文档介绍：多媒体通信技术
主讲教师:黄玉兰学时:16
第一章多媒体通信技术概述
第二章音频技术基础
第三章图像技术基础
第四章视频信息压缩与处理
第五章多媒体通信系统中的关键技术
第六章多媒体通信网络技术
第七章多媒体数据的分布式处理
第八章多媒体通信应用系统
本书章节
第四章视频信息压缩与处理
由于图像的数据量非常大,因而无论在存储中还是在传输中,都非常有必要使用图像压缩和处理技术。本章首先介绍了图像处理方法和各种实用编码,如熵编码、预测编码、变换编码、子带编码和小波变换编码等,最后详细介绍了目前国际上通用的图像压缩标准。
图像的统计特性信息压缩方法及其分类无失真图像压缩编码方法限失真图像压缩编码方法几种新型的图像压缩编码技术数字图像处理图像压缩技术标准
本章主要内容
图像的统计特性
由前面的分析可知,一幅图像是由几十万以上的像素构成的。但实际中由于一幅图像的相邻像素之间、相邻行之间以及相邻帧之间都存在着较强的相关性,这样实际有分析价值的图像只占其中的一小部分。
所谓图像统计特性是指其亮度、色度(或色差)值或亮度、色度(或色差)抽样值的随机统计特性。通常用“熵值”来表示。
可以根据图像的统计特性找出最佳的压缩编码方案,使其编码后的信号速率尽量等于图像的信息熵。
图像的信息量
每当我们看书、听电话、看电视时,都可以获得一系列丰富、有意义的消息,因此我们称一个有次序的符号(如状态、字母、数字或电平等)序列就是消息。
例如某一个图像信息源所发出的符号集合为X={S1, S2, …, Sn} , Si为其中的某一个符号,可见它能够发出n种符号。
根据信息论的基本知识,从图像信息源X发出符号Si的概率为p(Si),而且p(Si)将满足下列条件:
这样符号Si所携带的信息量I(Si)可以用下式表示:
上式所定义的信息量也称为自信息量,单位
为“bit”,表示在接收者未收到符号Si之前,并不
清楚究竟会收到符号集X={S1, S2, …, Sn} 中的
哪一个符号,即存在不确定性。当接收者收到符
号Si之后,这种不确定性才能消除,这就是通过
接收所获得的信息量。
如果从图像信息源X中发送Si的概率越大,则
这种不确定性越小,也就是说,接收者所获得的
信息量也越小。若p(Si)=1,则表明接收者收到Si
的事件是一种必然事件,其不确定性为0,因而
该事件没有任何有价值的信息。
离散信源
如果信息源所发出的符号均取自某一个离散
集合,这样的信息源称为离散信源。由信息论的
基本理论可知,离散信源X可以用下式描述:
其中