数字图像处理-预测编码

图像编码中的波形编码方法详解图像编码是数字图像处理的重要分支，它利用压缩技术将图像从原始表示转换成适于存储和传输的格式。

波形编码方法是图像编码中常用的一种技术，它通过对图像的波形进行编码来实现图像压缩和解压缩的过程。

本文将对图像编码中的波形编码方法进行详细解析。

一、波形编码的基本原理波形编码是一种基于灰度级的编码方法，其基本原理是利用图像中像素值的变化来实现压缩。

波形编码首先将图像中的像素按照一定的顺序排列，然后根据相邻像素之间的差异来进行编码。

由于图像中相邻像素的值通常具有较高的相关性，因此差异较小的像素可以用较少的编码量来表示，从而实现压缩效果。

二、波形编码的步骤波形编码一般包括预测、差值和编码三个步骤。

1. 预测：波形编码的第一步是预测，其目的是根据图像中已有的像素值来估计当前像素的值。

常用的预测方法包括垂直预测、水平预测和平均预测等。

垂直预测将当前像素的值估计为其上方像素的值，水平预测将当前像素的值估计为其左侧像素的值，平均预测则是将当前像素的值估计为其上方和左侧像素的平均值。

通过预测，可以减少数据中的冗余信息。

2. 差值：差值是波形编码的第二步，其目的是根据预测和实际像素值之间的差异来生成差值图像。

差值图像中的像素值表示了当前像素和预测像素之间的差异，差异越大则差值图像中的像素值越大。

3. 编码：编码是波形编码的最后一步，其目的是将差值图像进行编码表示。

常用的编码方法有霍夫曼编码、游程编码和算术编码等。

编码方法的选择取决于图像的特性和压缩要求。

三、波形编码的优势和局限波形编码方法在图像编码中具有一定的优势，主要表现在以下几个方面。

1. 简单性：波形编码方法相对简单，易于实现。

其基本原理和步骤简单明了，适用于各种类型的图像。

2. 压缩效率高：波形编码方法通过对图像中的波形进行编码，可以实现较高的压缩效率。

由于差值图像中的像素值表示了像素间的差异，较小的差异可以用较少的编码量来表示，从而减小了数据的存储和传输量。

图像信息的数字化包含采样量化编码三个步骤
图像的数字化过程主要分采样、量化与编码三个步骤。

采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。

量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点。

量化的结果是图像能够容纳的颜色总数，它反映了采样的质量。

数字化后得到的图像数据量巨大，必须采用编码技术来压缩其信息量。

在一定意义上讲，编码压缩技术是实现图像传输与储存的关键。

已有许多成熟的编码算法应用于图像压缩。

常见的有图像的预测编码、变换编码、分形编码、小波变换图像压缩编码等。

扩展资料：图像数字化的对象：模拟图像：空间上连续/不分割、信号值不分等级的图像。

数字图像：空间上被分割成离散像素，信号值分为有限个等级、用数码0和1表示的图像数字化的意义：图像数字化是将模拟图像转换为数字图像。

图像数字化是进行数字图像处理的前提。

图像数字化必须以图像的电子化作为基础，把模拟图像转变成电子信号，随后才将其转换成数字图像信号。

试论数字图像编码技术[摘要] 本文论述了数字图像编码技术的必要性和可行性.介绍了三种编码方式(信息保持编码、保真度编码、特征提取),并对具体的编码方法进行了分类(平均信息法、预测编码法、变换编码方法等),最后对图像编码技术的发展方向进行了展望。

[关键词] 数字图像、编码编码方法中图分类号：tn131+.4 文献标识码：a 文章编号：1 引言数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

早期图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。

图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。

常见的图像处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割与图像分析等。

图像编码是对图像信息进行编码，可以压缩图像的信息量，以便满足传输与存储的要求。

本文主要介绍了图像编码的基本原理和技术方法。

一幅二维数字图像可以由一个二维亮度函数通过采样和量化后而得到的一个二维数组表示。

这样一个二维数组的数据量通常很大，从而对存储、处理和传输都带来了许多问题，提出了许多新的要求。

为此人们试图采用对图像新的表达方法以减少表示一幅图像需要的数据量，这就是图像编码所要解决的主要问题。

压缩数据量的主要方法是消除冗余数据，从数学角度来讲是要将原始图像转化为从统计角度看尽可能不相关的数据集。

这个转换要在图像进行存储、处理和传输之前进行，然后将压缩了的图像解压缩以重建原始图像，即通常所称的图像编码和图像解码。

2 传统编码方法传统的编码方法可以分成两大类，预测编码方法(对应空域方法)和变换编码方法(对应频域编码方法)。

预测编码方法的优点是：算法一般较简单，易于用硬件实现；缺点是：压缩比不够大，承受误码的能力较差。

由于它采用的最小均方误差准则不能反映人眼的视觉心理特性，近年来已较少单独采用，而是与其他方法混合使用。

另外，由于dpcm编码系统会引起斜率过载、界线繁忙、颗粒噪声和轮廓噪声，在使用中应加以考虑。

数字图像处理知识点汇总1. 什么是数字图像处理？就是利⽤数字计算机或其他⾼速、⼤规模集成数字硬件，对从图像信息转换来的数字电信号进⾏某些数字运算或处理，以期提⾼图像的质量或达到⼈们所要求的某些预期的结果。

