第9讲图像编码之预测编码课堂.ppt
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数字图像处理技术,-2016-01,任课教师,吴媛媛,E_mail:
1,2,第,9,讲,图像编码之预测编码,数字图像处理技术,-2016-01,9.3,DPCM,编码,9.1,预测编码的基本原理,(,本章重点,),9.2,(,DM,)编码,2,2,数字图像处理技术,-2016-01,在,20,世纪,40,年代,,Weiner,提出了最佳线性预测理论,,1952,年,Oliver,和,Harrison,等人认识到了线性预测在通,信中的作用,并建议把它用于降低冗余度。
多年来,人,们在大量的试验的基础上成功地试制了多种设备。
在我,国,,70,年代就已经研制了采用预测编码的可视电话设备。
3,2,数字图像处理技术,-2016-01,预测编码法是一种,设备简单、质量较佳,的高效编码法。
预,测编码方法主要有二种:
?
增量调制编码,(Deltamodulation),或,DM,编码法,?
差分脉冲编码调制编码,(DifferentialPulseCode,Modulation),或,DPCM,编码法,。
4,2020/4/26,预测编码(,PredictiveCoding),,,就是根据“过去”,的时刻的像素值,运用一种模型,预测当前的像素值,,预测编码通常不直接对信号编码,而是对预测误差进行,编码,。
当预测比较准确,误差较小时,即可达到编码压,缩的目的。
原理:
对图象的一个像素的离散幅度的真实值,,利用其相邻象素的相关性,预测它的下一个象素的可,能值,再求两者差,对这种具有预测性质的差值,量,化,编码,就可以达到压缩的目的。
数字图像处理技术,-2016-01,9.1,预测编码的基本原理,5,2020/4/26,预测编码示意图,输入图象,预测器,?
n,量化器,编码器,?
n,解码器,传输,?
n,输出图象,预测器,n,f,?
n,f,n,f,?
n,f,数字图像处理技术,-2016-01,9.1,预测编码的基本原理,6,2020/4/26,预测器:
),(,?
2,1,k,n,n,n,n,f,f,f,F,f,?
?
?
?
?
n,f,?
是根据前面几个像素的亮度值,k,n,n,n,f,f,f,?
?
?
2,1,?
n,n,n,f,f,?
?
?
?
预测而得预测误差,量化器:
对,?
n,进行舍入,整量化,编码器:
可采用成熟的编码技术,如,Huffman,编码等,解码器:
编码器的逆,?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
1,),(,?
1,2,1,k,n,l,k,k,k,k,n,n,n,n,a,f,a,f,f,f,F,f,?
线性预测器:
数字图像处理技术,-2016-01,9.1,预测编码的基本原理,7,2020/4/26,例:
2,4,6,8,8,4,2,10,2,4,3,5,7,8,6,3,2,4,3,3,1,-4,-4,7,2,4,6,8,8,4,2,10,?
f,预测器,?
?
?
?
?
?
?
?
?
5,.,0,),(,?
1,2,2,1,k,n,n,k,k,k,n,n,n,a,f,a,f,f,F,f,数字图像处理技术,-2016-01,9.1,预测编码的基本原理,8,2020/4/26,收端解码时的预测过程与发端相同,所用预测器也,相同,收端输出的信号是发端的近似值,两者的误差是,n,n,n,n,n,n,n,f,f,f,f,?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
注意,:
1,)多点预测,x1,x2,x3,x,),3,(,),2,(,),1,(,),(,?
3,2,1,x,f,a,x,f,a,x,f,a,x,f,?
?
?
数字图像处理技术,-2016-01,9.1,预测编码的基本原理,9,2020/4/26,3,)预测系数随着不同的图象而不同,,但对每幅图象都,计算预测系数太麻烦,也不现实,可参考前人得到的数据,选择使用。
在静止图象压缩的国际标准,(JPEG),中,对这种方,法的前置点形式以及预测系数有一推荐值可供参考。
2),每行的最开始的几个像素无法预测,,这些像素需要,用其他方式编码,这是采用预测编码所需要的额外操作,数字图像处理技术,-2016-01,9.1,预测编码的基本原理,10,2020/4/26,无损预测编码,?
编码思想,认为相邻像素的信息有冗余。
当前像素值可以用以前的像素值,来获得。
(去除像素冗余),操作,:
用当前像素值,f,n,,通过预测器得到一个预测值,,对当前值和,预测值求差,,对差编码,,作为压缩数据流中的下一个元素。
由于差比原数据要小,因而编码要小,可用变长编码。
大多数,情况下,,f,n,的预测是通过,m,个以前像素的线性组合来生成的。
数字图像处理技术,-2016-01,?
f,n,11,2020/4/26,即:
m,f,n,=round,?
i,f,n-i,i=1,在一维线性,(,行预测,),预测编码中,预测器为,:
?
m,f,n,(x,y)=round,?
i,f(x,y-i),i=1,round,为取最近整数,,?
i,为预测系数,(,可为,1/m),,,y,是行变量。
(前,m,个像素不能用此法编码,可用哈夫曼编码),数字图像处理技术,-2016-01,无损预测编码,12,2020/4/26,?
