预测编码图像压缩

Ⅰ 预测编码的ADPCM

进一步改善量化性能或压缩数据率的方法是采用自适应量化或自适应预测，即自适应脉冲编码调制（ADPCM）。它的核心想法是：①利用自适应的思想改变量化阶的大小，即使用小的量化阶(step-size)去编码小的差值，使用大的量化阶去编码大的差值，②使用过去的样本值估算下一个输入样本的预测值，使实际样本值和预测值之间的差值总是最小。
自适应量化
在一定量化级数下减少量化误差或在同样的误差条件下压缩数据，根据信号分布不均匀的特点，希望系统具有随输入信号的变化区间足以保持输入量化器的信号基本均匀的能力，这种能力叫自适应量化。
自适应量化必须有对输入信号的幅值进行估值的能力，有了估值才能确定相应的改变量。若估值在信号的输入端进行，称前馈自适应；若在量化输出端进行，称反馈自适应。信号的估值必须简单，占用时间短，才能达到实时处理的目的。
自适应预测
预测参数的最佳化依赖信源的特征，要得到最佳预测参数显然是一件繁琐的工作。而采用固定的预测参数往往又得不到较好的性能。为了能使性能较佳，又不致于有太大的工作量，可以采用自适应预测。
为了减少计算工作量，预测参数仍采用固定的，但此时有多组预测参数可供选择，这些预测参数根据常见的信源特征求得。编码时具体采用哪组预测参数需根据特征来自适应地确定。为了自适应地选择最佳参数，通常将信源数据分区间编码，编码时自动地选择一组预测参数，使该实际值与预测值的均方误差最小。随着编码区间的不同，预测参数自适应地变化，以达到准最佳预测。 帧间预测编码是利用视频图像帧间的相关性，即时间相关性，来达到图像压缩的目的，广泛用于普通电视、会议电视、视频电话、高清晰度电视的压缩编码。
在图像传输技术中，活动图像特别是电视图像是关注的主要对象。活动图像是由时间上以帧周期为间隔的连续图像帧组成的时间图像序列，它在时间上比在空间上具有更大的相关性。大多数电视图像相邻帧间细节变化是很小的，即视频图像帧间具有很强的相关性，利用帧所具有的相关性的特点进行帧间编码，可获得比帧内编码高得多的压缩比。对于静止图像或活动很慢的图像，可以少传一些帧，如隔帧传输，未传输的帧，利用接收端的帧存储器中前一帧的数据作为该帧数据，对视觉没有什么影响。因为人眼对图像中静止或活动慢的部分，要求有较高的空间分辨率，而对时间分辨率的要求可低些。这种方法叫帧重复方法，广泛应用于视频电话、视频会议系统中，其图像帧速率一般为1~15帧/秒。
采用预测编码的方法消除序列图像在时间上的相关性，即不直接传送当前帧的像素值，而是传送x和其前一帧或后一帧的对应像素x' 之间的差值,这称为帧间预测。当图像中存在着运动物体时，简单的预测不能收到好的效果，例如当前帧与前一帧的背景完全一样，只是小球平移了一个位置，如果简单地以第k-1帧像素值作为k帧的预测值，则在实线和虚线所示的圆内的预测误差都不为零。如果已经知道了小球运动的方向和速度，可以从小球在k-1帧的位置推算出它在k帧中的位置来，而背景图像（不考虑被遮挡的部分）仍以前一帧的背景代替，将这种考虑了小球位移的k-1帧图像作为k帧的预测值，就比简单的预测准确得多，从而可以达到更高的数据压缩比。这种预测方法称为具有运动补偿的帧间预测。
具有运动补偿的帧间预测编码是视频压缩的关键技术之一，它包括以下几个步骤：首先，将图像分解成相对静止的背景和若干运动的物体，各个物体可能有不同的位移，但构成每个物体的所有像素的位移相同，通过运动估值得到每个物体的位移矢量；然后，利用位移矢量计算经运动补偿后的预测值；最后对预测误差进行量化、编码、传输，同时将位移矢量和图像分解方式等信息送到接收端。
在具有运动补偿的帧间预测编码系统中，对图像静止区和不同运动区的实时完善分解和运动矢量计算是较为复杂和困难的。在实际实现时经常采用的是像素递归法和块匹配法两种简化的办法。
像素递归法的具体作法是，仍需通过某种较为简单的方法首先将图像分割成运动区和静止区。在静止区内像素的位移为零，不进行递归运算；对运动区内的像素，利用该像素左边或正上方像素的位移矢量D作为本像素的位移矢量，然后用前一帧对应位置上经位移D后的像素值作为当前帧中该像素的预测值。如果预测误差小于某一阈值，则认为该像素可预测，无需传送信息；如果预测误差大于该阈值，编码器则需传送量化后的预测误差、以及该像素的地址，收、发双方各自根据量化后的预测误差更新位移矢量。由此可见，像素递归法是对每一个像素根据预测误差递归地给出一个估计的位移矢量，因而不需要单独传送位移矢量给接收端。
