matlab静态图像分割与边缘检测及图像压缩与编码
浅析基于MATLAB的图像分割方法
像 中要提取 的 目标 物 与其背 景在灰 度特 性上 的差异 ，通过
设 置 合 适 的 灰 度 门 限 （ 值 ） 将 图 像 的 灰 度 划 分 为 两 个 或 阈 ， 多个 灰 度 区 间 ， 以确 定 有 意 义 的 区 域 或 分 割 物 体 的边 界 。 阈 值 分 割 常 用 于 图像 的 二 值 化 处 理 ， 选 择 一 个 合 适 的 阈值 ， 即 通 过 判 断 图像 中 的 每 一 个 像 素 点 的 特 征 属 性 是 否 满 足 阂 值
绍， 重点对 边缘检 测技 术的几 种常用 算 子进行 比较分 析 ， 并 通 过 ＭＡＴ ＡＢ 数 字 图 像 处 理 工 具 编 程 实 现 基 于 各 算 子 的 Ｌ
边缘 检测 。
２ ．基 于 阈 值 的 图像 分 割 阈 值 分 割 『 一 种 常 用 的 图 像 分 割 方 法 ， 主 要 利 用 图 ２ １ 是 它
阈值 分 割 。
对 于 图像 函数 ｒ ，）它 在像 素 点（ ，） 的梯 度 是一 （ ｙ， ｘ ｘｙ处
个矢量 ， 义为： 定
Ｇｘ） ［ ］ Ｅ’＝票 ｆｙ （］
梯度有 两个重要特性 ： （） 度 的方 向 为 函 数 ｆ ，） 大 变 化 率 的 方 向 ； １梯 （ Ｙ最 ｘ
划分成若 干个这样 的有意义 区域 的过程 ， 各区域是具有 相近
特 性 的像 素 的连 通 集 合 。
始 区域 ， 根据给定 的均 匀性检测准 则进行分裂 和合并这些 区
域 ， 步 改 善 区 域 划 分 的 性 能 ， 至 最 后 将 图 像 分 成 数 量 最 逐 直 少 的均匀区域 为止。 ４ ．基 于 边 缘 检 测 的 图 像 分 割 及 算 子 分 析 边 缘 是 指 图 像 中像 素 灰 度 值 或 色 彩 等 属 性 有 突 变 的 像 素 的集 合 ， 存 在 于 目标 与 背 景 、 它 目标 与 目标 之 间 ， 含 了丰 包 富 的 图 像 信 息 。基 于 边 缘 检 测 ［ 图 像 分 割 正 是利 用 边 缘 的 ２ ］ 的 灰 度 变 化 特 性 ， 过 考 察 图 像 中各 像 素 在 某 个 邻 域 内 灰 度 的 通
matlab数字图像处理实验报告
《数字图像处理实验报告》实验一图像的增强一.实验目的1.熟悉图像在MATLAB下的读写、输出；2.熟悉直方图；3.熟悉图像的线性指数等；4.熟悉图像的算术运算和几何变换。
二.实验仪器计算机、MATLAB软件三.实验原理图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。
从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像。
其基本原理是：对一幅图像的灰度直方图，经过一定的变换之后，使其成为均匀或基本均匀的，即使得分布在每一个灰度等级上的像素个数．f=H等或基本相等。
此方法是典刑的图像空间域技术处理，但是由于灰度直方图只是近似的概率密度函数，因此，当用离散的灰度等级做变换时，很难得到完全平坦均匀的结果。
频率域增强技术频率域增强是首先将图像从空间与变换到频域，然后进行各种各样的处理，再将所得到的结果进行反变换，从而达到图像处理的目的。
常用的变换方法有傅里叶变换、DCT变换、沃尔什-哈达玛变换、小波变换等。
假定原图像为f(x，y)，经傅立叶变换为F(u，v)。
频率域增强就是选择合适的滤波器H(u,v)对F(u,v)的频谱成分进行处理，然后经逆傅立叶变换得到增强的图像。
四.实验内容及步骤1.图像在MATLAB下的读写、输出；实验过程：>> I = imread('F:\image\');figure;imshow(I);title('Original Image');text(size(I,2),size(I,1)+15, ...'', ...'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 25% > In imuitools\private\initSize at 86In imshow at 1962.给定函数的累积直方图。
图像与MATLAB数字图象处理汉化版
MATLAB的图像处理函数分类 ：
• 图像的几何操作 • 图像变换 • 图像分析和增强 • 图像压缩
图像格式和类型
• 真彩色图像（RGB图像） 利用R0、.61G1、8 B三0.个83分92量表示一个像素的颜色。