编码与解码过程,第一步:
压缩头处理,第二步:
对每一个符号:
f(x,y),,由前面的值,,通过预测器,,求出预测值,?
f(x,y),第三步:
求出预测误差,:
e(x,y)=f(x,y)-,?
f(x,y),第四步:
对误差,e(x,y),编码,作为压缩值。
重复二、三、四步,编码过程:
数字图像处理技术,-2016-01,无损预测编码,13,2020/4/26,解码过程:
第一步:
对头解压缩,第二步:
对每一个预测误差的编码解码,得到预测误差,e(x,y),。
第三步:
由前面的值,得到预测值,?
f(x,y),。
第四步:
误差,e(x,y),,与预测值,?
f(x,y),相加,,得到解码,f(x,y),。
重复二、三、四步,数字图像处理技术,-2016-01,无损预测编码,14,2020/4/26,预测器,最接近,的整数,+,?
-,符号,编码,压缩图像,输入图像,e,n,f,n,?
f,n,预测器,符号,解码,+,?
+,压缩图像,e,n,解压缩图像,f,n,?
f,n,数字图像处理技术,-2016-01,无损预测编码,15,2020/4/26,有损压缩是:
?
通过牺牲图像的准确率来达到加大压缩率的目的,?
如果我们容忍解压缩后的结果中有一定的误差,,那么压缩率可以显著提高,有损预测编码,有损预测编码引言,数字图像处理技术,-2016-01,16,2020/4/26,有损压缩方法的压缩比:
?
在图像压缩比大于,30:
1,时,仍然能够重构图像,?
在图像压缩比为,10:
1,到,20:
1,时,重构图像与原图,几乎没有差别,?
无损压缩的压缩比很少有能超过,3:
1,的,这两种压缩方法的根本差别在于有没有量化模块,数字图像处理技术,-2016-01,有损预测编码,17,2020/4/26,?
量化器基本思想:
减少数据量的最简单的办法是将图像量化成较少的灰,度级,通过减少图像的灰度级来实现图像的压缩,这种量化是不可逆的,因而解码时图像有损失,如果输入是,256,个灰度级,对灰,度级量化后输出,只剩下,4,个层次,,数据量被大大减少,。
s,t,s,1,s,2,s,3,t,1,t,2,t,3,数字图像处理技术,-2016-01,有损预测编码,18,2020/4/26,有损预测的基本思想,对无损预测压缩的,误差进行量化,,通过消除视觉心理冗,余,达到对图像进一步压缩的目的。
算法的演变,a),无损预测压缩的基础是:
?
原图像值,f,n,与预测值,f,n,之间的误差,e,n,。
有公式:
e,n,=,f,n,f,n,?
解码与编码使用相同的预测器,数字图像处理技术,-2016-01,有损预测编码,19,2020/4/26,?
编码,e,n,=,f,n,f,n,+,?
-,符号,编码,预测器,最接近,的整数,压缩图像,输入图像,e,n,f,n,?
f,n,?
m,f,n,(x,y)=round,?
i,f,(x,y-i),?
i,=1/m,i=1,数字图像处理技术,-2016-01,有损预测编码,20,2020/4/26,?
解码,f,n,=,e,n,+,f,n,+,?
+,符号,解码,预测器,解压缩图像,压缩图像,e,n,f,n,?
f,n,数字图像处理技术,-2016-01,有损预测编码,21,2020/4/26,算法的演变,b),有损预测编码的演变,引入量化:
将,e,n,量化,:
n,=,Q(,e,n,);,用,?
f,n,=,n,+,f,n,近似,f,n,f,n,?
?
f,n,编码:
n,=,Q(,f,n,-,f,n,),解码:
?
f,n,=,n,+,f,n,数字图像处理技术,-2016-01,有损预测编码,22,2020/4/26,?
有损预测编码,n,=Q(,f,n,-,f,n,),+,?
-,符号,编码,预测器,压缩图像,输入图像,e,n,f,n,?
f,n,量化器,n,数字图像处理技术,-2016-01,有损预测编码,23,2020/4/26,?
有损预测解码,?
f,n,=,n,+,f,n,+,?
+,符号,解码,预测器,解压缩图像,压缩图像,?
f,n,?
f,n,n,数字图像处理技术,-2016-01,有损预测编码,24,2020/4/26,M,编码器包括,比较器、本地译码器和脉冲形成器,三个部分。
收,端译码器比较简单,它只有一个与编码器中的本地译码一样的译,码器及一个视频带宽的低通滤波器。
数字图像处理技术,-2016-01,9.2,DM,有损预测编码,25,2020/4/26,),(,t,f,),(,t,f,),(,t,e,),(,t,f,?
