图像有损压缩课件.ppt

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比如：我们对一幅图像的亮度的敏感度远比颜色的敏感度要强，所以我们可以对颜色进行压缩，进而达到存储，传输的要求3,精选PPT课件,1.有损图像压缩基本知识介绍 所谓有损压缩是利用了人类,2.图像有损压缩技术,2.1常见有损压缩技术,预测编码,变换编码,基于模型编码,分形编码,4,精选PPT课件,2.图像有损压缩技术2.1常见有损压缩技术4精选PPT课件,2.1.1预测编码,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预测编码中典型的压缩方法有脉冲编码调制（PCM Pulse Code Modulation）、差分脉冲编码调制（DPCM，Differential Pulse Code Modulation）、自适应差分脉冲编码调制（ADPCM，Adaptive Differential Pulse Code Modulation）等，它们较适合于声音、图像数据的压缩，因为这些数据由采样得到，相邻样值之间的差相差不会很大，可以用较少位来表示。

5,精选PPT课件,2.1.1预测编码预测编码是根据离散信号之间存在着一定关联性,变换编码的原理,变换编码是指先对信号进行某种函数变换，从一种信号（空间）变换到另一种（空间），然后再对信号进行编码如将时域信号变换到频域，因为声音、图像大部分信号都是低频信号，在频域中信号的能量较集中，再进行采样、编码，那么可以肯定能够压缩数据变换编码系统中压缩数据有变换、变换域采样和量化三个步骤变换本身并不进行数据压缩，它只把信号映射到另一个域，使信号在变换域里容易进行压缩，变换后的样值更独立和有序这样，量化操作通过比特分配可以有效地压缩数据在变换编码系统中，用于量化一组变换样值的比特总数是固定的，它总是小于对所有变换样值用固定长度均匀量化进行编码所需的总数，所以量化使数据得到压缩，是变换编码中不可缺少的一步在对量化后的变换样值进行比特分配时，要考虑使整个量化失真最小6,精选PPT课件,变换编码的原理变换编码是指先对信号进行某种函数变换，从一种,变换编码是一种间接编码方法它是将原始信号经过数学上的正交变换后，得到一系列的变换系数，再对这些系数进行量化、编码、传输图3是变换编码系统方框图7,精选PPT课件,变换编码是一种间接编码方法。

它是将原始信号经过数学上的正交变,图中接收端输出信号与输入信号的误差是因为输入端采用量化器的量化误差所致当经过正交变换后的协方差矩阵为一对角矩阵，且具有最小均方误差时，该变换称为最佳变换，也称,Karhunen-Loeve,变换（,K-L,变换）如果变换后的协方差矩阵接近对角矩阵，该类变换称为准最佳变换，典型的有,DCT,（离散余弦变换）、,DFT,（离散傅立叶变换）、,WHT,等8,精选PPT课件,图中接收端输出信号与输入信号的误差是因为输入端采用量化器的量,离散余弦变换（DCT）,离散余弦变换（,Discrete Cosine Tranform,，简称,DCT,）是一种与傅立叶变换紧密相关的数学运算在傅立叶级数展开式中，如果被展开的函数式是偶函数，那么其傅立叶级数中只包含余弦项，再将其离散化可导出余弦变换，因此称之为离散余弦变换时间域中信号需要许多数据点表示；在,x,轴表示时间，在,y,轴表示幅度信号一旦用傅立叶变换转换到频率域，就只需要几点就可以表示这个相同的信号如我们已经看到的那样，原因就是信号只含有少量的频率成分这允许在频率域中只用几个数据点就可以表示信号，而在时间域中表示则需要大量数据点,这一技术可以应用到彩色图像上。

彩色图像有像素组成，这些像素具有,RGB,彩色值每个像素都带有,x,，,y,坐标，对每种原色使用,8x8,或者,16x16,矩阵在灰度图像中像素具有灰度值，它的,x,，,y,坐标由灰色的幅度组成为了在,JPEG,中压缩灰度图像，每个像素被翻译为亮度或灰度值,9,精选PPT课件,离散余弦变换（DCT）离散余弦变换（Discrete Co,为了压缩RGB彩色图像，这项工作必须进行三遍，因为JPEG分别得处理每个颜色成分，R成分第一个被压缩，然后是G成分，最后是B成分而一个8x8矩阵的64个值，每个值都带有各自的x，y坐标，这样我们就有了一个像素的三维表示法，称作控件表达式或空间域通过DCT变换，空间表达式就转化为频谱表达式或频率域从而达到了数据压缩的目的DCT式目前最佳的图像变换，它有很多优点DCT是正交变换，它可以将8x8图像空间表达式转换为频率域，只需要用少量的数据点表示图像；DCT产生的系数很容易被量化，因此能获得好的块压缩；DCT算法的性能很好，它有快速算法，如采用快速傅立叶变换可以进行高效的运算，因此它在硬件和软件中都容易实现；而且DCT算法是对称的，所以利用逆DCT算法可以用来解压缩图像。

