【数字图像处理课件】图像压缩.pptVIP

第四章 图像压缩 4.1 图像压缩的基本概念 4.2 无损压缩 4.3 有损压缩 4.4 压缩标准 第一节 图像压缩的基本概念 4.1.1 数据冗余 4.1.2 保真度标准 4.1.3 图像压缩模型 4.1.1 图像压缩基本概念:数据冗余 图像压缩的基本概念 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（压缩比）：——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 4.1.1 图像压缩基本概念:数据冗余 三种数据冗余： 编码冗余 像素冗余 视觉心理冗余 4.1.1 图像压缩基本概念:数据冗余 编码冗余： 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。 4.1.1 图像压缩基本概念:数据冗余 2. 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。 例：原图像数据：234 223 231 238 235 压缩后数据：234 11 -8 -7 3 4.1.1 图像压缩基本概念:数据冗余 3. 视觉心理冗余： 一些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。 4.1.2 图像压缩基本概念:保真度标准 保真度标准——评价压缩算法的标准 客观保真度标准 主观保真度标准 4.1.2 图像压缩基本概念:保真度标准 客观保真度标准 如果图像压缩过程对图像信息有所损失，如何用数学形式，表述这种损失？ 将信息损失的多少，表示为原始输入图像与压缩后又解压缩输出的图像的函数，这个函数就被称为客观保真度标准。一般表示为： ? e(x,y) = f(x,y) - f(x,y) ? f(x,y)是输入图像， f(x,y) 是压缩后解压缩的图像， e(x,y)是误差函数 4.1.2 图像压缩基本概念:保真度标准 离散的描述形式： 两个图像之间的总误差： M-1 N-1 ? ? ? [ f(x,y) - f(x,y)] x=0 y=0 均方根误差（rms） M-1 N-1 ? erms = [1/MN ? ? [ f(x,y) - f(x,y)]2]1/2 x=0 y=0 4.1.2 图像压缩基本概念:保真度标准 2. 主观保真度标准 通过视觉比较两个图像，给出一个定性的评价，如很粗、粗、稍粗、相同、稍好、较好、很好，这种评价被称为主观保真度标准。 4.1.2 图像压缩基本概念:图像压缩模型 图像压缩模型 图像传输环境中图像压缩模型 源数据编码与解码的模型 4.1.3 图像压缩基本概念:图像压缩模型 图像传输环境中图像压缩模型 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、版权保护，实际上是增加冗余。 通 道：如Internet、广播、通讯、可移动介质 4.1.3 图像压缩基本概念:图像压缩模型 源数据编码与解码的模型 源数据编码的模型 源数据解码的模型 4.1.3 图像压缩基本概念:图像压缩模型 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 第二节 无损压缩 4.2.1 基于字典的压缩 4.2.2 统计编码 4.2.3 无损预测编码 4.2.1 无损压缩:基于字典的压缩 基于字典的压缩 RLE编码——行程编码 PCX LZW编码 GIF 4.2.1 无损压缩:基于字典的压缩 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：aaaaaaab