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第四章静止图像编码

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现代静态图像编码技术

现代静态图像编码技术


Quantized gradient merging
If the first non-zero element of the vector (Q1, Q2, Q3) is negative, then all the signs of the vector (Q1, Q2, Q3) shall be reversed to obtain (-Q1, -Q2, -Q3) . In this case, the variable SIGN shall be set to -1, otherwise it shall be set to +1. After this possible “merging”, the vector (Q1, Q2, Q3) is mapped, on a one-to-one basis, into an integer Q representing the context for the sample x.
if (SIGN == − 1) Errval = −Errval;
Error quantization for near-lossless coding, and reconstructed value
In lossless coding (NEAR = 0), the reconstructed value Rx shall be set to Ix. In near-lossless coding (NEAR > 0), the error shall be quantized. After quantization, the reconstructed value Rx of the sample x, which is used to encode further samples, shall be computed in the same manner as the decoder computes it.
静止图像编码

静止图像编码


§2.2 可逆编码
图1 可逆编解码过程
§2.3 不可逆编码
图2 不可逆编解码过程
第3章 静止图像编码的国际标准
§3.1 JPEG标准
1．JPEG 算法的主要计算步骤
(1)颜色转换。 (2)正向离散余弦变换(FDCT )。 (3)量化(quantization )。 (4)“Z”字形编码(zigzag scan )。 (5)使用差分脉冲编码调制(DPCM )对直流系数(DC )进行编码。 (6) 使用行程长度编码(run—length encoding，RLE)对交流 系数(AC )进行编码。 (7)熵编码(entropy coding )。
ห้องสมุดไป่ตู้
意义
随着多媒体技术的发展， 图像压缩技术不但要求有较高的压缩性能， 而且还要求有新的特征来满足一些特殊的要求。连续色调图像静止图像的 压缩编码的3个国际标准已经应用于广泛的领域中， 包括因特网、数码相 机、打印机和扫描设备等。图像压缩在现代多媒体通信中处于核心地位， 并且压缩的图像可证明为代表当今因特网通信量中的主导资源。
第2章.静止图像编码方法分类
§2.1 静止图像编码方法分类
按照技术原理、应用背景、功能以及用户的要求不同 图像数据压缩的方法可以大致分为两大类：可逆编码和不 可逆编码。可逆编码有时也被称为信息非丢失型编码，同 样，不可逆编码有时也被称为信息丢失型编码。所谓可逆 编码是指编码后的数据在解码以后可以完全的复原为原图 像，而不可逆编码的编码后的数据，在解码以后所复原的 图像与原图像有一定的可以被容忍的误差。
I1=dct2(I)；％对I进行二维DCT，返回的I1包含DCT系数 I2=idct2(I1)；％求二维DCF逆变换，重构图像 subplot(2，2，1)；imshow(I)；
静止图像编码方法

静止图像编码方法

述 了静 止 图 像 压 缩 编 码 的 特 征 以 及 其 优 越 性 。
Ｊ Ｅ 里 要对 数据 进 行压 缩 ，首 先要做 一 次 Ｄ Ｔ变换 。 ＰＧ Ｃ Ｄ Ｔ是 将 图 像 信 号 在频 率 域 上 进 行 变 换 ，分 离 出高 频 和 低 频 信 Ｃ
息 的处 理 过 程 。 然 后再 对 图像 的 高 频 部 分 （即 图像 细节 ）进 行
系 数 使 用 一 维 前值 预 测 ，即 用 前 一 个 子 块 的 ＤＣ 系 数预 测 当前 子 块 的 ＤＣ 系数 ，而 后 将 预 测 误 差 进 行 熵 编 码 ；对 于 其 余 ６ ３ 个 交 流 系 数则 用 Ｚｉ—ｚ ｇ “ ” 字 形 扫 描转 换 成 一 维 序 列 ，构 ｇ ａ 之
（ 化 步 长 ） 行 均 匀 量 化 （ 性 量 化 ） 实现 图像 数 据 的实 际 量 进 线 ， 压 缩 。Ｊ Ｅ 建 议 中没 有指 定 缺 省 的量 化 表 。 应 用 程 序 可 以 根 Ｐ Ｇ 据 图像 的性 质 、显 示设 备 和 观 察 条 件 等 因 素设 定 量 化表 的值 。 在 量 化 之 后 ，Ｄ Ｔ系 数还 要 经 过 两 种 数 据 变 换 。 以适 应 于 Ｃ 用 熵 编 码 进 一 步 压 缩 数码 率 的 要 求 ，如 图 １所 示 。其 中 对 Ｄ Ｃ
关 ■ 调 ： 多 媒 体 ； 图 像 编 码 ； 图 像 压 缩 ； Ｊ ＥＧ； Ｐ
Ｊ ＥＧ－Ｌ Ｐ Ｓ；Ｊ ＥＧ２ ０ Ｐ ００
引 言
Ｊ Ｅ （ ｏｎ Ｐ ｏ ｏ ｒ ｐ ｉ ｐｅｔ ｏｕ ）是 一 个 由 国 Ｐ Ｇ Ｊ ｉｔ ｈ ｔ ｇ ａ ｈｃ Ｅｘ ｒ Ｇｒ ｐ ｓ
个 点 为一 个 单 位 处 理 的 。所 以 如 果 原 始 图 片 的长 宽不 是 ８的 倍 数 。都 需 要 先 补 成 ８的 倍 数 ， 以 便 一 块 块 地 处 理 。 另 外 ，Ｃ 、 ｒ Ｃｂ都 是 ２×２记 录 一 次 。所 以 大 多 数 情 况 ，是 需 要 补 成 １ ６×
基于小波变换的静止图像快速编码算法

