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  • 对于三色大数据点图像压缩传输技术,常用的编码有霍夫曼编码、游程编码等,由于图像像素取值为0~255,不具有规律性,拟采用变换得到易于编码图像。   步骤一:色彩转换和重采样 利用图片中亮度信息与色度信息...

          对于三色大数据点图像压缩传输技术,常用的编码有霍夫曼编码、游程编码等,由于图像像素取值为0~255,不具有规律性,拟采用变换得到易于编码的图像。

          

    步骤一:色彩转换和重采样

    利用图片中亮度信息与色度信息的分辨差异性,对亮度信息进行精细采样,而对色度信息进行粗采样,常用的采样类型有YUV444、YUV420、YUV411,其中数字分别代表相邻四个数据采样的个数。

      

        Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.144 * B
    
        U = -0.1687 * R - 0.3313 * G + 0.5 * B +128
    
        V = 0.5 * R - 0.4187 * G - 0.0813 * B + 128

     

    在实际应用中可将0~255的矩阵变为-128~128的矩阵,减小绝对值波动,以降低DCT反变换数值上的损失。

     

    步骤二:图像分割

    相邻像素点间差异性小,相对整体变换处理而言,分割再拼接处理可以减少量化后的数据损失,通常取8*8大小。

    步骤三:DCT变换

    DCT变换即离散余弦变换,经过离散余弦变换,将图像数据变至频域数据,通常可以略去高频信息以达到压缩的目的。

    对于8*8固定矩阵,可以简化为F(u,v)=Af(x,y)A',系数矩阵A为常值矩阵,可以计算得出,为

     Y = np.empty([8, 8], dtype=double)
        A = [[0.353553390593274,  0.353553390593274,  0.353553390593274,  0.353553390593274,  0.353553390593274,
              0.353553390593274,  0.353553390593274,  0.353553390593274],
             [0.490392640201615,  0.415734806151273,  0.277785116509801,  0.097545161008064, -0.097545161008064,
              -0.277785116509801, -0.415734806151273, -0.490392640201615],
             [0.461939766255643,  0.191341716182545, -0.191341716182545, -0.461939766255643, -0.461939766255643,
              -0.191341716182545,  0.191341716182545,  0.461939766255643],
             [0.415734806151273, -0.097545161008064, -0.490392640201615, -0.277785116509801,  0.277785116509801,
              0.490392640201615,  0.097545161008064, -0.415734806151272],
             [0.353553390593274, -0.353553390593274, -0.353553390593274,  0.353553390593274,  0.353553390593274,
              -0.353553390593273, -0.353553390593274,  0.353553390593273],
             [0.277785116509801, -0.490392640201615,  0.097545161008064,  0.415734806151273, -0.415734806151273,
              -0.097545161008065,  0.490392640201615, -0.277785116509801],
             [0.191341716182545, -0.461939766255643,  0.461939766255643, -0.191341716182545, -0.191341716182545,
              0.461939766255644, -0.461939766255644,  0.191341716182543],
             [0.097545161008064, -0.277785116509801,  0.415734806151273, -0.490392640201615,  0.490392640201615,
              -0.415734806151272,  0.277785116509802, -0.097545161008063]]
        Y = np.dot(np.dot(A, R), np.transpose(A))

     

    步骤四:量化

     

    量化即将DCT变换后的结果除以各自的量化步长并取整,由于我们需要大量低频数据而降低高频数据,则对高频、低频出数据采用不同步长量化取整即可。比如高频出DCT变换后数值为38,取量化步长为99时,int38/99=0,反量化时0*99=0,即可滤掉高频数据。

    低频数据为65,取步长为21,int65/21=3,反量化回去时3*21=63,可以近似的对低频数据进行重现。由于对于亮度和色度的需求量不同,可以分别采用亮度和色度的量化表对应量化。

     

    其中亮度量化表为

     

    Q=[[  16, 11,  10,  16, 24,   40,  51,  61],

        [ 12,  12,  14, 19,  26,   58, 60,   55],

    [ 14,  13,  16, 24,  40,   57, 69,   56],

    [ 14,  17,  22, 29,  51,   87, 80,   62],

        [ 18,  22,  37, 56,  68,  109, 103,  77],

        [ 24,  35,  55, 64,  81,  104, 113,  92],

        [ 49,  64,  78, 87, 103,  121,  120, 101],

        [ 72,  92,  95, 98, 112,  100,  103, 99]]

