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第9讲 图像编码之预测编码(课堂PPT)

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《图像编码》PPT幻灯片PPT

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游程长度编码
❖基本原理
对二值图像的每一扫描行来看，总是由若干段连着的黑象素段和 连着的白象素段组成，分别称为“黑长”和“白长”。黑长和白 长总是交替发生。对于不同长度按其发生概率分配以不同长度的 码字，这就是游程长度编码(RLC)。
设二值图象中有长度为1, 2, …，N等不比特率，必须知道图像游程长度的概率分布。这是 十分复杂的测量技术，往往采用某些实用的游程长度概率模型来计算。
准最佳可变长编码
线性码（A码）
线性码是一种码字的长度近似地正比于游程长度，常称为A码。它对每 一个游程长度分配一个或多个固定长度块的二进制码字。如果每一块 有N个比特，则称为AN码。
即每个象素的熵h为用游程长度编码所得的最小比特率的估计值
为了进一步减小比特率，可以将黑长和白长分开分开分别编码，因为它们
出现的概率不同。
N
H w Piw log Piw i 1
H
－－白长熵
w
Piw 白长为 i的概率
对白长进行最优编码后，应该有：
Hw Bw Hw 1 Bw为平均比特数
令Ew为表示白长的平均长度
其后，该委员会与CCITT/SG VIII合并，组成了JPEG(Joint Photograhic Coding Experts Group)。
标准化的要求条件转到使更多的应用环境都能使用标准化编码的目 标上，应用对象扩大到了彩色传真、静止图像、电话会议、印刷及 新闻图片的传送上。 图像表示的对象将硬拷贝也包括了进去，分辨率也从软拷贝用的低 分辨率到硬拷贝用的高分辨率的较宽范围。
于是，
N
Ew iPiw i1
hw
bw
hw
1 Ew
hw
Hw Ew
,

图像压缩编码原理ppt-课件

图像压缩编码原理ppt-课件

× DCT
在图像的运动处理中主要有两个过程。
对于函数Ψ(x)∈L2(R)，当且仅当其傅立叶变换Φ(ω)满足条件
DCT 第一个过程为运动估计(Motion Estimation，ME)。 视觉阈值是指干扰或失真刚好可以被察觉的门限值，低于它就察觉不出来，高于它才看得出来，这是一个统计值。
8 的
把图像分成若干子块，设子块图像是由N×N个像素组成的像块，并假设一个像块内的所有像素作一致的平移运动。 图像数据的压缩机理来自两个方面：一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩；
p(xi ) 1，
则符号xi所携带的信息量定义为i1
I(xi)=log2(1/p(xi))
2．信息“熵”
如果将信源所有可能时间的信息量进 行平均，就得到了信源中每个符号的平均 信息量，又称为信息的熵，可表示为
N
N
H (X )p (x i)lo 2 ( 1 /g p (x i) )p (x i)lo 2p (x g i)
f(x,y)2F(u,v)2
x0y0
u0v0
2 ． 能 量 集 中 性 ( Energy
Compaction)
大部分正交变换趋向将图像的大部分 能量集中到相对少数几个系数上，由于整 个能量守恒，因此这意味着许多变换系数 只含有很少的能量。
3．去相关性(Decorrelation)
当输入的像素高度相关时，变换系数 趋向于不相关。
图像压缩编码原理
3.1 压缩编码基础 3.2 预 测 编 码 3.3 正交变换编码 3.4 统 计 编 码 3.5 子 带 编 码 3.6 小波变换编码
3.1 压缩编码基础
图像数据的压缩机理来自两个方面： 一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩； 二是利用人眼的视觉特性。

数字图像处理-预测编码、霍夫曼编码【PPT】共26页

数字图像处理-预测编码、霍夫曼编码【PPT】共26页

61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
数字图像处理-预测编码、霍夫曼编码 【PPT】
51、没有哪个社会可以制订一部永远适用的 宪法， 甚至一 条永远 适用的 法律。 ——杰 斐逊 52、法律源于人的自卫本能。——英 格索尔
53、人们通常会发现，法律就是这样 一种的 网，触 犯法律 的人， 小的可 以穿网 而过， 大的可 以破网 而出， 只有中 等的才 会坠入 网中。 ——申 斯通 54、法律就是法律它是一座雄伟的大 夏，庇 护着我 们大家 ；它的 每一块 砖石都 垒在另 一块砖 石上。 ——高 尔斯华 绥 55、今天的法律未必明天仍是法律。 ——罗·伯顿
谢谢！