块匹配法是另一种更为简单的运动估值方法。它将图像划分为许多子块，并认为子块内所有像素的位移量是相同的，这意味着将每个子块视为一个“运动物体”。对于某一时间t,图像帧中的某一子块如果在另一时间t-t1的帧中可以找到若干与其十分相似的子块，则称其中最为相似的子块为匹配块，并认为该匹配块是时间t-t1的帧中相应子块位移的结果。位移矢量由两帧中相应子块的坐标决定。
考虑到一定时间间隔内物体可能的运动速度、运动范围和匹配搜索所需的计算量，在匹配搜索时一般仅在一个有限范围内进行。假设在给定时间间隔内最大可能的水平和垂直位移为d h和d v个像素，则搜索范围SR为
其中M、N为子块的水平和垂直像素数。
在块匹配方法中需要解决两个问题：一是确定判别两个子块匹配的准则；二是寻找计算量最少的匹配搜索算法。判断两个子块相似程度的准则可以利用两个块间归一化的二维互相关函数、两子块间亮度的均方差MSE或两子块间亮度差绝对值的均值MAD等。通过对不同判别准则的比较研究表明，各种判别准则对位移矢量的估值精度影响差别不是很大。由于MAD准则的计算不含有乘法和除法运算而成为最常使用的匹配判别准则。MAD准则定义如下：
其中Xk和Xk-1分别表示图像在第k帧和第k-1帧的像素值。当MAD最小时，表示两个子块匹配。
对于匹配搜索算法，最简单和直接的方法就是全搜索方式，即将第k-1帧中的子块在整个搜索区内逐个像素移动，每移动一次计算一次判决函数。总的移动次数为 (2d h + 1)(2d v + 1)。当d h = d v = 6时，总的计算次数为169。显然，全搜索的运算量是相当大的。为了加快搜索过程，人们提出了许多不同的搜索方法，其中应用较广的有二维对数法、三步法、共轭方向法和正交搜索法。这几种方法都基于如下的假设：当偏离最小误差方向时，判决函数是单调上升的，搜索总沿着判决函数值减小的方向进行。上述几种方案所需的搜索步骤和计算点数略有差异，但基本思路是一致的。
通过上面介绍的两种运动矢量估值方法可以看出，像素递归法对每一个像素给出一个估计的位移矢量，因而对较小面积物体的运动估值较为精确。但像素递归法在估值时需要进行叠代运算，从而存在着收敛速度和稳定性问题。块匹配法对同一子块内位移量不同的像素只能给出同一个位移估值，限制了对每一像素的估值精度。但对于面积较大的运动物体而言，采用块匹配法的预测要比采用像素递归法的预测效果好。另外，从软硬件实现角度看，块匹配算法相对简单，在实际活动图像压缩编码系统中得到较为普遍的应用。 在具有运动补偿的预测编码系统中，利用了活动图像帧间信息的相关性，通过对相邻帧图像的预测误差进行编码而达到压缩数据的目的。运动补偿技术的引入，大大提高了预测精度，使传输每一帧图像的平均数据量进一步降低。在此系统中图像的传输帧率并没有变化，仍与编码前的帧率一样。然而在某些应用场合如可视电话、视频会议等，对图像传输帧率的要求可适当降低，这就为另外一种称为帧间内插的活动图像压缩编码方法提供了可能。
活动图像的帧间内插编码是在系统发送端每隔一段时间丢弃一帧或几帧图像，而在接收端再利用图像的帧间相关性将丢弃的帧通过内插恢复出来，以防止帧率下降引起闪烁和动作不连续。恢复丢弃帧的一个简单办法是利用线性内插，设x(i, j), y(i, j)分别代表两个传输帧中相同空间位置上像素的亮度，在中间第n个内插帧对应位置的亮度z(i, j) 可用如下的内插公式：
n=1,2,3,……N-1
其中N为两个传输帧之间的帧间隔数。
简单线性帧间内插的缺点在于当图像中有运动物体时，两个传输帧在物体经过的区域上不再一一对应，因而引起图像模糊。为解决这一问题可采用带有运动补偿的帧间内插。具有运动补偿的帧间内插和帧间预测都需要进行运动估值，但二者的目的和运动估值不准确所带来的影响不完全相同。
在帧间预测中引入运动补偿的目的是为了减少预测误差，从而提高编码效率。运动估值的不准确会使预测误差加大，从而使传输的数据率上升，但接收端据此位移矢量和预测误差解码不会引起图像质量下降。而在帧间内插中引入运动补偿的目的，是使恢复的内插帧中的运动物体不致因为内插而引起太大的图像质量下降。这是由于在丢弃帧内没有传送任何信息，要确定运动物体在丢弃帧中的位置必须知道该物体的运动速度。运动估值的不准确，将导致内插出来的丢弃帧图像的失真。另外，在帧间内插中的位移估值一般要对运动区的每一个像素进行，而不是对一个子块；否则，内插同样会引起运动物体边界的模糊。因此，在帧间内插中较多使用能够给出单个像素位移矢量的像素递归法。
其他还有阈值法（只传送像素亮度的帧间差值超过一定阈值的像素）、帧内插（对于活动缓慢的图像，利用前后两帧图像进行内插，得到预测图像，然后对帧差信号进行编码）、运动估计与补偿等。

