的比特数，这给图像的传输和存储带来相当大的困难。要占用很多的资源，花很高的费用。如一幅512*512的灰度图象的比特数为 512*512*8

2、=256k 再如一部90分钟的彩色电影，每秒放映24帧。把它数字化，每帧512*512象素，每象素的R、G、B三分量分别占8 bit，总比特数为,90*60*24*3*512*512*8bit=97,200M。如一张CD光盘可存600兆字节数据，这部电影光图像（还有声音）就需要160张CD光盘用来存储。对图像数据进行压缩显得非常必要。,2.图像数据压缩的可能性,一般原始图像中存在很大的冗余度。用户通常允许图像失真。当信道的分辨率不及原始图像的分辨率时，降低输入的原始图像的分辨率对输出图像分辨率影响不大。用户对原始图像的信号不全都感兴趣，可用特征提取和图像识别的方法，丢掉大量无用的信息。提取有用

3、的信息，使必须传输和存储的图像数据大大减少。,设：n1和n2是在两个表达相同信息的数据集中，所携带的单位信息量。压缩率：描述压缩算法性能CR=n1/n2其中，n1是压缩前的数据量，n2是压缩后的数据量相对数据冗余：RD=1 1/CR例：CR=20;RD=19/20,描述信源的数据是信息量（信源熵）和信息冗余量之和。,3.数据冗余,1）数据冗余的基本概念,A.编码冗余：,2）常见的数据冗余,在数字图像压缩中，常有3种基本的数据冗余：编码冗余、像素间的冗余以及心理视觉冗余,为表达图像数据需要用一系列符号，用这些符号根据一定的规则来表达图像就是对图像编码。对每个信息或事件所赋的符号序列称为码字，而每

4、个码字里的符号个数称为码字的长度。,设定义在0,1区间的离散随机变量sk代表图像的灰度值，每个sk以概率ps(sk)出现Ps(sk)=nk/n k=0,1,2,L-1其中L为灰度级数，nk是第k个灰度级出现的次数，n是图像中像素总个数。设用来表示sk的每个数值的比特数是，那么为表示每个像素所需的平均比特数就是,编码所用的符号构成的集合称为码本。,等长码：对于一个消息集合中的不同消息，用相同长度的不同码字表示，编解码简单，编码效率不高。,变长码：与等长码相对应，对于一个消息集合中的不同消息，也可以用不同长度的码字表示，编码效率高，编码解码复杂。,例：如果用8位表示该图像的像素，我们就说该图像存在

5、着编码冗余，因为该图像的像素只有两个灰度，用一位即可表示。,如果一个图像的灰度级编码，使用了多于实际需要的编码符号，就称该图像包含了编码冗余。,B.像素冗余：,由于任何给定的像素值，原理上都可以通过它的邻居预测到，单个像素携带的信息相对是小的。对于一个图像，很多单个像素对视觉的贡献是冗余的。这是建立在对邻居值预测的基础上。原始图像越有规则，各像素之间的相关性越强，它可能压缩的数据就越多。,例：原图像数据：234 223 231 238 235 压缩后数据：234 11-8-7 3,相同的目标,相同的直方图,象素间的相关性不同,类似还有：图像彩色光谱空间的冗余；视频图像信号在时间上的冗余；,一些

6、信息在一般视觉处理中比其它信息的相对重要程度要小，这种信息就被称为视觉心理冗余。,(3)视觉心理冗余：,33K,15K,4.图像压缩的目的,图像数据压缩的目的是在满足一定图像质量条件下，用尽可能少的比特数来表示原始图像，以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量。在信息论中称为信源编码。,图像从结构上大体上可分为两大类，一类是具有一定图形特征的结构，另一类是具有一定概率统计特性的结构。基于不同的图像结构特性，应采用不同的压缩编码方法。,5.图像数据压缩技术的重要指标,（1）压缩比：图像压缩前后所需的信息存储量之比，压缩比越大越好。,（2）压缩算法：利用不同的编码方式，实现对图像的数据压缩。（3）

