图像压缩与编码
语音压缩编码与图像压缩编码
语音压缩编码与图像压缩编码语音压缩编码语音压缩编码可分为三类：波形编码、参量编码和混合编码。
这些都属于有损压缩编码。
1．波形编码（1）波形编码的定义波形编码是指对利用调制信号的波形对语音信号进行调制编码的方式。
（2）波形编码的性能要求保持语音波形不变，或使波形失真尽量小。
2．语音参量编码（1）语音参量编码的定义语音参量编码是将语音的主要参量提取出来编码的方式。
（2）语音参量编码的基本原理首先分析语音的短时频谱特性，提取出语音的频谱参量，然后再用这些参量合成语音波形。
（3）语音参量编码的性能要求保持语音的可懂度和清晰度尽量高。
3．混合编码（1）混合编码的定义混合编码是既采用了语音参量又包括了部分语音波形信息的编码方式。
（2）混合编码的基本原理混合编码除了采用时变线性滤波器作为核心外，还在激励源中加入了语音波形的某种信息，从而改进其合成语音的质量。
（3）混合编码的性能要求保持语音的可懂度和清晰度尽量高。
图像压缩编码图像压缩按照图像是否有失真，可分为有损压缩和无损压缩；按照静止图像和动态图像，又可分为静止图像压缩和动态图像压缩。
1．静止图像压缩编码的特点（1）静止数字图像信号是由二维的许多像素构成的；（2）在各邻近像素之间都有相关性；（3）所以可以用差分编码（DPCM）或其他预测方法，仅传输预测误差从而压缩数据率。
2．动态图像压缩编码的特点（1）动态数字图像是由许多帧静止图像构成的，可看成是三维的图像；（2）在邻近帧的像素之间有相关性；（3）动态图像的压缩可看作是在静止图像压缩基础上再设法减小邻近帧之间的相关性。
图像编码的基本原理
图像编码的基本原理图像编码是数字图像处理中的重要环节，它通过对图像进行压缩和编码，实现对图像信息的有效存储和传输。
在图像编码的过程中，需要考虑到图像的信息量、保真度、压缩比等多个因素，因此，图像编码的基本原理显得尤为重要。
首先，图像编码的基本原理包括两个主要方面，压缩和编码。
压缩是指通过一定的算法和技术，减少图像数据的存储空间和传输带宽，而编码则是将压缩后的图像数据转换成数字信号，以便于存储和传输。
在实际的图像编码过程中，通常会采用有损压缩和无损压缩两种方式，以满足不同应用场景的需求。
有损压缩是指在压缩图像数据的同时，会损失一定的信息量，但可以获得更高的压缩比。
常见的有损压缩算法包括JPEG、MPEG等，它们通过对图像进行离散余弦变换、量化、熵编码等步骤，实现对图像数据的有损压缩。
而无损压缩则是在不损失图像信息的前提下，实现对图像数据的压缩。
无损压缩算法主要包括LZW、Huffman编码等，它们通过对图像数据的统计特性进行编码，实现对图像数据的无损压缩。
除了压缩和编码外，图像编码的基本原理还包括了对图像信息的分析和处理。
在图像编码的过程中，需要对图像进行预处理、采样、量化等操作，以便于后续的压缩和编码。
同时，还需要考虑到图像的特性和人眼的视觉感知特点，以实现对图像信息的高效编码和保真传输。
总的来说，图像编码的基本原理涉及到压缩、编码和图像信息处理等多个方面，它是数字图像处理中的重要环节，直接影响到图像的存储、传输和显示质量。
因此，对图像编码的基本原理进行深入理解和研究，对于提高图像处理技术和应用具有重要意义。
希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解图像编码的基本原理，为相关领域的研究和应用提供参考。
基于深度学习的图像编码与压缩技术研究
基于深度学习的图像编码与压缩技术研究图像编码与压缩技术已经成为现代图像处理领域中的一个重要研究方向。
随着互联网和数字媒体的快速发展，对于图像的传输和存储需求也越来越高。
传统的图像编码方法虽然能够实现压缩，但存在着信息丢失和图像质量下降的问题。
而利用深度学习技术进行图像编码和压缩则能够在一定程度上解决这些问题。
本文将对基于深度学习的图像编码与压缩技术进行研究。
