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图像压缩编码和解码原理知识介绍

发布时间:2020-07-01 02:13:09 阅读: 来源:沙漏厂家

图像压缩编码和解码原理

本文引用地址:本节介绍图像压缩编码的基本原理,图像数据压缩和解压缩电路的基本结构。它们是看影碟机电路图的基础知识。

一、图像压缩的基本途径图像的数据量极大,必须对其数据总量大大压缩,才能够存储在直径12cm的光盘上。在实用技术上,可通过以下途径来压缩图像数据的总量。

1、采用亮度(Y)、色度(C)取样方式实用彩色电视技术没有传输、处理红、蓝、绿三基色信号,而传输、处理亮度信号Y和色度信号C。这种处理方法有利于实现彩色电视和黑白电视的兼容,也利于限制彩色电视信号的频带宽度。在数字图像处理技术中,仍然采用传输、处理亮度信号Y和色度信号C的方法。由于人眼晴对亮度信息敏感,对彩色信息不够敏感,因而对Y信号以较高清晰度传送,对C信号以较低清晰度传送。实际作法是这样的:对每个亮度Y像素都进行传送;而将色度C分解为U、V两个色差信号(或写为Cb、Cr、B-Y、R-Y),分别进行传送;对亮度Y实行逐点取样,而对色度C则取样较少。即对应于4个亮度取样点,仅对色度信号取样1个点,即对U、V像素的取样较低,各取1个取样点,这种取样格式称为YUV411格式。采用YUV411取样格式后,它的数据总量将比三基色取样量格式时减少一半。若采用三种基色取样方式时,各基色应与亮度信号取样方式一样,即对每个红、绿、蓝色采取逐点取样的方法。采用Y、C传输方式时,取样次数减少一半,传输数码也减少一半。人眼睛对色度的敏感程度较低,利用人眼睛这一生理视觉特性,人们在主观感觉上并没有感到图像清晰度下降。显然,这是压缩图像数据码率的一个得力措施。

2、将整幅图像分割为小区域进行分割处理对图像进行数据处理时,对每帧图像进行分割处理。首先图像横向切成若干条,每一条称为一片,将每一片再纵向切成若干块,称宏块,宏块是图像压缩的基本单位。每个宏块的彩色图像可用1个亮度信号Y和两个色差信号Cb、Cr(即U、V)来表示,或者说,每个宏块分为三层,一层亮度Y,两层色度(各为Cb、Cr),统称为一个宏块。由于人眼睛对亮度、色度的主观敏感程度不同,通常把亮度宏块再平均分成4块,每一小块称为像块或区块,详见示意图2.2.1。每个区块可以进一步分割,称为像素或像点,像素是构成图像的最小单位。对于数字图像来说,每一个像素作为一个取样点,有一个对应的取样数值。可以看出,图像分割越细,像素数越多,取样点越多,图像清晰度越高;反之,像素数越少,图像清晰度越低。实际上,对图像压缩处理,就是对图像区块的数据、像素的数据进行压缩处理。