2.图像的表⽰⽅法：.不等长码3. 图像数字化的过程包括两个⽅⾯：采样和量化。

i. 图像在空间上的离散化称为采样，即使空间上连续变化的图像离散化。

也就是⽤空间上部分点的灰度值来表⽰图像，这些点称其为样点。

ii. 对样点灰度值的离散化过程称为量化。

也就是对每个样点值数量化，使其只和有限个可能电平数中的⼀个对应，即使图像的灰度值离散化。

量化也可以分为两种：⼀种是将样点灰度值等间隔分档取数，称为均匀量化；另⼀种是不等间隔分档取整，称为⾮均匀量化。

4. 样点的约束条件：由这些样点，采⽤某种⽅法能够正确重建原图像，采样的⽅法有两类：⼀类是直接对表⽰图像的⼆维函数值进⾏采样，即读取各离散点上的信号值，所得结果就是⼀个样点值阵列，所以也成为点阵采样；另⼀类是先将图像函数进⾏某种正交变换，⽤其变换系数作为采样值，故称为正交系数采样。

5. 最佳量化：6. 图像噪声的分类：按噪声的来源外部噪声：从处理系统外来的影响。

内部噪声：（1）由光和电的基本0(0o)1(45o) 2(90o)3(135o)4(180o) 5(225o)6(270o)7(315o)性质引起的噪声。

（2）电器的机械运动产⽣噪声。

（3）元器件材料本⾝引起的噪声。

（4）系统内部电路噪声。

从统计观点：平稳噪声、⾮平稳噪声从噪声幅度分布：⾼斯噪声、瑞利噪声、椒盐噪声……按噪声和信号之间关系：加法性噪声乘法性噪声7. 图像质量评价：（1）客观保真度准则（2）主观保真度准则相对评价：：对⼀批图象从好到坏进⾏排队，按排队关系评分8.三基⾊原理：颜⾊的基本属性：⾊调(hue)：由物体反射光线的波长决定，是颜⾊本质的基本特性。

