第5章多媒体数据压缩与编码之一.ppt

算术编码过程示意图 编码的字符串为BAD （5）LZW压缩编码 LZW——Lempel Ziv Welch Lempel和Ziv：以色列人（1977年提出） Welch：美国人（1985年应用实现） LZW主要用于在不知道统计特性时对数据进行压缩。 LZW属于词典编码，是无损压缩技术。 LZW原理是：用一种代码表示数据流中的重复字串。将代码和字串的对应关系建立一个表（编码对照表）。在压缩过程和解压缩过程分别产生不同的转换表，压缩和解压缩结束，转换表不再起任何作用。 LZW的编码过程： 初始化字符串表 输入字符 新串在字符表中？ 新串加入字符表中 输出前缀码 前缀=新字符串 字符串表已满？ 编码已完成？ 否 否 否 是 是 是 LZW对一般图像的压缩比为：1:1——5:1之间。 高度图案化的图像可达：10:1。 压缩比随图像图案的变化而不同。 在GIF等图像上得到应用。 LZW压缩算法参考书： （1）（加）Ze-Nian Li Mark S.Drew著. 史元春等译 《多媒体技术教程》.机械工业出版社. 2007 （2）林福宗 《多媒体技术基础》. 清华大学出版社 4、变换编码 1）变换编码的主要思想：就是通过将原始信息的空间域通过数学变换，变换到频率域，使得信号中最重要的部分（例如包含最大能量的最重要的系数）在变换域中易于识别，并集中出现，可以重点处理；相反使能量较少的部分较分散，可以进行粗处理。 空间域 频率域 * 第5章 多媒体数据压缩与编码 多媒体信息的数据量 ● 文本 若1024×768显示分辨率、16×16点阵文字、4 Byte/字，则一屏 汉字的总数据量为: (1024/16)×(768/16)×4 = 12288 Byte (12KB) ● 图像 若采用1024×768显示分辨率，则满屏图像的总数据量为: 1024×768×log2 256 ÷8 = 786432 Byte (768 KB) ● 音频 若采样频率为44100Hz，16bit (2Byte)，立体声 (2声道)， 则1分钟的总数据量为: 44100×2 Byte×2 (STEREO) ×60s = 10336 KB (10MB) 数据冗余 ● 冗余基本概念 ● 冗余 —— 信息所具有的各种性质中多余的无用空间 ● 冗余度 —— 多余的无用空间的程度 I = D － du I — 信息量 D — 数据量 du — 冗余量，包含在D中 ● 信息量与冗余的关系 ● 冗余举例 播音员—— 180字/分钟，2Byte一个字，360Byte (合0.35KB/分钟) 音频数据——8kHz采样×8bit×60秒 = 3840KBit (合480KB/分钟) 1、概述 （1）数据冗余 1）空间冗余 规则物体和规则背景的表面物理特性具有相关性 2）结构冗余 图像表面纹理等结构存在相同或相似性 3）时间冗余 视频序列中，相邻图像之间有较大的相关性 4）知识冗余 图像的记录方式与人对图像的知识之间产生的差异 5）视觉冗余 人眼大约能分辨出约35000种不同的颜色。 编码用24位，即224 6）编码冗余（信息熵冗余） 编码需要的数据，而不是人眼视觉需要的数据。 7）听觉冗余 人的听觉范围20Hz——20KHz 8）其他冗余 数据压缩条件 ● 数据存在冗余 (重复数据、可忽略数据) ● 数据传输与存储空间的限制 (压缩 → 传输或存储 → 解压缩) ■ 45.1kHz / Stereo 1.3MB ■ 22.0kHz / Nomo 0.3MB ■ Stop 重复数据 可忽略数据 ● 不敏感因素 (颜色、亮度、频率、细节) 224 颜色 (16,777,216色) 28 颜色 (256色) （2）压缩的可能性 1）相邻信号具有相关性 （用差分脉冲编码就可以大大减少数据量） 2）丢掉一些对视听觉影响不大的信息，降低数据量。 （利用人的视听缺陷） 3）根据不同的冗余采用不同的方法 （如减少编码冗余、知识冗余等） 4）其他方法 （3）多媒体技术中的图像压缩方式 图像和视频压缩方法 2. 帧内预测编码（DPCM、ADPCM） (DPCM和ADPCM即可用于声音编码也可用于图像编码） 三阶邻域预测 帧内图像编码原理 3、熵编码（Entropy Coding)（统计编码） 熵编码是一种基于统计特性的可变字长