深度学习是一种机器学习的方法，它模拟了人类大脑的神经网络结构，并能够从大量的数据中学习到特征和模式。
在图像处理领域，深度学习已经取得了显著的成果，包括图像分类、目标检测和图像生成等任务。
基于深度学习的图像编码与压缩技术就是利用深度学习方法对图像进行编码和压缩，以减小图像的存储空间和传输带宽，同时保持图像质量。
深度学习方法在图像编码与压缩中的应用主要有两个方向：无损压缩和有损压缩。
无损压缩是指在图像编码和压缩过程中不丢失任何图像信息，保持原图像完整。
有损压缩则是对图像进行一定程度的信息丢失，以换取更高的压缩比。
无论是无损压缩还是有损压缩，深度学习都能够发挥重要作用。
在无损压缩方面，深度学习能够学习到图像中的冗余信息，并将其用更少的空间进行表示。
传统的无损压缩方法主要基于预测编码、差分编码和算术编码等技术，效果受限。
而基于深度学习的无损压缩方法则能够更好地利用图像的特征，并通过编码器和解码器之间的学习来实现更高的压缩比和更低的失真。
在有损压缩方面，深度学习方法能够学习到图像中的重要特征，并将其用更低的比特率表示。
传统的有损压缩方法主要基于离散余弦变换（DCT）和小波变换等技术，但在高压缩比下存在失真严重的问题。
基于深度学习的有损压缩方法利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型学习到了更高级的特征表征，能够较好地保持图像质量。
除了传统的图像编码和压缩任务，基于深度学习的图像编码与压缩技术还可以应用于其他领域。
例如，基于深度学习的图像超分辨率技术可以将低分辨率图像转换为高分辨率图像，提高图像的细节表达能力。
图像编码与压缩
LZW编码
LZW编码是由Lemple和Ziv提出并经 Welch扩充而形成的无损压缩专利技术。在 对文件进行编码时，需要生成特定字符序列 的表以及对应的代码。每当表中没有的字符 串出现时，就把它与其代码一道存储起来。 这以后当该串再次出现时，只存储其代码。 实际上，字符串表是在压缩过程中动态生成 的，而且由于解压缩算法可以从压缩文件中 重构字符串表，因而字符串表也不必存储。
5
差
图像质量很差，妨碍观看的干扰始终存在，几乎无法观看。
6
不能用 图像质量极差，不能使用尺度
进行评价。如果观察者将 和f(x,y)逐个进行对照，则
可以得到相对的质量分。例如可用
来代
表主观评价{很差，较差，稍差，相同，稍好，较好，很
好}。
四、霍夫曼编码
DCT编码 DCT变换是图像压缩标准中常用的变换方法，
如JPEG标准中将图像按照8x8分块利用DCT变换 编码实现压缩。
Lena.bmp(原图)
Lenna.jpg (压缩率9.2)
Lenna.jpg (压缩率18.4)
Lenna.jpg (压缩率51.6)
其它变换编码
变换方法是实现图像数据压缩的主要手段，其基本原 理是首先通过变换将图像数据投影到另一特征空间，降低 数据的相关性，使有效数据集中分布；再采用量化方法离 散化，最后通过Huffman等无损压缩编码进一步压缩数据 的存储量。DCT是一种常用的变换域压缩方法，是 JPEG,MPEGI-II等图像及视频信号压缩标准的算法基础。 在实际采用DCT编码时，需要分块处理，各块单独变换编 码，整体图像编码后再解压会出现块状人工效应，特别是 当压缩比较大时非常明显，使图像失真。因此，为了获得 更高的图像压缩比，人们提出了一些其它方法，如基于小 波变换的图像压缩算法和基于分形的图像压缩算法等。
图像压缩编码方法
图像压缩编码方法
图像压缩编码方法是通过减少图像数据的冗余部分来减小图像文件的大小，以便于存储和传输。
以下是常见的图像压缩编码方法：
1. 无损压缩：无损压缩方法可以压缩图像文件的大小，但不会丢失任何图像数据。
常见的无损压缩编码方法包括：
- Huffman编码：基于字符出现频率进行编码，将频率较低的字符用较长的编码表示，频率较高的字符用较短的编码表示。
