数字图像处理技术 第05章 图像编码与压缩0607.ppt

【图像编码与压缩】是数字图像处理中的重要环节，它涉及到如何有效地存储和传输图像数据。在本章中，我们探讨了几个关键的概念和技术。 我们了解到**信息论中的有关概念**，如**信息**，它指的是消息的不确定性；**信息量**，即消息的有用程度，通常用比特（bit）来衡量；**信息熵**，表示信源的平均信息量，反映了信源的不确定度；以及**冗余度**，指的是在数据中重复出现的部分，可以通过压缩去除而不影响信息的完整性。 接下来，我们讨论了几种**编码方式**。**统计编码**利用了信源的统计特性，比如**Huffman编码**，它是一种基于概率的前缀编码，使得频繁出现的符号对应较短的编码。**预测编码**通过预测当前像素的值，然后编码预测误差，以减少数据量。**变换编码**，如傅里叶变换或离散余弦变换，将图像从空间域转换到频率域，高频成分可以被更高效地编码。而**混合编码**结合了预测和变换编码的优点，以实现更好的压缩效果。 在**静态图像压缩标准**方面，提到了几个常见的国际标准，如**JPEG**（Joint Photographic Experts Group），适用于连续色调的彩色图像；**JBIG**（Joint Bi-level Image Group）用于二值图像的压缩；以及**JPEG2000**，它引入了更先进的编码技术，提供了更高的压缩效率和更好的图像质量。 数据压缩的**基本概念**强调了其目的，包括节省存储空间、缩短传输时间、减少信号带宽占用等。一个**数据压缩系统**通常包含编码器和解码器，它们之间的关系可以用系统图来表示。**熵**是衡量信源信息量的平均值，当编码熵大于实际熵时，说明存在数据冗余。通过去除冗余数据，可以实现无损压缩。 图像编码压缩的**必要性**源自于图像数据量的巨大。例如，一个VGA图像就有300KB的数据量，高清晰度电视（HDTV）的亮度信号每秒甚至可以达到52.7MB。因此，压缩是必不可少的。图像中的**冗余因素**包括编码冗余、像素间的相关性冗余和视觉冗余，这些都是压缩技术可以利用的地方。 **压缩技术指标**包括图像熵、平均码长、压缩比、信噪比（SNR）和主观评价。例如，SNR用于客观评价图像质量，而主观评价则根据人类视觉系统的感知进行打分。理想的压缩方法应该在保持图像质量的同时，实现较高的压缩比例。 我们提到了**无损压缩**（如Huffman编码、Shannon编码、游程编码和算术编码）和**有损压缩**（如预测编码、变换编码和混合编码），以及一些现代方法，如分形编码和模型基编码。这些方法各有优缺点，适用于不同的应用场景。 图像编码与压缩是数字图像处理中的核心主题，通过各种编码技术，可以在不显著降低图像质量的情况下，大幅度减少图像数据的存储和传输需求，从而极大地提高了图像处理的效率和便捷性。