第三章——多媒体数据压缩技术(PartII)

多媒体技术及应用第1页/总67页第三章多媒体数据压缩编码技术本章主要内容数据压缩基本原理常用数据压缩编码方法量化统计编码预测编码变换编码其他重要编码多媒体数据压缩编码国际标准第2页/总67页小波变换编码分形编码子带编码3.6其他重要编码第3页/总67页小波变换（WaveletTransform）编码小波变换基本概念小波变换是一个线性变换，能够将一个信号分解成对空间、时间和频率的独立贡献，同时又不失原信号所包含的信息。经过小波变换后的图像能量很集中，便于对不同的分量作不同的处理，达到较高的压缩比。小波变换特点☆压缩比高☆压缩速度快☆压缩后能保持信号与图像的特征基本不变☆传输过程中可以抗干扰3.6其他重要编码第4页/总67页小波变换（WaveletTransform）编码小波变换压缩图像原理小波分解，得到一系列不同分辨率的子图像。不同子图像对应的频率不同。高分辨率（高频）的子图像上大部分点的数值都接近于0，分辨率越高越明显。而对于图像来说，表现图像最主要的部分是低频部分，小波变换压缩图像的基本思想就是：利用小波分解去掉图像的高频部分而只保留低频部分。3.6其他重要编码第5页/总67页3.6其他重要编码小波变换编码DEMO（wavlet.m）functionwavletclear;loadwbarb;%装载图像，wbarb是matlab提供的一个专门用于图像处理测试的图像subplot(2,2,1);image(X);%显示图像colormap(map);%setsthecurrentfigure'scolormaptoMAPtitle('原始图像');axissquare;disp(‘压缩前图像X的大小');whos('X');“whos”returnsastructurewiththefields:•name--variablename•size--variablesize•bytes--numberofbytesallocatedforthearray•class--classofvariable第6页/总67页3.6其他重要编码小波变换编码DEMO（wavlet.m）[c,s]=wavedec2(X,2,‘bior3.7’);%对图像用小波进行层分解cal=appcoef2(c,s,‘bior3.7’,1);%提取小波分解结构中第一层的低频和高频系数，即：小波分解近似分量ch1=detcoef2(‘h’,c,s,1);%水平（horizontal）方向cv1=detcoef2(‘v’,c,s,1);%垂直（vertical）方向cd1=detcoef2(‘d’,c,s,1);%斜线（diagonal）方向%h,v,d构成小波分解细节分量wavedec2isatwo-dimensionalwaveletanalysisfunction.[C,S]=wavedec2(X,N,'wname')returnsthewaveletdecompositionofthematrixXatlevelN,usingthewaveletnamedinstring'wname‘.OutputsarethedecompositionvectorCandthecorrespondingbookkeepingmatrixSAPPCOEF2(C,S,'wname',N)computestheapproximationcoefficientsatlevelNusingthewaveletdecompositionstructure[C,S]第7页/总67页3.6其他重要编码小波变换编码DEMO（cont.）a1=wrcoef2(‘a’,c,s,‘bior3.7’,1);%approximationcoefficienth1=wrcoef2('h',c,s,'bior3.7',1);%hori.detailcoefficients,v1=wrcoef2('v',c,s,'bior3.7',1);%vert.detailcoefficients,d1=wrcoef2('d',c,s,'bior3.7',1);%diag.detailcoefficients,%各频率成分重构c1=[a1,h1;v1,d1];subplot(2,2,2);image(c1);axissquare;title('分解后的低频和高频信息');%显示分频信息X=WRCOEF2('type',C,S,'wname',N)computesthematrixofreconstructedcoefficientsoflevelN,basedonthewaveletdecompositionstructure[C,S]第8页/总67页3.6其他重要编码小波变换编码DEMO（cont.）%进行图像压缩%保留小波分解第一层低频信息,首先对第一层信息进行量化编码ca1=appcoef2(c,s,'bior3.7',1);ca1=wcodemat(ca1,440,'mat',0);ca1=0.5*ca1;subplot(2,2,3);image(ca1);axissquare;title('第一次压缩图像');disp('第一次压缩图像大小为：');whos('ca1');wcodemat():extendedpseudocolormatrixscaling.第9页/总67页3.6其他重要编码小波变换编码DEMO（cont.）%保留小波分解第一层低频信息进行压缩ca2=appcoef2(c,s,'bior3.7',2);ca2=wcodemat(ca2,440,'mat',0);ca2=0.25*ca2;subplot(2,2,4);image(ca2);axissquare;title('第二次压缩图像');disp('第二次压缩图像大小为：');whos('ca2');第10页/总67页3.6其他重要编码小波变换编码DEMO(cont.)