图像无损压缩与有损压缩
图像压缩实验报告
竭诚为您提供优质文档/双击可除图像压缩实验报告篇一：实验三图像压缩实验三图像压缩一、实验目的1．理解有损压缩和无损压缩的概念；2．理解图像压缩的主要原则和目的；3．了解几种常用的图像压缩编码方式。
4．利用mATLAb程序进行图像压缩。
二、实验仪器1计算机；2mATLAb等程序；3移动式存储器（软盘、u盘等）。
4记录用的笔、纸。
三、实验原理1.图像压缩原理图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。
图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。
不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。
压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。
信息的冗余量有许多种，如空间冗余，时间冗余，结构冗余，知识冗余，视觉冗余等，数据压缩实质上是减少这些冗余量。
高效编码的主要方法是尽可能去除图像中的冗余成分，从而以最小的码元包含最大的图像信息。
编码压缩方法有许多种，从不同的角度出发有不同的分类方法，从信息论角度出发可分为两大类。
（1）.冗余度压缩方法，也称无损压缩、信息保持编码或嫡编码。
具体说就是解码图像和压缩编码前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。
（2）信息量压缩方法，也称有损压缩、失真度编码或烟压缩编码。
也就是说解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。
应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3类：（1）无损压缩编码种类哈夫曼（huffman）编码，算术编码，行程（RLe）编码，Lempelzev编码。
（2）有损压缩编码种类预测编码，Dpcm，运动补偿；频率域方法：正交变换编码(如DcT)，子带编码；空间域方法：统计分块编码；模型方法：分形编码，模型基编码；基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化；（3）混合编码。
有JbIg，h261，Jpeg，mpeg等技术标准。
视频压缩的原理
视频压缩的原理
视频压缩的原理主要包括无损压缩和有损压缩两种方式。
无损压缩方法是通过利用视频编码中的冗余信息进行压缩。
视频数据是由一系列帧组成的，每一帧都可分为空间冗余和时间冗余两部分。
空间冗余是指帧内像素之间的相似性，通过使用压缩算法如哈夫曼编码、游程编码等对相似性部分进行编码，可以将数据压缩。
时间冗余是指连续帧之间的相似性，通过使用帧间预测技术对差异部分进行编码，减少数据量。
无损压缩技术主要用于保留视频质量的要求较高的场景，如医学图像、监控视频等。
有损压缩方法是通过牺牲视频质量来实现更高的压缩比。
有损压缩主要通过减少视频数据的信息量来实现，对于人眼观察来说，一些细微的变化可能并不会被察觉到。
常用的有损压缩方法有基于变换编码的压缩和基于运动补偿的压缩。
基于变换编码的压缩方法利用离散余弦变换(DCT)将视频从时域转换到频域，再通过量化、熵编码等技术将高频分量进行压缩。
基于运动补偿的压缩方法则是利用视频中相邻帧之间的运动信息来进行编码，通过预测出运动向量，并编码描述运动向量的差异来降低数据量。
综上所述，视频压缩的原理包括无损压缩和有损压缩两种方法。
无论是哪种方法，都是通过对视频数据中的冗余信息进行编码压缩，以减少数据量来实现高压缩比。
常用图片文件格式
常用图片文件格式1、bmp格式——位图文件——几乎不压缩——占用磁盘空间过大Windows操作系统中的标准图像文件格式，能够被多种Windows应用程序所支持。
随着Windows操作系统的流行与丰富的Windows应用程序的开发，BMP位图格式理所当然地被广泛应用。
