清华大学多媒体课件27.ppt

单击此处编辑母版标题样式,*,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,4.1.2,多媒体数据压缩的可能性,1.,空间冗余,例,:,图像中的“,A”,是一个规则物体。,光的亮度、饱和度及颜色都一样，,因此，数据,A,有很大的冗余。,A,2.,时间冗余,例,:,序列图像。,F2,A,F1,A,3.,信息熵冗余,信息量：指从,N,个相等的可能事件中选出一个事件所需要的信息度量和含量。,信息熵：指一团数据所带的信息量，平均信息量就是信息熵（,entropy,）。,例如,:,从,64,个数中选出某一个数。可先问“是否大于,32?”,消除半数的可能,这样只要,6,次就可选出某数。,35,1.,大于,/,小于,32,？,2.,大于,/,小于,32+16=48,？,3.,大于,/,小于,48-8=40,？,4.,大于,/,小于,40-4=36,？,5.,大于,/,小于,36-2=34,？,6.,大于,/,小于,34+1=35,大,小,小,小,大,等,63,1.,大于,/,小于,32,？,2.,大于,/,小于,32+16=48,？,3.,大于,/,小于,48+8=56,？,4.,大于,/,小于,56+4=60,？,5.,大于,/,小于,60+2=62,？,6.,大于,/,小于,62+1=63,大,大,等,大,大,大,这是因为每提问一次都会得到,1,比特的信息量。因此，在,64,个数中选定某一数所需的信息量是,log,2,64=6(bits),信息量：指从,N,个相等的可能事件中选出一个事件所需要的信息度量和含量。,设从,N,个数中选任意一个数,X,的概率为,P(x),，,假定选定任意一个数的概率都相等，,P(x)=1/N,，,因此定义信息量,I(x)=log,2,N,=-log,2,(1/N),=-log,2,P(x),=IP(x),信息量：指从,N,个相等的可能事件中选出一个事件所需要的信息度量和含量。,从,64,个数中选任意一个数,X,的信息量,I(x)=log,2,64,=6,信息熵：指一团数据所带的信息量，平均信息量就是信息熵（,entropy,）。,如果将信源所有可能事件的信息量进行平均，就得到了信息熵,(,entropy),。,熵就是平均信息量。,信息源的符号集为,X,j,(j=1,2,3.N),设,X,出现的概率为,P(,x,j,),则,信息源,X,的熵为,为使单位数据量,d,接近或等于,E(,即信息熵,),，应设公式,其中,b(,y,j,),是,j,已分配给码元素,y,j,的比特数,理论状态下应取,b(,y,j,)=-log,2,Pj,Pj,为,Yj,发生的概率。,例如：,ASCII,码用,7,bit,，,128,种,A=31H,B=32H,实际应用中很难预估出（,P,0,.P,K-1,）,因此我们取,b(Y,0,)=b(Y,1,)=b,26,个,英文字母,b(Y,0,)=b(Y,1,)=b(Y,26,)=7,4.,结构冗余,图像有非常强的纹理结构。,如草席图结构上存在冗余。,5.,知识冗余,图像的理解与某些基础知识有关。,例,:,人脸的图像有同样的结构：嘴的上方有鼻子，鼻子上方有眼睛，鼻子在中线上,6.,视觉冗余,视觉冗余是非均匀、非线性的。,例,:,人类视觉分辨率为,2,，但常用,2,就是数据冗余。,5-6,8,7.,其他冗余,图像空白的非定长性。,