信源编码和频带压缩

文章摘要： 综上所述，同一幅画面不同部位的相关性进行编码谓之帧内编码，既利用时间相关性又考虑空间相关性的这种编码属于帧间编码。图像的编码通常分成三步来实现，即 一把原有信号的表示形式变换成另一种表示方法，数字上谓之映射，例如原来的信号用像素值表示，但在预测编码中采用预测误差来表示信息，而在变换编码中又用一组空间频率分布的变换系数来表示一组空间几何位置的像素值，通过这一映射处理来降低图像信号的相关性。 一根据主观判断和演示要求，降低图像信号量化的精度，对于不同画面分区细节，采用不同的量化过程。 一根据变换后的样值出现的概率大小，实施统计编码来消除统计中冗余度，通常这类压缩编码有二种方法，其一是均匀

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  综上所述，同一幅画面不同部位的相关性进行编码谓之帧内编码，既利用时间相关性又考虑空间相关性的这种编码属于帧间编码。图像的编码通常分成三步来实现，即

  一把原有信号的表示形式变换成另一种表示方法，数字上谓之映射，例如原来的信号用像素值表示，但在预测编码中采用预测误差来表示信息，而在变换编码中又用一组空间频率分布的变换系数来表示一组空间几何位置的像素值，通过这一映射处理来降低图像信号的相关性。

  一根据主观判断和演示要求，降低图像信号量化的精度，对于不同画面分区细节，采用不同的量化过程。

  一根据变换后的样值出现的概率大小，实施统计编码来消除统计中冗余度，通常这类压缩编码有二种方法，其一是均匀量化加可变字长编码例如霍夫曼(HufFMan)编码，其二是非均匀量化加固定字长编码。

    图1中表示了信源编码的示意组成框图，在这里映射和统计编码是可逆的，而量化是不可逆的，所以在信源编解码的过程中所造成的失真主要由量化引起的。   

    图像编码算法有多种，一般都有自适应的能力，其编码参数不是固定不变的，而是针对图像信号的某种局部或瞬时的统计结果，能自动调整编码的某些参量，以获取更高的编码效率。在实际应用中较广泛的是预测编码和变换编码，由这两种编码组合而成编码算法已成为目前活动图像的主流编码方式。当然作为图像压缩的编码算法，还有几种正在取得进展如小波变换编码、分形图像编码等，但目前尚有若干推广中出现的问题而未取得实质性解决办法，无论如何，刚涌现出来的这些新编码理论，开拓了高效视频压缩的新途径。

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