Ⅱ 预测编码是有损还是无损

预测编码是有损的。不过现在有人申请了预测无损码的专利，只是无缘一见啊。。。
预测编码是根据离散信号之间存在着一定关联性的特点，利用前面一个或多个信号预测下一个信号进行，然后对实际值和预测值的差（预测误差）进行编码。如果预测比较准确，误差就会很小。在同等精度要求的条件下，就可以用比较少的比特进行编码，达到压缩数据的目的。所以它一般都是有损的。
在JPEG无损压缩图像中嵌入数据时，首先进行Huffman解码，得到预测误差；然后将机密数据嵌入在预测误差中；最后再对修改后的预测误差进行Huffman编码，以生成JPEG无损编码的密文图像。嵌入时利用模运算，不但降低了由于数据嵌入对载体图像的改动，保持了较高的密文图像质量；而且使得嵌入数据即存在于无损压缩的JPEG码流中，又存在于解压缩后的密文图像中。此外，交替的嵌入方法，很好地保持了载体图像的预测误差值的直方图特征，因而能够抵抗各种基于直方图分析的攻击。这种基于预测编码的JPEG无损压缩图像的隐写方法，属于多媒体信号处理领域，据说是无损的。。。

Ⅲ 下列图像压缩方法中,()是无失真编码方法.A:预测编码 B:行程编码 C:小波变换编码D：变换编码

无损图像压缩方法有：
行程长度编码
熵编码法
如 LZW 这样的自适应字典算法
所以答案为B
B

Ⅳ jpg是什么意思

Ⅳ 图像压缩原理

1、为什么要对图像数据进行压缩？其压缩原理是什么？
答：（1）数字图像如果不进行压缩，数据量是比较大的，例如一幅分辨率为1024×768的静态真彩色图像，其数据量为1024×768×24=2.25（MB）。这无疑对图像的存储、处理、传送带来很大的困难。事实上，在图像像素之间，无论在行方向还是列方向，都存在一定的相关性。也就是说，在一般图像中都存在很大的相关性，即冗余度。静态图像数据的冗余包括：空间冗余、时间冗余、结构冗余、知识冗余和视觉冗余、图像区域的相同性冗余、纹理的统计冗余等。图像压缩编码技术就是利用图像数据固有的冗余性和相干性，将一个大的图像数据文件转换为较小的同性质的文件。
（2）其压缩原理: 空间冗余、时间冗余、结构冗余、和视觉冗余。
2、图像压缩编码的目的是什么？目前有哪些编码方法？
答：（1）视频经过数字化处理后易于加密、抗干扰能力强、可再生中继等诸多优点，但是由于数字化的视频数据量十分巨大，不利于传输和存储。若不经压缩，数字视频传输所需的高传输率和数字视频存储所需的巨大容量，将成为推广数字电视视频通信的最大障碍，这就是进行视频压缩编码的目的。
（2）目前主要是预测编码，变换编码，和统计编码三种编码方法。
3、某信号源共有7个符号，概率分别为0.2,0.18,0.1,0.15,0.07,0.05,0.25,试进行霍夫曼编码，并解释是否进行了压缩，压缩比为多少？

