图像压缩技术的综述
图像压缩方法综述
* 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。
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技术研究
数字图像处理中的图像压缩技术研究数字图像处理是指通过计算机技术对图像进行处理和分析，其中图像压缩技术是数字图像处理领域中的一个重要分支。
图像压缩技术的作用是将图像压缩成较小的数据量，方便图像的传输和存储。
本文将详细介绍数字图像处理中的图像压缩技术的研究。
一、图像压缩的概念图像压缩是指通过一定的技术手段将图像的数据量进行压缩，从而减小图像的体积，达到方便传输和存储的目的。
图像压缩主要分为有损压缩和无损压缩两种方式。
无损压缩是指在压缩图像的同时，不会对图像的质量造成影响，可以完全还原出原始的图像。
而有损压缩则是在压缩图像的过程中，会对图像的质量进行一定程度上的损失，但是压缩后的图像数据量会大大降低。
二、图像压缩技术的应用图像压缩技术在数字图像处理中有着广泛的应用。
首先，在图像的传输和存储过程中，若图像数据量过大，会导致传输时间长和存储空间不足等问题，将图像压缩后可以解决这些问题。
其次，在数字影像处理、电子商务、医学影像、视频会议等领域也有着重要的应用。
三、无损压缩技术1. Run-length Encoding （RLE）Run-length Encoding是一种基于像素行的无损压缩技术，它通过对图像中像素出现的连续长度进行编码来达到压缩图像的目的。
当像素值连续出现时，RLE算法只需要储存一个出现的值和像素值的个数，从而达到降低图像数据量的目的。
2. Huffman encodingHuffman encoding是一种基于概率的无损压缩技术，它可以通过编码表来描述图像中出现的像素。
在Huffman encoding中，出现频率较高的像素会使用较短的编码，而出现频率较低的像素则会使用较长的编码。
四、有损压缩技术1. Discrete Cosine Transform（DCT）DCT是一种基于频域的图像压缩方法，实现图像的有损压缩。
该方法将图像通过预处理分为不同的块，对每个块进行离散余弦变换，从而达到较好的压缩效果。
图像压缩技术介绍.
图像压缩技术介绍由于图像和视频本身的数据量非常大，给存储和传输带来了很多不便，所以图像压缩和视频压缩得到了非常广泛的应用。
比如数码相机、USB摄像头、可视电话、视频点播、视频会议系统、数字监控系统等等，都使用到了图像或视频的压缩技术。
常用的图像的压缩方法有以下几种：1、行程长度编码（RLE）行程长度编码（run-length encoding）是压缩一个文件最简单的方法之一。
它的做法就是把一系列的重复值（例如图象像素的灰度值）用一个单独的值再加上一个计数值来取代。
比如有这样一个字母序列aabbbccccccccdddddd它的行程长度编码就是2a3b8c6d。
这种方法实现起来很容易，而且对于具有长重复值的串的压缩编码很有效。
例如对于有大面积的连续阴影或者颜色相同的图象，使用这种方法压缩效果很好。
很多位图文件格式都用行程长度编码，例如TIFF，PCX，GEM等。
2、LZW编码这是三个发明人名字的缩写（Lempel，Ziv，Welch），其原理是将每一个字节的值都要与下一个字节的值配成一个字符对，并为每个字符对设定一个代码。
当同样的一个字符对再度出现时，就用代号代替这一字符对，然后再以这个代号与下个字符配对。
LZW编码原理的一个重要特征是，代码不仅仅能取代一串同值的数据，也能够代替一串不同值的数据。
在图像数据中若有某些不同值的数据经常重复出现，也能找到一个代号来取代这些数据串。
在此方面，LZW压缩原理是优于RLE的。
3、霍夫曼编码霍夫曼编码（Huffman encoding）是通过用不固定长度的编码代替原始数据来实现的。
霍夫曼编码最初是为了对文本文件进行压缩而建立的，迄今已经有很多变体。
它的基本思路是出现频率越高的值，其对应的编码长度越短，反之出现频率越低的值，其对应的编码长度越长。
霍夫曼编码很少能达到8∶1的压缩比，此外它还有以下两个不足：①它必须精确地统计出原始文件中每个值的出现频率，如果没有这个精确统计，压缩的效果就会大打折扣，甚至根本达不到压缩的效果。
影像学中的像压缩技术应用研究
影像学中的像压缩技术应用研究影像学是研究图像的获取、处理、存储和传输的科学和技术领域，广泛应用于医学、通信、娱乐等行业。