图像变换：
• 图像变换是图像处理的重要工具。通过变换，改变图像的表示域，可以对图像的后继 处理带来极大的方便。
• 例如： 傅立叶变换：图像的频域分析 离散余弦变换： 使能量集中利于图像压缩。
傅立叶变换的例子：
• load imdemos saturn2 • imshow(saturn2) • b=fft2(saturn2); • figure • imshow(log(abs(b)),[]) • colormap(jet(64)); • colorbar
RGB色系 —— 颜色构成
品红(255,0,255)
蓝(0,0,255)
青(0,255,255)
白(255,255,255)
红(255,0,0)
黑(0,0,0)
绿(0,255,0)
黄(255,255,0)
R:200 G:50 B:120
2.3索引彩色图像 2.4数据类型和相互转换 2.5图像文件和格式
• I=imread(‘tire.tif’);
%读入图像
• J=histeq(I);
%直方图均化
• subplot(1,2,1),imshow(I) %显示原始图像
• subplot(1,2,2),imshow(J) %显示增强后图像
• figure
• subplot(1,2,1),imhist(I,64) %显示直方图
matlab边缘提取及拟合
matlab边缘提取及拟合边缘提取及拟合是数字图像处理中的一个重要的步骤。
边缘可以用于图像分割、物体识别、目标跟踪等领域。
本文将介绍边缘提取的常用方法以及拟合方法，并结合MATLAB代码进行讲解。
一、边缘提取方法1. Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，其原理是利用像素点周围的灰度值来计算梯度，从而得到边缘。
在MATLAB中，可以使用imgradient函数实现Sobel算子。
代码示例：I = imread('lena.png');[Gx, Gy] = imgradientxy(I);[Gmag, Gdir] = imgradient(Gx, Gy);imshowpair(Gmag, Gdir, 'montage');2. Canny算子Canny算子是一种基于多级阈值的边缘检测算法，其原理是先通过高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算梯度，再进行非极大值抑制和双阈值分割，最后得到边缘。
在MATLAB中，可以使用edge函数实现Canny算子。
代码示例：I = imread('lena.png');BW = edge(I, 'canny');imshow(BW);二、拟合方法1. 直线拟合直线拟合是一种常用的边缘拟合方法，其原理是通过最小二乘法对边缘点进行拟合，从而得到一条直线。
在MATLAB中，可以使用polyfit函数实现直线拟合。
代码示例：I = imread('lena.png');BW = edge(I, 'canny');[H, T, R] = hough(BW);P = houghpeaks(H, 10);lines = houghlines(BW, T, R, P);imshow(I), hold onmax_len = 0;for k = 1:length(lines)xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');% Plot beginnings and ends of linesplot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');% Determine the endpoints of the longest line segmentlen = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2);if ( len > max_len)max_len = len;xy_long = xy;endend2. 圆拟合圆拟合是一种边缘拟合方法，其原理是通过最小二乘法对边缘点进行拟合，从而得到一个圆。
利用Matlab进行数据压缩与解压缩
利用Matlab进行数据压缩与解压缩数据压缩与解压缩是信息技术领域中一项重要的工作，它可以帮助我们减少数据的存储空间和传输带宽，提高数据的传输速度和存储效率。
而Matlab作为一种功能强大的数学软件，也提供了多种方法和工具来进行数据压缩与解压缩的操作。