7、失真性：压缩前后图像存在的误差大小。,全面评价一种编码方法的优劣，除了看它的编码效率、实时性和失真度以外，还要看它的设备复杂程度，是否经济与实用。常采用混合编码的方案，以求在性能和经济上取得折衷。随着计算方法的发展，使许多高效而又比较复杂的编码方法在工程上有实现的可能。,1）办公自动化；2）医学图像处理；3）卫星遥感遥测系统；4）高清晰度电视HDTV；5）可视电话、会议电视；6）移动多媒体图像及视频传输：彩信业务，手机视频；凡是涉及到图像数据的传输、交换与存储的领域均要求进行图像数据的压缩。,6 图像数据压缩的应用领域,7.图像编码中的保真度准则,图像信号在编码和传输过程中会产生误差，尤其是在

8、有损压缩编码中，产生的误差应在允许的范围之内。在这种情况下，保真度准则可以用来衡量编码方法或系统质量的优劣。通常，这种衡量的尺度可分为客观保真度准则和主观保真度准则。,通常使用的客观保真度准则有输入图像和输出图像的均方根误差；输入图像和输出图像的均方根信噪比两种。均方根误差:设输入图像是由NN个像素组成，令其为f(x,y)，其中x,y=0,1,2,N-1。这样一幅图像经过压缩编码处理后，送至受信端，再经译码处理，重建原来图像，这里令重建图像为g(x,y)。它同样包含NN个像素，并且x,y=0,1,2,N-1。,(1)客观保真度准则,在0,1,2,N-1范围内x,y的任意值，输入像素和对应的输出

9、图像之间的误差可用下式表示：,而包含NN像素的图像之均方误差为:,由式可得到均方根误差为,如果把输入、输出图像间的误差看作是噪声，那么，重建图像g(x,y)可由下式表示：,在这种情况下，另一个客观保真度准则重建图像的均方信噪比如下式表示：,图像处理的结果,大多是给人观看，由研究人员来解释的，因此，图像质量的好坏，既与图像本身的客观质量有关，也与视觉系统的特性有关。有时候，客观保真度完全一样的两幅图像可能会有完全不相同的视觉质量，所以又规定了主观保真度准则，这种方法是把图像显示给观察者，然后把评价结果加以平均，以此来评价一幅图像的主观质量。,(2)主观保真度准则,另外一种方法是规定一种绝对尺度，

10、如：,表6.1 电视图像质量评价尺度,8.信息理论,（一）、信源空间概述1、信息：事物运动状态或存在方式的不确定性的描述；2、信源空间：随机符号及其出现概率的空间；3、信源的分类：（1）连续信源离散信源混合信源；（2）无记忆信源有记忆信源（相关信源）有限长度记忆信源（Markov信源）,（二）、信息的度量1、信息公理（1）信息由不确定性程度进行度量；确定事件的信息量为零。（2）不确定性程度越高信息量越大；（3）相互独立性与信息量可加性；独立事件的联合信息等于两个独立事件的信息总和。满足上述公理的函数为：,2、离散无记忆信源（DNMS）的信息量度量：（1）信源符号 的自信息量定义为：,(a)非负

11、性；(b)信息量的单位：底为2时单位为：比特（bit）底为e时单位为：奈特（Nat）底为10时单位为：哈特,（2）、信源平均自信息量（信息熵）离散无记忆信源A的平均自信息量（信息熵）定义为：,例:设8个随机变量具有同等概率为18，计算信息熵H。,解:根据公式4-10可得：H=8*-1/8*(log2(1/8)=8*-1/8*(-3)=3,图像熵指该图像的平均信息量，即表示图像中各个灰度级比特数的统计平均值，等概率事件的熵最大。,3、平均码字长借助熵的概念可以定义量度任何特定码的性能的准则，即平均码字长度。其中i为灰度级di所对应的码字长度。的单位也是比特/字符。,4、编码效率编码符号是在字母集

12、合A=a1,a2,a3,am中选取的。如果编码后形成一个新的等概率的无记忆信源，字母数为n，则它的最大熵应为logn比特/符号。因此这是一个极限值。如果H(d)/=logn，则可以认为编码效率已经达到100%，如果H(d)/logn，则可认为编码效率较低。,编码效率,冗余度,根据信息熵编码理论，可以证明在 H条件下，总可以设计出某种无失真编码方法。若编码结果使 远大于H，表明这种编码效率很低，占用的比特数太多。若编码结果使 等于或接近于H，这种状态的编码方法称为最佳编码。若要求编码结果使 H，则必然丢失信息而引起图像失真。这就是在允许失真条件下的一些失真编码方法。,5、压缩比压缩比是衡量数据压