0000 0001 000 00 111 110 10
0.05 0.07 0.1 0.2 0.18 0.15 0.25
0.05×4＋0.07×4＋0.1×3＋0.2×2＋0.18×3＋0.15×3＋0.25×2=2.67

Ⅵ 图像压缩编码方法有哪几类

总的来说可以分为：有损编码、无损编码或者分为变换编码、统计编码。
有损编码
有损编码又称为不可逆编码，是指对图像进行有损压缩，致使解码重新构造的图像与原始图像存在一定的失真，即丢失了了部分信息。由于允许一定的失真，这类方法能够达到较高的压缩比。有损压缩多用于数字电视、静止图像通信等领域。
无损编码
无损压缩又称可逆编码，是指解压后的还原图像与原始图像完全相同，没有任何信息的损失。这类方法能够获得较高的图像质量，但所能达到的压缩比不高，常用于工业检测、医学图像、存档图像等领域的图像压缩中[15]。
预测编码
预测编码是利用图像信号在局部空间和时间范围内的高度相关性，以已经传出的近邻像素值作为参考，预测当前像素值，然后量化、编码预测误差。预测编码广泛应用于运动图像、视频编码如数字电视、视频电话中[ ]。
变换编码
变换编码是将空域中描述的图像数据经过某种正交变换（如离散傅里叶变换DFT、离散余弦变换DCT、离散小波变换DWT等）转换到另一个变换域（频率域）中进行描述，变换后的结果是一批变换系数，然后对这些变换系数进行编码处理，从而达到压缩图像数据的目的。
统计编码
统计编码也称为熵编码，它是一类根据信息熵原理进行的信息保持型变字长编码。编码时对出现概率高的事件（被编码的符号）用短码表示，对出现概率低的事件用长码表示。在目前图像编码国际标准中，常见的熵编码方法有哈夫曼（Huffman）编码和算术编码。

