第17章 图像压缩
图像压缩技术的发展现状与趋势
图像压缩技术的发展现状与趋势耿玉静1 赵华21燕山大学信息科学与工程学院 河北秦皇岛 （066004）2河北师范大学电子系 河北保定 （071003）E-mail: gyjlunwen@摘要文章简要论述了图像和视频压缩技术的研究状况，就目前国际上正在研究的压缩标准和方法作了介绍，并对图像和视频压缩技术的发展趋势和前景进行了初步探讨。
关键词图像压缩，视频编码，视频对象，压缩标准1．图像压缩的可行性图像编码压缩的目的是对要处理的图像源数据按一定的规则进行变换和组合[1]，从而达到以尽量少的比特数来表征图像，同时尽可能好的复原图像的质量，使它符合预定应用场合的要求。
图像数据之所以可以进行压缩，是因为有以下几个方面的原因:组成图像的各像素之间，无论在行方向还是列方向都存在一定的相关性，即原始图像数据是高度相关的，应用某种编码方法提取或减少这些相关性，便可达到压缩数据的目的；从信息论看，描述图像信源的数据是由有效信息量和冗余量两部分组成的，去除冗余量能够节省传输和存储中的开销，同时又不损害图像信源的有效信息量；有些场合允许图像编码有一定的失真，也是图像可以压缩的一个重要原因。
2．图像压缩的分类图像压缩编码的方法目前有很多种，出发点不同其分类亦有差异。
以信息保真度为出发点，可以分为两大类：一类是冗余度压缩法。
如著名的哈夫曼编码、香农编码、游程编码等，其特征是压缩比较低（一般不超过8:1），但不丢失任何数据，可以严格恢复原图像，实现编/解码的互逆，故又称可逆编码或无损压缩。
另一类是熵压缩法。
如预测编码、变换编码、统计编码等，由于在压缩过程中要丢失一些人眼所不敏感的图像信息，且所丢失的信息不可恢复，即图像还原后与压缩前不完全一致，故又称有损压缩。
以具体编码技术为出发点，可以分为：预测编码、变换编码、统计编码、轮廓编码、模型编码等。
3．图像压缩技术的现状20世纪80年代后，ISO、IEC和ITU陆续制定了各种数据压缩与通信的标准与建议。
人工智能基础知到章节答案智慧树2023年山东交通学院
人工智能基础知到章节测试答案智慧树2023年最新山东交通学院绪论单元测试1.人工智能的名字是参考答案:Artificial Intelligence第一章测试1.第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜世界围棋冠军的人工智能机器人是由谷歌公司开发的（）。
参考答案:AlphaGo2.无需棋谱即可自学围棋的人工智能是（）参考答案:AlphaGo Zero3.世界上第一次正式的AI会议于（）年召开，John McCarthy 正式提出“Artificial Intelligence”这一术语参考答案:19564.以下哪些不是人工智能概念的正确表述（）参考答案:人工智能将其定义为人类智能体的研究5.下面不属于人工智能研究基本内容的是（）。
参考答案:自动化6.人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的（）的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
参考答案:智能7.图灵测试的含义是（）参考答案:图灵测试是测试人在与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。
问过一些问题后，如果被测试者超过30%的答复不能使测试人确认出哪个是人、哪个是机器的回答，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
8.下列不属于人工智能学派的是（）。
参考答案:机会主义9.认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人类智能一样逐步进化；智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。
这是（）学派的基本思想。
参考答案:行为主义10.关于人工智能研究范式的连接主义，相关论述不正确的是（）参考答案:连接主义学派的代表人物有卡洛克(Warren S. McCulloch)、皮茨(Walter H.Pitts)、Hopfield、布鲁克斯(Brooks)、纽厄尔(Newell)。
11.人工智能(AI)、机器学习、深度学习三者关系论述正确的是（）参考答案:人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及应用的新的交叉学科，机器学习是人工智能的核心研究邻域之一，深度学习是机器学习的新领域，研究多隐层多感知器、模拟人脑进行分析学习的人工神经网络。