然而，由于图像的高维特性和大容量需求，如何对图像进行高效的压缩成为影像学中一个重要的问题。
本文将探讨影像学中的像压缩技术应用研究，并分析其在不同领域中的具体应用。
一、像压缩技术概述像压缩技术是一种通过对图像的冗余信息进行剔除，从而减小图像数据量的方法。
常用的像压缩技术包括有损压缩和无损压缩两种。
1.1 有损压缩有损压缩是一种在压缩图像的同时，牺牲一定程度的图像质量来达到更高的压缩比的方法。
有损压缩技术通常基于人眼对图像细节的感知能力，通过去除一些人眼难以察觉的细节信息来达到压缩的目的。
代表性的有损压缩算法包括JPEG算法和MPEG算法。
1.2 无损压缩无损压缩是一种在压缩图像的同时保持图像质量不变的方法。
无损压缩技术通常基于图像的冗余性，通过提取图像中的冗余信息来实现压缩。
代表性的无损压缩算法包括无损JPEG算法和无损PNG算法。
二、影像学中的像压缩技术应用影像学在医学、通信和娱乐等领域中具有广泛的应用。
不同领域对于图像压缩的需求和要求也不尽相同。
下面将分别探讨这些领域中的应用情况。
2.1 医学影像学中的像压缩技术应用医学影像学是利用影像学的方法来进行医学的诊断和治疗的学科。
医学影像学中的图像通常数据量庞大，并且需要高质量的图像来确保诊断的准确性。
因此，对于医学影像学而言，图像的压缩技术尤为重要。
在医学影像学中，常用的像压缩技术包括JPEG 2000算法和无损JPEG算法。
这些算法在保持图像质量的同时，能够大幅减小图像的数据量，从而提高存储和传输效率。
医生可以通过通过压缩后的图像进行诊断，并在需要时还原出高质量的原始图像。
2.2 通信领域中的像压缩技术应用在现代通信领域，图像的高清和高速传输对于许多应用而言至关重要。
图像压缩技术可以将图像数据量减小，从而提高通信信道的利用率和传输速度。
图像压缩综述
图像压缩综述摘要：随着信息时代的不断发展，数字图像处理技术得到了广泛的应用，而作为数字图像处理技术的重要组成部分——数字图像压缩，也得到了迅猛的发展。
本文从数字图像压缩的概念、发展历史、图像压缩的必要性和可能性、图像压缩标准、图像压缩基本方法和图像压缩效果评价等方面进行了综述。
引言在当前这个信息化社会中，新信息技术革命使人类被日益增多的多媒体信息所包围。
多媒体信息主要是由图像、文本和声音三大元素组成。
图像作为其主要元素之一，发挥着越来越重要的作用。
而传输和存储图像需要占用大量的数据空间，这严重影响了传输速率和实时处理量,极大地制约了图像通信的发展。
其中，数据量最大的是数字视频数据。
未经处理的数字视频信息需要消耗巨大的存储资源，以主流高清视频为例，在分辨率为1280×720，帧率为30帧每秒的视频应用中，存储一分钟的视频信息，需要约18.5G(以常4:2:0视频，每像素12比特)比特存储空间，一部120分钟高清电影约需要2225G比特的存储空间。
可见未经处理的视频信息量非常大，为了满足存储和传输需求，视频信息的压缩是十分必要的。
在同等的通信容量下，如果图像数据可以压缩之后再传输，就可以使传输的数据量变得很小，也就能够增加通信能力。
因此图像压缩编码技术受到了越来越多的关注及广泛的应用。
如数码相机、USB摄像头、可视电话、视频点播、视频会议系统、数字监控系统等等，都使用到了图像或视频的压缩技术。
数字图像压缩是以尽可能少的比特数代表图像或图像中所包含的信息量的技术，图像通过压缩处理去掉其中的数据冗余、符号冗余、视觉冗余等各种冗余信息，提高传输速率，节省存储空间。
1图像压缩的发展历史自1948年提出的电视信号数字化设想后, 即开始了图像压缩的研究，到现在已有60多年的历史。
20世纪五六十年代的图像压缩编码主要集中在预测编码、哈夫曼编码等技术的研究,还不成熟。
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学科的诞生。
照片的压缩技术原理与应用
照片的压缩技术原理与应用引言照片压缩是一种常见的图像处理技术，它可以减小照片的文件大小，提高传输速度和存储效率。
本文将介绍照片压缩的原理和常见的压缩算法，并说明其在各个领域的应用。
1. 照片压缩的原理照片压缩的原理是通过减少图像中的冗余信息来减小文件大小。
冗余信息指的是在图像中存在的不必要的细节和冗余像素。
压缩算法主要有两种方法：有损压缩和无损压缩。
1.1 有损压缩有损压缩是指通过舍弃一些细节信息来降低图像的质量以减小文件大小。
常用的有损压缩算法有JPEG和WebP。
