§6.1.3通用图像编码模型 通用图像编码模型图示 去冗余 增强抗噪能力 输入图一信源编码器信道编码器信道十信道解码器十信源解码器输出图 无噪声时,信道编码器和解码器都不需要 信源编码器和信源解码器结构 信源编码器 信源解码器 映射器 量化器 符号编码器信 符号解码器叫反映射器 减少象素间冗余减少心理视觉冗余减少编码冗余 信道编码器和信道解码器 通过把可控制的冗余加入信道编码后的码字,减少信道噪声的景 响。如汉明( Hamming)提出的信道编码技术
§6.1.3 通用图像编码模型 • 通用图像编码模型图示： • 去冗余 增强抗噪能力 • 输入图 信源编码器 信道编码器 信道 信道解码器 信源解码器 输出图 • 无噪声时，信道编码器和解码器都不需要； • 一、信源编码器和信源解码器结构 • 信源编码器 信源解码器 • 映射器 量化器 符号编码器 信道 符号解码器 反映射器 • 减少象素间冗余 减少心理视觉冗余 减少编码冗余 • 二、信道编码器和信道解码器 • 通过把可控制的冗余加入信道编码后的码字，减少信道噪声的影 响。如汉明（Hamming）提出的信道编码技术
86.1.4信息论简介(略) 基本编码定理 1.无失真编码定理; 2.信道编码定理: 3.信源编码定理:
§6.1.4 信息论简介（略） • 基本编码定理 • 1. 无失真编码定理； • 2. 信道编码定理： • 3. 信源编码定理：
86.2简单编码方法 §6.2.1熵、平均码字长度和编码效率 图像熵的定义( Entropy) 设图像灰度级集合为{a1,a2…,aM,对应的概率分别为 p(a1)p(a2),…,p(aM)},且∑p(aM)=1;熵定义为 H=-∑p(a)logp(a) 表示各个灰度级比特数的统计平均值,熵是编码所需比特数的下限 (至少需要的比特数) 平均码字长度 设B为第个码字a1的长度(二进制代码的位数);其概率为p(a),则 平均码字长度定义为R=∑Bp(a);i=1,…,M 编码效率 编码效率定义为η=H/R%;
§6.2 简单编码方法 §6.2.1 熵、平均码字长度和编码效率 一、图像熵的定义（Entropy） 设图像灰度级集合为{a1 ,a2 ,…,aM}，对应的概率分别为 {p(a1 ),p(a2 ), …,p(aM)}，且∑p(aM)=1；熵定义为 H= -∑p(ai ) log p(ai )；i=1,..,M 表示各个灰度级比特数的统计平均值，熵是编码所需比特数的下限 （至少需要的比特数）。 二、平均码字长度 设Bi为第I个码字ai的长度 (二进制代码的位数)；其概率为p(ai )，则 平均码字长度定义为 R = ∑ Bi p(ai ) ； i=1,..,M 三、编码效率 编码效率定义为 = H / R %；