如何利用视频网站做推广,深圳市土方建设网站,手机ppt制作软件免费app,大气学校网站文章目录 一#xff1a;有损编码#xff08;1#xff09;预测编码A#xff1a;概述B#xff1a;DM编码C#xff1a;最优预测器 #xff08;2#xff09;变换编码A#xff1a;概述B#xff1a;实现变换编码的主要问题 二#xff1a;JPEG 一#xff1a;有损编码
有损编码1预测编码A概述BDM编码C最优预测器 2变换编码A概述B实现变换编码的主要问题 二JPEG 一有损编码
1预测编码
A概述
预测编码是一种数据压缩技术旨在通过利用数据中的统计规律来减少存储或传输所需的比特数。它基于预测模型根据已经观察到的数据来预测未来的数据并将预测误差编码和传输。预测编码的过程通常包括以下几个步骤
模型训练首先根据已有的数据建立一个预测模型。这可以是简单的算术模型也可以是更复杂的统计模型如线性回归、自回归模型等。预测使用训练好的模型来预测下一个数据点的值。预测结果与实际观测值之间的差异称为预测误差。编码将预测误差转换成二进制序列。较大的误差通常需要更多的比特表示而较小的误差则需要较少的比特。传输/存储将编码后的二进制序列进行传输或存储。由于预测误差经过编码后变得更紧凑所以可以节省存储空间或减少传输带宽。
在解码时接收端使用相同的预测模型和解码器来还原预测误差并通过与先前的预测值相加来重建原始数据
BDM编码
DM编码也称为差分脉冲调制Differential Manchester coding是一种数字信号编码方法。它的主要特点是通过改变信号的边沿来传输信息而不是依赖信号的电平。编码原理如下
每个位周期被分成两个时间间隔通常称为一个时钟周期逻辑值 1 被表示为从高电平到低电平或者从低电平到高电平的过逻辑值 0 被表示为在时钟周期中的每个中点处发生电平的变化在每个时钟周期开始时信号的边沿都会发生变化不管数据位的值如何这样可以提供同步和时钟恢复的机制
DM编码优势如下
抗干扰能力强由于在每个时钟周期都有信号边沿的变化DM编码在面对噪声和干扰时具有较好的抗干扰能力。同步性好由于每个时钟周期开始时信号边沿都会变化接收端可以利用这些边沿来进行时钟恢复和数据解码保证了通信双方的同步性。错误检测能力强由于每个位周期中的边沿变化是固定的如果接收到的信号不符合DM编码规则可以判断出错误发生 f ^ N ( x , y ) a ⋅ f N ′ ( x , y ) e N ′ ( x , y ) { c if e N ( x , y ) 0 − c if e N ( x , y ) ≤ 0 \begin{array}{l}\hat{f}_{N}(x, y)a \cdot f_{N}^{\prime}(x, y) \\e_{N}^{\prime}(x, y)\left\{\begin{array}{lll}c \text { if } e_{N}(x, y)0 \\-c \text { if } e_{N}(x, y) \leq 0\end{array}\right.\end{array} f^N(x,y)a⋅fN′(x,y)eN′(x,y){c−c if if eN(x,y)0eN(x,y)≤0
如下假设输入序列如下DM编码系统中的 a 1 a1 a1和 c 6 c6 c6 DM编码过程实现如下 C最优预测器
最优预测器是一种能够根据给定的数据和模型对未来事件或现象进行准确预测的算法或系统。它能够通过分析历史数据、探索潜在模式和趋势以及应用统计学和机器学习方法对未知情况进行预测
