图像编码基础

实验三图像编码一、实验内容:用Matlab语言、C语言或C++语言编制图像处理软件，对某幅图像进行时域和频域的编码压缩。

二、实验目的和意义:1. 掌握哈夫曼编码、香农-范诺编码、行程编码2．了解图像压缩国际标准三、实验原理与主要框架:3.1实验所用编程环境:Visual C++6.0（简称VC）3.2实验处理的对象:256色的BMP(BIT MAP )格式图像BMP(BIT MAP )位图的文件结构:(如图3.1)图3.1 位图的文件结构具体组成图:单色DIB 有2个表项16色DIB 有16个表项或更少 256色DIB 有256个表项或更少 真彩色DIB 没有调色板每个表项长度为4字节（32位） 像素按照每行每列的顺序排列每一行的字节数必须是4的整数倍biSize biWidth biHeight biPlanes biBitCount biCompression biSizeImagebiXPelsPerMeter biYPelsPerMeter biClrUsedbiClrImportantbfType=”BM ” bfSizebfReserved1 bfReserved2 bfOffBits BITMAPFILEHEADER位图文件头 （只用于BMP 文件）BITMAPINFOHEADER位图信息头Palette 调色板DIB Pixels DIB 图像数据3.3 数字图像基本概念数字图像是连续图像(,)f x y 的一种近似表示，通常用由采样点的值所组成的矩阵来表示：(0,0)(0,1)...(0,1)(1,0)(1,1)...(1,1).........(1,0)(1,1)...(1,1)f f f M f f f M f N f N f N M -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎣⎦每一个采样单元叫做一个像素(pixel )，上式(2.1)中，M 、N 分别为数字图像在横(行)、纵(列)方向上的像素总数。

