《数字图象处理入门》在线中文教程chp9Word格式文档下载.docx

1、（3）变换编码；（4）其它方法。所谓象素编码是指，编码时对每个象素单独处理，不考虑象素之间的相关性。在象素编码中常用的几种方法有：（1）脉冲编码调制（Pulse Code Modulation，简称PCM）；（2）熵编码（Entropy Coding）；（3）行程编码（Run Length Coding）；（4）位平面编码（Bit Plane Coding）。其中我们要介绍的是熵编码中的哈夫曼（Huffman）编码和行程编码（以读取.PCX文件为例）。所谓预测编码是指，去除相邻象素之间的相关性和冗余性，只对新的信息进行编码。举个简单的例子，因为象素的灰度是连续的，所以在一片区域中，相邻象素之间

2、灰度值的差别可能很小。如果我们只记录第一个象素的灰度，其它象素的灰度都用它与前一个象素灰度之差来表示，就能起到压缩的目的。如248，2，1，0，1，3，实际上这6个象素的灰度是248，250，251，251，252，255。表示250需要8个比特，而表示2只需要两个比特，这样就实现了压缩。常用的预测编码有调制（Delta Modulation，简称DM）；微分预测编码（Differential Pulse Code Modulation，DPCM），具体的细节在此就不详述了。所谓变换编码是指，将给定的图象变换到另一个数据域（如频域）上，使得大量的信息能用较少的数据来表示，从而达到压缩的目的。变

3、换编码有很多，如（1）离散傅立叶变换（Discrete Fourier Transform，简称DFT）；（2）离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，简称DCT）；（3）离散哈达玛变换（Discrete Hadamard Transform，简称DHT）。其它的编码方法也有很多，如混合编码（Hybird Coding）、矢量量化（Vector Quantize，VQ） 、LZW算法。在这里，我们只介绍LZW算法的大体思想。值得注意的是，近些年来出现了很多新的压缩编码方法，如使用人工神经元网络（Artificial Neural Network，简称ANN）的压缩编码

4、算法、分形（Fractl）、小波（Wavelet） 、基于对象（Object Based）的压缩编码算法、基于模型（Model Based）的压缩编码算法（应用在MPEG4及未来的视频压缩编码标准中）。这些都超出了本书的范围。本章的最后，我们将以JPEG压缩编码标准为例，看看上面的几种编码方法在实际的压缩编码中是怎样应用的。9.1 哈夫曼编码哈夫曼（Huffman）编码是一种常用的压缩编码方法，是Huffman于1952年为压缩文本文件建立的。它的基本原理是频繁使用的数据用较短的代码代替，较少使用的数据用较长的代码代替，每个数据的代码各不相同。这些代码都是二进制码，且码的长度是可变的。举个例子

5、：假设一个文件中出现了8种符号S0,S1,S2,S3,S4,S5,S6,S7，那么每种符号要编码，至少需要3比特。假设编码成000,001,010,011,100,101,110,111（称做码字）。那么符号序列S0S1S7S0S1S6S2S2S3S4S5S0S0S1编码后变成000001111000001110010010011100101000000001，共用了42比特。我们发现S0，S1，S2这三个符号出现的频率比较大，其它符号出现的频率比较小，如果我们采用一种编码方案使得S0，S1，S2的码字短，其它符号的码字长，这样就能够减少占用的比特数。例如，我们采用这样的编码方案：S0到S7的

6、码字分别01,11,101,0000,0001,0010,0011,100，那么上述符号序列变成011110001110011101101000000010010010111，共用了39比特，尽管有些码字如S3，S4，S5，S6变长了（由3位变成4位），但使用频繁的几个码字如S0，S1变短了，所以实现了压缩。上述的编码是如何得到的呢？随意乱写是不行的。编码必须保证不能出现一个码字和另一个的前几位相同的情况，比如说，如果S0的码字为01，S2的码字为011，那么当序列中出现011时，你不知道是S0的码字后面跟了个1，还是完整的一个S2的码字。我们给出的编码能够保证这一点。下面给出具体的Huffm

7、an编码算法。（1） 首先统计出每个符号出现的频率，上例S0到S7的出现频率分别为4/14，3/14，2/14，1/14，1/14，1/14，1/14，1/14。（2） 从左到右把上述频率按从小到大的顺序排列。（3） 每一次选出最小的两个值，作为二叉树的两个叶子节点，将和作为它们的根节点，这两个叶子节点不再参与比较，新的根节点参与比较。（4） 重复（3），直到最后得到和为1的根节点。（5） 将形成的二叉树的左节点标0，右节点标1。把从最上面的根节点到最下面的叶子节点途中遇到的0,1序列串起来，就得到了各个符号的编码。上面的例子用Huffman编码的过程如图9.1所示，其中圆圈中的数字是新节点产