图像压缩毕业设计
XXXXXXX大学毕业设计图像压缩编码系统设计实现(B)Design and Implementation of ImageCompression Encoding System (B)2011 届电气与电子工程学院专业电气工程及其自动化学号 xxxxxoooo学生姓名 xxxxxx指导教师 xxxxxxxx完成日期 2011年 6 月 2 日毕业设计成绩单毕业设计任务书毕业设计开题报告摘要近年来，随着现代通信技术、计算机技术、网络技术和信息处理技术的迅速发展，人们对各种信息的需求也不断增长，尤其是图像和多媒体信息。
未经处理的图像信号的数据量是很大的，使得图像信息的传输，处理和存储都受到一定的限制。
因此，研究高效的图像数据压缩编码方法，即怎样处理，组织图像数据，在应用领域中的作用是至关重要的，图像压缩编码技术已经成为多媒体及通讯领域中很关键的技术之一。
编码技术是图像压缩的基础，利用信息编码对图像进行压缩，使图像便于传输、存储。
本文就是运用编码技术中的游程长度编码对二值图像进行压缩的。
压缩前，先将图像转换成二值图像，然后再进行压缩，这样就达到很好的压缩效果。
最后通过MATLAB 进行仿真，来验证方案的合理性和可行性。
关键词：图像压缩二值图像MATLAB游程长度编码AbstractAlong with the rapid development of modern communication technology, computer technology, the network technology and information processing technology, rising incomes have created sharp growth in demand for some information especially image and multi-media resources, in recent years. Untreated image signal data quantity is big, which makes image information transmission, processing and storage are certain limits. Therefore, the effective image data compression coding method, i.e. how to deal with, the organization image data, the role in applications is of vital importance, image compression technology has become multimedia and communication field a key technical one. Therefore, the effective image data compression coding method, i.e. how to handle, organization the image data, the role in applications is of vital importance, image compression technology is one of key technicals in multimedia and communication field. Encoding technology is the basis of image compression, use the information encoding to do image compression, which make the image facilitate transmission and memory. This paper is to use the run-length encoding technology of length coding binary image compression. before compression, make the image become binary image, thus which can reach good compression effect. Finally through