图像编码ppt

图像编码ppt

可知
Mickey服装可变换的颜色数 （最大颜色数） _____________________ 256*256*256
0 ~ 255
0 ~255
可知
0 ~ 255
每一种原色需要几位二进制数表示？
____________ 8
每一种颜色需要几位二进制数表示？
____________ 8*3= 24
562（KB） 。 保存文件mickey.bmp到桌面。查看属性，记录文件大小_____________
位图编码
活动三：使用Mickey变装程序，回答下列问题： RGB模式 绿色 （颜色）、原色三是_______ 红色 （颜色）、原色二是_______ 蓝色 （颜色） 1）原色一是_______
2）每一种原色的数值范围
原色一
原色二
原色三
可知
Mickey服装可变换的颜色数 （最大颜色数） _____________________ 256*256*256
0 ~ 255
0 ~255
可知
0 ~ 255
每一种原色需要几位二进制数表示？
____________ 8
每一种颜色需要几位二进制数表示？
____________ 8*3= 24
562（KB） 。 保存文件mickey.bmp到桌面。查看属性，记录文件大小_____________
这幅图像（分辨率：400*480）的数据量（KB）
完成：练习三第1题。
双击打开桌面\学生包\mickey变装.exe
位图编码
活动三：使用Mickey变装程序，回答下列问题： RGB模式 绿色 （颜色）、原色三是_______ 红色 （颜色）、原色二是_______ 蓝色 （颜色） 1）原色一是_______

图像编码(xq)_PPT幻灯片

图像编码(xq)_PPT幻灯片

图像压缩编码的方法 图像压缩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。
根据编码原理将图像编码分为： （1）熵编码：无损编码，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。
习题1
10 23 70 70 00 56 56 70 56
2 56 23 10 00
2 70 70 23 0
LZW编码
LZW：发明人(Lempel-Ziv-Welch)
减少像素间冗余 无损压缩
特点：
码字为固定长度 不需要符号出现概率的知识 是一种字典方法
LZW压缩使用字典库查找方案。它读入待 压缩的数据并与一个字典库(库开始是空的)中 的字符串对比，如有匹配的字符串，则输出该 字符串数据在字典库中的位置索引，否则将该 字符串插入字典中。
图像编码的方法
（2） 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。 （3）变换编码：将空间域上的图像变换到另一变换域上， 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。
7/16 9/16
7.2 哈夫曼编码
30 10 20 40 20 40 0 20 20 20 30 30 20 40 40 20
1
7/16 9/16
4/16
5/16
2/16 3/16
1/16 1/16
（6）最后两个频率值（7/16，9/16）作为二叉树的两 个叶子节点，将频率和1作为它们的根节点。

图像编码中的自适应预测技术介绍(九)

图像编码中的自适应预测技术介绍(九)