- 预测编码：根据图像像素间的相关性进行编码，利用当前像素与附近像素的差异来表示像素值。
- 霍夫曼编码：利用霍夫曼树来对图像数据进行编码，降低数据的冗余度。
- 算术编码：根据符号的出现概率，将整个编码空间划分为不同部分，每个符号对应于不同的编码区域。
2. 有损压缩：有损压缩方法可以在压缩图像大小的同时，对图像数据进行一定的丢失，但尽量使丢失的数据对人眼不可见。
常见的有损压缩编码方法包括：
- JPEG压缩：基于离散余弦变换(DCT)的方法，将图像数据转换为频域表示，
然后根据不同频率成分的重要性进行量化和编码。
- 基于小波变换的压缩：将图像数据转换为频域表示，利用小波基函数将图像分解为低频和高频子带，然后对高频子带进行量化和编码。
- 层次编码：将原始图像数据分为不同的预测层次，然后对不同层次的误差进行编码，从而实现压缩。
需要注意的是，不同的压缩编码方法适用于不同类型的图像数据和压缩要求。
有些方法适用于需要高压缩比的情况，但会引入更多的失真，而有些方法适用于需要保留图像质量的情况，但压缩比较低。
因此，在选择图像压缩编码方法时，需要根据具体要求和应用场景进行权衡和选择。
数字图像处理图像压缩与编码
数字图像处理
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#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> const char *o = ""; int main() {
char *d = malloc(2*strlen(o)); char *oc = malloc(strlen(o)); int rl = rle_encode(d, o, strlen(o)); int ocl = rle_decode(oc, d, rl); fwrite(oc, 1, ocl, stdout); free(d); free(oc); return 0; }
无损压缩的格式可以很容易的转换为其它有损压缩格式， 而不存在多次有损压缩所带来的更大失真问题
当然，无损压缩的缺点也是明显的，包括：
占用空间大，压缩比有限
解码无损压缩格式需要更大的计算量，所以对解码硬件 具有更高的要求
数字图像处理
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游程编码
差分脉冲编码调 制
熵编码
LZW字典算法
Huffman编码
小波分析是把一个信号分解成由原始小波经过移位 和缩放后的一系列小波，因此小波是小波变换的基 函数，即小波可用作表示一些函数的基函数。
经过多年的努力，小波理论基础已经基本建立并成为应 用数学的一个新领域，引起了众多数学家和工程技术人 员的极大关注。
数字图像处理
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压缩的完成主要依靠，一是使用线性变换来剔 除图像数据的相关性，二是对所得到的变换系 数进行量化，三是对不同类型的数据分配比特 位，四是对量化后的结果进行熵编码。
return dl;
}
数字图像处理
图像处理毕业设计
图像处理毕业设计图像处理毕业设计随着科技的不断发展，图像处理技术在各个领域得到了广泛应用。
作为一种将数字图像进行分析、处理、增强和重建的技术，图像处理在医学影像、人脸识别、安防监控等领域发挥着重要作用。
因此，图像处理成为了许多计算机科学与技术专业学生的毕业设计方向之一。
图像处理毕业设计的目标是通过算法和技术，对数字图像进行优化和改进，以满足特定的需求。
下面将介绍几个常见的图像处理毕业设计方向，供学生们参考。
一、图像增强与去噪图像增强是指通过算法和技术手段，提高图像的质量和视觉效果。
在这个方向上，学生可以研究和比较不同的图像增强算法，如直方图均衡化、灰度拉伸、滤波等。
可以考虑使用深度学习技术，通过训练神经网络来实现图像增强。