图形编码知识点总结一、概念图形编码是一种用来表示和传输图像信息的技术。

它是数字图像处理技术的一部分，用来把图像信息转换成数字信号，以便能够存储和传输。

图形编码技术是基于数字信号处理的基础上，通过压缩技术和编码方式，将图像信息转化成数字信号并保存在计算机或其他数字媒体上。

二、图像编码的分类1、无损编码无损编码是指在保持图像质量不变的情况下，将图像数据进行压缩，并进行编码以便于传输和存储。

常见的无损编码算法有无损压缩算法、赫夫曼编码和算术编码等。

无损编码的优点是能够保持图像质量不变，但缺点是无损编码算法产生的文件体积大，传输和存储成本高。

2、有损编码有损编码是指在一定情况下，将图像数据进行压缩并编码，在达到一定压缩比的同时，牺牲一定图像质量的编码方式。

有损编码通过舍弃图像数据中的一些细节信息，将图像数据压缩至较小的存储空间。

有损编码的优点是可以取得较大的压缩比，降低存储和传输成本，但缺点是会对图像质量造成一定程度的影响。

三、图像编码的基本原理1、信号采样信号采样是图像编码的第一步，它是将连续的图像信号转化为离散的数据点。

通过对图像进行采样，可以获得图像在空间和时间上的离散表示。

2、量化量化是将采样得到的离散数据映射为有限数量的离散数值。

量化的目标是将连续的图像信号转化为离散的数字信号集合，以方便图像编码和传输。

3、编码编码是将量化后的离散数据进行数字化处理，通过一定的编码方式将图像数据压缩并进行编码以便传输和存储。

编码方式常见有熵编码、差分编码、矢量量化和小波变换等。

四、常见的图像编码技术1、JPEGJPEG是一种常见的有损图像压缩标准，它采用的是DCT变换和量化技术，能够取得较大的压缩比。

JPEG压缩技术在图像编码中应用广泛，被用于数字摄影、网络传输和数字视频等领域。

2、PNGPNG是一种无损图像压缩标准，它将图像数据进行无损压缩和编码，以便于图像的存储和传输。

PNG压缩技术在需要无损图像保真度的场合得到广泛应用。

媒体编码技术简介在日常生活中，我们经常会接触到各种媒体，比如电视、音乐、电影等。

然而，这些媒体是如何被传输和播放的呢？这就涉及到媒体编码技术。

媒体编码技术是一种将信息编码成数字形式，以便传输和存储的技术。

本文将介绍媒体编码技术的基本概念和常见的编码格式。

媒体编码技术实际上是将模拟信号转换为数字信号的过程。

模拟信号是连续的信号，比如我们的声音和图像都是模拟信号。

而数字信号则是离散的信号，它将连续的模拟信号通过采样、量化和编码等过程转换为数字形式。

这样，数字信号就可以通过传输线路传输和存储，同时也便于计算机进行处理。

在媒体编码技术中，常见的编码格式有音频编码、视频编码和图像编码。

音频编码是将声音信号转换为数字形式的过程。

常见的音频编码格式有MP3、AAC和WAV等。

视频编码则是将视频信号转换为数字形式的过程。

常见的视频编码格式有、MPEG-2和AVC等。

图像编码是将图像信号转换为数字形式的过程。

常见的图像编码格式有JPEG、PNG 和GIF等。

这些编码格式的选择取决于不同的需求。

例如，对于音频编码，人们通常会选择小文件体积和较高音频质量的编码格式，比如MP3。

而对于视频编码，人们通常会选择高压缩比和较好视觉质量的编码格式，比如。

图像编码则更多考虑图像的保真度和文件大小，因此可以根据具体需求选择合适的编码格式。

同时，媒体编码技术也在不断进步和发展。

为了提高音频、视频和图像的质量，人们不断提出新的编码算法和技术。

例如，在音频编码领域，Opus编码器被广泛应用于实时音频通信，其能够提供更好的音频质量和更低的延迟。

在视频编码领域，编码器被用于提供更高的画质和更高的压缩率。

除了传输和存储，媒体编码技术还应用于多媒体应用领域。

例如，在视频会议中，通过音频和视频的编码，人们可以远程进行实时的沟通和交流。

在流媒体应用中，通过音频和视频的编码，人们可以通过互联网实时或非实时地收听音乐和观看视频。

在娱乐领域，通过音频和视频的编码，人们可以在电视、电影和音乐播放器上欣赏高质量的音视频内容。

图像编码是一种将图像数据从一种表示形式转换为另一种表示形式的过程。

在图像编码中，往往需要评估不同编码方法的效果，这就需要使用一些评价指标来衡量图像编码的质量。

本文将对图像编码中常用的评价指标进行解析。

一、峰值信噪比（PSNR）峰值信噪比是最常用的图像编码评价指标之一。

它衡量了原始图像与编码重建图像之间的失真程度。

PSNR的计算方法是将原始图像与编码重建图像之间的均方误差（MSE）与图像的最大像素值进行比较，然后将结果换算为分贝（dB）的单位。

二、结构相似性指数（SSIM）结构相似性指数是一种衡量图像编码质量的综合指标。

与PSNR不同，SSIM考虑了图像的结构信息。

它通过比较原始图像与编码重建图像之间的亮度、对比度和结构相似性，得出一个0到1之间的值，数值越接近1表示编码质量越高。

三、均方根误差（RMSE）均方根误差是另一种衡量图像编码质量的指标。

它是均方误差（MSE）的平方根，并且与PSNR的计算公式类似。

RMSE越小表示编码质量越高，即编码重建图像离原始图像越近。

四、峰值信号峰值噪声比（PSPNR）峰值信号峰值噪声比是一种改进的峰值信噪比指标，它不仅考虑了编码重建图像与原始图像之间的差异，还考虑了编码器带来的噪声。