13、缩程度的指标之一。目前常用的压缩比定义为 其中LB为源代码长度，Ld为压缩后代码长度，Pr为压缩比。压缩比的物理意义是被压缩掉的数据占据源数据的百分比。当压缩比Pr接近100%时压缩效果最理想。,6、互信息 信源编码输出为bk给出的关于ai的信息量究竟为多少呢？为此将引入另外一个信息量度互信息 对给定的两个离散信源X和Y，Y中事件bk的发生给出关于X中事件ai的互信息I(ai:bk)定义为：其中，p(ai|bk)表示信源编码输出为bk，估计信源输入为ai的条件概率。I(ai|bk)称为条件自信息量，表示在发现信源编码输出为bk，对信源输入为ai的不确定性的猜测或知道bk后ai还保留的信息量。I

14、(ai)表示ai的不确定性。两者值差即为bk解除的ai不确定性的多少。,设一幅灰度级为K的图像，图像中第k级灰度出现的概率为pk，图像大小为MN，每个像素用d比特表示，每两帧图像间隔t,数字图像的熵H,图像的平均码字长度R为：,编码效率定义为：,信息冗余度为：每秒钟所需的传输比特数bps为：压缩比r为：,9.图像的压缩模型,源数据编码：完成原数据的压缩。通道编码：为了抗干扰，增加一些容错、校验位，实际上是增加冗余。通 道：如Internet、广播、通讯、可移动介质,源数据编码,通道编码,通道,通道解码,源数据解码,源数据编码的模型源数据解码的模型,映射器,量化器,符号编码器,符号解码器,反向映

15、射器,源数据编码与解码的模型,映射器：减少像素冗余，如使用RLE编码。或进行图像变换量化器：减少视觉心理冗余，仅用于有损压缩符号编码器：减少编码冗余，如使用哈夫曼编码,源数据编码与解码的模型,二.常用的图像压缩编码方法,无损压缩算法中删除的仅仅是图像数据中冗余的信息，因此在解压缩时能精确恢复原图像，无损压缩的压缩比很少有能超过3：1的,常用于要求高的场合。,1.无损压缩编码,有损压缩是通过牺牲图像的准确率以实现较大的压缩率，如果容许解压图像有一定的误差，则压缩率可显著提高。有损压缩在压缩比大于30：1时仍然可重构图像，而如果压缩比为10:1到20:1，则重构的图像与原图几乎没有差别,2.有损压

16、缩编码,3.哈夫曼编码,等长码：对于一个消息集合中的不同消息，用相同长度的不同码字表示，编解码简单，编码效率不高。,变长码：与等长码相对应，对于一个消息集合中的不同消息，也可以用不同长度的码字表示，编码效率高，编码解码复杂。,哈夫曼编码是一种利用信息符号概率分布特性的变字长的编码方法。对于出现概率大的信息符号编以短字长的码，对于出现概率小的信息符号编以长字长的码。,方法：将信源符号按出现概率从大到小排成一列，然后把最末两个符号的概率相加，合成一个概率。把这个符号的概率与其余符号的概率按从大到小排列，然后再把最末两个符号的概率加起来，合成一个概率。重复上述做法，直到最后剩下两个概率为止。从最后一

17、步剩下的两个概率开始逐步向前进行编码。每步只需对两个分支各赋予一个二进制码，如对概率大的赋予码0，对概率小的赋予码1。,Huffman编码,输入S1S2S3S4S5S6,输入概率0.40.30.10.10.060.04,Huffman编码,输入S1S2S3S4S5S6,输入概率0.40.30.10.10.060.04,第一步0.40.30.10.10.1,Huffman编码,输入S1S2S3S4S5S6,输入概率0.40.30.10.10.060.04,第一步0.40.30.10.10.1,第二步0.40.30.20.1,Huffman编码,输入S1S2S3S4S5S6,输入概率0.40.30

