图像压缩方法综述
图片压缩方法
图片压缩方法图片压缩是在数字图像处理领域中常见的一种技术，通过对图像的像素信息进行处理，可以减小图像的文件大小，并保持图像的视觉质量。
图片压缩可以有效地减少存储空间的占用和传输带宽的消耗。
在本文中，将介绍几种常见的图片压缩方法。
第一种常见的图片压缩方法是无损压缩。
无损压缩是指在压缩过程中不丢失图像的任何信息，通过减少冗余数据和编码优化来实现图片大小的减少。
无损压缩方法有很多，其中一种常见的是GIF格式的压缩。
GIF（Graphics Interchange Format）格式是一种使用LZW （Lempel-Ziv-Welch）算法进行压缩的图像格式。
GIF格式可以压缩图像的颜色表和图像数据，从而减小文件的大小。
除了GIF格式，PNG （Portable Network Graphics）格式也是一种常见的无损压缩格式。
PNG格式使用DEFLATE算法进行压缩，可以有效地减小文件大小。
第二种常见的图片压缩方法是有损压缩。
有损压缩是通过牺牲部分图像信息来减小文件的大小，从而实现图片压缩的目的。
有损压缩方法可以更进一步地减小文件大小，但也会导致图像的质量损失。
JPEG（Joint Photographic Experts Group）格式是一种常见的有损压缩格式，广泛应用于照片和图像的压缩。
JPEG格式通过对图像的颜色信息和空间频率进行分析和量化，可以有效地减小文件大小。
另外，JPEG格式还可以通过调整压缩比例来控制图像的质量和文件大小。
除了无损压缩和有损压缩，还有一些其他的图片压缩方法。
例如，基于向量的压缩方法可以将图像转换为矢量图形，通过描述图像的几何形状和颜色信息来实现压缩。
此外，还有一些基于特定领域知识的图片压缩方法，例如医学图像压缩和卫星图像压缩等。
这些方法都在特定的应用领域中得到了广泛的应用。
总之，图片压缩是一种常见的数字图像处理技术，可以通过无损压缩和有损压缩等方法来减小图像的文件大小。
图像压缩原理
图像压缩原理
图像压缩原理是通过减少图像数据的存储量来实现的。
具体来说，图像压缩原理涉及到以下几个方面。
1. 去除冗余信息：图像中通常存在大量冗余信息，例如连续相同颜色的像素或者相似颜色的像素。
通过将这些冗余信息进行去除或者压缩，可以达到减少图像存储量的目的。
2. 空间域压缩：在空间域压缩中，通过减少像素的数量或者减少像素的位数来减少图像文件的大小。
一种常见的空间域压缩算法是基于四色彩色的量化压缩方法，通过降低每个像素颜色的位数来减少存储空间。
3. 频域压缩：频域压缩是将图像从空间域转换为频域，利用图像在频域中的特性来进行压缩。
其中一种常见的频域压缩方法是基于离散余弦变换（DCT）的压缩方法，它将图像转换为频域信号，并利用频域信号中较小的系数来表示图像。
4. 熵编码：熵编码是一种无损压缩方法，通过对图像数据进行统计分析，利用出现频率较高的数据用较短的码字表示，从而减少图像文件的存储大小。
综上所述，图像压缩通过去除冗余信息、空间域压缩、频域压缩和熵编码等方法来减少图像数据的存储量。
这些方法可以单独应用，也可以结合使用，以达到更好的压缩效果。
图像压缩文献综述
《数字图像处理和模式识别》期末大作业题目：图像压缩文献综述班级：数字媒体学院计算机技术姓名：徐德荣学号：6141603020图像压缩文献综述1 图像压缩编码概述图像信息的压缩编码，是根据图像信号固有的统计特性和人类的视觉特性进行的。
图像信号固有的统计特性表明，其相邻像素之间、相邻行之间或者相邻帧之间，都存在较强的相关特性。
利用某种编码方法在一定程度上消除这些相关特性，便可实现图像信息的数据压缩。
这个过程也就是尽量去除与图像质量无关的冗余信息，属于信息保持（保持有效信息）的压缩编码。
另一种考虑是，图像最终是由人眼或经过观测仪器来观看或判决的。
根据视觉的生理学、心理学特性，可以允许图像经过压缩编码后所得的复原图像有一定的图像失真，只要这种失真是一般观众难以察觉的。
这种压缩编码属于信息非保持编码，因为它使图像信息有一定程度的丢失。
