图象数据压缩编码
图像编码中的数据压缩技术介绍(九)
图像编码是将图像数据转化为一系列数字信号的过程，其目的是通过减少冗余信息，将图像数据压缩存储，以便更有效地传输和处理图像。
在数字图像处理和计算机视觉的广泛应用中，图像编码技术起到了重要的作用。
本文将介绍几种常用的图像编码中的数据压缩技术。
一、无损压缩技术无损压缩技术是指在压缩过程中不损失图像质量的一种方法。
其中最常用的一种是无损预测编码技术。
该技术基于预测和差分编码的思想，将图像中每个像素的值与其周围像素值进行比较，并将差异值编码。
无损预测编码技术可以通过建立预测模型来推断像素值，从而减少编码量。
另一种常见的无损压缩技术是熵编码。
熵编码根据像素值的频率分布，将出现概率较高的像素值用较短的码字表示，而将出现概率较低的像素值用较长的码字表示。
熵编码技术可以充分利用图像中的统计特征，提高编码效率。
二、有损压缩技术有损压缩技术是指在压缩过程中会有部分信息的损失，但通过合理的算法设计，根据人类视觉系统的特性，使得图像的失真不太显著，以达到高压缩比的目的。
其中最常见的有损压缩技术是离散余弦变换（DCT）和小波变换。
离散余弦变换（DCT）将图像划分为小的块，对每个块进行DCT变换得到频域系数。
通过对频域系数进行量化和编码，可以将系数的精度降低，从而减少了数据量。
DCT技术广泛应用于JPEG图像压缩标准中。
小波变换将信号分解为时间和频率域，可以捕捉到信号的时频特征。
图像通过小波变换后，得到的系数可以在频域上局部集中，通过将低系数置零并压缩高系数，可以实现图像的高效压缩。
小波变换技术在图像压缩领域有着广泛的应用，特别是在JPEG2000标准中。
除了DCT和小波变换，还有一种常见的有损压缩技术是基于向量量化的编码方法。
向量量化通过将图像划分为矢量，并将每个矢量映射到一个预定的码本中，从而实现压缩。
向量量化技术在图像编码中具有较好的压缩效果和较低的失真。
当前，图像编码技术在数字图像处理和计算机视觉领域得到了广泛的应用。
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。
图像编码中的数据重排与压缩技巧(九)
图像编码是数字图像处理中一个非常重要的环节。
在图像编码的过程中，数据重排与压缩技巧起着至关重要的作用。
本文将从数据重排与压缩技巧两个方面进行论述。
一、数据重排技巧在图像编码中，数据重排是将原始的图像数据重新排列以满足一定的编码要求。
数据重排技巧主要有以下几种：1. 空间相关性重排：图像中的像素数据存在一定的空间相关性，即相邻像素之间存在一定的关联。
通过对图像中的像素数据进行重排，可以提取出这种相关性，并且减少冗余信息的传输，从而实现图像数据的压缩。
2. 颜色重排：在图像编码中，颜色信息是非常重要的一部分。
通过对图像中的颜色信息进行重排，可以将相似的颜色聚集在一起，从而提高编码效率。
常见的颜色重排方法有HSV重排、RGB重排等。
3. 傅里叶变换重排：傅里叶变换广泛应用于图像处理领域。
通过将原始图像进行傅里叶变换，可以将图像数据转换到频域中，并通过对频域数据的重排来实现图像数据的压缩。
二、图像压缩技巧图像压缩技巧是对图像进行编码时用于减少数据量的方法，包括有损压缩和无损压缩两种方法。
1. 有损压缩：有损压缩是一种在压缩图像数据的同时，会造成一定损失的压缩方法。
常用的有损压缩方法有JPEG压缩、JPEG2000压缩等。
这些方法通过对图像数据进行采样、量化和编码等操作，以牺牲一定的图像质量来实现数据的压缩。
2. 无损压缩：无损压缩是一种在保证图像数据质量不变的前提下，对图像进行压缩的方法。
常用的无损压缩方法有GIF压缩、PNG压缩等。
这些方法通过对图像中的冗余信息进行编码、重排等操作，以减少数据量的同时保持图像质量的完整性。
