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单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,Wuhan University of Technology.TAO Hongjiu 2004 Image and Communications Engineering.Chapter 1,Slide,1,9 图像的编码技术,(1)图像编码技术的研究背景：,信息传输方式发生了很大的改变,通信方式的改变,文字+语音,图像+文字+语音,通信对象的改变,人与人人与机器，机器与机器,9 图像的编码技术(1)图像编码技术的研究背景：,9 图像的编码技术,图像传输与存储需要的信息量空间：,(a)彩色视频信息,对于电视画面的分辨率640*480的彩色图像，每秒30帧，则一秒钟的数据量为：,640*480*24*30=221.12M,所以播放时，,需要221Mbps的通信回路,。,参考数据：宽带网为512K,电话线为56K。,存储时，,1张CD可存640M，则仅可以存放2.89秒的数据。,9 图像的编码技术 图像传输与存储需要的信息量空间：,9 图像的编码技术,图像传输与存储需要的信息量空间：,(b)传真数据,如果只传送2值图像，以200dpi的分辨率传输，一张A4稿纸的内容的数据量为：,1654*2337*1=3888768bit,按目前14.4K的电话线传输速率，需要传送的时间是：,270秒（4.5分）,按每分钟4元计算：,18元,9 图像的编码技术 图像传输与存储需要的信息量空间：,9 图像的编码技术,由于通信方式和通信对象的改变带来的最大问题是：,传输带宽、速度、存储器容量的限制。,给我们带来的一个难题，也给了我们一个机会：,如何用软件的手段来解决硬件上的物理极限。,9 图像的编码技术 由于通信方式和通信对象的改变带来的最大问,图像通信系统模型,图像信息源,图像预处理,图像信源编码,信道编码,调制,信道传输,解调,信道解码,图像信源解码,显示图像,图像通信系统模型图像信息源图像预处理图像信源编码信道编码,9.1 图像中的数据冗余的概念,你的妻子，,Helen，,将于明天晚上6点零5分在,上海,的虹桥机场接你。,(23*2+10=56个半角字符),你的妻子将于明天晚上 6点零5分在虹桥机场接你。,(20*2+3=43个半角字符）,Helen将于明晚6点在虹桥接你。,(10*2+7=27个半角字符）,结论：只要接收端不会产生误解，就可以减少承载信息的数据量。,9.1 图像中的数据冗余的概念 你的妻子，Helen，,9.1 图像中的数据冗余的概念,描述语言(1)“这是一幅 2*2的图像，图像的第一个像素是红的，第二个像素是红的，第三个像素是红的，第四个像素是红的”。,(,2)“这是一幅2*2的图 像，整幅图都是红色的”。,由此我们知道，整理图,像的描述方法可以达到,压缩的目的。,9.1 图像中的数据冗余的概念描述语言(1)“这是一幅,9.1 图像中的数据冗余的概念,图像冗余无损压缩的原理,16,RGB,从原来的,16*3*8=,284bits压缩为：,(1+3)*8=,32bits,9.1 图像中的数据冗余的概念图像冗余无损压缩的原理16R,9.1 图像中的数据冗余的概念,图像冗余有损压缩的原理,9.1 图像中的数据冗余的概念图像冗余有损压缩的原理,9.1 图像中的数据冗余的概念,实际图像中冗余信息的表现（灰度图）,9.1 图像中的数据冗余的概念实际图像中冗余信息的表现（灰,9.1 图像中的数据冗余的概念,图象的视觉冗余（彩色）,24,8,8,8,2,2,*,2,*,2,=,24,2,=,16,777,216,(248,27,4),(251,32,15),(248,27,4),(248,27,4),9.1 图像中的数据冗余的概念图象的视觉冗余（彩色）24,9.1 图像中的数据冗余的概念,图像冗余信息分析结论,由于一幅图像存在数据冗余和主观视觉冗余，我们的压缩方式就是从这两方面着手来开展的。,(a)因为有数据冗余，当我们将图像信息的描述方,式改变之后，可以压缩掉这些冗余。,(b)因为有主观视觉冗余，当我们忽略一些视觉不,太明显的微小差异，可以进行所谓的“有损”压,缩。,9.1 图像中的数据冗余的概念 图像冗余信息分析结论,9.2 图像的压缩编码,第一代压缩编码,八十年代以前，主要是根据传统的信源编码方法。,第二代压缩编码,八十年代以后，突破信源编码理论，结合分形、模型基、神经网络、小波变换等数学工具，充分利用视觉系统生理心理特性和图像信源的各种特性。,9.2 图像的压缩编码第一代压缩编码八十年代以前，主要是,9.2 图像的压缩编码,像素,编码,变换编码,预测编码,位平面编码,增量调制,熵编码,算术编码,DCT变换,DPCM调制,第一代压缩编码,其他编码,行程编码,9.2 图像的压缩编码像素编码变换编码预测编码 位平面编码,9.2 图像的压缩编码,子带编码,模型编码,分层编码,分型编码,第二代压缩编码,9.2 图像的压缩编码子带编码模型编码分层编码分型编码第二,(1)行程编码(RLE编码),基本原理,：,通过改变图像的描述方式，来实现压缩。将一行中颜色值相同的相邻像素用一个计数值和该颜色值来代替。,举例说明,：,aaaa,bbb,cc,d,eeeee,fffffff,(共22*8=176 bits),4,a,3,b,2,c,1,d,5,e,7,f,(共12*8=96 bits),(1)行程编码(RLE编码)基本原理：,(1)行程编码(RLE编码),在传真中的应用,：,传真件中一般都是白色比较多，而黑色相对比较少。所以可能常常会出现如下的情况：,600,W,3,b,100,w,12,b,4,w,3,b,200,w,上面的行程编码所需用的字节数为：,因为：5126001024,所以：计数值必须用10bit来表示,10*7=70bit,(1)行程编码(RLE编码)在传真中的应用：,(1)行程编码(RLE编码),在传真中的应用,：,现在我们就希望对其有一个改善。