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1、章毓晋(TH-EE-IE),第12章 图象编码方法,12.1预测编码12.2变换编码12.3子带编码 12.4小波变换编码,章毓晋(TH-EE-IE),12.1 预测编码,空域方法，消除象素间的冗余象素间的相关性使得预测成为可能仅提取每个象素中的新信息并对它们编码12.1.1无损预测编码信息保存型12.1.2有损预测编码信息损失型,章毓晋(TH-EE-IE),12.1.1 无损预测编码,无损预测编码系统编码器+解码器（有相同的预测器）,章毓晋(TH-EE-IE),12.1.1 无损预测编码,无损预测编码过程输入序列：fn(n=1,2,)预测输出：（舍入成整数）预测误差：误差编码：在符号编码器中
2、用变长码编误差解压序列：哪里取得了压缩？,（消除了象素间冗余）,章毓晋(TH-EE-IE),12.1.1 无损预测编码,m阶线性预测：1-D线性预测：一阶1-D线性预测：预测误差的概率密度函数：,章毓晋(TH-EE-IE),12.1.2 有损预测编码,1、有损预测编码系统增加了1个量化器，预测器放在1个反馈环中,章毓晋(TH-EE-IE),12.1.2 有损预测编码,1、有损预测编码系统输入序列：fn(n=1,2,)量化输出：预测输入：解压序列：编码误差：哪里又取得了压缩？,（量化，减少了 心理视觉冗余）,章毓晋(TH-EE-IE),12.1.2 有损预测编码,1、有损预测编码系统德尔塔调制（
3、DM）预测器量化器预测系数 a 1，常数 c 0 DM方法得到的码率是1比特/象素,章毓晋(TH-EE-IE),12.1.2 有损预测编码,1、有损预测编码系统DM编码中的失真示例,章毓晋(TH-EE-IE),12.1.2 有损预测编码,2、最优预测 最小化编码器的均方预测误差差值脉冲码调制法（DPCM）,章毓晋(TH-EE-IE),12.1.2 有损预测编码,2、最优预测4阶线性预测器,章毓晋(TH-EE-IE),12.1.2 有损预测编码,3、最优量化,判别,重建,章毓晋(TH-EE-IE),12.1.2 有损预测编码,3、最优量化最小均方量化误差 重建电平是p(s)曲线下面积的重心 判别
4、值为2个 重建值的中值,q(s)奇函数,输入概率密度函数，偶函数,章毓晋(TH-EE-IE),12.2 变换编码,频域方法，非信息保持型 12.2.1变换编码系统12.2.2子图象尺寸选择12.2.3变换选择12.2.4比特分配,章毓晋(TH-EE-IE),12.2.1 变换编码系统,图象分解：减少变换的计算复杂度图象变换：解除每个子图象内部象素之间的 相关性，或者说将尽可能多的信息集中到尽可能少的变换系数上压缩不是在变换中而是在量化变换系数时取得的,章毓晋(TH-EE-IE),12.2.2 子图象尺寸选择,影响变换编码误差和计算复杂度（压缩量和计算复杂度都随子图象尺寸的增加而增加）两个条件：
5、相邻子图象之间的相关（冗余）减少到某个可接受的水平；子图象的长和宽都是2的整数次幂最常用的子图象尺寸：8 8和16 16,章毓晋(TH-EE-IE),12.2.2 子图象尺寸选择,变换编码重建误差与子图象尺寸的关系,章毓晋(TH-EE-IE),12.2.3 变换选择,一个能把最多的信息集中到最少的系数上去的变换所产生的重建误差最小 不同变换的信息集中能力不同 KLT最优，但计算量非常大（依赖于图象）正弦类变换（如DFT和DCT）较优非正弦类变换（如WHT）实现简单小波变换计算快且有局部性质（不需分解）,章毓晋(TH-EE-IE),12.2.3 变换选择,第5章介绍了：DFT，WHT，DCT第1
6、0章介绍了：KLT信息集中能力：KLT DCT DFT WHT所需计算量：KLT DCT DFT WHTDCT是较好的（综合）选择,章毓晋(TH-EE-IE),12.2.4 比特分配,比特分配：对变换子图象的系数截断、量化和编码的全过程截断误差 截除的变换系数的数量和相对重要性 用来表示所保留系数的精度（量化）保留系数的2个准则 最大方差准则，称为分区编码 最大幅度准则，称为阈值编码,章毓晋(TH-EE-IE),12.2.4 比特分配,1、分区编码具有最大方差的变换系数带有最多的图象信息事先确定模板，保留一定的系数,章毓晋(TH-EE-IE),12.2.4 比特分配,2、阈值编码根据子图象特性