MATLAB, and simulation to verify the rationality and feasibility of schemes.Key words：image compression binary image MATLAB run-length length coding目录第1章绪论 (1)1.1研究背景 (1)1.2图像压缩综述 (2)1.3 图像压缩的必要性 (3)1.4图像压缩的可行性 (3)第2章图像的基本知识 (5)2.1图像与数字图像 (5)2.2图像的采样和量化 (5)2.3采样点数和量化级数的选取 (5)第3章图像压缩编码 (7)3.1概述 (7)3.2熵编码方法 (7)3.2.1基本概念 (7)3.2.2哈夫曼编码方法 (8)3.2.3香农编码法 (9)3.2.4算术编码方法 (9)3.2.4.1算术编码的方法 (9)3.2.4.2算术编码的特点 (10)3.3预测法编码 (10)3.4变换编码 (11)3.5常见的几种变换编码方法 (12)3.5.1离散余弦(DCT)变换 (12)3.5.2小波变换 (12)3.5.2.1二进小波变换 (12)3.5.2.2 离散小波变换(DWT) (13)第4章MATLAB简介 (14)4.1综述MATLAB (14)4.1.1MATLAB语言的功能 (14)4.1.2 MATLAB的特点 (15)4.2MATLAB在信号处理中的应用 (16)4.2.1信号及其表示 (16)4.2.2线性时不变系统的响应 (17)4.2.2.1线性时不变系统的时域响应 (17)4.2.2.2LTI系统的单位冲激响应 (18)4.2.2.3 时域响应的其它函数 (18)第5章图像压缩算法的实现 (19)5.1游程编码原理 (19)5.2游程编码图像压缩算法的实现 (20)5.3主要程序代码 (20)第6章功能验证 (22)第7章结束语 (27)参考文献 (28)致谢 (29)附录A外文资料翻译 (30)A.1英文资料 (30)A.2资料译文 (37)第1章绪论1.1 研究背景随着多媒体技术的迅速发展，静止图像的应用越来越广泛。
[笔记]压缩感知_陶哲轩
![[笔记]压缩感知_陶哲轩](https://img.taocdn.com/s3/m/3205e97124c52cc58bd63186bceb19e8b8f6ecc0.png)
最近有不少人问我究竟”压缩感知”是什么意思（特别是随着最近这个概念名声大噪），所谓“单像素相机”又是怎样工作的（又怎么能在某些场合比传统相机有优势呢）。
这个课题已经有了大量文献，不过对于这么一个相对比较新的领域，还没有一篇优秀的非技术性介绍。
所以笔者在此小做尝试，希望能够对非数学专业的读者有所帮助。
具体而言我将主要讨论摄像应用，尽管压缩传感作为测量技术应用于比成像广泛得多的领域（例如天文学，核磁共振，统计选取，等等），我将在帖子结尾简单谈谈这些领域。
相机的用途，自然是记录图像。
为了简化论述，我们把图像假设成一个长方形阵列，比如说一个1024×2048像素的阵列（这样就总共是二百万像素）。
为了省略彩色的问题（这个比较次要），我们就假设只需要黑白图像，那么每个像素就可以用一个整型的灰度值来计量其亮度（例如用八位整型数表示0到255，16位表示0到65535）。
接下来，按照最最简化的说法，传统相机会测量每一个像素的亮度（在上述例子中就是二百万个测量值），结果得到的图片文件就比较大（用8位灰度值就是2MB，16位灰度就是4MB）。
数学上就认为这个文件是用超高维矢量值描绘的（在本例中就是约二百万维）。
在我开始讲“压缩感知”这个新故事之前，必须先快速回顾一下“老式压缩”的旧故事。
（已经了解图像压缩算法的读者可以跳过这几段。
）上述的图片会占掉相机的很多存储空间（上传到计算机里还占磁盘空间），在各种介质之间传输的时候也要浪费时间。
于是，相机带有显著压缩图像的功能就顺理成章了（通常能从2MB那么大压缩到十分之一——200KB的一小坨）。
关键是尽管“所有图片”所构成的空间要占用2MB的“自由度”或者说“熵”，由“有意义的图片”所构成的空间其实要小得多，尤其是如果人们愿意降低一点图像质量的话。
（实际上，如果一个人真的利用所有的自由度随机生成一幅图片，他不大可能得到什么有意义的图像，而是得到相当于电视荧屏上的静电雪花那样的随机噪声之类。
数字图像处理复习提纲
4. 图像分辨率的单位dpi表示单位长度（ ）上包含的像素数目。 A．米 B.厘米 C. 寸 D.英寸
5.一幅大小为16*16，灰度级为2的图像，像素点有（）个 A．256 B. 512 C. 1024
