图像编码技术综述
静态图像压缩方法综述概要
经典图像压缩方法
行程编码举例：
abbbccccddd 1a3b4c3d
经典图像压缩方法
（二）预测编码
（1）DPCM（差分脉冲编码调制）编码
预测编码是根据某一模型利用以往的样本值，对于新 样本值进行预测，然后将样本的实际值与其预测值相 减得到一个误差值，对这一误差值进行编码，如果模 型足够好且样本序列在时间上的相关性较强，那么误 差信号的幅度将远小于原始信号。 优点：编码过程直观、简捷、易于实现 不足：压缩能力有限。
经典图像压缩方法
DCT编码举例：
Lena上8*8的一块：
149 153 160 162 161 161 161 161 153 156 163 160 162 161 163 161 155 159 158 160 162 160 162 163 155 156 156 159 155 157 157 158 155 156 156 159 155 157 157 158 155 1260 1 12 23 17 6 156 11 9 2 156 7 2 0 159 F u, v 1 1 1 155 0 2 157 2 1 0 0 157 2 4 158 3
典型的统计编码法有哈夫曼编码（Huffman）、 算术编码和行程编码等。
经典图像压缩方法
（1）哈夫曼编码（Huffman）
哈夫曼编码根据信源中各种符号出现的概率进行编码， 出现概率越高的符号为其设计的码字越短，出现概率 越小的符号，则对应的码字越长，从而达到较少的平 均码长。 优点：哈夫曼编码是接近于信源熵的编码方法。 不足：哈夫曼编码要对原始数据扫描两遍，数据压缩 和还原速度都较慢。
cv研究方向及综述
cv研究方向及综述
计算机视觉（CV）是一个涉及多个子领域的学科，包括图像分类、目标检测、图像分割、目标跟踪、图像去噪、图像增强、风格化、三维重建、图像检索等。
1.图像分类：多类别图像分类、细粒度图像分类、多标签图像分类、实
例级图像分类、无监督图像分类等。
2.目标检测：吴恩达机器学习object location目标定位，关键在于将全
连接层改为卷积层。
3.图像分割：使用深度学习进行图像分割，包括全卷积像素标记网络，
编码器-解码器体系结构，多尺度以及基于金字塔的方法，递归网络，视觉注意模型以及对抗中的生成模型等。
4.目标跟踪：基于滤波理论、运动模型、特征匹配等多种方法的混合跟
踪算法研究，以及基于深度学习的目标跟踪算法研究。
5.图像去噪：比较研究不同深度学习技术对去噪效果的影响，包括加白
噪声图像的CNN、用于真实噪声图像的CNN、用于盲噪声去噪的CNN和用于混合噪声图像的CNN等。
6.图像增强：通过对图像进行变换、滤波、增强等操作，改善图像的视
觉效果或者提取更多的信息，例如超分辨率技术。
7.风格化：通过将一种艺术风格应用到图像上，改变其视觉效果。
8.三维重建：从二维图像中恢复三维场景的过程。
9.图像检索：基于内容的图像检索（CBIR），通过提取图像的特征，
进行相似度匹配，实现图像的检索。
总的来说，CV是一个充满活力的领域，涉及的研究方向非常广泛。
随着深度学习技术的发展，CV领域的研究和应用也取得了很大的进展。
不规则区域图像编码综述
ｆ ．Ｃ ｌｇ ｆ ｒａｉ ｃ ｎｅ＆Ｅ ｇｎｅｎ ，Ｌ ｒｈ ｕＵ ｉ ｒ ｔ ａｔ ｏ ａ ｓ ３０ ０ ｈｎ ； ｏｌ ｅｏ Ｉ ｏ ｔｎＳｉ ｃ １ ｅ ｆｎ ｍ ｏ ｅ ｎ ｉ ｒ ｇ ａｚｏ ｎ ｅ ｉ ，Ｌ ｒｈｕＧ ｎｕ７ ０ ０ ，Ｃ ｉ ｅｉ ｔ ｖ ｓｙ ｚ ａ ２ ｈｎ ｉ ｕ ｎＳ ｔ ｌｅ ａ ｎｈＣｎｅ ｉ ｕ ｎＧ ｎｕ７２ ５ ，Ｃ ｉａ ．Ｃ ｉａＪｕ ａ ａｅｉ ｕｃ ｅｔ ，Ｊ ｑ ａ ａｓ ３ ７ ０ ｈ ） ｑ ｌｔ Ｌ ｒ ｕ ｎ
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第２ ６卷 第 ６期
２０ ０ ６年 ６ 月
文章编号 ：０ １ ０ １ ２ ０ ） ６—１５ ０ １０ —９８ （ ０ ６ ０ ３ １— ３
计 算机应 用
Ｃｏ ｍｐｕ ｅ ｐ ｉａｉ ｎ ｔ ｒＡｐ ｌ ｔｏ ｓ ｃ
Ｖｏ ＿ ６ Ｎｏ ６ ｌ２ ．
Ａ ｓ ｒ ｃ ：Ｔ ｅ ｉ ｅ ｕ ａ ｅ ｉｎ ｍａ ｅ ｃ ｄ ｎ ｔ ｏ ｓ ｉ ｈ ｅ ｒ ｎ ｓ ｉ ｈｓ ｉ ｌ ， ｈ ｖ ｏ ｖ ｏ ｓ ｐ ｔｎ ｉｌ ｆ ｂ ｔ ａ ｔ ｈ ｒ ｇ ｌｒ ｒ ｇ ｏ ｉ ｇ ｏ ｉ ｇ ｍｅｈ ｄ ， ｔ ｔ ｅ ｎ ｗｅ ｏ ｅ ｎ ｔ ｉ ｅｄ ｒ ｓ ｆ ａ ｅ ｂ ｉｕ ｏｅ ｔ ｏ ａ
０ 弓言 ｌ
“ 第一代” 图像 编码技 术在 去 除图像 数 据的线 性相 关性 方面进行 了深入的研究 ， 出发 点是 消除 图像数据 的统计冗 其
１ 几种 区域 编码方法 的比较