基于小波变换的静止图像快速编码算法

算 法如下 ：
＝
计算 中 只用 到变量 代换 。注意 。 波与采 样率 指 滤
标 ｍ 没有任何 关系 。换 句话 ． 无论从 哪层 尺度空 间 出 发 ， 法都 一样 。此外 ， 算 投影 ＋ 和 ＋ 分 。 一 。 一
别是低通和带通 ，所 以 和 分别是低通滤波器和带
二
—ｍｊ ∑（ 】
＊ ｉ ｌ Ｖ ＝
四
（ ７ｌ
－ －
期
Ｍ Ｄ Ｒ Ｃ Ｍ Ｕ Ｅ Ｏ Ｅ Ｎ Ｏ ＰＴＲ 。 ８
维普资讯
图 形 图像
３ 熵编 码
熵 编码 基本 原理 是 为 出现机 率较 高 的符 号指 定 较短 的字 码 （ ｏ ｅＷｏｄ ． Ｃ ｄ ｒ ） 然后 把 较长 的 字码 指 定给 较少 出现 的符 号。 文所使用 的 自适应 算术编 码器基 本 于文献【】 建。为 系数类 型编 码 （ ３构 非叶子 节点 和叶 子 节点 的情况分 开 ） 和重要 系数幅 值编码输 出的符号 分 别 建立编码 模型 ， 每个概 率模型 中包 括各符 号的 频率 计数． 它们表 明该模 型中各符 号 的概 率分 布 。在 编码 和解码 的开始 。用均匀概 率分 布来进 行初始 化模 型 。 在编解码 时 ， 先按原 模型 中的概率分 布来进 行算 术编 码或解 码 ． 然后将每 个 出现 的符号所 对应 的模 型 中的 频 率计 数 加 １ 从 而得 到 新 的模 型 ， 。 同时 为所 有 频 率 计 数 的和设 置最 大值 ， 当模 型更 新 后 ， 如果 频率 计 数 的 和超过 了该 最大 值 。则将 所有 的 频率 计数 都 除 以 ２ 以避免 由于累 积值过大 而导致溢 出 。 。
表 ２ 灰 度 Ｂ ｒａａ图像 嫡码 时间 Ｔ ｍｅ ｓｃ 比较 ａｂｒ ｉ （ｅ ）
静止图像压缩编码简介

静止图像压缩编码简介

静止图像压缩编码简介随着信息技术的发展，静止图像压缩编码技术在信息领域的应用越来越广泛。

如果某种图像编码算法既能够保证质量，又能够存储时占用空间小、传输时占用带宽小，那么该编码算法则越优秀。

JPEG压缩算法就是这样一种既可以避免失真，又能够实现令人满意的压缩比例的算法。

标签：图像编码静止图像压缩JPEG標准多媒体和互联网的发展，图像的存储和传输问题变得越来越突出，要求存储、传输对网络资源的开销尽量低，同时又不能降低存储和传输过程中图像的质量。

因此需要对图像采用合适的方法进行压缩和编码，方便图像存储及传输。

常用的图像文件格式中JPEG以占用空间小，图像质量高等特点而广为用户采用。

上世纪80年代ISO和CCITT 两大标准组织共同推出JPEG压缩算法，它定义了连续色调、多级灰度、静止图像的数字图像压缩算法，是国际上彩色、灰度、静止图像的第一个国际标准。

