《图像压缩编码》课件

图像压缩编码图像压缩是一种重要的数字图像处理技术通过减少图像数据的大小提,,高图像传输和存储的效率本课程将深入探讨图像压缩的基本原理和常见算法课程内容安排图像编码基础压缩算法JPEG12介绍信息的概念、图像编码的基本原理、人眼视觉特性讲解压缩算法的流程包括离散余弦变换、量化JPEG,DCT及空间冗余消除等基础知识与熵编码等关键步骤视频编码技术编码技术HEVC34探讨视频编码的基本原理介绍时间冗余的消除、运动补简要讲解编码算法的主要特性包括分块结构、变换,HEVC,偿编码以及算法量化、环路滤波等关键技术H.264信息的概念信息是指数据、知识或消息的传输过程信息可以是文字、图像、声音或视频等各种形式它是人类认知世界的基础是人类社会发展的关,键动力信息的表示、传输和处理是信息科学的核心研究内容图像编码的基本原理信号采样1将连续的图像信号转换为离散的数字信号以便于计算机处,理和存储通过合适的采样频率可以在不失真的前提下还,原原始信号量化和编码2将采样得到的连续数字信号量化为有限个离散数值并采用,适当的编码方式对其进行表示从而得到数字图像,压缩编码3利用图像的特性如空间冗余、时间冗余等采用各种压缩编,,码算法对数字图像进行压缩以减少存储空间和传输带宽,人眼视觉系统特性结构复杂感受阈值颜色感知人眼视觉系统由眼球、视神经和大脑人眼对光线的感受存在一定阈值过高人眼能感知大量颜色这归功于视锥细,,视觉皮层等复杂的结构组成能对外界或过低的光照强度都会影响视觉体验胞对不同波长光线的感受能力,光线刺激进行感知和处理空间冗余的概念定义成因空间冗余指图像中相邻像素真实世界中的物体通常具有之间存在高度相关性这种连续性和平滑性导致相邻像,相关性可以用来消除图像中素之间存在高度相关性这的冗余信息从而实现图像压就是空间冗余的根源,缩意义利用空间冗余可以有效减少图像数据量实现图像压缩这对于节,省存储空间和降低传输带宽非常重要空间冗余的消除预测编码1利用图像中相邻像素的相关性进行预测变换编码2利用图像的频域特性进行变换编码分区编码3将图像划分为不同大小的块进行编码通过各种编码技术我们可以有效地消除图像中的空间冗余大幅降低存储和传输所需的数据量同时保持图像质量这些技,,,术包括预测编码、变换编码和分区编码等都是图像压缩编码的基础,离散余弦变换DCT离散余弦变换是一种常用于图像压缩的数Discrete CosineTransform,DCT学变换它能够将图像从空间域转换到频域将图像中的低频信息集中,在少量系数中从而达到降低图像数据量的目的,优点将图像转换到频域可以更好地,利用图像的频率特性对于图像,的高频成分进行舍弃或量化缺点计算量大需要大量的浮点运算,同时对图像边缘处理效果不好会产生一些伪影,压缩算法JPEG基本原理流程概述压缩比对比压缩算法利用人眼对压缩首先将图像分块与无损压缩相比算法JPEG JPEG,,JPEG高频信息不敏感的特性通对每个块进行变换再可以获得更高的压缩比但,DCT,,过离散余弦变换将图进行量化和熵编码最后组会牺牲一定的图像质量DCT,像分解为低频和高频部分合成压缩后的图像文件通过调整量化参数可以在,,然后对高频部分进行量化这一过程可以有效地减小保真度和空间占用之间进和熵编码从而达到有损压图像的存储空间行权衡,缩的效果压缩算法流程JPEG图像预处理对原始图像进行色彩空间转换、分块等操作离散余弦变换DCT对每个图块进行DCT变换，将图像信息转换到频域中量化根据人眼视觉特性对变换系数进行有损量化处理熵编码使用Huffman编码等无损编码方式对量化后的数据进行压缩量化与熵编码量化量化将输入映射到有限的离散值集合,从而大幅减小数据量,但会引入量化误差量化是有损压缩的关键步骤熵编码熵编码利用数据的统计特性,给频率高的数据分配较短的编码,从而实现无损压缩常见的熵编码算法有哈夫曼编码和算术编码无损编码将量化后的数据进行无损编码,可以在保证图像质量的前提下进一步压缩数据量无损编码是有损压缩的补充算法实例分析JPEG算法是一种基于离散余弦变换的有损压缩编码方JPEG DCT法它通过将图像分割成像素的块然后对每个块进行8x8,变换、量化和熵编码从而实现图像的压缩DCT,算法的主要步骤包括色彩空间转换、分块变换、JPEG:DCT量化、熵编码其中量化是算法中最关键的步骤它能,JPEG,够有效地降低图像数据的冗余度视频编码基本原理时间冗余1连续视频帧之间存在较大相似性运动补偿2利用前后帧的运动预测来减少数据量编码优化3采用先进的编码算法提高压缩效率视频编码的基本原理是利用视频帧之间的时间冗余性通过运动补偿和高效的编码算法可以大幅减少视频数据的存储和传,输需求为用户提供更佳的视频观看体验,时间冗余的消除运动补偿利用前一帧的内容预测当前帧的内容,减少时间冗余帧差分仅编码当前帧与前一帧之间的差异,减少时间冗余帧间编码利用帧与帧之间的相关性,通过运动补偿和帧差分实现时间冗余消除运动补偿编码帧间预测通过识别相邻帧之间的差异可以减少数据传输量,运动估计检测物体的移动方向和速度为预测帧的编码提供参考,运动补偿根据运动估计结果对预测帧进行补偿产生更接近实际,,的帧编码算法H.264高效编码块划分灵活多种编码模式先进的滤波技术算法采用预测、变换支持多种不同大小的提供丰富的帧内预测采用环路滤波技术可H.264H.264H.264H.264,、量化和熵编码等核心技编码块可根据视频内容自和帧间预测模式可充分利有效去除编码过程中引入,,术能有效压缩视频数据提适应选择最优编码单元用视频时域和空域的冗余的伪像和锯齿提高视觉质,,,高传输效率信息量算法流程H.264分块预测1将视频帧划分为多个宏块对每个宏块进行运动补偿预测得到预测H.264,,数据变换编码2将预测残差数据进行离散余弦变换和量化生成变换系数DCT,熵编码3对变换系数进行熵编码如或以实现数据压缩,CAVLC