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第05章 图像编码与压缩0607

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第5章图像编码与压缩-Read

第5章图像编码与压缩-Read

这些概念无论是静态的文字、图像，还是动态的 音频、视频都是适用的。
数据压缩的实现：信源编码和解码：
编码是对原始的信源数据进行压缩；
解码是编码的反过程，还原被压缩的数据。
信道编码主要针对编码传输的可靠性。
压缩的原理
数据压缩技术利用了数据固有的冗余性和 不相干性，将一个大的数据文件转换成较 小的文件。
算术编码对整条信息（无论信息有多么 长），其输出仅仅是一个数，而且是一个 介于 0 和 1 之间的二进制小数。
算术编码的效率高于huffman编码。
课堂练习
采 用 huffman 编 码 对 信 号 ： aaa bbbbb ccccccc dd eee 进行编码，写出编码结果。 （要求画出 huffman 树，以及 huffman 树的 形成过程）。
r=1-H(x)/R(x)
编码效率η定义为：
η=H(x)/R(x)=1/(1+r)
当平均码长接近H(x)时，冗余度下降至0，编 码效率提高至1。这正是高效编码追求的目标。
3．压缩比
压缩比Cr（compression ratio）是衡量数据压缩方 法压缩程度的一个指标，反映了压缩效率。通常将 Cr 定义为压缩前图像像素的平均码长 rb 与压缩后图 像像素平均码长rc之比。
很多时候，对图像质量的评价是根据人的主观感觉 而定的。主观评价结果可以用参与测试组全体组员 的平均判分MOS统一衡量。
评 分 5 4 3 评价 优秀 良好 中等 图像质量非常好 图像质量高，有很小的干扰但不影响观看 图像质量可接受，但有一些干扰，对观看稍有妨 碍 图像质量差，对观看有妨碍 图像质量很差，无法观看 说明
Huffman编码在无失真的编码方法中效率优于其 他的编码方式,是一种最佳变长码。 当信源数据成分复杂时,使Huffman码表较大,码 表生成的计算量增加,译码速度变慢。 不等长编码使译码电路实现困难。

图像编码与压缩的关系解析(二)

图像编码与压缩的关系解析(二)

图像编码与压缩的关系解析引言：随着科技的不断发展，图像在日常生活中的应用越来越普遍。

然而，高清图片通常占用较大的存储空间，不利于传输和存储。

为了解决这个问题，图像编码与压缩技术应运而生。

本文将从理论、算法和应用三个方面，探讨图像编码与压缩之间的关系。

一、图像编码的原理与方法1. 图像编码的基本原理图像编码是将图像通过某种数学模型进行数值表示，从而实现对图片信息的压缩。

这一过程主要包括采样、量化和编码三个步骤。

采样将连续的图像转换为离散的信号，量化将连续的信号转换为离散的数值，而编码则是利用特定的编码方式将数值进行压缩存储。

2. 图像编码的方法常用的图像编码方法包括无损编码和有损编码。

无损编码保持图像质量不变，包括RLE（Run Length Encoding）、Huffman编码和LZW （Lempel-Ziv-Welch）编码等。

而有损编码则通过牺牲一定的细节和精度来实现更高的压缩率，代表性的有损编码方式有JPEG、以及WebP 等。

二、图像压缩的原理与方法1. 图像压缩的基本原理图像压缩是对图像数据进行有损或无损的压缩，以减小图像数据的体积。

图像压缩技术主要包括空域压缩和变换域压缩两种方法。

空域压缩利用空间冗余性进行数据压缩，该方法通常使用预测编码或差分编码等技术。

变换域压缩则通过将图像转换到频域进行压缩，常用的方式有离散余弦变换（DCT）。

2. 图像压缩的方法图像压缩方法可以分为无损压缩和有损压缩两类。

无损压缩通过减小冗余和利用编码等技术实现图像数据的压缩，以保持图像质量不变。

有损压缩则根据人眼对图像细节的敏感度，通过舍弃部分细节信息来实现更高的压缩率。

常见的图像压缩算法有LZ77、LZ78、DEFLATE 以及JPEG、HEVC等。

三、图像编码与压缩的关系1. 编码与压缩的异同编码和压缩都是对图像数据进行处理以实现压缩效果，但两者有不同的侧重点。

编码主要集中在信号表示的优化，通过数值表达来压缩图像数据及降低存储和传输成本；而压缩则更注重图像数据的压缩率，旨在减小数据量的同时保持较高的图像质量。

图像编码与压缩

图像编码与压缩

（一）哈夫曼编码
哈夫曼编码步骤
(2)
初始信源 符号 a2 a6 a1 a
4
对每个信源符号赋值
从（消减到）最小的信源开始，逐步回到初始信源
对消减信源的赋值 码字 1 00 011 0100 01010 01011 0.4 0.3 0.1 0.1 0.1 1 1 00 011 0100 0101 0.4 0.3 0.2 0.1 2 1 00 010 011 0.4 0.3 0.3 3 1 00 01 0.6 0.4 4 0 1