PSPNR的计算方法是将编码器输出的信号峰值除以噪声的均方误差。

五、结构相似性详细度（SSIM-D）结构相似性详细度是在SSIM基础上进一步改进的指标。

它计算了图像的细节信息与整体信息之间的结构相似性，并考虑了失真对结构相似性的影响。

SSIM-D越接近1表示编码质量越高，表示编码重建图像与原始图像的细节信息更加相似。

六、高动态范围图像质量评价指标（HDR-VDP）HDR-VDP是一种专门针对高动态范围图像进行评价的指标。

它结合了对比度敏感度函数和视觉检测阈值，能够更准确地评估高动态范围图像的质量。

总结起来，图像编码中常用的评价指标有峰值信噪比、结构相似性指数、均方根误差、峰值信号峰值噪声比、结构相似性详细度和高动态范围图像质量评价指标。

基础知识：媒体编码技术简介在现代社会中，媒体编码技术扮演着至关重要的角色。

无论是观看视频、听音乐、还是浏览网页，所有这些媒体内容都需要经过编码过程，以便在我们的设备上播放或渲染。

本文将简要介绍媒体编码技术的基本原理和几种常见的编码方式。

一、媒体编码的基本原理媒体编码是将原始媒体数据转化为数字数据的过程。

这里的"原始媒体数据"可以是图片、音频、视频等。

编码的目的是将原始媒体数据转化为数字形式，以便于传输、存储和处理。

编码将数据从模拟领域转换为数字领域，使用数学模型和算法对数据进行压缩和转换。

这样可以显著减少数据的体积，并在保证一定质量的情况下提高传输效率。

二、图像编码技术图像编码技术是将图片转化为数字数据的过程。

其中，最常见的编码方法是JPEG（Joint Photographic Experts Group）编码。

这种编码方式使用离散余弦变换来分解图像，并根据不同频率成分的重要程度进行不同程度的压缩。

其结果是，图像数据体积减小，但图像质量也有所损失。

此外，还有一种无损图像编码技术，如PNG（Portable Network Graphics）编码，它可以在压缩过程中不丢失任何图像信息。

三、音频编码技术音频编码技术是将声音转化为数字数据的过程。

最常见的编码方式是MP3（MPEG-1 Audio Layer III）编码。

这种编码方式通过分析音频的频率和幅度，利用人耳听觉模型的特性对音频信号进行压缩。

相比原始音频数据，MP3编码可以将数据压缩到相对较小的体积，同时保持较高的音质。

此外，还有其他音频编码技术，如AAC（Advanced Audio Coding）编码和FLAC（Free Lossless Audio Codec）编码等。

四、视频编码技术视频编码技术是将视频转化为数字数据的过程。

最常见的编码方式是编码。

编码利用空间和时间冗余性，通过去除视频序列中的冗余信息来降低数据的体积。

yuv编码jpeg原理亲爱的读者，今天我们将一起探索一个既神秘又有趣的图像编码技术——YUV编码与JPEG原理。

YUV，全称是颜色空间（YCbCr）和U 和V分量，是一种广泛应用于数字图像处理的颜色模型。

而JPEG，全称是联合图片专家组（JointPhotographicExpertsGroup），是一种基于JPEG编码技术的图像压缩标准。

让我们一起走进这个色彩斑斓的世界，一探其中的奥秘吧！一、YUV色彩空间首先，我们需要了解YUV色彩空间。

在YUV色彩空间中，我们通常将颜色分为三个部分：亮度（Y）和两个色差（U、V）。

YUV色彩空间的一个重要特点是它可以有效地减少彩色图像的存储空间，而又不损失图像的质量。

这是因为亮度信息（Y）不依赖于色差（U、V），所以在压缩过程中我们可以只保留Y通道的信息，同时压缩U和V通道的数据。

二、YUV编码YUV编码是一种将原始图像数据转换为更易于存储和传输的形式的过程。

在YUV编码中，我们首先将原始图像数据转换为YUV格式，然后根据YUV色彩空间的特性进行压缩。

通常，我们会使用一些算法来去除冗余的数据，例如使用离散余弦变换（DCT）和量化过程。

这些过程可以有效地减少图像数据的存储空间，同时保持图像的质量。

三、JPEG原理JPEG是一种基于离散余弦变换（DCT）的图像压缩技术。

JPEG编码器首先将原始图像数据转换为DCT系数，然后使用一些算法对这些系数进行量化，以去除冗余的数据。

最后，这些被量化的系数被转换为二进制数据，以适应存储和传输的需要。

这个过程可以有效地减少图像数据的存储空间，同时保持图像的质量。

四、YUV与JPEG的结合YUV编码与JPEG编码的结合可以实现高效的图像压缩。

YUV编码可以有效地减少彩色图像的存储空间，而JPEG编码则可以进一步压缩这些已经经过YUV编码的数据。

通过将YUV编码后的数据与JPEG编码后的数据相结合，我们可以得到一种既高效又高质量的图像压缩技术。

JPEG2000中的图像编码方法摘要:JPEG2000作为新一代的静态图像压缩标准，其克服了JPEG标准在高压缩比时重建图像的方块效应，并且实现了许多新的功能，如渐进编解码、从有损压缩到无损压缩以及感兴趣区域编码等。

本文简单介绍了JPEG2000的新特征以及应用领域，重点讲述了JPEG2000 的基本框架及其编解码流程。

关键字: JPEG2000，图像压缩，编码1.引言JPEG（Joint Photographic Experts Group，联合图像专家组）标准是ISO/IEC联合专家组制定的静止图像压缩标准，是适用于连续色调（包括灰度和彩色）静止图像算法的国际标准。