由此可见，图像压缩编码的研究重点是：怎样利用图像固有的统计特性，以及视觉的生理学、心理学特性，或者记录设备和显示设备等的特性，经过压缩编码从原始图像信息中提取有效信息，尽量去除那些无关的冗余信息，并且在保证质量（能从这些数据中恢复出与原图像差不多的图像）的前提下，用最低的数码率或最少的存储容量，实现各类图像的数字存储、数字记录或数字传输。
2 图像编码研究现状图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化,到今天己经有五十多年的历史。
五十年代和六十年代的图像压缩技术由于受到电路技术等的制约,仅仅停留在预测编码、亚采样以及内插复原等技术的研究,还很不成熟。
1969年在美国召开的第一届“图像编码会议”标志着图像编码作为一门独立的学科诞生了。
到了70年代和80年代,图像压缩技术的主要成果体现在变换编码技术上;矢量量化编码技术也有较大发展,有关于图像编码技术的科技成果和科技论文与日俱增,图像编码技术开始走向繁荣。
自80年代后期以后,由于小波变换理论,分形理论,人工神经网络理论,视觉仿真理论的建立,人们开始突破传统的信源编码理论,例如不再假设图像是平稳的随机场。
数字图像处理中的图像压缩算法
数字图像处理中的图像压缩算法随着科技和计算机技术的不断发展，数字图像处理成为了一个非常重要的领域。
数字图像处理技术广泛应用于各个领域，如图像储存、通信、医疗、工业等等。
在大量的图像处理中，图像压缩算法是非常关键的一环。
本文将介绍一些数字图像处理中的图像压缩算法。
一、无损压缩算法1. RLE 算法RLE（Run Length Encoding）算法是常见的图像无损压缩算法之一，它的主要思想是将连续的像素值用一个计数器表示。
比如将连续的“aaaa”压缩成“a4”。
RLE 算法相对比较简单，适用于连续的重复像素值较多的图像，如文字图片等。
2. Huffman 编码算法Huffman 编码算法是一种将可变长编码应用于数据压缩的算法，主要用于图像无损压缩中。
它的主要思想是将频率较高的字符用较短的编码，频率较低的字符用较长的编码。
将编码表储存在压缩文件中，解压时按照编码表进行解码。
Huffman 编码算法是一种效率较高的无损压缩算法。
二、有损压缩算法1. JPEG 压缩算法JPEG（Joint Photographic Experts Group）压缩算法是一种在有损压缩中广泛应用的算法。
该算法主要是针对连续色块和变化缓慢的图像进行处理。
JPEG 压缩算法的主要思想是采用离散余弦变换（DCT）将图像分割成小块，然后对每个小块进行频率分析，去除一些高频信息，再进行量化，最后采用 Huffman 编码进行压缩。
2. MPEG 压缩算法MPEG（Moving Picture Experts Group）压缩算法是一种针对视频压缩的算法，它主要是对视频序列中不同帧之间的冗余信息进行压缩。
该算法采用了空间域和时间域的压缩技术，包括分块变换编码和运动补偿等方法。
在分块变换编码中，采用离散余弦变换或小波变换来对视频序列进行压缩，再通过运动估计和补偿等方法，去除冗余信息。
三、总结数字图像处理中的图像压缩算法有很多种，其中无损压缩算法和有损压缩算法各有特点。
图像处理中的数字图像压缩
图像处理中的数字图像压缩数字图像压缩在图像处理中扮演着重要的角色。
数字图像压缩可以将图像数据压缩成更小的文件大小，更方便存储和传输。
数字图像压缩分为有损和无损两种不同的技术，本文将详细讨论这两种数字图像压缩方法。
一、无损压缩无损压缩是数字图像压缩中最常用的技术之一。
无损压缩的优点是可以保持图片原始数据不被丢失。
这种方法适用于那些需要保持原始画质的图片，例如医学成像或者编程图像等。
无损压缩的主要压缩方法有两种：一种是基于预测的压缩，包括差异编码和改进变长编码。
另一种是基于统计的压缩，其中包括算术编码和霍夫曼编码。
差异编码是一种通过计算相邻像素之间的差异来达到压缩目的的方法。
它依赖于下一像素的值可以预测当前像素值的特性。
改进的变长编码是一种使用预定代码值来表示图像中频繁出现的值的压缩技术。
它使用变长的代码，使得频繁出现的值使用较短的代码，而不常用的值则使用较长的代码。
算术编码是一种基于统计的方法，可以将每个像素映射到一个不同的值范围中，并且将像素序列编码成一个单一的数值。
霍夫曼编码也是一种基于统计的压缩方法。