第2章 matlab软件 • 熟悉matlab界面：命令窗口、工作间、命令历史窗口、路
素少的灰度级，使灰度直方图均衡分布。
histeq,adapthisteq 2.直方图规定化：将直方图按照参考图像的直 方图进行均衡化
[hgram,x]=imhist(I1);
J=histeq(I,hgram) ; • 图像增强：突出有用的特征，便于分析和处理。
方法：直方图均衡化、图像平滑、图像锐化和伪彩色处理
• hold on/off
• grid on/off • 格式化：title，text, legend, label • 特殊字符：: \pi, \omega, \Theta, ^2
第4章 matlab工具箱 • 浏览工具箱：菜单栏-主页-？-image processing toolbox • 图像类型：RGB图像，索引图像，灰度图像，二值图像 • 各种图像的数据结构 • 图像的数据类型：uint8,uint16,double,im2double • 图像类型转换：rgb2gray; ind2rgb, rgb2ind; ind2gray,
• Fourier, DFT，FFT
• fft2, ifft2 • fftshift的作用 • 傅里叶变换的幅度谱和相位谱 • fft高频和低频滤波，字符识别 • 为什么引入DCT?保持傅里叶变换的功能有减少数据量。 • DCT主要用于图像压缩。
数字图像处理图像压缩ppt课件
6
H Pxi log2 Pxi i 1 0.4log2 0.4 0.3log2 0.3 2 0.1log2 0.1
0.06log2 0.06 0.04log2 0.04
2.14bit
平均码长 N与H接近，N H
第七章 图像压缩
7.2 基础知识 7.2.1 数据冗余
• 数据冗余旳概念
数据是用来表达信息旳。假如不同旳措施为表 达给定量旳信息使用了不同旳数据量，那么使用 较多数据量旳措施中，有些数据必然是代表了无 用旳信息，或者是反复地表达了其他数据已表达 旳信息，这就是数据冗余旳概念。
第七章 图像压缩
7.2.1 数据冗余
元素
xi
x1
x2 x3 x4
x5
x6
概率 P(xi) 0.4 0.3 0.1 0.1 0.06 0.04
编码 wi 1 00 011 0100 01010 01011
第七章 图像压缩
x1 0.4
0.4
x2 0.3
0.3
x3 0.1
0.1
x4 0.1
0.1 (0100)
x5 0.06 (01010) 0.1(0101)
例如：原图像数据：234 223 231 238 235 压缩后数据：234 -11 8 7 -3
第七章 图像压缩
7.2.1 数据冗余
• 什么是心理视觉冗余？
这是因为眼睛对全部视觉信息感受旳敏捷度 不同。在正常视觉处理过程中多种信息旳相对主 要程度不同。 有些信息在一般旳视觉过程中与另 外某些信息相比并不那么主要，这些信息被以为 是心理视觉冗余旳，清除这些信息并不会明显降 低图像质量。
• 三种基本旳数据冗余
编码冗余 像素间冗余 心理视觉冗余
压缩图文档
压缩图概述在现代互联网应用中，图片占据了数据传输和存储的重要部分。
为了提高用户体验和网站性能，压缩图成为了一项必要的技术手段。
本文将介绍什么是压缩图、为什么需要压缩图以及常用的压缩图方法和工具。
什么是压缩图压缩图是指通过减少图像数据的存储空间来达到减小图像文件大小的目的。
通过减小图像文件大小，可以有效地减少数据传输时间和存储开销，提高网页加载速度和用户体验。
为什么需要压缩图提高网页加载速度在网页浏览过程中，图片是占用加载时间最长的资源之一。
如果图片过大，会导致网页加载速度变慢，影响用户体验。
通过压缩图，可以减小图像文件大小，从而提高网页加载速度。
减少网络带宽消耗对于移动设备用户来说，流量消耗是一个重要的考虑因素。
如果图片过大，会占用较多的网络带宽，增加用户的流量消耗。
通过压缩图，可以减小图像文件大小，降低网络带宽的消耗。
节省存储空间对于网站和应用来说，存储是一笔不可忽视的成本。
图片文件通常占据了很大一部分的存储空间。
通过压缩图，可以减小图像文件大小，节省存储空间并降低存储成本。
常用的压缩图方法和工具有损压缩有损压缩是指在压缩图像文件大小的过程中，会丢失一部分图像细节。
这种压缩方法往往能够获得更大的压缩比，但同时也会降低图像的质量。
常用的有损压缩方法有以下几种：•JPEG压缩：JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常用的有损压缩方法，适用于储存照片和复杂图像。