数据驱动最优预测器通过利用可用的数据来进行预测这些数据可以是过去的观测结果、实验数据、传感器数据等。它依赖于大量的数据并利用这些数据中的模式和趋势来做出预测模型选择最优预测器需要选择合适的模型来对数据进行建模。这些模型可以是统计模型、机器学习模型、时间序列模型等。选择合适的模型是提高预测准确性的重要因素之一特征工程最优预测器通常需要对原始数据进行特征提取和特征工程以便更好地表示数据的信息和特征。这可以包括对数据进行降维、标准化、归一化等操作以及选择合适的特征子集参数调整最优预测器可能有一些参数需要调整以便使模型更好地适应数据和预测任务。这可以通过交叉验证、网格搜索等方法进行评估准则最优预测器需要选择合适的评估准则来度量其预测性能。这可以是均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE等。通过评估准则可以比较不同模型或算法的性能选择最优的预测器
求解最佳预测系数需要满足如下条件这种限制是为了确保预测器的输出能落到灰度级的允许范围内并减少传输噪声的影响传输噪声的影响通常在重构图像中表现为水平的条纹 ∑ i 1 m a i ≤ 1 \sum_{i1}^{m} a_{i} \leq 1 i1∑mai≤1 如下是一个4阶的线性预测系统 2变换编码
A概述
变换编码是一种用于信号压缩的技术它通过将信号转换到另一个表示域进行编码和压缩。在变换编码中常用的变换方法包括傅里叶变换、离散余弦变换DCT、小波变换等
信号分帧将长时间的连续信号切分成若干个短时段的信号帧通常每帧长度为2的幂次方变换对每个信号帧应用某种变换方法将信号从时域转换到频域或其他表示域。常用的变换方法有傅里叶变换、DCT、小波变换等量化在变换领域中对获得的转换系数进行量化将其映射为离散的数值。通过量化可以减少表示数字的位数从而实现数据压缩编码对量化后的系数进行编码将其转换为更紧凑的码字表示。常用的编码方法包括霍夫曼编码、熵编码等压缩将编码后的数据进行存储或传输
在解码时需要按照相反的步骤对压缩数据进行解码和恢复。即先进行解码还原出量化系数然后逆变换到原始的时域信号。变换编码的优势在于能够通过剔除冗余信息和利用信号的统计特性来实现高效的信号压缩。通过选择合适的变换方法和调整量化参数可以实现在保持较高信号质量的前提下显著减少数据的存储空间或传输带宽需求
下图是变换编码系统组成 B实现变换编码的主要问题
问题一子块尺寸选择
通常划分子块需要满足 相邻子块间相关程度减到某个可接受水平子块的长和宽通常为2的整数次幂 好处是 使正交变换后能量更加集中大大降低计算复杂度一般典型的划分子块尺寸是8×8或16×16
问题二正交变换
K-L变换很少使用。其严重依赖图像数据每次都重新计算协方差矩阵计算量大DFT变换块效应严重DCT变换被认为是准最佳变换。被国际压缩标准采纳。优点是 基本没有块效应信息封装能力强把最多的信息封装在最少的系数中
问题三比特分配
区域编码 由于变换系数集中在低频区域而低频区集中在变换域的左上角可对该区域变换系数进行量化、编码、传输而右下角高频区既不编码又不传输可达压缩目的。缺点为高频分量被丢弃图像可视分辨率下降 阈值编码设定一门限值只对变换系数幅值大于此阈值的编码这样使低频成分不仅保留而且某些高频成分也被选择编码。重建图像时品质得到改善
二JPEG
JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一种广泛应用于图像压缩的标准算法。它由国际电信联盟ITU-T和国际标准化组织ISO共同制定旨在实现高效的图像压缩以减小图像文件的大小并保持较好的视觉质量。JPEG压缩算法主要分为两个阶段
离散余弦变换DCTJPEG将输入图像分成8x8的块并对每个块应用离散余弦变换。这将图像从空域转换到频域得到频域系数。DCT的作用是将图像中的能量集中在少数重要的低频系数上而抑制高频细节量化在DCT之后JPEG使用量化表对频域系数进行量化。量化表中的元素决定了各个频域系数所保留的精度即决定了压缩比。高频系数通常具有较低的量化值因此会更加粗糙而较低频的系数则可能获得较高的精度
通过DCT和量化过程JPEG能够去除图像中的高频细节和冗余信息实现图像压缩。压缩后的数据可以通过编码如熵编码进一步减小文件大小
下图是JPEG编码流程