同时，去噪也是图像处理的重要任务之一，学生可以研究和实现一些经典的去噪算法，如小波去噪、非局部均值去噪等。
二、图像分割与目标检测图像分割是将图像划分为若干个具有独立语义的区域的过程。
目标检测是在图像中定位和识别特定的目标。
在这个方向上，学生可以研究和实现一些经典的图像分割和目标检测算法，如基于阈值的分割、基于区域的分割、卷积神经网络等。
可以考虑使用深度学习技术，通过训练神经网络来实现图像分割和目标检测。
三、图像压缩与编码图像压缩是将图像数据进行编码和压缩，以减少存储空间和传输带宽的过程。
在这个方向上，学生可以研究和实现一些经典的图像压缩和编码算法，如JPEG、JPEG2000等。
可以考虑使用深度学习技术，通过训练神经网络来实现图像压缩和编码。
四、图像识别与分类图像识别是将图像中的对象或场景进行识别和分类的过程。
在这个方向上，学生可以研究和实现一些经典的图像识别和分类算法，如支持向量机、卷积神经网络等。
可以考虑使用深度学习技术，通过训练神经网络来实现图像识别和分类。
总之，图像处理毕业设计是一个充满挑战和创新的方向。
学生们可以选择自己感兴趣的方向，深入研究和实践，挖掘出新的算法和技术，为图像处理领域的发展做出贡献。
JPEG图像压缩与编码解析
JPEG图像压缩与编码解析
JPEG（Joint Photographic Experts Group）压缩格式，以其易于使用、压缩率高而著称，是应用最为广泛的一种图像压缩格式。
JPEG压缩
算法把图像分为内容和质量两个维度来进行压缩。
下面将详细论述JPEG
图像编码与解码的基本原理。
1.JPEG图像编码过程
（1）空间域转换
空间域转换是将原始图像由空间域变换成更加节省存储空间的频域。
JPEG压缩采用的是离散余弦变换（DCT）这种空间域转换方法，它可以把
图像表示成一系列正交基函数的线性组合，每一个函数表示的是对应的图
像量化值。
利用DCT将一幅图像分成8×8（也有可能是16×16）大小的块，每一个块由64（或者256）个相互独立的像素构成，被称为DCT子块。
（2）频段选择
JPEG图像压缩算法采用频段选择的原则，根据图像中的特征，把空
间域转换之后的低频分量即低频信息传��有损，而只把高频分量即高频
信息传递以达到保留重要信息的目的，在JPEG中，特征的保留按照“从
重要的到不重要的”的顺序进行。
（3）变换。
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实验项目3、图像压缩与编码一、实验目的（1）理解图像压缩编码的基本原理；（2）掌握用程序代码实现DCT变换编码；（3）掌握用程序代码实现游程编码。
二、实验原理及知识点1、图像压缩编码图像信号经过数字化后，数据量相当大，很难直接进行保存。
为了提高信道利用率和在有限的信道容量下传输更多的图像信息，必须对图像进行压缩编码。
图像压缩技术标准一般可分为如下几种：JPEG压缩（JPEG Compression）、JPEG 2000、H.26X标准（H.26X standards）以及MPEG标准（MPEG standards）。
数字压缩技术的性能指标包括：压缩比、平均码字长度、编码效率、冗余度。
从信息论角度分，可以将图像的压缩编码方法分为无失真压缩编码和有限失真编码。
前者主要包括Huffman编码、算术编码和游程编码；后者主要包括预测编码、变换编码和矢量量化编码以及运动检测和运动补偿技术。
图像数据压缩的目的是在满足一定图像质量的条件下，用尽可能少的比特数来表示原始图像，以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量，在信息论中称为信源编码。
图像压缩是通过删除图像数据中冗余的或者不必要的部分来减小图像数据量的技术，压缩过程就是编码过程，解压缩过程就是解码过程。
2、游程编码某些图像特别是计算机生成的图像往往包含许多颜色相同的块，在这些块中，许多连续的扫描行或者同一扫描行上有许多连续的像素都具有相同的颜色值。
