优·第四章多媒体数据压缩编码技术.doc

第四章 多媒体数据压缩编码技术 学习要点： 1、多媒体数据要所编码的重要性和分类。 2、常用压缩编码算法的基本原理及实现技术，预测编码、交换编码（K-L变换、DCT变换）、统计编码（Hufman编码、算术编码）。 3、量化的基本原理和量化器的设计思想。 4、静态图象压缩编码的国际标准（JPEG）原理、实现技术，以及动态图像压缩编码国际标准（MPEG）的基本原理。 一、多媒体数据压缩编码的重要性和分类 1、多媒体数据压缩的重要性 多媒体技术最大难题是海量数据存储与传送电视信号数字化后的数据量。 2、多媒体数据压缩的可能性 (1) 空间冗余 例: 图象中的“A”是一个规则物体。光的亮度、饱和度及颜色都一样，因此，数据A有很大的冗余。 (2) 时间冗余 (3) 信息熵冗余 信息量： 指从N个相等的可能事件中选出一个事件所需要的信息度量和含量。 信息熵：指一团数据所带的信息量，平均信息量就是信息熵（entropy）。 例：从64个数中选出某一个数,可先问“是否大于32?”消除半数的可能,这样只要6次就可选出某数。这是因为每提问一次都会得到1比特的信息量。因此，在64个数中选定某一数所需的信息量是 log2 64=6(bits) 。 设从N个数中选任意一个数X的概率为P(x)，假定选定任意一个数的概率都相等，P(x)= 1/N，因此定义信息量I(x)=log2N= -log2(1/N)= -log2P(x)=I[P(x)]，如果将信源所有可能事件的信息量进行平均，就得到了信息熵(entropy)。熵就是平均信息量。 信息源的符号集为 Xj (j=1,2,3……..N)设X出现的概率为P(xj),则信息源X的熵为 (4) 结构冗余 图象有非常强的纹理结构。如草席图结构上存在冗余。 (5) 知识冗余 图像的理解与某些基础知识有关。 例:人脸的图像有同样的结构：嘴的上方有鼻子，鼻子上方有眼睛，鼻子在中线上…… (6) 视觉冗余 视觉冗余是非均匀、非线性的。 例：人类视觉分辨率为2 ，但常用2 就是数据冗余。 (7) 其他冗余：空白的非定长性 3、多媒体数据压缩方法的分类 按压缩方法分：有失真压缩、无失真压缩 按编码算法原理分: (1) 预测编码 (2) 变换编码 (3) 量化与向量量化编码 (4) 信息熵编码 (5) 子带编码 (6) 结构编码 (7) 基于知识的编码 二、量化 1、量化原理 量化处理是使数据比特率下降的一个强有力的措施。脉冲编码调制（PCM）的量化处理是采样之后进行，从理论分析的角度，图像灰度值是连续的数值，而我们通常看到的是以（0～255）的整数表示图像灰度，这是经A/D变换后的以256级灰度分层量化处理了的离散数值，这样可以用log2256=8比特表示一个图像像素的灰度值，或色差信号值。 数据压缩编码中的量化处理，不是指A/D变换后的量化，而是指以PCM码作为输入，经正交变换、差分、或预测处理后，熵编码之前，对正交变换系数、差值或预测误差的量化处理。量化输入值的动态范围很大，需要以多的比特数表示一个数值，量化输出只能取有限个整数，称作量化级，希望量化后的数值用较少的比特数便可表示。每个量化输入被强行归一到与其接近的某个输出，即量化到某个级。量化处理总是把一批输入，量化到一个输出级上，所以量化处理是一个多对一的处理过程，是个不可逆过程，量化处理中有信息丢失，或者说，会引起量化误差（量化噪声）。 2、标量量化器的设计 通常设计量化器有下述两种情况： ▲给定量化分层级数，满足量化误差最小。 ▲限定量化误差，确定分层级数，满足以尽量小的平均比特数，表示量化输出。 量化方法有标量量化和矢量量化之分，标量量化又可分为，均匀量化、非均匀量化和自适应量化。 3、矢量量化 矢量量化编码是近年来图像、语音信号编码技术中颇为流行的一种新型量化编码方法。矢量量化编码方法一般是有失真编码方法。矢量量化的名字是相对于标量量化而提出的。对于PCM数据，一个数一个数地进行量化叫标量量化。若对这些数据分组，每组K个数构成一个K维矢量，然后以矢量为单元，逐个矢量进行量化，称矢量量化。 三、统计编码 1、统计编码原理 ——信息量和信息熵 图像的概率分布、信息量和信息熵之间有什么关系？在图像编码压缩理论研究中，为什么要引入信息论中“熵”值的概念，有什么重要意义？这是我们下面需要说明的问题。 概念： (1)信息:是用不确定性的量度定义的。 (2)信息量:从N个相等可能事件中选出一个事件所需要的信息度量或含量。 (3)熵:如果将信源所有可能事件信息量进行平均就得到信息的熵(熵就是平均信息量)。 传输包括： (1)传输所需要的信息。 (2)以任意小的失真或零失真接收这些信息。 已经证明：只要符号速率不