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数字图像处理(第二版) 第11章

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精品文档-数字图像处理(第二版)何东建-第11章

精品文档-数字图像处理(第二版)何东建-第11章

第11章 图像编码
11.2 哈夫曼编码 11.2.1 哈夫曼编码的理论基础
根据信息论中信源编码理论，当平均码长R大于等于图像 熵H时，总可设计出一种无失真编码。当平均码长远大于图像 熵时，表明该编码方法效率很低； 当平均码长等于或很接近 于(但不大于)图像熵时，称此编码方法为最佳编码，此时不会 引起图像失真； 而当平均码长大于图像熵时，压缩比较高， 但会引起图像失真。在变长编码中，如果码字长度严格按照对 应符号出现的概率大小逆序排列，则其平均码字长度为最小， 这就是变长最佳编码定理。变长最佳编码定理是哈夫曼编码的 理论基础。
第11章 图像编码
(2) 小波编码。1989年，S.G.Mallat首次将小波变换用 于图像编码。经过小波变换后的图像具有良好的空间方向选择 性，而且是多分辨率的，能够保持原图像在各种分辨率下的精 细结构，与人的视觉特性十分吻合。
(3) 模型编码。模型编码是近年发展起来的一种很有前 途的低比特率编码方法，其基本出发点是在编、解码两端分别 建立起相同的模型，编码时利用先验模型抽取图像中的主要信 息并用模型参数的形式表示，解码时则利用所接收的模型参数 重建图像。
(2) 保真度编码, 主要利用人眼的视觉特性，在允许的 失真(Lossy)条件下或一定的保真度准则下，最大限度地压缩 图像。保真度编码可以实现较大的压缩比，主要用于数字电视 技术、静止图像通信、娱乐等方面。对于这些图像，过高的空 间分辨率和过多的灰度层次，不仅增加了数据量，而且人眼也 接收不到。因此，在编码过程中可以丢掉一些人眼不敏感的信 息，在保证一定的视觉效果条件下提高压缩比。
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高通滤波器

高通滤波器
（2）振铃
ILPF空域上冲激响应卷积产生两个现象： 一是边缘渐变部分的对比度； 二是边缘部分加边（ringing）。 其原因是冲激响应函数的多个过零点。
1 低通滤波器法
f(x) h(x) g(x)
1 低通滤波器法
3）巴特沃思低通滤波器（BLPF）
n阶巴特沃思（Butterworth）滤波器
4 同态滤波
4 同态滤波
分析
fi(x,y): 缓慢变化，频率集中在低频部分 fr(x,y): 包含景物各种信息，高频分量丰富
处理
lnf x , y lnfi x , y lnfr x , y FFT lnf x , y FFT lnfi x , y FFT lnfr x ,y
H
u,
v
0 1
D u,v D0 D u,v D0
其中D u,v u2 v2
2 高通滤波器法
0.8
0.6
0.4
-4
0.2
-4
-2
0 -2
vu
2
2
4
4
0.8 0.6 0.4 0.2
-4
-2
0
2t
4
2 高通滤波器法
3）巴特沃思高通滤波器（BHPF）
n阶巴特沃思（Butterworth）高通滤波器
u
Ho
u
Ps
Ps u u Pn
u
5 维纳估计器
4）维纳去卷积
目标：信号s(t)既受到f(t)线性系统模糊，又受到 加性噪声源n(t)的污染。
设计滤波器g(t)既能去卷积，又能抑制噪声信号。
5 维纳估计器
输入信号的频谱
X u F uS u N u
输出信号的频谱
2 高通滤波器法