18、.10.10.060.04,第一步0.40.30.10.10.1,第二步0.40.30.20.1,第三步0.40.30.3,Huffman编码,输入S1S2S3S4S5S6,输入概率0.40.30.10.10.060.04,第一步0.40.30.10.10.1,第二步0.40.30.20.1,第三步0.40.30.3,第四步0.60.4,Huffman编码,输入S1S2S3S4S5S6,输入概率0.40.30.10.10.060.04,第一步0.40.30.10.10.1,第二步0.40.30.20.1,第三步0.40.30.3,第四步0.60.4,01,01,01,01,01,Huffman

19、编码,输入S1S2S3S4S5S6,输入概率0.40.30.10.10.060.04,第一步0.40.30.10.10.1,第二步0.40.30.20.1,第三步0.40.30.3,第四步0.60.4,01,01,01,01,01,S1=1,Huffman编码,输入S1S2S3S4S5S6,输入概率0.40.30.10.10.060.04,第一步0.40.30.10.10.1,第二步0.40.30.20.1,第三步0.40.30.3,第四步0.60.4,01,01,01,01,01,S2=00,Huffman编码,输入S1S2S3S4S5S6,输入概率0.40.30.10.10.060.04,

20、第一步0.40.30.10.10.1,第二步0.40.30.20.1,第三步0.40.30.3,第四步0.60.4,01,01,01,01,01,S3=011,Huffman编码,输入S1S2S3S4S5S6,输入概率0.40.30.10.10.060.04,第一步0.40.30.10.10.1,第二步0.40.30.20.1,第三步0.40.30.3,第四步0.60.4,01,01,01,01,01,S4=0100,Huffman编码,输入S1S2S3S4S5S6,输入概率0.40.30.10.10.060.04,第一步0.40.30.10.10.1,第二步0.40.30.20.1,第三步0

21、.40.30.3,第四步0.60.4,01,01,01,01,01,S5=01010,Huffman编码,输入S1S2S3S4S5S6,输入概率0.40.30.10.10.060.04,第一步0.40.30.10.10.1,第二步0.40.30.20.1,第三步0.40.30.3,第四步0.60.4,01,01,01,01,01,S6=01011,哈夫曼编码效率,信源熵为：H=-Pilog2Pi=-(0.4log20.4+0.3log20.3+2*0.1log20.1+0.06log20.06+0.04log20.04)=2.14比特/符号,平均码字长度：R=iPi,码字长度,R=iPi=0.

22、41+0.3 2+0.1 3+0.1 4+0.06 5+0.04 5=2.2比特/符号,编码效率：=H/R(%)=H/R=2.14/2.2=0.973=97.3%,编码举例,c,b,a,f,e,7/22,5/22,4/22,2/22,0,1,f=00 e=10 a=11 b=010 c=0110 d=0111,d,1/22,3/22,6/22,22/22,13/22,9/22,3/22,0,1,0,1,0,1,0,1,作业：,1.有如下信源x，,其中：P10.21,P20.09,P30.11,P40.13,P50.07,P60.12,P70.08,P80.19。将该信源进行哈夫曼编码。,2.设

23、一幅灰度级为8（分别用S0、S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7表示）的图像中，各灰度所对应的概率分别为0.40、0.18、0.10、0.10、0.07、0.06、0.05、0.04。现对其进行哈夫曼编码,X,3.设有一信源X=x1,x2,x3,x4，对应概率P=0.5,0.1975,0.1775,0.125.进行霍夫曼编码(要求大概率的赋码字0,小概率的赋码字1)，给出码字，平均码长，编码效率;对码串解码.,由于霍夫曼编码法需要多次排序，当很多时十分不便，为此费诺(Fano)和香农(Shannon)分别单独提出类似的方法，使编码更简单。具体编码方法如下：把 按概率由大到小、从上到下排成一

24、列，然后把 分成两组，并使得 把两组分别按0，1赋值。然后分组、赋值，不断反复，直到每组只有一种输入为止。将每个所赋的值依次排列起来就是费诺香农编码。,补充：香农费诺编码,以前面哈夫曼编码的例子进行香农费诺编码：,4.算术编码,从理论上分析，采用哈夫曼编码可以获得最佳信源字符编码效果;实际应用中，由于信源字符出现的概率并非满足2的负幂次方，因此往往无法达到理论上的编码效率和信息压缩比;,以信源字符序列x，y为例,设字符序列x，y对应的概率为1/3，2/3，Nx和Ny分别表示字符x和y的最佳码长，则根据信息论有：,字符x、y的最佳码长分别为1.58bit和0.588bi;这表明，要获得最佳编码效

