第9讲 图像编码之预测编码 共48页

图形编码知识点总结一、概念图形编码是一种用来表示和传输图像信息的技术。

它是数字图像处理技术的一部分，用来把图像信息转换成数字信号，以便能够存储和传输。

图形编码技术是基于数字信号处理的基础上，通过压缩技术和编码方式，将图像信息转化成数字信号并保存在计算机或其他数字媒体上。

二、图像编码的分类1、无损编码无损编码是指在保持图像质量不变的情况下，将图像数据进行压缩，并进行编码以便于传输和存储。

常见的无损编码算法有无损压缩算法、赫夫曼编码和算术编码等。

无损编码的优点是能够保持图像质量不变，但缺点是无损编码算法产生的文件体积大，传输和存储成本高。

2、有损编码有损编码是指在一定情况下，将图像数据进行压缩并编码，在达到一定压缩比的同时，牺牲一定图像质量的编码方式。

有损编码通过舍弃图像数据中的一些细节信息，将图像数据压缩至较小的存储空间。

有损编码的优点是可以取得较大的压缩比，降低存储和传输成本，但缺点是会对图像质量造成一定程度的影响。

三、图像编码的基本原理1、信号采样信号采样是图像编码的第一步，它是将连续的图像信号转化为离散的数据点。

通过对图像进行采样，可以获得图像在空间和时间上的离散表示。

2、量化量化是将采样得到的离散数据映射为有限数量的离散数值。

量化的目标是将连续的图像信号转化为离散的数字信号集合，以方便图像编码和传输。

3、编码编码是将量化后的离散数据进行数字化处理，通过一定的编码方式将图像数据压缩并进行编码以便传输和存储。

编码方式常见有熵编码、差分编码、矢量量化和小波变换等。

四、常见的图像编码技术1、JPEGJPEG是一种常见的有损图像压缩标准，它采用的是DCT变换和量化技术，能够取得较大的压缩比。

JPEG压缩技术在图像编码中应用广泛，被用于数字摄影、网络传输和数字视频等领域。

2、PNGPNG是一种无损图像压缩标准，它将图像数据进行无损压缩和编码，以便于图像的存储和传输。

PNG压缩技术在需要无损图像保真度的场合得到广泛应用。

如何使用图像处理技术进行图像编码与解码图像处理技术在数字图像领域发挥着重要的作用。

其中一项重要的任务是图像编码与解码，也就是将图像转化为可压缩的数字数据，并且能够通过解码还原出原始图像。

本文将介绍如何使用图像处理技术进行图像编码与解码。

图像编码是指将图像转换成一系列可被计算机存储的数字数据的过程。

通常情况下，图像编码的目标是将图像的信息以尽可能少的比特数进行存储，从而实现图像的压缩。

这样，不仅能够节省存储空间，还能够提高传输效率。

在图像编码中，常用的方法之一是无损编码。

无损编码是指编码后能够通过解码还原出原始图像，不损失任何信息。

其中一种常见的无损编码方法是预测编码。

预测编码通过利用图像中像素之间的相关性来减少冗余信息，从而实现图像的压缩。

预测编码的基本思想是通过对目标像素的预测来减少需要编码和存储的信息。

常用的预测方法有平均预测和差值预测。

平均预测是通过对目标像素周围像素的平均值进行预测，差值预测是通过目标像素与周围像素的差值进行预测。

通过对预测误差进行编码，可以达到无损压缩图像的目的。

另一种常见的图像编码方法是有损编码。

有损编码通过舍弃一部分图像信息来实现更高程度的压缩。

在图像编码中，人眼对于某些细节的敏感度较低，因此可以通过舍弃这些细节来减少数据量。

有损编码方法中最著名的是JPEG压缩算法。

JPEG压缩算法通过采用离散余弦变换（DCT）将图像转换到频域，再通过量化将高频分量舍弃，从而实现图像的压缩。

图像解码是指将经过编码压缩的图像数据通过解码过程还原为原始图像的过程。

在无损编码中，解码过程是直接的，可以通过将编码的信息进行反向处理来还原图像。

而在有损编码中，解码过程需要经过反量化和反离散余弦变换等步骤来恢复原始图像的细节。

解码过程的目标是尽可能准确地还原原始图像。

除了预测编码和JPEG压缩算法之外，还有一些其他的图像编码与解码方法可以使用。

例如，基于向量量化的编码方法可以更好地利用像素之间的关联性，从而实现更高效的图像压缩。

4.4预测编码1．预测编码的基本原理预测编码（Prediction Coding）是根据某一种模型，利用以前的（已收到）一个或几个样值，对当前的（正在接收的）样本值进行预测，将样本实际值和预测值之差进行编码。