CP,),(,n,s,),(,n,s,图,编码、译码原理方框图,放大限幅,定时判决,本地译码,低通滤波,译码,9.2,DM,有损预测编码,数字图像处理技术,-2016-01,26,2020/4/26,当差值,e,(,t,),为一个正的增量时用“,1”,码来表示,,当差值,e,(,t,),为一个负的增量时用“,0”,码来表示。
在收端,,当译码器收到“,1”,时,信号则产生一个正跳变,,当译码器收到“,0”,时,则信号电压产生一个负的跳变,,由此即可实现译码。
27,数字图像处理技术,-2016-01,9.2,DM,有损预测编码,2020/4/26,9.2,DM,有损预测编码,量化器和预测器的定义:
?
量化器,+,c,e,n,0,c,是一个正常数,-,c,其它,?
e,n,用,1,位编码,?
预测器,f,n,=,?
?
f,n-1,?
一般是一个小于等于,1,的预测系数,?
e,n,=,数字图像处理技术,-2016-01,28,2020/4/26,量化器,设:
c,=,6.5,+6.5,-6.5,e,e,数字图像处理技术,-2016-01,9.2,DM,有损预测编码,29,2020/4/26,举例,1,:
?
=,1,,,c,=,6.5,计算:
两个像素,f,0,=14,、,f,1,=15,n=,0,f,0,=,f,0,=,14,,,n=1,,,f,1,=,?
f,0,=
(1)(14),=,14,(预测结果),编码,e,1,=,15,14,=,1,(预测误差),e,1,=,+6.5,(,因为,e,1,0,),(量化误差),解码,f,1,=,e,1,+f,1,=,6.5+14,=,20.5,(重构结果),f,1,-,f,1,=,(15,20.5),=,5.5,(重构误差),数字图像处理技术,-2016-01,9.2,DM,有损预测编码,30,2020/4/26,举例,2,:
?
=,1,,,c,=,6.5,输入,编码,解码,误差,n,f,f,e,?
e,?
f,f,?
f,f-,?
f,0,14,-,-,-,14.0,-,14.0,0.0,1,15,14.0,1.0,6.5,20.5,14.0,20.5,-5.5,2,14,20.5,-6.5,-6.5,14.0,20.5,14.0,0.0,3,15,14.0,1.0,6.5,20.5,14.0,20.5,-5.5,.,.,.,.,.,.,.,.,.,14,29,20.5,8.5,6.5,27.0,20.5,27.0,2.0,15,37,27.0,10.0,6.5,33.5,27.0,33.5,3.5,16,47,33.5,13.5,6.5,40.0,33.5,40.0,7.0,17,62,40.0,22.0,6.5,46.5,40.0,46.5,15.5,数字图像处理技术,-2016-01,9.2,DM,有损预测编码,31,2020/4/26,?
算法分析,粒状噪音,溢出过载,数字图像处理技术,-2016-01,?
在,n=14,到,19,变化快的区域,,c,太,小,以至不能表示输入的最大的变化,,发生一个被称为,溢出过载,的失真。
?
在,n=,0,到,7,相对平滑的区域,,c,太,大,以至不能表示输入的最小变化,,出现了,粒状噪音,?
在大多数图像中,这两种现象导致,:
对象边缘的钝化,平滑区域表面粒状的失真,9.2,DM,有损预测编码,32,2020/4/26,(,1,),斜率过载特性,由,M,的编码原理可知,,应很好地跟,踪,f,(,t,),,跟踪得越好,误差,e,(,t,),越小。
当,M,编码,器出现连“,1”,或连“,0”,码时,就说明输入模拟,信号,f,(,t,),有较大的斜率。
?
(,),f,t,数字图像处理技术,-2016-01,DM,编码基本特性,33,2020/4/26,),M,的量化噪声,M,编码法量化噪声在不过载的情况下,量化噪声,的幅度不会超过,而且,可认为在范,围内量化噪声是以等概率出现的。
在译码时,由于有,一个截频为,f,m,的低通滤波器,它将抑制一部分量化,噪声。
式中,f,s,是取样频率。
因此,量化噪声表示为,N,f,f,q,m,s,?
?
?
2,3,数字图像处理技术,-2016-01,34,DM,编码基本特性,2020/4/26,(),M,的量化信噪比,一般量化噪声的大小并不能完全说明一幅图像质量的好坏。
与语音信号编码一样,信号幅度(或功率)与噪声幅度,(,或功率,),的比值才能较全面地说明一幅图像质量受噪声影响的程度。
可以求得,M,的量化信噪比为,S,N,f,f,f,q,s,c,m,?
