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  • 数字图像压缩编码

    2020-06-05 15:57:37
    数字图像压缩编码基础 数字图像的压缩是指在不同用途的图像质量要求下,用最少的比特数表示一幅图像的技术。 数字图像的压缩是实现图像存储和传输的基础。 数字图像压缩目的: 节省图像存储容量;减少传输信道容量;...

    数字图像压缩编码基础

    数字图像的压缩是指在不同用途的图像质量要求下,用最少的比特数表示一幅图像的技术。
    数字图像的压缩是实现图像存储传输的基础。
    数字图像压缩目的
    节省图像存储容量;减少传输信道容量;缩短图像加工处理时间。
    7.1.1 图像压缩的基本概念
    1. 信息相关
    在绝大多数图像的像素之间, 各像素行和帧之间存在着较强的相关性。从统计观点出发,就是每个像素的灰度值(或颜色值)总是和其周围的其它像素的灰度值(或颜色值)存在某种关系,应用某种编码方法减少这些相关性就可实现图像压缩。
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    由此可见,利用图像中各像素之间存在的信息相关,可实现图像编码信息的压缩。
    2. 信息冗余
    从信息论的角度来看, 压缩就是去掉信息中的冗余。即保留确定信息,去掉可推知的确定信息,用一种更接近信息本质的描述来代替原有的冗余描述。
    图像数据存在的冗余可分为三类:
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    2. 信息冗余
    (1)编码冗余
    由于大多数图像的直方图不是均匀(水平)的,所以图像中某个(或某些)灰度级会比其它灰度级具有更大的出现概率,如果对出现概率大和出现概率小的灰度级都分配相同的比特数,必定会产生编码冗余。
    (2)像素间的冗余
    所谓“像素间的冗余”,是指单个像素携带的信息相对较少,单一像素对于一幅图像的多数视觉贡献是多余的, 它的值可以通过与其相邻的像素的值来推断。
    (3)心里视觉冗余
    心里视觉冗余是指在正常的视觉处理过程中那些不十分重要的信息。
    7.1.2 保真度准则
    1. 客观保真度准则
    当所损失的信息量可表示成原图像与该图像先被压缩而后又被解压缩而获得的图像的函数时,就称该函数是基于客观保真度准则的。
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    2. 主观保真度准则(subjective fidelity criteria)
    主观评价的一般方法是,通过给一组观察者提供原图像和典型的解压缩图像,由每个观察者对解压缩图像的质量给出一个主观的评价,并将他们的评价结果进行综合平均,从而得出一个统计平均意义下的评价结果。
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    变长编码

    7.2.1 变长编码
    1. 费诺码
    费诺编码方法认为:在数字形式的码字中的0和1是相互独立的,因而其出现的概率也应是相等的(为0.5或接近 0.5),这样就可确保传输的每一位码含有1比特的信息量。
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    2. 霍夫曼编码(Huffman coding)
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    霍夫曼编码方法的步骤:
    ① 把输入的信源符号和其出现的概率按概率值的大小顺序从上到下依次并列排列。
    ② 把最末两个具有最小概率的元素的概率进行相加,再把相加得到的概率与其余概率按大小顺序从上到下进行排列。
    ③重复(2),直到最后只剩下两个概率为止。如果再把剩余的两个概率合并作为树根,那么从后向前直至每个信源符号(的初始概率)就形成了一棵二叉树。
    ④ 从最后的二叉树根开始为每个节点的分支逐步向前进行编码,给概率较大(上方)的分支赋予0,给概率较小(下方)的分支赋予1。
    ⑤ 从树根到每个树叶的所有节点上的0或1就构成了该树叶,也即对应的信源符号的编码。
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    7.3 算术编码

    算术编码假设,对于一个独立信源来说,任一由信源符号组成的长度为N的序列的发生概率之和等于1。
    根据信源符号序列的概率,把[0,1]区间划分为互不重叠的子区间,子区间的宽度恰好等于各符号序列的概率,这样,每个子区间内的任意一个实数都可以用来表示对应的符号。显然,一串符号序列发生的概率越大,对应的子区间就越宽,表达它所用的比特数就越少,因而相应的码字就越短
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    变换编码