CABAC,量化与循环滤波量化循环滤波量化矩阵量化是将连续的像素值量化成有限个循环滤波是在编码和解码过程中对图合理设计的量化矩阵可以有效平衡图离散值的过程通过合理的量化模式像进行再次滤波可有效消除量化误差像质量和数据大小是图像压缩算法的,,,可以大幅减小图像数据量提高图像质量关键所在比特率控制机制20M码率视频编码的目标码率通常在20Mbps以内3编码模式常见的码率控制模式包括CBR、VBR、ABR等90%压缩率通过量化和熵编码可以达到高达90%的压缩率视频编码系统需要采取有效的码率控制机制,以满足不同应用场景的比特率需求常见的控制方式包括恒定比特率CBR、可变比特率VBR和平均比特率ABR等系统会根据视频内容的复杂程度动态调整量化参数,从而优化压缩效率和视频质量编码算法简介HEVC高效编码更高压缩率采用了更加先进的块分HEVC High-Efficiency VideoHEVC是最新一代的视频编割和预测技术可以更有效地Coding,码标准相比于前代消除视频信号中的时间和空,MPEG-编码可将视频文件大间冗余从而实现更高的压缩4/H.264,,小减小一半同时保持优秀的比,画质增强兼容性在向后兼容性方面做出了优化可以与现有的视频设备和软件HEVC,无缝协作为用户提供更好的观看体验,的主要特性HEVC更高压缩比更高分辨率支持12与相比最多可达支持高达的H.264,HEVC HEVC8192x4320到的码率降低在同等超高清分辨率大幅提升了50%,,质量下提供更小的视频文视频的清晰度和细节件大小更强的并行处理能力更强的适应性34采用了大量的并行化可广泛应用于高清电HEVC HEVC处理技术提高了编码解码视、超高清视频、视,4K/8K的速度和效率频会议等多种应用场景分块结构及预测模式编码单元1采用灵活的编码单元结构预测模式2基于方向性的空间和时间预测变换编码3采用层次化的变换编码方式编码算法采用了灵活可变的编码单元结构基于方向性的空间和时间预测方式以及层次化的变换编码技术这些创新性HEVC,,,的设计大幅提高了编码效率是相较于取得重大突破的关键所在,HEVC H.264变换及量化变换编码量化编码熵编码通过变换编码可以将像素数据转换为频量化是压缩的核心步骤通过舍弃一些频熵编码利用信号统计特性对编码数据进,,域信号从而更好地利用人眼对不同频率域系数来降低编码数据量量化可分为一步压缩常用的方法有哈夫曼编码和算,,成分的感知特性常用的变换方式包括标量量化和矢量量化量化步长的选择术编码熵编码可以在不失真的情况下离散余弦变换和离散小波变换需要平衡压缩率和图像质量进一步提高压缩率DCT DWT环路滤波技术去块效应降噪效果环路滤波用于消除块状效应环路滤波还可以有效地降低,提高图像质量它可以平滑编码噪声进一步提升图像的,块之间的边界减少视觉上的清晰度和保真度,锯齿感自适应机制先进的环路滤波算法具有自适应性能根据图像内容的不同特点采,,取不同强度的滤波操作参考帧管理及码率控制参考帧管理码率控制编码器选择合适的参考帧是关键能编码器可根据目标码率和质量要求,够根据当前图像与参考帧的相似度和动态调整量化参数实现码率的精准,预测误差有效管理并更新参考帧集控制同时确保图像质量达标,,合无损编码技术无损图像编码熵编码预测编码无损图像编码技术旨在保持图像质量熵编码是无损编码的主要方法之一它预测编码通过利用相邻像素之间的相,不变的前提下以更小的文件大小存储利用每个像素值出现的概率对其进行关性对当前像素值进行预测然后编,,,图像数据它通过利用图像的冗余信编码从而压缩文件大小常见的熵编码预测误差从而实现无损压缩该方,,息来实现无损压缩码算法有霍夫曼编码和算术编码法可有效消除图像中的空间冗余图像质量评估指标图像质量的客观评估是图像压缩编码领域的一个重要问题常用的图像质量评估指标包括峰值信噪比PSNR、结构相似性指数SSIM等图像压缩编码的发展趋势更高压缩率降低功耗12新编码标准如和编码算法将不断优化以提HEVC VVC,可以实现更高的压缩效率高编解码速度并降低设备,为存储和传输带来更大空的能耗需求间增强可扩展性提升图像质量34支持多种分辨率和视频帧利用机器学习等技术未来,率的编码技术将更加普及编码算法将能够更好地模,满足不同应用场景的需求拟人眼视觉提供更逼真自,然的图像体验课程总结与展望本课程系统地介绍了图像压缩编码的基本原理和主流算法包括空间冗,余消除、变换、、视频编码基本原理、以及最新的编DCT JPEGH.264HEVC码技术通过深入讲解这些技术帮助学生掌握图像压缩的核心知识,。