图像通信论文-数字图像压缩
数字图像的压缩和编辑技术研究
数字图像的压缩和编辑技术研究第一章：前言随着数字图像在人们的生活中越来越重要，如今的社会存在着对于数字图像大规模存储和传递的需求。
而数字图像压缩技术能够将图像的数据量降低，从而实现图像的高效存储和传输。
同时，数字图像编辑技术则可在压缩后的图像上进行各种操作，如调整亮度对比度、添加滤镜等，从而实现个性化需求。
本文将分析数字图像压缩和编辑技术的研究现状和未来发展方向，探讨数字图像处理的发展趋势。
第二章：数字图像压缩技术研究数字图像压缩技术是数字图像处理的重要方面。
它能够将图像的数据量降低到最小化，以提高图像的存储效率。
数字图像压缩技术主要分为有损压缩和无损压缩两种。
2.1 有损压缩有损压缩指的是在压缩数字图像过程中，去除一些对图像视觉感知不重要的信息，如低频信号、较小的高频信号等。
尽管这种方式能够使图像的数据量被大大降低，但也很容易导致图像在一定程度上失真。
2.2 无损压缩无损压缩则是在压缩数字图像的过程中，尽量保留所有的信息，同时保证压缩后的数字图像与原图像的误差在一定的客观限度内。
常见的无损压缩算法包括：LZW、霍夫曼编码和无失真预测编码等。
而有损压缩算法通常是采用离散余弦变换（DCT）、离散小波变换（DWT）、以及JPEG、MPEG等标准算法进行压缩。
第三章：数字图像编辑技术研究数字图像编辑技术是指对于数字图像进行各种修改和处理的方法，包括改变图像的亮度、对比度、色彩、大小、形状等等。
这些操作能够使得人们对于数字图像的创作和改进变得更加便捷和高效。
3.1 数字图像处理软件数字图像处理软件是数字图像编辑技术的重要工具。
目前市面上常见的数字图像处理软件有Photoshop、GIMP、Lightroom等。
这些软件都为用户提供了一个友好的交互环境，使得用户可以自由设计和编辑数字图像，得到满足自己需求的图像。
3.2 其他数字图像编辑技术除了软件工具以外，数字图像的编辑技术还包括其他方面的技术研究，如人工智能生成、图像语义分割等。
数字图像处理相关论文
数字图像处理相关论文“数字图像处理”是一门利用计算机解决图像处理的学科。
并且，现代多媒体计算机中又广泛采用了数字图像处理技术。
下面是店铺给大家推荐的数字图像处理相关论文，希望大家喜欢!数字图像处理相关论文篇一浅谈“数字图像处理”课程教学改革实践摘要：数字图像处理技术是一种发展迅速且应用广泛的新兴技术，就“数字图像处理”课程的特点，从教学内容、教学手段和方法、教学理论和实践等方面进行改革与实践，增强了学生的实践创新能力，提高了教学质量，收到良好的教学效果。
关键词：数字图像处理;教学手段;实践作者简介：刘忠艳(1975-)，女，黑龙江依安人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，副教授;周波(1963-)，男，黑龙江绥化人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，教授。
(黑龙江哈尔滨 150027)一、“数字图像处理”概述数字图像处理技术是集微电子学、光学、应用数学和计算机科学等学科的一门综合性边缘技术。
[1，2]是当今信息社会中发展迅速且应用广泛的新兴科学技术。
数字图像处理技术广泛应用到通信、计算机、交通运输、军事、医学和经济等各个领域，在各个领域发挥着越来越重要的作用。
随着计算机技术的迅速发展，图像处理的技术和理论不断完善和丰富，新的理论、技术也不断涌现，并逐渐进行应用。
面对这样一门理论与实际紧密结合的课程，在学习过程中，学生常常会遇到很多问题，既为数字图像处理技术应用的广泛前景所吸引，也时常对课程的抽象理论感到苦恼，渐渐失去学习兴趣。