在这些情况下就不需要存储每一个像素的颜色值，而是仅仅存储一个像素值以及具有相同颜色的像素数目，将这种编码方法称为游程（或行程）编码，连续的具有相同颜色值的所有像素构成一个行程。
在对图像数据进行编码时，沿一定方向排列的具有相同灰度值的像素可看成是连续符号，用字串代替这些连续符号，可大幅度减少数据量。
游程编码记录方式有两种：①逐行记录每个游程的终点列号：②逐行记录每个游程的长度3、DCT变换编码变换编码是在变换域进行图像压缩的一种技术。
图1显示了一个典型的变换编码系统。
图1 变换编码系统在变换编码系统中，如果正变换采用DCT变换就称为DCT变换（离散余弦变换）编码系统。
DCT用于把一幅图像映射为一组变换系数，然后对系数进行量化和编码。
对于大多数的正常图像来说，多数系数具有较小的数值且可以被粗略地量化（或者完全抛弃），而产生的图像失真较小。
在MATLAB 仿真实现中, 主要是采用二维DCT变换的矩阵式定义来实现的,矩阵式定义可以表示为：其中是空间数据阵列,是变换系数阵列,是变换矩阵,是的转置。
从原理上讲可以对整幅图像进行DCT变换，但由于图像各部位上细节的丰富程度不同，这种整体处理的方式效果不好。
由于图像可看成二维数据矩阵，所以在图像编码中多采用二维正交变换方式，然而其正交变换的计算量太大，所以在实用中变换编码并不是对整幅图像进行变换和编码，而是将图像分成若干个n×n的子图像分别处理。
这是因为小块图像的变换计算比较容易，而且距离较远的像素之间的相关性比距离较近的像素之间的相关性要小。
因此，发送者首先将输入图像分解为8*8或16*16块，然后再对每个图像块进行二维DCT变换，接着再对DCT系数进行量化、编码和传输；接收者通过对量化的DCT系数进行解码，并对每个图像块进行的二维DCT反变换。
最后将操作完成后所有的块拼接起来构成一幅单一的图像。
对于一般的图像而言，大多数DCT系数值都接近于0，所以去掉这些系数不会对重建图像的质量产生较大影响。
因此，利用DCT进行图像压缩确实可以节约大量的存储空间。
DCT变换后变换域的能量主要集中在低频分量附近（即左上角）。
图像压缩中的DCT编码正是利用DCT变换的这一特性，在对二维图像进行DCT变换后，只对变换域低频分量进行编码，抛弃部分高频分量，减少携带的信息量，从而实现对图像的有损压缩编码。
在编码过程中，首先将输入图像分解为n×n大小的数据块，然后用正向二维DCT把每个块转变成n×n个DCT系数值，其中左上角第一个数值是直流(DC)系数，即n×n空域图像子块的平均值，其余的n×n-1个是交流(AC)系数，接下来对DCT系数进行量化，最后将变换得到的量化的DCT系数进行编码和传送，这样就完成了图像的压缩过程。
在解码过程中，形成压缩后的图像格式，先对已编码的量子化的DCT系数进行解码，然后求逆量化并把DCT系数转化为n×n样本像块(使用二维DCT反变换)，最后将操作完成后的块组合成一个单一的图像。
这样就完成了图像的解压过程。
4、相关函数介绍（1）imwrite(A,‘filename’,‘fmt’)A是图像数据， filename是目标图像名字， fmt是要生成的图片的格式。
图像格式有：bmp、gif、jpg（或jpeg）或png、tif（或tiff）等等。
各种格式支持的图像位数不一样。
（2）dir函数Matlab使用dir函数获得指定文件夹下的所有子文件夹和文件,并存放在在一种为文件结构体数组中.dir函数可以有调用方式：dir(".") 列出当前目录下所有子文件夹和文件dir("G:\Matlab") 列出指定目录下所有子文件夹和文件dir("*.m") 列出当前目录下符合正则表达式的文件夹和文件得到的为结构体数组每个元素都是如下形式的结构体：name -- filenamedate -- modification datebytes -- number of bytes allocated to the fileisdir -- 1 if name is a directory and 0 if notdatenum -- modification date as a MATLAB serial date number分别为文件名,修改日期,大小,是否为目录,Matlab特定的修改日期。