2
2 峰值信噪比 PSNR 10 lg MN f max
M 1 N 1 x 0 y 0

ˆ ( x , y ) f ( x, y ) 2 f

（四）图像保真度和质量
2. 主观保真度准则
观察者对图像综合评价的平均
码字的长度（字长）：
每个码字里的符号个数
（三）数据冗余
1. 编码冗余
图像中灰度出现的概率
p s ( s k ) nk n k 0, 1, , L 1
L 1
不同灰度出现的概率不同 平均比特数
Lavg l ( sk ) ps ( sk )
k 0
用较少的比特数表示出现概率较大的灰度级
（一）信息论简介——限失真编码
R(0) ≤H(X)，收到的信号序列不存在相关性时 ，等号成立。
D↑，R(D) ↓。 允许失真度D越小，则所需率失真函数值R(D) 就越大，要求信源编码效率也越高。
（二）ห้องสมุดไป่ตู้像编码的研究背景
—— 通信方式改变带来的需求
信息传输方式发生了很大的改变：

图像压缩与编码

图像压缩与编码

实验项目3、图像压缩与编码一、实验目的（1）理解图像压缩编码的基本原理；（2）掌握用程序代码实现DCT变换编码；（3）掌握用程序代码实现游程编码。

二、实验原理及知识点1、图像压缩编码图像信号经过数字化后，数据量相当大，很难直接进行保存。

为了提高信道利用率和在有限的信道容量下传输更多的图像信息，必须对图像进行压缩编码。

图像压缩技术标准一般可分为如下几种：JPEG压缩（JPEG Compression）、JPEG 2000、H.26X标准（H.26X standards）以及MPEG标准（MPEG standards）。

数字压缩技术的性能指标包括：压缩比、平均码字长度、编码效率、冗余度。

从信息论角度分，可以将图像的压缩编码方法分为无失真压缩编码和有限失真编码。

前者主要包括Huffman编码、算术编码和游程编码；后者主要包括预测编码、变换编码和矢量量化编码以及运动检测和运动补偿技术。

图像数据压缩的目的是在满足一定图像质量的条件下，用尽可能少的比特数来表示原始图像，以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量，在信息论中称为信源编码。

图像压缩是通过删除图像数据中冗余的或者不必要的部分来减小图像数据量的技术，压缩过程就是编码过程，解压缩过程就是解码过程。

2、游程编码某些图像特别是计算机生成的图像往往包含许多颜色相同的块，在这些块中，许多连续的扫描行或者同一扫描行上有许多连续的像素都具有相同的颜色值。

在这些情况下就不需要存储每一个像素的颜色值，而是仅仅存储一个像素值以及具有相同颜色的像素数目，将这种编码方法称为游程（或行程）编码，连续的具有相同颜色值的所有像素构成一个行程。

在对图像数据进行编码时，沿一定方向排列的具有相同灰度值的像素可看成是连续符号，用字串代替这些连续符号，可大幅度减少数据量。

游程编码记录方式有两种：①逐行记录每个游程的终点列号：②逐行记录每个游程的长度3、DCT变换编码变换编码是在变换域进行图像压缩的一种技术。

第五章图像压缩编码.