为了激发学生的学习兴趣，提高教学质量，对该课程进行教学改革，势在必行。
经过两年半的教学改革与实践，取得了一定的教学效果。
二、教学改革措施为了提高“数字图像处理”课程的教学质量，激发学生学习本课程的兴趣，对本门课程进行改革，采取以下措施：1.整合教学内容随着计算机技术的迅速发展，数字图像处理技术也得到快速发展。
近几年来，有很多新的应用点和研究涌现出来，在“数字图像处理”课程中加入新技术的介绍，对于学生了解国际的研究和应用热点，尽快地投入相应的研究与应用中去大有益处。
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。
通信电子中的图像处理技术
通信电子中的图像处理技术图像处理技术是现代电子通信技术的核心之一，从数字图片到视频流，都需要使用图像处理技术来实现其高品质和高效性。
本文将探究图像处理技术在通信电子领域中的应用，深入了解这门技术的知识和应用。
一、数字图像处理图像处理是一种数字信号处理的形式,用于获取、分析、转换和再生成数字图像。
把数字图像作为信号处理的目标，使用数字信号处理的方法和技术对图像进行处理，并在计算机内部以数字数据的形式表示图像。
数字图像处理的主要任务是从数字图像中提取所需信息，这些信息可用于图像的分类、压缩、特征提取、跟踪等。
数字图像处理技术被广泛用于许多领域，最知名的应用是在医学图像领域。
在肺部成像中，通过数字图像处理技术可以更好地显示患者肺部的结构和血管，协助医生对疾病的诊断和治疗。
此外，在工业环境中，数字图像处理技术还可用于检测生产线上的缺陷，并对工作人员的安全进行监控。
二、数字视频处理数字视频处理技术是将数字信号处理技术应用于视频处理领域，它可以将视频信号从模拟信号转换为数字信号，再将数字信号进行处理并输出符合特定设备要求的数字视频信号。
数字视频处理技术具有较强的数字数据处理能力，可以通过软件算法和数据串行传输实现实时高精度测量和控制，不仅提高了视频图像质量，还扩展了传输距离和应用范围。
数字视频处理技术的高速发展推动了具有出色画质的高清晰度(HD)视频系统的普及。
数字视频处理技术已被广泛应用于多媒体制作、视频监控、视频通讯等方面。
例如，CCTV数字监控系统中经常使用数字视频处理技术来对监控画面进行预览、录制和回放，以便于监控人员快速发现问题并及时采取行动。
三、数字信号处理数字信号处理是一种将连续信号转换为数字信号或将数字信号转换为连续信号的技术。
通常用于将模拟信号（例如声音、图像）转换为数字信号，以便后续数字处理。
数字信号处理可以提高信号的质量、增强信噪比、改善信号的压缩、增大频宽等，是许多数字信号处理应用的基础。
数字通信中数据压缩编码与解码技术探究
数字通信中数据压缩编码与解码技术探究
文 / 国网黑龙江省电力有限公司信息通信公司刘志刚
摘要:作为现代信息传输中重要的应用手段，数字通信 技术的作用非常重要。本文介绍了几种常见的多媒体数据 压缩方法，例如预测编码、交换编码、信息熵编码及分频编 码等，分析多媒体数据压缩编码与解码新技术，例如图像的 压缩编码与解压解码、多媒体数据压缩与处理技术等，拓宽 人们对压缩编码和解码技术的认知，使数字通信中数据压 缩编码与解码技术得到更好的应用。
参考文献： m 王清富.b i m 技术在地铁车站土建施工中的应用卩].工程技 术研究,2020(09). [2] 张鹏.BIM 技术在地铁车站土建施工中的应用探讨〇].建筑 技术开发，2020(02). [3] 李渭红.浅议BIM 技术在地铁车站土建施工中的应用⑴. 居舍 2019(11).