    变换编码的理论根据:
    a) 正交变换可保证变换前后信号的能量保持不变;
    b) 正交变换具有减少原始信号中各分量的相关性及将信号的能量集中到少数系数上的功能。
    变换编码的概念:
    是指以某种可逆的正交变换把给定的图像变换到另一个数据/频率域,从而利用新的数据域的特点,用一组非相关数据(系数)来表示原图像,并以此来去除或减小图像在空间域中的相关性,将尽可能多的信息集中到尽可能少的变换系数上,使多数系数只携带尽可能少的信息,实现用较少的数据表示较大的图像数据信息,进而达到压缩数据的目的。
    7.4.1 变换编码的过程
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    7.4.2 子图像尺寸的选择
    图像的大小与变换编码的误差和变换所需的计算量等
    有关。
    在大多数应用中,把图像进一步分割成子图像块要求
    满足以下两个条件:
    一是相邻子图像块之间的相关性(冗余)要减少到
    某种可接受的程度;

    二是子图的长和宽应是2的整数次幂,最常采用的子
    图像尺寸为8×8和16×16。

    7.4.3 变换的选择
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    7.4.4 变换系数的量化和编码
    1. 区域编码
    所谓区域编码,就是只保留变换系数方阵中一个特定区域的系数,而将其它系数置零的一种编码方法。
    由于大多数图像的频谱具有低通特性,所以通常是保留低频部分的系数而丢弃高频部分的系数。
    具体来说,就是保留系数方阵中左上角区域的若干系数,而将其余系数置为零。
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    当给量化结果分配相同的比特数(都为8位)时,对变换系数的量化有两种方式:
    a) 均匀量化方案:即对每一个系数都用同样大小的一
    个值量化;
    b) 非均匀量化方案:比如,用表6.7的亮度量化值或表6.8的色度量化值作为量化器,也即对各子图像的变换系数中的每个系数用量化表中对应的值进行量化。
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  • 摘 要:本文阐述了数字图像压缩编码的必要性,介绍了几种常见数字图像压缩编码方法的 原理及其适用的场合和特点,并对数字图像编码新技术做了简单介绍。 关键词:数字图像;数据冗余;图像压缩编码 中图分类号:TP...
  • 摘 要: 文章论述了经典图像编码方法和现代图像编码方法的基本原理, 指出将多种编码算法融合在一 个编码器中是新一代图像编码的研究方向。 关键词: 预测编码; 离散余弦变换; 熵编码; 分形编码; 模型基编码 中图分类...
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    千次阅读 2018-07-10 17:03:39
    图像压缩编码是专门研究图像数据压缩的技术,就是尽量减少表示数据图像所需要的数据量目的:减少存储空间、缩短传输时间图像压缩编码从本质上来说就是对要处理的图像数据按照一定的规则进行变换和组合,从而达到以尽...

    图像压缩编码是专门研究图像数据压缩的技术,就是尽量减少表示数据图像所需要的数据量

    目的:减少存储空间、缩短传输时间

    图像压缩编码从本质上来说就是对要处理的图像数据按照一定的规则进行变换和组合,从而达到以尽可能少的数据来表示尽可能多的数据信息。

    一、数据的冗余与相关
    1.数据的冗余
    大多数信息的表达都存在着一定的冗余度(相关性),通过采用一定的模型和编码方法,可以降低这种冗余度。
    设:为表达一个信息,方法A用了n1个数据,改进方法B用了n2个数据(压缩数据):
    • 压缩率(压缩比): C = n1 / n2
    • 相对数据冗余:R = 1 – 1/C
    2.图像数据中的冗余
    三种数据冗余:编码冗余、像素冗余、视觉心理冗余
    • 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。

    • 像素冗余(像素间相关)
    任何给定位置像素值,原理上均与相邻像素相关,都可以通过它的邻居预测到,单个像素携带的信息相对较少。
    对于一幅图像,大量单个像素对视觉的贡献是冗余的。这是建立在对邻居值预测的基础上。

    例:原图像数据:234 223 231 238 235
          压缩后数据: 234 -11 8 7 -3
    • 视觉心理冗余
    一些信息在一般视觉处理中比其它信息的相对重要程度要小,这种信息就被称为视觉心理冗余。
    人类的视觉系统由于受生理特性的限制,对于图像场的注意是非均匀的,人对细微的颜色差异感觉不明显。
     
    例如,人类视觉的一般分辨能力为26灰度等级,而一般的图像的量化采用的是28灰度等级,即存在视觉冗余。 
    人类的听觉对某些信号反映不太敏感,使得压缩后再还原有允许范围的变化,人也感觉不出来。

    • 利用图像数据的冗余开展压缩
    (1)因为有编码冗余和像素冗余,当我们将图像信息的描述方式改变之后,可以压缩掉这些冗余,进行“无损”压缩。
    (2)因为有主观视觉冗余,当我们忽略一些视觉不太明显的微小差异,可以进行所谓的“有损”压缩。