HALCON数字图像处理 第11章 标定

HALCON数字图像处理 第11章 标定
图像像素坐标系的转化关系
2、标定的内外参数
外部参数：由前面可知，相机的外部参数是用来描述相机坐标系与世
界坐标系的关系，它表明相机在世界坐标系中的位置和方位，可用旋
转矩阵和平移向量来表示。实质上旋转矩阵只有三个独立参数，加上
平移向量的三个参数，故一共有6个独立的外部参数。
内部参数：内部参数只与相机内部结构有关，而与相机位置参数无关，
否则HALOCN会提示有品质问题。
HALCON数字图像处理
标定板图像
（a）
（c）
HALCON数字图像处理
（b） （d）
2、 HALCON标定助手标定过程
步骤1: 打开标定助手，设定描 述文件，标定板厚度，相机类 型、焦距等参数。
图中 ，表示Sx和Sy按照1:1的关 系关联，同步调节，因为面阵相机 的像元一般是方形的，宽和高是一 样的。如果取消关联，那么Sx和Sy
HALCON数字图像处理
图像成像坐标系到图像像素坐标系
如图所示，图像成像坐标系是以毫米为单位的直角坐标系 X-Y。用（Xf ，Yf）来描述图像像素坐标系中的点，用 （Xd ，Yd）来描述图像成像坐标系中的点。图像成像坐 标系的原点O在图像像素坐标系中的坐标为(Cx, Cy)，用 dx、dy 来表示相邻像素点中心在 X 轴方向和Y轴方向的 实际物理距离。
可以异步调节。
步骤2：加载图像，可以实时采集，也 可以采集好后再一起标定，建议先采 集后标定。图中所示加载标定板图像 的窗口，还需要将其中的一幅图像设 置为参考位姿。
HALCON数字图像处理
步骤3：在采集图片合格后，点击上 一步骤图中的“标定”按钮，标定 结果就出来了，如图所示，在这一 步的窗口中，会有标定之后的相机 内外参数等标定结果。

《数字图像处理》教学大纲

《数字图像处理》教学大纲

《数字图像处理》教学大纲
一、课程简介
数字图像处理是机器视觉、模式识别、医学图像处理等的基础，本课程为工程专业的学生提供数字图像处理的基本知识，是理论性和实践性都很强的综合性课程。

课程内容广泛涵盖了数字图像处理的基本原理，包括图像采样和量化、图像算术运算和逻辑运算、直方图、图像色彩空间、图像分割、图像形态学、图像频域处理、图像分割、图像降噪与图像复原、特征提取与识别等。

二、课程目标
通过本课程学习，学生可以掌握数字图像处理的基本方法，具备一定的解决图像处理应用问题的能力，培养解决复杂工程问题的能力。

具体目标如下：
1.掌握数字图像处理的基本原理、计算方法，能够利用专业知识并通过查阅资
料掌握理解相关新技术，对检测系统及处理流程进行创新性设计；
2.能够知晓工程领域中涉及到的数字图像处理技术，理解其适用场合、检测对
象及条件的限制，能根据给定的目标要求，针对工业检测中的工程问题选择和使用合适的技术和编程，进行仿真和分析；
3.能够知晓工程领域中所涉及的现代工具适用原理及方法，根据原理分析和仿
真结果，进行方案比选，确定设计方案，具有检测算法的设计能力；
4.通过校内外资源和现代信息技术，了解数字图像处理发展趋势，提高解决复
杂工程问题的能力。

三、课程目标对毕业要求的支撑关系
四、理论教学内容及要求
四、实验教学内容及要求
五、课程考核与成绩评定
六、教材及参考书。

数字图像处理及应用(第2版)

数字图像处理及应用(第2版)

5 图像压缩编码
5.2 图像压缩编码的基本理论
5.2.1 信息的度量 5.2.2 香农编码定理 5.2.3 图像压缩编码的一般流程
5 图像压缩编码
5.3 经典图像压缩编码方 法
5.3.1 霍夫曼编码 5.3.2 算术编码 5.3.3 游程编码 5.3.4 预测编码 5.3.5 变换编码
5 图像压缩编码
数字图像处理及应用(第2 版)
演讲人 2 0 2 1 - 11 - 11
目录
01. 主编简介 02. 再版前言 03. 理论篇 04. 应用篇
01
主编简介
主编简介
02
再版前言
再版前言
03
理论篇
1 数字图像处理的基础知识
06
小结
05
1.5 图像质量
评价
04
1.4 图像数据
的表示与存储
03
小结
2.8 数学变换在图 像处理中的应用
2.7 小波变换
C
B
A
ห้องสมุดไป่ตู้
习题
D
2 图像的数学变换
2.1 几何变换
2.1.1 空间变换 2.1.2 灰度级插值 2.1.3 几何校正
2 图像的数学变 换
2.2 傅里叶变换
2.2.1 一维傅里叶变换 2.2.2 二维离散傅里叶变换 2.2.3 二维离散傅里叶变换的 性质 2.2.4 快速傅里叶变换（FFT）
4.1 图 像的退 化模型
4 图像复原
4.2 常用 的图像退 化模型
4.4 图像 复原的典 型方法
4.5 图像 复原的质 量评价
4.3 退化 模型的参 数估计
小结
4 图像复原
习题