25、果，需要采用小数码字长度,这是不可能实现的;即采用哈夫曼方法对x，y的码字分别为0和1，也就是两个符号信息的编码长度都为1。对于出现概率大的字符y并未能赋予较短的码字;实际编码效果往往不能达到理论效率;为提高编码效率，Elias等人提出了算术编码算法。,算术编码的特点,算术编码是信息保持型编码，它不像哈夫曼编码，无需为一个符号设定一个码字;算术编码分为固定方式和自适应方式两种编码;选择不同的编码方式，将直接影响到编码效率;自适应算术编码的方式，无需先定义概率模型，适合于无法知道信源字符概率分布的情况;当信源字符出现的概率比较接近时，算术编码效率高于哈夫曼编码的效率，在图像通信中常用它来取代哈夫

26、曼编码;实现算术编码算法的硬件比哈夫曼编码复杂。,编码原理,算术编码方法是将被编码的信源消息表示成0-1之间的一个间隔，即小数区间，消息越长，编码表示它的间隔就越小;以小数表示间隔，表示的间隔越小所需的二进制位数就越多，码字就越长。反之，间隔越大，编码所需的二进制位数就少，码字就短。算术编码将被编码的图像数据看作是由多个符号组成的字符序列，对该序列递归地进行算术运算后，成为一个二进制分数;接收端解码过程也是算术运算，由二进制分数重建图像符号序列。,编码举例,设图像信源编码可用a、b、c、d这4个符号来表示，若图像信源字符集为dacba，信源字符出现的概率分别如下表所示，采用算术编码对图像字符集

27、编码。,算术编码的基本步骤,(1)根据已知条件和数据可知，信源各字符在区间0，1内的子区间间隔分别如下：a=0.0，0.4)b=0.4，0.6)c=0.6，0.8)d=0.8，1.0),(2)计算中按如下公式产生新的子区间：,(3)第1个被压缩的字符为“d”，其初始子区间为0.8，1.0)(4)第2个被压缩的字符为“a”，由于其前面的字符取值区间为0.8，1.0)范围，因此，字符“a”应在前一字符区间间隔0.8，1.0)的0.0，0.4)子区间内，根据公式(8-15)可得：=0.8+0.0(1.0-0.8)=0.8=0.8+0.4(1.0-0.8)=0.88,(5)第3个被压缩的字符为“c”，

28、由于其前面的字符取值区间为0.8，0.88)范围内，因此，字符“c”应在前一字符区间间隔0.8，0.88)的0.6，0.8)子区间内，根据(8-15)可得：=0.8+0.6(0.88-0.8)=0.848=0.8+0.8(0.88-0.8)=0.864,(6)第4个被压缩的字符为“b”，由于其前面的字符取值区间为0.848，0.864)范围内，因此，字符“b”应在前一字符区间间隔0.848，0.864)的0.4，0.6)子区间内，根据(8-15)可得：=0.848+0.4(0.864-0.848)=0.8544=0.848+0.6(0.864-0.848)=0.8576,(7)第5个被压缩的字

29、符为“a”，由于其前面的字符取值区间为0.8544，0.8)范围内，因此，字符“a”应在前一字符区间间隔0.8544，0.8576)的0.0，0.4)子区间内，根据(8-15)可得：=0.8544+0.0(0.8576-0.8544)=0.8544=0.8544+0.4(0.8576-0.86544)=0.85568,经过上述计算，字符集dacba被描述在实数0.8544，0.85568)子区间内，即该区间内的任一实数值都惟一对应该符号序列dacba；因此，可以用0.8544，0.85568)内的一个实数表示字符集dacba。,0.8544，0.85568)子区间的二进制表示形式为：，；在该区

