1、目 錄摘 要：10 前言11圖像編碼綜述21.1圖像編碼起源與發展21.2圖像編碼的基本原理21.3圖像編碼的目的32經典編碼技術42.1熵編碼42.11行程編碼42.12霍夫曼編碼52.13算術編碼52.2預測編碼62.21差分脈沖編碼調制62.22自適應差分脈沖編碼調制72.3變換編碼72.31 K-L變換82.32 離散余弦變換82.4混合編碼83第二代編碼技術93.1分型編碼93.2模型編碼93.3小波變換編碼104圖像編碼技術發展前景115結論12參考文獻13圖像編碼技術比較劉炎基（河南大學物理與電子學院，河南 開封，475004）摘 要： 本文簡要回顧了圖像編碼技術起源及其發展。介

2、紹了經典圖像編碼技術和“第二代”圖像編碼技術的理論思想與實現方法，比較分析了各種編碼技術之間的區別與優缺點，并討論了圖像編碼技術的發展前景。關鍵詞： 數字圖像處理；圖像編碼技術；比較；分析Compare of Image Coding Technology Liu Yan-ji(School of Physics and Electronics, Henan University, Henan Kaifeng 475004, China)Abstract:In this paper, a brief review of the origin of the image coding techno

3、logy and its development. Introduced the classic image coding techniques and "second generation" image coding technology to achieve the theoretical ideas and methods, comparative analysis of a variety of coding techniques and the advantages and disadvantages of the distinction between and

4、the image coding techniques discussed prospects for development.Key words: digital picture processing ; image coding technology;compare; analyse0 前言圖像編碼技術是20世紀60年代發展起來的一門新興學科。近40年來，由于大規模集成電路技術和計算機技術的迅猛發展，離散數學理論的創立和完善以及社會各方面應用需要的不斷增長，圖像編碼技術的理論和方法得到進一步完善，取得了很多成果，使得數字圖像得到了近似完美的應用，顯示出其廣闊的前景！ 1圖像編碼綜述1.1圖

5、像編碼起源與發展圖像編碼壓縮是指在滿足一定圖像質量的條件下，用盡可能少的數據量來表示圖像。編碼技術比較系統的研究始于Shannon信息論，從此理論出發可以得到數據壓縮的兩種基本途徑。一種是設法改變信源的概率分布，使其盡可能地非均勻，再用最佳編碼方法使平均碼長逼近信源熵。使用此途徑的壓縮方法其效率一般以其熵為上界，壓縮比飽和于10：1，如Huffman編碼、算術編碼、行程編碼等。另一種是聯合信源的冗余度也寓于信源間的相關性之中，去除它們之間的相關性，使之成為或基本成為不相關信源，如預測編碼、變換域編碼、混合編碼等，但也大都受信息熵的約束。總體上可以概括為熵編碼，預測編碼，變換編碼。也稱為三大經典

6、編碼方法。隨著人們對傳統壓縮編碼方法的深入研究和應用，逐漸發現了這些傳統方法的許多缺點。如高壓縮比時恢復圖像會出現方塊效應，人眼視覺系統(HVS)的特性不易被引入到算法中等。為了克服這些缺點，1985年MKunl等人提出了第2代圖像壓縮編碼的概念。經過近20年的發展，在這一框架下，人們提出了幾種新的編碼方法：分形編碼、小波變換編碼和基于模型的編碼方法等。于是，對數據壓縮技術的研究就突破了傳統Shannon理論的框架，使得壓縮效率得以極大提高。1.2圖像編碼的基本原理 雖然表示圖像需要大量的數據，但是圖像數據是高度相關的，或者說存在冗余信息，去掉這些信息后可以有效壓縮圖像，同時不會損害圖像的有效