离散余弦（DCT）则是最小均方误差条件下得出的最佳正交变换，作为多项图像编码国际标准的核心算法而得到广泛应用。

其中最著名的算法即为JPEG图像压缩算法。

DCT算法变换核是余弦函数，计算速度较快，质量劣化程度低，满足图像压缩和其他处理的要求。

按照灰度层次，图像可分为两类：第一类为有灰度层次图像；第二类成为二值图像，即仅黑白层次图像。

电视图像、照片传真、静止图像属于有灰度图像。

而文件传真、二值静止图像则属于二值图像范畴。

经过几十年人们对图像压缩技术的不断研究，并且随着软硬件技术的不断发展，人们已经能够实现大量的图像压缩算法。

早期的图像编码主要基于信息论的理论基础，压缩效果不理想。

最近几年随着相关领域科学的发展，人们的研究重点已经转向视觉生理学和景物分析新的方向上，实现了图像编码技术由第一代向第三代的跨越，实现了非常高的压缩比，极限情况下能达到千分之一。

以最小的代价实现特定质量的图像的传输是图像编码的核心，又称为图像压缩，广泛应用于图像的存储、传输和交换。

在相关过程中对图像信号中存在的冗余都进行压缩编码，能够最大程度实现图像编码的本质。

第四章 预测编码和变换编码

第四章 预测编码和变换编码



一、静止图像的二维预测编码
选择值 预测值
c a
b d x
0
1 2 3 4
非预测
a b c a+b-c a+(b-c)/2 b+(a-c)/2
三邻域预测法
5 6
7
(a+b)/2
这种压缩算法被应用到JPEG标准的无损压缩模式之中， 中等复杂程度的图像压缩比可达到2:1。 Lossless JPEG
发送端预测器带有存储器，把tn时刻以前的采样值x1, x2, x3,…, xk-1
^ ek为xn与Xk的差值， ek’为ek经量化器量化的值
xk’是接收端的输出信号 误差ek为
^ 存储起来并据此对xk进行预测，得到预测值 X
k
^ ek= xk- xk’= xk-( k +ek’)= (xkXk )- ek’= ek - ek’ X
自适应量化
在一定量化级数下减少量化误差或在同样的误
差条件下压缩数据，根据信号分布不均匀的特 点，希望系统具有随输入信号的变化区间足以 保持输入量化器的信号基本均匀的能力，这种 能力叫自适应量化。
示例二：
ADPCM采用与DPCM相同的预测器，但对误差量化时采用自 适应改变量化器的量化阶数的压缩结果
^
实际上就是发送端的量化器对误差ek’量化的误差 对 ek’的量化越粗糙，压缩比越高，失真越大.
为接纳量化步骤，需要改变图4-1中的无损编码器以使编码器和解 码器所产生的预测能相等。为此在图4-2中将有损编码器的预测器 放在1个反馈环中。这个环的输入是过去预测和与其对应的量化误 差的函数
’ =e ’ + ^ x k k Xk
DM编码失真示例
第四章静止图像编码

第四章静止图像编码

1 0 0 0 1024 64 0 16 4 (a) 码树的建立 (b) 码字的分配 直接编码 1 1 1 1024 64 16 4 其他 0 10 110 1110 1111+XXXX
4.3 灰度图像编码
在灰度图像中，每一像素可呈现多种亮度 值。
对灰度图像的编码通常可分为两类，一类 是直接对灰度图像的亮度值进行编码 ，常用 的方法有方块编码、逐渐浮现图像的编码、 帧间编码和内插法编码。
4.3 灰度图像编码
【抖动编码的过程】
将抖动矩阵在整幅灰度图像上做周期性
移动，并与灰度图像作比较，当图像的像素 值大于对应抖动矩阵的像素值时输出为 1 ，反 之输出为0，这样就可获得二值图像。
抖动法建立二值图像的过程
5 6 7 8 4 6 7 9 5 7 8 9 8 9 12 13 0 12 3 15 8 4 11 7 2 14 1 13 10 6 9 5
4.2 二值图像编码
游程长度编码先对每一行交替出现的白长和 黑长进行统计，然后进行变长编码。在进行变 长编码时，经常采用哈夫曼编码，在大量统计 的基础上，得到每种白长和黑长的发生概率。
概率可分为两种情况：一种是白长和黑长各 自发生的概率分布；另一种是游长的概率分 布，而不区分黑长和白长。
4.2 二值图像编码
i 1 3
4.3 灰度图像编码
由上面的式子可见，利用图像子块的一个 均值和三个差值，可以恢复出该子块的4个像 素值，因此可以用均值 数据，具体算法如下。
f和差值di作为存储
4.3 灰度图像编码
第一步，臵图像级数k=n，即代表像素级， 此时分辨率最高； 第二步，将第k级图像分为2〓2的子块，对 每个子块计算其均值和三个差值d1~d3； 第三步，将计算的均值构成第k-1级图像，而 差值记为差值数组D(k+1)。如果k>0，则 k=k-1，转第二步；否则，结束。
第四章 预测编码和变换编码