彩电制式不同,分割图像的具体数据将有所变化。例如PAL制,大多数为625行扫描标准,那么每帧图像被切为18片,每片再切成22个宏块,即每帧图像分成396个宏块;而525行的NTSC制,每帧图像被切为15片,每片再切成22个宏块,即每帧图像分成330个宏块。对亮度信号来说,每个宏块又分为4个区块,每个区块含有8×8=64个像素,则每个宏块含有256个像素。但对两个色差信号来说,宏块像素数等于区块像素数,即像素数是8×8=64个,是亮度像素的1/4。尽管两色差信号的像素较少,清晰度低,但不影响人眼睛的主观感觉。在进行数字图像处理时,按照图中各个8×8方块( 共64块) 编成次序,再按照编号顺序依次处理。也就是说,以8×8像素的方块作基本操作单元,依次处理每个像素(即取样点)的取样数值。3、采用帧间和帧内数据压缩技术。实用电视每秒钟传送25-30帧画面,使画面变化具有连续感,电视活动图像是由各帧画面差别很小的一系列画面组成的。各帧画面的微小变化主要表现于画面主体部分,画面的背景差别很小。图像是由亮度、色度信息来描述的,在各相邻帧图像内,若分别比较同一相对位置的亮度、色度信号,通常其差别较小。经大量统计发现,在各个像素当中仅有10%以下的像素点的亮度差值变化超过去时2%,而色度差值变化在0.1%以下。在各帧图像中具有大量重复内容,这些重复内容的数据属于多余(冗余)信息,于是,可以通过减少时域冗余信息的方法,即运作帧间数据压缩技术,来减少图像传输的数码率。经分析发现,在同一帧画面内也存在相当多的冗余信息。对图像主体部分和眼睛最敏感的部分,应当准确、详细地处理,需要对每个像素点进行精细传输;但对于图像非主体部分和眼睛不敏感的部分,则可以进行粗略地处理,即进行信息数据的压缩处理。于是,可以根据一帧图像内容的具体分布情况,对不同位置可采用不同的数据量来传送,减少传送图像的数据量,使图像数据得到压缩。这种压缩数据的方法,是在同一帧图像的不同空间部位进行数据压缩,称为空间域冗余压缩。例如,有一幅人像画面,其面部和头部的线条清晰度可以不相同,尤其是眼睛、嘴唇部位表情丰富,线条比较精细复杂,是观众最注意的部位,应当用高清晰度传送;而头顶部位和面颊侧面,轮廓变化较少,灰度层次变化较小,观众不太注意这些部位。显然,图像的主要部位,灰度层次变化较大的部位,人眼睛敏感的部位,应当以较大数据量进行精细传送;而那些图像的次要部位,灰度层次变化较小的部位,人眼睛不注意的部位,则可用较少数据量进行粗略传送,甚至于仅仅传送它们的平均亮度信息。以下具体讨论数字图像的数据压缩原理。先讨论静止图像的数据压缩技术,即帧内数据压缩技术;然后讨论活动图像的数据压缩技术,即帧间数据压缩技术。二、帧内数据压缩技术首先对整幅图像进行分割处理,经分割取得最小操作单元。下面按8×8=64个像素组成的区块来计论。每一个像素值都可以按一定规律取样,例如可对亮度各个像素的亮度值取样,若每个像素按8bit量化,则每个区块的总数据量为8bit×64(像素点),即512bit。可见,对全画面各像素量化处理后数据量十分庞大,需要进行数据压缩。通常,经过离散余弦变换,Z字型扫描,可变长度编码等处理过程,可将数据总量进行大量压缩。1、离散余弦变换(DCT)编码(1) 功能简述离散余弦变换简称为DCT(是英Discrete Cosine Transform的缩写词),是一种数字处理方法,经常用于数据处理。DCT是多种数字变换方法的一种,它是把空间域图像变换到频率域进行分析的方法。由于DCT的变换核构成的基向量与图像内容无关,而且变换核是可以分离的,既二维DCT可以用两次一维DCT来完成,使得数学运算难度大大简化,再配以已经发现的其它快速算法,使得DCT编码得到了广泛的应用。将DCT应用于图像数据压缩,可以减少代表图像亮度(或色度)层次数码信息,达到数据压缩的目的。利用DCT不仅可将图像编码,还可以在编码变换过程发现图像细节的位置,以便删去或略去对视觉不敏感的部分,而更加突出视觉的敏感部分,通过选择主要数据来传输、重视图像。利用DCT压缩图像数据,主要是根据图像信号在频率域的统计特性。在空间域看来,图像内容千差万别;但在频率域上,经过对大量图像的统计分析发现,图像经过DCT变换后,其频率系数的主要成分集中于比较小的范围,且主要位于低频部分。利用DCT变换揭示出这种规律后,可以再采取一些措施把频谱中能量较小的部分舍弃,尽量保留传输频谱中主要的频率分量,就能够达到图像数据压缩目的。(2)规律和特点①时间域信号的频谱对于一个随时间变化的波形来说,它是随时间变化的周期信号,它是以一定幅度值为波形的直流平均值,其波形可看成是基波与无数次谐波叠加而成。其基波振幅最大,然后各次谐波振幅逐渐减小。各次谐波叠加次数越高,则合成波形越接近于理想矩形波。此分析方法就是应用日益广泛的频谱分析方法。其中各次正弦波谐波的振幅值经常称为频谱系数,将频谱系数排列起来,可以组成一个系数列。上述事实说明,周期性矩形波可以由时间域 (反映幅度-时间关系)来描述,也可以由频率域(幅度-频率关系)来描述。两者有互相对应的关系。实际上,各种时间域信号都可以由频率域的规律来描述,两种描述方法存在内在的联系,可以互相转换。②空间域信号的频谱系数对于各种空间域分布的信号,也可以进行类似的频率变换,即将空间域信号转变为频率域信号。DCT就是其中一种频率分析方法。可参阅图2.2.2来说明DCT变换过程。由图像内取出一个区块,分成8×8个像素的64格阵列,即由图(a)转变为图(b)。经过对逐个像素的亮度(或讨论色度)数值取样,并将像素的亮度数值列成矩阵形表格,见图(C)。然后利用离散余弦变换(DCT)可将各空间取样值转变

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