它通过短代码表示出现频率高的像素值，而使用长代码表示出现频率较低的像素值。
二、有损压缩有损压缩是另一种数字图像压缩技术。
有损压缩方法有一些潜在的缺点，因为它们主要取决于压缩率和压缩的精度。
在应用有损压缩技术之前，必须确定压缩强度，以确保压缩后的图像满足预期的需求。
有损压缩方法可以采用不同的算法来实现。
这些算法包括JPEG、MPEG和MP3等不同的格式。
JPEG是最常用的有损压缩算法，它在压缩时可以通过调整每个像素所占用的位数来减小图像的大小。
MPEG是用于压缩视频信号的一种压缩技术。
它可以将视频信号分成多个I帧、P帧和B帧。
I帧代表一个完整的图像，而P帧和B帧则包含更少的信息。
在以后的编码中，视频编码器使用压缩技术将视频序列压缩成较小的大小。
MP3是一种广泛使用的音频压缩技术，它使用了同样的技术，包括频域转换、量化和哈夫曼编码。
计算机图像处理中的图像压缩与图像恢复算法
计算机图像处理中的图像压缩与图像恢复算法图像压缩和图像恢复算法是计算机图像处理领域中非常重要的技术，它们可以对图像进行有效的压缩和恢复，实现图像数据在存储、传输和显示过程中的高效利用。
本文将介绍图像压缩与图像恢复算法的基本原理和常用方法。
一、图像压缩算法图像压缩算法是通过去除冗余信息和减少图像数据量来实现图像压缩的。
常见的图像压缩算法主要包括无损压缩和有损压缩两种。
1. 无损压缩算法无损压缩算法是指在图像压缩的过程中不丢失原始图像的任何信息，使得压缩后的图像与原始图像完全一致。
常用的无损压缩算法有：（1）Huffman 编码算法：通过构建霍夫曼树将出现频率较高的像素值赋予较短的编码长度，提高编码效率；（2）LZW 压缩算法：通过构建字典表来进行压缩，将图像中重复的像素值用较短的编码表示，进一步减少数据量。
2. 有损压缩算法有损压缩算法是在压缩的过程中有意丢失一定的图像信息，从而实现更高的压缩比。
常用的有损压缩算法有：（1）JPEG 压缩算法：通过离散余弦变换（DCT）将图像转化为频域表示，再利用量化和熵编码等技术对图像数据进行压缩；（2）Fractal 压缩算法：将图像分解为一系列局部细节，并利用自相似性进行压缩。
二、图像恢复算法图像恢复算法是指在图像受到损坏或失真后，通过一系列算法恢复出原始图像的过程。
常见的图像恢复算法主要包括插值算法和去噪算法。
1. 插值算法插值算法是一种用于根据已知图像信息来估计未知像素值的方法。
常见的插值算法有：（1）最近邻插值算法：根据离目标像素最近的已知像素值进行估计；（2）双线性插值算法：利用目标像素周围的已知像素值进行加权平均估计；（3）双三次插值算法：在双线性插值的基础上，通过考虑更多的邻域像素值进行估计。
2. 去噪算法去噪算法可以有效地去除图像中的噪声，恢复出原始图像的清晰度。
常见的去噪算法有：（1）中值滤波算法：利用像素周围邻域像素的中值来估计目标像素值，对于椒盐噪声和脉冲噪声有较好的去除效果；（2）小波去噪算法：利用小波变换将图像分解为不同的频率分量，通过阈值处理来剔除噪声。
图像压缩算法范文
图像压缩算法范文
1.概述
图像压缩是一种数字处理技术，用于减少图像文件的大小，同时保留
其本身的内容和质量。
它通常用于将高分辨率的彩色图像转换成较小文件
以使其在网络上传输或存储更加方便和高效，同时可以减少存储空间开销。
2.图像压缩算法
2.1无损压缩算法
无损压缩算法是一种无损地压缩图像的算法，它可以在压缩前后保持
原始图像的质量。
无损压缩算法主要有 JPEG2000，JPEG-LS 和 Lossless JPEG等，它们都是基于数据变换（如DCT，DWT）和熵编码（如Huffman
编码，Arithmetic编码）的算法。
JPEG2000是最流行的无损压缩算法之一，它采用像素块编码，并通
过DCT和WVT数据变换，实现较好的无损压缩效果，使得图像文件大小可
以大大减小，但是压缩所需要的时间较长，耗费资源。
JPEG-LS是一种非常有效的无损压缩算法，它采用了图像划分，非线
性差分滤波和补偿等技术，使得图像文件大小得到显著的减小，同时可以
保持其原有质量，并且压缩所耗费的时间较短，是一种性价比比较高的图
像压缩算法。
Lossless JPEG 则采取了更多的适应性编码技术，将原图像的熵编码
