DPCM编码与Huffman编码效率分析-优快云博客

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本文详细介绍了DPCM编码的原理和实现，并通过与仅使用熵编码的对比，探讨了DPCM结合熵编码在压缩效率上的优势。实验数据显示，DPCM+熵编码的压缩比达到2.10:1，而单独熵编码为1.41:1。此外，还分析了DPCM编码后的图像PSNR值，表明了其在图像质量还原上的表现。

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DPCM编码

DPCM编码介绍

PCM编码,简称差值编码，是对模拟信号幅度抽样的差值进行量化编码的调制方式(抽样差值的含义请参见“增量调制”)。这种方式是用已经过去的抽样值来预测当前的抽样值，对它们的差值进行编码。差值编码可以提高编码频率，这种技术已应用于模拟信号的数字通信之中。

对于有些信号(例如图像信号)由于信号的瞬时斜率比较大，很容易引起过载，因此，不能用简单增量调制进行编码，除此之外，这类信号也没有像话音信号那种音节特性，因而也不能采用像音节压扩那样的方法，只能采用瞬时压扩的方法。但瞬时压扩实现起来比较困难，因此，对于这类瞬时斜率比较大的信号，通常采用一种综合了增量调制和脉冲编码调制两者特点的调制方法进行编码，这种编码方式被简称为脉码增量调制，或称差值脉码调制，用DPCM表示。

DPCM编码原理

在这里插入图片描述
DPCM是差分预测编码调制的缩写，是比较典型的预测编码系统。在DPCM系统中，需要注意的是预测器的输入是已经解码以后的样本。之所以不用原始样本来做预测，是因为在解码端无法得到原始样本，只能得到存在误差的样本。因此，在DPCM编码器中实际内嵌了一个解码器，如编码器中虚线框中所示。

在一个DPCM系统中，有两个因素需要设计:预测器和量化器。理想情况下，预测器和量化器应进行联合优化。实际中，采用一种次优的设计方法:分别进行线性预测器和量化器的优化设计。

DPCM代码实现

 for (int i = 0; i < width * height; i++)
    {
   
        if (i % width == 0)
        {
   
            last=128;
            diff = orig[i] - last;
        }
        else
        {
   
            last = rebuff[i - 1];
            diff = orig[i] - last;
        }
        
        dibuff[i] = unsigned char (diff/2+128) ;
        rebuff[i] = unsigned char(last) + dibuff[i]*2;
        if (rebuff[i] > 255)
        {
   
            rebuff[i] = 255;
        }
        if (rebuff[i] < 0 )
        {
   
            rebuff[i] = 0;
        }
        
    }