可以看出，第一次压缩时，提取原始图像中小波分解第一层的低频信息，此时压缩效果较好，但压缩比较小(约为1/3)。第二次压缩时，提取第一次分解低频部分的低频部分（即第二层的低频部分），其压缩比较大（约为1/12），但压缩效果在视觉上欠佳。理论上可以获得任意压缩比的压缩图像，当对压缩比和图像质量都有较高要求时，效果不如其他编码方法。第11页/总67页3.6其他重要编码小波变换编码DEMO（wavlet.m）高频基本为“0”第12页/总67页分形编码（FractalEncoding）分形编码是一种模型编码，它利用模型的方法，对需要传输的图像进行参数估测。分形的方法是把一幅数字图像，通过一些图像处理技术，如颜色分割、边缘检测、频谱分析、纹理变化分析等等，将原始图像分成一些子图像。子图像可以是简单的物体，也可以是一些复杂的景物。然后在分形集中查找这样的子图像。分形集实际上并不是存储所有可能的子图像，而是存储许多迭代函数，通过迭代函数的反复迭代，恢复出原来的子图像。。表示这样的迭代函数一般只需几个数据即可，这就达到了很高的压缩比。3.6其他重要编码第13页/总67页分形编码分形——一种有许多个与整体有某种相似性的局部所构成相似性——依赖仿射变换来确定。仿射变换——n维空间中函数图像的旋转、伸缩、平移、偏斜等操作。压缩比甚至能达到10000：13.6其他重要编码第14页/总67页分形几何的几个例子一棵参天大树与它自身上的树枝及树枝上的枝杈，在形状上没什么大的区别，大树与树枝这种关系在几何形状上称之为自相似关系；动物也不例外，一头牛身体中的一个细胞中的基因记录着这头牛的全部生长信息；还有高山的表面，您无论怎样放大其局部，它都如此粗糙不平等等。分形几何揭示了世界的本质，分形几何是真正描述大自然的几何学。3.6其他重要编码第15页/总67页3.6其他重要编码奇妙的分形世界第16页/总67页3.6其他重要编码奇妙的分形世界第17页/总67页3.6其他重要编码奇妙的分形世界第18页/总67页3.6其他重要编码奇妙的分形世界第19页/总67页3.6其他重要编码奇妙的分形世界第20页/总67页3.6其他重要编码奇妙的分形世界第21页/总67页3.6其他重要编码奇妙的分形世界第22页/总67页3.6其他重要编码分形软件UltraFractal(Demo)第23页/总67页子带编码（Sub-bandCoding,SBC）1976年由R.E.Crochiere等人引入。子带编码是高压缩下，信噪比最优的高质量编码方法。3.6其他重要编码语音信号图像信号频带低频区域——能量集中高频区域——细节、边缘第24页/总67页子带编码（SubbandCoding,SBC）利用带通滤波器(Band-passFilter,BPF)组把信号频带分割成若干子频带，然后分别处理。通过等效于单边带调幅的调制过程，将各子带搬移到零频率附近以得到低通表示后，再以奈奎斯特速率对各子带输出取样，并对取样值进行编码。恢复时，将各子带信号解码并重新调制回其原始位置，再将所有子带输出相加就可得到接近于原始信号的恢复波形。它的复杂度与变换编码差不多，但客观质量高、主观效果好。3.6其他重要编码第25页/总67页3.6其他重要编码()xn编码器带通滤波器1带通滤波器2带通滤波器N编码器编码器复合器分解器译码器译码器译码器带通滤波器1带通滤波器2带通滤波器N＋()xn子带编码（Sub-bandCoding,SBC）子带编码方块图第26页/总67页3.6其他重要编码子带编码（Sub-bandCoding,SBC）子带编码优点（1）对每个子带信号分别进行自适应控制，量化阶的大小可以按照每个子带的能量电平加以调节。具有较高能量电平的子带用大的量化阶去量化，以减少量化噪声。（2）可根据每个子带信号在感觉上的重要性，对每个子带分配不同的位数，用来表示每个样本值。比如：低频子带——较小量化阶、较多量化级数高频子带——通常为摩擦音和噪声，分配较少的位数第27页/总67页3.6其他重要编码小结小波变换编码基本概念、特点、原理、Demo分行编码基本概念、特点、原理、实例、UltraFractal软件子带编码基本概念、原理、特点第28页/总67页静态图像压缩编码的国际标准（JPEG）3.7压缩编码国际标准联合图像专家小组（JointPhotographicExpertsGroup,简称JPEG）开发的连续色调、多级灰度、静止图像的数字图像压缩编码方法，称为JPEG算法。『Joint是指CCITT（国际电报电话咨询委员会）和ISO（国际标准化组织）联合组成的一个图像专家小组。』JPEG算法被确定为JPEG国际标准，它也是国际上第一个彩色、灰度和静止图像的国际标准。第29页/总67页静态图像压缩编码的国际标准（JPEG）3.7压缩编码国际标准JPEG的目标给出适用于连续色调图像的压缩方法要求该算法满足以下要求达到或接近当前压缩比与图像保真度的技术水平，可覆盖较宽的图像质量等级范围，与原始图像想比，人的视觉难以区分能使用于任何种类的连续色调的图像，且长宽比不受限制，也不受限于景物内容、图像的复杂程度和统计特性。计算复杂性可控。第30页/总67页静态图像压缩编码的国际标准（JPEG）3.7压缩编码国际标准JPEG算法的四种编码操作方式顺序编码：对每一个图像分量按从左至右，从上之下扫描，一次扫描完成编码。累进编码：图像编码在多次扫描中完成。累进编码传输时间长，接收到的图像是多次扫描由粗糙到清晰的累进过程。无失真编码：保证解码后，完全精确恢复源图像采样值，但压缩比低。分层编码：图像在多个空间分辨率进行编码。若信道传送速度慢，接收端显示器分辨率不高，可只做低分辨率解码。第31页/总67页3.7压缩编码国际标准静态图像压缩编码的国际标准（JPEG）8×8块DCT正变换量化器熵编码器编码器量化表熵编码源图像