         色度量化表为

     P=[  [17, 18, 24, 47, 99, 99, 99,99],

          [18, 21, 26, 66, 99, 99, 99, 99],

          [24, 26, 56, 99, 99, 99, 99, 99],

          [47, 66, 99, 99, 99, 99, 99, 99],

          [99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99],

          [99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99],

          [99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99],

          [99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99]]

    步骤五:编码

    经过上述变换,由于图像亮度在8*8方块内变换较小,一般会变为低频在左上角,以对角线方向梯度下降的右下角几乎为0的方阵,对此采用Z形扫描,使得连续的0尽可能的多,同时将二维信息转化为一维,随后进行RLE编码,即以一对数组(64,0)表示连续的64个相同的0。

    def RLEencode(A):
        num = 1
        b = []
        A.append(0)
        for j in range(0, 64):
            if A[j + 1] == A[j] and j != 63:
                num = num + 1
            else:
                b.append(num)
                b.append(A[j])
                num = 1
        return b;

    步骤六:解码

    RLE反编码,将(64,0)变为64个0组成的行向量,64长度的向量反z字形变为8*8矩阵。

    随后进行反量化,也就是对应元素值乘以量化表,依次用上文亮度、色度量化表进行运算即可,最后对数据取整。

    IDCT变换:f=A'FA

    YUV444转为RGB并拼接:此处由于计算取整的原因反变换后原图像的边缘数值会出现溢出比如1变为-3,252变为270,此时对大于255以及小于0的数分别取255和0 。

     

    def RGB(Y,U,V):
        (x, y) = Y.shape
        for i in range(0, x):
            for j in range(0, y):
                Y[i][j] = Y[i][j] + 128
                U[i][j] = U[i][j] + 128
                V[i][j] = V[i][j] + 128
        R = Y + 1.402 * (V - 128)
        G = Y - 0.34414 * (U - 128) - 0.71414 * (V - 128)
        B = Y + 1.772 * (U - 128)
        for i in range(0, x):
            for j in range(0, y):
                if R[i][j] < 0:
                    R[i][j] = 0
                elif R[i][j] > 255:
                    R[i][j] = 255
                if G[i][j] < 0:
                    G[i][j] = 0
                elif G[i][j] > 255:
                    G[i][j] = 255
                if B[i][j] < 0:
                    B[i][j] = 0
                elif B[i][j] > 255:
                    B[i][j] = 255
        R = R.astype(np.int)
        G = G.astype(np.int)
        B = B.astype(np.int)
        return R, G, B;
    

     

    最后得到图像。

     

     

     

     

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    1. 安装opencv4.2版本

    首先安装最新版的opencv-python包,在终端中输入命令:

    pip install opencv-python==4.2.0.32

    2. WebP编码

    Webp是一种高效的图像编码方式,由谷歌推出,开源免费。其图像压缩效率相比jpg可以提升一倍性能。

    import cv2
    
    img = cv2.imread('1.jpg')
    cv2.imwrite("1.webp", img, [cv2.IMWRITE_WEBP_QUALITY, 50])

    下面是测试效果,原图2.8M,压缩因子采用50后只有175K,压缩前后对比效果如下:

     

    可以看到整体画质并没有明显的区别。

    3. 解码并保存

    import cv2
    
    img = cv2.imread('1.webp')
    cv2.imwrite("2.jpg", img)

     

     

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  • 图像压缩过程(如下图):首先通过对原始图像编码以达到减少数据量的目的(压缩过程),对编码结果进行解码,得到解码图像(恢复了图像形式)以使用 。 方式图像存在冗余数据,通过消除冗余数据,即那些...