作者简介：占洪学（1974.09—），男 ，汉 族 ，湖北黄石，主 要研究方向为城市轨道交通盾构施工技术。
此项标准被叫作“CS—A C E L P ”，在此标准的相关附件中，还 规定减小复杂度的编解码器标准。
(二)图像压缩编码与解压解码处理 1. 静态图像编码与解码 传统的静态图像编码算法中存在部分不足，对此有人 提出一种算法来进行改进，这种算法叫静态图像零树编码 算 法 ，在此种算法中应用到修剪图技术即所谓的零块，这种 算法的思想是按从下到上、由大到小的顺序进行扫描，逐渐 地 进 行 上 推 预 测 ，来 使 扫 描 次 数 相 应 地 减 少 ，对 解 码 来 说 ， 这种算法的效果更加明显。 2. 动态 Sprite编码与解码 Sprite图像是指在一般序列中可见的所有视频对象的 组 合 ，Sprite的编码可以分为静态和动态两类。静态的方法 对人工合成图像编码更为合适，整个图像只需要进行一次 编码传输,在解码端就可以实现很多帧不相同图像的重构； 动态的方法比较适用于自然图像的编码，属 于 .种 用 来 起 到增强作用的运动补偿方式。在编码和解码中建立的动态 图 像 必 @相 同 ，在动态图像生成之前，要对当前帧的图像做 好全面运动估计，针对视频对象计算出其变换参数，如果做 图像的更新，必须先对当前帧的图像进行还原之后再加以 利用。 三 、M PEG —4 标准 (一) 编码压缩处理 MPEG—4 项目由活动图像专家组提出，此项目与音频 视频编码息息相关，已经成为严格的执行标准。其中包含部 分关于编码压缩新的处理思想。场景中的每一个对象都可 以进行独立编码，用户可以根据自身意愿选择交互对象，对 象可以是一个，也可以是多个。MPEG—4 标准提高了用户 及场景的交互能力，还可以对音频对象进行重新组合来实 现新场景的构造，可以将合成信息和自然信息、存储信息和 实时信息进行无缝集成。该标准可以使访问信息更加透明 化 ，让用户感觉整个过程像在对本地信息进行访问一样，基 本 毫 无 差 别 ，而 且 内 容 具 有 很 强 的 伸 缩 性 。相 比 较 而 言 ， MPEG—4 标准可扩展空间大，也更加灵活，充分考虑到将
数字图像处理结课论文
数字图像处理结课论文摘要数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
本文通过介绍对胸部x光的图像处理过程和车牌号码识别阐述了数字图像处理在现实生活生产中的应用。
一综述数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术.有处理精度高，处理内容丰富,可进行复杂的非线性处理,有灵活的变通能力。
但在处理速度上，特别是进行复杂的处理有一定的困难。
数字图像处理技术主要包括几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、图像识别、图像理解等几个方面。
数字图像处理是20世纪60年代随着计算机技术的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域，它在理论上和实际应用中都取得了很大的成就。
视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础。
早期图像处理的目的是改善图像质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。
常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等.如对拍摄的太空图像的处理,探测飞船发回的照片进行复杂的图像处理，获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，为人类登月创举奠定了基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
在以后的宇航空间技术探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。
数字图像处理技术取得的另一个巨大成就是在医学上。
1972用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置被发明出来，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。
CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，成为图像重建.1975年又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。
1979年，这项无损伤诊断技术被授予诺贝尔奖,以表彰它对人类做出的划时代贡献。
从20世纪70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能研究的迅速发展，数字图像处理技术向更高层次发展.人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。
数字图像压缩技术研究与实现
数字图像压缩技术研究与实现一、引言数字图像在生活和工作中已经得到了广泛的应用，包括电影、医学图像、卫星图像、遥感图像等各种领域中。
然而，数字图像的存储和传输需要大量的存储资源和传输带宽，因此，数字图像压缩技术成为处理数字图像的关键技术之一。
本文就数字图像压缩的技术研究与实现进行探讨。
二、数字图像压缩技术分类数字图像压缩技术通常分为有损压缩和无损压缩两大类。
1. 无损压缩无损压缩的目的是对图像进行压缩同时尽可能地保持它的原始信息。
无损压缩常用的技术包括：（1）Huffman编码在Huffman编码中，根据不同符号的出现频率来分配不同的编码。
出现频率越高的符号，分配的编码越短。
由于该编码是基于统计数据进行计算的，因此，无损压缩的比例视数据本身的特点而定。
（2）LZW算法LZW算法是一种经典的无损压缩算法。