进行改进。
图像压缩毕业论文
图像压缩毕业论文图像压缩毕业论文图像压缩作为计算机图形学中的重要研究方向，在现代社会中具有广泛的应用。
本篇毕业论文旨在探讨图像压缩的原理、方法和应用，并对其在实际应用中的优缺点进行分析和比较。
一、图像压缩的原理图像压缩是通过减少图像数据的冗余性来减小图像文件的大小，从而实现存储和传输的效率提升。
其原理主要包括两个方面：无损压缩和有损压缩。
1. 无损压缩：无损压缩是指在压缩过程中不丢失任何图像信息，即压缩后的图像与原始图像完全一致。
常见的无损压缩算法有Run Length Encoding (RLE)、Lempel-Ziv-Welch (LZW) 等。
无损压缩适用于对图像质量要求较高的场景，如医学图像、卫星图像等。
2. 有损压缩：有损压缩是指在压缩过程中会有一定的信息丢失，但在人眼感知上不明显。
有损压缩可以通过去除图像中的冗余信息、降低色彩精度等方式来实现。
常见的有损压缩算法有JPEG、GIF等。
有损压缩适用于对图像质量要求相对较低的场景，如网页图片、社交媒体图片等。
二、图像压缩的方法图像压缩的方法主要包括基于变换的压缩方法和基于预测的压缩方法。
1. 基于变换的压缩方法：基于变换的压缩方法是将图像转换到另一个表示域，通过对表示域的系数进行编码来实现压缩。
其中最常用的方法是离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）。
DCT将图像从空间域转换到频率域，通过保留重要的低频系数，去除高频噪声，从而实现图像压缩。
2. 基于预测的压缩方法：基于预测的压缩方法是通过对图像的像素进行预测来减小冗余信息。
其中最常用的方法是差分编码（Differential Coding）和运动补偿（Motion Compensation）。
差分编码通过计算像素与其邻域像素之间的差异来进行编码，而运动补偿则是利用图像序列中的运动信息来进行编码，从而实现图像压缩。
三、图像压缩的应用图像压缩在现代社会中有着广泛的应用，涉及到许多领域。
图像压缩的算法及其国际标准
静态图像压缩－DWT变换
二维DWT变换：
原始图像
列变换
行变换
三层DWT分解后的结果：
静态图像压缩－DWT变换
三层DWT分解的结果：
静态图像压缩－分形方法
自相似性：无论几何尺度怎样变化，物体 任何组成部分的形状都以某种方式与整体 相似。 关键在于引入了局部与全部相关去冗余的 思想。 压缩效率与物体本身性质有关。
有 损 压 缩
分形编码（Fractal） 矢量量化（Vector Quantization） 人工神经网络方法（ANN）
静态图像压缩－变换编码
K-L变换
变 换 编 码
离散余弦变换（DCT）
Gabor变换 小波变换（DWT）
静态图像压缩－K-L变换
K－L变换是最佳变换，将原始信号中相关 性很强的空域变换到相关性彻底去除 的变换域； 无快速算法而难以实现。
动态图像编码（Video Coding）
静态图像压缩
静 态 图 像 压 缩 无损压缩（Lossless Compression）
有损压缩（Lossy Compression）
静态图像压缩－无损压缩
差分脉冲调制方法（DPCM）
去除相关 无 损 压 缩 统计编码
分层内插法（HINT） 差分金字塔方法（DP） 多重自回归方法（MAR）
H.261： 第一个高效视频编码标准算法。图像编码的其他 几个国际标准（如JPEG、MPEG、CCIR723等）都是由它 演变而来的。 1984年12月，CCITT第15研究组成立了“可视电话编码专 家组”，并在1988年提出了视频编码器的H.261建议。它 的目标是P×64K（P=1～30）码率的视频编码标准，以 满足ISDN日益发展的需要。主要应用对象是视频会议的 图像传输。它的视频压缩算法必须能够实时操作，解码 延迟要短，当P=1或2时，只支持帧速率较小的可视电话， 当P>=6时，则可支持电视会议。 H.261建议的原理结构的要点是：采用运动补偿进行帧间 预测，以利用图像在时域的相关性；对帧间预测误差以 8×8或者16×16为宏块，进行DCT变换，以利用图像在 空域上的相关性；接着对DCT变换系数设置自适应量化 器，以利用人们的视觉特性；再采用Huffman熵编码，获 得压缩码流。
