第6章節(jié)-圖像編碼.ppt

1、第1，6章圖像編碼，2，6.1概述，3，圖像數(shù)據(jù)的冗馀，一般來說，在圖像數(shù)據(jù)中存在1，空間冗馀： 2，時間冗馀： 3，結構冗馀： 4，信息熵冗馀： 5，知識，4，圖像編碼素質(zhì)測評，常用標準是均方誤差，均方值信噪比，基本信噪比和峰值信噪比， 關于均方值誤差、均方值誤差、客觀評價基準、5、圖像編碼素質(zhì)測評、均方值信噪比、指令、客觀評價基準、6、針對作為圖像編碼的影像質(zhì)量的主觀評價基準、主觀評價基準、8、圖像的編碼素質(zhì)測評，將各自的得分設為Ci，將各自的得分的得分人數(shù)設為ni平均感覺分量MOS 主觀評價基準、MOS評分越高，解碼后的圖像的主觀評價越好，9、圖像的編碼素質(zhì)測評將壓縮比： n-1設為原圖

2、像的每1像素的平均二進制位數(shù)n-2作為編碼后的每1像素的平均二進制位數(shù)，壓縮比越大，壓縮效果越高，10、6.2信息論基礎和熵編碼，11 如果離散源的熵表示、離散源x :滿腳丫子、其概率分布：離散源類型、無存儲器資源、出現(xiàn)的概率是pk、源熵H(X )、xk的自信息量、13、離散源的熵表示、設定、源熵，則在各源1、編碼方法： a、b、c、d以碼字00、01、10、11進行編碼，每編碼以2二進制位進行編碼。 平均碼長也是2二進制位。14、離散信息源的熵表示，假設信息源熵，每個信息源象征符的自信息量：例如6。 2，15，離散源的熵表示，例6。 2、兩種編碼方法： 2、a、b、c、d分別用碼字0、10、

3、110、111編碼，1、a、b、c、d用碼字00、01、10、111編碼的3、例7.2第二編碼方法，平均碼長1.85比源熵大也就是說，熵是無失真編碼的下界。 如果所有I(xk )為整數(shù)并且l(xk)=I(xk )，那么平均編碼長度可等于熵。 對于非等概率分布的信道源，采用不均勻長度編碼，其平均代碼長度小于等長度編碼的平均代碼長度。 一種最大離散熵定理，其中每個象征符在信息源上的出現(xiàn)概率相等，并且信息源熵值最大化也是重要的。18，考慮到存儲源x (一階馬爾可夫源)、一階熵、條件概率、條件概率、19及離散源的熵指示，關于m階馬爾可夫源，以下結論：關于存儲源，象征符序列的先前象征符越已知，則該極限越

4、大。 另外，還證明，考慮到像素之間的相關性，高階熵未必能夠獲得更高的壓縮比。 2可變長度編碼定理可變長度編碼定義：如果對一個無存儲離散源的各代碼，使用相同長度的不同碼字來代表對應的代碼，則稱為等長編碼，例如中國的4二進制位電報代碼。 對于通道源中的不同象征符，用不同長度的碼字表示的情況被稱為不等長度編碼或可變長度編碼。 可變長度編碼比定長編碼更復雜，除了要求唯一可解碼(也稱為單義可譯)之外，還存在即時解碼問題。、21、離散源編碼定理、可變長度編碼定理：一個離散無記憶源具有熵，如果存在象征符象征符定徑套，則總是找到無失真的源編碼，構建單義解碼，使其平均編碼長度得到滿足： r=2、22，離散源編碼

5、定理， (1)根據(jù)Huffman編碼、可變長度最佳編碼定理，在Huffman編碼步驟中，(1)使源代碼xi在其出現(xiàn)概率上增大(2)將兩個最小概率的源象征符的組合相加，并且重復該過程，在頂部放置非常大的概率分支，只保留一個源象征符，并且(3)將每一組合的上邊之一加1，下邊之一加0 (或反之：上邊之一加0，直到概率達到1.0 ) (5)繪制從每個源象征符到概率1.0的路徑，記錄沿著路徑的1和0，并且(5)對于每個源象征符寫1，0系列，從右向左獲得非等長度的哈夫曼編碼。 24、哈夫曼編碼化，一張2020的圖像總共為5個灰度等級： s1、s2、s3、s4和s5，它們的概率如下所述為0.4、0.125、

6、0.125、0.125和0.125。 例6。 5、哈夫曼編碼過程的示意圖、25、哈夫曼編碼、結果、圖像熵、編碼后平均代碼長度、26、哈夫曼編碼、特征、哈夫曼編碼的特征是(1)哈夫曼編碼結構計程儀方案的第二個原因是，在排序中這兩個概率相等，在每個人的前面和后面都是隨機的。 這樣制作的碼字不是唯一的。 (2)哈夫曼編碼化的結果，碼字不均勻，平均碼字最短，效率最高，但碼字的長度不同，實時硬件的實現(xiàn)復雜(特別是解密)，而且在錯誤耐受力方面也差。 (3)在哈夫曼編碼化的源概率是2的負冪的情況下，該效率將達到100%，但是由于產(chǎn)生定長碼并且具有最低效率，因此該編碼效率與源編碼概率分布相關聯(lián)，因此(4)哈夫

7、曼編碼取決于該源。 不是理想的小數(shù)而是僅能夠用近似的整數(shù)二進制位表示單個符號，這也是哈夫曼編碼能夠?qū)崿F(xiàn)最理想的壓縮效果的原因。 (1)根據(jù)Shannon-Fano編碼和可變長度最佳編碼定理，按照源中的代碼量xi的出現(xiàn)概率從大到小的順序來排列該步驟。 (2)將源分為兩部分，盡量使兩部分的概率和接近。 重復步驟(2)以防止再分割。 也就是說，每個葉子只對應一個符號。 (3)從左到右在這兩個部分標記0、1。 (4)將各部分標簽的0、1連結起來，得到對應于各源象征符的碼字、29、Shannon-Fano碼，如例6所示。 作為6，Shannon-Fano編碼過程的示意圖，30，Shannon-Fano編