第四章 预测编码和变换编码


示例一: 德尔塔调制(DM或ΔM)
最简单的有损预测编码方法是德尔塔（或称增量）调制(DM或ΔM) 方法, 早期在数字电话中采用, 是一种最简单的差值脉冲编码 。
其预测器和量化器分别定义为
其中a是预测系数(一般小于等于1), c是1个正的常数。 因为量化器的输出可用单个位符表示(输出只有2个值), 所以编码器中的
编码会产生颗粒噪声, 即误差正负波动。 其二, 当c远小于输入中的最大变化时, 如在n=5到n=9的相对陡峭区间, DM编码
会产生斜率过载, 有较大的误差。 对大多数图像来说, 上述2种情况分别会导致图像中目标边缘发生模糊和整个图 像产生纹状表面。
DM编码失真示例
4.1.3 自适应差分脉冲调制（ADPCM）预测
lim
n
H
n
(
xn
|
xn1 xn2 ...x1 )
▪ 所以参与预测的符号越多，预测就越准确，该信源的不确定性就越小， 数码率就可以降低。
▪ 原理
▪ 利用以往的样本值对新样本值进行预测, 将新样本值的实际值与其 预测值相减, 得到误差值, 对该误差值进行编码, 传送此编码即可。
▪ 理论上数据源可以准确地用一个数学模型表示, 使其输出数据总是 与模型的输出一致, 因此可以准确地预测数据, 但是实际上预测器 不可能找到如此完美的数学模型；
▪ 为接纳量化步骤, 需要改变图4-1中的无损编码器以使编码器和解 码器所产生的预测能相等。为此在图4-2中将有损编码器的预测器 放在1个反馈环中。这个环的输入是过去预测和与其对应的量化误 差的函数
▪
xk’ =ek’ + ^Xk
▪ 这样一个闭环结构能防止在解码器的输出端产生误差。这里解码 器的输出也由上式给出。
静止图像编码器的实现结构研究

静止图像编码器的实现结构研究

静止图像编码器的实现结构研究静止图像编码器的实现结构研究摘要：随着图像处理技术的不断发展，静止图像的编码和解码成为一项重要的研究领域。

本文对静止图像编码器的实现结构进行了探讨和研究。

首先，介绍了静止图像编码器的概念和作用。

接着，对编码器的基本原理进行了阐述。

然后，详细讨论了三种常用的静止图像编码技术，包括JPEG、PNG和GIF。

最后，通过实验证明了静止图像编码器在提高图像传输速度和减少存储空间方面的有效性。

1. 引言静止图像编码器是一种将数字图像转换为可用于传输和存储的编码格式的系统。

它的功能是将图像数据压缩，并在解码时恢复原始图像。

图像编码是数字图像处理的重要分支，被广泛应用于数字图像媒体和通信领域。

静止图像编码技术的研究旨在提高图像的传输速率和减少存储空间。

本文将对静止图像编码器的实现结构进行研究，探讨其基本原理和常用的编码技术。

2. 图像编码器的原理静止图像编码器的基本原理是通过对图像进行压缩，减少图像数据的维度，从而降低数据量。

常用的压缩算法有有损压缩和无损压缩两种。

有损压缩可以有效地减小图像的数据量，但会损失一定的图像信息；而无损压缩则能够完整地保留原始图像的所有信息，但相对而言压缩率较低。

静止图像编码器通常使用有损压缩算法。

3. 常用的编码技术3.1 JPEG编码JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常用的静止图像编码技术。

