2.1.1 熵及熵編碼基本原理

信息量的概念

熵編碼的概念

平均碼長定義

無失真編碼定理

編碼效率的定義

信息量的概念

信息量：表示該符號所需要的位數(shù)

• 考慮用0、1組成的二進制數(shù)碼
• 是為含有n個符號的某條信息編碼
• 假設(shè)符號aj在整條信息中重復出現(xiàn)的概率為Pj，則該符號的信息量定義為：信息量表示以2為底的對數(shù)，是正值?

Eg：輸入信源字符串為aabbaccbaa，abc出現(xiàn)的概率分別為0.5\0.3\0.2，它們的信息量分別為多少，總信息量也即表達整個字符串需要的位數(shù)為多少？

?

?如果用二進制等長編碼，需要20位。

?熵編碼的概念

• 數(shù)據(jù)壓縮的基石——Shannon創(chuàng)建的信息論
• Shannon第一定律（率失真定律）確定了在編碼過程中不損失任何信息，即在無損編碼條件下數(shù)據(jù)壓縮的理論極限是信息的熵，并指出了如何建立最優(yōu)數(shù)據(jù)壓縮編碼方法。
• 這類保存信息熵的編碼方法統(tǒng)稱為熵編碼（Entropy coding），熵編碼的結(jié)果經(jīng)解碼后可無失真地恢復出原始信息

?平均碼長的概念

如果對字符的編碼長度為，則信號L的平均碼長為：(m為信號中所出現(xiàn)不同字符的個數(shù)）

無失真編碼定理

熵是平均碼長的下限，這是以信息論為基礎(chǔ)的編碼方式的一個最重要的理論。

編碼的基本思想就是用較少的比特數(shù)表示出現(xiàn)概率較大的碼源符號，用較多的比特數(shù)表示出現(xiàn)概率小的碼源符號。最常用：霍夫曼編碼

編碼效率的定義

熵H(x)除以平均碼長Lavg，即表示 編碼效率

（熵是編碼的極限，所以<=1）

?小結(jié)：

• 數(shù)據(jù)壓縮的理論極限是信息熵
• 只要信源不是等概率分布，就存在著數(shù)據(jù)壓縮的可能性
• 數(shù)據(jù)壓縮的基本途徑之一：使各字符的編碼長度盡可能等于字符的信息量

2.2.1 Huffman編碼?

簡介：

Huffman編碼是1952年為壓縮文本文件所設(shè)計的編碼方法，也是目前消除視頻信息冗余最常使用的方法之一。

對出現(xiàn)概率最大的符號附以最短的碼字，概率越小表示的碼字越長，從而使表示每個符號的平均比特數(shù)最小。

編碼步驟：

?編碼特點：

Huffman編碼是瞬時唯一的可解塊編碼

• 瞬時：符號串中每個碼字無需參考后繼符號就可解碼
• 唯一可解碼：任何符號串只能以一種方式解碼
• 塊編碼：每個信源符號都映射到一個編碼符號的固定序列中

Huffman編碼是為一個可譯碼。短的碼不會成為更長碼的起始部分

?Huffman編碼的平均碼長接近于熵

與計算機的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不匹配

需要多次排序耗費時間

注意：

????????Huffman編碼的算法是確定的但是編出的碼并非是唯一的

????????Huffman編碼的依據(jù)是信源符號的概率分布，故其編碼效率取決于信源的統(tǒng)計特性

????????Huffman編碼局限性：只適用于離散信源

? ? ? ? 編碼時需要知道輸入符號集的概率分布

????????Huffman編碼計算量大而復雜，尤其譯碼復雜度高

????????Huffman編碼沒有錯誤保護功能

????????由于碼長不等還存在輸入輸出的速率匹配問題

壓縮比=等長編碼的編碼長度/平均碼長

按照熵的定義，它表示平均信息量

2.2.3 算術(shù)編碼

算術(shù)編碼是1980年代發(fā)展起來的一種熵編碼方法。

1、原理：

2、算術(shù)編碼步驟

?????????算術(shù)編碼是從整個符號序列出發(fā)，采用遞推式連續(xù)編碼的方法。

????????解碼時，根據(jù)該區(qū)間判斷信源各個符號出現(xiàn)的順序和類型。

以多符號的算術(shù)編碼為例，來分析算術(shù)編碼（基于固定模式）步驟：

設(shè)信源符號表是{al,，a2， a3，a4}，其符號出現(xiàn)的概率分別為{0.2，0.1，0.4，0.3}，請按照序列{a2, a1, a4, a3}進行算術(shù)編碼。

