3.2.3预测编码 课件(共20张PPT)-《多媒体技术应用》同步教学（高教版）

(课件网) 如果没有数据压缩技术，我们就没法用 WinRAR 为 Email 中的附件瘦身；如果没有数据压缩技术，市场上的数码录音笔就只能记录不到 20 分钟的语音；如果没有数据压缩技术，从 Internet 上下载一部电影也许要花半年的时间…… this chapter 多媒体数据压缩技术 预测编码 contents 数据压缩方法 本节内容 1. 预测编码简介 2. DPCM编码 3. ADPCM编码 预测编码是根据某一模型利用以往的样本值对于新样本值进行预测，然后将样本的实际值与预测值相减得到一个误差值，对这一误差值进行编码。如果模型足够好且样本序列在时间上相关性较强，那么误差信号的幅度将远远小于原始信号，从而可以用较少的电平类对其差值量化得到较大的数据压缩结果。 预测编码 预测编码方法原理，是从相邻像素之间有强的相关性特点考虑的。比如当前像素的灰度或颜色信号，数值上与其相邻像素总是比较接近，除非处于边界状态。那么，当前像素的灰度或颜色信号的数值，可用前面一出现的像素的值，进行预测（估计），得到一个预测值（估计值）将实际值与预测值求差，对这个差值信号进行编码、传送，这种编码方法称为预测编码方法。 它们适合于声音、图像数据的压缩。因为这些数据均由采样得到，相邻样值之间的差不会很大，可用较少的位来表示差值。 两种典型的预测编码是DPCM和ADPCM DPCM编码 一幅二维静止图像，设空间坐标像素点的实际灰度为,是根据以前已出现的像素点的灰度对该点的预测灰度，也称预测值或估计值。计算预测值的像素，可以是同一扫描行的前几个像素，或者是前几行上的像素，甚至是前几帧的相邻像素。实际值和预测值之间的差值，以下式表示： 将此差值定义为预测误差。 由于图像像素之间有极强的相关性，所以这个预测误差是很小的。编码时，不是对像素点的实际灰度进行编码，而是对预测误差信号进行量化、编码、发送，解压时也使用同样的预测器，且将这个预测值和已存储的已量化差值相加，产生近似的原始信号，基本恢复原始数据。 如图为像素的预测域图，途中标出像素的3个相邻像素，由先前（同行一点，上一行两点）三点预测，定义为 构成三阶预测器。其中，a1，a2，a3称预测系数，都是待定参数。 如果预测器中预测系数是固定不变的常数，称之为线性预测。 当线性预测器中，a1，a2，a3是待定参数，当a1，a2，a3满足使预测误差最小，且保持固定不变时，便构成最佳线性预测器。 则预测误差为： 针对预测误差的特点和人眼视觉特性，在图像预测编码中往往采用非均匀量化器，即在预测误差绝对值小的部分量化的较精细，而在绝对值大的部分量化的较精糙。 1)量化器特点 与均匀量化相比，在输入信号动态范围和量化级数相同的条件下，非均匀量化给出的图像主观评价质量较高；或者在具有相同的输入信号动态范围，相同的图像主观评价质量下，非均匀量化输出的比特数较低 设计简单，较容易用硬件实现，故广泛用于图像压缩编码系统。 DPCM编码中的预测系统和量化器参数一旦设计好后，整幅图都用这套参数，不再改变，当遇到图像的某些区域输出差别很大时，会出现图像噪声（就是图像的偏差）。 2)DPCM特点 在DPCM系统中，是预测系数和量化器参数一次设计好后不再改变，对于图像非平坦区和边缘处会导致令人讨厌的噪声，因此引入自适应差值脉冲编码调制(AdaptiveDPCM,ADPCM)系统。 ADPCM编码 自适应技术的概念是预测器的预测系数和量化器的量化参数，能够根据图像的局部区域分布特点而自动调整。 ADPCM系统包括：自适应预测，即预测系数的自适应调整；自适应量化，即量化器参数的自适应调整两部分。 一个三阶预测器的预测值计算公式为 现在增加一个可变参数“m”，得 式中m是一个自适应参数，m的 ... ...