这种格式的特点是包含的图像信息较丰富，几乎不进行压缩，但由此导致了它与生俱生来的缺点——占用磁盘空间过大。
2、jpg格式——国际标准图像压缩格式——有损压缩JPEG是国际标准图像压缩格式，是用于连续色调静态图像压缩的一种标准，文件后缀名为，jpg或，jpeg，是最常用的图像文件格式。
属于有损压缩格式，它能够将图像压缩在很小的储存空间，一定程度上会造成图像数据的损伤。
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降低，如果追求高品质图像，则不宜采用过高的压缩比例。
JPEG压缩技术十分先进，它可以用有损压缩方式去除冗余的图像数据，换句话说，就是可以用较少的磁盘空间得到较好的图像品质。
而且JPEG是一种很灵活的格式，具有调节图像质量的功能，它允许用不同的压缩比例对文件进行压缩，支持多种压缩级别，压缩比越大，图像品质就越低；相反地，压缩比越小，图像品质就越高。
同一幅图像，用JPEG格式存储的文件是其他类型文件的1/10~1/20，通常只有几十KB，质量损失较小，基本无法看出。
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；它可减少图像的传输时间，支持24位真彩色；也普遍应用于需要连续色调的图像中。
3、png格式——无损压缩的位图格式——支持透明效果png是一种采用无损压缩算法的位图格式，其设计目的是试图替代GIF和TIFF文件格式，同时增加一些GIF文件格式所不具备的特性。
PNG使用无损数据压缩算法，一般应用于JAVA程序、网页中，原因是它压缩比高，生成文件体积小。
PNG可以为原图像定义256个透明层次，使得彩色图像的边缘能与任何背景平滑地融合，从而彻底地消除锯齿边缘。
图像处理中的图像压缩与恢复方法
图像处理中的图像压缩与恢复方法图像压缩是在图像处理领域中非常重要的一项技术。
在计算机视觉、数字通信以及存储等领域中，图像压缩可以大幅减少图像数据的大小，从而提高数据传输速度和存储效率。
同时，图像恢复则是在压缩后的图像还原以及修复中起到重要作用的技术。
在本文中，我们将介绍一些常见的图像压缩与恢复方法。
一. 图像压缩方法1. 无损压缩方法无损压缩方法是一种能够通过压缩图像数据，但不会导致图像失真的技术。
其中，最常见的无损压缩方法为预测编码和霍夫曼编码。
预测编码基于图像中像素之间的冗余性，通过预测后续像素的值，然后用预测值与实际值之间的差值进行编码。
其中，最著名的预测编码算法包括差分编码和游程编码。
霍夫曼编码是一种变长编码方式，利用出现频率较高的像素值分配较短的编码，而较低频率的像素值分配较长的编码。
通过统计每个像素值出现的频率，并根据频率构建霍夫曼树，可以实现对图像数据进行无损压缩。
2. 有损压缩方法有损压缩方法是一种能够通过压缩图像数据，但会导致图像失真的技术。
其中，最常见的有损压缩方法为离散余弦变换（DCT）和小波变换。
DCT是一种将图像从空间域转换到频域的方法，它能够将图像中的冗余信息集中在低频分量中，而将高频细节信息消除或减少。
通过对DCT系数进行量化和编码，可以实现对图像数据进行有损压缩。
小波变换是一种将图像分解成多个不同分辨率的频带的方法，通过对每个不同分辨率的频带进行量化和编码，可以实现对图像数据的有损压缩。
与DCT相比，小波变换可以更好地保留图像的局部细节。
二. 图像恢复方法1. 重建滤波器方法重建滤波器方法是在压缩图像恢复时常用的一种技术。
它是通过在图像的压缩域对被量化或编码的数据进行逆操作，将压缩后的图像数据恢复到原始图像。
常用的重建滤波器方法包括最近邻插值、双线性插值和双立方插值。
最近邻插值是一种简单的插值方法，它通过选择离目标位置最近的像素值来进行插值。
虽然该方法计算速度较快，但会导致图像失真。
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。