该算法按照字典进行压缩，将一段连续的固定长度的数据表达成字典中已有的某个字符串。
由于不需要像Huffman编码那样建立概率模型，因此LZW算法的压缩比往往较高。
2. 有损压缩有损压缩一般会对图像进行一定的信息损失，从而对图像进行压缩，常用的有损压缩技术包括：（1）离散余弦变换（DCT）DCT是一种基于频域的有损压缩技术。
该技术使用的基矢量是正弦函数，因此它可以将图像分解成频域的若干个频率分量。
由于图像中的高频部分相对于低频部分所包含的信息较少，因此可以选择将高频部分信息舍去进行有损压缩。
（2）小波变换小波变换也是一种基于频域的有损压缩技术，它和DCT相比具有更好的局部性能。
小波变换将原始数据分解为多个尺度，即逐级分解，使得分解出的数据相互独立且无重叠，从而可以分别对不同的分解数据进行压缩。
三、数字图像压缩算法实现数字图像压缩算法的实现过程需要针对不同的压缩技术选择不同的算法模型，并通过编程实现算法。
以下将以Python语言为例，介绍两个常用的数字图像压缩算法。
1. LZW算法实现以下是Python语言中实现LZW算法的示例代码：```pythondef LZW_compress(data):dict_size = 256dictionary = {chr(i): chr(i) for i in range(dict_size)}seq = ""result = []for symbol in data:symbol_seq = seq + symbolif symbol_seq in dictionary:seq = symbol_seqelse:result.append(dictionary[seq])dictionary[symbol_seq] = str(dict_size)dict_size += 1seq = symbolif seq in dictionary:result.append(dictionary[seq])return resultdef LZW_decompress(data):dict_size = 256dictionary = {chr(i): chr(i) for i in range(dict_size)} seq = ""result = []for symbol in data:entry = ""if symbol in dictionary:entry = dictionary[symbol]elif symbol == dict_size:entry = seq + seq[0]result.append(entry)if seq:dictionary[seq + entry[0]] = str(dict_size)dict_size += 1seq = entryreturn "".join(result)```2. 小波变换实现以下是Python语言中实现小波变换的示例代码：```pythonimport pywtimport numpy as npfrom PIL import Imagedef wavelet_transform(image):coeffs2 = pywt.dwt2(image, 'haar')LL, (LH, HL, HH) = coeffs2return LL, LH, HL, HHdef wavelet_compress(image, threshold):LL, LH, HL, HH = wavelet_transform(image)abs_HH = np.abs(HH)thresh_HH = np.max(abs_HH) * thresholdHH[H < thresh_HH] = 0return LL, LH, HL, HHdef wavelet_decompress(LL, LH, HL, HH):coeffs2 = LL, (LH, HL, HH)return pywt.idwt2(coeffs2, 'haar')if __name__ == '__main__':img = Image.open('lena.bmp').convert('L')img.show()img_data = np.array(img)threshold = 0.05LL, LH, HL, HH = wavelet_compress(img_data, threshold)img_new = Image.fromarray(wavelet_decompress(LL, LH, HL, HH))img_new.show()```四、总结数字图像压缩技术是处理数字图像的关键技术之一，其目的是在不损失图像质量的前提下提高存储和传输的效率。
数字图像处理系统毕业设计论文
毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计学生姓名：张占龙学号： 0905034314学院：信息与通信工程学院专业：测控技术与仪器指导教师：张志杰2013年 6月摘要简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。
使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。
该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。
应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。
整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。
在此基础上还会对系统进行不断地完善。