8、碼的結果，編碼后的平均代碼長度，31，算術編碼和算術編碼并不是將單一的源象征符映射成一個碼字，而是將整個源表示為實線上從0到1的區(qū)間。 消息序列中的每個元素必須縮短為一個部分。 消息序列中的元素越多，得到的區(qū)間越小，區(qū)間越小，則為了表示該區(qū)間需要更多的位。 使用算術編碼的每個象征符的平均編碼長度可以是小數(shù)。 假定32、算術編碼和源象征符為00、01、10、11，這些個的象征符概率分別為0.1、0.4、0.2、0.3，并且間隔0、1根據(jù)這些個的概率可以將間隔分成4個子間隔： 0、0.1。符號00 01 10 11概率0.1 0.4 0.2 0.3初始編碼間隔0，0.1 )0. 1，0.5 )0.

9、 5，0.7 )0. 7，1 )如果關二進制數(shù)字字消息序列的輸入是： 100011001101。 例6。 7、33、算術編碼，例子6。 7，算術編碼過程示意圖，34，算術編碼，步進輸入象征符編碼間隔編碼確定器110.5，0.7 )象征符的間隔范圍0.5，0.7 ) 200.5，0.52 ) 0.5，0.7 )輸入間隔的前1/1013的0.52 )間隔的最后三個1/10400.514 0.52 )間隔的前三個1/10510.5143，0.51442 ) 0.514，0.5146 )間隔0.51442 )間隔的最后三個1/10701.5143836，0.514402 ) 0.514384，0.51

10、442 )間隔的四個1/10 10-8是從0.5143876開始的算術編碼/解碼過程、步驟間隔解碼判定1.5，0.7 ) 10.51439間隔0.5，0.7 ) 20.5，0.52 ) 00.51439間隔0.5，0.7 )的第一個1/1030.514。 0.52 )的第七個1/1040.52，0.526 ) 00.51439是間隔0.514，0.52 )的第一個1/1050.5143，0.51442 ) 10.51439是間隔0.51442)10.51439是間隔0.5143，0.5143 0.5143948)01.51439間隔0.514384，0.51442的第一行程長度編碼(RLE )

11、和行程長度編碼以使用空間冗馀以壓縮圖像的方式存在相同灰度級特別是對于二值圖像，效果特別顯著。 具有相同顏色的連續(xù)像素數(shù)稱為行程長度。 37、行程長度編碼(RLE )、一行圖像行程長度編碼示意圖、38、6.3LZW算法、39、LZW算法、LZW編碼算法的具體執(zhí)行步驟如下的步驟2 :當前的字母c的內(nèi)容是輸入字符流中的下一個字符步驟P=PC確定有木有在字典上(1)如果“是”，就確定p (2)在否定的情形下，控制為把當前前綴p的碼字輸出到碼字流中的PC添加到詞典中的前綴P=C (即，當前p僅包括一個字母c )步驟4 :確定要編碼到輸入字符流的碼字是否是有木有(1)，如果“是”，則返回步驟2 (否) 4

12、0，LZW算法，位置12356789字符ababac步驟位置字典輸出(1) a (2) b (3) C1 (4) ab (1)2(5) b (2) 8，41，6.4預測編碼，42，可逆預測編碼，可逆預測編碼系統(tǒng)，43，可逆預測編碼，預測誤差在圖像數(shù)據(jù)壓縮中，如下的線性預測方案被常用于無損預測編碼： (1)、(3)二維預測，即，不僅預測同一掃描行的前幾個采樣值，還預測前幾行的采樣值。 45、可逆預測編碼、對Lena圖像進行可逆的1次預測編碼和解碼，例如6。 9、預測誤差圖像、46、可逆預測編碼、(b )原圖圖像直方圖、(c )預測誤差直接、例6。 9、47、有損預測編碼、有損預測編碼系統(tǒng)、48、

13、有損預測編碼、考慮一維度預測前值預測器、49、德爾塔調(diào)制、德爾塔調(diào)制是簡單的有損預測編碼方法，其預測器和量化器定義如下：50、德爾塔調(diào)制部11、預測誤差圖像、解碼后圖像rmes=20 51、最佳量化器、單位色散加概率密度的Lloyd-Max量化器、52、最佳量化器、3種量化器的效果比較、預測編碼的效果圖、預測誤差圖、預測誤差圖最佳線性預測是選擇適當?shù)南禂?shù)以使得誤差信號的均方誤差最小化。 假定信號的均方誤差(即，方差)為、54，并且最佳線性預測器基礎，那么上式被展開為最小，55，最佳線性預測器基礎被展開為、r=Ra、58，變換編碼，并且第一nn圖像可以表示為其二維變換T(u，v )的函數(shù)。 59、變換編碼化、截止大板塊、f的截止近似、M(u，v )去除相加貢獻最小的基圖像、60、轉(zhuǎn)換選擇、1、基于FFT轉(zhuǎn)換的圖像壓縮技術2、基于DCT轉(zhuǎn)換的圖像壓縮技術3、基于Hadamard轉(zhuǎn)換的圖像壓縮比為233601 RMSE=0.00 壓縮比為833601rmse=0.0474， 62、轉(zhuǎn)換選擇、DCT變換編碼化效果、原圖像、壓縮率是2:1 rmse=0.0359，壓縮率是8336666原始圖像，壓縮率是2:1 rmse=0.0362，壓縮率是833601 RM