本文将介绍如何利用Matlab进行数据压缩与解压缩的过程，并探讨一些常用的压缩算法与技术。
一、数据压缩的概念与重要性数据压缩是将原始数据通过一定的算法和技术，使得压缩后的数据在占用存储空间或者传输带宽上减少，但保持原始数据的一些重要特征。
数据压缩有着广泛的应用场景，比如在图像和视频处理中，我们经常需要对大量的图像和视频数据进行传输和存储，若能将这些数据压缩后再传输和存储，就能大大提高传输效率和节省存储空间。
二、Matlab的数据压缩与解压缩函数Matlab提供了多种数据压缩与解压缩的函数和工具箱，其中最常见的有gzip、zlib、zip等函数。
gzip函数可以将一个或多个文件压缩成一个gzip格式的文件，zlib函数可以将一个或多个文件压缩成一个zlib格式的文件，zip函数则可以将一个或多个文件压缩成一个zip格式的文件。
这些函数的使用方法非常简单，只需传入待压缩文件的路径和压缩文件的路径即可进行压缩和解压缩。
三、常用的数据压缩算法1. 哈夫曼编码哈夫曼编码是一种可变字长编码技术，它根据每个符号（或字符）出现的概率来赋予该符号的编码，出现概率高的符号会被赋予较短的编码，出现概率低的符号会被赋予较长的编码。
在Matlab中，可以使用huffmandict函数生成哈夫曼编码的字典，使用huffmanenco函数对数据进行编码，使用huffmandeco函数对数据进行解码。
2. Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法LZW算法是一种基于词典的无损压缩算法，它的主要思想是将连续出现的字符序列映射为一个索引，并将该索引存储起来，从而达到压缩数据的目的。
Matlab在图像处理中的应用与技巧
Matlab在图像处理中的应用与技巧引言图像处理是计算机科学领域中的一个重要分支，通过对图像进行处理和分析，可以获得许多有价值的信息。
而MATLAB作为一个强大的计算软件，具备了丰富的图像处理函数和工具箱，可以帮助我们实现各种复杂的图像处理任务。
本文将介绍MATLAB在图像处理中的应用与技巧，帮助读者更好地利用MATLAB进行图像处理。
一、图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像文件。
例如，要读取一张名为"image.jpg"的图像文件，可以使用以下代码：```MATLABimage = imread('image.jpg');```而imshow函数则可以将图像显示在窗口中，例如：```MATLABimshow(image);```通过这两个简单的函数，我们可以很方便地读取和显示图像。
二、图像的基本处理1.图像的缩放在图像处理过程中，经常需要将图像进行缩放。
MATLAB提供了imresize函数来实现图像的缩放，例如：```MATLABnew_image = imresize(image, [height, width]);```其中，height和width分别表示缩放后图像的高度和宽度。
2.图像的灰度化有时候我们只关注图像的亮度信息，而忽略了彩色信息。
此时可以将图像转换为灰度图像，MATLAB提供了rgb2gray函数来实现图像的灰度化，例如：```MATLABgray_image = rgb2gray(image);```gray_image即为灰度图像。
3.图像的旋转有时候我们需要将图像进行旋转，MATLAB提供了imrotate函数来实现图像的旋转，例如：```MATLABrotated_image = imrotate(image, angle);```其中，angle表示旋转的角度。
三、图像的增强处理1.图像的边缘检测在许多图像处理任务中，边缘是重要的特征之一。
图像边缘检测各种算子MATLAB实现以及实际应用
《图像处理中的数学方法》实验报告学生姓名：***教师姓名：曾理学院：数学与统计学院专业：信息与计算科学学号：********联系方式：139****1645梯度和拉普拉斯算子在图像边缘检测中的应用一、数学方法边缘检测最通用的方法是检测灰度值的不连续性，这种不连续性用一阶和二阶导数来检测。
1.（1）一阶导数：一阶导数即为梯度，对于平面上的图像来说，我们只需用到二维函数的梯度，即：∇f=[g xg y]=[ðf ðxðfðy],该向量的幅值：∇f=mag(∇f)=[g x2+g y2]1/2= [(ðf/ðx)2+(ðf/ðy)2]1/2,为简化计算，省略上式平方根，得到近似值∇f≈g x2+g y2；或通过取绝对值来近似，得到：∇f≈|g x|+|g y|。