Ⅶ 图片压缩的原理

首先说明 jpeg图片：
JPEG是joint Photographic Experts Group(联合图像专家组)的缩写，文件后辍名为"．jpg"或"．jpeg"，是最常用的图像文件格式，由一个软件开发联合会组织制定，是一种有损压缩格式，能够将图像压缩在很小的储存空间，图像中重复或不重要的资料会被丢失，因此容易造成图像数据的损伤。尤其是使用过高的压缩比例，将使最终解压缩后恢复的图像质量明显降低，如果追求高品质图像，不宜采用过高压缩比例。但是JPEG压缩技术十分先进，它用有损压缩方式去除冗余的图像数据，在获得极高的压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像，换句话说，就是可以用最少的磁盘空间得到较好的图像品质。而且 JPEG是一种很灵活的格式，具有调节图像质量的功能，允许用不同的压缩比例对文件进行压缩，支持多种压缩级别，压缩比率通常在10：1到40：1之间，压缩比越大，品质就越低；相反地，压缩比越小，品质就越好。比如可以把1．37Mb的BMP位图文件压缩至20．3KB。当然也可以在图像质量和文件尺寸之间找到平衡点。JPEG格式压缩的主要是高频信息，对色彩的信息保留较好，适合应用于互联网，可减少图像的传输时间，可以支持24bit真彩色，也普遍应用于需要连续色调的图像。
JPEG格式是目前网络上最流行的图像格式，是可以把文件压缩到最小的格式，在 Photoshop软件中以JPEG格式储存时，提供11级压缩级别，以0—10级表示。其中0级压缩比最高，图像品质最差。即使采用细节几乎无损的10 级质量保存时，压缩比也可达 5：1。以BMP格式保存时得到4．28MB图像文件，在采用JPG格式保存时，其文件仅为178KB，压缩比达到24：1。经过多次比较，采用第8级压缩为存储空间与图像质量兼得的最佳比例。
JPEG格式的应用非常广泛，特别是在网络和光盘读物上，都能找到它的身影。目前各类浏览器均支持JPEG这种图像格式，因为JPEG格式的文件尺寸较小，下载速度快。
JPEG2000作为JPEG的升级版，其压缩率比JPEG高约30％左右，同时支持有损和无损压缩。JPEG2000格式有一个极其重要的特征在于它能实现渐进传输，即先传输图像的轮廓，然后逐步传输数据，不断提高图像质量，让图像由朦胧到清晰显示。此外，JPEG2000还支持所谓的"感兴趣区域" 特性，可以任意指定影像上感兴趣区域的压缩质量，还可以选择指定的部分先解压缩。
JPEG2000和JPEG相比优势明显，且向下兼容，因此可取代传统的JPEG格式。JPEG2000即可应用于传统的JPEG市场，如扫描仪、数码相机等，又可应用于新兴领域，如网路传输、无线通讯等等。
优点：
摄影作品或写实作品支持高级压缩。
利用可变的压缩比可以控制文件大小。
支持交错（对于渐近式 JPEG 文件）。
JPEG 广泛支持 Internet 标准。
缺点：
有损耗压缩会使原始图片数据质量下降。
当您编辑和重新保存 JPEG 文件时，JPEG 会混合原始图片数据的质量下降。这种下降是累积性的。
JPEG 不适用于所含颜色很少、具有大块颜色相近的区域或亮度差异十分明显的较简单的图片。
你看不出改变 不等于没有改变，人的视力范围里有些色彩的区别是无法分辨的，而把这些图片信息去掉，你看起来没区别，但图片大小已经被压缩了

Ⅷ 图像数字化过程包括三个步骤

图像的数字化过程主要分采样、量化与编码三个步骤。
1、采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。
2、量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点。量化的结果是图像能够容纳的颜色总数，它反映了采样的质量。
3、数字化后得到的图像数据量十分巨大，必须采用编码技术来压缩其信息量。在一定意义上讲，编码压缩技术是实现图像传输与储存的关键。已有许多成熟的编码算法应用于图像压缩。常见的有图像的预测编码、变换编码、分形编码、小波变换图像压缩编码等。

(8)预测编码图像压缩扩展阅读：
图像数字化的对象：
1、模拟图像：空间上连续/不分割、信号值不分等级的图像。
2、数字图像：空间上被分割成离散像素，信号值分为有限个等级、用数码0和1表示的图像。

图像数字化的意义：
图像数字化是将模拟图像转换为数字图像。图像数字化是进行数字图像处理的前提。图像数字化必须以图像的电子化作为基础，把模拟图像转变成电子信号，随后才将其转换成数字图像信号。
图像数字化应用：遥感学
遥感科学与技术，所属一级学科为测绘科学与技术，是在测绘科学、空间科学、电子科学、地球科学、计算机科学以及其学科交叉渗透、相互融合的基础上发展起来的一门新兴交叉学科。
它利用非接触传感器来获取有关目标的时空信息，不仅着眼于解决传统目标的几何定位，更为重要的是对利用外层空间传感器获取的影像和非影像信息进行语义和非语义解译，提取客观世界中各种目标对象的几何与物理特征信息。

Ⅸ 大学生图像信息采集待制作什么意思

大学生图像信息采集待制作主要目的是办理毕业证书以及办理相关档案，并存档备案。毕业相采集由学校统一安排地点，如果少数学生执意要到其它地方拍摄毕业相片，由此产生的后果学生本人承担毕业相采集就是毕业生的电子图像通过电子照片形式上交。主要目的是办理毕业证书以及办理相关档案,并存档备案。

图像信息采集技巧

图像信息数字化后得到的图像数据量十分巨大，必须采用编码技术来压缩其信息量。在一定意义上讲，编码压缩技术是实现图像传输与储存的关键。已有许多成熟的编码算法应用于图像压缩。常见的有图像的预测编码、变换编码、分形编码、小波变换图像压缩编码等。