图像编码是目前图像压缩和传输领域中的重要技术，其目的是通过减少图像数据的冗余性，实现图像压缩，从而减少存储空间和传输带宽的消耗。

自适应预测技术是图像编码中一种常用的方法，能够根据图像内容的特性，对图像进行有效地预测和压缩。

本文将介绍图像编码中的自适应预测技术。

一、图像编码基础知识图像编码是将图像转换为数字信号的过程，主要包括两个步骤：预测和编码。

预测是图像编码中的核心步骤，通过对图像中某个像素点进行预测，来估计该点的像素值。

编码则是将预测误差进行编码，以实现图像的压缩。

二、自适应预测的原理自适应预测是一种根据图像内容的特点，自动选择最佳的预测方式的技术。

它通常通过对图像进行局部或全局的统计分析，来确定预测方式。

常见的自适应预测技术包括均值预测、线性预测和最佳线性预测。

1. 均值预测均值预测是一种简单的自适应预测技术，它基于图像中相邻像素点的均值来预测当前像素点的像素值。

该方法适用于图像中存在一定程度的空间相关性，即相邻像素点的灰度值趋于相似的情况。

2. 线性预测线性预测是一种更为精确的自适应预测技术，它基于图像中相邻像素点的线性关系来预测当前像素点的像素值。

其中，最常用的线性预测方法是一阶线性预测，根据图像中的梯度信息来进行预测。

3. 最佳线性预测最佳线性预测是一种更为高级的自适应预测技术，它通过对图像进行全局统计分析，来确定最佳的预测方式和参数。

最佳线性预测技术在编码效率上具有较大的优势，但也需要更多的计算资源。

三、自适应预测技术的发展目前，图像编码中的自适应预测技术已经得到广泛的应用和研究。

在传统的图像编码标准中，如JPEG、GIF等，自适应预测技术被用于预测误差的压缩。

同时，随着深度学习和人工智能的发展，自适应预测技术在图像编码中也得到了广泛的应用。

自适应预测技术的发展，不仅提高了图像编码的压缩效率，同时也提升了图像的质量。

通过选择合适的预测方式和参数，自适应预测技术能够更加准确地预测图像的像素值，减少预测误差的产生，从而改善图像的压缩效果。

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ak 0.5
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数字图像处理技术-2016-01
8
9.1 预测编码的基本原理
收端解码时的预测过程与发端相同，所用预测器也 相同，收端输出的信号是发端的近似值，两者的误差是
fn ' fn fˆn 'n fn 'n n
注意：1）多点预测
x1 x2 x3 x
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fˆ(x) a1 f (x1) a2 f (x2) a3 f (x3)
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数字图像处理技术-2016-01
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无损预测编码
输入图像
fn
预测器
最接近 的整数
en
+ -
fn
符号 编码
压缩图像
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压缩图像
符号 解码
en + +
fn
fn
预测器
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解压缩图像
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ห้องสมุดไป่ตู้
有损预测编码
有损预测编码引言
– 有损压缩是： • 通过牺牲图像的准确率来达到加大压缩率的目的 • 如果我们容忍解压缩后的结果中有一定的误差， 那么压缩率可以显著提高
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9.1 预测编码的基本原理
例： 2 4 6 8 8 4 2 10
f^ 2 4 3 5 7 8 6 3
2 4 3 3 1 -4 -4 7
2 4 6 8 8 4 2 10
预测器
fˆn F ( f n1 , f n 2 )
n1
ak fk ,
k n 2
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无损预测编码
编码思想
认为相邻像素的信息有冗余。当前像素值可以用以前的像素值
来获得。（去除像素冗余）
操作：
用当前像素值fn ，通过预测器得到一个预测值 fˆn ，对当前值和
预测值求差，对差编码，作为压缩数据流中的下一个元素。
由于差比原数据要小，因而编码要小，可用变长编码。大多数
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9.1 预测编码的基本原理
输入图象
fn
预测器
n
fˆn
量化器 ‘n
编码器
输出图象
fn'
预测器
‘n
fˆn '
传输 解码器
预测编码示意图
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9.1 预测编码的基本原理
预测器：fˆn F( fn1, fn2 , , fnk )
重复二、三、四步
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无损预测编码
解码过程： 第一步：对头解压缩 第二步：对每一个预测误差的编码解码，得到预测误差 e(x,y)。 第三步：由前面的值，得到预测值f(x,y)。 第四步：误差e(x,y)，与预测值f(x,y)相加， 得到解码f(x,y)。 重复二、三、四步
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有损预测编码
– 有损压缩方法的压缩比： • 在图像压缩比大于30:1时，仍然能够重构图像 • 在图像压缩比为10:1到20:1时，重构图像与原图 几乎没有差别 • 无损压缩的压缩比很少有能超过3:1的
任课教师 吴媛媛 E_mail: yuanyuanwu29@
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第9讲 图像编码之预测编码
9.1 预测编码的基本原理 (本章重点) 9.2 △Ｍ（DM）编码 9.3 DPCM编码
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2
在20世纪40年代，Weiner提出了最佳线性预测理论， 1952年Oliver 和Harrison 等人认识到了线性预测在通 信中的作用，并建议把它用于降低冗余度。多年来，人 们在大量的试验的基础上成功地试制了多种设备。在我 国，70年代就已经研制了采用预测编码的可视电话设备。
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预测编码法是一种设备简单、质量较佳的高效编码法。预 测编码方法主要有二种：
➢ 增量调制编码(Delta modulation)或 DM编码法 ➢ 差分脉冲编码调制编码(Differential Pulse Code
Modulation)或 DPCM 编码法。
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无损预测编码
编码与解码过程 编码过程：
第一步：压缩头处理
第二步：对每一个符号：f(x,y)，由前面的值， 通过预测器，
求出预测值f(x,y)
第三步：求出预测误差 ：e(x,y) = f(x,y) - f(x,y)
第四步：对误差e(x,y)编码，作为压缩值。
数字图像处理技术-2016-01
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9.1 预测编码的基本原理
2) 每行的最开始的几个像素无法预测，这些像素需要 用其他方式编码，这是采用预测编码所需要的额外操作
3）预测系数随着不同的图象而不同，但对每幅图象都 计算预测系数太麻烦，也不现实，可参考前人得到的数据 选择使用。在静止图象压缩的国际标准(JPEG)中，对这种方 法的前置点形式以及预测系数有一推荐值可供参考。
情况下， fn的预测是通过m个以前像素的线性组合来生成的。
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无损预测编码
即：
m
fn = round[ifn-i] i=1
在一维线性(行预测)预测编码中，预测器为：
m
fn(x,y) = round[if(x, y-i)] i=1
round为取最近整数，i为预测系数(可为1/m)，y是行变量。 （前m个像素不能用此法编码，可用哈夫曼编码）
fˆn 是根据前面几个像素的亮度值 f n1, f n2 , , fnk 预测而得预测误差n fn fˆn 量化器：对n进行舍入，整量化 编码器：可采用成熟的编码技术，如Huffman编码等
解码器：编码器的逆
n1
线性预测器：fˆn F ( fn1, fn2 , , fnk ) ak fk , ak 1 k l
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9.1 预测编码的基本原理
预测编码（Predictive Coding)，就是根据“过去” 的时刻的像素值，运用一种模型，预测当前的像素值， 预测编码通常不直接对信号编码，而是对预测误差进行 编码。当预测比较准确，误差较小时，即可达到编码压 缩的目的。
原理：对图象的一个像素的离散幅度的真实值， 利用其相邻象素的相关性，预测它的下一个象素的可 能值，再求两者差，对这种具有预测性质的差值，量 化，编码，就可以达到压缩的目的。