通过调整JPEG的压缩比例，可以在图像质量和文件大小之间找到平衡点。
•WebP压缩：WebP是由Google开发的一种新的图像格式，支持有损和无损压缩。
与JPEG相比，WebP格式可以获得更好的压缩比，同时保持较好的图像质量。
无损压缩无损压缩是指在压缩图像文件大小的过程中，不会丢失任何图像细节。
这种压缩方法保持了原始图像的质量，但通常无法获得很大的压缩比。
常用的无损压缩方法有以下几种：•PNG压缩：PNG（Portable Network Graphics）是一种常用的无损压缩方法，适用于储存图标、线条图像等。
图像压缩的基本概念
4.2.1 无损压缩:基于字典的压缩 RLE 编码——Run Length Encoding 2） PCX_RLE编码原则： 6) 重复像素长度iC最大值为26-1 = 63，如果遇到iC大于63的情况，则分为小于63的几段，分别处理。 7) 如果遇到不重复的单个像素P： 如果P < 0xC0（192） 直接存入该像素值， 否则先存入长度1，再存入像素值 （192-255之间的单像素图像不减反增） 第四章 图像压缩 第二节 无损压缩
4.1.3 图像压缩基本概念:图像压缩模型
源数据编码：完成原数据的压缩。 通 道 编 码：为了抗干扰，增加一些容错、校验 位，实际上是增加冗余。 通 道：如Internet、广播、通讯、可移 动介质
源数据 编码
通道 编码
通道
通道 解码
源数据 解码
第四章 图像压缩 第二节 无损压缩
4.2.1 无损压缩:基于字典的压缩 RLE 编码——Run Length Encoding 分析： 对于有大面积色块的图像，压缩效果很好 对于纷杂的图像，压缩效果不好，最坏情况下，会加倍图像 第四章 图像压缩 第二节 无损压缩
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3
6
5
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4.2.1 无损压缩:基于字典的压缩
第四章 图像压缩 第二节 无损压缩
4.2.1 无损压缩:基于字典的压缩
LZW编码 背景：是Lemple、Ziv提出，Welch充实 基本思想：去除像素冗余。 (1) 在压缩过程中动态地形成一个字符序列表(字典) (2) (a) 每当压缩扫描图像发现一个字典中没有的字符 序列，就把该字符序列存到字典中 (b) 并用字典的地址（编码）作为这个字符序列的 代码，替换原图像中的字符序列 (c) 下次再碰到相同的字符序列，就用字典的地址 代替字符序列
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DIP
例2 静止图像信息的冗余 （相邻像素间的空间冗余）
数字图像处理
Digital Image Processing
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例3 活动图像信息的冗余 （相邻帧间的时间冗余）
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Digital Image Processing
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中国传媒大学信息工程学院
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数字图像处理
Digital Image Processing
由于Huffman编码所得到的平均码字长度可以接 编码所得到的平均码字长度可以接 由于 近信源的熵，因此在变长编码中是最佳的编码方法， 近信源的熵，因此在变长编码中是最佳的编码方法， 故也称为熵编码 熵编码。 故也称为熵编码。 Huffman编码算法： Huffman编码算法： 编码算法 1、对 L个符号按其概率值 递减顺序排列，并作 、 个符号按其概率值P递减顺序排列 个符号按其概率值 递减顺序排列， 为一棵树的叶结点。 为一棵树的叶结点。 2、如果没有到根结点则 、 (1) 把两个概率值最小的结点合并成一个新结点并 赋予其概率为两子结点概率之和; 赋予其概率为两子结点概率之和 (2) 对新结点到两个子结点的树枝分别赋值1和0。 对新结点到两个子结点的树枝分别赋值 和 。 3、从根结点开始到叶结点，将树枝上的值按顺序 、从根结点开始到叶结点， 组成二进制值，则为该叶结点上符号的Huffman码字。 码字。 组成二进制值，则为该叶结点上符号的 码字