7、自适应选择保留系数将系数排队，与阈值比较确定去舍,章毓晋(TH-EE-IE),12.2.4 比特分配,2、阈值编码随子图象不同而保留不同位置的变换系数常用三种对变换子图象取阈值（即产生式(12.2.4)所示模板函数）的方法：(1)对所有子图象用一个全局阈值压缩的程度随（不同）图象而异？(2)对各个子图象分别用不同的阈值舍去同数量系数，码率是个常数,章毓晋(TH-EE-IE),12.2.4 比特分配,2、阈值编码(3)根据子图象中系数的位置选取阈值将取阈值和量化结合起来,章毓晋(TH-EE-IE),12.3 子带编码,子带：由图象分解得到的一系列带限分量的集合将它们重新组合起来可以无失真地重建原
8、始图象将图象分解为子带后进行编码的主要好处是(1)不同子带内的图象能量和统计特性不同，可以采取不同的变长码甚至不同的编码方法分别进行编码，提高编码效率(2)通过频率分解，减少或消除了不同频率之间的相关性，有利于减少图象数据的冗余(3)量化等操作可在各子带内分别进行，避免了互相干扰和噪声扩散,章毓晋(TH-EE-IE),12.3 子带编码,1、子带分解输出序列x*(n)是先通过将x(n)用分析滤波器h0(n)和h1(n)分解为y0(n)和y1(n)，再借助合成滤波器g0(n)和g1(n)进行重建得到的 h0(n)和h1(n)都是半带（half-band）滤波器，其中h0(n)对应一个低通滤波器，
9、其输出是x(n)的近似部分，h1(n)对应一个高通滤波器，其输出是x(n)的细节部分,章毓晋(TH-EE-IE),12.3 子带编码,1、子带分解序列x(n)，n=0,1,2,的Z-变换在时域中以2为因子的抽样 在时域中以2为因子的内插,章毓晋(TH-EE-IE),12.3 子带编码,1、子带分解序列x(n)先被抽样再被内插，得到x*(n)根据Z-变换来考虑子带编码和解码系统系统的输出为：其中第2项（依赖于z）表达了由于抽样和内插过程而引入的混叠,章毓晋(TH-EE-IE),12.3 子带编码,2、子带重建重建无失真，x*(n)x(n)和X*(z)X(z)结合进一个矩阵表达式,章毓晋(TH-E
10、E-IE),12.3 子带编码,2、子带重建假设Hm(z)是非奇异的（行列式不为零）分析滤波器和合成滤波器是交叉调制的 对有限冲击响应（finite impulse response，FIR）滤波器，detHm(z)=az(2k+1),章毓晋(TH-EE-IE),12.4 小波变换编码,12.4.1小波变换编码系统12.4.2基于提升小波的编码,章毓晋(TH-EE-IE),12.4.1 小波变换编码系统,小波变换编码也是一种变换编码方式与采用正交变换（如DCT）的编解码系统不同，小波变换编解码系统中没有图象分块的模块小波变换的计算效率很高，且本质上具有局部性小波变换编码不会产生使用DCT变换在
11、高压缩比时的块效应,章毓晋(TH-EE-IE),12.4.1 小波变换编码系统,小波变换编码需考虑的几个因素1.小波选择如：双正交小波2.分解层数选择影响小波编码计算的复杂度和重建误差3.量化设计对小波编码压缩和重建误差影响最大在不同尺度间调整量化间隔,章毓晋(TH-EE-IE),12.4.2 基于提升小波的编码,可以在当前位置实现整数到整数的变换，运算速度快且节约内存。它包括三个步骤：1.分裂（split）将图象数据分解成偶数部分和奇数部分 S uj(x,y):=uj1,k(x,y),vj1,k(x,y),章毓晋(TH-EE-IE),2.预测（predict）保持偶数部分不变并用偶数部分来预
12、测奇数部分，然后用奇数部分与预测值的差（称为细节系数）替代奇数部分vj1,k(x,y):=vj1,k(x,y)P uj 1,k(x,y),12.4.2 基于提升小波的编码,章毓晋(TH-EE-IE),3.更新（update）构造一个作用于细节函数的算子U，并叠加到偶数部分上以获得近似图象，这里要保持原始图象的一些特性 uj 1,k(x,y):=uj 1,k(x,y)+U vj 1,k(x,y),12.4.2 基于提升小波的编码,章毓晋(TH-EE-IE),12.4.2 基于提升小波的编码,重建过程三个运算：（M 合并）(1)uj1,k(x,y):=uj1,k(x,y)U vj1,k(x,y)(2)vj1,k(x,y):=vj1,k(x,y)+P uj1,k(x,y)(3)uj,k(x,y):=M uj1,k(x,y),vj1,k(x,y),
