数字图像处理第八章课件.ppt
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1、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
2、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,
3、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
4、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
5、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,Ob
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- 数字图像 处理 第八 课件

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