第五章图像压缩编码.
第六章：图像压缩编码
第六章 图像压缩编码
2019/8/25
1
第六章：图像压缩编码
1.概述 2.统计编码 3.预测编码 4.变换编码 5.混合编码
本章主要内容：
2019/8/25
2
1.概述
第六章：图像压缩编码
图像压缩的基本概念
设：n1和n2是在两个表达相同信息的数据集中， 所携带的单位信息量。
假设信源符号为{00,01,10,11},这些符号的概率分别为{ 0.1,0.4, 0.2,0.3},根据这些概率可把间隔[0,1)分成4个子间隔：[0,0.1), [0.1,0.5), [0.5,0.7), [0.7, 1).
18
1.概述
第六章：图像压缩编码
1.4 信息论 ----香农的率失真理论
前面的讨论是在信道没有噪声的条件下信源编码的最大压缩率。在 实际情况中信道是存在噪声的。
如果从信源发出信息uk，经过编、译码的组合，接受端得到信息为vl， 这是由信道的噪声所造成的，我们定义信源编码经过编、译码的平均 互信息量为：
压缩率（压缩比）：
CR = n1 / n2 其中，n1是压缩前的数据量，n2是压缩后的数据量
相对数据冗余：
RD = 1 – 1/CR 例：CR=20; RD = 19/20
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1.概述 三种数据冗余：
编码冗余 像素冗余 视觉心理冗余
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第六章：图像压缩编码
量化器 ：减少视觉心理冗余，仅用于有 损压缩。
符号编码器：减少编码冗余，如使用哈夫曼 编码
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1.概述
第六章：图像压缩编码
1.4 信息论----率失真理论和信源熵编码

图像压缩编码第一讲图像压缩的基本原理、统计编码方法

图像压缩编码第一讲图像压缩的基本原理、统计编码方法
冗余数据有：编码冗余、像素间冗余、心理视觉冗 余3种。
（1）如果图像的灰度级在编码时用的编码符号数多于 表示每个灰度级实际所需的符号数，则用这种编码得到 的图像中包含编码冗余。
（2）图像的各个像素不是孤立存在的，多数像素可以 比较方便的由其邻近像素的值预测出来，每个独立的像 素所携带的信息相对较少，换由单个像素对图像的视觉 贡献有很多是冗余的。
（3）在正常的视觉处理过程中各种信息的相对重要 程度不同，那些对于人的视觉来说不十分重要的信息称 为心理视觉冗余，
国家级精品资源共享课
如果能减少或消除其中的1种或多种冗余， 就能取得数据压缩的效果。因此图像信息 的压缩是可能的。但到底能压缩多少，除 了和图像本身存在的冗余度大小有关外， 很大程度取决于对图像质量的要求。
国家级精品资源共享课
5.1.4 图像保真度准则 在图像压缩编码中，解码图像与原始图像可 能会有差异，因此需要评价压缩后图像的质量。 描述解码图像相对原始图像偏离程度的测度 一般称为保真度。常用的保真度准则可分为两大 类：客观保真度准则和主观保真度准则。
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（1） 客观保真度准则
• 最常用的客观保真度准则是原图像和解码图像 之间的均方根误差和均方根信噪比。
图像编码与压缩就是对图像数据按一定的规 则进行变换和组合，达到以尽可能少的代码（符 号）来表示尽可能多的图像信息。
国家级精品资源共享课
数字图像的数据量往往非常大。以1024×1024的图 像为例，8bit量化的灰度图像需要1MB的数据量，24bit 量化的彩色图像需要3MB的数据量。而实际使用的图像 不是单独存在的，往往是连续、多频谱的图像，这无疑 给图像的存储、处理和传输带来极大困难。
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《图像的编码与压缩》课件


图像压缩技术
离散余弦变换（DCT）
定义：离散余弦变换是一种将图像从空间域转换到频域的算法
特点：DCT具有较好的能量压缩能力，能够去除图像中的冗余信息
应用：在图像压缩领域，DCT被广泛应用于JPEG等标准中
压缩原理：通过将图像分成8x8的块，对每个块进行DCT变换，将变换后的系数进行量 化，最后进行逆变换得到压缩后的图像
《图像的编码与压缩》PPT课 件
汇报人：
单击输入目录标题 图像编码与压缩概述 图像编码技术 图像压缩技术 图像编码与压缩的应用 图像编码与压缩的未来发展
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图像编码与压缩概述
图像编码与压缩的定义
图像编码：将图像信息转换为数字信号的过程 图像压缩：通过去除冗余信息来减小图像文件大小的过程 编码与压缩的目的：提高存储效率、降低传输带宽、节省存储空间等 常见图像编码与压缩标准：JPEG、PNG、GIF等
图像编码与压缩的目的
减少图像数据存储空间 提高图像传输效率 便于图像的编辑与处理 适应不同的应用需求
图像编码与压缩的分类
图像编码的分类：有损压缩和无损压缩 图像压缩的分类：有损压缩和无损压缩 有损压缩：去除图像中的冗余信息，减小文件大小 无损压缩：保留图像中的所有信息，不改变文件大小
图像编码技术
数字电视广播具有抗干扰能力强、 传输距离远等优点
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
数字电视广播采用高效压缩技术， 提高了图像传输效率和图像质量
数字电视广播已经成为现代社会重 要的信息传播方式之一
数字相机和手机
数字相机和手机中常用的图像编码与压缩技术 这些技术在数字相机和手机中的应用场景和优势 数字相机和手机中图像编码与压缩技术的具体实现方式 未来数字相机和手机中图像编码与压缩技术的发展趋势