7、信息。數字圖像的冗余主要表現為一下幾種形式：空間冗余，時間冗余，視覺冗余，信息熵冗余，結構冗余和知識冗余。圖像數據的這些冗余信息為圖像壓縮編碼提供了依據。圖像編碼的目的就是充分利用圖像中存在的各種冗余信息，特別時空間冗余，時間冗余以及視覺冗余，以盡量少的比特數來表示圖像。利用各種冗余信息，壓縮編碼技術能夠很好地解決在將模擬信號轉換為數字信號后所產生的帶寬需求增加的問題，它是使數字信號走上實用化的關鍵技術之一。1.3圖像編碼的目的圖像編碼主要使利用圖像信號的統計特性以及人類視覺的生理學及心理學特性，對圖像信號進行高效編碼，即研究數據壓縮技術，目的是在保證圖像質量的前提下壓縮數據，便于存儲和傳輸，

8、以解決數據量大的矛盾。一般來說，圖像編碼的目的有三個：1.減少數據存儲量；2.降低數據率以減少傳輸帶寬；3.壓縮信息量，便于特征提取，為后續識別做準備。1.4圖像編碼的評價隨著眾多圖像壓縮算法的出現，如何評價圖像壓縮算法就成為重要的課題。一般來說，評價圖像壓縮算法的優劣有以下4個參數：1） 算法的編碼效率算法的編碼效率通常有幾種表現形式：平均碼字長度（R），圖像的壓縮比（rate,r）,每秒鐘所需的傳輸比特數（bps）,圖像熵與平均碼長之比（）。2） 編碼圖像的質量圖像質量評價可分為客觀質量評價和主觀質量評價。最常用的客觀質量評價指標使均方誤差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）。主觀質量評價是

9、指由一批觀察者對編碼圖像進行觀察并打分，然后綜合所有人的批評結果，給出圖像的質量評價?？陀^質量評價能夠快速有效地評價編碼圖像的質量，但符合客觀質量評價指標的圖像不一定具有較好的主觀質量。主觀質量能夠與人的視覺效果相匹配，但其評判過程緩慢費時。3） 算法的適用范圍特定的圖像編碼算法具有其相應的適用范圍，并不是對所有圖像都有效。一般來說，大多數基于圖像信息統計特性的壓縮算法具有較廣的適用范圍，而一些特定的編碼算法的適用范圍較窄，如分形編碼主要用于自相似性高的圖像。4） 算法的復雜度算法的復雜度即指完成圖像壓縮和解壓縮所需的運算量和硬件實現該算法的難易程度。優秀的壓縮算法要求有較高的壓縮比，壓縮和解

10、壓縮快，算法簡單，易于硬件實現，還要求解壓縮后的圖像質量較好。選用編碼方法時一定要考慮圖像信源本身的統計特性，多媒體系統的適應能力，應用環境以及技術標準。2經典編碼技術經典圖像編碼技術根據編碼原理可分為：熵編碼、預測編碼、變換編碼和混合編碼等。2.1熵編碼 熵編碼是純粹基于信號統計特性的編碼技術，是一種無損編碼。熵編碼的基本原理是給出現概率較大的符號賦予一個短碼子，而給出現概率較小的符號賦予一個長碼字，從而使得最終的平均碼長很小。常見的熵編碼方法有行程編碼、霍夫曼編碼和算術編碼等。2.11行程編碼行程編碼又稱行程長度編碼，是一種熵編碼，該編碼屬于無損壓縮編碼。對于二值圖有效。其基本原理是：將具

11、有相同值的連續串用其串長和一個代表值來代替，使符號長度少于原始數據的長度。改連續串就稱為行程，串長稱為行程長度。例如：5555557777733322221111111行程編碼為：（5，6）（7，5）（3，3）（2，4）（l，7）?？梢?，行程編碼的位數遠遠少于原始字符串的位數。行程編碼分為定長和不定長編碼兩種。定長編碼是指編碼的行程長度所用的二進制位數固定，而變長行程編碼是指對不同范圍的行程長度使用不同位數的二進制位數進行編碼。使用變長行程編碼需要增加標志位來表明所使用的二進制位數。行程編碼比較適合與二值圖像的編碼，一般用于量化后出現大量零系數連續的場合，用行程來表示連零碼。行程編碼對傳輸差錯

