圖書簡介
品牌：圖書詳情 商品基本信息，請以下列介紹為準 商品名稱： 新一代高效視頻編碼技術 作者： 卓力,張菁,李曉光 市場價： 78元 文軒網價： 60.8元【78折】 ISBN號： 9787115325396 出版社： 人民郵電出版社 商品類型： 圖書
其他參考信息（以實物為準） 裝幀：平裝 開本：16開 語種：中文 出版時間：2013-11-01 版次：1 頁數：242 印刷時間：2013-11-01 印次：1 字數：379.00千字
主編推薦 有關新一代高效視頻編碼的學術專著；
反映相關領域的最新研究進展；
科研工作的理想參考書；
注重理論基礎知識和最新研究成果之間的平衡；
先進性和實用性的完美統一；
語言流暢，圖文并茂，可讀性好。
內容簡介 《新一代高效視頻編碼技術》由卓力、張菁、李曉光所著，本書是一本關于視頻編碼技術的學術專著，反映了相關技術領域最新的研究進展。全書共分為12章，首先討論了視頻基礎知識、視頻質量評價、視頻編碼技術、人眼視覺特性、碼率控制等基礎知識，接下來介紹了H.264/AVC、H.264SVC和HEVC3個視頻編碼國際標準，最后介紹了視頻編碼領域出現的一些新技術，如小波視頻編碼、基于壓縮感知的視頻編碼、基于人眼視覺特性的編碼、基于語義的視頻編碼、基于超分辨率復原的視頻編碼以及立體視頻編碼等。
《新一代高效視頻編碼技術》可供通信與電子系統、信號與信息處理、計算機應用等相關專業的研究人員、工程技術人員、高校教師、研究生和高年級本科生學習參考。
作者簡介 卓力 博士，北京工業大學教授、博士生導師1992年畢業于電子科技大學無線電技術系，1998年和2004年分別獲得東南大學信號與信息處理專業碩士學位和北京工業大學模式識別與智能系統專業博士學位。2006年一2007年在悉尼大學從事博士后研究工作。作為項目負責人主持了國家自然科學基金、“863”計劃等20多個項目的研究工作。發表學術論文180余篇，出版3部專著，譯著5部。先后入選“教育部新世紀優秀人才支持計劃”、“人力資源與社會保障部留學歸國人員科技活動優秀類資助計劃”、“北京市科技新星計劃”、“北京市優秀人才培養計劃”、“北京市中青年骨干教師培養計劃”和“北京工業大學京華計劃”等。主要研究方向為圖像，視頻編碼與傳輸、多媒體信息安全和多媒體內容分析等。張菁 博士，北京工業大學副教授、碩士生導師2008年獲北京工業大學電路與系統專業博士學位。作為項目負責人主持國家自然科學基金2項，作為主要研究人員先后參加了國家自然科學基金、北京市自然科學基金等項目的研究工作。入選“北京市屬高校青年拔尖人才培養計劃”和“北京市優秀人才培養計劃”。發表學術論文50余篇。出版專著1部，譯著2部。主要研究方向為圖像，視頻信號與信息處理、圖像檢索等。李曉光 博士，北京工業大學副教授、碩士生導師2003年獲得北京工業大學工學學士學位，推免研究生；2005年提前攻博，2008年獲得北京工業大學工學博士學位。曾多次赴香港理工大學從事合作研究，2012年在悉尼大學做訪問學者。
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目錄 第1章 視頻格式和質量評價 1
1.1 圖像與視頻 1
1.2 彩色空間 2
1.2.1 RGB彩色空間 3
1.2.2 YCbCr彩色空間 3
1.2.3 HSV彩色空間 4
1.3 抽樣格式 5
1.4 視頻格式 6
參考文獻 8
第2章 視頻質量評價 9
2.1 引言 9
2.2 視頻失真 10
2.2.1 塊效應 10
2.2.2 模糊效應 11
2.2.3 振鈴效應 11
2.2.4 噪聲 12
2.3 主觀質量評價 12
2.3.1 測試條件 12
2.3.2 測試方法 13
2.3.3 評分類型 14
2.3.4 主觀質量評價方法 15
2.4 客觀質量評價 17
2.4.1 FR評價標準 18
2.4.2 NR評價方法 21
參考文獻 22
第3章 視頻編碼技術基礎 24
3.1 預測編碼 24
3.2 變換編碼 25
3.2.1 正交變換 25
3.2.2 K-L變換 25
3.2.3 離散余弦變換 26
3.2.4 小波變換 27