1.1.1 JPEG压缩JPEG是一种广泛应用的照片压缩格式。
它通过以下几个步骤来实现压缩：•色彩空间转换：将图像从RGB色彩空间转换为YCbCr色彩空间，Y 代表亮度分量，Cb和Cr代表色度分量。
•采样：对色度分量进行降采样，减少色度分量的像素数量。
•傅里叶变换：对亮度分量进行二维离散余弦变换(DCT)，将图像转换为频域表示。
•量化：对DCT变换后的系数进行量化，将高频部分压缩为低频部分。
•哈夫曼编码：使用哈夫曼编码对量化后的系数进行编码，减少需要的存储空间。
1.1.2 WebP压缩WebP是一种由Google开发的有损压缩格式，主要用于网络传输和存储。
它通过采用无损压缩和有损压缩的结合来达到更好的压缩效果。
1.2 无损压缩无损压缩是指通过重新编码来减小文件大小而不损失图像的质量。
常用的无损压缩算法有PNG和GIF。
1.2.1 PNG压缩PNG是一种无损压缩格式，它采用Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法和Deflate 压缩算法来减小文件大小。
PNG还支持alpha通道，可以实现图像的透明效果。
1.2.2 GIF压缩GIF是一种常用的无损压缩格式，它采用LZW算法来实现压缩。
GIF还支持动画效果，因此在动画制作中经常使用。
2. 照片压缩的应用照片压缩技术在各个行业都有广泛的应用。
以下是照片压缩在几个领域的应用示例：2.1 网络传输照片压缩可以减小图片的文件大小，降低在网络传输中的带宽需求。
图像处理中的图像压缩技术研究
图像处理中的图像压缩技术研究图像压缩是图像处理领域的一个重要分支，它是在不引起图像质量下降的情况下，通过改变图像的编码方式，使图像数据被压缩为更小的体积。
图像压缩技术的研究，不仅可以帮助人们轻松地存储和传输大量的图像数据，还可以帮助人们更快地获取所需要的图像信息，因此成为了图像处理研究的重要方向。
一、图像压缩的基本原理在图像处理领域，图像数据是由像素构成的，每个像素都包含了图像的一部分信息，同时也会占用一定的储存空间。
因此，图像压缩技术主要就是通过改变图像数据的编码方式，压缩图像数据的同时保证图像质量不下降。
图像压缩主要分为两个阶段：编码和解码。
编码过程会将原始图像数据转换为一系列的编码序列，这些编码序列为解码过程提供了必要的信息，以便还原原始图像。
解码过程则是利用编码序列进行解码，恢复出原始图像。
通俗来讲，图像压缩的过程就像是把一张图案按某个规律缩小后保存，需要时再按照规律扩大回来。
二、图像压缩的分类1.无损压缩无损压缩技术是指在压缩过程中不会丢失原始图像的任何信息，压缩后可以完全还原原始图像。
无损压缩技术的优点在于压缩后的图像质量不会改变，但缺点是压缩比较低，通常只能压缩5%~50%左右的图像数据。
无损压缩应用广泛，如在数字图像信号传输、医学图像存储、压缩文件等领域中广泛使用。
2.有损压缩有损压缩技术是指在压缩过程中会有部分原始信息被丢失，压缩后不同程度地降低了原始图像的质量。
有损压缩减少了文件的大小，但缺点是会发生一定程度的失真，特别是在高压缩率下很容易丢失大量的信息。
其中最常用的有损压缩方式有JPEG压缩、MPEG压缩等。
三、图像压缩技术的应用在现实生活中，图像压缩技术被广泛应用于各种领域中，如网络传输、媒体存储、数字化摄像、计算机图像处理等。
这些应用为图像压缩技术的研究提供了较为广泛的应用场景和实验平台，同时也促进了图像压缩技术的不断发展。
四、图像压缩技术的未来发展趋势近些年来，随着互联网技术的快速发展和应用，数字图像的传输、存储和处理方面的需求也在快速增长，对图像压缩技术的研究提出了更高的要求。
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题目：图像压缩技术的综述
学生姓名：徐欢学号：
系别：计算机与信息学院专业：计算机科学与技术
入学年份：年月
导师姓名：陈蕴谷职称学位：讲师硕士研究生
导师所在单位：中国科学院合肥物质研究院
完成时间年月
.引言
随着多媒体技术和通讯技术的不断发展，多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求，也给现有的有限带宽以严峻的考验，特别是具有庞大数据量的数字图像通信，更难以传输和存储，极大地制约了图像通信的发展，因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。