,白色：10bit，黑色：4bit,600,W,3,b,100,w,12,b,4,w,3,b,200,w,所需字节数为：,4*10+3*4=52bit,比原来的方式,10*7=70bit,减少了18bit,(1)行程编码(RLE编码)在传真中的应用：,(2)Huffman 编码（熵编码）,基本原理：,为了达到更大的压缩率，提出了一种方法，就是 将在图像中出现频度大的像素值给一个比较短的编码，将出现频度小的像数值给一个比较长的编码。,(2)Huffman 编码（熵编码）基本原理：,(2)Huffman 编码（熵编码）,举例说明：,aaaa,bbb,cc,d,eeeee,fffffff,（共22*8=,176,bits),4 3 2 1 5 7,编码：,f=0 e=10 a=110 b=1111 c=11100 d=11101,110110110110,111111111111,1110011100,11101,1010101010,0000000,(共 7*1+5*2+4*3+3*4+2*5+1*5=,56,bits),(2)Huffman 编码（熵编码）举例说明：,(2)Huffman 编码,c,b,a,f,e,7/22,5/22,4/22,2/22,1,0,f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000,d,1/22,3/22,6/22,22/22,13/22,9/22,3/22,1,0,1,0,1,0,1,0,(2)Huffman 编码cbafe7/225/224/2,(2)Huffman 编码,aaaa,bbb,cc,d,eeeee,fffffff,（共22*8=,176,bits),4 3 2 1 5 7,经过Huffman编码之后的数据为：,1010101010,001001001,00010001,0000,1111111111,01010101010101,(共 7*2+5*2+4*2+3*3+2*4+1*4=,53,bits),比前面我们给出的编码得到的,56,bits的数据量还小,(2)Huffman 编码,(2)Huffman 编码,Huffman编码在图像压缩中的实现,我们知道，对一幅图像进行编码时，如果图像的大小大于256时，这幅图像的不同的码字就有可能是很大，例如极限为256个不同的码字。,对整幅图直接进行Huffman编码时，小分布的灰度值，就有可能具有很长的编码。,如：100位以上，这样不但达不到压缩的效果反而会使数据量加大，应该如何处理？,(2)Huffman 编码Huffman编码在图像压缩中的,(2)Huffman 编码,常用的且有效的方法是：,将图像分割成若干的小块，对每块进行独立的Huffman编码。例如：分成 的子块，就可以大大降低不同灰度值的个数（最多是64而不是256）。,(2)Huffman 编码常用的且有效的方法是：,(3)DCT变换编码,DCT变换编码的提出：,行程编码与Huffman编码的设计思想是基于对信息的表述方法的改变，属于无损压缩方式。但是一定有一个极限。,DCT变换是希望在接收方不产生误解的前提下进行一定的信息丢失。,由前面讲到的频域变换可以得到启示，就是将低频与高频按照不同的数据承载方式进行表述。,(3)DCT变换编码DCT变换编码的提出：,(3)DCT变换编码,复习DCT变换：,正变换：,逆变换：,其中：,(3)DCT变换编码复习DCT变换：正变换：逆变换：其中：,(3)DCT变换编码,DCT变换编码方法：,DCT变换,DCT逆变换,原图像,除以量化矩阵,取整,编码过程：,解码过程：,压缩图像,乘以量化矩阵,取整,压缩,图像,解压,图像,(3)DCT变换编码DCT变换编码方法：DCT变换DCT逆,(3)DCT变换编码,Huffman:42bits,Huffman:28bits,例：,原图像为：,DCT变换,除以量化矩阵，取整,(3)DCT变换编码Huffman:42bits Huff,(3)DCT变换编码,原图,解压图,(3)DCT变换编码原图解压图,(4)混合编码,混合编码实现的可能性及有效性：,回顾一下讲过的几个内容的特点,行程编码：擅长于重复数字的压缩。,Huffman编码：擅长于像素个数的不同编码。,DCT变换：擅长将高频部分分离出来。,(4)混合编码混合编码实现的可能性及有效性：,(4)混合编码,例：,aaaa,bbb,cc,d,eeeee,fffffff,（,共22*8=,176 bits,),4 3 2 1 5 7,行程编码：4a3b2c1d5e7f,(共6*（,8+3）=,66Bits,),176,66,(4)混合编码例：176 66,(4)混合编码,aaaa,bbb,cc,d,eeeee,fffffff,（共22*8=,176 bits,),4 3 2 1 5 7,Huffman编码：,f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000,1010101010,001001001,00010001,0000,1111111111,01010101010101,(共 7*2+5*2+4*2+3*3+2*4+1*4=,53,bits),176,66,53,(4)混合编码 aaaa bbb cc d eeeee,(4)混合编码,aaaa,bbb,cc,d,eeeee,fffffff,（共22*8=,176 bits,),4 3 2 1 5 7,Hufman与行程编码混合：,4,10,3,001,2,0001,1,0000,5,11,7,01,(共：,3,+2+,3,+3+,3,+4+,3,+4+,3,+2+,3,+2=,35 bits,),176,66,53,35,(4)混合编码 aaaa bbb cc d eeee,9.3 图像压缩的实例,a,一次小波变换,DCT变换.行程编码,Huffman编码,一次小波变换,Huffman编码,变字长行程编码,b,差值编码,9.3 图像压缩
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