下载文档原格式
数字图像处理学第5章图像编码（第二讲）5. 4 统计编码高效编码的主要方法是尽可能去除信源中的冗余成份，从而以最少的数码率传递最大的信息量。
冗余度存在于像素间的相关性及像素值出现概率的不均等性之中。
对于有记忆性信源来说首先要去除像素间的相关性，从而达到压缩数码率的目的。
对于无记忆性信源来说，像素间没有相关性，可以利用像素灰度值出现概率的不均等性，采用某种编码方法，也可以达到压缩数码率的目的。
这种根据像素灰度值出现概率的分布特性而进行的压缩编码叫统计编码。
5.4.1 编码效率与冗余度5.4.2几种常用的统计编码法5.4.1 编码效率与冗余度为了确定一个衡量编码方法优劣的准则，编码效率冗余度设某个无记忆信源共有Ｍ个消息，记作。
其中消息各自出现的概率分别为。
可把这个信源用下式表示{}u u u u M123,,,, {}p p p p M 123,,,, X u u u u p p p p M M =⎧⎨⎩⎫⎬⎭123123,,,,,,,, (5—22)根据该信源的消息集合，在字母集中选取符号进行编码。
一般情况下取二元字母集A {1, 0}。
通常，这一离散信源中的各个消息出现的概率并不相等。
根据信息论中熵的定义，可计算出该信源的熵如下式：A a a a a n {,,,}123ia i M i P P X H log 1∑=-=)((5—23)式中H (X )代表熵，P i 代表第i 个消息出现的概率。
例如，设一离散信源如下X u u u u =⎧⎨⎪⎩⎪⎫⎬⎪⎭⎪123412 14 18 18 由式(5—23)可算出该信源的熵H X p p i i i()log =-=∑142=----=1212141418181818742222log log log log 比特/消息设对应于每个消息的码字由N i 个符号组成。
也就是说每个消息所对应的码字长度各为N i 。
那么，每个消息的平均码长可用下式表示ii M i N P N ∑=-=1(5—24)式中代表平均码长，Ｍ为信源中包含的消息的个数，Pi 为第i个消息出现的概率，Ni为第i个消息对应的码长。
1 图像序列分析1.1 运动估计图像序列时空变化的一个重要起因为运动，包括摄像机运动和场景中的物体运动。
这种三维运动通过投影到图像平面，形成二维运动，常常称为表观运动（apparent motion ），有时也称为光流（optical flow ）。
如何从视频序列的图像灰度和颜色信息估计出这个二维运动，即基于图像序列的运动建模和计算，是图像序列分析的重要内容之一。
在视频处理与压缩以及计算机视觉中都有着重要的应用，例如在视频处理中，运动信息广泛用于运动补偿（motion-compensated ）采样（制式转换）、滤波（去噪）、复原（去模糊）等。
首先，我们必须确定有关运动估计问题中的三个方面：1. 模型选择：运动的表示及其支撑域（region of support ）、观测模型，以及运动边缘与遮挡等建模。
运动表示的核心为运动场的模型参数化，这些模型及其参数的选择往往与应用及场景对象有关2. 估计准则：即运动估计中模型参数的优化准则，其形式多样，如最简单的为关于块的均方误差，更为复杂的包括贝叶斯准则或框架、马尔可夫随机场模型等3. 搜索策略：即优化过程或方法，可以是确定性的或随机的。
最简单的确定性方法有穷举方法和松弛迭代方法，另外还有条件迭代（iterated conditional modes – ICM ）和最高置信优先（highest confidence first - HCF ）方法；典型的随机方法为模拟退火（simulated annealing – SA ）等下面我们按问题的这三个方面进行探讨。
1.1.1 模型选择1.1.1.1 运动的表示考虑一个物体点在三维空间中运动，设其在时刻t 的位置（摄像机坐标系）为X (t )=(X (t ),Y (t ),Z (t ))∈ℜ3，三维运动轨迹为一条四维时空曲线(X (t ),t )，对于任意两个时刻t 和τ的物体点三维位移为D t ,τ(X )= X (τ)- X (t )。
图像编码是一种将图像数据转换为可传输或存储的压缩格式的技术。
在图像压缩中，运动估计是一个关键的步骤，它通过分析图像中连续帧之间的运动来减少冗余。
本文将讨论图像编码中的运动估计方法。
一、传统方法在过去的几十年里，许多传统的运动估计方法被提出。
其中，块匹配算法是最常用的一种方法之一。
该方法将图像划分为一系列小块，然后在前一帧中搜索与当前块最相似的块。
通过计算块之间的差异来获得运动矢量。
然而，这种方法在处理高运动图像时存在一些问题，比如运动模糊和遮挡。
为了克服这些问题，一些改进的方法被提出，比如多尺度方法和分层方法。
多尺度方法通过在不同尺度上进行运动估计来更好地处理运动模糊。
分层方法通过将图像分解为不同的层级来处理遮挡问题。
二、基于区块的方法除了传统的方法外，基于区块的方法是另一种常用的运动估计方法。
该方法将图像划分为连续的区块，并使用特征点来表示每个区块。
然后，通过比较特征点之间的位置差异来估计运动。