讲义图像压缩与编码


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第二十八页，编辑于星期三：八点 八分。
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7 图像编码与压缩


霍夫曼编码方法的特点：
1、霍夫曼编码构造出来的编码值不是唯一的，但不 影响解码的唯一性； 2、霍夫曼编码效率与图像灰度分布均匀程度有关， 越不均匀、效率越高； 3、霍夫曼编码必须先计算图像数据的频率特征表， 因而缺乏构造性。即不能用某种数学模型建立信源符号 与编码之间的对应关系。
作业1：P131 第3小题
6.2.3 图像冗余度和编码效率
根据Shannon无干扰信息保持编码定理，若对原始 图像数据的信息进行信源的无失真图像编码，压缩后 平均码率存在一个下限，这个下限是信源信息熵H。理 论上最佳信息保持编码的平均码长可以无限接近信源 信息熵H。但总是大于或等于图像的熵H。
H p i log
6.2 图像保真度准则
描述解码图像相对原始图像偏离程度的测度一般称为 保真度。常用的准则可分为两大类：客观保真度准则和主 观保真度准则。 6.2.1 客观保真度准则 最常用的客观保真度准则是原图像和解码图像之间的 均方根误差和均方根信噪比两种。 6.2.2 主观保真度准则 很多解压图最终是供人观看的，一种常用的方法是对 一组（不少于20人）观察者显示图像，并将他们对该图像 的评分取平均，用来评价一幅图像的主观质量。
元 素xi 概率P(xi) 编 码wi
x6 0.40.4 0.30.3 0.10.1 0.10.1 0.06 0.06 0.04 1 1 00 00 011 0100 01010 01011 011 0100 01010
x1
x2
x3
x4
x5
该信源的熵H=2.14bit，平均码长 冗余度r=0.02，编码效率 =0.98
第七讲
图像编码与压缩
6.1 概述
6.1.1 图像数据压缩的必要性与可能性