?
?
3,8,2,3,2,?
数字图像处理技术,-2016-01,35,DM,编码基本特性,2020/4/26,预测编码的另一种有用的形式是,DPCM,编码,(DifferentialPulseCodeModulation,),。
这实际上是,M,和,PCM,两种技术相结合的编码方法。
数字图像处理技术,-2016-01,9.3,DPCM,有损预测编码,36,2020/4/26,DPCM,编码的基本原理,在卡特勒的专利中提出利用积分器根据一行上前样,本值预测现样本值,并且把现样本值与其估计值的差值,进行量化和编码。
这就是,DPCM,的基本设计思想。
DPCM,编码器原理框图由取样器、比较器、量化器、,预测器、编码器五个部分组成。
数字图像处理技术,-2016-01,9.3,DPCM,有损预测编码,37,2020/4/26,),(,t,f,),(,t,e,),(,n,S,),(,t,f,?
),(,n,S,),(,t,e,),(,t,f,),(,t,f,?
图,5,37DPCM,编、译码原理框图,量化器,编码器,预测器,解码器,预测器,?
?
数字图像处理技术,-2016-01,9.3,DPCM,有损预测编码,38,2020/4/26,?
输入信号,f,(,t,),经采样后将样值送入比较器,使得,f,(,t,),与,预测值相减得出误差信号,即,?
然后,将,e,(,t,),送入量化器量化为个电平之一,m=2,N,,,?
量化后的样值再送入,PCM,编码器中编码,以便传输。
?
另外一路是将,e,(,t,),送入相加器,在这里,e,(,t,),与,相加,后再送入预测器,以便预测下一个样值。
e,t,f,t,f,t,(,),(,),?
(,),?
?
?
(,),f,t,数字图像处理技术,-2016-01,9.3,DPCM,有损预测编码,编码过程:
39,2020/4/26,译码器的原理框图如图,(,b,),所示。
?
译码器收到码字后首先经,PCM,译码,,?
得到,e,(,t,),后再送入相加器与预测值,相加得到,f,(,t,),。
?
另外,,f,(,t,),又送到预测器以便预测下一个样值。
?
(,),f,t,数字图像处理技术,-2016-01,译码过程:
9.3,DPCM,有损预测编码,40,2020/4/26,?
M,实际上是一位二进制码的差分脉码调制,也就,是用,1bit,码来表示增量值。
?
而,DPCM,是,N,位二进码来表示,e,(,t,),值的编码法。
数字图像处理技术,-2016-01,9.3,DPCM,有损预测编码,M,编码与,DPCM,编码区别?
41,2020/4/26,DPCM,编码的量化信噪比,数字图像处理技术,-2016-01,9.3,DPCM,有损预测编码,在,DPCM,中,由于系统的量化误差不再在范围内,而是在,(,)范围内,其中,。
?
?
?
?
2,2,?
?
?
2,1,?
M,m,c,s,q,f,f,f,M,N,N,S,?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
2,3,2,2,8,),1,(,3,?
而,DPCM,的量化信噪比为,42,2020/4/26,显然在,相同的情况下,s,f,3,1,8,3,8,2,2,2,N,M,(,),?
?
?
?
这说明,DPCM,的性能远优于,M,。
在,N,=1,,,M,=2,的情况下,,DPCM,就变成,M,编码法了,其量化信噪比自然也就等于,M,的量化信,噪比。
与,M,编码方法一样,在,DPCM,编码中为了适应非平稳信,号的特性,常采用可变量化器。
这也是一种自适应方式。
数字图像处理技术,-2016-01,9.3,DPCM,有损预测编码,43,2020/4/26,?
在所有有损预测压缩中都会出现误差。
误差的严重,程度取决于使用的,量化方法和预测方法之间的相互,作用,?
尽管存在这种相互作用,定义预测函数时仍然假定没有量化误差,定义量化函数时仅是尽可能地降低它自身的误差,即量化函数和预测函数是分别定义的,数字图像处理技术,-2016-01,9.3,DPCM,有损预测编码,44,2020/4/26,例:
DPCM,编码中不同预测器效果比较,数字图像处理技术,-2016-01,9.3,DPCM,有损预测编码,45,2020/4/26,例:
DPCM,编码中不同量化器效果比较,数字图像处理技术,-2016-01,9.3,DPCM,有损预测编码,46,2020/4/26,数字图像处理技术,-2016-01,小结,47,1.,预测编码的原理是什么?
2.,预测编码的流程图包含哪几个部分?
3.,无损预测编码与有损预测编码的区别在哪?
4.DM,编码的基本原理?
基本特性有哪些?
5.DPCM,编码与,DM,编码的区别?
6.,预测编码的误差是由那两部分决定的?
2020/4/26,
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