该方法可以更准确地捕捉到图像中的细微变化。
三、基于光流的方法基于光流的方法是一种更先进的运动估计方法。
它基于图像中的亮度变化来计算运动矢量。
该方法可以在连续帧之间建立起像素之间的关联，并将其转化为表示相对运动的光流向量。
然而，由于光流的计算复杂性，基于光流的方法在实时图像编码中的应用相对较少。
尽管如此，很多研究人员仍在不断改进光流算法的性能，使其更加实用和有效。
四、深度学习方法随着深度学习的发展，越来越多的方法开始使用卷积神经网络（CNN）来进行图像编码中的运动估计。
这些方法通过训练神经网络来学习图像中的运动模式，然后使用网络来预测运动矢量。
与传统方法相比，深度学习方法具有更高的准确性和泛化能力。
然而，深度学习方法也存在一些挑战。
首先，需要大量的训练样本来训练网络。
其次，网络的计算复杂性限制了实时应用。
此外，深度学习模型的可解释性也是一个重要的问题。
五、结论总的来说，图像编码中的运动估计是一个复杂的任务，并且有许多不同的方法可以用于实现。
图像编码是一项广泛应用于多媒体领域的技术，其主要目的是将图像数据尽可能地压缩，以减小存储空间和传输带宽的需求。
而图像编码中的运动估计方法则扮演着重要的角色，它能够在压缩图像的同时保持图像质量。
本文将就图像编码中的运动估计方法进行探讨。
首先，我们先介绍一下什么是运动估计。
运动估计是指通过对连续帧图像之间的像素差异进行分析，从而推测出物体运动的过程。
简单来说，它通过对图像序列进行分析，找出各帧图像之间的相对位移。
图像编码时，通过提取运动信息并进行合理的编码，可以显著减小编码量，提高图像压缩率。
运动估计方法的选择可以根据具体应用的需求和场景来进行。
常见的运动估计方法包括全局运动估计和局部运动估计。
全局运动估计是指对整个图像进行运动分析，然后通过将运动信息应用于整个图像来进行编码。
局部运动估计则是将图像划分为多个块，并对每个块进行个别的运动估计，从而更准确地捕捉到各个块的运动信息。
在选择运动估计方法时，还需要考虑到时间和空间复杂度的平衡。
某些运动估计方法可能具有更高的准确度，但会消耗更多的计算资源。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行权衡和选择。
一种常见的运动估计方法是基于块匹配的运动估计方法。
它将图像分成许多小的块，并通过在参考帧和当前帧之间进行像素级别的匹配来估计运动信息。
具体而言，该方法通过计算两个块之间像素之间的差异，并寻找最佳匹配块来确定运动向量。
这种方法简单有效，但对于复杂场景下的大范围运动可能存在一定的局限性。
除了基于块匹配的运动估计方法，还有一些基于全局优化的运动估计方法。
常见的有光流法和相位相关方法。
光流法是指通过分析图像中亮度的变化来估计运动的方法。
它假设一个像素在两幅连续图像中的亮度值变化是由于它的运动造成的，并通过求解亮度一致性方程来推导运动向量。
相位相关方法则是利用频域相关性进行匹配估计。
这些方法在处理大范围或复杂运动时通常具有更好的效果，但计算复杂度较高。
此外，还有一些深度学习方法近年来在图像编码中的运动估计中得到了广泛应用。
图像编码是数字图像处理领域中的重要研究方向，旨在实现图像压缩和传输的高效性。
其中，运动估计方法是图像编码中的关键环节之一，它通过分析图像序列中的运动信息，寻找出相邻帧之间的位移和变化，从而实现对图像序列的压缩和重建。
本文将对图像编码中的运动估计方法进行深入探讨，并分析其在实际应用中的优缺点。
一、运动估计的基本原理运动估计是基于时间连续性假设的，它假设相邻帧之间的像素具有一定的相关性，一种常用的运动估计方法是基于块匹配的运动估计。
它将当前帧的图像块与参考帧中的相邻块进行比较，寻找出最佳匹配块，根据匹配块的位移和变化来估计当前帧中像素的运动情况。
二、全搜索算法全搜索算法是最简单直观的运动估计算法，它遍历参考帧中的所有可能块，计算每个块与当前帧中的图像块的相似度，找出最佳匹配块。
全搜索算法的优点是能够找到最精确的运动向量，缺点是计算量较大，对实时处理要求较高。
三、快速算法为了降低运动估计的计算复杂度，提高图像编码的实时性，研究人员提出了各种快速算法。
其中，采用搜索策略的剪枝方法是一种常用的快速算法。
它通过将参考图像划分为多个子块，只搜索与当前块最相似的子块，从而减少搜索范围，提高运动估计的速度。
四、运动补偿算法运动补偿算法是运动估计方法的一种应用，它利用运动估计得到的运动向量，对当前帧进行运动补偿，得到预测帧，再将预测帧与真实帧之间的残差进行编码。
运动补偿算法的优点是能够进一步降低图像编码的比特率，缺点是对快速运动或复杂场景的处理效果较差。
五、深度学习在运动估计中的应用近年来，随着深度学习的兴起，研究人员开始尝试将其应用于运动估计领域。
深度学习可以通过大量的训练数据进行参数训练，实现对复杂场景和快速运动的精确估计。
同时，深度学习结合了卷积神经网络和循环神经网络的优点，能够有效处理时序信息，提高运动估计的准确性。
六、结语图像编码中的运动估计方法是图像压缩和传输的关键环节，不同的运动估计方法具有不同的优缺点。