10,精选PPT课件,为了压缩RGB彩色图像，这项工作必须进行三遍，因为JPEG,有损压缩的优缺点,有损方法的一个优点就是在有些情况下能够获得比任何已知无损方法小得多的文件大小，同时又能满足系统的需要当用户得到有损压缩文件的时候，譬如为了节省下载时间，解压文件与原始文件在数据位的层面上看可能会大相径庭，但是对于多数实用目的来说，人耳或者人眼并不能分辨出二者之间的区别有损方法经常用于压缩声音、图像以及视频有损视频编解码几乎总能达到比音频或者静态图像好得多的压缩率（压缩率是压缩文件与未压缩文件的比值）音频能够在没有察觉的质量下降情况下实现10：1的压缩比，视频能够在稍微观察质量下降的情况下实现如300：1这样非常大的压缩比11,精选PPT课件,有损压缩的优缺点有损方法的一个优点就是在有些情况下能够获得比,有损压缩的特点是保持颜色的逐渐变化，删除图像中颜色的突然变化生物学中的大量实验证明，人类大脑会利用与附近最接近的颜色来填补所丢失的颜色例如，对于蓝色天空背景上的一朵白云，有损压缩的方法就是删除图像中景物边缘的某些颜色部分当在屏幕上看这幅图时，大脑会利用在景物上看到的颜色填补所丢失的颜色部分。

利用有损压缩技术，某些数据被有意地删除了，而被取消的数据也不再恢复无可否认，利用有损压缩技术可以大大地压缩文件的数据，但是会影响图像质量如果使用了有损压缩的图像仅在屏幕上显示，可能对图像质量影响不太大，至少对于人类眼睛的识别程度来说区别不大可是，如果要把一幅经过有损压缩技术处理的图像用高分辨率打印机打印出来，那么图像质量就会有明显的受损痕迹12,精选PPT课件,有损压缩的特点是保持颜色的逐渐变化，删除图像中颜色的突然变化,基于JEPG的,静止图像有损压缩,13,精选PPT课件,基于JEPG的静止图像有损压缩13精选PPT课件,图像处理步骤,1.RGB to YUV,图像的转化,2.,对于,Y,，,U,，,V,分别进行处理,3.,对原始,8,*,8,块亮度值进行预测,4.,对图像进行,DCT,变换并且量化,14,精选PPT课件,图像处理步骤1.RGB to YUV图像的转化2.对于Y,1,1.RGB to YUV,图像的转化,15,精选PPT课件,11.RGB to YUV图像的转化15精选PPT课件,实验程序：,16,精选PPT课件,实验程序：16精选PPT课件,程序结果,17,精选PPT课件,程序结果17精选PPT课件,2,对,Y,，,U,，,V,分别进行处理,.,18,精选PPT课件,2对Y，U，V分别进行处理.18精选PPT课件,实验程序：,19,精选PPT课件,实验程序：19精选PPT课件,此步产生,Y,，,U,，,V,三个分量的直方图，方便与量化后的,图像进行比较从而了解失真产生的情况。

程序结果,20,精选PPT课件,此步产生Y，U，V三个分量的直方图，方便与量化后的程序结果2,3,对原始,8,*,8,块亮度值进行预测,21,精选PPT课件,3对原始8*8块亮度值进行预测21精选PPT课件,由于接下来的,DCT,变化只能处理,-128+127,的数据，而图像,矩阵的数值为,0256,，故采用减去,128,的方法以便产生的图,像矩阵可以方面进行,DCT,变换实验程序：,22,精选PPT课件,由于接下来的DCT变化只能处理-128+127的数据，而图,4,4.,对图像进行,DCT,变换并且量化,23,精选PPT课件,44.对图像进行DCT变换并且量化23精选PPT课件,图像的量化,从量化表来看，按斜对角线分割成两,部分，左上角主要为低频部分，右下角主要为高频部分图像的量化是造成图像像素细节损失的一步经过量化的图像，会出现细节的减少，但是会大大减少图像所携带的信息，从而实现压缩量化表主要的作用是损失掉一部分图像的,高频部分，而保留低频的部分所以从原理上来讲，量化表相当于一个低通滤波器,24,精选PPT课件,图像的量化从量化表来看，按斜对角线分割成两图像的量化是造成图,实验程序：,25,精选PPT课件,实验程序：25精选PPT课件,程序结果,26,精选PPT课件,程序结果26精选PPT课件,5,反,DCT,变换将量化后的,Y,，,U,，,V,图像重建成,RGB,图像,27,精选PPT课件,5反DCT变换将量化后的Y，U，V27精选PPT课件,程序结果,28,精选PPT课件,程序结果28精选PPT课件,压缩细节比较,由于可见，经过了有损压缩的图像，已经不能保持图像原有的细节，但是缺大大减少了图像的信息量。

对于图像的存储，传送等有着极其重要的意义,29,精选PPT课件,压缩细节比较由于可见，经过了有损压缩的图像，已经不能保持图像,Thank you!,The end!,30,精选PPT课件,Thank you!The end!30精选PPT课件,此课件下载可自行编辑修改，此课件供参考！,部分内容来源于网络，如有侵权请与我联系删除！感谢你的观看！,此课件下载可自行编辑修改，此课件供参考！,此课件下载可自行编辑修改，此课件供参考！,部分内容来源于网络，如有侵权请与我联系删除！感谢你的观看！,此课件下载可自行编辑修改，此课件供参考！,。