    目录

    一、图像压缩原理

    二、数据冗余类型

    三、图像编码器和解码器模型

    四、客观图像保真度

    五、编码定理

    六、变长(不等长)编码

    6.1、哥伦布编码

    6.2、指数哥伦布编码(H.264)

    6.3、哈夫曼(Huffman)编码


    一、图像压缩原理

    图像压缩过程(如下图):首先通过对原始图像的编码以达到减少数据量的目的(压缩过程),对编码结果进行解码,得到解码图像(恢复了图像形式)以使用 。

     

    方式:图像存在冗余数据,通过消除冗余数据,即那些代表了无用的信息(有时也包括相对不重要的信息),或者是重复地表示了其他数据已表示的信息。

    二、数据冗余类型

    1.像素相关冗余:与像素间相关性直接联系着的数据冗余
    2.编码冗余:如果一个图像的灰度级编码,使用了多于实际需要的编码符号,就称该图像包含了编码冗余(例如一张黑白照片只需要两个灰度表示,你却采用了8位的编码格式来表示,即造成冗余)
    3.心理视觉冗余:视觉系统并不是对于图像场的任何变化都能感知,去除心理视觉冗余数据能导致定量信息的损失,称为量化  。

    三、图像编码器和解码器模型

    映射器是通过将输入数据变换以减少像素相关冗余。
    量化器通过减少映射器输出的精确度来减少心理视觉冗余。
    符号编码器通过将最短的码赋给最频繁出现的量化器输出值以减少编码冗余。
    解码器进行符号编码和映射的逆操作(符号解码和反映射)。量化操作是不可反转的。

    四、客观图像保真度

    最常用的客观保真度准则是均方根误差均方信噪比

    如果用

     e(x,y)=\widehat{f}(x,y)-f(x,y) 表示像素点(x,y)在输入图和输出图间误差

    那么

    两图间总误差为:

    \sum_{x=0}^{x=x_{max}-1}\sum_{y=0}^{y=y_{max}-1}\left | e(x,y) \right |

    均方根误差为:

    e_{rms}=\left [ \frac{1}{MN}\sum_{x=0}^{x=x_{max}-1}\sum_{y=0}^{y=y_{max}-1} \left [ e\left ( x,y \right ) \right ]^{2}\right]^{1/2}

    均方信噪比为:

    SNR_{ms}=\frac{\sum_{x=0}^{x=x_{max}-1}\sum_{y=0}^{y=y_{max}-1} \hat{f} ^{2}(x,y)}{\sum_{x=0}^{x=x_{max}-1}\sum_{y=0}^{y=y_{max}-1} e(x,y) ^{2}}

    五、编码定理

    这部分其实属于通信和计算机编码的交叉内容,建议参照视频学习。

    举个栗子:https://www.bilibili.com/video/av26735580?from=search&seid=189914687611790319

    排列有点乱,建议加速跳看。

    这部分我的总结要点:

    首先要了解自信息、信源熵等概念。

    香浓定理:简单的说就是没有比信源更好的无失真编码方式了(熵最大)。当然这里是有条件的,就是零记忆信源。也称为为 Shannon(香农)无失真编码定理

    这部分主要为下面代码打基础。

    六、变长(不等长)编码

    6.1、哥伦布编码

    给定一个非负整数n和一个正整数除数m,记n相对于m的哥伦布码记为G_{m}\left ( n \right )

    (1)构建商 \left \lfloor\frac{n}{m} \right \rfloor 的一元码;比如商为2,一元码就是2个1加一个0,即110;商为3,一元码就是3个1加一个0为1110;

    (2)令  k=\left \lceil log_{2} m\right \rceil , c=2^{^{k}}-m, r=n \mathrm{mod} m,计算截断的r{}',(截断的意思就是转化成2进制,保留相应的位)

    (3),拼接1和2的结果。

    6.2、指数哥伦布编码(H.264)

    指数哥伦布编码记为G_{exp}^{k}(n)

    (1)找到满足下式的整数 i

    (2)计算下式的二式表达,并将其截断到最低的k+i比特

    (3)拼接(1)和(2)。

      哥伦布编码以及指数哥伦布编码适于对相邻像素的差进行编码(小值出现的多,大值少),所以在一般图像处理中应用较少。

    6.3、哈夫曼(Huffman)编码

    1.将信源符号按出现概率从大到小排成一列,然后把最末两个符号的概率相加,合成一个概率。
    2.把这个符号的概率与其余符号的概率按从大到小排列,然后再把最末两个符号的概率加起来,合成一个概率。
    3.重复上述做法,直到最后剩下两个概率为止。
    4.从最后一步剩下的两个概率开始逐步向前进行编码。每步只需对两个分支各赋予一个二进制码,如对概率大的赋予码元0,对概率小的赋予码元1。

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  • 图像编码基本分类

    千次阅读 2015-09-21 20:52:07
    按照压缩的原理分类:可分为基于人眼视觉特性的压缩编码、基于图像统计特性的编码方法、基于内容和基于模型编码方式; 按照作用域在空间域和频率域:可分为变换域方法、空间域方法和混合域方法; 按照是否自适应分为...

