第4章数字图像3

第4章数字图像3内容摘要：

52 1 2 2 2 3 2 4 2 5 2020/11/4 南京大学多媒体研究所 17 RLC的应用 适用于：二值图像的编码，如 000011001111100011100000 4225335  黑白文稿  工程图纸  传真机（ FAX） RLC＋ Huffman 2020/11/4 南京大学多媒体研究所 18 RLC的分析  方法直观 ， 简单 ， 速度快。  是一种无损压缩技术。  压缩比取决于图像本身的特点：  如果图像中具有相同颜色的图像块越大 ， 且图像块数目越少 ，获得的压缩比就越高。 反之 ， 压缩比就越小。  特别适合于扫描产生的黑白文稿和工程图纸 ， 对颜色丰富的自然图像效果较差。  不仅用于图像数据的压缩 ， 也可应用于其他数字媒体的压缩。 2020/11/4 南京大学多媒体研究所 19 2. ShannonFano算法 ① 首先统计出每个符号出现的概率； ② ③ 从这个概率集合中的某个位置将其分为两个子集合，并尽量使两个子集合的概率和近似相等，给前面一个子集合赋值为0， 后面一个子集合赋值为 1 ④ 重复步骤 3，直到各个子集合中只有一个元素为止； ⑤ 将每个元素所属的子集合的值依次串起来，即可得到各个元素的香农 范诺编码。 2020/11/4 南京大学多媒体研究所 20 ShannonFano编码举例 2020/11/4 南京大学多媒体研究所 21 3 Huffman 编码 基本原理：将在图象中出现次数多的像素值给一个短的编码，将出现次数少的像数值给一个长的编码。 哈夫曼编码的一般算法如下： （ 1） 首先统计信源中各符号出现的概率， 按符号出 （ 2） 把最小的两个概率相加合并成新的概率， 与剩余的概率组成新的概率集合。 （ 3）对新的概率集合重新排序， 再次把其中最小的两个概率相加， 组成新的概率集合。 如此重复进行， 直到最后两个概率的和为 1 （ 4） 分配码字。 码字分配从最后一步开始反向进行， 对于每次相加的两个概率，给大的赋 “ 0”， 小的赋 “ 1” 2020/11/4 南京大学多媒体研究所 22 Huffman 编码举例 例：设有 7个符号： a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7 出现的概率是 : , , , , , , a2 () a1 () a3 () a4 () a5 () a6 () a7 () 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 a1 10 a2 11 a3 000 a4 001 a5 010 a6 0110 a7 0111 2020/11/4 南京大学多媒体研究所 23 两种 Huffman 编码的比较 例：设有 5个符号： a1, a2, a3, a4, a5, 出现的概率是 : , , , , , a2 () a1 () a3 () a4 () a5 () 0 1 1 0 1 0 a1 1 a2 01 a3 000 a4。