（2）二阶导数：二阶导数通常用拉普拉斯算子来计算，由二阶微分构成：∇2f(x,y)=ð2f(x,y)ðx2+ð2f(x,y)ðy22.边缘检测的基本思想：（1）寻找灰度的一阶导数的幅度大于某个指定阈值的位置；（2）寻找灰度的二阶导数有零交叉的位置。
3.几种方法简介（1）Sobel边缘检测器：以差分来代替一阶导数。
Sobel边缘检测器使用一个3×3邻域的行和列之间的离散差来计算梯度，其中，每行或每列的中心像素用2来加权，以提供平滑效果。
∇f=[g x2+g y2]1/2={[(z7+2z8+z9)−(z1+2z2+z3)]2+[(z3+2z6+z9)−(z1+2z4+z7)]2}1/2（2）Prewitt边缘检测器:使用下图所示模板来数字化地近似一阶导数。
与Sobel检测器相比，计算上简单一些，但产生的结果中噪声可能会稍微大一些。
g x=(z7+z8+z9)−(z1+z2+z3)g y=(z3+z6+z9)−(z1−z4−z7)（3）Roberts边缘检测器：使用下图所示模板来数字化地将一阶导数近似为相邻像素之间的差，它与前述检测器相比功能有限（非对称，且不能检测多种45°倍数的边缘）。
边缘检测原理(内含三种算法)
边缘检测原理的论述摘要数字图像处理技术是信息科学中近几十年来发展最为迅速的学科之一。
图像边缘是图像最基本的一种特征，边缘在图像的分析中起着重要的作用。
边缘作为图像的一种基本特征，在图像识别、图像分割、图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，其目的就是精确定位边缘，同时更好地抑制噪声。
目前，数字图像处理技术被广泛应用于航空航天、通信、医学及工业生产等领域中。
图像边缘提取的手段多种多样，本文主要通过MATLAB语言编程分别用不同的算子例如Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Kirsch算子、Laplacian算子、Log算子和Canny算子等来实现静态图像的边缘检测，并且和检测加入高斯噪声的图像进行对比。
阐述了不同算子在进行图像边缘提取的特点，并在此基础上提出利用小波变换来实现静态图像的边缘检测。
【关键字】图像边缘数字图像边缘检测小波变换背景图像处理就是对图像信息加工以满足人的视觉心理或应用需求的方法。
图像处理方法有光学方法和电子学方法。
从20世纪60年代起随着电子计算机和计算技术的不断提高和普及，数字图像处理进入了高速发展时期，而数字图像处理就是利用数字计算机或其它的硬件设备对图像信息转换而得到的电信号进行某些数学处理以提高图像的实用性。
计算机进行图像处理一般有两个目的：(1)产生更适合人观察和识别的图像。
(2)希望能由计算机自动识别和理解图像。
数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。
边缘是图象最基本的特征.边缘检测在计算机视觉、图象分析等应用中起着重要的作用,是图象分析与识别的重要环节,这是因为子图象的边缘包含了用于识别的有用信息.所以边缘检测是图像分析和模式识别的主要特征提取手段。
所谓边缘是指其周围像素灰度后阶变化或屋顶状变化的那些像素的集合,它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域,基元与基元之间。
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菇耳希理工営『乳 学号 14102500892 完成时间 2013.12.2 光电图像处理实验报告 实验三： 静态图像分割与边缘检测
作 者 肖剑洪 专 业电子科学与技术 菇耳希理工営『乳 学号 14102500892
完成时间 2013.12.2 学 院 物理与电子学院 指导老师 王晓明 实验三 静态图像分割与边缘检测 一、实验目的 1．学习常用的图像分割与边缘检测方法， 并通过实验使学生体会一些主要的分 割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响； 2．观察图像分割的结果， 产生对所讲述理论知识的直观认识， 加深对图像分割 与边缘检测相关理论知识的理解。 3．掌握常用图象分割及边缘检测方法的算法设计及编程实现； 4•学会使用MATLAB^件中关于图像分割与边缘检测的函数；
二、实验设备 联想图像处理工作站 三、实验内容及要求 1．自己编写 M-function 实现图像阈值分割算法， 要求该程序能对 256 级灰度