它在保持相对较高的图像质量的同时，能够将图像的数据量大幅压缩。

JPEG编码的基本原理是通过离散余弦变换（DCT）将图像划分为不同的频率区域，并对各个区域进行量化和编码。

JPEG编码技术以其高压缩率和良好的图像质量在图像传输和存储方面得到广泛应用。

3.2 PNG编码PNG（Portable Network Graphics）是一种无损的静止图像编码技术。

它采用了无损压缩算法，在保持原始图像的质量的同时，可以显著地减小图像数据的大小。

第四章图像编码

第四章图像编码


信道
空间冗余、时间冗余又称统计冗余，将图像信 号作为概率信号时的统计特性。 重庆大学生物工程学院
医学图像处理讲义
3.心理视觉冗余

视觉系统非线性、非均匀
分辨率约26，图像量化28
动态图像的视觉延迟现象
重庆大学生物工程学院
医学图像处理讲义
4.1.3消除冗余的方法 1.编码冗余：变长编码技术 2.像素相关冗余：采用映射器来反映图像的相 关性，如预测器 3.心理视觉冗余：研究人的心理视觉，使得图 像符合这种心理视觉，如量化器。
数字（医学）图像处理
Digital (Medical ) Image Processing
第四章 图像编码技术
罗小刚 生物工程学院
医学图像处理讲义
第四章
图像编码
压缩目的 基本原理 基本方法 图像编码标准
重庆大学生物工程学院
医学图像处理讲义
4.1 数据压缩和冗余 图像压缩的基本原理
为什么能压缩数字图像？
重庆大学生物二代编码技术
要充分利用人的视觉生理、心理特征和图像信源的各种特 征，实现从“波形”编码到“模型”编码的转变，以便获 得更高压缩比。 向量量化编码、基于分形的编码、基于模型的编码、基于 区域分割的编码、基于神经网络的编码以及识别编码和基 于知识的编码等。
数据冗余的类型及其压缩方法
重庆大学生物工程学院
医学图像处理讲义
4.1.1 图像压缩的基本原理 1.压缩的目的
采用数学方法减少数据量，以利于图像的存储、处理和 传输。
例1:一般彩色电视信号, 各颜色分量的带宽分别为4.2MHz、1.5MHz、 0.5MHz，采样原理，采样频率>=2倍原始信号频率，量化为8bit，1 秒钟的数据量为(4.2+1.5+0.5)*2*8=99.2MBits，约为100Mbits/S， 1GB的CD-ROM存1分钟的原始电视节目。 HDTV数据量约为1.2GBits/S，1GB存6秒钟HDTV。
嵌入式设备的静止图像编码.

嵌入式设备的静止图像编码.

