多媒体技术(之二).pptVIP

3.1 数据压缩技术的性能指标(2) 3.2.2 数据压缩方法分类 3.2.2 数据压缩方法分类 3.3.1 统计编码 3.3.1 统计编码(1) 3.3.1 统计编码(2) 3.3.1 统计编码(3) 3.3.1 统计编码(4) 3.3.2 预测编码(1) 3.3.4 分析—合成编码（2） 3.3.4 分析—合成编码（2） 3.3.4 分析—合成编码（3） 3. 4 小结 作业 2. JPEG的基于DCT的有损编码算法 (2) DCT变换 （6） 图像质量 4.2.1 JPEG压缩标准 JPEG压缩标准是一个用于灰度或彩色图象的压缩标准，包括无损模式和有损模式，非常适用于那些不太复杂或一般取自真实图象的压缩标准。它使用离散的余玄变换(DCT)、量化、行程和哈夫慢编码等技术，是一种混合编码标准。它的性能依赖于图象的复杂性，对一般图象将以20：1或25：1为比率进行压缩，无损压缩模式压缩比是2：1。对于非真实图象，例如卡通图象，应用JPEG效果并不理想。如果硬件处理的速度足够快，则数字动态视频可由JPEG图象标准实现。但是JPEG不能充分利用帧间冗余，所以不能挖掘最大的压缩能力。 4.2.1 JPEG压缩标准 JPEG压缩标准是一个用于灰度或彩色图象的压缩标准，包括无损模式和有损模式，非常适用于那些不太复杂或一般取自真实图象的压缩标准。它使用离散的余玄变换(DCT)、量化、行程和哈夫慢编码等技术，是一种混合编码标准。它的性能依赖于图象的复杂性，对一般图象将以20：1或25：1为比率进行压缩，无损压缩模式压缩比是2：1。对于非真实图象，例如卡通图象，应用JPEG效果并不理想。如果硬件处理的速度足够快，则数字动态视频可由JPEG图象标准实现。但是JPEG不能充分利用帧间冗余，所以不能挖掘最大的压缩能力。 JPEG的无损预测算法 JPEG的基于DCT的有损编码算法 1.JPEG的无损预测算法 预测编码具有硬件实现容易、重见图象质量好的优点，在此采用的是完全恢复的技术。无损压缩不使用DCT方法，而是采用一个简单的预测器。预测器可以采用不同的方法，不同的预测方法将决定有那些相邻的相素将被用于预测下一个像素。框图如下所示： 源图象数据 预测器 熵编码器 压缩的图象数据 JPEG的基于DCT的压缩编码算法包括基本系统和增强系统两种不同的层次的系统。并定义了顺序工作方式和累进工作方式。基本系统只采用顺序工作方式，熵编码时只能采用哈夫曼编码，且只能存储两套码表。增强系统是基本系统的扩充，可采用累进工作方式、分层工作方式等，熵编码时可选用哈夫曼或算术编码。 基于DCT编码的过程为先进DCT正变换，再对DCT系数进行量化，并对量化后的直流系数和交流系数分别进行差分编码或行程编码，最后进行熵编码。 块准备将一帧图象分成8X8的数据块。假设一个彩色图象由3种分量：光亮度Y和两个色差U，V表示，图象的大小为480行，每一行有640个像素。如果假设色度分解为4：1：1，则亮度分量就是一个640X480的数值矩阵，色差分量是一个320X240的数值矩阵，色差是一个320X240的数值矩阵。为了满足DCT过程的要求，块准备必须画出4800个亮块和两份1200个色差块，共计7200个数据块。同时将原始图象的采样数据从无符号整数变成有符号整数。即：若采样精度为P位，采样数据在范围[0，2p-1]，则变成范围[-2p-1，2p-1-1]内，以次作为DCT正变换的输入。在解码的输出端经DCT反变换后，得到一系列8X8的图象数据块，需将其数值范围由[-2p-1，2p-1-1]再变回到[0，2p-1] 范围内的无符号整数，才能重构图象。 (1) 块准备 从图中可见，每个初始块由64个表示样本信号特定分量的振幅值组成，该振幅是一个二维的空间坐标的函数，可用a=f(x,y)表示，其中x,y是两个二维空间向量。在经过离散余玄变换之后，该函数变为了c=g(Fx,Fy),其中Fx和Fy分别是各个方向空间频率，结果为另一个64个数值的方阵，只是每一个值表示的是一个DCT系数，也就是一个特定的频率值，而不再是信号在采样点（x,y）的振幅。这样，经过8X8DCT正变换，8X8的采样值块变换成8X8的DCT系数块。 DCT逆变换能把64个DCT系数重建为64点的图象。但由于计算过程中的误差及系数的量化，这64点图象是不能完全恢复的。  (3) 量化 为了达到压缩的目的，DCT系数需作量化，量化表针对的设计。例如，例如，利用人眼的视觉特性，对在图象中占有较大能量的低频成分，赋予较小的量化间隔和较少的比特表示，以获得教高的压缩比。 JP