图１ 所示为三种典型图像编码方案。图 １ ｂ为 ＪＥ （ ） ＰＧ所
数字图像处理文献综述
数字图像处理技术综述摘要：随着计算机的普及，数字图像处理技术也获得了迅速发展，逐渐走进社会生产生活的各个方面。
本文是对数字图像处理技术的一个总体概述，包括其内涵、优势、主要方法及应用，最后对其发展做了简单的总结。
关键词：数字图像、图像处理技术、处理方法、应用领域Overview of digital image processing technologyAbstract: With the popularization of computer, digital image processing technology also won the rapid development, and gradually go into all aspects of social life and production. This paper is a general overview of the digital image processing technology, including its connotation, advantage, main method and its application. And finally, I do a simple summary of the development.Keywords: digital image, image processing technology, processing method, application field前言：图像处理技术被分为模拟图像处理和数字图像处理两大类。
数字图像处理技术一般都用计算机处理或实时的硬件处理，因此也称之为计算机图像处理[1]。
而时至今日，随着计算机的迅速普及，数字图像处理技术也飞速发展着，因为其用途的多样性，可以被广泛运用于医学、交通、化学等各个领域。
一、数字图像处理技术的概念内涵数字图像处理技术是指将一种图像信号转变为二进制数字信号，经过计算机对而其进行的图像变换、编码压缩、增强和复原以及分割、特征提取等处理，而高精准的还原到显示器的过程[2]。
图像加密技术
基于密码学的图像加密技术综述摘要：Internet技术的发展，人们对通信隐私和信息安全技术越来越重视．综述了图像加密技术的进展状况，对其中的若干图像加密技术，如图像像素置乱技术、基于秘密分割和秘密共享的图像加密技术、基于现代密码学体制的图像加密技术以及基于混沌动力学体制的图像加密技术的原理、特点可算法实现都做了阐述，并对这些图像加密技术做了分析与比较，指出了它们各自的优缺点和应用局限性．并讨论了今后的发展方向．英文摘要：Development of Internet technology, people communicate privacy and information security technology more and more attention. Overview of the progress of image encryption technology, on which the number of image encryption technology, such as image pixel scrambling technology, based on a secret shared secret image segmentation and encryption technology, cryptography system based on modern technology and image encryption system based on chaotic dynamics the principle of image encryption technology, the characteristics can be described algorithm have done, and Liu made these images encryption technology analysis and comparison, pointing out their advantages and disadvantages and application limitations. And discussed the future direction of development.关键词：图像加密，像素置乱，秘密分享，密码学，混沌加密英文关键词：Image encryption, scrambling pixels, secret sharing, cryptography, chaotic encryption引言随着1nlernet技术的飞速发展．为信息的网络传播开辟了道路，很多信息都可以迅速方便地在网发布和传输，但这同时也带来了信息安全的隐患题．具统计，全世界几乎每20秒钟就有一起黑客入侵事件发生．现在，信息安全技术不但关系到个人通信的隐私问题，关系到一个企业的商业机密和企业的生存问题(仅美国每年由于信息安全问题所造成的经济损失就超过1000亿美元)，而且也关系到-个国家的安全问题．因此，信息安全技术正越来越受到全社会的普遍关注．由于图像信息形象、生动，因而被人类广为利用，成为人类表达信息的重要手段之一．现在，图像数据的拥有者可以在Internet上发布和拍卖他所拥有的图像数据，这种方式不但方便快捷，不受地域限制。