解：（1）首先確定算法空間為[0,1]

? ? ? ? （2）確定各個字符的區(qū)間分配，建立碼點。

碼點要滿足兩條規(guī)則：

（a）每個碼點值是它前面所出現(xiàn)的概率之和。第一個碼點值為0，因為它前面沒有碼字

（b）將每一個碼點值作為右端點，每個子分過程中所得區(qū)間的寬度對應于該符號的概率。

? ? ? ? （3）對輸入的每個信源符號，重復如下步驟：

將第一個信源符號a2出現(xiàn)的概率空間[0.2,0.3)擴展為新的算法子空間，將當前區(qū)間分割為長度正比于信源集內(nèi)各個符號概率的空間（也就是說在[0.2,0.3)這個新的概率空間中，符號a1因為它所出現(xiàn)的概率是0.2，所以符號a1在新的算法子空間中所出現(xiàn)的概率也占整個新算法子空間的0.2）；

接下來確定第二個符號是a1的子區(qū)間，即序列a2a1的子空間：

?將信源符號序列a2a1的概率空間[0.2,0.22)擴展為新的算法子空間；

然后確定信源符號序列a2a1a4的新算法子空間[0.214,0.22)

?將信源符號序列a2a1a4的概率空間[0.214,0.22)擴展為新的算法子空間；

確定信源符號序列a2a1a4a4的新算法子空間

?那么，任何一個該區(qū)間中的實數(shù)，如，0.2160就可以用來表示序列{a2a1a4a3}的編碼

?3、算術(shù)解碼步驟

解碼過程是對按照當前的編碼進行識別的過程。

當?shù)玫揭粋€圖像的編碼后，根據(jù)其各個信源符號的概率進行分析，找到當前編碼所符合的概率空間，逐步求精，即可得到原始符號序列信息。

解碼過程示例如下：

通過比較各個信源符號與已編碼序列區(qū)間的數(shù)值范圍，找到序列中第一個信源符號。

上例中，0.2158在區(qū)間[0.2, 0.3)之間，所以第一個符號是a2。

? ? ? 2. 從編碼數(shù)值中消去第一個符號a2的影響，即首先減去a2的左端點的值，然后除以a2對應范圍的寬度，即

?0.158再次比較與哪一個符號對應的數(shù)值范圍符合，得到a1。

? ? ??3. 重復步驟1、2，直到解出整個符號流。

注意：?一個符號的末尾應該有一個結(jié)束符作為標志，它隨信源符號一起被編碼。

?4、算術(shù)編碼的分析

算術(shù)編碼是一種從整個符號系列出發(fā)，采用遞推形式連續(xù)編碼的方法。在算術(shù)編碼中，字母表中的符號和碼字間不再存在一一對應關(guān)系，一個算術(shù)碼字要賦給整個信源符號序列(即不是一次編一個號)，而碼字本身確定0和1之間的一個實數(shù)區(qū)間。

不論是否是二元信源，也不論數(shù)據(jù)的概率分布如何，其平均碼長均能逼近信源的熵。

算術(shù)編碼和Huffman編碼的區(qū)別：
? ? ? ? 在算術(shù)編碼中，輸入序列（即被賦給單個碼字的符號塊）的長度，是可變的。可以說算術(shù)編碼是將可變長碼字賦給可變長符號塊。

正是由于算術(shù)編碼不需要為定長符號塊分配整數(shù)長的碼字，采用算術(shù)編碼每個符號的平均編碼長度可以為小數(shù)，理論上能達到無損編碼定理所規(guī)定的最低限。

算法編碼從全序列出發(fā)，采用遞推形式的連續(xù)編碼，它不是將單個的信源符號映射成一個碼字，而是將整個符號序列映射為實數(shù)軸上[0,1)區(qū)間內(nèi)的一個小區(qū)間，其長度等于該序列的概率。

隨著輸入符號越來越多，子區(qū)間分割越來越細，因此表示其左端點的數(shù)值的有效位數(shù)也越來越多。

如果等整個符號序列輸入完畢后再將最終得到的左端點輸出，將遇到兩個問題:

當符號序列很長時，將不能實時編解碼;

有效位太長的數(shù)難以表示。為了解決這個問題，

通常采用兩個有限精度的移位寄存器存放碼字的最新部分，隨著序列中符號的不斷輸入，不斷地將其中的高位移出到信道上，以實現(xiàn)實時編解碼。

?5、算術(shù)編碼的效率

• 算術(shù)編碼最大的優(yōu)點之一在于它具有自適應性和高編碼效率
• 算術(shù)編碼的模式直接影響編碼效率。其模式：固定模式（基于概率分布模型）和自適應模式（其各符號的初始概率都相同，但隨著符號順序的出現(xiàn)而改變，在無法進行信源概率模型統(tǒng)計的條件下，非常適于使用自適應模式的算術(shù)編碼。）

