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第六章数据压缩技术
信息的数据量和压缩的必要性
数字化了的图像、视频、音频等信息数据量很大。
数据压缩的可能性
原始信源数据存在很大冗余度
视觉掩盖效应(对亮度敏感,对边缘急剧
人的生理特性变化不敏感)
听觉:对部分频率信号不敏感
压缩——去掉冗余信息和一些不敏感信息。
无损压缩: 源——压缩——存储传输——解压——目的
(源与目的信息一模一样。)
有损压缩: 源与目的信息有差别。
数据冗余的概念和分类
(1)冗余的基本概念
信息量与数据量的关系可由下式给出:
I=D-du
I : 信息量 D: 数据量 du : 冗余量
例:读一篇文稿,每分钟180字,一个汉字占两个字节(内
码),每分钟文本数据量 360b; 若对语言直接录音,
4K×2×8=64Kb/s (8b)
每分钟数据量: 480Kb
(2)数据冗余的类别
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时间冗余
连续播放的画面,前后几帧背景基本无变化。
例如:小车行驶,外型无变化。(只需小车运动矢量)。
③统计冗余。
空间、时间冗余,把图象信号看作概率信号时所反映出的统计特性。
④结构冗余。
物体表面纹理等结构。(规则图形,冗余量大)
⑤信息熵冗余。
熵定义:
: 在S中出现的概率, 表示包含在中的信息
量,也就是编码所需要的位数。
但{ }难预估,取位数为最多信息所需位数,
带来信息熵冗余。
⑥视觉冗余
人类视觉系统特点:对图象场的注意是非均匀和非线性的。
a. 对亮度比对色度敏感 b. 并非图象任何变化均能感知。
分辨能力: 灰度等级
一般图象量化采用灰度等级
⑦知识冗余。
人有先验知识:图象的结构等,但在计算机存储时未考虑。
⑧其他冗余。
图象的空间非定常特性带来的冗余。
数据压缩的编码方法
1、数据压缩方法的分类
编码过程:对原始数据经过编码进行压缩
解码过程:对编码数据进行解码、还原
压缩处理过程
(1)可逆编码(无损压缩)
信息非丢失型编码无损压缩
解码图象与原始图象严格相同。
基于信息熵原理,如哈夫曼编码、算术编码、游程编码。
压缩能力:与所处理图象的信息熵有关,压缩比不太大。
应用:要求不丢失信息(医疗、卫星图象通信系统等)。
(2)不可逆编码(有损压缩)
信息丢失型编码
还原图象与原始图象存在一定误差。
(3) 对称压缩
压缩算法与解压算法一样
收发双方以同一种速度操作,适用于实时应用场合
2、常用的压缩编码
①预测编码:以相邻的且已被编码的点对目前点进行预测估计。
基础:同帧图象的相邻像素点之间相关性比较强。
(4) 不对称压缩
压缩与解压缩速率不同
如:视频DVD 光盘
针对统计冗余进行的压缩。
②变换编码:将图象光强矩阵(时域信号) 系数空间(频域)
上进行处理。
针对统计冗余进行的压缩。
变换
④信息熵编码:概率大的信息用短码字表示。
概率小的信息用长码字表示。
⑤分频带编码:时域频域,按频率分带,用不同的量化器
进行量化。
③量化与向量量化编码:模拟数字,量化。
一次量化多个点:向量量化。
⑥结构编码:结构特征抽取(边界、轮廓、纹理),保存参数。
⑦基于知识的编码:利用人的知识形成规则库,用参数描述,
实现图象编码和解码。
某一事件信息量定义:
0<P i ≤1
Pi 为第i个事件的概率
2、信源S的熵的定义
一、香农-范诺编码
1、熵的概念
熵是信息量的度量方法,它表示某一事件出现的
消息越多,事件发生的可能性就越小,也就是概率越小。
特例:某信息源有N个事件,且任一事件概率均相等,为1/N,
则:
所传输的消息量是其出现概率的单调下降函数。