无损数据压缩算法的历史
无损数据压缩算法的历史引言有两种主要的压缩算法：有损和无损。
有损压缩算法通过移除在保真情形下需要大量的数据去存储的小细节，从而使文件变小。
在有损压缩里，因某些必要数据的移除，恢复原文件是不可能的。
有损压缩主要用来存储图像和音频文件，同时通过移除数据可以达到一个比较高的压缩率，不过本文不讨论有损压缩。
无损压缩，也使文件变小，但对应的解压缩功能可以精确的恢复原文件，不丢失任何数据。
无损数据压缩被广泛的应用在计算机领域，从节省你个人电脑的空间，到通过web发送数据。
使用Secure Shell交流，查看PNG或GIF图片。
无损压缩算法可行的基本原理是，任意一个非随机文件都含有重复数据，这些重复数据可以通过用来确定字符或短语出现概率的统计建模技术来压缩。
统计模型可以用来为特定的字符或者短语生成代码，基于它们出现的频率，配置最短的代码给最常用的数据。
这些技术包括熵编码(entropy encoding)、游程编码(run-length encoding)以及字典压缩。
运用这些技术以及其它技术，一个8-bit 长度的字符或者字符串可以用很少的bit来表示，从而大量的重复数据被移除。
历史直到20世纪70年代，数据压缩才在计算机领域开始扮演重要角色，那时互联网变得更加流行，Lempel-Ziv算法被发明出来，但压缩算法在计算机领域之外有着更悠久的历史。
发明于1838年的Morse code，是最早的数据压缩实例，为英语中最常用的字母比如”e”和”t”分配更短的Morse code。
之后，随着大型机的兴起，Claude Shannon和Robert Fano发明了Shannon-Fano编码算法。
他们的算法基于符号(symbol)出现的概率来给符号分配编码(code)。
一个符号出现的概率大小与对应的编码成反比，从而用更短的方式来表示符号。
两年后，David Huffman在MIT学习信息理论并上了一门Robert Fano老师的课，Fano给班级的同学两个选项，写一篇学期论文或者参加期末考试。
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。
聊聊几种常见的图片格式Webp、GIF、PNG、JPG
前言前端开发中经常和图片打交道，那么熟悉各种图片格式的应用场景以及优劣势对于我们尤为重要图片类型•无损压缩：对文件的数据存储方式进行优化，采用某种算啊表示重复的数据信息，能在保证图片的质量的同时降低图片的尺寸，png是其中的代表，但尺寸相比原图减少不多。
可以还原•有损压缩：在压缩的时候，去除了人眼无法识别的图片细节，图片质量会下降，图片尺寸能得到很大程度的压缩。
不可还原•无压缩：不会对图片进行任何压缩处理，能够精准的呈现原图片，例如：BMP。
开发中我们考虑到加载性能问题，几乎不会考虑这种图片GIF图优点•Gif图采用LZW压缩算法进行编码，采用无损压缩，这意味着图片在压缩后质量不会受损。
•Gif图1987年提出的，距今发展了几十年了，兼容性好。
•支持透明度，GIF允许图像中的像素具有不透明和透明属性，这使得它在创建带有透明背景的图像时非常有用。
•支持动画，GIF支持简单的动画，可以用来创建循环播放的短动画，这在网页设计和用户界面方面非常有用。
缺点•只能存储8位颜色索引，色彩复杂、细节丰富的图片不适合。
使用场景•适合简单的动画或者图标，例如：Logo、Icon、动图。
•上报埋点时采用1 * 1像素的透明Gif图。
o避免跨域，用图片上报而不是采用fetch或ajax去上报，用Image的src不会存在跨域行为并且也会触发请求o兼容性好，所有浏览器都支持Image对象，即便浏览器不支持XMLHttpRequest(例如古董级的IE)，也能进行上报。
相比与navigator.sendBeacon兼容性更好。
o体积最小，1*1的透明PNG是67字节，而Gif只需要43个字节。
同样的性能比PNG图片减少35%的流量。