如果模型足够好，图像样本时间上相关性很强，一定可以获得较高的压缩比。

具体来说，从相邻像素之间有很强的相关性特点考虑，比如当前像素的灰度或颜色信号，数值上与其相邻像素总是比较接近，除非处于边界状态。

那么，当前像素的灰度或颜色信号的数值，可用前面已出现的像素的值，进行预测（估计），得到一个预测值（估计值），将实际值与预测值求差，对这个差值信号进行编码、传送，这种编码方法称为预测编码方法。

预测编码的基本思想建立一个数学模型利用以往的样本数据对新样本值进行预测将预测值与实际值相减对其差值进行编码，这时差值很少，可以减少编码码位。

2．预测编码的分类最佳预测编码：在均方误差最小的准则下，使其误差最小的方法。

线性预测：利用线性方程计算预测值的编码方法。

非线性预测：利用非线性方程计算预测值的编码方法。

线性预测编码方法，也称差值脉冲编码调制法（Differention Pulse Code Modulation，DPCM）。

如果根据同一帧样本进行预测的编码方法叫帧内预测编码。

根据不同帧样本进行预测的编码方法叫帧间预测编码。

如果预测器和量化器参数按图像局部特性进行调整，称为自适应预测编码（ADPCM）在帧间预测编码中，若帧间对应像素样本值超过某一阈值就保留，否则不传或不存，恢复时就用上一帧对应像素样本值来代替，称为条件补充帧间预测编码。

在活动图像预测编码中，根据画面运动情况，对图像加以补偿再进行帧间预测的方法称为运动补偿预测编码方法。

3．DPCM编码算法一幅二维静止图像，设空间坐标(i,j)像素点的实际样本为f(i,j)，是预测器根据传输的相邻的样本值对该点估算得到的预测（估计）值。

编码时不是对每个样本值进行量化，而是预测下一个样本值后，量化实际值与预测值之间的差。

图像编码是将图像数据进行压缩存储的过程，它在数字图像处理领域占据着重要的地位。

通过合理选择和减少冗余的编码方式，可以有效地降低图像的存储空间和传输带宽。

本文将介绍图像编码常用的方法，包括无损编码和有损编码两大类。

一、无损编码无损编码是指在压缩图像数据时能够完全还原原始信息的编码方法。

常用的无损编码方法有：1. 霍夫曼编码霍夫曼编码是一种变长编码方法，它根据每个符号出现的概率进行编码，出现频率高的符号用短码表示，出现频率低的符号用长码表示。

通过构建霍夫曼树，可以实现对图像数据的高效压缩。

2. 预测编码预测编码是一种根据已知像素值预测待编码像素值的方法。

常用的预测编码方法有差值编码和差分编码。

差值编码将像素值与周围像素值的差作为编码值，差分编码则是将像素值与前一个像素值的差进行编码。

这种编码方式能够显著减少冗余信息，提高图像编码效率。

二、有损编码有损编码是指在压缩图像数据时会丢失一部分信息的编码方法。

常用的有损编码方法有：1. 离散余弦变换（DCT）DCT是将图像数据转换到频域的一种方法，通过将图像分块并进行DCT变换，可以将图像数据转换为频域系数。

DCT编码后的图像在高频部分的系数较小，可通过舍弃掉一部分高频系数来减少数据量，从而实现压缩。

2. 小波变换小波变换可以将图像数据分解成多个频域的子带，其中包含了不同尺度和方向的信息。

通过对低频系数进行较少的保留和高频系数的舍弃，可以实现对图像数据的压缩。

3. 基于向量量化的编码基于向量量化的编码是一种将相似的图像块归类到同一类别并用较少的索引值表示的编码方式。

通过对图像块进行聚类和索引编码，可以有效地降低图像数据的存储空间。

总结起来，图像编码常用的方法包括无损编码和有损编码两大类。

无损编码通过霍夫曼编码和预测编码等方法实现对图像数据的高效压缩；有损编码通过DCT、小波变换和基于向量量化的编码等方法在压缩图像数据的同时，会有一定的信息损失。

根据实际需求和应用场景，选取适合的编码方法可以达到较好的图像压缩效果。