(2) 有损压缩编码种类 预测编码： DPCM ，运动补偿 频率域方法：正文变换编码 (如 DCT) ，子带编码 空间域方法：统计分块编码 模型方法：分形编码，模型基编码
2
基于重要性：滤波，子采样，比特分配，矢量量化 (3) 混合编码
JBIG ， H261， JPEG， MPEG 等技术标准
八、变长编码 使用长度可变的代码来对以不同频率出现的样本进行编码，主要用于消除代码冗余。
1． HUFFMAN 编码： 对统计独立信源达到最小平均码长的编码方法。原理：对代码长度
不均匀的编码，按信源符号出现的概率大小进行排序，出现概率大的分配短码，出现
概率小的则分配长码
霍夫曼编码是可变字长编码 (VLC) 的一种。 Huffman 于 1952 年提出一种编码方法，该方法完
全依据字符出现概率来构造异字头的平均长
度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫
作 Huffman 编码。下面引证一个定理，该定 理保证了按字符出现概率分配码长，可使平均码
长最短。
定理：在变字长编码中， 如果码字长度严格按照对应符号出现的概率大小逆序排列，
则其平 均
码字长度为最小。
现在通过一个实例来说明上述定理的实现过程。 设将信源符号按出现的概率大小顺序排列为
一、多媒体数据的特点： 数据量巨大 数据类型多 数据类型间区别大 多媒体数据的输入输出复杂
二、多媒体数据压缩编码的重要性 数据两巨大：存储、传输、处理耗时耗空间
三、多媒体数据压缩的可能性 在多媒体信息中包含有大量冗余的信息，把这些冗余信息去掉，实现了压缩。
冗余信息包括： （ 1） 空域相关：在每一帧的相邻像素之间相关性很大，有很大的信息冗余量 （ 2） 时域相关：相邻帧之间存在很大的信息冗余量 （ 3） 视觉掩盖效应 四、数据压缩技术的三个指标 （ 1） 压缩前后所需的信息存储量之比要大 （ 2） 实现压缩的算法要简单 （ 3） 恢复效果要好 六、数据压缩的基本原理 有 40 余年历史，常用压缩编码方法：
)
0.20 0.19 0.18 0.17 0.15 0.11
对 a5 与 a′６分别指定 “1”与 “0后”，再作概率相加并重新按概率排序得
U″：（ 0.26 0.20 0.19 0.18 0.17 ） …
直到最后得 U″″：（0.61 0.39）
分别给以 “0，”“1”为止 }
霍夫曼编码的具体方法： 先按出现的概率大小排队， 把两个最小的概率相加， 作为新的概率 和
冗余压缩法（无损压缩） ：就是信息保持编码或熵编码。具体讲就是解码图像和压缩编码 前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。 有损编码（熵压缩法） ：失真度编码或熵压缩编码。也就是讲解码图像和原始图像是有差 别的，允许有一定的失真
应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分类为： (1) 无损压缩编码种类 哈夫曼编码 算术编码 行程编码 Lempel zev 编码
个区间。 当出现一个新的待编码符号， 先把完整的 0 到 1 区间映射到上一次形成的区间， 然后
新区间取为 0 到 1 上的新符号对应区间所映成的像。 解码时， 根据区间的覆盖性来逐一解出原
符Байду номын сангаас串。
九、预测编码： 由于离散信号见存在一定关联性， 因此可以根据前面的一个或多个信号对下一
个信号进行预测， 然后对实际值和预测值的差值进行编码。 预测的越准确， 则误差信号就越小，
这样，就可以用较小的数码对误差信号进行编码，进而达到压缩的目的。
根据某一数据模型利用以往的样本值对新样本值进行预测，
然后将样本实际值与预测值的差值
进行编码。 如果模型足够好， 且样本序列的时间相关性较强， 那么误差信号的幅度将远小于原
始信号， 可以用较少的值对其差值量化， 得到较好的压缩效果。 预测编码常用的是差分脉冲编
：
a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7
U： (
)
0.20 0.19 0.18 0.17 0.15 0.10 0.01
给概率最小的两个符号 a6 与 a7 分别指定为 “1”与 “0，”然后将它们的概率相加再与原来的
a1~a5 组合并重新排序成新的原为：
a1 a2 a3 a4 a5 a6′
U′： (
的频率， 不管统计是平稳的或非平稳的， 编码的码率总能趋近于信源熵值， 每次迭代时的编码
算法只处理一个数据符号，并且只有算术运算。
原理： 也是一种统计编码， 每个符号对应 0 到 1 上的一段子区间， 区间长度为该符号出现的概
率。 该方法将被编码的符号串 （数值串） 表示成实数 0 到 1 之间的一个区间。 初始把它设为整
剩余的概率重新排队，再把最小的两个概率相加，再重新排队，直到最后变成
1。每次相 加
时都将 “0”和“1赋”与相加的两个概率，读出时由该符号开始一直走到最后的
“1，” 将路线上所
遇到的 “0”和“1按”最低位到最高位的顺序排好，就是该符号的霍夫曼编码。
3
例如 a7 从左至右，由 U 至 U″″，其码字为 0000；
1. 数据压缩技术概述（ 20 分） 2. 统计编码（ 40） 3. 预测编码（ 20 分） 三、总结（ 3 分） 四、布置作业（ 2 分）
课后作业： P254 一、 3 二、 3 教学后记：
任课教师：
1
教研室主任
新课导入： 在多媒体信息中包含有大量冗余的信息，把这些冗余信息去掉，实现了压缩。
第 3 章 多媒体数据压缩编码技术
教师授课教案
/
章节课题 授课方法 授课时间 授课班级
学年
第 学期
课程 多媒体技术
第三章 多媒体数据压缩编码技术
讲授
月日节
月日节
所需教具 月日节
目的要求： 了解数据压缩的基本原理
旧知复习：多媒体数据的特点 重点难点：数据压缩的基本原理
教学过程：（包括主要教学环节、时间分配） 一、复习提问（ 5 分） 二、讲授新课
a6 按践线将所遇到的 “ 0和”“ 1按”最低位到最高位的顺序排好，其码字为 用霍夫曼编码所得的平均比特率为： Σ码长 ×出现概率
0001 …
上例为：
15×3+0.1 ×4+0.01 ×4=2.72 bit
可以算出本例的信源熵为 2.61bit ，二者已经是很接近了。
2． 算术编码：二元码的编码方法 定义： 是一种二元码的编码方法， 在不考虑信源统计的情况下， 只要监视一小段时间内码出现