关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测AbstractThis paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve.Keywords:linux embedded system image processing edge detection目录第一章绪论 (1)1.1 数字图像处理概述 (1)1.2 数字图像处理现状分析 (5)1.3 本文章节简介 (8)第二章图像处理理论 (8)2.1 图像信息的基本知识 (8)2.1.1 视觉研究与图像处理的关系 (8)2.1.2 图像数字化 (10)2.1.3 图像的噪声分析 (10)2.1.4 图像质量评价 (11)2.1.5 彩色图像基本知识 (11)2.2 图像变换 (13)2.2.1 离散傅里叶变换 (13)2.2.2 离散沃尔什-哈达玛变换（DWT-DHT） (20)2.2.3 离散余弦变换（DCT） (21)2.2.4 离散图像变换的一般表达式 (23)2.3 图像压缩编码 (24)2.3.1 图像编码的基本概念 (24)2.4 图像增强和复原 (24)2.4.1 灰度变换 (24)2.4.2 图像的同态增晰 (26)2.4.3 图像的锐化 (27)2.5 图像分割 (27)2.5.1 简单边缘检测算子 (27)2.6 图像描述和图像识别 (28)第三章需求分析 (28)3.1 系统需求分析 (28)3.2 可行性分析 (28)3.3 系统功能分析 (29)第四章概要设计 (29)4.1 图像采集 (30)4.2 图像存储 (31)4.3 图像处理（image processing） (31)4.4 图像显示 (32)4.5 网络通讯 (32)第五章详细设计 (32)5.1 Linux嵌入式系统的构建 (33)5.1.1 启动引导程序的移植 (33)5.1.2 Linux内核移植 (33)5.1.3 根文件系统的移植 (34)5.2 图像处理功能的实现 (34)5.2.1 彩色图像的灰度化 (34)5.2.2 灰度图的直方图均衡化增强 (35)5.2.3 图像二值化 (35)5.2.4 边缘检测 (36)第六章调试与维护 (36)附录 A (37)参考文献 (43)致谢 (44)第一章绪论1.1 数字图像处理概述数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
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。
通信电子中的图像压缩技术分析
通信电子中的图像压缩技术分析随着通信电子技术的飞速发展，图像通信也成为了当今社会中不可或缺的一部分。
但是，随着图像的发展越来越多地被用于传输和存储，成为了资源有限、数据传输速度有限的压力的受害者。
因此，图像压缩技术的发展与应用显得至关重要。
本文将对目前通信电子中的图像压缩技术进行分析与讨论。
一、图像压缩技术的需求背景随着图像的应用范围不断拓展，传输速度的要求也随之增加。
本来对于速度的要求已经很高，数据传输的速度也不能满足需求，图像的数据量也越来越大，因此产生了资源有限的问题，甚至降低了存储和传输图像的效率，同时延长和增加了成本的时间。
因此，需要采用一些图像压缩技术来减少图像的数据量，实现更高效的传输效果和低成本的存储方式。
二、图像压缩技术的分类在图像压缩技术的分类问题上，通常可以根据它们所采用的压缩方法，将它们分为无损压缩和有损压缩。
无损压缩是指将图像压缩成一个较小的数据包，而该数据包的信息是完整的。
而有损压缩是指将图像的某些信息删除，以达到较小的文件大小。
1.无损压缩无损压缩技术主要采用的是一种数学算法——霍夫曼编码。
这种编码方法基于符号出现的频率来构造一个有序的编码离散表，从而在保持信息完整性的基础上减小数据的大小。
无损压缩技术具有良好的安全性和可扩展性，适用于数据传输和存储的需求，但由于其在编码上所需的花时间相对较多，因此速度较慢。
2.有损压缩与无损压缩相对，有损压缩技术通常采用的是一种更复杂的算法，可以在保持一定程度的图像质量的同时减小数据的大小。
有损压缩技术的优点是其速度较快，并且文件可以被更小地保存或传输，但缺点在于发生数据选项时压力很大，且压缩失真会对加密质量产生显著影响。
三、广泛使用的图像压缩技术1.JPEG这是最受欢迎的一种有损压缩格式，被广泛用于存储和传输数字图像。
它使用了离散余弦变换来将图像转换成频域中的频率分量，然后通过量化将高频成分的信息降低，因此可以减少数据的单个数量，减小文件大小并保持较高的图像质量。
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图像通信结课论文——数字图像压缩
一 摘要：
在信息时代保持高效高质量的通信传输时必不可少的，数字图像的压缩正是实现高速图像传输的有效途径。
本文主要介绍以下几种图像压缩算法:JPEG 、JPEG2000、分形图像压缩和小波变换图像压缩。
详细分析了JPEG 、JPEG2000的区别，比较了DCT 和小波变换的图像压缩。
最后总结这些压缩方法的优缺点以及发展前景。
二 关键词：
图像通信、图像压缩、离散余弦变换压缩、小波变换压缩、JPEG2000
三 Abstract In the information age to maintain high quality communication transmission when necessary, digital image compression is effective way to realize high-speed image transmission. This paper mainly introduces several image compression algorithms: JPEG, JPEG2000, fractal image compression and wavelet transform image compression. A detailed analysis of JPEG, JPEG2000 difference, finally summarizes the advantages and disadvantages of these algorithms and algorithm development prospect.