3.3 熵編碼 29
3.4 矢量量化 30
3.5 混合編碼 30
參考文獻 33
第4章 人眼視覺系統特性 34
4.1 視覺信息處理的基本機理 34
4.1.1 視覺感官 35
4.1.2 視覺通路 36
4.1.3 視覺中樞 37
4.1.4 視覺感知 40
4.2 感興趣區的人眼視覺系統特性 40
4.2.1 視覺感興趣區 40
4.2.2 視覺掩蓋效應 41
4.3 人眼的視覺注意特性 45
4.3.1 視覺注意機制 45
4.3.2 視覺注意模型 48
4.4 基于視覺注意模型的壓縮域感興趣區檢測方法 56
4.4.1 壓縮域視覺顯著圖提取 57
4.4.2 視覺注意焦點的選擇與轉移 61
4.4.3 壓縮域感興趣區域檢測 62
4.4.4 實驗結果及分析 62
4.5 本章小結 64
參考文獻 65
第5章 碼率控制 71
5.1 碼率控制基本原理 71
5.2 碼率控制模式 72
5.2.1 恒定碼率模式 72
5.2.2 可變碼率模式 72
5.3 碼率控制理論 73
5.3.1 率失真函數 73
5.3.2 幾種經典的率失真模型 74
5.4 視頻標準中的碼率控制算法 75
5.4.1 VM5碼率控制算法 75
5.4.2 RM8碼率控制算法 76
5.4.3 TMN8碼率控制算法 76
5.4.4 TM5碼率控制算法 77
5.4.5 H.264碼率控制算法 79
5.5 基于H.264的幀層碼率控制算法 83
5.5.1 H.264率失真曲線 83
5.5.2 H.264率失真模型 86
5.5.3 基于率失真模型的碼率控制 87
5.5.4 實驗結果及分析 87
參考文獻 91
第6章 H.264/AVC視頻編碼新技術 92
6.1 H.264/AVC視頻編碼基本框架 92
6.2 基于行的H.264/AVC幀內預測編碼 93
6.2.1 隱式的基于行的幀內預測 94
6.2.2 實驗結果 98
6.3 H.264/AVC中可變位深的8×8整型變換和量化編碼 99
6.3.1 H.264/AVC中的8×8整型變換 99
6.3.2 H.264/AVC的量化和縮放 102
6.4 基于無損視頻信號統計特性的H.264/AVC自適應熵編碼器設計 104
6.4.1 無損編碼中殘差數據的統計特性 104
6.4.2 改進的CAVLC方法 105
6.4.3 改進的CABAC方法 109
6.4.4 實驗結果及分析 113
6.5 H.264視頻編碼的并行可擴展性 115
6.5.1 H.264中的并行計算 117
6.5.2 GOP級并行計算 118
6.5.3 幀級并行計算 119
6.5.4 片級并行計算 119
6.5.5 宏塊級并行計算 120
6.5.6 空間域宏塊級并行計算 120
6.5.7 時間域宏塊級并行計算 121
參考文獻 122
第7章 H.264/SVC可擴展視頻編碼 125
7.1 引言 125
7.2 H.264/SVC編碼框架 126
7.2.1 時間可擴展性 127
7.2.2 空間可擴展性 128
7.2.3 SNR可擴展性 129
7.3 H.264 SVC編碼性能評估 130
7.3.1 時間可擴展性 130
7.3.2 空間可擴展性 133
7.3.3 SNR可擴展性 134
7.3.4 其他特點 136
7.3.5 預處理濾波 138
參考文獻 139
第8章 HEVC視頻編碼標準 140
8.1 HEVC標準的結構 140
8.1.1 檔次、級別和層 140
8.1.2 視頻格式 141
8.1.3 條帶和分片 141
8.2 HEVC的基本編碼框架 142
8.2.1 HEVC基本編碼框架 143
8.2.2 HEVC的編碼單元和編碼結構 144
8.3 HEVC關鍵技術 146
8.3.1 幀內預測 147
8.3.2 幀間預測 150
8.3.3 變換、縮放和量化 154
8.3.4 熵編碼 155
8.3.5 環內濾波器 156
8.3.6 特殊編碼模式 158
8.4 HEVC編碼器控制 159
8.5 HEVC的語法結構 159
8.5.1 并行解碼語法和改進的條帶結構 160
