离散余弦变换DCT.ppt

多媒体通信技术
主讲教师:黄玉兰学时:16
第一章多媒体通信技术概述
第二章音频技术基础
第三章图像技术基础
第四章视频信息压缩与处理
第五章多媒体通信系统中的关键技术
第六章多媒体通信网络技术
第七章多媒体数据的分布式处理
第八章多媒体通信应用系统
本书章节
第四章视频信息压缩与处理
由于图像的数据量非常大,因而无论在存储中还是在传输中,都非常有必要使用图像压缩和处理技术。本章首先介绍了图像处理方法和各种实用编码,如熵编码、预测编码、变换编码、子带编码和小波变换编码等,最后详细介绍了目前国际上通用的图像压缩标准。
图像的统计特性 信息压缩方法及其分类 无失真图像压缩编码方法 限失真图像压缩编码方法 几种新型的图像压缩编码技术 数字图像处理 图像压缩技术标准
本章主要内容
图像的统计特性
由前面的分析可知,一幅图像是由几十万以上的像素构成的。但实际中由于一幅图像的相邻像素之间、相邻行之间以及相邻帧之间都存在着较强的相关性,这样实际有分析价值的图像只占其中的一小部分。
所谓图像统计特性是指其亮度、色度(或色差)值或亮度、色度(或色差)抽样值的随机统计特性。通常用“熵值”来表示。
可以根据图像的统计特性找出最佳的压缩编码方案,使其编码后的信号速率尽量等于图像的信息熵。
图像的信息量
每当我们看书、听电话、看电视时,都可以获得一系列丰富、有意义的消息,因此我们称一个有次序的符号(如状态、字母、数字或电平等)序列就是消息。
例如某一个图像信息源所发出的符号集合为X={S1, S2, …, Sn} , Si为其中的某一个符号,可见它能够发出n种符号。
根据信息论的基本知识,从图像信息源X发出符号Si的概率为p(Si),而且p(Si)将满足下列条件:
这样符号Si所携带的信息量I(Si)可以用下式表示:
上式所定义的信息量也称为自信息量,单位
为“bit”,表示在接收者未收到符号Si之前,并不
清楚究竟会收到符号集X={S1, S2, …, Sn} 中的
哪一个符号,即存在不确定性。当接收者收到符
号Si之后,这种不确定性才能消除,这就是通过
接收所获得的信息量。
如果从图像信息源X中发送Si的概率越大,则
这种不确定性越小,也就是说,接收者所获得的
信息量也越小。若p(Si)=1,则表明接收者收到Si
的事件是一种必然事件,其不确定性为0,因而
该事件没有任何有价值的信息。
离散信源
如果信息源所发出的符号均取自某一个离散
集合,这样的信息源称为离散信源。由信息论的
基本理论可知,离散信源X可以用下式描述:
其中