胡学龙《数字图像处理(第二版)》课后习题解答

胡学龙《数字图像处理(第二版)》课后习题解答
3ຫໍສະໝຸດ 第 2 章 图像的数字化与显示
2.1 设有大小为 32×32 的图标，图标的每个像素有 8 种颜色，共有多少种不同的图标？
如果每 100 万个可能的图标中有一个有意义，识别一个有意义的图标需要 0.1 s，则选出所
有有意义的图标需要多长时间？
解：图标数为
832×32 = 10925 种
有意义的图标数 10925/106 = 10919 种
第 1 章 概述
1.1 连续图像和数字图像如何相互转换？ 答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。这样，数字图像可以 用二维矩阵表示。将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像 （连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。图像的数字 化包括离散和量化两个主要步骤。在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅 度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。
2
1．PHOTOSHOP：当今世界上一流的图像设计与制作工具，其优越性能令其产品望尘 莫及。PHOTOSHOP 已成为出版界中图像处理的专业标准。高版本的 PHOTOSHOP 支持多 达 20 多种图像格式和 TWAIN 接口，接受一般扫描仪、数码相机等图像输入设备采集的图 像。PHOTOSHOP 支持多图层的工作方式，只是 PHOTOSHOP 的最大特色。使用图层功能 可以很方便地编辑和修改图像，使平面设计充满创意。利用 PHOTOSHOP 还可以方便地对 图像进行各种平面处理、绘制简单的几何图形、对文字进行艺术加工、进行图像格式和颜色 模式的转换、改变图像的尺寸和分辨率、制作网页图像等。
4
110 106 129 129 127 122 117 88 84 112 111 131 130 128 118 111 97 97 133 127 138 131 124 111 102 100 97 166 151 144 126 124 111 99 96 93 158 143 139 130 120 100 96 97 100 128 121 126 122 88 62 65 68 79 106 92 107 114 82 52 42 41 56

胡学龙《数字图像处理(第二版)》课后习题解答


2
1．PHOTOSHOP：当今世界上一流的图像设计与制作工具，其优越性能令其产品望尘 莫及。PHOTOSHOP 已成为出版界中图像处理的专业标准。高版本的 P扫描仪、数码相机等图像输入设备采集的图 像。PHOTOSHOP 支持多图层的工作方式，只是 PHOTOSHOP 的最大特色。使用图层功能 可以很方便地编辑和修改图像，使平面设计充满创意。利用 PHOTOSHOP 还可以方便地对 图像进行各种平面处理、绘制简单的几何图形、对文字进行艺术加工、进行图像格式和颜色 模式的转换、改变图像的尺寸和分辨率、制作网页图像等。
1.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？ 答．目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++（面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。两种开发工具各有所长且有相互 间的软件接口。 Microsoft 公司的 VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发 出来的 Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的 Microsoft 基础 类库 MFC 对大部分与用户设计有关的 Win 32 应用程序接口 API 进行了封装，提高了代码 的可重用性，大大缩短了应用程序开发周期，降低了开发成本。由于图像格式多且复杂，为 了减轻程序员将主要精力放在特定问题的图像处理算法上，VC++ 6.0 提供的动态链接库 ImageLoad.dll 支持 BMP、JPG、TIF 等常用 6 种格式的读写功能。 MATLAB 的图像处理工具箱 MATLAB 是由 MathWorks 公司推出的用于数值计算的有 力工具，是一种第四代计算机语言，它具有相当强大的矩阵运算和操作功能，力求使人们摆 脱繁杂的程序代码。MATLAB 图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数，灵活运用这些 函数可以完成大部分图像处理工作，从而大大节省编写低层算法代码的时间，避免程序设计 中的重复劳动。MATLAB 图像处理工具箱涵盖了在工程实践中经常遇到的图像处理手段和 算法，如图形句柄、图像的表示、图像变换、二维滤波器、图像增强、四叉树分解域边缘检 测、二值图像处理、小波分析、分形几何、图形用户界面等。但是，MATLAB 也存在不足 之处限制了其在图像处理软件中实际应用。首先，强大的功能只能在安装有 MATLAB 系统 的机器上使用图像处理工具箱中的函数或自编的 m 文件来实现。其次，MATLAB 使用行解 释方式执行代码，执行速度很慢。第三，MATLAB 擅长矩阵运算，但对于循环处理和图形 界面的处理不及 C++等语言。为此，通应用程序接口 API 和编译器与其他高级语言（如 C、 C++、Java 等）混合编程将会发挥各种程序设计语言之长协同完成图像处理任务。API 支持 MATLAB 与外部数据与程序的交互。编译器产生独立于 MATLAB 环境的程序，从而使其他 语言的应用程序使用 MATLAB。