JPEG算法共有四种运行模式：一种是基于空间预测（DPCM）的无损压缩算法，另外三种是基于DCT的有损压缩算法。

随着计算机多媒体技术和网络通讯技术的不断发展，人们需要具有压缩效果更好、支持更多图像格式，能够提供更多新特性的静态图像压缩标准。

基于以上考虑，联合图像专家组从1977年3月开始着手于图像压缩标准的制定，并将其命名为JPEG2000（ISO15444）。

这一标准不仅是对现有JPEG标准的补充，更在于它放弃了JPEG标准中所采用的以离散余弦变换（DCT）为主的区块编码方法，而采用小波变换（Wavelet Transform）为主的多分辨率编码方式。

小波变换理论是近年来应用数学和工程科学中一个迅速发展的新领域，它是继傅立叶变换之后数学上的一项重大突破。

虽然小波变换和傅立叶变换都是线性变换，但是由于小波变换具有时域和频域的双重局域性的特性，使得小波变换比傅立叶变换更灵活，更有利于信号的时频分析。

本文简要介绍了JPEG2000的新特性，重点阐述了该标准的算法流程及其实现步骤。

2.JPEG2000标准简介由于JPEG本身的缺陷，传统JPEG压缩技术已无法满足人们对多媒体图像资料的要求[1]。

因此，更高压缩率以及更多新功能的新一代静态图像压缩技术JPEG2000就诞生了。

第一章位图的基础知识现代计算机和其他电子设备进行和完成的一系列工作为图像采集、获取、编码、存储、和传输，图像的合成和产生、图像的显示、绘制、和输出，图像变换、增强、恢复和重建，特征的提取和测量，目标的检测、表达和描述，序列图像的校正，图像数据库的建立、索引、查询和抽取，图像的分类、表示和识别，3D景物的重建复原，图像模型的建立，图像知识的利用和匹配，图像场景的解释和理解，以及基于它们的推理、判断、决策和行为规划。

图像增强图像增强是用以改善供人观看的图像的主观质量，而不一定追究图像降质的原因。

图像复原找出图像降质的原因，并尽可能消除它，使图像恢复本来面目。

常用的恢复有纠正几何失真、从已知图像信号和噪声信号的统计入手，用Wiener滤波等方法来改善信噪比。

图像变换图像处理的方法可以分为两大类空域法和频域法。

常用的图像变换有傅里叶变换、DCT变换、小波变换等。

图像编码根据香农的率失真真理，在传输和存储时，都可对数字图像进行一定方式编码，删除其中冗余信息，实现不失真压缩，或在容许失真限度内的进行有失真压缩，以换取更大的压缩率。

图像配准可以近似的看成匹配的过程，简单地说就是根据图像的某系区域或者特征，在另一幅图中找到对应的区域或者特征。

图像配准在图像识别、图像拼接、三维图像的重建等方面有着重要的应用。

图像分析和特征提取图像分析的内容分为特征提取、符号描述、目标检测、今晚匹配和识别等几个部分。

图像特征和指图像场中可用作标志的属性，其中有些是视觉直接感受到自然特征，如区域的亮度、彩色、纹理、或轮廓等有些事需要通过变换或测量才可得到的人为特征，如各种变换频谱、直方图、矩等。

图像特征提取就是从图像中提取出某些可能涉及到高层语义信息的图像特征。

目标和运动检测自动目标检测和交互目标检测。

图像分割人能方便地佛纳甘一副图像中找出感性趣的物体和区域，而要让计算机做到这一点需要他客观的测度，使之能按照灰度、颜色或几何特征性质等把一些物体或区域加以分离。

分量编码的基础信号
分量编码通常是指将信号分解成不同的分量进行编码，这在音频、图像和视频处理中经常用到。

以下是一些常见的基础信号分量编码：
1. 音频信号的分量编码：
* 基础信号：音频信号可以分解为基础的正弦波或余弦波。

这些基础信号的振幅、频率和相位可以用于表示原始音频信号。

2. 图像信号的分量编码：
* 基础信号：图像可以分解为基础的空间频率分量。

在频域中，图像可以通过傅立叶变换表示为不同频率的正弦和余弦基函数的叠加。

* 色彩分量：对于彩色图像，通常使用不同的颜色空间（如RGB、YUV）来表示图像的颜色分量。

3. 视频信号的分量编码：
* 时间分量：视频信号可以分解为时间上的不同分量，表示为一系列图像帧。

这包括视频的帧率、持续时间等时间信息。

* 空间分量：每一帧可以按照图像信号的方式进行空间分量编码。

4. 通信信号的分量编码：
* 调制信号：在通信系统中，信号通常分解为不同的调制信号，例如调幅、调频、调相等。

这些调制信号的特征参数用于传输信息。

这些基础信号分量的编码有助于在处理和传输过程中更有效地表示原始信号。

在实际应用中，常用的编码方法包括傅立叶变换、小波变换、色度子采样等技术，这些方法有助于将信号分解成容易处理和传输的分量。

《图像编码》教学设计作者：夏燕萍来源：《中国信息技术教育》2020年第10期● 学科核心素养①了解图像数字化的基本原理，理解图像的采样、量化和编码过程;认识像素、图像尺寸、颜色深度等基本概念，能够根据位图图像的特征计算位图文件大小。