30、间内的最短二进制代码为0.11011011，去掉小数点及其前的字符，从而得到该字符序列的算术编码为11011011。算术编码可以通过硬件电路实现，在上述乘法运算，可以通过右移来实现，因此在算术编码算法中只有加法和移位运算。,算术编码效能,根据上述运算结果，编码11011011惟一代表字符序列dacba，因此，平均码字长度为：bit/字符,题 己知信源 X=试对 1011 进行算术编码。,0 1,1/4 3/4,解(1)对二进制信源只有两个符号“0”和“1”，设置小概率Qe=1/4，大概率 Pe=1 Qe=3/4.(2)设 C 为子区间的左端起始位置，A 为子区间的宽度，符号“0”的子区间为0,

31、1/4),符号“1”的子区间为1/4,1),(3)初始子区间为0,1),C=0,A=1,子区间按以下各步依次缩小：步序 符号 C A1 1 0+1*1/4=1/4 1*3/4=3/4 2 0 1/4 3/4*1/4=3/163 1 1/4+3/16*1/4=19/64 3/16*3/4=9/644 1 19/64+9/64*1/4=85/256 9/64*3/4=27/256,0,1/4,1,19/64,85/256,1,0,1,1,7/16,112/256,最后的子区间左端(起始位置)C=(85/256)d=(0.01010101)b最后的子区间右端(终止位置)C+A=(112/256)d=

32、(0.01110000)b 编码结果为子区间头、尾之间取值，其值为0.011,可编码为011，原来4个符号1011现被压缩为三个符号011。,5.行程编码,RLE 编码Run Length Encoding概念：行程：具有相同灰度值的像素序列。编码思想：去除像素冗余。用行程的灰度和行程的长度代替行程本身。例：设重复次数为 iC,重复像素值为 iP编码为：iCiP iCiP iCiP 编码前：aaaaaaabbbbbbcccccccc 编码后：7a6b8c,由于一幅图像中有许多颜色相同的图块，用一整数对存储一个像素的颜色值及相同颜色像素的数目（长度）。例如：（G，L）,长度颜色值,编码时采用从左

33、到右，从上到下的排列，每当遇到一串相同数据时就用该数据及重复次数代替原来的数据串。,000000003333333333222222222226666666888888888888888888555555555555553333222222222222222222,(0,8)(3,10)(2,11)(6,7)(1,18)(1,6)(5,12)(8,18)(5,14)(3,4)(2,18),18*7的像素颜色仅用11对数据,游程长度编码RLE（Run Length Encoding）：,分析：对于有大面积色块的图像，压缩效果很好直观，经济,是一种无损压缩对于纷杂的图像，压缩效果不好，最坏情况下，

34、会加倍图像,RLE 编码Run Length Encoding,适合行程编码的图,适合行程编码的图,图像标准的制定：ISO和CCITT（国际电报电话咨询委员会）联合制定标准的类型：连续图像压缩标准：静止帧黑白、彩色压缩：(1)面向静止的单幅图像JPEG连续帧黑白、彩色压缩：(2)面向连续的视频影像MPEG,四.静止图像压缩编码标准JPEG,JPEG标准简述 JPEG压缩流程 JPEG压缩算法的实现 JPEG压缩举例,静止图像压缩编码标准JPEG,JPEG标准简述,由ISO/IEC与CCITT联合发起的联合图像专家组，在过去十几年图像编码研究成果的基础上于20世纪90年代初制定了静止图像(包括8

35、bit/像素的灰度图像与24bit/像素的彩色图像)的编码标准。JPEG标准在较低的计算复杂度下，能提供较高的压缩比与保真度。在视觉效果不受到严重损失的前提下，算法可以达到15到20的压缩比。如果在图像质量上稍微牺牲一点的话，可以达到40:1或更高的压缩比。,JPEG定义了一个基本系统，一个符合JPEG标准的编解码器至少要满足基本系统的技术指标。JPEG基本系统其核心属于变换编码。JPFG编码时，对原始图像的每一个分量首先分割成互不重叠的88像素块，然后对每个像素块的编码过程可分为二维DCT变换。根据图像信号的特点，对图像块进行二维DCT变换可以消除像素间的相关性。自然图像的像素块经DCT变换

