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,-,14.0,0.0,1,15,14.0,1.0,6.5,20.5,1
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