四 各类图像压缩简介
1、 小波变换图像压缩原理
小波分解方法是一种窗口大小(即窗口面积)固定，但其形状可改变，时间窗和频率窗都可改变的时频局域化分析方法，即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，所以被称为“数学显微镜”。
正是这种特性， 使小波变换具有对信号的自适应性。
小波变换可以同时在时域和频域上分析信号的局部特性。
平方可积函数f(t )∈L 2(R)的连续小波变换定义为()>=<⎪⎭
⎫ ⎝⎛-=⎰∞
∞-)()()(1
,,t t f dt a b t t f a b a WT b a t ψψ 其中，小波变换的核函数⎪⎭
⎫ ⎝⎛-=
a b t a t b a ψψ1)(,是母小波)(t ψ的时间平移b 和尺度伸缩a 的结果，<,>表示内积运算。
2、 分形图像压缩原理
分形压缩主要利用自相似的特点,通过迭代函数系统(Iterated Function System, IFS)实现。
其理论基础是迭代函数系统定理和拼贴定理。
分形图像压缩把原始图像分割成若干个子图像,然后每一个子图像对应一个迭代函数,子图像以迭代函数存储,迭代函数越简单,压缩比也就越大。
同样解码时只要调出每一个子图像对应的迭代函数反复迭代,就可以恢复出原来的子图像,从而得到原始图像。
3、JPEG压缩
JPEG是Joint Photographic Experts Group的缩写。
“．jpg ” 、“ ．j p e g ” 是其最常用的图像文件格式。
联合图像专家组成立于l986年，1992年发布了JPEG的标准而在1994年获得IS( )109918—1的认定。
规定对静止图像进行压缩的建议性标准，其目的是为了提供一个适用于连续色度图像的压缩标准。
在编码和解码时，JPEG使用离散余弦变换(DCT)，并对图像的分量从左到右，从上到下进行扫描编码。
这种编码方式在中、高比特率时，可以得到质量满意的压缩图像，并且实现累进传输。
优点:(1)形成了国际标准;(2)具有中端和高端比特率上的良好图像质量。
缺点:(1)由于对图像进行分块,在高压缩比时产生严重的方块效应;(2)系数进行量化,是有损压缩;(3)压缩比不高,小于50。
4、JPEG2000压缩
JPEG2000是国际化标准组织(ISO)和国际电子技术联盟(IEC)联合推出的新一代静止图
像压缩标准，自1997年开始起草，2000年12月国际标准(IS)正式发布，文档代码为ISO ／IEC 15444—1。
JPEG2000是取代JPEG的下一代图像压缩标准。
提供了许多新的特性，其中包括：①低码率下的超级压缩特性；②连续色调和二值图像压缩；③支持无损和有损压缩④渐进性传输；⑤感兴趣区域编码；⑥码流的随机访问和处理；⑦良好的容错性等等。
五JPEG2000与JPEG的区别
JPEG 是一种有损压缩格式，能够将图像压缩在很小的储存空间，图像中重复或不重要的资料会被丢失，因此容易造成图像数据的丢失。
尤其是使用过高的压缩比例，将使最终解压缩后恢复的图像质量明显降低。
JPEG也是一种很灵活的格式，具有调节图像质量的功能，允许用不同压缩比例对文件进行压缩，支持多种压缩级别，压缩比率通常在10：1到40：1之间，压缩比越大，品质就越低；相反地，压缩比越小，品质就越好。
JPEG格式压缩的主要是高频信息，对色彩的信息保留较好，适合应用于互联网，可减少图像的传输时间，可以支持24bit真彩色，也普遍应用于需要连续色调的图像。