12、很敏感，一位符號出錯就會改變行程編碼的長度，使整個圖像出現偏移，因此，一般要用行同步、列同步的方法，把差錯控制在一行一列之內。它適用于那些包含很少灰度級的圖像，對單一顏色背景下物體的圖形圖像可以達到很高的壓縮比，但對其他類型的圖像壓縮比就很低。在最壞的情況下，RLC甚至可將文件的大小加倍。2.12霍夫曼編碼霍夫曼（Huffman）編碼是1952年為文本文件而建立，是一種熵編碼，屬于無損壓縮編碼。該方法完全依據字符出現的概率來構造碼字，對頻繁出現的字符使用較短的碼字，而對出現次數較少的字符使用較長的碼字。在具有相同信源概率分布的前提下，它的平均碼字長度是最短的。變長最佳編碼定理是霍夫曼編碼的理論

13、基礎。靜態霍夫曼編碼使用一棵在壓縮之前就建好的編碼樹，它是根據可能的字符出現的概率來生成的。相反，動態霍夫曼編碼是在編碼過程中建立它的編碼樹。具體的方法是，在分配碼字長度時，首先將其中概率最小的兩個符號的概率求和，并把它看作是一個新組合符號的概率，再與其它符號按概率遞降順序排列，重復上述做法，直到最后只剩下兩個符號的概率為止。然后開始以相反順序逐步進行編碼，每一步有兩個概率分支，各賦予一個二進制的碼。可以對概率小的賦編碼為0，則概率大的就賦l，也可以反過來賦編碼。這種統計方法能夠達到更高的壓縮比，而且此方法有效簡單，編碼效率高。但是，這是以增大編碼和解碼的時間為代價的?；舴蚵幋a具有一些明顯的

14、特點： 1) 編出來的碼都是異字頭碼，保證了碼的唯一可譯性。 2) 由于編碼長度可變。因此譯碼時間較長，使得霍夫曼編碼的壓縮與還原相當費時。 3) 編碼長度不統一，硬件實現有難度。 4) 對不同信號源的編碼效率不同，當信號源的符號概率為2的負冪次方時，達到100的編碼效率；若信號源符號的概率相等，則編碼效率最低。 5) 由于"0"與"1"的指定是任意的，故由上述過程編出的最佳碼不是唯一的，但其平均碼長是一樣的，故不影響編碼效率與數據壓縮性能。2.13算術編碼算術編碼是80年代發展起來的一種熵編碼方法，其基本原理是將被編碼的數據序列表示成0和1之間的一個間

15、隔（也就是一個小數范圍），該間隔的位置與輸入數據的概率分布有關。信息越長，表示間隔就越小。因而表示這一間隔所需的二進制位數就越多。算數編碼有兩種模式：一種是基于信源概率統計特性的固定編碼模式，另一種是針對未知信源概率模型的自適應模式。算術編碼適合于由相同的重復序列組成的文件，算術編碼接近壓縮的理論極限。這種方法，是將不同的序列映像到0到1之間的區域內，該區域表示成可變精度(位數)的二進制小數，越不常見的數據要的精度越高(更多的位數)，這種方法比較復雜，因而不太常用。2.2預測編碼預測編碼是基于圖像數據的空間或時間冗余特性，用已傳輸的像素對當前的像素進行預測，然后對預測誤差進行量化和編碼。如果預

16、測比較準確，誤差就會很小。在同等精度要求的條件下，就可以用比較少的比特進行編碼，達到壓縮數據的目的。預測編碼可以分為一維預測（行內預測）、二位預測（幀內預測）和三維預測（幀間預測）。常用的預測編碼有差分脈沖編碼調制（DPCM）和自適應差分脈沖編碼調制（ADPCM）等。2.21差分脈沖編碼調制在PCM系統中，原始的模擬信號經過采樣后得到的每一個樣值都被量化成為數字信號。為了壓縮數據，可以不對每一樣值都進行量化，而是預測下一樣值，并量化實際值與預測值之間的差值，這就是DPCM（差分脈沖編碼調制）。1952年貝爾（Bell）實驗室的C.C.Cutler取得了差分脈沖編碼調制系統的專利，奠定了真正實用

