多媒体数据压缩考试要点.docx

1、熵对数据压缩编码的理论意义
信源的熵是对该信源进行无失真编码的极限
对信源进行无失真编码的最低码率就是该信源的熵
如果对信源进行编码的码率小于信源的熵，则这种编码是有失真的
2、例：某一信源X有四个符号，其出现概率为：

· 则该信源的熵为：
= 1.75 bit/符号

平均码长L= =1/2*1+1/4*2+1/8*3= 1.75 bit/符号
3、启示１：只要信源不是等概率分布的，就存在无失真数据压缩的可能性。
启示２：既然非负，严格上凸，且等概率时达到最大，任一pj=1时达到最小值0，那么我们可以通过某中变换 T: 　，使中某一个符号发生的概率尽可能大（）使其他的尽可能小（），这将有利于压缩，这就是变换编码的途径之一。
4\ 研究在限定失真下为了恢复信源符号所必需的编码率，简称率失真理论。
5.

——表示输入为Ｘ，输出为Ｙ时，整个系统所具有的不确定程度
6、

7、可见，只要允许误差存在，就可以减少编码输出的字符数，降低码率。输出字符数越少，译码误差失真就越大。
8、
则平均失真

9、

10、率失真函数是在允许失真为D的条件下，信源编码给出的平均互信息量的下界。
——有失真时的信源编码的逆定理
当编码码率R<时，无论用何种编码方式，其平均失真必大于D

11、
变长码要正确识别码字起点就不是那么容易了，并且还存在着唯一可译性等问题。
12、哈夫曼(Huffman)编码
① 将信源符号出现概率按减小的顺序排列；
② 将两个最小的概率进行组合相加，并继续这一步；
③ 对每队组合中的上边指定为1，下边指定为0；
④ 画出由每个信源符号概率到1、0处的路径，记下路径的1和0；
⑤ 对于每个信源符号，写出1、0序列。则从右到左就得到哈夫曼码。
哈夫曼编码的缺点：需要统计概率 需要存储或传输码表
数据流
13、游程长度(RL):由字符(或信号采样值)构成的数据流中各个字符重复出现而形成字符串的长度。
形成串的字符、串的长度及串的位置

RL
Sc
aj

14、MH/MR编码
一 Modified Huffman (MH)
MH码的主要方法是：
以多帧标准传真图像样本为统计依据，根据各种RL的出现的概率编出哈夫曼码表，实际过程只是查表，可以实时处理。
由于规定每行标准取样1728点，又根据统计结果，实际RL在0—63居多，故MH编码表分为结尾码与组合基于码。
编码规则如下：
① RL=0—63,用一个相应的结尾码表示；
② RL=64—1728，用一个组合基于码加一个补充结尾码，例如RL(白)=128,其编码为10010 00110101 补充结尾码为０(白)。　若RL(白)=129，则其编码为10010 000111
③ 规定每行都从白游程开始，若实际扫描行由黑开始，则需要在行首加零长度的游程；每行结束时，要加行同步码EOL，每页文件第一个数据前加EOL;
④ 为了同步操作的需要,规定一个编码的结束时间T最小为20ms，最大为5 s，不是20ms的行需要再EOL之前填充足够的0，不可填在数据中间。
⑤ 每行恢复像素应为1728个，否则认为该行的传输有误。
⑥ 连续发6个EOL码，表示文件传输结束，转回控制规程，以后发送机将按照帧格式的CCITT建议Ｔ.30规定的控制信号速率发送各种报文后命令。
15、MR编码是MH编码的扩展，是一种二维逐行编码方式。
把一页文件沿列扫描方向分成若干组，每组有K行图像数据;
第一行用一维MH编码，其余K-1行则利用行间相关性对当前像素模式识别后编码。
a2：在参考行上位于a1之后的下一个迁移像素。
b1：在参考行上位于a0右边，且与a0颜色相反的第一个迁移像素。
b2：在参考行上位于b1之后的下一个迁移像素。
编码的模式
READ方案将扫描行的各种变化归纳为三种格式，MRC就是识别编码行上的每一个迁移像素应属于哪一个模式，并输出相应的码字，从而编码简化，压缩比提高。
特征:a1位于b2右边的一种模式；
编码方法:
u 通过模(用P表示)
在通过模情况下，无论a0、b2多长，只用一个码字“0001”表示其长度。
此后开始下一个模式编码，以b2正下方的像素 作为下一个编码模式的参考模式a0。

u
u 水平模(用H表示)
特征:a1位于b2左边且a1b1>3的一种模式。
编码方法:统计表明，对a1b1编码还不如直接对a0 a1 和a1 a2两个游程长度编码的效率高。
编码之后，a2作为下一次编码时的a0
16、