图像无损压缩算法研究
图像无损压缩算法研究第一章：引言图像压缩技术的发展使得图像在存储和传输方面更加高效。
无损压缩算法通过减少图像文件的大小，同时保持图像质量不受影响，从而实现对图像的高效压缩。
无损压缩算法广泛应用于数字图像处理、电视广播、远程监控、医学图像存储和互联网传输等领域。
本文旨在探讨图像无损压缩算法的研究现状和发展趋势。
第二章：图像无损压缩算法综述本章首先介绍图像压缩的基本原理和目标，然后综述了当前常用的图像无损压缩算法。
其中包括哈夫曼编码、算术编码、预测编码、差分编码和自适应编码等。
对每种算法的原理、优点和缺点进行了详细的分析和比较。
第三章：小波变换与图像无损压缩算法小波变换是一种重要的数学工具，在图像无损压缩算法中得到了广泛的应用。
本章介绍了小波变换的基本概念和原理，并详细介绍了小波变换在图像压缩中的应用。
重点讨论了小波系数的编码方法和解码方法，以及小波变换在图像无损压缩中的优化算法。
第四章：自适应编码在图像无损压缩中的应用自适应编码是一种基于概率统计的编码方法，具有较好的压缩效果和灵活性。
本章介绍了自适应编码的基本原理和常见的算法，如算术编码、自适应霍夫曼编码和自适应等长编码等。
特别说明了自适应编码在图像无损压缩中的应用，包括颜色映射编码、熵编码和像素值编码等。
第五章：基于预测的图像无损压缩算法预测编码是一种基于差值的编码方法，通过对图像中的像素进行预测，将预测误差进行编码，从而实现图像的高效压缩。
本章介绍了常见的预测编码算法，如差分编码和预测误差编码等。
详细讨论了这些算法的原理、优点和局限性，并提出了一些改进方法和思路。
第六章：图像无损压缩算法的性能评估和比较本章分析了图像无损压缩算法的性能评估指标和方法，并对常见的图像无损压缩算法进行了性能比较。
主要包括压缩比、失真度和计算复杂度等方面的评估标准。
通过对比实验和分析，得出了各种算法在不同场景下的适用性和优劣势。
第七章：图像无损压缩算法的发展趋势本章展望了图像无损压缩算法的发展趋势，并提出了一些可能的研究方向。
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* 2006-06-09收到,2006-10-10改回**安晓东,女,1967年生,北京理工大学博士研究生,研究方向:计算机应用。
文章编号:1003-5850(2006)12-0024-03图 像 压 缩 方 法 综 述A Summarization of Image Compression Methodology安晓东1,2 陈 静3(1北京理工大学 北京 100081) (2山西省人事考试中心 太原 030006) (3中北大学 太原 030051)【摘 要】图像压缩是图像处理的重要组成部分,随着科学技术的不断进步,压缩方法也在不断涌现。
论述了各个常用图像压缩方法的算法及应用情况,着重研究了预测编码和分形压缩方法。
有机结合所介绍的压缩算法能解决很多图像处理问题,介绍的图像压缩方法也可供研究人员参考。
【关键词】图像压缩,预测编码,分形压缩中图分类号:T P 391.41文献标识码:AABSTRACT Image co mpr ession is t he impor tant part of im age pr ocessing.Wit h the dev elo pm ent of science and technolog y,mor e and mo re compr essing m et hods have come for th .T his paper discusses many com mon imag e compr ession alg or ithms and it's a pplica-tio n,fo cuses o n the pr edictive enco ding and fr act al co mpressio n methods.It can so lv e lots of image pr o cessing pro blems by these methods,w hich may g iv e a hand to other resear cher s.KEYWORDS imag e co mpression ,pr edictiv e co ding ,fr actal compressio n 众所周知,在开发多媒体应用系统时,遇到的最大障碍是对多媒体信息巨大数据量所进行的采集、存储、处理和传输。
