数字图像处理3精讲.ppt

第4讲 图像压缩 第4讲 图像压缩 1.基本概念和理论 1.基本概念和理论 1.基本概念和理论 1.基本概念和理论 1.基本概念和理论 1.基本概念和理论 1.基本概念和理论 1.基本概念和理论 1.基本概念和理论 1.基本概念和理论 1.基本概念和理论 1.基本概念和理论 1.基本概念和理论 2.图像编码方法 (1).空间域编码方法 (1).空间域编码方法 (1).空间域编码方法 (1).空间域编码方法 (1).空间域编码方法 (1).空间域编码方法 (1).空间域编码方法 (1).空间域编码方法 (1).空间域编码方法 (1).空间域编码方法 (1).空间域编码方法 (1).空间域编码方法 (1).空间域编码方法 (1).空间域编码方法 (1).空间域编码方法 (2).变换域编码方法 (2).变换域编码方法 (2).变换域编码方法 变换编码 变换编码 DCT编码 DCT编码 DCT编码 DCT编码 DCT编码 DCT编码 DCT编码 DCT编码 DCT编码 DCT编码 DCT编码 DCT编码 DCT编码 DCT编码 DCT编码 下面计算信源的熵，平均码长，效率及冗余度。 A. 变换编码 首先用可逆的线性变换将图像映射成一组系数，然后将这些系数进行量化和 编码，可以去掉某些较小的系数，然后重构。 下图给出了典型的变换编码系统框图： 压缩图像 解压图像 变换一般选择正交变换：如DCT变换、小波变换、K-L变换等。 因为正交变换有如下优点： 构造子图像 输入图像 正变换 量化 符号编码 压缩图像 符号解码 反变换 合并子图像 (a) 正交变换具有熵保持性质。 (b) 正交变换有能量保持性质。 (c) 能量重新分配与集中。在质量允许的情况下，可以舍弃一些能量较小的系数，或者对能量较大的谱点分配较多的比特，对能量较小的谱点分配较少的比特。 (d) 去相关特性。 例1：用小波变换进行图像压缩。 example1231.m 例2:用离散余弦变换进行图像压缩。 example1232.m (分16*16的块如何？32*32呢？) 输入图像 图像分块 正变换 阈值量化 反变换 合并子图像 解压图像 观察视觉效果，并求均方根误差（rmse.m)，压缩比。 其它量化方法：(1) 保留n个绝对值较大的系数，其余系数赋值０； 　　　　　　　(2) 保留方差比较大的块的系数，其它块的系数全　　　　　　　　 　　　　　　　　部赋值０ 作业1:对图像作两层小波分解，并用取阈值量化的方法对图像进行压缩，并观察视觉效果，并求均方根误差； 作业2：对如下信源进行霍夫曼(Huffman)编码 　　　　　子图象大小 减小n可以减少计算量。另一方面， n越大，所计入的相关像素越多，总的均方差性能改善越多。然而，大多数图象仅在约20个相邻像素之间有较大的相关性。 n16后，再增加n对性能的改善作用不大。 BMP文件： 66616字节 JPEG文件： 18837字节 压缩比： 3.536 BMP文件： 65816字节 JPEG文件： 31587字节 压缩比： 2.084 BMP文件： 65816字节 JPEG文件： 22033字节 压缩比： 2.987 * 含义：一幅2-D数字图像可表示为将1个2-D亮度函数通过采样和量化而得到的1个2-D数组(矩阵)。这样一个2-D数组的数据量通常很大,从而对存储、处理和传输都带来很多问题，提出了许多新的要求。为此人们试图采用对图像的新的表达方法以减小表示1幅图像所需的数据量，这就是图像编码要解决的主要问题，因此人们也常称图像编码为图像压缩。对给出定量的信息，设法减少表达这些信息的数据量称为数据压缩。 压缩数据量的重要方法是消除冗余数据，从数学角度来说是要将原始图像转化为从统计角度看尽可能不相关的数据集。这个转换要在对图像进行存储、处理和传输等之前进行，而在这之后需要将压缩了的图像解压缩以重建原始图像或其近似图像。图像压缩和图像解压缩都是图像编码要研究的问题，也常分别称为图像编码和图像解码。 图像压缩的分类: 根据解压重建后的图像和原始图像之间是否具有误差,可分 为无损压缩和有损压缩两大类；也可根据实施压缩的数据域 划分为空间域压缩 和变换域压缩两大类。 图像压缩的方法： 空间域编码方法： PCM编码；