嵌入式设备的静止图像编码嵌入式设备的静止图像编码类别：嵌入式系统存储器需求对于存储器资源和运算能力都很有限的嵌入式设备是十分重要的。

在极低码率应用时,jpeg存在严重的方块效应,jpeg2000具有极高的运算复杂性和存储器需求。

分析了h.264 intra帧编码的运算复杂性和存储器需求,并提出了一种减小运算复杂性的有效方法。

结果显示,h.264 intra帧编码具有极低的运算量和存储器需求,非常适合嵌入式设备的静止图像编码。

视频编码新标准h.264代表着继mpeg1/2和mpeg4后的第三代视频编码标准。

h.264比以前的标准提供了更高的编码增益。

h.264的intra帧编码算法充分利用图像中的空间相关和变换域的相关性,提供了极高的编码增益,可以用来对静止图像进行编码。

在文献[1]中h.264采用jm73代码,jpeg2000 采用jasper 1.700.5,对标准静止测试图像和视频序列进行测试。

测试结果表明:与jpeg2000相比,h.264 intra帧具有更高的客观质量和主观质量,但译码器的运算复杂性却比jpeg2000低50%左右。

在嵌入式设备上,多媒体应用的实时性不仅取决于算法的运算次数,还取决于可得到的存储器带宽。

cpu的工作频率越来越高,存储器的频率却增加缓慢,很多算法的瓶颈在于数据输入输出。

有效减小算法的存储器需求,减少中间结果的存储需求,可缩减片外存储器访问次数,提高应用的实时性能。

下面主要讨论降低h.264 intra帧编码的运算复杂性和存储器需求的方法。

图21 减少运算复杂性h.264 intra帧具有比jpeg2000更高的客观质量,这主要是由于intra帧采用的多种帧内预测模式较好地去掉了空间冗余。

对于平滑的背景区域采用16×16大小的粗糙预测,共有4种可能的预测方向。

对于快速变化的图像区域,采用4×4的块,共有9种预测模式。

在预测后,对残差信号进行整型变换消除频谱相关性。

MPEG-4中静止图像编码方法的探索与研究

MPEG-4中静止图像编码方法的探索与研究
娄东升
【期刊名称】《中国传媒大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2002(009)004
【摘要】在静止图像编码方法中,最著名且应用最广泛的就算是JPEG了,JPEG中所用到的主要技术就是离散余弦变换(DCT)和Huffman熵编码;在最新的视频图像压缩标准MPEG-4中,对于静止图像和纹理的编码,都放弃了DCT变换而代之以离散小波变换(DWT).JPEG2000中也同样的以DWT取代了DCT.本文比较JPEG和MPEG-4所分别编码的图像,并具体说明MPEG-4中静止图像的编码过程.最后得出DWT变换相对于DCT变换的优势结论.
【总页数】7页(P49-55)
【作者】娄东升
【作者单位】北京广播学院,电子信息工程系,北京,100024
【正文语种】中文
【中图分类】N65;TN941
【相关文献】
1.无线传感器网络中基于压缩感知的静止图像压缩方案研究 [J], 李然;武明虎;郑海波;崔子冠;朱秀昌
2.MPEG-4中的视频对象检测技术研究 [J], 万旻;郭宝龙;刘小丁
3.MPEG-4形状编码中尺寸转化的研究 [J], 李高林;姜昱明
4.MPEG-4视频编码及网络传输中的误码研究 [J], 陈峰;周军
5.MPEG-4中DCT算法的研究及实现 [J], 何兰;胡卫东;黄荣志
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在多小波域中静止图像编码算法的研究的开题报告