36、后，图像信号的能量主要集中到块的左上角，即图像的低频成分中。DCT变换后得到的系数矩阵中包括左上角的一个直流(DC)系数与63个交流(AC)系数，从左到右水平频率增高，从上到下坚直频率增高。,JPEG编码的总体框架,JPEG图像压缩算法,JPEG 是有损压缩算法JPEG 核心是离散余弦变换(DCT),连续帧图像的定义 连续帧图像压缩的基本思想 帧间运动补偿预测编码技术 MPEG1/2/4标准,五.运动图像压缩编码标准MPEG,连续帧图像的定义由多幅尺寸相同的静止图像组成的图像序列，被称为连续帧图像。与静止帧图像相比，连续帧图像多了一个时间轴，成为三维信号，因此连续帧图像也被称为三维图像。,基于

37、如下基本假设：在各连续帧之间存在简单的相关性平移运动。一个特定画面上的像素量值：1）可以根据同帧附近像素来加以预测，被称为：帧内编码技术2）可以根据附近帧中的像素来加以预测，被称为：帧间编码技术,连续帧图像压缩的基本思想,通过减少帧间图像数据冗余，来达到减少数据量、压缩连续帧图像体积的目的。将连续帧图像序列，分为参考帧和预测帧，参考帧用静止图像压缩方法进行压缩，预测帧对帧差图像进行压缩。由于帧差图像的数据量大大小于参考帧的数据量，从而可以达到很高的压缩比。,MPEG-1标准是由国际标准化组织ISO与国际电工委员会IEC共同制定的，标准的编号是ISO/IEC/11172，标准的题目是“码流速率约

38、为l.5Mb/s时，用于数字存储媒体的活动图像及其伴音的编码”。,应用范围：视频CD_ROM存储、视频消费主要编码技术：DCT变换 前向、双向运动补偿预测 Zig-zag排序 霍夫曼编码 算术编码,MPEG1标准,MPEG2标准,为了在高速网络的环境下（如ATM）提供高比特率、高质量的视频应用,ISO下属的MPEG委员会在1994年又发布了MPEG2.MPEG2是一种高质量视频的编码标准,也称为广播电视的视频编码标准.ISO和IEC在制定MPEG-1标准时,已经开始考虑MPFG2和MPEG3.MPEG2是作为一个传输标准制定的,同时也是MPEG-1的兼容扩展,它能广泛应用于各种速率（220Mb

39、/s）和各种分辨率.同MPEG1相比,在完全引用了MPEG1基于DCT变换和运动补偿帧间双向预测的基本结构的基础上,作了许多扩展.人们对MPEG-2标准在质量与应用方面提出了许多要求,希望能包括视频通信的各个领域.如:,（1）MPEG-2的视频图像格式达到720480，码率达到10Mb/s。（2）支持多点电视会议（Multipoint Video Conferencing）。（3）支持工作站视窗显示（Window Display on Workstations）。（4）支持基于ATM的视频通信（Video Communications on ATM Networks）。（5）支持嵌入式标准电视

40、的HDTV（HDTV with Embedded Standard TV）。,MPEG2标准应用范围：数字电视、高质量视频、有线电视、视频编辑、视频存储主要编码技术：DCT变换前向、双向运动补偿预测Zig-zag排序霍夫曼编码、算术编码,MPEG4标准,MPEG-4是ISO的MPEG委员会制定的关于低于32kb/s传输速率的适用于可视电话的运动图像编码标准，MPEG-4旨在建立一种能被窄带网络、宽带网络、无线网络、多媒体数据库等各种存储传输设备所广泛支持的通用音频、视频数据格式，最终的MPEG-4标准在1998年底完成,第一版和第二版分别于1999年和2000年颁布。MPEG-4标准较之MPEG-1、MPEG-2的一个较大的改进就是提出了任意形状视频目标的编码方案。在这新的编码技术中，较大的扩展了MPEG-1、MPEG-2中所采用的传统方块变换编码方案。对任意形状的目标编码，包括对目标形状的轮廓编码以及对目标本身的编码。,MPEG4标准应用范围：互联网、交互视频、移动通信主要编码技术：DCT变换、小波变换前向、双向运动补偿预测Zig-zag排序脸部动画、背影编码霍夫曼编码、算术编码,本章重点,常见的数据冗余;数据压缩的评价指标;哈夫曼编码的计算;香农-范诺编码；行程编码；算术编码；Jpeg和mpeg.,