第４章　量化编码
1、量化
标量量化（Scalar Quantization)
矢量量化（Vector Quantization)

2、量化就是将连续取值的信号x(n)影射为离散取值的y(n)，即，使得y(n)能够很好地逼近x(n).
3、

两种方法
给定表示值的个数，利用x的pdf来寻找最佳值
均匀量化：简单容易实现
非均匀量化：复杂，有一定收益

选择均匀的量化器，但具有不同的量化步长
更实用，JPEG/MPEG使用

4、

5、
第五章 预测编码（Predictive Coding）
1、DPCM

第六章 变换编码

正交变换的性质：熵保持，不丢失信息；能量保持（parseval定理）；能量重新分配；去相关性，可将高度相关的空间样值变为相关性较弱的变换系数。

DCT的优点有:
全实数运算,处理容易;去相关能力较强,仅次于KLT变换;占用机时较多.
JPEG定义了4种操作模式：
基于DCT的顺序模式(Sequential encoding)；基于DCT的累进模式(Progressive encoding)；无失真模式(Lossless encoding)；次模式 (Hierarchical encoding)
编码过程种类
特征
基于DCT的基本过程
①基于DCT的过程②源图像 8bit/pixel③顺序模式④Huffman编码
基于DCT的扩展过程
①基于DCT的过程②源图像： 位或12位③顺序或累进模式
④Huffman或算术编码
c. 无失真过程
①预测过程②源图像： p bit/pixel, ③顺序模式④Huffman或算术编码
d. 层次过程
①多帧②使用基于DCT的扩展过程
编码过程种类
JPEG的目标是开发一种用于连续色调图像压缩的方法，满足四种要求：
①应用当时的先进图像压缩技术，图像质量好；
②适用于所有的连续色调图像，不受图像尺寸、色彩空间的限制
③具有适中的计算复杂性，适用于软硬件实现；
④具有四种操作模式：顺序编码 •累进编码 •无失真编码 •层次编码

7．层次过程
①把原图像的分辨率按2的倍数降低
②把降低的子图像采用基本过程编码
③将压缩数据解码，重建低分辨率图像，使用插值、滤波对其内插，幅度水平和垂直分辨率
④对二者的差值进行基本过程编码
⑤重复

第七章　序列图像编码
1、静止图像编码（Still image coding)：
单幅图像，设法去除图像内像素之间的相关性，压缩比较低
2、序列图像编码（Sequence image coding)：
一系列图像组成，设法去除图像内和图像间的相关性，压缩比较高
3、运动估计: 对于当前帧的某块 ,在已编码的前一帧(t-1)中找到对应块的过程。 两块在位置上的差,称为运动矢量
4、块匹配的方法-I
对于ＮＸＮ大小的块Ｓ，其运动矢量通过寻找最小化下式而得到
5、 块匹配的方法-II：全局搜索
- 运算复杂 - 对噪声敏感 - 估计出的运动矢量场不平滑
6、 块匹配的方法-III：N 步寻找方案

7、 块匹配的方法-IV：金字塔式寻找方案
8、

9、 MPEG可用于通信；在通信中对延迟又较高要求,MPEG在这方面不太注意；ITU制定了类似的标准，但
- 较少的延迟 - 更高的鲁棒性 - 在较低的码率上进行了优化
10、层次化语法结构
语法中的每一层包括：下一层相关参数的文件头：文件大小＼码率＼编码方法＼运动矢量．．． 用于同步的唯一开始码
11、图片组(GOP)-I
I-帧 ：单独编码；允许解码器随机解码；作为其他图片编码的参考帧 P-帧：使用混合编码器编码；作为其他图片编码的参考帧 B-帧：使用扩展的混合编码器；从不作为其它图片编码的参考

• 运动估计
- 在标准中,没有规定具体的运动估计方法
• 运动补偿：在宏块上进行(16X16)：半象素精度或更细
• 运动矢量的编码；与前一个矢量预测误差进行编码；对预测误差使用VLC编码