数字图像处理_课件_11


33
距离与角度标记图
数第 字十 图一 像章 处表 理示
和 描 述
r θ
A r(θ)
A
0 3 π 5 3 7 2 4 2 4 θ 42 4
(a) r(θ)为常量；
r(θ) 2A
A
0 4
3 24
r θ A
π 5 3 7 2 θ 42 4
(b) 标记图由重复出现的模式r(θ)＝Asecθ, 0≤θ≤π/4
描
储b0和b1的位置，以便在步骤5中使用。
述
2. 令b＝b1和c＝c1 [见图 (c)]。
7
数 第 3. 从c开始按顺时针方向行进，令b的8个邻点为
字十 图一
n1, n2, …, n8。找到标为1的第一个nk。
像章 处表
4.
令b＝nk和c＝nk－1。
理示 和
5.
重复步骤3和步骤4，直到b＝b0且找到的下一
10
数第 字十 图一 像章 处表 理示
和 描 述
➢ 如果给定一个区域而非其边界，那么边界追踪 算法会工作得很好。也就是说，该过程提取一 个二值区域的外边界。
➢ 如果目的是找到一个区域中的孔洞的边界（这 种边界称为该区域的内边界），一种简单的方 法是提取这些孔洞（见9.5.9节），并将它们当 做0值背景上的1值区域来处理。对这些区域应 用边界追踪算法将得到原始区域的内边界。
和r(θ)＝Acscθ, π/4<θ≤π/2构成。
34
两个二值区域的标记图
1. 根据其外部特征（其边界）来表示区域；
2. 根据其内部特征（如组成该区域的像素）表 示它。
3
数 第 ➢ 选择用来作为描绘子的特征都应尽可能
字十 图一

1数字图像处理 第二版 课后答案 (夏良正 著) 东南大学出版社


(0⋅(
N
−1))
⎤ ⎥
⎥
− e
j
2π N
(1⋅(
N
−1))
⎥ ⎥
M
⎥ ⎥
− e
j
2π N
(( N
−1)⋅( N
−1))
⎥ ⎥⎥⎦
⎡1
1
L
1
⎤
⎢
⎢
( NP)−1
=
⎢1 ⎢M
⎢
− e
j
2π N
M
L
− e
j
2π N
(N −1)
⎥ ⎥ ⎥
M
M
⎥
⎥
⎢ ⎢⎣1
− e
j
2π N
(
N
−1)
L
− e
j
2π N
(N
−1)2
x, y
= ∫∫ f (r cosθ , r sinθ ) exp[− j2π (ur cosθ + vr sinθ )]rdθdr
r ,θ
= ∫∫ E exp[− j2πr(u cosθ + v sinθ )]rdθdr
r ,θ
= ∫∫ E exp[− j2πrρ(cosθ cosϕ + sinθ sinϕ)]rdrdθ
⎡2 −1− i 0 −1+ i⎤
F = 1 ⎢⎢0
0
0
0
⎥ ⎥
2 ⎢0 0 0 0 ⎥
⎢⎣0
0
0
0
⎥ ⎦
⎡1 0 0 −1⎤
W = ⎢⎢0 0 0
0
⎥ ⎥
⎢0 0 0 0 ⎥
⎢⎣0 0 0
0
⎥ ⎦
⎡1 0 0 −1⎤