图像压缩编码方法综述
变 换编 码 等 。 面 我们 主要 根 据 第二 种 分 类方 法 对 图 像 压缩 下
方 法 的基 本 原 理 和方 法 进 行介 绍 。
３ 经 典图像压 缩方 法
３１ 统计 编 码 ．
统 计 编 码 又 称 熵 编 码 ， 是 对 于 有 不 同概长 度 的码 字 ， 概 率 大 的 事 件 分 配 以短 的码 字 ， 而 对 从 使 平均 码 字 最 短 。统计 编 码 实 现 事件 出现 的概 率 与 码 字 长度 的 最佳 匹配 。 型 的统 计 编 码 法有 哈夫 曼 编 码 （ ｕｆ ａ ）算 典 Ｈ ｆｎｎ 、 ｉ
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影
像
技
术
２０ ０ ７年
第 １期
图像 压 缩 编码 方 法综 述
孟 宪伟 ， 磊 晏
（ 北京 大 学遥 感与 Ｇ Ｓ － Ｉ， 究所 ， 间信 息 集成 与 ３ Ｓ程 应 用 北 京 市重 点 实验 室 ， 京 １０７ ） ￣ 空 Ｓ－ 北 ０ ８ １
编 码 是 指解 码 后 的数 据 与 原 始数 据 完 全 相 同 ， 有 任 何 信 息 没 损失 ， 常用 的无 损 编 码方 法 有 哈 夫曼 编 码 、 术 编码 、Ｚ 编 算 ＬＷ
码 等 ； 损 压 缩编 码 实 施 解 码 后 的 数 据 与 原 始数 据 有 一 定 的 有 偏 差 ， 复 数 据 只 是 某 种 失 真度 下 的 近 似 ， 用 的 方 法 主 要 恢 常 有离散余 弦编 码（ ＤＣＴ 、 分 脉 冲 预 测 编 码 （ Ｃ ）量 化 ）差 ＤＰ Ｍ 、 等 ； 据 所用 方 法 的 原 理 不 同 ， 分 为 预测 编 码 、 计 编码 、 根 可 统
摘要： 本文对图像压缩的几种经典压缩编码方法进行了汇总和分析。介绍了他们的压缩原理和特点， 然后对新
数字媒体技术毕业论文文献综述
数字媒体技术毕业论文文献综述数字媒体技术是一门涵盖计算机科学、信息技术、通信技术和艺术设计等多个领域的学科，其广泛应用于数字内容的创作、处理、传输和展示等方面。
随着科技的不断进步和数字化时代的到来，数字媒体技术在娱乐、教育、广告、医疗等众多领域都发挥着重要作用。
本文旨在通过综述相关文献，对数字媒体技术的研究和应用进行探讨，以期进一步促进该领域的发展与创新。
一、数字媒体技术的发展历程数字媒体技术的发展经历了多个阶段。
早期的数字媒体技术主要集中在电影和电视领域，随着计算机和互联网的大规模普及，数字媒体技术得到了快速发展。
在20世纪末和21世纪初，数字媒体技术逐渐成为一门独立的学科，并在社交网络、虚拟现实、增强现实等领域中取得了重要进展。
二、数字媒体技术的关键技术与算法1. 图像处理技术图像处理技术是数字媒体技术的重要组成部分，主要包括图像采集、压缩、增强和恢复等方面。
其中，图像压缩算法在数字图像传输和存储中起着关键作用，常用的压缩算法有JPEG和PNG等。
2. 音频处理技术音频处理技术主要涉及音频编码、音频增强和音频合成等方面。
在音频编码方面，常用的算法有MP3和AAC等，它们能够将音频信号压缩存储并保证一定的音质。
3. 视频处理技术视频处理技术是数字媒体技术中最复杂的领域之一，主要包括视频编码、视频切割和视频特效等方面。
著名的视频编码算法包括H.264和HEVC等，它们在视频压缩方面具有较高的效率和优秀的视觉效果。
三、数字媒体技术在娱乐和文化产业中的应用数字媒体技术在娱乐和文化产业中的应用越来越广泛。
例如，虚拟现实技术为游戏和电影等领域带来了全新的体验，增强现实技术让用户能够与虚拟和现实世界进行互动。
此外，数字媒体技术还促进了数字音乐、数字电影和数字艺术的发展，为创作者提供了更多的表达和创作方式。
四、数字媒体技术在教育和科研领域中的应用数字媒体技术在教育和科研领域中具有重要意义。
通过数字化学习平台和教育游戏，学生能够更加方便地获取知识，并获得更加丰富和深入的学习体验。
计算机图形图像处理技术综述
计算机图形图像处理技术综述一、引言计算机图形图像处理技术的发展可以追溯到1960年代，随着计算机硬件和软件的不断发展，图形图像处理技术的应用越来越广泛，逐渐成为计算机科学中一个重要的研究领域。