饱和度(saturation)：由物体反射光中混⼊⽩光的多少决定，指颜⾊的鲜明程度。

图像编码是数字图像处理中的一个重要环节，用于将图像从原始的连续值表示转换为数字信号，以便存储、传输和处理。

本文将详细介绍图像编码的原理和流程。

一、图像编码的概述图像编码是将高维的图像信号转换为低维的数字信号的过程，目的是提高图像的压缩率和传输效率，并保持图像质量。

图像编码中的一个重要概念是压缩率，即用较少的比特数表示图像，但尽量保持图像的视觉质量不受明显影响。

图像编码可以分为有损压缩和无损压缩两种方式。

二、图像编码的原理1. 数字图像表示在进行图像编码之前，需要先将连续的图像信号转换为数字信号。

常用的方法是采样和量化。

采样将连续信号转换为离散信号，形成像素点；量化将像素点的灰度值映射为离散的数字值，通常使用8位的二进制表示。

2. 变换编码变换编码的目的是降低图像的冗余性，提高编码效率。

常用的变换编码方法有离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）。

变换编码将图像从空域转换到频域，通过将高能量信号集中在低频区域，利用频域的冗余性实现压缩。

3. 预测编码预测编码的核心思想是通过预测当前像素点的值，减少对目标像素点的编码，从而实现压缩。

常见的预测编码方法有差值编码和运动补偿编码。

差值编码将当前像素点的值与参考像素点的值相减得到差值，然后对差值进行编码。

运动补偿编码则通过预测运动目标在当前帧的位置，从而减少目标像素点的编码。

4. 熵编码熵编码是一种无损压缩方法，利用信源的统计特性进行编码。

常用的熵编码方法有霍夫曼编码和算术编码。

熵编码根据信源输出符号的概率分布，为出现概率较高的符号分配较短的编码，为出现概率较低的符号分配较长的编码，从而实现压缩。

三、图像编码的流程1. 图像预处理在进行图像编码之前，需要对图像进行预处理，包括图像增强、去噪和边缘提取等。

预处理的目的是提高编码的效果和图像的质量。

2. 图像转换将经过预处理的图像信号进行离散余弦变换或离散小波变换，实现从空域到频域的转换。

变换后的频域图像包含了图像的能量分布特性，可以通过对低频系数的保留和高频系数的舍弃来实现压缩。

Matlab中的数字图像编码方法随着数字图像处理技术的不断发展，数字图像编码变得越来越重要。

而Matlab 作为一种强大的数学软件，提供了许多数字图像编码方法的实现。

本文将介绍一些常见的Matlab中的数字图像编码方法，并讨论它们的原理及应用。

一、JPEG图像编码JPEG是一种常用的基于DCT(离散余弦变换)的图像压缩方法。

其基本原理是将图像分块，并对每个分块进行离散余弦变换。

通过舍弃高频系数，可以实现图像的有损压缩。

在Matlab中，可以使用JPEG编码库实现JPEG图像编码。

这种编码方法被广泛应用于数字图像的存储和传输。

二、JPEG2000图像编码JPEG2000是JPEG的一种改进版本，采用了基于小波的图像压缩技术。

与JPEG相比，JPEG2000具有更高的压缩比和更好的视觉质量。

在Matlab中，可以使用JPEG2000编码库实现JPEG2000图像编码。

这种编码方法在医学图像、卫星图像等领域有着广泛的应用。

三、Run-Length编码Run-Length编码是一种简单有效的无损图像压缩技术。

其原理是统计连续出现的像素值的个数，然后将像素值和个数进行编码。

在Matlab中，可以使用rle编码函数实现Run-Length编码。

这种编码方法常用于二值图像和灰度图像的压缩。

四、Huffman编码Huffman编码是一种根据字符出现频率制定的可变长度编码方法。

其原理是通过构建霍夫曼树，将出现频率较高的字符用较短的编码表示，出现频率较低的字符用较长的编码表示。

在Matlab中，可以使用huffmanenco和huffmandeco函数实现Huffman编码。

这种编码方法常用于对图像的灰度级进行编码。

五、LZW编码LZW编码是一种无损的字典编码方法，常用于无损图像压缩。

其原理是通过利用字典表存储已出现的字符和对应的编码，从而实现对连续出现的字符序列进行编码。

在Matlab中，可以使用lzwenco和lzwdeco函数实现LZW编码。

多媒体技术及其应用本栏目责任编辑：李桂瑾１引言视频信号经过数字化处理后具有巨大的数据量。

按照国际电信联盟（ＩＴＵ）６０１的建议，如果存储在硬盘上，１ＧＢ的硬盘空间只能记录４９秒的电视视频信号。

在现有的硬件和软件的条件下，对不压缩视频信号无论是实时处理，还是存储和传输都存在困难。

因此，需要对数字视频图像进行压缩，以降低其数据率。

信息理论为编码和压缩提供了理论基础。

信息理论认为对信号量化后的原始编码与它所包含的信息量并不相等，二者的差就是冗余。

压缩编码的目的是尽量减少冗余，争取以最少的编码表达最完整的信息。

２视频压缩编码的基本概念视频压缩的目标是尽可能在保证视觉效果的前提下减少视频数据率。

由于视频可以看成是连续的静态图像，因此其压缩编码算法与静态图像的压缩编码算法有些共同之处，但运动视频还有其本身的特性，所以在压缩时还应考虑其运动特性才能达到高压缩的目标。

在视频压缩中常用到以下一些基本概念：２．１有损压缩和无损压缩在视频压缩中有损和无损的概念与静态图像中基本类似。

无损压缩也即压缩后的数据和压缩前的原始信号完全一致。

无损压缩的压缩比太低，这限制了在视频压缩中的应用。

有损压缩是解压缩后的数据与压缩前的数据不一致。

在压缩过程中要丢失一些人眼和人耳所不敏感的图像和音频信息，而且丢失的信息不可恢复。

几乎所有高压缩的算法都采用有损压缩，这样才能达到低数据率的目标。

丢失的数据率与压缩比有关，压缩比越高，丢失的数据越多，解压缩后的效果一般越差。

此外，某些有损压缩算法采用多次重复压缩的方式，这样还会引起额外的数据丢失。

２．２帧内压缩和帧间压缩帧内压缩也称为空间压缩。

当压缩一帧图像时，仅考虑本帧的数据而不考虑相邻帧之间的冗余信息，这实际上与静态图像压缩类似。

帧内一般采用有损压缩算法，由于帧内压缩时各个帧之间没有相互关系，所以压缩后的视频数据仍可以以帧为单位进行编辑。

帧内压缩一般达不到很高的压缩比。

采用帧间压缩是基于视频或动画的相邻帧具有很大的相关性，或者说前后两帧变化很小，根据连续视频其相邻帧之间具有冗余信息这一特性，压缩相邻帧之间的冗余就可以进一步增加压缩量，提高压缩比。