图像进行处理，显示处理前、后图像； 2．自己编写 M-function 实现利用 Sobel 算子进行图像边缘检测的算法， 并对 图像进行检测，显示原图像、处理后的图像。 3．调用 Matlab 自带的图像处理函数，用不同的算子对图像进行分割、边缘检 测，比较结果。 4•结合以上实验内容，使用ICETECK-DM642-IDK-MS验系统进行相应的动态 视频图像分割及边缘检测，观察结果。 四、实验原理 1．图像分割
图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程， 小区域是某种 意义下具有共同属性的像素的连通集合。图像分割有三种不同的途径：区域法、 边界法、边缘法。最常用的是灰度阈值化处理进行的图像分割： g(x,y) 0 f(X，y)T 255 f(x, y) T
域值T的选取直接影响分割的效果! （1） 直方图双峰域值选择 （2） 迭代域值选择 迭代思想：选择一个初始估计值，通过某种策略不断改进（调制）新的估 计值，直到满足给定的准则。 迭代步骤： ⑴选择一个初值估计值T，一般为最大灰度值和最小灰度值的中间值； ⑵使用域值T分割图像，得到两组像素 G1（＞=T）和G2（＜T）; ⑶计算两组像素的灰度均值：卩1和卩2; ⑷计算新域值T =（卩1和卩2） /2; ⑸重复步骤2〜4,直到新域值的改变量小于预先定义的参数 e。 （3）最大类间方差法（Otsu） 思想： ⑴将图像中目标和背景看作分属不同类别的像素组成； ⑵判别分析法的目标是确定域值使分属不同类别的像素的类间方差最大。 1 .边缘检测 灰度或结构等信息的突变出称为边缘，在空间域借助微分算子通过卷积来 完成，而空域的微分在离散数字图像可以采用差分来近似。 基于一阶导数的边缘检测算子有 Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子等, 基于二阶导数的边缘检测算子有 Sobel算子为一对模板：
五、实验步骤 1）灰度阈值分割实验（使用迭代阈值选择方法）
Laplace算子，LOG算子是一种改进的方式 -1 -2 -1 0 0 0 — -1 0 1
-2 0 2
—
1.根据实验内容的要求在 MATLAB软件中编写相应程序; 2) 使用Sobel算子的边缘检测实验 3) 调用Matlab已有的图像处理函数，对图像进行分割和边缘检测 a. 调用边缘检测函数edge,并与自己编写的函数运行结果进行比较； b. 用其他边缘检测算子和分割方法对图像进行处理，并对结果进行比较。 2. 调试运行程序，并记录结果。 3. 结合以上实验内容，使用ICETECK-DM642-IDK-MS验系统进行相应的动态 视频图像增强处理，观察结果。 4. 完成实验报告。
六、实验程序清单和实验结果及分析 1. 图像分割
clear all, close all; H= imread('f:/1.jpg'); I=rgb2gray(H);
figure ⑴,imshow(l) figure(2); imhist(I) T=120/255; Ibw1 = im2bw(I,T); %选择阈值 T=120/255 对图像二值化；
figure(3); subplot(1,2,1), imshow(lbw1); T=graythresh(I); %采用Otsu方法计算最优阈值 T对图像二值化；
L = uin t8(T*255) Ibw2 = im2bw(I,T); subplot(1,2,2), imshow(Ibw2); (2)迭代域值选择 clc;clear all; H=imread('f:/1.jpg'); l=rgb2gray(H);
l=double(l)/255; k1=(max(max(l))+m in(min (l)))/2; [rows cols]=size(l); coun t1=0; coun t2=0; for i=1:rows for j=1:cols if I(i,j)coun t1=co un t1+1; G1(co un t1).l=l(i,j); else cou nt2=cou nt2+1; G2(cou nt2).l=l(i,j); end end end k2=(mea n( mea n([G1.l]))+mea n(mea n([G2.l])))/2; while(abs(k2-k1)>(5/255)) k仁 k2; coun t1=0; coun t2=0; for i=1:rows for j=1:cols if I(i,j)coun t1=co un t1+1; G1(co un t1).l=l(i,j); else coun t2=cou nt2+1; G2(cou nt2) .l=l(i,j);end end end