JPEG2000是国际化标准组织(ISO)和国际电子技术联盟(IEC)联合推出的新一代静止图像压缩标准，自1997年开始起草，2000年12月国际标准(IS)正式发布，文档代码为ISO／IEC 15444—1。
JPEG2000是取代JPEG的下一代图像压缩标准。
提供了许多新的特性，其中包括：①低码率下的超级压缩特性；②连续色调和二值图像压缩；③支持无损和有损压缩④渐进性传输；⑤感兴趣区域编码；⑥码流的随机访问和处理；⑦良好的容错性等等。
JPEG2000与传统JPEG 最大的不同，在于放弃了JPEG所采用的以离散余弦转换(Discrete Cosine Transform)为主的区块编码方式，而采用以小波转换( Wavelet transform)为主的多解析编码方式。
小波转换的主要目的是要将影像的频率成分抽取出来JPEG2000的编码、解
码过程
JPEG2000编解码过程
六DCT和小波变换的图像压缩的比较
长期以来，人们对静止图像(包括活动图像一视频)的压缩编码都是基于DCT变换编码，这些基DCT变换的编码算法也已成熟地应用于各个方面的图像压缩。
作为一种多分辨率分析方法，小波变换具有很好的时一频或空一频局部特性，特别适合按照人类视觉系统特性设计图像压缩编码方案，也非常有利于图像的分层传输。
本文通过对图像DCT和小波变换性能差别的研究。
分析图像压缩算法应当从全面、系统观点考虑，经过静止图像的基于DCT和小波的编码比较后，可知在图像编码中的主要因素是量化器和熵编码器，而不是小波变换和DCT的差别。
对于静止的图像来说，小波变换和DCT之间的差别很小，还不到1 d B。
相对于DCT 域下的图像压缩，小波压缩具有很大优势。
小波变换能够有效地应用于图像数据压缩，从根本上说，其压缩机理正是体现在小波变换对图像的多频段分解恰与人类觉系统的多频率通道特性相吻合，从而使我们能够从人类视觉的多通道处理特性上对图像进行相应的压缩处理。
从形式上讲，小波变换提供了一种有效的多层次结构的图像描述形式，能够从整体上把握图像的结构，可以利用图像中更大范围内的相关性，并使得图像的统计特性变得相对简单化。
而且对于一般的图像，经过小波压缩后能够得到很大的压缩比，而且压缩后的图像画面没有大的失真。
如果要改变压缩比，只需要调整程序中子矩阵的大小即可。
最后，小波压缩的程序既简单又实用，更加方便于被广泛利用。
如图，离散余弦变换和小波变化压缩前后数据对比，通过此图可以很清楚看出两种不同的变换压缩前后的数据对比。
七各种压缩方法分析总结
相对于DCT域下的图像压缩，小波压缩具有很大优势。
从根本上说，小波压缩机理正是体现在小波变换对图像的多频段分解恰与人类觉系统的多频率通道特性相吻合，从而使我们能够从人类视觉的多通道处理特性上对图像进行相应的压缩处理。
从形式上讲，小波变换提供了一种有效的多层次结构的图像描述形式，能够从整体上把握图像的结构，可以利用图像中更大范围内的相关性，并使得图像的统计特性变得相对简单化。
而且对于一般的图像，经过小波压缩后能够得到很大的压缩比，而且压缩后的图像画面没有大的失真。
如果要改变压缩比，只需要调整程序中子矩阵的大小即可。
最后，小波压缩的程序既简单又实用，更加方便于被广泛利用。
随着社会发展，人们对图片，图像的质量要求越来越高，出现了高清影视，图片等等，这自然使存储增长极快。
虽然我们的信息传输以及存储设备也在快速发展，但如果不对图片图像做出更好的处理，这些发展也满足不了高品质图像图形的存储。
所以图像压缩技术还非常值得人们进一步研究。