    • 保真度准则——评价压缩算法的标准
    a.客观保真度准则—定量描述
    b.主观保真度准则—定性或定性基础上的定量描述

    **客观保真度准则
    如果信息损失的程度,可以表示为原始或输入图像与压缩后又解压缩输出的图像的函数,这个函数就被称为客观保真度准则。
    一般表示为:
    e(x, y) = f '(x, y) − f (x, y)
    式中:f(x,y)是输入图像,
    f '(x, y)是压缩后解压缩的图像, e(x,y)是误差函数
    由此可得两个图像之间的均方根误差:


    均方信噪比:

    • 主观保真度准则
    通过视觉比较两个图像,给出一个定性的评价,如很粗、粗、稍粗、相同、稍好、较好、很好,这种评价被称为主观保真度准则。

    https://blog.csdn.net/zqhwando/article/details/79055581

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  • 数字图像压缩原理及常用压缩编码方法 概述了几种方法
  • 介绍了数字电视技术中,要进行图像压缩编码的原因,压缩效果,应用,机理,冗余度,发展历程等等。
  • 图像压缩编码

    千次阅读 2017-04-10 13:59:52
    一、图像压缩编码的必要性 图像的数据量非常大,为了有效地传输和储存图像,有必要压缩图像的数据量,而且随着现代通讯技术的发展,要求传输的图像信息的种类和数据量愈来愈大,若不进行数据压缩,难以推广应用。...

    一、图像压缩编码的必要性
    图像的数据量非常大,为了有效地传输和储存图像,有必要压缩图像的数据量,而且随着现代通讯技术的发展,要求传输的图像信息的种类和数据量愈来愈大,若不进行数据压缩,难以推广应用。

    二 、图像压缩编码的可行性
    从压缩的客体—“数字图像”来看,原始图像数据是高度相关的,存在很大的冗余。数据冗余造成比特数浪费,消除这些冗余可以节约码字,也就是到了数据压缩的目的。图像越有规则,其自相关系数越大,图像的空间冗余就越大。
    从人体的视觉系统和大脑来看,有些图像信息相对来说不那么重要,除去这些信息并不会明显降低人言所感受的图像质量。

    三、图像压缩编码的分类
    根据压缩过程有无信息损失:
    有损编码、无损编码

    四、图像压缩的评价指标
    压缩比和失真性是衡量图像压缩的重要指标。
    压缩比:图像压缩前后的信息量之比。
    失真性:该性能指标主要是针对有损编码而言的,是指图像经有损压缩,然后将其解码后的图像与原图像之间的误差。有损压缩会使原始图像数据不能完全恢复,信息受到一定的损失,但压缩比较高,复原后的图像存在一定的失真。

    %读入图像并进行灰度转换
    I=imread(‘pears.png’);
    imshow(I)
    IGRAY=rgb2gray(I);
    [m n]=size(IGRAY);
    %建立数组RLEcode,其中元素排列形式为[行程起始行坐标、行程列坐标、灰度值]
    c=I(1,1);RLEcode(1,1:3)=[1 1 c];
    t=2;
    % 进行行程编码
    for k=1: m
    for j=1: n
    if(not(and(k==1,j==1)))
    if(not(I(k,j)==c))
    RLEcode(t,1:3)=[k j I(k,j)];
    c=I(k,j);
    t=t+1;
    end
    end
    end
    end这里写图片描述这里写图片描述
    %读入图像并进行灰度转换
    I=imread(‘pears.png’);
    imshow(I)
    IBM=im2bw(I);
    [m n]=size(IBM);
    %建立数组RLEcode,其中元素排列形式为[行程起始行坐标、行程列坐标、灰度值]
    c=I(1,1);RLEcode(1,1:3)=[1 1 c];
    t=2;
    % 进行行程编码
    for k=1: m
    for j=1: n
    if(not(and(k==1,j==1)))
    if(not(IBM(k,j)==c))
    RLEcode(t,1:3)=[k j IBM(k,j)];
    c=IBM(k,j);
    t=t+1;
    end
    end
    end
    end
    这里写图片描述这里写图片描述

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  • 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...

    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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  • 查阅JPEG编码的有关资料,对图像进行JPEG压缩,算法步骤必须包括如下几个部分:图像分块,离散余弦变换,量化,ac和dc系数的Z字形编排。 问题1: 质量因子分别选为20,60,80,对比显示原图与不同质量因子下解码后的...
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  • 数字图像处理与压缩编码技术
  • 数字图像处理与压缩编码技术》. 希望对大家有所帮助,觉得很有用
  • 图像压缩编码原理

    千次阅读 2018-01-10 17:23:12
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