（信息意识、计算思维）②了解图像的常见格式，并能根据需要对图像进行简单的加工处理，形象直观地表达观点和思想。

（数字化学习与创新、信息社会责任）● 课程标准要求①在具体感知数据与信息的基础上，描述数据与信息的特征，知道数据编码的基本方式。

②针对具体学习任务，体验数字化学习过程，感受利用数字化工具和资源的优势。

● 学业要求能够描述数据与信息的特征，知道数据编码的基本方式，掌握数字化学习的方法，能够根据需要选用合适的数字化工具开展学习。

● 教材分析笔者采用的是人教-中图版教材，第一章的项目为“体质数据促健康”，要求学生学习数据与信息的相关知识和原理，理解并掌握信息数字化的作用和技能，能在本章学习结束时用多媒体作品呈现项目学习成果。

本章第1.2.3节《数据编码》详细介绍了各种数据编码，主要分成字符编码、声音编码、图像与视频编码、数据压缩四个部分。

图像和视频的数字化过程与声音数字化原理类似，但有其特别之处。

由于教材详细地阐述了声音数字化的过程，所以对图像与视频的数字化就不再赘述，因而需要教师在教学中适当加以补充。

另外，图像文件的不同类型意味着不同的压缩编码，也为后面的数据压缩做了铺垫。

本课是《图像与视频编码》的第一课时，主要讲解图像数字化的过程和原理，通过学习活动加深学生对图像编码的理解，并能初步掌握图像处理的常用方法和技能。

因此，在图像加工处理环节，教师安排的学习活动是为“体质健康”项目设计封面或招贴画，这样既能达成技能教学的目标，又能为本章项目的顺利完成做好铺垫。

● 教学对象分析图像是高一学生喜闻乐见的媒体格式，但他们对图像的数字化原理可能一知半解。

关于图像的加工处理，他们可能熟悉一些简单的手机应用软件，但对计算机上的常用编辑软件却不太熟悉。

图像编码是指将图像转化为数字形式以便存储和传输的过程。

它是现代数字图像处理领域中的一大重要部分。

随着科技的不断发展，图像编码也在不断演进和改进。

下面从不同的角度来回顾图像编码的发展历程。

一、基础理论发展图像编码的发展最早可以追溯到20世纪50年代。

当时的图像编码方法主要是利用简化的数学模型进行压缩。

这些模型通常基于离散余弦变换（DCT）或小波变换（Wavelet Transform），通过去除图像中的冗余信息来减小存储和传输的需求。

此后，随着信息论的发展，有关图像编码的理论基础得以建立。

香农信息论的提出也为图像编码的研究提供了重要的指导。

图像编码的目标变得更加明确：在保持图像质量的同时，减少存储和传输的数据量。

二、标准和算法发展在20世纪80年代，图像编码标准开始出现。

目前最常用的图像编码标准之一是JPEG（Joint Photographic Experts Group），它于1992年发布。

JPEG通过DCT和量化来实现图像的压缩和编码。

JPEG标准的推出使得图像压缩与解压缩能够实现互操作性，为图像处理提供了良好的基础。

然而，JPEG存在一些问题，比如当压缩比较高时，会出现明显的压缩失真。

为了改进这一问题，许多新的图像编码算法相继提出。

其中最著名的是JPEG2000，它采用小波变换和分区补偿来进行编码，并具有更好的图像质量和压缩性能。

除了JPEG2000，还有一些其他的图像编码标准，比如PNG （Portable Network Graphics）和GIF（Graphics Interchange Format）。

它们在不同的应用场景下具有独特的优势和特点。

三、应用领域图像编码在数字图像处理技术的广泛应用中起到了重要的作用。

除了传统的图像存储和传输，图像编码还在许多领域得到了应用。

在医学领域，图像编码用于医学图像的压缩和传输。

医学图像通常具有较大的尺寸和复杂的结构，所以高效的编码算法尤为重要。