17、的預測編碼系統的基礎。在圖像信號中應用DPCM時，用作預測的像素和被預測的像素可以在同一行，也可以在不同行（同一幀），甚至在不同幀，分別稱為一維預測、二維預測和三維預測。DPCM的優點是算法簡單，容易硬件實現，缺點是對信道噪聲很敏感，會產生誤差擴散。即某一位碼出錯，對圖像一維預測來說，將使該像素以后的同一行各個像素都產生誤差；而對二維預測，該碼引起的誤差還將擴散到以下的各行。這樣，將使圖像質量大大下降。同時，DPCM的壓縮率也比較低。隨著變換編碼的廣泛應用，DPCM的作用已很有限。2.22自適應差分脈沖編碼調制進一步改善量化性能或壓縮數據率的方法是采用自適應量化或自適應預測，即自適應脈沖編碼調

18、制（ADPCM）。它的核心想法是：利用自適應的思想改變量化階的大小，即使用小的量化階去編碼小的差值，使用大的量化階去編碼大的差值，使用過去的樣本值估算下一個輸入樣本的預測值，使實際樣本值和預測值之間的差值總是最小。1) 自適應量化 在一定量化級數下減少量化誤差或在同樣的誤差條件下壓縮數據，根據信號分布不均勻的特點，希望系統具有隨輸入信號的變化區間足以保持輸入量化器的信號基本均勻的能力，這種能力叫自適應量化。 自適應量化必須有對輸入信號的幅值進行估值的能力，有了估值才能確定相應的改變量。若估值在信號的輸入端進行，稱前饋自適應；若在量化輸出端進行，稱反饋自適應。信號的估值必須簡單，占用時間短，才能

19、達到實時處理的目的。 2) 自適應預測 預測參數的最佳化依賴信源的特征，要得到最佳預測參數顯然是一件繁瑣的工作。而采用固定的預測參數往往又得不到較好的性能。為了能使性能較佳，又不致于有太大的工作量，可以采用自適應預測。 為了減少計算工作量，預測參數仍采用固定的，但此時有多組預測參數可供選擇，這些預測參數根據常見的信源特征求得。編碼時具體采用哪組預測參數需根據特征來自適應地確定。為了自適應地選擇最佳參數，通常將信源數據分區間編碼，編碼時自動地選擇一組預測參數，使該實際值與預測值的均方誤差最小。隨著編碼區間的不同，預測參數自適應地變化，以達到準最佳預測。2.3變換編碼變換編碼是將空間域里描述的圖像

20、，通過某種變換（常用的是二位正交變換，如離散余弦變換、KL變換等），映射到另一變換域中，是變換后的系數之間的相關性降低。圖像變換本身并不能壓縮數據，但變換后圖像的大部分能量只集中到少數幾個變換系數上，采用適當的量化和熵編碼才可以有效的壓縮圖像。2.31 K-L變換K-L變換是一種最佳正交變換。它是用數據本身的相關矩陣對角化后完成的，這種變換將產生完全不相關的變換系數。如果圖像數據之間是高度相關的，經過K-L變換后的系數將出現多個零值，同時某些系數的值會很小。K-L變換的變換矩陣是由圖像數據本身求得的，不同的圖像數據有不同的變換矩陣，由此造成反變換矩陣的不惟一性;另外K-L變換矩陣的構造計算量很

21、大，因而它不是一種實用的變換方法，通常作為評價其他線性變換的比較基準。2.32 離散余弦變換K-L變換算法復雜度較高，所以在實際編碼工作中，人們常用離散余弦變換。對大多數圖像信源來說，DCT變換是現行編碼方法中最接近K-L變換的方法。DCT先根據變換系數的能量分布，將整個圖像分成N*N像素塊，然后對這N*N像素塊逐一進行DCT變換。其中變換后幅值較大的圖像系數大多集中在圖像塊的左上角。與其它系數相比，這些低頻系數包括了圖像的大部分內容，具有的能量最大，在變換圖像中的地位最重要，應使它們的量化誤差最小。另一方面，大多數圖像的高頻分量較小，對圖像質量影響甚微，加上人眼對高頻成分的失真不太敏感，可以