数据重排和压缩技巧的应用使得图像编码在传输和存储中更加高效。
通过合理选择数据重排和压缩技巧，可以大幅度减小图像数据的体积，并保持较高的图像质量。
在实际应用中，我们可以根据图像的特点和需求选择合适的数据重排和压缩技巧，以达到最佳的编码效果。
总之，数据重排与压缩技巧在图像编码中起着重要作用。
jpeg的霍夫曼编码
jpeg的霍夫曼编码
霍夫曼编码是一种无损数据压缩算法，其基本原理是利用数据的概率分布来构建最优前缀码，并对数据进行编码。
JPEG图像的霍夫曼编码是图像压缩中的一种常见方法。
在JPEG图像的霍夫曼编码中，首先需要对图像进行分块处理，通常是将图像分成8x8的小块。
然后，对每个小块进行DCT（离散余弦变换）变换，将图像从空间域变换到频率域。
在频率域中，图像的能量主要集中在少数几个系数上，因此可以忽略一些低频系数，从而达到压缩的目的。
在霍夫曼编码中，对每个DCT系数赋予一个二进制码，码字的长度与该系数的概率成反比，即出现概率越高的系数对应的码字越短，而出现概率越低的系数对应的码字越长。
这样，在编码时可以有效地减少数据量，从而达到压缩的目的。
在JPEG图像的霍夫曼编码中，通常会将图像分成多个层次进行编码，每个层次对应不同的压缩比和图像质量。
用户可以根据需要选择不同的层次来获取不同的压缩效果和图像质量。
总的来说，JPEG图像的霍夫曼编码是一种有效的图像压缩方法，能够有效地减少数据量，同时保持较高的图像质量。
MATLAB中的图像压缩和编码方法
MATLAB中的图像压缩和编码方法图像压缩和编码是数字图像处理的重要领域，在各种图像应用中起着至关重要的作用。
在本文中，我们将探讨MATLAB中的图像压缩和编码方法，包括无损压缩和有损压缩，并介绍其中的一些经典算法和技术。
一、图像压缩和编码概述图像压缩是指通过一定的算法和技术来减少图像数据的存储量或传输带宽，以达到节约存储空间和提高传输效率的目的。
而图像编码则是将原始图像数据转换为一系列二进制编码的过程，以便存储或传输。
图像压缩和编码通常可以分为无损压缩和有损压缩两种方法。
无损压缩是指压缩后的数据可以完全还原为原始图像数据，不会引入任何失真或变化。
常见的无损压缩算法有Run-Length Encoding (RLE)、Lempel-Ziv-Welch (LZW)、Huffman编码等。
这些算法通常针对图像中的冗余数据进行编码，如重复的像素值或相似的图像区域。
有损压缩则是在保证一定程度的视觉质量下，通过舍弃或近似原始图像数据来减小存储或传输的数据量。
常见的有损压缩算法有JPEG、JPEG2000、GIF等。
这些算法通过离散余弦变换(DCT)、小波变换或颜色量化等方法，将图像数据转换为频域或颜色空间的系数，并通过量化、编码和压缩等步骤来减小数据量。
二、无损压缩方法1. Run-Length Encoding (RLE)RLE是一种简单高效的无损压缩算法，通过计算连续重复像素值的数量来减小数据量。
在MATLAB中，可以使用`rle`函数实现RLE编码和解码。
例如，对于一幅图像，可以将连续的像素值(如白色)编码为重复的个数，然后在解码时根据重复的个数恢复原始像素值。
2. Lempel-Ziv-Welch (LZW)LZW是一种字典压缩算法，通过将图像中连续的像素序列映射为一个短代码来减小数据量。
在MATLAB中，可以使用`lzwencode`和`lzwdecode`函数实现LZW 编码和解码。
例如，对于一段连续的像素序列，可以将其映射为一个短代码，然后在解码时根据代码恢复原始像素序列。
论图像信号图像数据压缩机理及图像编码过程
（ ） 用 统 计 编 码 消 除 统计 冗余 度 。 ３ 利
堡 — 兰 全—
Ｊ ＿ ． 计 码Ｌ ！ － ］ ． 编 些 — — Ｉ 垦