8、生的顺序。可见，我们上面给出的编码就是这么得到的。图9.1 Huffman编码的示意图产生Huffman编码需要对原始数据扫描两遍。第一遍扫描要精确地统计出原始数据中，每个值出现的频率，第二遍是建立Huffman树并进行编码。由于需要建立二叉树并遍历二叉树生成编码，因此数据压缩和还原速度都较慢，但简单有效，因而得到广泛的应用。源程序就不给出了，有兴趣的读者可以自己实现。9.2 行程编码行程编码（Run Length Coding）的原理也很简单：将一行中颜色值相同的相邻象素用一个计数值和该颜色值来代替。例如aaabccccccddeee可以表示为3a1b6c2d3e。如果一幅图象是由很多块颜色

9、相同的大面积区域组成，那么采用行程编码的压缩效率是惊人的。然而，该算法也导致了一个致命弱点，如果图象中每两个相邻点的颜色都不同，用这种算法不但不能压缩，反而数据量增加一倍。所以现在单纯采用行程编码的压缩算法用得并不多，PCX文件算是其中的一种。PCX文件最早是PC Paintbrush软件所采用的一种文件格式，由于压缩比不高，现在用的并不是很多了。它也是由头信息、调色板、实际的图象数据三个部分组成。其中头信息的结构为：typedef struct char manufacturer;char version;char encoding;char bits_per_pixel;WORD xmin

10、,ymin;WORD xmax,ymax;WORD hres;WORD vres;char palette48;char reserved;char colour_planes;WORD bytes_per_line;WORD palette_type;char filler58; PCXHEAD;其中值得注意的是以下几个数据：manufacturer为PCX文件的标识，必须为0x0a；xmin为最小的x坐标，xmax最大的x坐标，所以图象的宽度为xmax-xmin+1，同样图象的高度为ymax-yin+1；bytes_per_line为每个编码行所占的字节数，下面将详细介绍。PCX的调色板在

11、文件的最后。以256色PCX文件为例，倒数第769个字节为颜色数的标识，256时该字节必须为12，剩下的768（2563）为调色板的RGB值。为了叙述方便，我们针对256色PCX文件，介绍一下它的解码过程。编码是解码的逆过程，有兴趣的读者可以试着自己来完成。解码是以行为单位的，该行所占的字节数由bytes_per_line给定。为此，我们开一个大小为bytes_per_line的解码缓冲区。一开始，将缓冲区的所有内容清零。从文件中读出一个字节C，若C0xc0，说明是行程（Run Length）信息，即C的低6位表示后面连续的字节个数（所以最多63个连续颜色相同的象素，若还有颜色相同的象素，将在

12、下一个行程处理），文件的下一个字节就是实际的图象数据（即该颜色在调色板中的索引值）。若CpalNumEntries =256;palVersion = 0x300; for （i = 0; i palPalEntryi.peBlue;palPalEntryi.peGreen;palPalEntryi.peRed; *（lpPtr+）=0; /产生新的逻辑调色板 hPalette=CreatePalette（pPal）; LocalUnlock（hPal）; LocalFree（hPal）; hDc=GetDC（hWnd）; if（hPalette）hPrevPalette=SelectPale

13、tte（hDc,hPalette,FALSE）; RealizePalette（hDc）; /解码行所占的字节数 PcxBytesPerLine=（unsigned int）header.bytes_per_line; /将文件指针指向图象数据的开始处 fseek（PCXfp,（LONG）sizeof（PCXHEAD）,SEEK_SET）; /缓冲区大小OffBits=bf.bfOffBits-sizeof（BITMAPFILEHEADER）;/BufSize为缓冲区大小 BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes; for（y=0;ybi.biHeight;y

14、+） /指向新图中相应的位置 lpPtr=（char *）lpImgData+BufSize-LineBytes-y*LineBytes; /解码该行，放在数组LineBuffer中 ReadPcxLine（LineBuffer,PCXfp）; for（x=0;xbi.biWidth;x+） *（lpPtr+）=LineBufferx; /将该行存储到位图数据中 /创建新的位图 hBitmap=CreateDIBitmap（hDc,（LPBITMAPINFOHEADER）lpImgData,（LONG）CBM_INIT,（LPSTR）lpImgData+sizeof（BITMAPINFOHEADER）+NumColors*sizeof（RGBQUAD）,（LPBITMAPINFO）lpImgData,DIB_RGB_COLORS）; if（hPalette & hPrevPalette） SelectPalette（hDc,hPrevPalette,FALSE）; hfbmp=_lcreat（c:pcx2bmp.bmp,0）; _lwrite（hfbmp,（LPSTR）&bf,sizeof（BITMAPFILEHEADER）; _lwrite（hfbmp,（LPSTR）lpImgData,BufSize）; _lclose（hfbmp）; /释放内