5_图像压缩编码


33K
15K
• (3)视觉心理冗余： • 去掉视觉冗余的过程称为量化，它是信息损失型。 第二代编码方法就是基于心里视觉冗余。 • 忽略一些视觉不太明显的微小差异，可进行所谓 的有损压缩。
4.图像压缩的目的
图像数据压缩的目的是在满足一定图像质量
条件下，用尽可能少的比特数来表示原始图像， 以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量。 在信息论中称为信源编码。 图像从结构上大体上可分为两大类，一类是具
– 压缩率：——描述压缩算法性能
CR = n1 / n2 其中，n1是压缩前的数据量，n2是压缩后的数据量
– 相对数据冗余：
RD = 1 – 1/CR 例子：CR=10，RD=0.9，表明在n1中90%的数据是 冗余数据。
2）常见的数据冗余
在数字图像压缩中，常有3种基本的数据冗余：
编码冗余 像素间冗余
心理视觉冗余
如果能减少或消除上述三种冗余的一种或多种冗余， 就能取得数据压缩的效果。
• A. 编码冗余：
图像编码：为表达图像数据需要用一系列符号，用这 些符号根据一定的规则来表达图像就是对图像编码。
码字的长度 ：对每个信息或事件所赋的符号序列称
为码字，而每个码字里的符号个数称为码字的长度。
等长码：对于一个消息集合中的不同消息，用相同长
3.哈夫曼编码
等长码：对于一个消息集合中的不同消息，用相同长 度的不同码字表示，编解码简单，编码效率不高。
变长码：与等长码相对应，对于一个消息集合中的 不同消息，也可以用不同长度的码字表示，编码效 率高，编码解码复杂。
哈夫曼编码是一种利用信息符号概率分布 特性的变字长的编码方法。对于出现概率大的 信息符号编以短字长的码，对于出现概率小的 信息符号编以长字长的码。
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• 图像的尺寸为w·h。
典型图像的数据量
图像种类 二值传真图像 灰度图像 VGA图像 CIF视频图像 图像参数 A4（210 × 297 mm）大小、1728 × 2376 × 2色分辨 率 512×512，8 bit灰度等级 640 × 480 × 256色 352 × 288 × 256色，亮度取样率为3 MHz，亮度和两 色差按4∶1∶1取样，亮色量化位数共12 bit，帧频 29.97，按1 s计算 1280 × 720，量化位数为8 bit，帧频30 Hz，按1 s计 算 数据量 501 KB 256 KB 300 KB 4.3 MB
符号集{xi} 概率分布{pi} Huffman编码 x1 0.40 1 x2 0.20 010 x3 0.12 000 x4 0.11 001 x5 0.09 0110 x6 0.08 0111
• 平均码长
1× 0.40 + 3 × 0.20 + 3 × 0.12 + 3 × 0.11 + 4 × 0.09 + 4 × 0.08 = 2.37 bit / c
变换可以改变信号能量的分布
（
变换编码的系统结构
图 像 输 入 二 维 变 换 变 换 域 采 样 量 化 编 码 传 输 / 储 存 补 零 内 插 反 变 换 输 出
解 码
变换编码的实现
在变换编码中有以下几个问题值得注意： • 图像变换方法的选取 • 子图像大小的选取 • 常用的图像编码方法
4．图像的Huffman编译码系统
码本
5.2.2 Shannon编码与Pano编码
1. Shannon提出了将信源符号依其概率降序排列，
用符号序列累积概率的二进制表示作为对信 源的唯一可译编码。 其应用于图像编码的步骤如下： （1）将N个灰度级xi按其概率递减进行排列。 （2）求概率分布pi的第i个灰度级的二进制位数 − log 2 pi ≤ ni < − log 2 pi + 1 ni。 (5.10) （3）计算与pi相对应的累积概率Pi, 把与Pi相对 应的二进码和接下去与pk（k>i）相应的码相 比较，前面的ni位至少有一位以上的数字是不 同的。
512
存储上面灰度图像所需的容量(数据量):
512
V = w × h × d ÷ 8 = 512 × 512 × 8 ÷ 8 = 262144 B = 256 kB
• 图像信号的数据量可表示为
• V = w · h · d/8 （5.2）
– V、w、h、d分别表示图像数据量（字节，byte， B） 、图像宽度（像素数，pel）、图像高度 （像素数，pel） 、图像深度（位，bit）。
很差,劣 图像质量很差,无法观看
5.1.5 数据压缩方法的分类
1 .无损压缩(Lossless Compression):
• Huffman编码 • Shannon编码 • 游程编码 • 算术编码 • 轮廓编码
有损压缩（Lossy Compression）
• 预测编码 • 变换编码 • 混合编码 现代压缩编码方法： • 分形编码 • 模型基（Model-based）编码
i =1 M
H ( x) = −∑ p ( xi ) log 2 p ( xi )
i =1
M
r = 1−
R ( x) ≥ H ( x)
σ x2 SNR = 10 log 2 σe
H ( x) R ( x)
压缩比：压缩前后的像素平均码长比 客观评价SNR 主观评价
图像质量的主观评价等级
评分 5 4 3 2 1 评价 优秀 良好 中等 差 说明 图像质量非常好 图像质量高,有很小的干扰但不影响观看 图像质量可接受,但有一些干扰,对观看稍 有妨碍 图像质量差,对观看有妨碍
预测编码基本原理
• 对实际值与预测值之间的误差值进行编码 • 差分脉冲编码调制
