15、图像压缩：预测编码与变换域编码解析

图像压缩：预测编码与变换域编码解析

1. 自适应像素分类DPCM

1.1 原理介绍

为了让差分脉冲编码调制（DPCM）适应输入图像变化的统计特性（非平稳性），可以根据像素的类别或类型，使用不同的量化器对差分像素进行量化。尽管这些量化器是固定的，但它们具有不同的量化比特数、输入范围和输出电平。在这种自适应DPCM（ADPCM）中，分类器是关键元素。当前像素会被分类到C个类别中的某一类，然后使用属于该类别的量化器对相应的差分像素进行量化。分类规则有多种选择，例如使用以当前像素为中心的邻域像素的方差，或者使用局部邻域对比度。选择的度量（如方差）会被划分为多个区间，根据当前像素的度量值所在的区间来确定像素类别，进而选择相应的量化器对差分像素进行量化。解码器需要知道每个像素使用的是哪个量化器，以便重建图像，这就需要向解码器传输额外的辅助信息。

1.2 示例：设计一维ADPCM

设计一个使用像素分类器的一维ADPCM，包含三个类别和三个均匀量化器，每个分类器对应一个量化器。选择邻域像素方差作为像素分类的度量标准，对实际强度图像进行编码。

具体参数

• 三个均匀量化器的量化比特数分别为3、7和6。
• 分类规则：
  • 若像素邻域方差在区间(0, 9]内，像素属于类别1。
  • 若像素邻域方差在区间(9, 1225]内，像素属于类别2。
  • 其他情况，像素属于类别3。
• 对于“cameraman”图像，各类别的百分比分别为50.84%、35.87%和13.29%。