我一直在尝试使用哈夫曼压缩技术来减小图像的大小,同时保持图像的无损压缩。但我也读到了可以通过预测编码进一步压缩图像数据来降低熵的方法。
据我所知,在无损JPEG标准中,每个像素都被预测为已经按栅格顺序遇到的相邻4个像素的加权平均值(三个以上方和一个在左边)。例如,试图基于前面的像素x来预测像素a的值,即左侧和上方的像素:
我不明白这个方法如何降低熵?在保持无损的情况下,这如何帮助我进一步压缩我的图像?
感谢您的解答。
编辑:
在使用预测编码图像后,我注意到直方图数据显示各种像素的+-1非常多。这在某些情况下会大大降低熵。以下是屏幕截图:
据我所知,在无损JPEG标准中,每个像素都被预测为已经按栅格顺序遇到的相邻4个像素的加权平均值(三个以上方和一个在左边)。例如,试图基于前面的像素x来预测像素a的值,即左侧和上方的像素:
x x x
x a
然后计算并编码残差(预测值与实际值之间的差异)。
但我不明白的是,如果平均4个相邻像素不是4的倍数,会得到一个分数,对吗?这个分数应该被忽略吗?如果是,那么一个8位图像(保存在byte[]
中)的正确编码应该是:
public static void Encode(byte[] buffer, int width, int height)
{
var tempBuff = new byte[buffer.Length];
for (int i = 0; i < buffer.Length; i++)
{
tempBuff[i] = buffer[i];
}
for (int i = 1; i < height; i++)
{
for (int j = 1; j < width - 1; j++)
{
int offsetUp = ((i - 1) * width) + (j - 1);
int offset = (i * width) + (j - 1);
int a = tempBuff[offsetUp];
int b = tempBuff[offsetUp + 1];
int c = tempBuff[offsetUp + 2];
int d = tempBuff[offset];
int pixel = tempBuff[offset + 1];
var ave = (a + b + c + d) / 4;
var val = (byte)(ave - pixel);
buffer[offset + 1] = val;
}
}
}
public static void Decode(byte[] buffer, int width, int height)
{
for (int i = 1; i < height; i++)
{
for (int j = 1; j < width - 1; j++)
{
int offsetUp = ((i - 1) * width) + (j - 1);
int offset = (i * width) + (j - 1);
int a = buffer[offsetUp];
int b = buffer[offsetUp + 1];
int c = buffer[offsetUp + 2];
int d = buffer[offset];
int pixel = buffer[offset + 1];
var ave = (a + b + c + d) / 4;
var val = (byte)(ave - pixel);
buffer[offset + 1] = val;
}
}
}
我不明白这个方法如何降低熵?在保持无损的情况下,这如何帮助我进一步压缩我的图像?
感谢您的解答。
编辑:
在使用预测编码图像后,我注意到直方图数据显示各种像素的+-1非常多。这在某些情况下会大大降低熵。以下是屏幕截图: