第2章 多媒体数据压缩编码技术（课件）- 《多媒体技术与应用》同步教学（国防科大版）

第2章多媒体数据压缩编码技术 多媒体数据压缩编码的重要性和分类 压缩编码基础 静态图像压缩标准JPEG 运动图像压缩标准 MPEG 2.1多媒体数据 数据压缩是通过减少计算机中所存储数据或者通信传播中数据的冗余度，达到增大数据密度，最终使数据的存储空间减少的技术。 压缩编码的重要性和分类 2 2.1.1数据压缩编码的必要性 多媒体数据，其惊人的数据量为媒体的存储、传输及处理带来了巨大的压力。为解决这一问题，单纯用扩大存储容量、增加传输线路带宽的办法是不现实的。因此，在多媒体的应用系统中，一定要对声音、图像等多媒体信号进行压缩。 3 2.1.2 数据压缩的可能性 多媒体数据表示中存在着大量的冗余,以图像数据压缩为例，图像信息冗余通常有以下几种情况： （1）空间冗余。在很多图像数据中，像素间在 行、列方向上都有很大的相关性，相邻像素的值比较接近，或者完全相同，这种数据冗余叫做空间冗余。 （2）时间冗余。在视频图像序列中，相邻两 帧图像数据有许多共同的地方，这种共同性称为时间冗余，可采用运动补偿算法来去掉冗余信息. 4 2.1.2 数据压缩的可能性 （3）视觉冗余。视觉冗余度是相对于人眼的视觉特性而言的，人类视觉系统对图像的敏感性是非均匀和非线性的，并不是图像中的所有变化人 眼都能观察到。 （4）信息熵冗余。信息熵是指一组数据所携带的信息量，信息熵冗余指数据所携带的信息量少于 数据本身而反映出来的数据冗余。 （5）结构冗余。在有些图像的纹理区，图像的像素值存在着明显的分布模式。 （6）知识冗余。有许多图像的理解与某些先验知识有相当大的相关性。这类规律性的结构可由先 验知识和背景知识得到，称此类冗余为知识冗 余。 5 2.1.3 数据压缩方法的分类 图2-1 常用压缩编码方法的分类 6 2.2 多媒体数据压缩编码基础 数据压缩是通过消除输入数据序列（原始数据序列）中的冗余性，将它变换成较短的输出数据序列（压缩数据序列）的技术。如果将压缩数据序列与原始数据序列长度之比定义为压缩比，尽量减小数据压缩的压缩比则是进行数据压缩的根本目的。 7 2.2.1 量化 量化操作实质上是将连续的模拟信号采样得到的瞬时幅度值映射成离散的数字信号，即用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。 8 2.2.1 量化 1.量化位数 量化位数是每个采样点能够表示的数据范围，常用的有8位、12位和16位。 量化过程是，先将整个幅值划分为有限个小幅度（量化阶距）的集合，把落入某个阶距内的样值归为一类，并赋予相同的量化值，如图2-2所示，其中虚线箭头表示采样值量化后的电平值。 2.2.1 量化 图2-2 模拟信号的采样和量化 10 2.2.1 量化 2. 均匀量化 采用相等的量化间隔对采样得到的信号做量化就是均匀量化,也称为线性量化。量化后的样本值Y和实际值X的差E=Y-X称为量化误差或量化噪声。 2.2.1 量化 3.非均匀量化 非均匀量化的基本思想是，对输入信号进行量化时，大的输入信号采用大的量化间隔，小的输入信号采用小的量化间隔，这样就可以在满足精度要求的情况下用较少的位数来表示。声音数据还原时，采用相同的规则。 2.2.2 莫尔斯码 莫尔斯码即电报码，它采用“· ”和“-”来表示26个英文字母。采用常出现的字母用短码表示（如E用“· ”表示，T用“-”表示），不常出现的字母用长码表示（如Q用“- -·-”表示，X用“-··-”表示）的变长编码方式以减少码率。 2.2.3 哈夫曼编码 该算法基于一种称为编码树的技术，其步骤如下： （1）将待编码的N个信源符号按照出现的概率由大到小 排列，给排在最后的两个符号各分配一位二进制码元，对其中概率大的符号分配0，概率小的符号分配1（反之亦可）。 （2）把概率最小的两个符号概率相加，求出的和作为一个新符号的概率，将新的概率值与剩下的N-2个概率值一起重新进行排序，再重复步骤（1）的编码过程。 （3）重复步骤（2）直到只剩一个概率值为止，其值为1。 （4）分配码字，对于各