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数字图像处理第六章图像压缩第一节图像压缩的基本概念6.1.1图像压缩基本概念:数据冗余6.1.1图像压缩基本概念:数据冗余6.1.1图像压缩基本概念:数据冗余6.1.1图像压缩基本概念:数据冗余6.1.1图像压缩基本概念:数据冗余6.1.2图像压缩基本概念:保真度标准6.1.2图像压缩基本概念:保真度标准6.1.2图像压缩基本概念:保真度标准6.1.2图像压缩基本概念:保真度标准6.1.2图像压缩基本概念:图像压缩模型6.1.3图像压缩基本概念:图像压缩模型6.1.3图像压缩基本概念:图像压缩模型6.1.3图像压缩基本概念:图像压缩模型第二节无损压缩6.2.1无损压缩:基于字典的压缩6.2.1无损压缩:基于字典的压缩6.2.1无损压缩:基于字典的压缩6.2.1无损压缩:基于字典的压缩6.2.1无损压缩:基于字典的压缩6.2.1无损压缩:基于字典的压缩6.2.1无损压缩:基于字典的压缩6.2.1无损压缩:基于字典的压缩6.2.1无损压缩:基于字典的压缩fn(x,y)=round[if(x,y-i)]WriteString(OutString);//输出解码f7=1/2*(121+112)116e6=109–116=-71无损压缩:基于字典的压缩对每一个图像,临时建立概率统计表和编码树。1无损压缩:基于字典的压缩//新老组合解码(1)在压缩过程中动态地形成一个字符序列表(字典)对于一个图像,很多单个像素对视觉的贡献是冗余的。其中,n1是压缩前的数据量,n2是压缩后的数据量2图像压缩基本概念:保真度标准9daaT=a0013470映射器:减少像素冗余,如使用RLE编码。If(Code!=LZW_CLEAR){//如果不是清除标记f4=1/2*(151+149)=150e4=139–150=-1101000116.2.1无损压缩:基于字典的压缩6.2.1无损压缩:基于字典的压缩6.2.1无损压缩:基于字典的压缩6.2.1无损压缩:基于字典的压缩6.2.1无损压缩:基于字典的压缩6.2.1无损压缩:基于字典的压缩6.2.1无损压缩:基于字典的压缩6.2.1无损压缩:基于字典的压缩6.2.1无损压缩:基于字典的压缩6.2.1无损压缩:基于字典的压缩6.2.2无损压缩:统计编码6.2.2无损压缩:统计编码6.2.2无损压缩:统计编码6.2.2无损压缩:统计编码6.2.2无损压缩:统计编码2无损压缩:统计编码2图像压缩基本概念:保真度标准4)单像素没有长度值RLE编码——RunLengthEncodingAddTableEntry(temp+k);(2)例子:建立概率统计表和编码树第三步:求出预测误差预测值f2=1/2*(154+159)156e2=151-156=-52图像压缩基本概念:保真度标准RLE编码——RunLengthEncodingWriteCode(CodeFromString(temp));OldCode=Code;//保留当前编码将最常出现(概率大的)的符号用最短的编码,OldCode=Code;//保留当前编码否则先存入长度1,再存入像素值(2)(a)每当压缩扫描图像发现一个字典中没有的字符序列,就把该字符序列存到字典中6.2.2无损压缩:统计编码6.2.3无损压缩:无损预测编码6.2.3无损压缩:无损预测编码6.2.3无损压缩:无损预测编码6.2.3无损压缩:无损预测编码6.2.3无损压缩:无损预测编码6.2.3无损压缩:无损预测编码6.2.3无损压缩:无损预测编码2无损压缩:统计编码对于有大面积色块的图像,压缩效果很好WriteCode(CodeFromString(temp));例:CR=20;RD=19/20这样字典元素的长度统一为12+8,20位。2无损压缩:统计编码<已有字符串索引>+<字符>2图像压缩基本概念:保真度标准前m个像素不能用此法编码,可用霍夫曼编码最高两位为1,说明是重复数,否则,说明是原像素值1无损压缩:基于字典的压缩2无损压缩:统计编码InitializeStringTable();//初始化串表请提问