图 １ 信 源 编 码 过 程
码短很多 。这 叫统计编码或概率匹配编码 、 编码 。 熵
设 计 的 自适 应 主 观优 化 量 化 器 ； 变 换 编 码 中 ， 不 同 空 间 频 率 在 对 的 变换 系数 进 行 量 化 时采 用 视 觉 加 权 矩 阵 便 是 典 型 例 子 。
２ 图像 编 码过 程
域信号变化缓慢 ， 尤其 背景部分几乎不变 。 电视信号用 ６Ｍ 带 Ｈｚ 宽是 为了表示 画面 中突变的轮廓 和占画面 比例不 一定很大 的纹
和 统 计 编 码 是 可 逆 的过 程 ，而 量 化 是 不 可 逆 的 。 当 不 加 入 量 化
中 图分 类 号 ：Ｎ １． Ｔ ９ ９８
视 频 数 字 化 的 发展 ， 得 视 频 数 据 压 缩 编 码 方 法 层 出 不 穷 ， 使
充 分利用人眼的视觉特性 ， 挖掘潜力 ， 实现码率压缩 的第 是 二个途径 。人眼对图像 的细节分 辨率 、 运动分辨率和对 比度分辨 率 的要求都有一定 的限度 。图像 信号 的空 问 、 时间以及在 幅度方
邻 帧 间存 在 这 种 强 相 关 性 。一 般 情 况 下 ， 电视 信 号 中 的 大部 分 区
特 点来 决定对它 的抽样频率和量化 的精度 ， 尽量做到和人 眼的视 觉特 陛相匹配， 可做到在不损伤 图像 主观质量的条件下压缩码率。 例如 ， 在预测编码 中， 利用受图像局部活动性影响的视觉掩盖效应
图像编码的原理与流程详解(二)
图像编码的原理与流程详解第一节：引言图像编码是一种将图像数据转换为压缩格式的技术，旨在减少图像数据的存储空间和传输带宽。
图像编码通常使用各种算法和技术，以提高图像传输的效率和质量。
本文将详细介绍图像编码的原理与流程。
第二节：图像编码的原理图像编码的原理主要是利用图像的统计特性和人眼对图像的感知特征。
首先，图像编码会分析图像中的冗余信息，如空间冗余、像素冗余和统计冗余等。
其次，利用变换编码和预测编码等方法，将图像数据转换为更紧凑和高效的表示形式。
最后，根据图像的重要性和传输损耗等因素，采用不同的编码策略进行编码。
第三节：图像编码的流程图像编码的流程通常包括三个主要阶段：预处理、编码和解码。
预处理预处理阶段包括图像获取、采样、量化和归一化等步骤。
首先，图像通过摄像设备或扫描仪等设备获取，然后对图像进行采样，将连续的图像转换为离散的图像。
接下来，通过量化操作将采样到的图像数据映射为一组有限的离散值，以减少数据量。
最后，对图像进行归一化操作，将图像数据映射到一定的数值范围内，以便后续编码处理。
编码编码阶段是将预处理后的图像数据转换为编码数据的过程。
常用的编码方法包括无损编码和有损编码两种。
无损编码无损编码主要用于要求图像传输和存储过程中不出现任何失真的场景。
常见的无损编码方法有霍夫曼编码、算术编码和LZW编码等。
这些编码方法通过构建特定的编码表，将原始的图像数据映射为更高效的二进制码流。
有损编码有损编码主要用于图像传输和存储场景中可以接受一定程度失真的情况。
常见的有损编码方法有JPEG、MPEG和等。
这些编码方法通过利用图像的统计特性和人眼对图像的感知特征，采用预测编码、变换编码和量化编码等技术，将图像数据转换为压缩的码流。
解码解码阶段是将编码后的数据反过来转换为原始图像数据的过程。
解码过程与编码过程相反，主要包括解码、逆量化和逆变换等步骤。
解码器根据编码时生成的编码表，将编码后的数据解码为离散的图像数据。
数据压缩与编码
数据压缩与编码数据压缩是计算机科学中十分重要的技术，它能够减小数据存储和传输的需求，提高计算性能和效率。
数据编码是数据压缩的重要手段之一，通过将原始数据转换为更紧凑的形式，以达到减小数据量的目的。
本文将讨论数据压缩与编码的原理、方法和应用。