其中,数据量最大的是数字视频数据。
例如,1幅640*480中等分辨率的彩色图像,其数据量大约为0.92M B 。
这么大的图像,传输速度以平均4k /s 估算,完整地传输这幅图需要230s,也就是接近4min 。
假设是可视电话,或者数字广播电视,以每秒播放30帧计算,一张光盘里只能存放24s 的视频信息,更不用说在网络上传输的效果了。
同时大数据量的图像信息也会给存储器的存储容量,通信干线信道的带宽,以及计算机的处理速度增加极大的压力。
单纯靠增加存储器容量,提高信道带宽以及计算机的处理速度等方法来解决这个问题是不现实的。
因此,图像压缩方法的研究非常有必要。
1 图像压缩方法研究现状图像压缩已研究了几十年,提出了诸如DPCM 、DCT 、VQ 等压缩方法,并已出台了基于DCT 等技术的国际压缩标准,如JPEG 、M PEG 、H.261等。
人们逐渐发现了这些方法的许多缺点:比如高压缩比时图像出现严重的方块效应、人眼视觉系统的特性不易被引入到压缩算法中等等。
目前,许多人正在致力于第二代图像编码技术的研究。
第一代图像编码技术(以JPEG 为代表)是指以信息论和数字信号处理技术为理论基础,旨在去除图像数据中的线性相关性的一类编码技术。
这类技术去除客观和视觉的冗余信息的能力已接近极限,其压缩比不高(20:1左右)。
而第二代图像编码技术是指不局限于SH ANNON 信息论的框架,要求充分利用人的视觉生理心理特性和图像信源的各种特性,能获得高压缩比的一类编码技术。
这其中以小波变换编码、分形编码和模型基编码最具有代表性,也很有可能成为新一代国际图像压缩标准的核心理论。
2 图像压缩编码标准国际标准化协会(ISO )、国际电子学委员会(IEC )、国际电信协会(IT U )等国际组织,于90年代领导制定了许多重要的多媒体数据压缩标准。
如JPEG 、H .261、H .263、M PEG -1、MPEG -2、MPEG -4等等。
这些标准已在数字电视、多媒体领域得到广泛应用[1]。
2.1 JPEGJPEG(Joint Pho to Graphic Ex perts Gro up)是联合图像专家组的英文缩写。
JPEG 主要是针对静止图像的压缩编码标准,但是在电视图像序列的帧内压缩中也常采用JPEG,是一个适用范围广泛的通用标准。
2.2 MPEGM PEG(M oving Pictures Ex pert Gr oup)是ISO 和IEC 两个国际组织的联合技术委员会领导下的运动图像专家组的英文缩写。
针对不同的应用目的M PEG 专家组制定了M PEG 系列标准。
主要包括M PEG -1,M PEG-2,MPEG-3,M PEG-4。
・24・(总774)图像压缩方法综述2006年 2.3 H.261H.261标准主要应用于在综合数字业务网ISDN 上传输电视电话会议。
1990年12月国际电报电话咨询委员会(CCITT)通过了H.261建议书,即“采用p′64kb/s的声像业务的图像编码”,其中p=1,2,…32。
3 图像压缩方法图像是信息传递的一种重要媒体,为了使有限的符号表达更多的信息量,图像压缩既非常必要,也有可能,因此产生了各种各样的图像压缩方法。
3.1 压缩方法的分类研究图像压缩方法实际是研究图像压缩的算法(或者称为“编码’),随着研究的不断深入,出现了多种压缩(“编码’)方法。
显然,各种编码方法的并存是十分必要的。
图像压缩编码可以有多种分类方法:¹以恢复的图像与原图像关系分:无失真编码和限失真编码。
º以使用方法的原理分:基于图像统计特性、基于人眼视觉特性和基于图像特性提取编码。
»以图像的光学特性分:静止图像、慢速图像和实时图像编码。
¼以采用的基本理论不同分:变换法和分形法编码。
3.2 压缩方法算法及应用3.2.1 Huffm an压缩方法无失真编码方法中,Huffman编码是一种较有效的编码方法。
