数字图像处理及MATLAB实现7课件.pptVIP

图像压缩编码（ImageCompressionCodingTechnology）7.3有限失真图像压缩编码（Lossyimagecompression）7.4图像编码新技术（NewImageCompressionTechnology）7.5图像压缩技术标准（ImageCompressionStandards）

概述（Introduction）为什么要对图像进行压缩举例1：对于电视画面的分辨率640*480的彩色图像，每秒30帧，则一秒钟的数据量为：640*480*24*30=221.12M，1张CD可存640M，如果不进行压缩，1张CD则仅可以存放2.89秒的数据举例2：目前的WWW互联网包含大量的图像信息，如果图像信息的数据量太大，会使本来就已经非常紧张的网络带宽变得更加不堪重负（WorldWideWeb变成了WorldWideWait）

图像的信息量与信息熵（InformationContentandEntropy）1.信息量设信息源X可发出的消息符号集合为并设X发出符号的概率为，则定义符号出现的自信息量为:通常,上式中的对数取2为底，这时定义的信息量单位为“比特”(bit)。

）2.信息熵对信息源X的各符号的自信息量取统计平均,可得每个符号的平均自信息量为:这个平均自信息量H(X)称为信息源X的熵(entropy),单位为bit/符号,通常也称为X的零阶熵。由信息论的基本概念可以知道,零阶熵是无记忆信息源(在无失真编码时)所需数码率的下界。

通常一副图像中的各点像素点之间存在一定的相关性。特别是在活动图像中，由于两幅相邻图像之间的时间间隔很短，因此这两幅图像信息中包含了大量的相关信息。这些就是图像信息中的冗余。

图像数据冗余(Imagedataredundancy)1.空间冗余图7.2是一幅图像，其中心部分为一个灰色的方块，在灰色区域中的所有像素点的光强和彩色以及饱和度都是相同的，因此该区域中的数据之间存在很大的冗余度。图7.2空间冗余空间冗余是图像数据中最基本的冗余。要去除这种冗余，人们通常将其视为一个整体，并用极少的数据量来表示，从而减少邻近像素之间的空间相关性，已达到数据压缩的目的。

图像数据冗余(Imagedataredundancy)2.时间冗余由于活动图像序列中的任意两相邻的图像之间的时间间隔很短，因此两幅图像中存在大量的相关信息，如图7.3所示。时间冗余是活动图像和语音数据中经常存在的一种冗余。图7.3时间冗余

图像数据冗余(Imagedataredundancy)3.信息熵冗余信息熵冗余是针对数据的信息量而言的。设某种编码的平均码长为式中，为分配给第符号的比特数，为符号出现的概率。这种压缩的目的就是要使L接近

图像数据冗余(Imagedataredundancy)4.结构冗余图7.4表示了一种结构冗余。从图中可以看出。它存在着非常强的纹理结构，这使图像在结构上产生了冗余。

图像数据冗余(Imagedataredundancy)5．知识冗余随着人们认识的深入，某些图像所具有的先验知识，如人脸图像的固有结构（包括眼、耳、鼻、口等）为人们所熟悉。这些由先验知识得到的规律结构就是知识冗余。6.视觉冗余由于人眼的视觉特性所限，人眼不能完全感觉到图像画面的所有细小的变化。例如人眼的视觉对图像边缘的剧烈变化不敏感，而对图像的亮度信息非常敏感，因此经过图像压缩后，虽然丢了一些信息，但从人眼的视觉上并未感到其中的变化，而仍认为图像具有良好的质量。

图像压缩编码分类(CodingmethodsofImageCompression数字图像压缩编码分类方法有很多，但从不同的角度，可以有不同的划分。从信息论角度分，可以将图像的压缩编码方法分为无失真压缩编码和有限失真编码。无失真图像压缩编码利用图像信源概率分布的不均匀性，通过变长编码来减少信源数据冗余，使编码后的图像数据接近其信息熵而不产生失真，因而也通常被称为熵编码。有限失真编码则是根据人眼视觉特性，在允许图像产生一定失真的情况下（尽管这种失真常常不为人眼所觉察），利用图像信源在空间和时间上具有较大的相关性这一特点，通过某一种信号变换来消除信源的相关性、减少信号方差，达到压缩编码的目的。

压缩技术的性能指标(EvaluationIndexofImageCompressionapproaches)1.压缩比为了表明某种压缩编码的效率,通常引入压缩比这一参数,它的定义为:其中表示压缩前图像每像素的平均比特数,表示压缩后每像素所需的平均比特数,一般的情况下压缩比c总是大于等于1的,c愈大则压缩程度愈高。

2.平均码字长度平均码字长度:设为数字图像第k个码字的长