一、数据压缩与编码的原理数据压缩的核心原理是利用数据中的冗余性，即数据中存在的重复、无用或冗长的部分。
通过剔除这些冗余部分，可以实现数据的压缩。
数据编码则是将原始数据转换为更紧凑的表示形式的过程。
数据压缩与编码的关键在于寻找合适的编码方式。
常见的编码方式包括无损编码和有损编码。
无损编码是指压缩后能够完全还原出原始数据，而有损编码是在压缩过程中会引入一定的信息丢失。
二、数据压缩与编码的方法1. 无损编码方法无损编码方法的目标是通过各种算法和技术，将原始数据转换为紧凑的表示形式，同时保证能够完全还原出原始数据。
常见的无损编码方法有：- 霍夫曼编码：基于出现频率的统计信息，为出现频率高的符号分配较短的编码，从而实现压缩效果。
- 标记编码：将数据中的重复内容用较短的标记表示，例如字符串中的重复字符序列可以用一个标记代替。
- 字典压缩：使用字典存储常见的字符串或字符序列，并用较短的索引值代替原始数据中相应的部分。
2. 有损编码方法有损编码方法在压缩数据的同时会引入一定的信息丢失，但可以通过合理的算法设计控制信息丢失的程度，从而在压缩率和数据质量之间取得平衡。
常见的有损编码方法有：- 基于变换的压缩：通过对原始数据进行变换，从频域或空域的角度提取数据的特征，并将特征编码以降低数据量。
- 预测编码：通过建立数据之间的统计关系，并用预测值代替原始值，从而减小储存或传输所需的数据量。
三、数据压缩与编码的应用数据压缩和编码技术广泛应用于各个领域。
以下是几个常见的应用示例：1. 图像压缩：在数字图像处理中，采用基于变换的压缩方法，如JPEG格式，对图像数据进行编码压缩。
通过适当的压缩参数设置，可以在保证图像质量的前提下减小图像文件的大小。
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编码冗余
Lavg 2.7 l2 ( rk ) pr ( rk ) 2.7 bits RD 1 0.1 3 k 0
7
例：
• 通过图像灰度级直方图可以深入了解编码 结构，从而减少表达图像所需的数据量。
像素间冗余
• 由于任何给定的像素值，原理上都可以通 过它的邻居预测到，所以单个像素携带的 信息相对是小的。 • 为减少图像中的像素间冗余，二维像素阵 列必须变换为更有效的形式。
例：原图像数据： 234 223 231 238 235 压缩后数据： 234 11 -8 -7
空间冗余 几何冗余 帧间冗余
3
心理视觉冗余
• 在正常的视觉处理过程中各种信息的相 对重要程度不同，那些不重要的信息称 做心理视觉冗余
无损压缩与有损压缩
无损压缩基于统计模型，减少源数据流中 的冗余，同时保持信息不变。又称为冗 余压缩。典型代表有Huffman 编码，算 术编码、游程长度编码等。 有损压缩以牺牲部分信息量为代价而换取 缩短平均码长的编码压缩方法。在压缩 中丢失了部分信息，又称为熵压缩。典 型代表有离散余弦变换编码、有损预测 编码等。 一般地，有损压缩的压缩效率高于无损压 缩。
图象压缩的必要性
• 一部90分钟的彩色电影，每秒放映24帧。把它 数字化，每帧512×512象素，每象素的R、G、 B三分量分别占1byte，总比特数为
90×60×24×3×512×512= 101922MB 若用一张可存600兆字节数据的CD光盘存储这 部电影，光图象（还有声音）就需要170张CD 光盘。
第六章图象数据压缩编码
基本内容
图像压缩基础 无损压缩
有损压缩
静止图像压缩编码的技术标准JPEG
图象压缩的必要性
• 数字图象通常有很大的 比特数，这给图象的传 输和存储带来相当大的 困难。数据的压缩是必 不可少的。
the total byte number is: 460×520×3 = 700kB
x 0 y 0 x 0 y 0
M 1 N 1
M 1 N 1
峰值信噪比PSNR