o支持透明，用Gif上报埋点最好是透明的，一是避免影响页面展示，而是可以不用存储颜色索引，减少图片大小。
o避免请求取消，ajax请求过程中离开页面会导致请求中断，最终导致上报失败。
然而Image的src不会中断。
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图像无损压缩与有损压缩的比较
摘要：伴随着科技的发展，在多媒体压缩范畴内，人们通过对信源建模表达认识的不断深化，进而使压缩技术得到了更大的发展。
图像的编码与压缩的目的就是对图像数据按一定的规则进行变换和组合，从而达到用尽可能少的代码（符号）来表示尽可能多的图像信息。
当前，对图像压缩的方法主要有无损压缩与有损压缩两种，而这两种压缩方法又有着不同的特点，通过对不同压缩方法的比较，可以在实践中获得更高的图像水平与工作效率。
关键字：无损压缩；有损压缩；比较；
图像压缩可以是有损压缩也可以是无损压缩。
对于如绘制的技术图、图表或者漫画优先使用无损压缩，这是因为有损压缩方法，尤其是在低的位速条件下将会带来压缩失真。
如医疗图像或者用于存档的扫描图像等这些有价值的内容的压缩也尽量选择无损压缩方法。
有损方法非常适合于自然的图像，或者是想表达某些特定信息的图像。
例如一些应用中图像的微小损失是可以接受的（有时甚至是无法感知的），这样就可以大幅度地减小位速，提高工作效率。
一、两种不同的图像压缩方式在精确度上的比较
图像的无损压缩主要利用的是基于统计概率的方法和基于字典的技术。
通过霍夫曼编码和游程编码等编码方式进行具体的操作。
从而使图像在压缩时损失较少的信息，进而拥有较高的精确度。
图像的有损压缩则是运用有损预测编码方法和变换编码方法，通过减少像素之间的联系，进行高密度的压缩。
因而对于对图像精确度要求较高的图片应当优先选用无损压缩。
比如，在对艺术作品进行压缩传输时，为了保证较高的图片质量，应当使用精确度较高的无损压缩技术。
如果使用有损压缩，则会使文件的内容受到影响。
但是，对于部分不需要较高精确度或者压缩后并不影响其表达内容的图像，则可以使用有损压缩。
二、不同的压缩方式拥有不同的压缩比率
图像的无损压缩运用适当的编码技术，由于像素之间的联系被几乎完整的保留了下来，所以图像更精确，这样以来压缩比率就比较小，占用空间较大；而有损压缩却以丢失部分图像信息为代价，去除图像中的次要部分，只保留主要部分，从而使图像压缩的更小，使得压缩比率大大提高。
比如在互联网中十分流行的JPEG格式图片，就是利用有损压缩的离散余弦变换编码技术进行大比特率压缩，从而在网络数据交换时，同等条件下，拥有更好的传输速率。
三、两种压缩方式可逆性的差别
无损压缩利用信息相关性进行的数据压缩，并且不损失原信息的内容，能够准确无误地重现原始数字波形数据，所以这种压缩是可逆的。
有损压缩利用了人类对图像中的某些频率成分不敏感的特性，允许压缩过程中损失一定的信息，因此，无法完全复原出原始数据的信息，所以这种压缩是不可逆的。
中国蓝光高清光盘（CBHD）就是运用了一种无损压缩技术使得在播放的时候能够还原较高的图像清晰度。
3GP则是MP4格式的一种简化版，它运用的就是一种有损压缩技术，从而减少了存储空间和较低的频宽需求，让手机有限的存储空间可以使用，但是这种压缩方法无法在播放时使图像恢复到较高的水平。
结语
无论是有损压缩还是无损压缩，其作用都是将一个文件的数据容量减小，又基本保持原来文件的信息内容。
压缩编码的方法有几十种之多，如预测编码、变化编码、量化与向量编码、信息熵编码、子带编码、结构编码、基于知识的编码等。
其中比较常用的编码方法有预测编码、变化编码和统计编码。
没有哪一种压缩算法绝对好。
在使用当中应根据不同的情况来选择性使用，从而来达到提高工作效率，增加工作的准确性。
参考文献：
[1] 龚声蓉，刘纯平，王强等. 数字图像处理与分析. 北京：清华大学出版社，2010年.
[2] 王慧琴. 北京：北京邮电大学出版社，2006年.
[3] 百度百科. /view/128147.htm，2010-12-24.。