本文将综述图形图像处理技术的发展历程和应用领域，重点介绍图像处理算法和技术。
二、图形图像处理技术的发展历程1. 可编程图形处理器（GPU）GPU于20世纪90年代中期推出，其强大的并行运算能力使得其成为计算机图形图像处理领域的重要技术。
GPU主要用于加速渲染和图像处理等领域，其性能已经超越了传统的中央处理器(CPU)。
随着GPU技术的不断提升，GPU已经成为计算机图形图像处理领域的重要技术之一。
2. 数字图像处理技术数字图像处理技术是指用数字计算机对图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术和数字图像技术的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于医学图像处理、遥感图像处理等领域。
数字图像处理技术的研究成果在不断地推动着图像处理技术的发展。
3. 图像识别技术图像识别技术是指在计算机上对图像进行识别和分类的技术。
这种技术包含了数字图像处理技术、机器学习、统计学等多个领域，而机器学习是其中的重要技术，包括支持向量机(SVM)、神经网络、决策树等算法。
图像识别技术已经被广泛应用于人脸识别、自然语言处理等领域。
4. 视频处理技术视频处理技术是指对视频进行处理和分析的技术，包括视频压缩、视频编解码、视频传输等，这些技术都是实现高质量视频传输的基础。
视频处理技术已经在实时视频会议、视频监控、互联网直播等领域得到广泛应用。
三、图形图像处理技术的应用领域1. 模拟仿真模拟仿真是一种通过计算机图形图像处理技术来模拟真实环境的技术。
它被广泛应用于航空、汽车、航天等领域中，以及军事训练、医疗仿真中等领域，为这些领域的发展做出了巨大贡献。
2. 数字非接触式测量技术数字非接触式测量技术是指通过计算机图形图像处理技术来进行测量的技术。
此技术可广泛应用于多个领域，包括工业、医学、军事等，能够大幅度提高精度和生产效率。
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图像编码技术综述
现如今，图像已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，在数字化时代，随着图像数据的爆炸性增长，如何高效地存储和传输
图像数据成为一个重要的课题。
图像编码技术应运而生，并在图像处
理领域中发挥着重要作用。
本文将全面综述几种常见的图像编码技术，包括无损编码和有损编码。
一、无损编码
无损编码是指在压缩图像数据时不引入任何失真。
它适用于那些
对图像质量要求比较高的应用场景，比如医学图像等。
以下将介绍几
种常见的无损编码算法。
1. 无差异预测编码（PCM）
PCM（Pulse Code Modulation）是一种最基本的无损编码方法。
它通过将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，然后利用离散量化
将每个样本转化为一个固定的编码值。
PCM编码虽然简单高效，但是对于图像数据量比较大的情况下，需消耗大量存储空间。
2. 预测编码
预测编码利用图像中的空间相关性，通过预测像素值，然后只编
码预测残差。
它能够显著减少冗余信息的传输。
常见的预测编码方法
有差分编码（DPCM）和自适应预测编码（APC）。
DPCM根据前一个像素估计当前像素的值，而APC则根据图像块之间的相关性进行预测。
二、有损编码
有损编码是指在压缩图像数据的同时，对图像质量进行一定的牺牲。
它适用于那些对图像质量要求相对较低并且要求高压缩率的应用场景，如数字广播等。
以下将介绍几种常见的有损编码算法。
1. 基于变换的编码
基于变换的编码方法首先对图像进行变换，以提取图像的能量集中部分，然后再对变换后的系数进行压缩。
其中最著名的就是离散余弦变换（DCT）编码。
它将图像转换到频域，能够将图像的许多能量集中在较低频率部分，从而实现更高的压缩率。
2. 预测编码
与无损编码中的预测编码类似，有损编码中的预测编码方法也是通过预测像素值来减少冗余信息的传输。
然而，有损编码中的预测编码方法通常会对预测误差进行量化和编码，以降低图像的质量。
编码就是一种典型的基于预测编码的视频编码标准，它在图像质量和压缩率之间取得了良好的平衡。
总结
图像编码技术在数字化时代扮演着重要的角色，它能够将大量的图像数据进行高效的存储和传输。
本文综述了几种常见的图像编码技术，包括无损编码和有损编码。
无损编码适用于对图像质量要求较高的场景，而有损编码则适用于对图像质量要求相对较低的场景。
无论是哪种编码算法，都在不同程度上平衡了图像质量和压缩率之间的关
系。
随着科技的不断进步，图像编码技术也在不断发展，我们期待未来能够有更多高效且质量优秀的图像编码算法的出现。