(2)主观保真度标准
通过视觉比较两个图像，给出一个 定性的评价，如很粗、粗、稍粗、相 同、稍好、较好、很好，这种评价被 称为主观保真度标准。
冗余
• 在数字图像压缩中的三种基本的数据冗余: – 编码冗余 – 像素间冗余 – 心理视觉冗余
H (d ) p(d i ) log 2 p(d i )
i 1 m
bit / char
H表示对输入灰度级集合进行编码时所需要的平 均位数的下限。 di 出现的概率相等时，熵最大。
平均码长
L 1
Lavg l (rk ) pr rk
k 0
l为灰度级 rk 所对应的码字长度。
图象压缩的必要性
• 对图象数据进行压缩显得非常必要
本章讨论的问题：在满足一定条件下， 能否减小图象比特数，以及用什么样的 编码方法使之减少。
图象压缩是可能的
一般原始图象中存在很大的冗余度
用户通常允许图象失真
– 当信道的分辨率不及原始图象的分辨率时， 降低输入的原始图象的分辨率对输出图象 分辨率影响不大。
No.13
实验二 图像增强
下周二做 ，地点不变
（交邮政编码分割程序）
6.2 无损压缩
• 在很多应用中，如医疗和商业文档的归档、 卫星成像的处理、数字X光照相术，无损 压缩时唯一可以接受的数据压缩方式。 • 无损压缩常由两种彼此独立的操作组成： (1)为减少像素间冗余建立一种可替代的图 像表达方式；(2)对这种表达方式进行编码 以便消除编码冗余。
编码效率
H r % Lavg
图像熵与平均码长之比
香农无干扰编码定理
在无干扰条件下,存在一种无 失真的编码方法,使编码的平均码 长和信源的熵任意接近。
压缩比
Ls Ld Pr 100% Ls
Ls为源代码长度， Ld为压缩后代码长度
保真度标准
• 保真度标准——评价压缩算法的标准
信号源 a={a1, a2, a3, a4, a5, a6}，其概率 分 布 为 p1=0.1 p2=0.4 p3=0.06 p4=0.1 p5=0.04 p6=0.3，求最佳Huffman码。 方法： i. 将信源符号按出现概率从大到小排成一 列，然后把最末两个符号的概率相加， 合成一个概率。
（1）客观保真度标准 （2）主观保真度标准
(1) 客观保真度标准
a）输入图和输出图之间的均方根（rms）误差
erms
1 MN
M 1 N 1 y 0 x 0
ˆ x, y f x , y f
2
b）输入图和输出图的均方根信噪比
SNRms f ( x, y)2 / [ f ( x, y) f ( x, y)]2
6.2.1 霍夫曼编码（属于统计编码）
一、基本原理
通过减少编码冗余来达到压缩的目的。将 在图像中出现次数多的像素值给一个短的编码， 将出现次数少的像数值给一个长的编码。
二、霍夫曼编码是即时码: 是唯一可译码,其中
任意一个码字都只能与一种信号存在对应关系, 而且任意一个码字都不能是其他码字的前缀。
二、Huffma，可对其余部 分图像采用空间和灰级上的粗化。 – 根据人的视觉特性对不敏感区进行降分辨 率编码 （视觉冗余）。
图象压缩是可能的
图象压缩是可能的
• 原始图象越有规则，各象素之间的相关性越 强，它可能压缩的数据就越多。
• 值得指出的是：当前采用的编码方法得到的 结果，离可能压缩的极限还相差很远，这说 明图象数据压缩的潜力是很大的，直到目前 为止，它还是个正在继续研究的领域。
6.1 图像压缩基础
图像压缩所解决的问题是尽量减少表 示数字图像时需要的数据量。减少数据量 的基本原理是除去其中多余的数据。
以数学的观点看，这一过程实际上就 是将二维像素阵列变换为一个在统计上无 关联的数据集合。
图像编码压缩名词术语
图像熵
• 图像像素灰度级集合为{ d1 , d2 , …, dm }， 对应概率为p ( d1 ) , p ( d2 ),…, p ( dm ) , 则 图像熵定义为