图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输，并且要求复原图像有较好的质量。
利用图像压缩，可以减轻图像存储和传输的负担，使图像在网络上实现快速传输和实时处理。
图像数据是用来表示图像信息的，如果不同的方法为表示相同的信息使用了不同的数据量，那么使用较多数据量的方法中，有些数据必然代表了无用的信息，或者是重复的表示了其他数据表示的信息，前者成为数据冗余，后者成为不相干信息。
图像压缩编码的主要目的，就是通过删除冗余的或者是不相干的信息，以尽可能地的数码率来存储和传输数字图像数据。
图像压缩编码技术可以追溯到年提出的电视信号数字化，到今天已经有多年的历史了。
在此期间出现了很多种图像压缩编码方法，特别是到了年代后期以后，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，图像压缩技术得到了前所未有的发展，其中分形图像压缩和小波图像压缩是当前研究的热点。
本文对当前最为广泛使用的图像压缩算法进行综述，讨论了它们的优缺点以及发展前景。
图像编码基础
图像编码压缩是指在满足一定图像质量的条件下，用尽可能少的数据量来表示图像。
编码技术比较系统的研究始于信息论，从此理论出发可以得到数据压缩的两种基本途径。
一种是联合信源的冗余度也寓于信源间的相关性之中，去除他
们之间的相关性，使之成为或基本成为不相干信源，如预测编码，变换域编码，混合编码等，但也都受信息熵的约束。
总体上可以概括为熵编码，预测编码，变换编码，也成为三大经典编码方法。
另一种是设法改变信源的概率分布，使其尽可能地非均匀，再用最佳编码方法使码长逼近信源熵。
使用此途径的压缩方法其效率一般以其熵为上界，压缩比饱和于：，如编码，算术编码，行程编码等。
随着人们对传统压缩编码方法的深入研究和应用，逐渐发现了这些传统方法的许多缺点。
如高压缩比时回复图像会出现方块效应，人眼视觉系统（）的特性不易被引入到算法中等。
为了克服这些缺点，年等人提出了第二代图像压缩编码的概念。
经过近年的发展，在这一框架下，人们踢出了鸡枞新的编码方法：分形编码，小波变换编码和基于模型的编码方法等。
于是，对数据压缩技术的研究就突破了传统理论的框架，使得压缩效率得以极大提高。
图像编码基本原理
数字图像的冗余主要表现为以下几种形式：空间冗余，时间冗余，信息熵冗余，结构冗余和知识冗余。
图像数据的这些冗余信息为图像压缩编码提供了依据。
图像编码的目的就是充分利用图像中存在的各种冗余信息，特别是空间冗余，时间冗余以及视觉冗余，以尽量少的比特数来表示图像。
利用各种冗余信息，压缩编码技术能够很好地解决在将模拟信号转换为数字信号后所产生的带宽需求增加的问题，它是使数字信号走上实用化的关键技术之一，虽然表示图像需要大量的数据，但是图像数据是高度相关的，或者说存在冗余信息，去掉这些信息后可以有效压缩图像，同时不会损害图像的有效信息。
.常用的编码方法及其分类
图像压缩分为无损压缩和有损压缩，有损压缩分为预测编码，变换编码，混合编码，有损编码分为：*，无损编码分为：编码，行程编码，算数编码。
目前常用的数字图像压缩编码方法可分为两大类：一是冗余压缩发，也称为无损压缩发；另一无损压缩的算法删除的仅仅是冗余的信息，因此可以在解压缩时精确的恢复原图像。
有损压缩的算法把不相干的信息也删除了，解压缩时只能对图像进行类似的重构，而不能精确的复原，所有损压缩算法可以达到更高的压缩比。
对于多数图像来说，为了达到更高的压缩比，保真度的轻微损失是可以接受的；有些图像不允许进行任何修改，只能对他们进行无损压缩。
无损压缩利用数据的统计特性进行数据压缩，其压缩率一般为：至：。
有损压缩不能完全恢复数据，而是利用人的视觉特性（人的眼睛好比是一个“积分器”）使解压缩后的图像看起来与原始图像一样。
压缩比随编码方法的不同差别较大。
预测编码
在图像中，相邻像素通常在灰度上存在较大的相关性，因此，图像中某一像素的灰度可以用邻近的若干个像素灰度来估计。
只对实际值和预测值的差进行编码和传输。
因为预测编码是根据信号的一些已知情况，预测信号可能发生的情况，所以预测时有误差，如果预测比较准确，误差就较小，预测编码就能达到压缩数据的目的。
典型预测编码的压缩算法有：(差分脉冲调制)和（自适应差分脉冲调制）。
编码
无失真编码方法中，编码是一种较有效的编码方法。
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。
他的编码思想是：对于出现概率。