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图像数据的压缩 3.6 3.6.1 图像数据的压缩算法 4．预测编码 活动图像是由连续图像帧组成的时间图像序列，它在时间上比在空间上具有更大的相关性。大多数电视图像相邻帧间细节变化是很小的，即视频图像帧间具有很强的相关性，利用帧所具有的相关性的特点进行帧间编码，可获得比帧内编码高得多的压缩比。 帧间预测编码是利用视频图像帧间的相关性，即时间相关性，来达到图像压缩的目的，即不直接传送当前帧的像素值，而是传送x和其前一帧或后一帧的对应像素x 之间的差值,这称为帧间预测。广泛用于普通电视、会议电视、视频电话、高清晰度电视的压缩编码。 图5.14帧间预测 图像数据的压缩 3.6 3.6.1 图像数据的压缩算法 5. 变换编码 变换编码是指先对信号进行某种函数变换，从一种信号（空间）变换到另一种（空间），然后再对信号进行编码。 常用的变换编码有： 离散余弦变换（DCT） 沃尔什—哈达玛变换（WHT） 离散傅里叶变换（DFT） 卡亨南—洛维变换（KLT） 小波变换 1974年，N．Ahmed等人提出了离散余弦变换(DCT)，最大特点是对于一般的图像都能够将像块的能量集中于少数低频DCT系数上，这样就可能只编码和传输少数系数而不严重影响图像质量。DCT不能直接对图像产生压缩作用，但对图像的能量具有很好的集中效果，为压缩打下了基础。 ①一维离散余弦变换 ②二维离散余弦变换 图像数据的压缩 3.6 3.6.2 图像数据的压缩标准 1. JPEG JPEG是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准，具有连续色调、多级灰度和静态图像特点的数字图像压缩编码方法，被确定为JPEG国际标准。 JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法，一种是采用以离散余弦变换(Discrete Cosine Transform，DCT)为基础的有损压缩算法，另一种是采用以预测技术为基础的无损压缩算法。 图像数据的压缩 3.6 3.6.2 图像数据的压缩标准 1. JPEG JPEG算法框图 压缩编码大致分成三个步骤： ①使用正向离散余弦变换(FDCT)把空间域表示的图变换成频率域表示的图。 ②使用加权函数对DCT系数进行量化，这个加权函数对于人的视觉系统是最佳的。 ③使用霍夫曼可变字长编码器对量化系数进行编码。 图像数据的压缩 3.6 3.6.2 图像数据的压缩标准 1. JPEG 离散余弦变换。对每个单独的彩色图像分量，把整个分量图像分成8×8的图像块，并作为两维离散余弦变换DCT的输入。通过DCT变换，把能量集中在少数几个系数上。 图5-16 DCT系数 图像数据的压缩 3.6 3.6.2 图像数据的压缩标准 1. JPEG 量化是对经过FDCT变换后的频率系数进行量化。量化的目的是减小非“0”系数的幅度以及增加“0”值系数的数目，量化是图像质量下降的最主要原因。 量化阶段需要两个8*8矩阵数据，一个是专门处理亮度的频率系数，另一个则是针对色度的频率系数，将频率系数除以量化矩阵的值，取得与商数最近的整数，即完成量化。 亮度量化值 色度量化值 16 11 10 16 24 40 51 61 12 12 14 19 26 58 60 55 14 13 16 24 40 57 69 56 14 17 22 29 51 87 80 62 18 22 37 56 68 104 103 77 24 35 55 64 81 104 113 92 49 64 78 87 103 121 120 101 72 92 95 98 112 100 103 99 17 18 24 47 99 99 99 99 18 21 26 66 99 99 99 99 24 26 56 99 99 99 99 99 47 66 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 图像数据的压缩 3.6 3.6.2 图像数据的压缩标准 1. JPEG 量化后得到的仍是64个系数，量化并没有改变系数的性质。经过DCT变换后，低频分量集中在左上角，其中F（0，0）（即第一行第一列元素）代表了直流（DC）系数，即8*8子块的平均值，要对它单独编码。由于两个相邻的8*8子块的DC系数相差很小，所以对它们采用差分编码DPCM，可以提高压缩比，也就是说对相邻的子块DC系数的差值进行编码。8*8的其它63个元素是交流（AC）系数，采用行程编码