8.5.2 HEVC高級語法 160
8.6 HEVC編碼工具配置 162
參考文獻 163
第9章 小波視頻編碼新技術 164
9.1 引言 164
9.2 傳統離散小波變換的缺點 164
9.3 雙樹小波變換 166
9.3.1 DTDWT 166
9.3.2 DTDWT濾波器組 169
9.3.3 三維DTDWT 170
9.4 粒子集群優化和多目標PSO 171
9.4.1 粒子集群優化 172
9.4.2 多目標PSO 173
9.5 基于多目標PSO的視頻編碼 173
9.5.1 編碼器模塊的修改 174
9.5.2 實驗結果與分析 176
參考文獻 177
第10章 基于壓縮感知的視頻編碼技術 179
10.1 引言 179
10.2 壓縮感知理論 180
10.2.1 稀疏性 180
10.2.2 不相干性 181
10.2.3 測量矩陣 181
10.2.4 CS重建 182
10.2.5 壓縮感知特性 183
10.3 壓縮視頻感知 183
10.4 分布式壓縮視頻感知 184
10.5 基于字典的壓縮視頻感知 186
10.6 本章小結 187
參考文獻 188
第11章 基于人眼視覺系統特性的視頻編碼 190
11.1 基于視覺敏感度的低比特圖像壓縮 190
11.1.1 人眼的視覺敏感度特征 190
11.1.2 基于視覺敏感度的低比特率圖像壓縮算法 191
11.2 基于視覺注意的視頻編碼方法 197
11.2.1 所提方法框圖 197
11.2.2 目標檢測算法 198
11.2.3 背景和目標區域的JPEG-2000編碼 199
11.2.4 視頻解碼重建 199
11.2.5 實驗結果與分析 199
11.3 基于人眼感興趣區的視頻編碼 202
11.3.1 感興趣區檢測和跟蹤 202
11.3.2 H.264/SVC標準的感興趣區編碼 208
11.3.3 感興趣區編碼的碼率控制 208
11.4 本章小結 209
參考文獻 209
第12章 視頻編碼技術的最新研究進展 215
12.1 基于語義的視頻編碼 215
12.1.1 語義視頻編碼 215
12.1.2 用戶感知的語義視頻編碼 219
12.2 基于超分辨率復原的視頻編碼 222
12.2.1 超分辨率復原技術概述 222
12.2.2 基于超分辨率復原的視頻編碼技術 225
12.3 基于HEVC的立體視頻編碼技術 228
12.3.1 立體視頻編碼標準 228
12.3.2 幾種立體視頻編碼方案 230
12.3.3 基于HEVC的立體視頻編碼方案 232
參考文獻 234
精彩內容 3．3 熵編碼
熵編碼是純粹基于信號統計特性的編碼技術，是一種無損編碼方法，解碼后能無失真地恢復原始圖像。圖像/視頻編碼方法的效率取決于如何充分利用信源的統計特性。熵編碼的基本原理是給出現概率較大的符號一個短碼字，而給出現概率較小的符號一個長碼字，這樣使得最終的平均碼長很小。一個精心設計的熵編碼器，其輸出的平均碼長接近信源的信息熵，即碼長的下限。熵編碼把待壓縮的數據流看做簡單的數字序列，而并不關心這些數據的具體語義。
常用的熵編碼方法有游程編碼、Huffman編碼和算術編碼3種。
游程編碼主要用于量化后出現大量零系數的情形，利用游程表示連零碼，以降低為表示零碼所用的數據量。
Huffman編碼是一種不等長的最佳編碼方法，這里的“最佳”是指它的平均碼長對相同概率分布的信源是所有有效編碼方法中最短的。Huffman編碼必須預先知道信源的概率分布，這一般是難以做到的，通常采用對大量數據進行統計后得到的近似分布代替。但不同的圖像類型的系數分布總有差異，這導致實際應用時無法達到最佳性能。通過利用輸入數據序列自適應地匹配信源概率分布的方法，可以較好地改進Huffman編碼的性能，但這又帶來運算復雜，且不適合硬件實現的缺點。
算術編碼是20世
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目錄
品牌：圖書
| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | |
| 商品名稱： | 新一代高效視頻編碼技術 |