?在信道符號概率比較均勻的情況下，算術(shù)編碼的編碼效率高于Huffman編碼，但在是實現(xiàn)上比Huffman編碼的計算過程復雜。

算術(shù)碼也是邊長碼，編碼過程中的移位和輸出都不均勻，因此也需要有緩沖存儲器。

在誤差擴散方面，算術(shù)碼比分組碼嚴重。

算術(shù)碼流的傳輸也要求高質(zhì)量的信道，或者采用檢錯反饋重發(fā)的方式。

?小結(jié)：

• 算數(shù)編碼的原理：編碼從序列出發(fā)，將各信源序列的概率映射到[0，1]區(qū)間上，使得每個序列對應該區(qū)間內(nèi)的一個點，即一個二進制的小數(shù)。這些點將[0，1]區(qū)間分成許多小段，每段的長度等于某一序列的概率，整個編碼過程就是單位區(qū)間[0，1]內(nèi)的子分過程。
• 是將一個算術(shù)碼字，賦給整個信源符號序列，而碼字是在0和1之間的一個實數(shù)區(qū)間。

2.2.4 游程編碼?

游程(行程)編碼的概念

二元信源的游程(行程)編碼

多元信源的游程(行程)編碼

游程(行程)編碼的優(yōu)缺點

（圖像）游程編碼

?1、游程編碼基本概念

游程編碼的基本原理：

將具有相同值的連續(xù)串，用其串長和一個代表值來代替，該連續(xù)串就稱為游程，串長稱為游程長度

編碼思想：

去除像素冗余，游程編碼用游程的灰度和游程的長度來代替游程本身。

2、二元信源的游程編碼

二元信源只有兩個不同的信源，只有“0”和“1”符號

“0”游程和“1”游程總是交替出現(xiàn)(比如:規(guī)定某二元序列是從“0”開始，第一個游程是“0”第二個是“1”然后又是“0”等等)

“0”游程：連續(xù)出現(xiàn)“0”符號的段? =>? “0”游程的長度L(0)

“1”游程：連續(xù)出現(xiàn)“1”符號的段? =>? “0”游程的長度L(1)

這樣游程序列就可以用自然數(shù)標記游程的長度，映射成交替出現(xiàn)的游程長度序列。

?3、多元信源的游程(行程)編碼

多元信源：顧名思義在這個信源中，里面的符號是多個不同的符號，不是只有兩個不同的符號。

Eg：對多元序列aabbbcddddd用游程編碼

解：游程長度編碼為2a3b1c5d

• 定長游程編碼：編碼的游程長度所用的二進制位數(shù)固定。
• 變長游程編碼：不同范圍的游程長度用不同編碼位，需要增加標志位來表明所使用的二進制位數(shù)。

?4、游程編碼的優(yōu)缺點分析

缺點：

• 游程編碼仍然是變長編碼，有其固定的缺點，需大量的緩沖和優(yōu)質(zhì)的信道。
• 編程長度可以從1一直到無限，這在碼字的選擇和碼表的建立方面都有困難，實際應用是尚需采用某些措施來改進。
• 只適用于二元序列，對于多元信源,一般不能直接利用游程編碼

游程越長出現(xiàn)的概率越小；游程長度趨于無窮時，其出現(xiàn)的概率也趨向于0。

按照霍夫曼編碼的規(guī)則，概率越小，碼長越長，但小概率的碼字對平均碼長的影響較小。

所以在實際應用時，對長游程一般采用截斷處理的方法，將大于一定長度的長游程統(tǒng)一用等長碼編碼。?

5、（圖像）游程編碼

對某些相同灰度級成片連續(xù)出現(xiàn)的圖像，游程編碼也是一種高效的編碼方法。特別是對二值圖像，效果尤為顯著。

• 游程編碼所能獲得的壓縮比主要取決于圖像本身的特點。
• 若圖像中具有相同顏色的圖像塊越大圖像塊數(shù)目越少，則壓縮比就越高。反之壓縮比就越小。

?通常為了達到比較好的壓縮效果，一般不單獨使用游程編碼，而是和其他編碼方法結(jié)合使用。比如：在JPEG中，綜合使用了游程編碼以及哈夫曼編碼。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的第二章、视频压缩技术与原理的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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