在多小波域中静止图像编码算法的研究的开题报告一、研究背景随着网络技术的不断发展，图像编码技术也在不断提高。

在静止图像编码领域中，小波变换在图像压缩方面被广泛应用。

多小波域是指多组小波基来表示图像的不同频率部分，同时保留了空域和频域的优点。

因此，研究在多小波域中静止图像编码算法对于提高图像压缩效率和图像质量具有重要意义。

二、研究目标本研究旨在研究在多小波域中静止图像编码算法，主要目标包括：1. 分析现有的小波变换算法，了解小波变换在图像处理中的基本原理以及在图像压缩中的应用。

2. 设计一个在多小波域中的静止图像编码算法，分析各个环节的具体实现方法，确定算法的主要流程。

3. 利用实验数据对所设计的多小波域静止图像编码算法进行验证，比较所研究的算法与现有算法在图像压缩率和图像质量等方面的差异。

4. 探究在多小波域中静止图像编码算法的优化方向，进一步提高算法的压缩效率和图像质量。

三、研究内容1. 小波变换算法的原理和应用通过对小波变换算法的基本原理进行介绍，探究小波变换在图像处理中的应用以及小波变换在图像压缩中的具体方法。

2. 在多小波域中的静止图像编码算法设计设计一个在多小波域中的静止图像编码算法。

将图像按不同频率部分分成多组小波基，利用离散小波变换将原始图像压缩成一组小波系数，并按照各小波基的重要程度进行相应的编码，最终输出压缩后的图像。

3. 实验结果评估利用实际数据对所设计的多小波域静止图像编码算法进行评估，比较所研究的算法与现有算法在图像压缩率和图像质量等方面的表现。

4. 优化方向研究在实验评估的基础上，进一步研究在多小波域中静止图像编码算法的优化方向，提高算法的压缩效率和图像质量，并探究未来发展方向。

四、研究意义本研究主要从多小波域的角度对图像编码进行优化研究，对于提高静止图像的压缩效率和图像质量具有一定的技术支持和指导作用。

同时，本研究所提出的多小波域静止图像编码算法，将在实际应用中发挥重要的作用。

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i 1 3
4.3 灰度图像编码
由上面的式子可见，利用图像子块的一个 均值和三个差值，可以恢复出该子块的4个像 素值，因此可以用均值 数据，具体算法如下。
f和差值di作为存储
4.3 灰度图像编码
第一步，臵图像级数k=n，即代表像素级， 此时分辨率最高； 第二步，将第k级图像分为2〓2的子块，对 每个子块计算其均值和三个差值d1~d3； 第三步，将计算的均值构成第k-1级图像，而 差值记为差值数组D(k+1)。如果k>0，则 k=k-1，转第二步；否则，结束。
为了要存储所有的方阵，以便传输到接收端
以获得逐渐浮现的图像，所需要的存储量大
约增加了1/3。
4.3 灰度图像编码
在逐渐浮现的图像传输中，先传输 0 级图 像，它的值是所有像素亮度值的平均值 ，再 传输 1 级图像，它在四个方阵中的值为各方阵 中所含像素亮度值的平均值，这样，开始传 输的级数低的图像反映了图像的概貌 ，随着
1 3 f fi 4 i 0
f
i=1，2，3。
di f i f
4.3 灰度图像编码
于是有：
f i di f
f 0 ( f 0 f 1 f 2 f 3) ( f 1 f 2 f 3) 4 f ( f 1 f 2 f 3) f ( f 1 f f 2 f f 3 f ) f di
4.3 灰度图像编码
【例】通过四叉树算法对4〓4的矩阵进行编码。
2 4 2 4 5 5 4 6 1 4 5 3 6 1 8 4
4.3 灰度图像编码
【解】首先臵k=2，将2〓2个像素组成一个子块，共划 分出4个子块 。
f00 f02 f20 f22 f01 f03 f21 f23 f10 f12 f30 f32 f11 f13 f31 f33 第一次处理 2 4 2 4 5 5 4 6 1 4 5 3 6 1 8 4 显示为 4 4 4 4 4 3 3 5 5 3 3 5 5 f0 f0 f0 f2 f2 f1 f1 f3 f3 f1 f1 f3 f3
细节，因此要求所传输的图像具有更高的清 晰度。
在窄带信道中传输时往往需要几十秒钟才能
传完一幅完整的图像，现在多采用逐渐浮现 的编码方式。
4.2 二值图像编码
二值图像是指只有黑白两个亮度值的图 像，因此有时又称为黑白图像。
很少有自然存在的二值图像，它们大都是 人为产生的，如文件图像、建筑工程绘图、电 路设计图等。 灰度图像经比特平面分解或抖动处理后也 成为二值图像。
次，直至达到单个像素级。我们可以把 A 的图像称
为0级，A0、A1、A2和A3四个方阵的图像称为1 级，最后的单个像素为 n 级。某一个方阵可以标记为 符号 0 、 1 、 2 、 3 中的一个，该方阵与它的前一级方 阵的标记相连。
4.3 灰度图像编码
可以把图像的这种递归安排表示为树。树 的根相当于整个图像，树的叶相当于单个像 素。树的结点相当于方阵，每个结点往下都 是四条分枝，因而称这样的树为四叉树。
4.2 二值图像编码
【例】假如某段像素值是“黑白白黑”，那么 相 应的一维WBS编码是什么？
11001
4.2 二值图像编码
一维WBS编码的平均码字长度为：
PN 1 (1 PN ) ( N 1) 1 bN 1 PN N N (bit / 像素)
PN为某段出现全白的概率。
第四章 静止图像编码
4.1 概述
4.2 二值图像编码 4.3 灰度图像编码 4.4 静止图像编码标准 作业
4.1 概述
所谓静止图像，是相对于运动图像而言， 指观察到的图像内容和状态是不变化的。
静止图像有两种情况，一种是信源为静止 的；另一种是从运动图像中截取的某一帧图像 形成的，有时也称为“凝固”图像。 静止图像是不动的，可以用较长的时间间 隔对其进行抽样。
当图像达到特定输出设备的分辨率时即停止解码。
4.3 灰度图像编码
1、四叉树渐进编码方式
原理：对于图像中任意一个像素，其相邻 的几个像素值有可能与其非常相似甚至相同。
因此，当我们用相邻几个像素的平均值代替
这几个像素时，仍然可以看出原图的轮廓。
4.3 灰度图像编码
4.3 灰度图像编码
假设一幅 2 n 〓 2 n 像素的图像（ n 为正整数） A ， 可以将A分成四个方阵A0、A1、A2和A3，它们的 大小均为N/2〓N/2，这一过程可以递归的重复n
4.1 概述
利用现有的电话信道和电视信道进行窄带 静止图像的传输没有增加线路的费用，这一特 点是静止图像的优势。
4.1 概述
静止图像数字传输系统的一般结构
摄像 A/D 帧存储 压缩编码 调制
信道
显示
D/A
帧存储
解码
解调
4.1 概述
静止图像传输的特定要求：
由于图像是静止的，人眼易于观察图像中的
4.2 二值图像编码
游程长度编码先对每一行交替出现的白长和 黑长进行统计，然后进行变长编码。在进行变 长编码时，经常采用哈夫曼编码，在大量统计 的基础上，得到每种白长和黑长的发生概率。
概率可分为两种情况：一种是白长和黑长各 自发生的概率分布；另一种是游长的概率分 布，而不区分黑长和白长。
4.2 二值图像编码
游长编码主要应用于ITU为传真制定的G3 标准中，在该标准中，对黑长和白长分别建 立了哈夫曼码表，并且规定每一行总以白长 开始，且其长度可以是0，而以一个一维的 EOL码（行尾码）结束。
4.2 二值图像编码
设游程长度编码的信息符号集由长度为 1，2，…，N的各种游长组成。这里N是一条 扫描线上的像素总数。如果不分黑、白游长 而进行统一编码，并设pi为长度为i的游长出 现的概率，则游长的熵H和平均游长分别为：
A3码表示15种游长
游程长度 1 2 3 4 5 6 7 8 000 码字 001 010 011 100 101 110 111 001
…
9 10 000 000 000
…
111 001
…
…
4.2 二值图像编码
2、二值图像的方块编码
跳过白色块(WBS)编码的基本思想：在
实际中，大多数二值图像都是白色背景占大
(a) 输入图பைடு நூலகம்(亮度值)
(b) 抖动矩阵
(c) 输出二值图像
灰度图像的抖动处理
4.3 灰度图像编码
二、逐渐浮现图像的编码（渐进编码）
基本思想：在发送端首先传输一幅低分辨率的
图像，然后随着传输过程的进行，逐渐传送细节部 分；在接收端，解码器可以快速显示一整幅低质量 的图像，虽然图像不甚清晰，但接收者可以较快地
看到图像的大致轮廓；随着接收和解压的图像越来
越多，显示质量逐渐提高，最后看到一幅清晰的图 像。
4.3 灰度图像编码
渐进编码的好处：