| 作者： | 卓力,張菁,李曉光 |
| 市場價： | 78元 |
| 文軒網價： | 60.8元【78折】 |
| ISBN號： | 9787115325396 |
| 出版社： | 人民郵電出版社 |
| 商品類型： | 圖書 |
| 其他參考信息（以實物為準） | ||
| 裝幀：平裝 | 開本：16開 | 語種：中文 |
| 出版時間：2013-11-01 | 版次：1 | 頁數：242 |
| 印刷時間：2013-11-01 | 印次：1 | 字數：379.00千字 |
| 主編推薦 | |
| 有關新一代高效視頻編碼的學術專著； 反映相關領域的最新研究進展； 科研工作的理想參考書； 注重理論基礎知識和最新研究成果之間的平衡； 先進性和實用性的完美統一； 語言流暢，圖文并茂，可讀性好。 |
| 內容簡介 | |
| 《新一代高效視頻編碼技術》由卓力、張菁、李曉光所著，本書是一本關于視頻編碼技術的學術專著，反映了相關技術領域最新的研究進展。全書共分為12章，首先討論了視頻基礎知識、視頻質量評價、視頻編碼技術、人眼視覺特性、碼率控制等基礎知識，接下來介紹了H.264/AVC、H.264SVC和HEVC3個視頻編碼國際標準，最后介紹了視頻編碼領域出現的一些新技術，如小波視頻編碼、基于壓縮感知的視頻編碼、基于人眼視覺特性的編碼、基于語義的視頻編碼、基于超分辨率復原的視頻編碼以及立體視頻編碼等。 《新一代高效視頻編碼技術》可供通信與電子系統、信號與信息處理、計算機應用等相關專業的研究人員、工程技術人員、高校教師、研究生和高年級本科生學習參考。 |
| 作者簡介 | |
| 卓力 博士，北京工業大學教授、博士生導師1992年畢業于電子科技大學無線電技術系，1998年和2004年分別獲得東南大學信號與信息處理專業碩士學位和北京工業大學模式識別與智能系統專業博士學位。2006年一2007年在悉尼大學從事博士后研究工作。作為項目負責人主持了國家自然科學基金、“863”計劃等20多個項目的研究工作。發表學術論文180余篇，出版3部專著，譯著5部。先后入選“教育部新世紀優秀人才支持計劃”、“人力資源與社會保障部留學歸國人員科技活動優秀類資助計劃”、“北京市科技新星計劃”、“北京市優秀人才培養計劃”、“北京市中青年骨干教師培養計劃”和“北京工業大學京華計劃”等。主要研究方向為圖像，視頻編碼與傳輸、多媒體信息安全和多媒體內容分析等。張菁 博士，北京工業大學副教授、碩士生導師2008年獲北京工業大學電路與系統專業博士學位。作為項目負責人主持國家自然科學基金2項，作為主要研究人員先后參加了國家自然科學基金、北京市自然科學基金等項目的研究工作。入選“北京市屬高校青年拔尖人才培養計劃”和“北京市優秀人才培養計劃”。發表學術論文50余篇。出版專著1部，譯著2部。主要研究方向為圖像，視頻信號與信息處理、圖像檢索等。李曉光 博士，北京工業大學副教授、碩士生導師2003年獲得北京工業大學工學學士學位，推免研究生；2005年提前攻博，2008年獲得北京工業大學工學博士學位。曾多次赴香港理工大學從事合作研究，2012年在悉尼大學做訪問學者。 &n ...... |
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| 第1章 視頻格式和質量評價 1 1.1 圖像與視頻 1 1.2 彩色空間 2 1.2.1 RGB彩色空間 3 1.2.2 YCbCr彩色空間 3 1.2.3 HSV彩色空間 4 1.3 抽樣格式 5 1.4 視頻格式 6 參考文獻 8 第2章 視頻質量評價 9 2.1 引言 9 2.2 視頻失真 10 2.2.1 塊效應 10 2.2.2 模糊效應 11 2.2.3 振鈴效應 11 2.2.4 噪聲 12 2.3 主觀質量評價 12 2.3.1 測試條件 12 2.3.2 測試方法 13 2.3.3 評分類型 14 2.3.4 主觀質量評價方法 15 2.4 客觀質量評價 17 2.4.1 FR評價標準 18 2.4.2 NR評價方法 21 參考文獻 22 第3章 視頻編碼技術基礎 24 3.1 預測編碼 24 3.2 