22、使用更粗的量化，一般采用設定閑值的方法，置小于閩值的變換系數為零，由此傳送變換系數所用的碼率要大大小于傳送圖像像素所用的碼率，從而大大提高了編碼效率。經區域編碼和闡值編碼后，變換圖像的系數大部分為零，必須采用有效的方法將非零系數和零系數組織起來，在帶有最少冗余的同時保證最大的連零系數出現概率，在DCT圖像編碼中，可以對變換系數采用Z字形掃描。2.4混合編碼混合編碼是指綜合了熵編碼、變換編碼或預測編碼的編碼方法，如JPEG標準和MPEG標準等。3第二代編碼技術3.1分型編碼分形編碼是在數學家Manddbmt建立的分型幾何理論的基礎上發展起來的一種編碼方法。分型編碼最大限度的利用了圖像在空間域上的

23、自相似性，通過消除圖像的幾何冗余來壓縮數據。M.Barnsley將迭代函數系統（IFS）用于描述圖像的自相似性，并將其用于圖像編碼。對分形定義的一般描述：1）分形應有精細的結構，有任意小比例的細節。2）它是如此的不規則，以至其局部和整體都不能用傳統的幾何語言來描述。3）分形通常有某種自相似的形式，可能是近似的或是統計的。4）其“分形維數”一般大于其拓撲維數，并且通常能以非常簡單的方法定義，由迭代方法產生。分形編碼的方法是利用圖形處理技術，如顏色分割、邊緣檢測、頻譜分析等將原始圖像分割成若干子圖像，然后為每個子圖像尋找迭代函數，子圖像以迭代函數的形式存儲。由于這樣的迭代函數一般只需要幾個數據表示

24、即可，所以分形壓縮可以達到較高的壓縮比。分形編碼是一種新穎、獨特的壓縮方法。它充分考慮自然景物的特點。其優點是：壓縮比取決于圖像分割后所產生的子塊的大小，子塊取得越大，壓縮比越高；由于分形變換可把圖像劃分成大得多、形狀復雜得多的分區，故壓縮比不受分辨率的影響。缺點有：分形編碼是非對稱的，壓縮時計算量較大，所需時間較長，但解壓縮速度很快；隨被壓縮圖像增大，運算量增長過快。3.2模型編碼基于模型的圖像編碼技術是近幾年發展起來的一種很有前途的低比特率編碼方法。它利用了計算機視覺和計算機圖形學中的方法和理論，其基本出發點是在編、解碼兩端分別建立起相同的模型，針對輸入的圖像提取模型參數，或根據模型參數重

25、建圖像。模型編碼方法的核心是建模和提取模型參數，其中模型的選取、描述和建立是決定模型編碼質量的關鍵因素。為了對圖像數據建模，一般要求對輸入圖像要有某些先驗知識。根據使用的模型的不同，模型編碼可以分為語義基編碼和物體基編碼。基于模型的圖像編碼方法是利用先驗模型來抽取圖像中的主要信息，并以模型參數的形式表示它們，因此可以獲得很高的壓縮比。然而在模型編碼方法的研究中還存在很多問題，例如：模型法需要先驗知識，不適合一般的應用；對不同的應用所建模型是不一樣的；在線框模型中控制點的個數不易確定，還未找到有效的方法能根據圖像內容來選取；由于利用模型法壓縮后復原圖像的大部分是用圖形學的方法產生的，因此看起來不

26、夠自然；傳統的誤差評估準則不適合用于對模型編碼的評價。3.3小波變換編碼小波變換編碼是隨著小波變換理論的研究而提出的一種編碼方式。小波變換的本質是多分辨率或多尺度地分析信號，非常適合視覺系統對頻率感知的對數特性，因此，它很適合與圖像信號的處理。小波變換編碼一方面具有傳統編碼方法的一些優點，能夠很好的消除統計冗余，另一方面它的多分辨率特性提供了利用人眼視覺特性的很好機制，而且變換后的圖像數據能夠保持原圖像在各種分辨率下的精細結構，為進一步去除其他形式的冗余提供了便利。 小波變換編碼的核心問題是要對子帶圖像進行小波分解系數的量化和編碼。低頻子帶圖像包含原圖像的大部分能量，即包含圖像的基本特性。它在