k2=(mea n(mea n([G1.l]))+mea n(mea n([G2.l])))/2;
end figure(1);imshow(l); figure(2);ll=im2bw(l,k2);imshow(ll);
2. 边缘检测
clear all, close all; H=imread('f:/1.jpg'); I=rgb2gray(H); BW1 = edge(l,'sobel'); BW2 = edge(l,'ca nn y'); BW3 = edge(l,'prewitt'); BW4 = edge(l,'roberts'); BW5 = edge(l,'log'); figure(1), imshow(l), title('Origi nal Image'); figure(2), imshow(BW1), title('sobel'); figure(3), imshow(BW2), title('ca nn y'); figure(4), imshow(BW3), title('prewitt'); figure(5), imshow(BW4), title('roberts'); figure(6), imshow(BW5), title('log');Ongml sobd canny robens 八、实验思考题 1 •小结一下本实验所用的边缘检测方法。 答：边缘检测的基本算子有： 一阶：：Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel 算子，Kirsch算子，罗盘算子； 二阶：Marr-Hildreth，在梯度方向的二阶导 数过零点，Canny算子，Laplacian算子Canny算子（或者这个算子的变体）是 最常用的边缘检测方法。 在Canny创造性的工作中，他研究了设计一个用于 边缘检测最优预滤波器中的问题，后来他说明这个滤波器能够很好地被一阶高斯 导数核优化。另外Ca nny引入了非最大抑制概念，它是说边缘定义为在梯度方 向具有最大梯度值的点。在一个离散中，非最大抑制阶梯能够通过一种方法来实 现，首先预测一阶导数方向、然后把它近似到45度的倍数、最后在预测的梯度方 向比较梯度幅度。
2 •基于微分方法的边缘检测算法的依据是什么？ 答：一般来说不同区域的交界处构成边缘， 同一区域内像素的差较小，而不同区 域像素差较大，因此用微分可以很好地检测满足这种假设的区域边界。菇耳希｛丈 工営码1 学 号 14102500892
完成时间 2013.12.2 光电图像处理实验报告 实验四： 图像压缩与编码
作 者 肖剑洪 专 业 电子科学与技术 菇耳希｛丈 工営码1 学 号 14102500892 完成时间 2013.12.2 学 院 物理与电子学院 指导老师 王晓明 实验四 图像压缩与编码 一、 实验目的 1•了解图像压缩编码原理； 2 •掌握常用的图像压缩算法及编程实现； 3•学会使用MATLAB^件中关于图像压缩编码的函数；
二、 实验设备 联想图像处理工作站 三、 实验内容及要求 1. 自己编写M-function实现图像无损压缩算法，要求该程序能对256级灰度 图像进行压缩数据，计算压缩算法的性能； 2. 自己编写M-function实现图像有损压缩算法，要求该程序能对256级灰度 图像进行压缩数据，计算压缩算法的性能； 3•调用Matlab自带的图像处理函数，用不同的算法对图像进行压缩编码，比 较结果。 四、实验原理 图像压缩与编码是在满足一定保真度的要求下，对图像数据的进行变换、编 码和压缩，去除冗余数据减少表示数字图像时需要的数据量， 以便于图像的存储 和传输，即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术。 图像压缩编码可分为两类：一类压缩是可逆的，即从压缩后的数据可以完全 恢复原来的图像，信息没有损失，称为无损压缩编码；另一类压缩是不可逆的， 即从压缩后的数据无法完全恢复原来的图像， 信息有一定损失，称为有损压缩编 码。 传统数据压缩方法的分类：无损压缩包括统计编码（Huffman编码，Shannon 编码，游程编码，算术编码等）和轮廓编码； 有损压缩包括预测编码（脉冲编 码调制 PCMQifferential PCM,AdaptiveDPCM 等）、变换编码（DFT，DCT，KLT，