– Differential Pulse Code Modulation – DPCM
5.4 变换编码
变换编码的基本原理
• 通过数学变换可以改变信号能量的分布，从而压
缩信息量。 • 以傅里叶变换的概念说明合理的变换可以改变信 号能量分布的基本原理。
• 数码相机图像编码与压缩技术成功的范例。 • 本章主要介绍静态图像压缩编码的原理、应 用及有关的国际标准。
5.1.1 数据压缩的基本概念
• 数据压缩
– 以较少的数据量表示信源以原始形式所 代表的信息 – 目的在于节省存储空间、传输时间、信 号频带或发送能量等。
数据压缩系统组成图
– 原始图像经编码后成为一串特定的码流， 这串码流经解码又成为一幅图像 – 解码图像与原始图像相同，称编解码过 程是无损的；解码图像也可以与原始图 像不同，称编解码过程是有损的
a2
a2
a2
a2
a2 0.233552
a2
a1 0 0.2
a1 0.20
a1 0.230
a1 0.2330
a1 0.23354
a1
解出来的码序列为 a2 a1a3a3a6 a1
5.3 预测编码
预测编码的基本思想： • 在某种模型的指导下，根据过去的样本序列 推测当前的信号样本值，然后用实际值与预 测值之间的误差值进行编码。 • 如果模型与实际情况符合得比较好且信号序 列的相关性较强，则误差信号的幅度将远远 小于样本信号。
• 信源的熵
H ( x) = −∑ p ( xi ) log 2 p ( xi )
i =1 6
= −0.40 log 2 0.40 − 0.20 log 2 0.20 − 0.12 log 2 0.12 − 0.11og 2 0.11 − 0.09 log 2 0.09 − 0.08log 2 0.08 = 2.31 bit / c
【例5.3】图5.6以表5.3的信源为例说明编 码。
00 01 100 101 110 111
平均码字长：
R ( x) = 2 × (0.4 + 0.2) + 3 × (0.12 + 0.11 + 0.09 + 0.08) = 2.4 比特 / 字符
5.2.3 算术编码
一种从整个符号序列出发，采用递推形 式连续编码的方法。 在算术编码中，信源符号和码字间的一 一对应关系并不存在。一个算术码字要赋 给整个信源符号序列，而每个码字本身确 定了0和1之间的1个实数区间 与哈夫曼编码不同，这里不需要将每个 信源符号转换为整数个码字
• 1．前缀码（Prefix Code）
4层树形结构的编码情况
2．Huffman编码
算法： ① 将图像的灰度等级按概率大小进行升序排序。 ② 在灰度级集合中取两个最小概率相加，合成一个 概率。 ③ 新合成的概率与其他的概率成员组成新的概率集 合。 ④ 在新的概率集合中，仍然按照步骤②～③的规则， 直至新的概率集合中只有一个概率为1的成员。这 样的归并过程可以用二叉树描述。 ⑤ 从根节点按前缀码的编码规则进行二进制编码。
举例
符号 b1 概率 0.10
b2 0.38
b3 0.22ຫໍສະໝຸດ b4 0.300.0351562510 = 0.000010012
符号序列b1b2b3b4算术编码过程图解
编码序列 c1= b1 1 b4
0.70
c2= b2 0.1 b4
c 3 b3 = 0.048 b4
0.0366
c 4 b4 = 0.0366 b4 0.0341 0.034092 b3 b2
【例5.2】由表5.3计算该信源的Shannon编码
• 平均码字长度为2.92，较Huffman编码为长。
2.Fano编码步骤
（1）将图像灰度级xi其概率大小按递减顺序进行排序。 （2）将xi分成两组，使每组的概率和尽量接近。 给第一组灰度级分配代码“0”，第二组分配代 码“1”。 （3）若每组还是由两个或以上的灰度级组成，重复 上述步骤，直至每组只有一个灰度级为止。
5.2 统计编码
• 统计编码
– 根据信源的概率分布特性，分配具有惟一可译性的 可变长码字，降低平均码字长度，以提高信息的传 输速度，节省存储空间。
• 基本原理
– 在信号概率分布情况已知的基础上，概率大的信号 对应的码字短，概率小的信号对应的码字长，这样 就降低了平均码字长度。
5.2.1 Huffman编码
512∗512 256∗256 128∗128 64∗64
如果用8位表示该图像的像素, 我们就说该图像存在着编码 冗余，因为该图像的像素只 有两个灰度，用一位即可以 表示。
5.1.4 图像编码压缩的技术指标
常用的图像压缩技术指标:
• • • • • 图像熵与平均码长 图像冗余度与编码效率
R( x) = ∑ p( xi ) ⋅ Li
• 编码效率 η = H ( x) = 2.31 = 0.9747
R( x) 2.37
符号集{xi} 概率分布{pi} Huffman编码
x1
x2
x3
x4 0.11 001
x5 0.09 0110
x6 0.08 0111
0.40 0.20 0.12 1 010 000
• 解码唯一性 • 例：010100001110010110→ →
HDTV亮度信号
52.7MB
3057 1636 6426 用8位2进制表示时:(3×4×8 bit)÷8=12 byte 用3位2进制表示时:(3×4×3 bit)÷8=4.5 byte 码本(codebook):表达信息的一系列符号. 如: 0,1,2,3,4,5,6,7. a1,a2,a3,…,an
熵（Entropy）
• 代表信源所含的平均信息量 • 若信源编码的熵大于信源的实际熵， 则信源中的数据一定存在冗余 (Redundancy)度 • 冗余数据的去除不会减少信息量。 • 信息量与数据量的关系可由下式表 示 （5.1） I = D − du