變換編碼 25 3.2.1 正交變換 25 3.2.2 K-L變換 25 3.2.3 離散余弦變換 26 3.2.4 小波變換 27 3.3 熵編碼 29 3.4 矢量量化 30 3.5 混合編碼 30 參考文獻 33 第4章 人眼視覺系統特性 34 4.1 視覺信息處理的基本機理 34 4.1.1 視覺感官 35 4.1.2 視覺通路 36 4.1.3 視覺中樞 37 4.1.4 視覺感知 40 4.2 感興趣區的人眼視覺系統特性 40 4.2.1 視覺感興趣區 40 4.2.2 視覺掩蓋效應 41 4.3 人眼的視覺注意特性 45 4.3.1 視覺注意機制 45 4.3.2 視覺注意模型 48 4.4 基于視覺注意模型的壓縮域感興趣區檢測方法 56 4.4.1 壓縮域視覺顯著圖提取 57 4.4.2 視覺注意焦點的選擇與轉移 61 4.4.3 壓縮域感興趣區域檢測 62 4.4.4 實驗結果及分析 62 4.5 本章小結 64 參考文獻 65 第5章 碼率控制 71 5.1 碼率控制基本原理 71 5.2 碼率控制模式 72 5.2.1 恒定碼率模式 72 5.2.2 可變碼率模式 72 5.3 碼率控制理論 73 5.3.1 率失真函數 73 5.3.2 幾種經典的率失真模型 74 5.4 視頻標準中的碼率控制算法 75 5.4.1 VM5碼率控制算法 75 5.4.2 RM8碼率控制算法 76 5.4.3 TMN8碼率控制算法 76 5.4.4 TM5碼率控制算法 77 5.4.5 H.264碼率控制算法 79 5.5 基于H.264的幀層碼率控制算法 83 5.5.1 H.264率失真曲線 83 5.5.2 H.264率失真模型 86 5.5.3 基于率失真模型的碼率控制 87 5.5.4 實驗結果及分析 87 參考文獻 91 第6章 H.264/AVC視頻編碼新技術 92 6.1 H.264/AVC視頻編碼基本框架 92 6.2 基于行的H.264/AVC幀內預測編碼 93 6.2.1 隱式的基于行的幀內預測 94 6.2.2 實驗結果 98 6.3 H.264/AVC中可變位深的8×8整型變換和量化編碼 99 6.3.1 H.264/AVC中的8×8整型變換 99 6.3.2 H.264/AVC的量化和縮放 102 6.4 基于無損視頻信號統計特性的H.264/AVC自適應熵編碼器設計 104 6.4.1 無損編碼中殘差數據的統計特性 104 6.4.2 改進的CAVLC方法 105 6.4.3 改進的CABAC方法 109 6.4.4 實驗結果及分析 113 6.5 H.264視頻編碼的并行可擴展性 115 6.5.1 H.264中的并行計算 117 6.5.2 GOP級并行計算 118 6.5.3 幀級并行計算 119 6.5.4 片級并行計算 119 6.5.5 宏塊級并行計算 120 6.5.6 空間域宏塊級并行計算 120 6.5.7 時間域宏塊級并行計算 121 參考文獻 122 第7章 H.264/SVC可擴展視頻編碼 125 7.1 引言 125 7.2 H.264/SVC編碼框架 126 7.2.1 時間可擴展性 127 7.2.2 空間可擴展性 128 7.2.3 SNR可擴展性 129 7.3 H.264 SVC編碼性能評估 130 7.3.1 時間可擴展性 130 7.3.2 空間可擴展性 133 7.3.3 SNR可擴展性 134 7.3.4 其他特點 136 7.3.5 預處理濾波 138 參考文獻 139 第8章 HEVC視頻編碼標準 140 8.1 HEVC標準的結構 140 8.1.1 檔次、級別和層 140 8.1.2 視頻格式 141 8.1.3 條帶和分片 141 8.2 HEVC的基本編碼框架 142 8.2.1 HEVC基本編碼框架 143 8.2.2 HEVC的編碼單元和編碼結構 144 8.3 HEVC關鍵技術 146 8.3.1 幀內預測 147 8.3.2 幀間預測 150 8.3.3 變換、縮放和量化 154 8.3.4 熵編碼 155 8.3.5 環內濾波器 156 8.3.6 特殊編碼模式 158 