数字图像处理作业答案

1 大作业题目1.问答题1.1连续图像f(x.y)和数字图像I(r,c)中各分量的含义是什么？他们有什么联系和区别？取值范围在什么范围？答：f(x,y)表示二维图像在空间XY中一个坐标点的位置（实际图像的尺寸是有限的，所以x和y的取值也是有限的），即f(x，y)中的x，y分别代表一个点连续图像中的x轴和y轴的坐标，而f则代表图像在点（x,y）的某种性质F的数值（实际图像中各个位置上所具有的性质F的取值也是有限的，所以F得取值也是有限的）。

F,x,y的值可以是任意实数。

图像在点（x,y）也可以有多重性质，此时可用矢量f来表示。

数字图像I（r，c）表示位于图像矩阵上第r行，第c列的元素幅值。

其中I,c,r的值都是整数。

I(r，c)是通过对f(x，y)抽样和量化得来的，f(x，y)各量是连续的，I(r，c)各量是离散的，这里的I代表离散化后的f,(r，c)代表离散化后的（x,y），r，c分别有连续图像中的x，y分别采样得到的；x，y可以取所有的非负数，r，c可以取所有的非负整数。

1.2 发光强度及亮度、照度各有什么不同？答：1）发光强度，单位坎德拉，即cd。

定义：光源在给定方向的单位立体角中发射的光通量定义为光源在该方向的发光强度。

解释：发光强度是针对点光源而言的，或者发光体的大小与照射距离相比比较小的场合。

这个量是表明发光体在空间发射的会聚能力的。

可以说，发光强度就是描述了光源到底有多“亮”，因为它是光功率与会聚能力的一个共同的描述。

发光强度越大，光源看起来就越亮，同时在相同条件下被该光源照射后的物体也就越亮，因此，早些时候描述手电都用这个参数。

常见光源发光强度：太阳，2.8E27cd，高亮手电，10000cd，5mm超高亮LED，15cd。

2）亮度，单位尼特，即nt。

定义：单位光源面积在法线方向上，单位立体角内所发出的光流。

解释：这个是最容易被误解的概念了。

亮度是针对光源而言，而且不是对点光源，是对面光源而言的。

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11.1.2 图像编码方法 图像编码方法很多，可以以多种方式对其进行分类。根
据编码过程中是否存在信息损耗可将图像编码分为有损压缩 和无损压缩。无损压缩无信息损失，解压缩时能够从压缩数 据精确地恢复原始图像； 有损压缩不能精确重建原始图像， 存在一定程度的失真。
表11-1 几种常见应用的码率
应用场合 比特/像素 像素数/行 行数/帧
高清晰电视
8
1920
1080
普通电视
8
720
480
会议电视
8
352
288
桌上电视
8
176
144
电视电话
8
128
112
帧数/秒 30 30 30 30 30
亮色比 比特/秒(压缩前) 比特/秒(压缩后)
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(3) 变换编码。变换编码通常将空间域上的图像经过正 交变换映射到另一变换域上，使变换后的系数之间的相关性 降低。图像变换本身并不能压缩数据，但变换后图像的大部 分能量只集中到少数几个变换系数上，采用适当的量化和熵 编码就可以有效地压缩图像。
(4) 混合编码。混合编码是指综合了熵编码、变换编码 或预测编码的编码方法，如JPEG标准和MPEG标准。
根据对压缩编码后的图像进行重建的准确程度，可将常 用的图像编码方法分为三类：
(1) 信息保持编码，也称无失真编码，要求在编、解码 过程中保证图像信息不丢失，从而可以完整地重建图像。信 息保持编码的压缩比较低，一般不超过3∶1，主要应用在图 像的数字存储方面，常用于医学图像编码中。
(2) 保真度编码, 主要利用人眼的视觉特性，在允许的失 真(Lossy)条件下或一定的保真度准则下，最大限度地压缩 图像。保真度编码可以实现较大的压缩比，主要用于数字电 视技术、静止图像通信、娱乐等方面。对于这些图像，过高 的空间分辨率和过多的灰度层次，不仅增加了数据量，而且 人眼也接收不到。因此，在编码过程中可以丢掉一些人眼不 敏感的信息，在保证一定的视觉效果条件下提高压缩比。