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数字图像处理
消息源的熵（entropy）： 消息源的熵（entropy）：
H = E { I ( ak )} = −∑ P(ak ) log [ P (ak ) ]
k =0 K −1
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上式说明：消息源的熵是消息（信息量）的期望值， 上式说明：消息源的熵是消息（信息量）的期望值， 也即消息的每单位字符携带的平均信息量 也即消息的每单位字符携带的平均信息量 当所有符号出现的概率相等时，熵取到最大值。 当所有符号出现的概率相等时，熵取到最大值。对于 2为底的对数，熵的单位是“位/字符”（bit/symbols） 为底的对数， 字符” 为底的对数 熵的单位是“ 字符 ） 实际上，按某种编码方法编码后，信息中仍会有少量 实际上，按某种编码方法编码后， 冗余，这就是该码的平均码长L 与信源熵H的差 的差： 冗余，这就是该码的平均码长 w与信源熵 的差： R＝E｛Lw(ak)｝－ ＝ ｛ ｝－H ｝－ 显然，如果平均码长＝信源的熵，则必定去除了 显然，如果平均码长＝信源的熵， 平均码长 log[P )]。 一切冗余信息，此时L 一切冗余信息，此时Lw(ak)＝－ log[P(ak)]。这种情况 只能发生在所有符号的出现概率均为2的负整数幂时 的负整数幂时， 只能发生在所有符号的出现概率均为 的负整数幂时， 如0.5、0.25等。 、 等
其周围的像素不同，此时，压缩后文件的大小反而 其周围的像素不同，此时， 加倍）（随机噪声图像也是最差情况之一）
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17.2.1.2 LZW编码（由Lempl和Ziv提出，Welch充实） LZW编码（ Lempl和Ziv提出，Welch充实 编码 提出 在对文件进行编码的同时，生成特定字符库序列 在对文件进行编码的同时， 的表，以及它们对应的代码。 的表，以及它们对应的代码。 例如： 例如：由8bit字节组成的文件实际上被编码成 字节组成的文件实际上被编码成 12bit的代码，这样共有 12＝4096种代码，其中有 的代码， 种代码， 的代码 这样共有2 种代码 其中有256 个代码表示所有可能出现的单个字符（ ），而 个代码表示所有可能出现的单个字符（28＝256），而 ）， 剩下的4096－256＝3480个代码分配给在压缩过程中数 剩下的 － ＝ 个代码分配给在压缩过程中数 据里出现的字符串。 据里出现的字符串。 当表中没有的字符串第一次出现时，字符串被原 当表中没有的字符串第一次出现时，字符串被原 代码也一起保存 样地保存，同时将分配给它的代码也一起保存。以后， 样地保存，同时将分配给它的代码也一起保存。以后， 当该字符串再次出现时，只需存其代码 代码（ 当该字符串再次出现时，只需存其代码（其内容不用 ）。由于字符串表在压缩过 再存了，因为已经存过了）。由于字符串表在压缩过 再存了， 程中动态生成，不必存在压缩文件里。 程中动态生成，不必存在压缩文件里。
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17.2.2.2 哈夫曼编码（Huffman Coding） 哈夫曼编码（ Coding） 哈夫曼编码于50年代提出， 哈夫曼编码于 年代提出，它使用变长码使冗余 年代提出 量达到最小， 出现概率高的消息（字符） 短码， 概率高的消息 量达到最小，即出现概率高的消息（字符）用短码， 而出现概率低的消息（字符） 长码。 概率低的消息 而出现概率低的消息（字符）用长码。结果使平均码 长大大缩短。 长大大缩短。 哈夫曼编码实际上是通过一个二叉树来编码， 哈夫曼编码实际上是通过一个二叉树来编码，静 态Huffman编码使用一棵依据字符出现的概率事先生 编码使用一棵依据字符出现的概率事先生 成好的编码树进行编码。而动态Huffman编码需要在 成好的编码树进行编码。而动态 编码需要在 编码的过程中建立编码树 。 个符号a 例：某消息由8个符号 1…… 8组成，因此可用 某消息由 个符号 ……a 组成， 3bit的等长码进行表示（23=8）。但实际上，各符号的 的等长码进行表示（ ）。但实际上 的等长码进行表示 ）。但实际上， 出现概率不一样，因此，用哈夫曼编码后， 出现概率不一样，因此，用哈夫曼编码后，可使平均 码长缩短。 码长缩短。