27、圖像重構算法中起主導作用，對重建圖像的質量有很大影響，因此這部分信號應精確保留。高頻子圖像的系數分布符合廣義高斯分布，對其系數進行粗量化編碼較為有效。這也完全符合人的視覺特性，根據對人眼視覺系統的研究可知，人眼視覺靈敏度具有明顯的低通特性，而且對不同方向上的敏感度也不一樣，尤其是對傾斜方向的刺激不太敏感，如人眼對對角線方向子圖像系數誤差敏感度較低，因此可對對角線方向子圖像進行粗量化高壓縮。小波變換后的能量主要集中在低頻系數分量，而其他高頻系數分量大多為零值，這為高倍率壓縮提供了可能。通過選擇合適的具有平滑特性小波基，就可消除重建圖像中出現的方塊效應，減小量化噪聲，獲得較好的重建圖像質量。用小波

28、分析方法對圖像進行編碼時，主要涉及三個方面的問題：圖像邊界的擴展、小波基的選取和小波系數的組織。小波變換編碼壓縮方法可分為如下兩大類：基于傳統的圖像編碼方法和基于分形理論的小波變換圖像編碼方法。基于傳統的圖像編碼方法包括：零樹小波編碼、基于塔式網絡矢量量化的小波變換編碼、基于LBG算法的小波變換編碼、基于標量量化的小波變換編碼等。由于不同分辨率級子圖像之間存在著相似性，因此，利用此相似性，可提高壓縮比。J.M.Shapiro采用零樹自嵌套編碼方法，對小波分解系數進行壓縮，在PSNR=27.54dB的情況下，獲得壓縮比為1281。這是最著名的一種小波變換圖像編碼壓縮方法。該方法的優點是：與傳統的

29、DCT編碼相比，它既可以克服方塊效應，又可以在低比特率下獲得較好的圖像主觀質量。缺點是：由于它對各子帶采用相同的門限量化，因此不能充分利用人眼的視覺特性，限制了圖像壓縮比的進一步提高。對此，A.Said等人提出了改進算法。針對分形圖像編碼尚存在的缺點，如編碼算法的耗時、自然圖像不一定具有嚴格的分形結構而無法達到預期的高壓縮比、高壓縮倍率時的方塊效應等，有人提出了基于小波變換的分形編碼。它具有以下特點：采用平滑小波可去除傳統分形變換中存在的方塊效應；小波表示使圖像的四叉樹分割十分自然；可將零樹算法看成是該算法的一個特例。圖像經過金字塔形離散小波變換后的系數在小波域內可組成分層樹狀數據結構小波樹。

30、這些跨越不同分辨率的小波樹之間存在一定的相似性，可通過分形變換來描述。基于小波變換的分形壓縮過程就是一個由分層樹狀結構的頂部開始一層層地向下預測其余系統的過程，而這個由上至下、由粗至細的預測過程是通過分形編碼來實現的。 從現在的研究結果可看到，小波變換編碼已獲得了較好的編碼效果，是現代圖像壓縮技術研究的熱點之一，也是十分有前途的一種方法。4圖像編碼技術發展前景自20世紀80年代以來，圖像編碼技術已經逐步進入了較大范圍的應用階段。但由于沒有統一的壓縮算法和碼流格式，在圖像信息交流中遇到了很多困難，鑒于這一狀況，國際電信聯盟ITU和國際標準化組織ISO近年來已經制定并在繼續制定一系列靜止和活動圖像編碼的國際標準，這些標準和建議是在相應領域工作的各國專家合作研究的成果和經驗的總結。由于這些國際標準的出現，圖像編碼尤其是視頻圖像編碼壓縮技術得到了飛速發展。目前，按照這些標準做的硬件、軟件產品和專用集成電路已經在市場上大量涌現，對現代圖像通信的迅速發展及開拓圖像編碼新的應用領域(如多媒體通信、數字高清晰度電視傳輸等)發揮了重要作用。目前已批準了JPEG、H.261和MPEG等標準。對于圖像編碼技術未來的發展，應注意經典和新技術、新方法的結合。1)目前應立足于經典的編碼技術的研究我們認為圖像壓縮技術的近期研究工作似乎應該放在預測編碼、變換編碼和矢量量化