如果在显示过程中，接收者觉得不用收看更为仔
细的部分，就可以通知发送端立即停止发送后续
的细节部分，从而提高了传输的效率。

如果图像经过多次压缩，并需在不同分辨率的设
备上显示时，解码器可以根据需要确定解码过程，
级数的增加，就浮现出越来越清晰的图像。
4.3 灰度图像编码
【记录四叉树的方法】
f0 f2
f1 f3
f d2
d1 d3
f f
f f
第 k级 (a)
第k级 (b)
第k-1级 (c)
4.3 灰度图像编码
对一幅图像按照 2 〓 2 的子块进行分割。现 在考虑图像中的第一个 2 〓 2 的子块， f 0 、 f 1 、 f2和f3为它的4个灰度值，计算它们的均值 和差值di：
4.3 灰度图像编码
【抖动编码的过程】
将抖动矩阵在整幅灰度图像上做周期性
移动，并与灰度图像作比较，当图像的像素 值大于对应抖动矩阵的像素值时输出为 1 ，反 之输出为0，这样就可获得二值图像。
抖动法建立二值图像的过程
5 6 7 8 4 6 7 9 5 7 8 9 8 9 12 13 0 12 3 15 8 4 11 7 2 14 1 13 10 6 9 5
在实际中，人们常常根据图像的局部结构
或同级特性改变段或子块的大小，进行自适应
编码，则编码效果会得到进一步改善。
4.2 二值图像编码
【例】下图是一种一维自适应WBS。设一行 像素为1024个，编码时将1024个像素分成几 段，每段长度分别为1024，64，16，4，所 涉及的码字如图(b)所示。
自适应WBS举例
部分，黑像素只占图像像素总是的很少一部
分，因此，若能跳过白色区域，只对黑色像
素编码，就能减少传输的数码率。
4.2 二值图像编码
(1) 一维WBS编码
一维 WBS 编码是把每一扫描行分成若干段 ， 每段包含 N 个像素。若该段 N 个像素全是白色，那么 只用 1 比特的码字 0 来表示；若不全是白色，即使只 包含一个黑色像素，也都用 (N+1) 比特的码字来表示。 这 (N+1)bit 的码字中，第一个比特用 1 代表，其余的 N 比特采用直接编码，即白色用 0 ，黑色用 1 代表。
当输入值超过阈值时输出为 1 ，反之，为 0 。这样所
建立的二值图像由于黑、白像素的空间密度不同， 就产生出灰度图像的视觉。
4.3 灰度图像编码
阈值矩阵称为抖动矩阵，它是一个
m〓m的模板，每个元素值均不相同，取值为
0 ， 1 ， … ， 2 m -1 ，表示 0 到 2 m -1 个灰度级别 的值。
H p i lbpi
i 1 N
L
ip
i 1
N
i
4.2 二值图像编码
于是游程长度的符号熵（即平均每个像素 的熵）为：
H h L