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17.2.2 统计编码方法
17.2.2.1 消息的信息量
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假定一个无记忆的信息源用到一个字母表 ｝，k=0,1,…k-1,其中 k是字母表中的符号。进 其中a ｛ak｝， 其中 是字母表中的符号。 一步假定每一个符号出现的概率已知，记为P(a 。 一步假定每一个符号出现的概率已知，记为 k)。 在无记忆源消息中， （在无记忆源消息中，符号次序无关紧要） Shannon定义了信息度量标准，它与符号ak在消 定义了信息度量标准，它与符号 定义了信息度量标准 息中出现的频率P(a 有以下关系 有以下关系： 息中出现的频率 k)有以下关系： I(ak)＝－ ＝－log[P(ak)] ＝－
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17.1.2 数据的压缩
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利用数据的冗余性和不相干性，将一个大的数据 利用数据的冗余性和不相干性， 冗余性 文件转换成较小的文件。 文件转换成较小的文件。压缩后的文件可以在以 后需要的时候以精确或近似的方法恢复出来。 后需要的时候以精确或近似的方法恢复出来。 无损压缩：仅删除冗余信息， 无损压缩：仅删除冗余信息，解压缩时可以精确 恢复原信息。主要用于可执行文件。 恢复原信息。主要用于可执行文件。 有损压缩：把部分不相干的信息也删除了（ 有损压缩：把部分不相干的信息也删除了（此部 ）。因此解压缩时只能近似重构 因此解压缩时只能近似重构。 分无法再重构）。因此解压缩时只能近似重构。 主要用于一般可视图像的压缩 压缩比越高则压缩速度越慢， 压缩比越高则压缩速度越慢，因此压缩速度和压 缩比通常要折衷考虑。 缩比通常要折衷考虑。
事件的信息量是其出现概率的负对数 信息量 （事件的信息量是其出现概率的负对数）
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信息量： I(ak)＝－log[P(ak)] ＝－log[P 信息量： 由上式可见， 越不可能出现的符号， 由上式可见，1、越不可能出现的符号，它出现 时对于消息的信息量的贡献越大； 时对于消息的信息量的贡献越大；2、整个消息的信 息量是构成它的那些字符中对于信息量有贡献的那部 分之和。 分之和。 显然， 显然，在每条消息中都出现的字符是没有什么信 息量的， 息量的， P(ak)＝1而I(ak)＝0。 ＝ 而 ＝ 。 比较消息的3种程度 (比较消息的 种程度：不说也知道、不说有可能会猜 比较消息的 种程度：不说也知道、 到、不说根本不可能知道)
是12至16位，每个码代表原文件中数据的一个特定序 12至16位 列）。
基于统计方法－生成变长码 基于统计方法－生成变长码（出现概率高的消息 变长 用短码，如莫尔斯电报码）。 用短码，
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数字图像处理 17.2.1 基于字典的技术
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数字图像处理
第17章 图像压缩 17章
17.1 引言
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17.1.1 冗余信息和不相关信息
例1 在途商人收到如下消息（可能有3种表述， 在途商人收到如下消息（ 种表述， 但均不影响理解）： 你的妻子Helen将于明天晚上 点零 分在波士顿 将于明天晚上6点零 你的妻子 将于明天晚上 点零5分在波士顿 机场接你。 的Logan机场接你。 机场接你 你的妻子将于明晚上6点零 分在 机场接你。 你的妻子将于明晚上 点零5分在 点零 分在Logan机场接你。 机场接你 Helen将于明晚 点在 将于明晚6点在 接你。 将于明晚 点在Logan接你。 接你
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数字图像处理
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