（3）dctmtx 函数D = dctmtx(N);式中,D是返回N×N的DCT变换矩阵，如果矩阵A是N×N方阵，则A的DCT 变换可用D×A×D’来计算。
使用由dctmtx函数返回的DCT变换矩阵，这种方法较适合于较小的输入方阵（例如8×8或16×16）。
(4) blkproc函数为了实现8×8子块的DCT图像变换还要用到MATLAB中的blkproc函数。
将这个函数和函数dctmtx一起用于块处理可以大大简化运算。
其调用形式：B = blkproc(A,[m n],fun, parameter1, parameter2, ...)参数解释：[m n] ：图像以m*n为分块单位，对图像进行处理（如8像素*8像素）Fun：应用此函数对分别对每个m*n分块的像素进行处理parameter1, parameter2：要传给fun函数的参数该函数自动实现图像块处理的整个过程。
Blkproc把A分成m*n个块，对每个块调用参数为parameter1, parameter2, ...的函数fun，并重新将结果组合到输出图像B。
这里：fun='P1*x*P2',fun的参数P1,P2,将T,T'传递给fun的参数，即：P1= T,P2=T'.（5）B = repmat(A,m,n)复制和平铺矩阵将矩阵 A 复制m×n 块，即把 A 作为 B 的元素，B 由m×n 个 A 平铺而成。
B 的维数是 [size(A,1)*m, (size(A,2)*n] ，size(a,1)求矩阵的行数size(a,2)求矩阵的列数，size(a)同时求矩阵的行和列数。
>> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]A =1 2 34 5 67 8 9>> B = repmat(A,2,3)B =1 2 3 1 2 3 1 2 34 5 6 4 5 6 4 5 67 8 9 7 8 9 7 8 91 2 3 1 2 3 1 2 34 5 6 4 5 6 4 5 67 8 9 7 8 9 7 8 9三、实验内容及步骤（1）将图像集中的“lena.bmp”以jpeg压缩格式存储为“lenal.jpg”,要求在图一中分别显示压缩前后的图像，并计算压缩比；（2）采用DCT压缩解压一幅图像，要求在图二中分别显示压缩解压前后的图像；（3）用游程编码对图像“cameraman.tif”进行编码，并在图三中分别显示原图像、经游程编码解码后的图像以上3个任务要求用一个M文件实现，文件命名为“学号+try3”，每个任务各自输出到一张图片中，按顺序编号，并将每个子图片命名，命名规则样例“（3）经游程编码解码后的图像”。
四、考核要点1、熟悉图像压缩编码的意义和方法。
2、掌握在MATLAB中如何通过游程编码和DCT变换编码来实现图像的压缩编码，熟悉相关的处理函数。
五、实验仪器与软件（1）PC计算机（2）MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)（3）实验所需要的图片六、实验报告要求（1）描述实验的基本步骤，用数据和图片给出各个步骤中取得的实验结果和源代码，并进行必要的讨论，必须包括原始图像及其计算/处理后的图像。
用数据和图片给出各个步骤中取得的实验结果并进行必要的讨论。
（2）给出原始图像及其计算处理后的图像以及相应的解释。
七、思考题分析和比较游程编码和DCT变换编码两种方法。
八、实验图像Fig.1 cameraman.tif Fig.2 lena.bmp Fig.3 lenal.jpg。