8.4 HEVC編碼器控制 159 8.5 HEVC的語法結構 159 8.5.1 并行解碼語法和改進的條帶結構 160 8.5.2 HEVC高級語法 160 8.6 HEVC編碼工具配置 162 參考文獻 163 第9章 小波視頻編碼新技術 164 9.1 引言 164 9.2 傳統離散小波變換的缺點 164 9.3 雙樹小波變換 166 9.3.1 DTDWT 166 9.3.2 DTDWT濾波器組 169 9.3.3 三維DTDWT 170 9.4 粒子集群優化和多目標PSO 171 9.4.1 粒子集群優化 172 9.4.2 多目標PSO 173 9.5 基于多目標PSO的視頻編碼 173 9.5.1 編碼器模塊的修改 174 9.5.2 實驗結果與分析 176 參考文獻 177 第10章 基于壓縮感知的視頻編碼技術 179 10.1 引言 179 10.2 壓縮感知理論 180 10.2.1 稀疏性 180 10.2.2 不相干性 181 10.2.3 測量矩陣 181 10.2.4 CS重建 182 10.2.5 壓縮感知特性 183 10.3 壓縮視頻感知 183 10.4 分布式壓縮視頻感知 184 10.5 基于字典的壓縮視頻感知 186 10.6 本章小結 187 參考文獻 188 第11章 基于人眼視覺系統特性的視頻編碼 190 11.1 基于視覺敏感度的低比特圖像壓縮 190 11.1.1 人眼的視覺敏感度特征 190 11.1.2 基于視覺敏感度的低比特率圖像壓縮算法 191 11.2 基于視覺注意的視頻編碼方法 197 11.2.1 所提方法框圖 197 11.2.2 目標檢測算法 198 11.2.3 背景和目標區域的JPEG-2000編碼 199 11.2.4 視頻解碼重建 199 11.2.5 實驗結果與分析 199 11.3 基于人眼感興趣區的視頻編碼 202 11.3.1 感興趣區檢測和跟蹤 202 11.3.2 H.264/SVC標準的感興趣區編碼 208 11.3.3 感興趣區編碼的碼率控制 208 11.4 本章小結 209 參考文獻 209 第12章 視頻編碼技術的最新研究進展 215 12.1 基于語義的視頻編碼 215 12.1.1 語義視頻編碼 215 12.1.2 用戶感知的語義視頻編碼 219 12.2 基于超分辨率復原的視頻編碼 222 12.2.1 超分辨率復原技術概述 222 12.2.2 基于超分辨率復原的視頻編碼技術 225 12.3 基于HEVC的立體視頻編碼技術 228 12.3.1 立體視頻編碼標準 228 12.3.2 幾種立體視頻編碼方案 230 12.3.3 基于HEVC的立體視頻編碼方案 232 參考文獻 234 |
| 精彩內容 | |
| 3．3 熵編碼 熵編碼是純粹基于信號統計特性的編碼技術，是一種無損編碼方法，解碼后能無失真地恢復原始圖像。圖像/視頻編碼方法的效率取決于如何充分利用信源的統計特性。熵編碼的基本原理是給出現概率較大的符號一個短碼字，而給出現概率較小的符號一個長碼字，這樣使得最終的平均碼長很小。一個精心設計的熵編碼器，其輸出的平均碼長接近信源的信息熵，即碼長的下限。熵編碼把待壓縮的數據流看做簡單的數字序列，而并不關心這些數據的具體語義。 常用的熵編碼方法有游程編碼、Huffman編碼和算術編碼3種。 游程編碼主要用于量化后出現大量零系數的情形，利用游程表示連零碼，以降低為表示零碼所用的數據量。 Huffman編碼是一種不等長的最佳編碼方法，這里的“最佳”是指它的平均碼長對相同概率分布的信源是所有有效編碼方法中最短的。Huffman編碼必須預先知道信源的概率分布，這一般是難以做到的，通常采用對大量數據進行統計后得到的近似分布代替。但不同的圖像類型的系數分布總有差異，這導致實際應用時無法達到最佳性能。通過利用輸入數據序列自適應地匹配信源概率分布的方法，可以較好地改進Huffman編碼的性能，但這又帶來運算復雜，且不適合硬件實現的缺點。 算術編碼是20世 ...... |
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