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天道酬勤 玩物丧志

用勇气去改变可以改变的事情,用胸怀去包容无法改变的事情,用智慧去判断两者的区别

 
 
 

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视频压缩与编码  

2010-09-03 10:21:22|  分类: 视频编解码 |  标签: |举报 |字号 订阅

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      压缩的理论基础是信息论。从信息论的角度来看,压缩就是去掉信息中的冗余,即保留不确定的信息,去掉确定的信息(可推知的),也就是用一种更接近信息本质的描述来代替原有冗余的描述。这个本质的东西就是信息量(即不确定因素)。

     压缩可分为两大类:第一类压缩过程是可逆的,也就是说,从压缩后的图象能够完全恢复出原来的图象,信息没有任何丢失,称为无损压缩;第二类压缩过程是不可逆的,无法完全恢复出原图象,信息有一定的丢失,称为有损压缩。选择哪一类压缩,要折衷考虑,尽管我们希望能够无损压缩,但是通常有损压缩的压缩比(即原图象占的字节数与压缩后图象占的字节数之比,压缩比越大,说明压缩效率越高)比无损压缩的高。

     图象压缩一般通过改变图象的表示方式来达到,因此压缩和编码是分不开的。图象压缩的主要应用是图象信息的传输和存储,可广泛地应用于广播电视、电视会议、计算机通讯、传真、多媒体系统、医学图象、卫星图象等领域。

    压缩编码的方法有很多,主要分成以下四大类:(1)象素编码;(2)预测编码;(3)变换编码;(4)其它方法。

    所谓象素编码是指,编码时对每个象素单独处理,不考虑象素之间的相关性。在象素编码中常用的几种方法有:(1)脉冲编码调制(Pulse Code Modulation,简称PCM);(2)熵编码(Entropy Coding);(3)行程编码(Run Length Coding);(4)位平面编码(Bit Plane Coding)。其中我们要介绍的是熵编码中的哈夫曼(Huffman)编码和行程编码(以读取.PCX文件为例)。

     所谓预测编码是指,去除相邻象素之间的相关性和冗余性,只对新的信息进行编码。举个简单的例子,因为象素的灰度是连续的,所以在一片区域中,相邻象素之间灰度值的差别可能很小。如果我们只记录第一个象素的灰度,其它象素的灰度都用它与前一个象素灰度之差来表示,就能起到压缩的目的。如248,2,1,0,1,3,实际上这6个象素的灰度是248,250,251,251,252,255。表示250需要8个比特,而表示2只需要两个比特,这样就实现了压缩。

     常用的预测编码有Δ调制(Delta Modulation,简称DM);微分预测编码(Differential Pulse Code Modulation,DPCM),具体的细节在此就不详述了。

所谓变换编码是指,将给定的图象变换到另一个数据域(如频域)上,使得大量的信息能用较少的数据来表示,从而达到压缩的目的。变换编码有很多,如(1)离散傅立叶变换(Discrete Fourier Transform,简称DFT);(2)离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,简称DCT);(3)离散哈达玛变换(Discrete Hadamard Transform,简称DHT)。

    其它的编码方法也有很多,如混合编码(Hybird Coding)、矢量量化(Vector Quantize,VQ) 、LZW算法。在这里,我们只介绍LZW算法的大体思想。

    值得注意的是,近些年来出现了很多新的压缩编码方法,如使用人工神经元网络(Artificial Neural Network,简称ANN)的压缩编码算法、分形(Fractl)、小波(Wavelet) 、基于对象(Object Based)的压缩编码算法、基于模型(Model –Based)的压缩编码算法(应用在MPEG4及未来的视频压缩编码标准中)。
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