数字图像处理技术的学习总结知识大纲
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数字图像处理技术/MATLAB常用操作.docx 8KB - 数字图像处理技术/MATLAB常用操作.html 23.58KB
- 数字图像处理技术/数字图像处理.I.docx 1.42MB
- 数字图像处理技术/数字图像处理.I.html 88.23KB
- 数字图像处理技术/数字图像处理.II.docx 3.15MB
- 数字图像处理技术/数字图像处理.II.html 80.08KB
资源介绍:
内容残缺，我也不知道归哪一类了
数字图像处理.II
● VI图像编码
● 6.1概述
● 动机/原因：
表达数字图像所需数据量通常很大
● 图像编码：
采用对图像的新的表达方法以减小所需的数据量
● 数据和信息：
数据是信息的载体。 对给定量的信息可用不同的数据量来表示；
对给定量的信息，设法减少表达这些信息的 数据量称为数据压缩
● 图像压缩方法的分类 ：
● 信息保存型：
在压缩和解压缩过程中没有信息损失 压缩率一般在2 ~ 10之间
● 信息损失型：
常能取得较高的压缩率（几十~几百） 压缩后并不能经解压缩恢复原状
● 6.2无损压缩编码
● 6.2.1数据冗余
● （1）编码冗余
● 概念
数据是信息的载体 同量的数据可表达不同量的信息 同量的信息可用不同量的数据表达
● 冗余
数据表达了无用的信息 数据表达了已表达的信息
● 图像压缩原理
由于一幅图像存在数据冗余和主观视觉冗 余，所以压缩方式就可以从这两方面着手
开展。
● ◼改变图像信息的描述方式，以压缩掉图像中的数据冗余。
● ◼忽略一些视觉不太明显的微小差异，以压缩掉图像中的视觉冗余
● 数据冗余类别
减少/消除其中的一种/多种冗余，就能取得数据压缩的效果。
● (1) 编码冗余：与灰度分布的概率特性有关；
● (2) 像素相关冗余：空间冗余，几何冗余；
● 原始图像越有规则，各像素之间的相关性越强，它可能压缩的数据就越多。（规则
冗余大，不规则冗余小）
为减少像素间冗余，需要将常用的2D像素矩阵
表达形式转换为某种更有效（但可能不直观）
的表达形式，这种减少像素间冗余的转换常称 为映射。 •
如果原始图像能从转换后的数据集合完全恢复
出来，则这种映射是可反转的（压缩是无损的 ），否则就是不可反转的。
● (3) 心理视觉冗余：与主观感觉有关。
眼睛对某些视觉信息更敏感 人对某些视觉信息更关心 （损失不可逆转）
● 1.图像在色彩，亮度，空间频率等方面超出了人眼的接收范围和可区分程度。
● 2.图像中某些目标或区域的信息不太容易引起人眼的注意。
● 相对数据冗余
●
● 6.2.2 图象编码中的保真度准则
图像保真度;信息保存型/信息损失型 描述解码图象相对于原始图象的偏离程度
对信息损失的测度
● 1. 客观保真度准则
主观测量图象的质量，因人而异，应用不方便
● 2. 主观保真度准则
用编码输入图与解码输出图的某个确定函数表 示损失的信息量， 便于计算或测量
● 6.2.3 图象编码模型
●
●
● 信源编码器和解码器的模型
● •映射器 ：减少像素间冗余，或进行图像变换。
● •量化器 ：减少视觉心理冗余，仅用于有损压缩。
● •符号编码器：减少编码冗余使用哈夫曼编码
● 6.2.4 信息论的基础理论
● 6.3无损压缩编码
● 6.3.1 基本编码定理
● 概念
编码：需建立码本来表达数据 码本（字典）：用来表达一定量的信息或一组事件所
需的一系列符号（如字母、数字等） 码字（单词）：对每个信息或事件所赋的码符号序列
码字的长度（字长）： 字母个数/每个码字里的符号个数
如果一个图像的灰度级编码，使用了多于实际需要的编码符号，就称该图像包含了编码冗
余。
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● 冗余度：1-编码效率
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● 最佳编码原理·熵
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● 6.3.2 霍夫曼编码
可变长最佳编码： 给出现概率高的符号分配较短的码字，
给出现概率低的符号分配较长的码字。
● 算法步骤
● （1）将信源符号出现的概率按从小到大的顺序排列。
● （2）把两个最小的概率进行组合相加，形成一个新的概率。
● （3）重复第（1）（2）步，直到概率和达到1为止。
● （4）合并符号时，将被合并的符号赋以1和0（大概率赋1，小
● 概率赋0，或者相反）。
● （5）寻找从每一个信源符号到概率为1处的路径，记录下路径
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