西交《多媒体技术》第三 章 多媒体数据压缩一、多媒体数据压缩分类。多媒体数据压缩通常是指对模拟信号（声音、图像和视频）数字化后获得的数据的压缩，而对于与文字和字符类媒体数据的压缩称为文本数据压缩。普通文本数据的压缩，必须是无损失的。 多媒体模拟信号在数字化的过程中引入了误差，在压缩阶段应该也允许有误差，只要误差的级别不超过数字化的阶段就可以。 因此，多媒体数据的压缩必须在追求压缩比率提高的同时充分考虑到视觉和听觉的感受，而普通数据的压缩则无此顾虑。 按照压缩效果分类：有损压缩和无损压缩‘按照压缩原理分类：统计编码、预测编码、变换编码、混合编码以及其他编码等五种。 无损数据压缩：指原数据经过压缩后，还能完全恢复到压缩前的原样，信息不受损失。无损压缩要求解压以后的数据和原始数据完全一致，是一种可逆压缩。通常无损压缩的压缩比小于有损数据压缩的压缩比。目前，无损压缩算法一般可以把普通文件的数据压缩到原来的 1/2－1/4。 无损压缩算法：(1) 进程长度编码 (2) 霍夫曼编码 (3) 算术编码 (4) 词典编码有损数据压缩：指原数据经过压缩后，不能完全恢复到压缩前的原样，信息受到损失。解压以后的数据和原始数据不完全一致，所以有损压缩是不可逆压缩方式，但是有损压缩方法能够获得较大的压缩比。 有损压缩算法：(1) 离散余弦变换　(2) 分形压缩　(3) 小波压缩 (4) 向量量化　　　(5)线性预测编码 按照压缩原理分类： 统计编码：根据信息出现概率的分布特性而进行的编码。 预测编码：根据离散信号之间存在一定相关性的特点，利用前面的一个或多个信号对下一个信号进行预测，然后对实际值和预测值的差（预测误差）进行编码。  变换编码：是将图像的光强矩阵变换到系数空间上，然后对系数进行编码。  混合编码：混合编码是利用了各种单一压缩算法的长处，以求在压缩比、压缩效率及保真度之间取得最佳折衷。  其他编码：使用其他不同数学变换的编码方法二、数据压缩的性能指标有哪些？常用压缩技术指标： 压缩比最大去除冗余的能力 压缩质量 还原数据与原数据的相似比，即最小的失真。  压缩和解压的速度 压缩和解压缩所需要的时间长度。压缩比：压缩性能常常用压缩比定义，即输入数据和输出数据比。例：已知一副 512×480 图片，像素深度 24bit/pixel(bpp)此幅图片的大小： 512×480×24÷8=737280byte 若经过压缩算法处理后，图片的大小变为 15000byte 则： 压缩比＝737280/15000＝49 既此算法的压缩比为：49压缩质量：对有损压缩结果的评价分为主观评价和客观评价两种。压缩解压缩速度：在许多应用中，压缩和解压缩将在不同时间、不同地点、不同的系统中进行。所以压缩、解压缩速度分别评价。静态图像中，压缩速度没有解压速度严格；动态图像中，压缩、解压速度都有要求，因为要保证帧间动作变化的连贯要求，必须有较高的帧速。有些数据的压缩和解压缩可以在标准的 PC 硬件上用软件实现，有些则因为算法太复杂或者质量要求太高而必须采用专门硬件。设计系统时必须充分考虑：算法复杂 － 压缩解压过程长 算法简单 － 压缩效果差 冗余度、编码效率与压缩比的熵定义：设原信源的平均码长为 L,熵为 H(X),压缩后的平均码长尾 Lc，则：三、霍夫曼编码基本原理和步骤是什么？1952 年 Human 提出的对统计独立信源能达到最小平均码长的编码方法，也即最佳码。基本原理：依据信源字符出现的概率大小来构造代码，对出现概率较大的信源字符，给予较短码长，而对于出现概率较小的信源字符，给予较长的码长，最后使得编码的平均码字最短。 具体编码步骤如下：（1）将信源符号出现的概率按由大到小的顺利排序。（2）将两处最小的概率进行组合相加，形成一个新的概率。（3）将新出现的概率与末编码的字符一起重新排序。（4）重复步骤（2）、（3），直到出现的概率和为 1。 （5）分配代码。 代码分配从最后一步开始反向进行，对最后两个概率 一个赋予 0 代码，一个赋予 1 代码。如此反向进行到开始的概率排列。在此过程中，若概率不变则采用原代码。 采用霍夫曼编码时有两个问题值得注意：（1）霍夫曼编码没有错误保护功能，在译码时，如果码串中没有错误，那么就能一个接一个的正确译出代码。但如果码串中有错误，哪怕仅是 1 位出现错误，不但这个码本身译错，更糟糕的是后面的译码可能全错，这种现象称为错误传播（Error Propagation）。 （2）哈夫曼编码是可变长度码，因此很难随意查找或调用压缩文件中间的内容，然后再译码，这就需要在存储代码之前加以考虑。