    按解码重构图像和原始图像是否相同分类:可分为有损压缩和无损压缩编码;

    按照压缩的原理分类:可分为基于人眼视觉特性的压缩编码、基于图像统计特性的编码方法、基于内容和基于模型编码方式;

    按照作用域在空间域和频率域:可分为变换域方法、空间域方法和混合域方法;

    按照是否自适应分为:自适应编码和非自适应编码;


    根据所用方法分类:

            第一代图像编码:

                 第一代图像编码建立在信息论基础上,主要利用图像信号的随机统计特性,即信号的时间、空间相关性以及频谱特性。

           第二代图像编码:

                 第二代编码从图像的结构和模型的角度分析图像,以充分利用人眼视觉系统特性。与第一代编码相比,第二代编码不止停留在诸如视觉量化上,它更在图像建模这一根本问题上引入了人眼视觉特性,从而图像编码变成了针对对象而非针对像素编码。在过去的几年中,在图像基元方面,提出了物体、区域、轮廓、纹理等概念,这些新的编码方法的研究还在进行中。

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  • 将SDBMP转换为MPEG4编码方式图像

    千次阅读 2020-11-29 00:27:55
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  • 方法对域块选择以及几何变换方式选择进行加速。 基于区块邻域匹配的快速匹配策略, 对匹配效果不佳 的区块进行块截取编码, 对平滑块采用均值和三级四叉树编码, 使得综合压缩性能良好, 编码速度有较 大提高...
  • 作者Email: cuiwj181@sohu.com 摘要:一般画面分割器将分割后的数字图像转换成复合视频信号输出,若要和图像编码器相连,实现数字图像编码,还得进行模数变换和视频解码,因此视频信号经历了二次AD和DA转换以及视频...
  • 图像编码的研究背景 彩色视频数据量分析 传真数据量分析 (一)数据冗余 基本概念 描述上的冗余 描述方式: 1)这是一幅22的图像,图像的第一个像素是红的,第二个像素是红的,第三个像素是红的,第四个像素是...
  • 图像课设Huffman编码

    千次阅读 2020-11-20 19:35:26
    它是一种编码方式,哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。 Huffman于1952年提出一种编码方法,该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长 度最短的码字,有时称之为最佳编码,一般就叫作Huffman编码。 以...
  • 该文在集合分裂嵌入决(SPECK)的基础上,提出了一种改进的无链表集合分裂嵌入块图像编码(SPECK)算法。将二维坐标值采用线性索引技术映射成一维的索引值,设置状态标记来记录集合和像素的重要性状态以代替链表的...
  • 图像编码格式

    千次阅读 2020-06-24 11:04:06
    一般图片的格式有如下几种: 1.BMP Bitmap(位图)的简写。 BMP格式没有压缩像素格式,画面质量比较好;它包含的图像数据比较...JPEG是有损压缩格式,用在网络、网页、图形、图像信息显示比较多,用有损的压缩方式去除
  • 根据带内小波系数的聚类特性和带间小波系数的相似性,提出了一种新的小波图像编码方法。使用两种大小尺寸的形态学膨胀算子优化带内重要系数编码,并对两种膨胀方式采用不同的算术编码模型,克服了传统单一算子不能...
  • 针对星载图像提出了一种新的低复杂度、低内存、高效的嵌入式小波图像编码算法。首先,提出了二叉树作为一种新型而且健壮的方式对遥感图像的小波变换进行编码。其次,开发了一种自适应扫描次序,对二叉树从低部至顶部...
  • 实现步骤:(1) 通过编码量化矩阵; (2) 通过矩阵整体赋值的方式改变DCT系数,将被舍弃的高频DCT系数设为0; (3) 改变DCT系数后进行选择性重建图像; (4) 使用matlab的函数将重构图像、误差图像等输出; (5...

空空如也

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图像编码方式