(2) 预测编码。预测编码基于图像数据的空间或时间冗 余特性，用相邻的已知像素(或像素块)来预测当前像素(或 像素块)的取值，然后再对预测误差进行量化和编码。预测 编码可分为帧内预测和帧间预测。常用的预测编码有差分 脉码调制(Differential Pulse Code Modulation，DPCM) 和运 动补偿法。
图像数据的这些冗余信息为图像压缩编码提供了依据。 例如，利用人眼对蓝光不敏感的视觉特性，在对彩色图像编 码时，就可以用较低的精度对蓝色分量进行编码。图像编码 的目的就是充分利用图像中存在的各种冗余信息，特别是空 间冗余、时间冗余以及视觉冗余，以尽量少的比特数来表示 图像。利用各种冗余信息，压缩编码技术能够很好地解决在 将模拟信号转换为数字信号后所产生的带宽需求增加的问题， 它是使数字信号走上实用化的关键技术之一。表11-1中列出 了几种常见应用的码率。
法，如利用人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN) 的压缩编码、分形编码(Fractal Coding)、小波编码(Wavelet Coding)、基于对象的压缩编码(Object based Coding)和基 于模型的压缩编码(Model based Coding)，等等。
根据编码原理可以将图像编码分为熵编码、预测编码、 变换编码和混合编码等。
(1) 熵编码。熵编码是纯粹基于信号统计特性的编码技 术，是一种无损编码。熵编码的基本原理是给出现概率较 大的符号赋予一个短码字，而给出现概率较小的符号赋予 一个长码字，从而使得最终的平均码长很小。常见的熵编 码方法有行程编码(Run Length Encoding)、哈夫曼编码和 算术编码。
的，或者说存在冗余(Redundancy)信息，去掉这些冗余信息 可以有效压缩图像，同时又不会损害图像的有效信息。数字 图像的冗余主要表现为以下几种形式：空间冗余、时间冗余、 视觉冗余、信息熵冗余、结构冗余和知识冗余。
空间冗余：图像内部相邻像素之间存在较强的相关性所 造成的冗余。
时间冗余：视频图像序列中不同帧之间的相关性。 视觉冗余：人眼不能感知或不敏感的那部分图像信息。 信息熵冗余：也称编码冗余，如果图像中平均每个像素 使用的比特数大于该图像的信息熵，则图像中存在冗余，这 种冗余称为信息熵冗余。 结构冗余：图像中存在很强的纹理结构或自相似性。 知识冗余：在有些图像中，还包含与某些先验知识有关 的信息。
(3) 特征提取。在图像识别、分析和分类等技术中，往 往并不需要全部图像信息，而只要对感兴趣的部分特征信息 进行编码即可压缩数据。例如，对遥感图像进行农作物分类 时，就只需对用于区别农作物与非农作物以及农作物类别之 间的特征进行编码，而可以忽略道路、河流、建筑物等其它 背景信息。
11.1.3 图像编码新技术 图像编码已经发展了几十年，人们不断提出新的压缩方
(1) 分形编码。分形编码是在波兰裔美籍数学家B.B. Mandelbrot建立的分形几何理论的基础上发展起来的一种 编码方法。分形编码最大限度地利用了图像在空间域上的 自相似性(即局部与整体之间存在某种相似性)，通过消除 图像的几何冗余来压缩数据。M.Barnsley将迭代函数系统 (Iterate Function System，IFS)用于描述图像的自相似性， 并将其用于图像编码，对某些特定图像获得了10 000∶1的 压缩比。分形编码过程十分复杂，而解码过程却很简单， 故通常用于对图像编码一次而需译码多次的信息传播应用 中。
第11章 图像编码
➢ 11.1 图像编码概述 ➢ 11.2 哈夫曼编码 ➢ 11.3 香农-范诺编码 ➢ 11.4 行程编码 ➢ 11.5 LZW编码 ➢ 11.6 算术编码 ➢ 11.7 JPEG编码 ➢ 11.8 编码实例
11.1 图像编码概述
11.1.1 图像编码基本原理 虽然表示图像需要大量的数据，但图像数据是高度相关