Huffman编码是一种长度不均匀的,平均码率可以接近信息熵值的一种编码。
它的编码思想是:对于出现概率大的信息,采用字短的码,对于出现概率低的信息采用字长的码,以达到缩短平均码长,从而实现数据的压缩。
Huffman编码小变字长编码方法是最佳的,其码字平均长度很接近信息符号的熵值。
Huffman编码的最高压缩效率可达到8∶1。
3.2.2 行程(Run-Length)压缩方法在一个逐行存储的图像中,具有相同灰度值的一些像素组成的序列称为一个行程。
在编码时,对于每个行程只存储一个灰度值的码,再紧跟着存储这个行程的长度。
这种按照行程进行的编码被称为行程编码(Run Leng th Encoding)。
行程编码是相对简单的一种编码,是指一行扫描的像素中,比较相邻像素的幅度(如:亮度),当幅度有一显著变化时,就说有一个行程存在。
随终点位置标记方法不同,行程编码可分为“行程终点编码”和“行程长度编码”。
行程编码对于仅包含很少几个灰度级的图像,特别是二值图像,比较有效。
3.2.3 预测压缩方法如果已知图像一个像素离散值,利用其相邻像素的相关性,预测它的下一个像素(水平方向或垂直方向)的可能值,求其两者差,再量化编码,这就是预测压缩方法。
预测编码方法计算简单,若采用Huffman编码技术,压缩比从2∶1到4∶1仍有满意的效果。
预测编码可以利用相邻像素之间的相关性,用前面已出现的像素值估计当前像素值,对实际值与估计值的差值进行编码。
常用的一种线性预测编码方法是差分脉冲编码调制DPCM(differential pulse code modulation)[2]。
线性预测形式如下:sd(n1,n2)=c1s(n1-1,n2-1)+c2s(n1-1,n2)+c3s (n1-1,n2+1)+c4s(n1,n2-1)最佳线性预测选择系数使均方误差最小:m inc1,c2,c3,c4E((s-sd)T(s-sd))预测编码根据数据在时间和空间上的相关性,根据统计模型利用已有样本对新样本进行预测,将样本的实际值与其预测值相减得到误差值,再对误差值进行编码。
由于通常误差值比样本值小得多,因而可以达到数据压缩的效果。
3.2.4 矢量量化压缩方法前面介绍的预测编码、变换编码等都属于标量量化,即先将图像经某种映射变换变成一个数的序列,然后一个数一个数地进行量化编码。
矢量量化(简称VQ)在近几年发展较快,它与标量量化方法不同,它把图像数据分成很多组,每组看成为一个矢量,然后逐个矢量进行量化编码。
在VQ算法中,图像中的各种相关信息(如:各像素点间、各块之间以及相邻编码地址间等)可通过有效的码书设计得以充分地去除。
矢量量化是限失真压缩编码方法,压缩比可达到40∶1。
3.2.5 分形压缩方法80年代后期,Bar nsley等人研究利用分形几何学的思想进行图像压缩的方法,并提出了适合图像压缩的分形模型--迭代函数系统(简称IFS)。
利用分形模型进行图像压缩时,一幅复杂的图像可以只占用很少字节的IFS代码,因而可以实现很高的压缩比(最高可达10000∶1)[3]。
分形图像压缩算法的实现步骤:¹构造分类块(Range块)集合。
将源图像分割成若干互不重叠的分类块(Range・25・ 第19卷 第12期电脑开发与应用(总775)块),每一Rang e块均为B′B阵列。
º构造范畴块(Do main块)池。
»对2×2阵列的Dom ain块进行收缩变换。
依次对每一Dom ain块中相邻的4个像素进行求和,并取平均值,于是2B′2B阵列的Do main块就收缩成了B′B阵列的Sub Domain块。
¼利用最小二乘法,并配合Jacquin提出的8种对称变换算子,对Sub Domain块(收缩后的Domain块)与Range块进行匹配计算。
基于分形的图像压缩算法利用图像中的自相似性根据分形算法压缩图像,对一些典型图像如自然景物等在理论上可以获得非常高的压缩比。
现在的分形压缩算法,需要按块为单位处理,通过迭代优化方法实现,比较复杂。
目前有些系统性的研究,但还缺乏稳定的性能保障,没有被广泛采用[4]。
3.2.6 小波变换压缩方法小波变换把图像分解成逼近图像和细节图像之和,它们分别代表图像的不同结构,然后采用快速算法(M allat)进行压缩,可以获得很高的压缩比。