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视觉冗余
人类的视觉系统对图像场的敏感度是非均 匀的。但是，在记录原始的图像数据时， 通常假定视觉系统近似线性的和均匀的， 对视觉敏感和不敏感的部分同等对待，从 而产生比理想编码（即把视觉敏感和不敏 感的部分区分开来的编码）更多的数据， 这就是视觉冗余。
人类视觉系统的一般分辨能力估计为26灰度等 级，而一般图像的量化采用的是28的灰度等级。 这也被称之为视觉冗余。
基于人眼视觉特 性的压缩技术是 有损压缩技术
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6.1.3 多媒体数据压缩的原理
2. 图像压缩说明
视频压缩与语音相比，语音的数据量较小，且 基本压缩方法已经成熟，目前的数据压缩研究 主要集中于图像和视频信号的压缩方面。
压缩处理过程有两个过程，编码过程是将原始 数据经过编码进行压缩，以便存储与传输；解 码过程是对编码数据进行解码，还原为可以使 用的数据。
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6.1.3 多媒体数据压缩的原理
⑵ 熵压缩法
也称有损压缩法，有失真压缩，是指使用压缩 后的数据进行解压缩，解压之后的数据与原来 的数据有所不同，但不会让人对原始资料表达 的信息造成误解。
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6.1.3 多媒体数据压缩的原理
⑶ 熵压缩法与冗余压缩法的比较
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6.1.3 多媒体数据压缩的原理
3. 与压缩相关的指标
衡量一种数据压缩技术的好坏有四个重要的指 标：
• ⑴ 压缩比大：即压缩前后所需要的信息存储量之比 要大。
• ⑵ 算法简单：实现压缩的算法简单，压缩、解压速 度快，尽可能地做到实时压缩解压。
• ⑶ 恢复效果好：恢复效果好，要尽可能地恢复原始 数据。
多媒体技术
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第6章 多媒体数据压缩
6.1 多媒体数据压缩概述 6.2 数据压缩的技术基础 6.3 常用的无损数据压缩方法 6.4 常用的有损数据压缩方法
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6.1 多媒体数据压缩概述
6.1.1 多媒体数据压缩的必要性
⑴ 原始采样的媒体数据量巨大 ⑵ 有效利用存储器存储容量 ⑶ 提高通信线路的传输效率 ⑷ 消除计算机系统处理视频I/O瓶颈
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结构冗余
在有些图像的纹理区，图像的像素值存在 着明显的分布模式。
例如，方格状的板图案等，我们称此为结构冗 余。已知分布模式，可以通过某一过程生成图 像。
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知识冗余
有些图像的理解与某些知识有相当大的相 关性。例如：狗的图像有固定的结构，狗 有四条腿，头部有眼、鼻、耳朵，有尾巴 等。这类规律性的结构可由先验知识和背 景知识得到，我们称此类冗余为知识冗余。
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预测编码
预测编码
预测编码是根据离散信号之间存在着一定关联 性的特点，利用前面一个或多个信号预测下一 个信号进行，然后对实际值和预测值的差（预 测误差）进行编码。如果预测比较准确，误差 就会很小。在同等精度要求的条件下，就可以 用比较少的比特进行编码，达到压缩数据的目 的。
• ⑷ 压缩能否用硬件实现。
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6.1.3 多媒体数据压缩的原理
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6.1.3 多媒体数据压缩的原理
⑴ 冗余压缩法
也称无损压缩法，是指使用压缩后的数据可以 解压缩，且解压之后的数据与原来的数据完全 相同。它利用数据的统计冗余进行压缩，可完 全恢复原始数据而不引入任何失真，但压缩率 受到数据统计冗余度的理论限制，一般为2:1到 5:1。
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6.1 多媒体数据压缩概述
6.1.2 多媒体数据压缩的可能性
常见的图像数据冗余种类：
• ⑴ 空间冗余 • ⑵ 时间冗余 • ⑶ 结构冗余 • ⑷ 知识冗余 • ⑸ 视觉冗余
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空间冗余
在任何一幅图像中，均有由许多灰度或颜 色都相同的邻近像素组成的区域，它们形 成了一个性质相同的集合块，即它们相互 之间具有空间上的强相关性，在图像中就 表现为空间冗余。
例如，一块表面颜色均匀 的区域中所有点的光强和 色彩以及饱和度都是相同 的，这就是空间冗余。
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时间冗余
这是序列图像（电视图像、运动图像）表 示中经常包含的冗余。图像序列中两幅相 邻的图像有较大的相关，这反映为时间冗 余。
运动图像的相邻帧往往包含相 同的背景和移动物体，只不过 物体所在的位置略有不同，由 于相邻帧记录了相邻时刻的同 一场景，所以称为时间冗余。
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6.1 多媒体数据压缩基概于数述据冗余
6.1.3 多媒体数据压缩的原理
的压缩技术是 无损压缩技术
1.图像数据压缩的主要依据有两个
一是图像数据中有许多重复的数据，使用数学 方法来表示这些重复数据就可以减少数据量；
另一个依据是人眼睛对图像细节和颜色的辨认 有一个极限，把超过极限的部分去掉，这也就 达到了数据压缩的目的。
在图像压缩系统组成中，变换和编码是无损耗 的，而量化是有损耗的。无损压缩方法仅利用 了统计冗余，而没有利用量化器。有损压缩方 法既利用了统计冗余又采用了量化器，利用了 心理视觉冗余。
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6.1.4 数据压缩方法的分类
1.根据编、解码后数据是否一致来进行分 类，数据压缩的方法一般被划分为两类：
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6.1.4 数据压缩方法的分类
2.根据压缩方法的原理，可将其具体划分 为以下几种：
⑴ 量化与向量量化编码 ⑵ 预测编码 ⑶ 变换编码 ⑷ 信息熵编码 ⑸ 混合编码
• 变换编码与预测编码相结合
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量化与向量量化编码
对像元点进行量化时，除了每次仅量化一 个点的方法外，也可以考虑一次量化多个 点的做法，这种方法称为向量量化。即利 用相邻数据间的相关性，将数据系列分组 进行量化。
可逆编码（无损编码）。此种方法的解码图像 与原始图像严格相同，压缩比大约在2:1~5:1之 间。主要编码有Huffman编码、算术编码、行 程长度编码等。
不可逆编码（有损编码）。此种方法的解码图 像与原始图像存在一定的误差，但视觉效果一 般可以接受，压缩比可以从几倍到上百倍调节。 常用的编码有变换编码和预测编码。