图像压缩编码技术
重构原图像或原图像的近似图像。
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第8章 图像编码与压缩
8.1 图像编码的必要性与可能性 8.2 图像编码分类 8.3 图像编码评价准则 8.4 图像编码模型 8.5 无损压缩 8.6 有损压缩 8.7 JPEG图像编码压缩标准 8.8 MPEG视频编码压缩标准 8.9 小结
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8.1.2图像编码的可能性
➢ 组成图像的各像素之间，无论是在图像的行方向还 是在列方向，都存在着一定的相关性。
➢ 常见的静态图像数据冗余包括：
➢ 空间冗余 ➢ 结构冗余 ➢ 知识冗余 ➢ 视觉冗余 ➢ 图像区域的相同性冗余 ➢ 纹理的统计冗余等。
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数据冗余
H=60Mbit/s,彩色时:B=8*3,H=180Mbit/s
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数据压缩
数据压缩之目的 -- 节省存储空间 -- 节省通信信道
数据压缩 -- 利用数据固有的冗余性和不相干性，将一个 大的数据文件转换成较小的文件。 -- 压缩的文件在需要时，以近似的方式将其恢 复(解压缩)。
➢ 一种常用的方法是对一组(不少于20人)观察者显示 图像，并将他们对该图像的评分取平均，用来评价 一幅图像Hale Waihona Puke 主观质量。2020/10/26
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例如表8.1 电视图像质量评价尺度。
评分 1 2 3 4 5 6
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表8.1 电视图像质量评价尺度
评价
说明
优秀 良好 可用 刚可看 差
图像质量非常好，如同人能想象 出的最好质量
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基础
术语”数据压缩”指减少表示给定信息量 所需的数据量.
数据是信息传送的手段. 对相同数量的信息可以用不同数量的数据
表示. 如,同样一个故事,有人用简明扼要的语言讲
清楚,有人啰里啰嗦才说清楚. 故事是信息,词语是数据. 与故事无关的词语就是冗余.称”数据冗余”
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常把编码和解码统称为“编码”. 有时也用压缩和扩展的叫法来代替编码和解码.
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8.2图像编码分类
➢ 根据解码和编码的误差划分，图像编码分为:
➢ 无误差(亦称无失真、无损、信息保持)编码；
➢ 有误差(有失真或有损)编码。
➢ 根据编码作用域划分，图像编码分为:
➢ 空间域编码
➢ 变换域编码。
➢ 常用的准则可分为两大类：
➢ 客观保真度准则 ➢ 主观保真度准则
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8.3.1 客观保真度准则
➢ 最常用的客观保真度准则是原图像f(x,y)和解码图像
(
f
(
x,
y))之间的均方根误差和均方根信噪比两种。
均方根误差 :
erms
1
MN
M 1 N 1 x0 y0
f
(x,
y)
f
(x,
y
)
2
1
2
（8-2）
均方信噪比:
M 1 N1
SNRms
f (x, y)2
x0 y0
M 1 x0
N 1 y0
f
(
x,
y)
2
f (x, y)
（8-3）
对上式求平方根，就得到均方根信噪比。
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8.3.2主观保真度准则
➢ 具有相同客观保真度的不同图像，人的视觉可能产 生不同的视觉效果。这是因为客观保真度是一种统 计平均意义下的度量准则，对于图像中的细节无法 反映出来。
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图像压缩
图像压缩是通过删除图像数据中冗余的或者不必要 的部分来减小图像数据量的技术 。
图像数据文件中常包含着数量可观的冗余信息以及 大量不相干的信息。
数字图像传输 -- 可以多次中继而不会引起噪声的严重累积 -- 和压缩编码技术结合，可以获得比模拟制更 高的通信质量
-- 显著提高抗干扰能力
图像质量高，观看舒服，有干扰 但不影响观看
图像质量可以接受，有干扰但不 太影响观看
➢ 若从具体编码技术来考虑，又可分为:
➢ 预测编码
➢ 变换编码
➢ 统计编码
➢ 轮廓编码
➢ 模型编码
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8.3 图像编码评价准则
➢ 在图像压缩编码中，解码图像与原始图像可能 会有差异，因此，需要评价压缩后图像的质量。
➢ 描述解码图像相对原始图像偏离程度的测度一 般称为保真度(逼真度)准则。
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8.1 图像编码的必要性与可能性
8.1.1图像编码的必要性
➢ 数字图像的庞大数据对计算机的处理速度、存储 容量都提出过高的要求。因此必须把数据量压缩。
➢ 从传送图像的角度来看，则更要求数据量压缩。 在信道带宽、通信链路容量一定的前提下，采用 编码压缩技术，减少传输数据量，是提高通信速 度的重要手段 。
B是每个像素的比特数;
N是每秒的帧数,静止图像N=1.
如:一幅512*512,256灰度的图像,
S=512*512,B=8,N=1,H=2Mbit.
一幅同样大小的RGB(256级)图像,
S=512*512,B=8*3,N=1,H=6Mbit.
运动图像,设N=30,S=512*512, B=8,灰度时:
第8章 图像编码与压缩
本章重点：
图像编码与压缩的基本概念、理论及其 编码分类。
常用的无损压缩方法。 常用的有损压缩方法。
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第8章 图像编码与压缩
图像压缩所解决的问题是尽量减少表示图像时需 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。 从数学的观点来看，这个过程就是将二维阵列变
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编码和解码
为表示图像信息而进行的数据量压缩的方法,称为 图像编码(image coding,picture coding).
尽量保持原图像信息中包含的本质信息而进行数据量 压缩的操作称为编码(coding,encoding);
从被压缩的数据再现原图像信号(与原图像相似的图像) 的操作称为解码(decoding).
旅行中收到的一则电报： -- 你的妻子，Helen, 将于明天晚上6点零5分 在波士顿的Logan机场接你。
-- 你的妻子将于明晚上6点零5分在Logan机场 接你。
-- Helen将于明晚6点在Logan接你。
--……
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图像的数据量
数据量:H=S*B*N
(8-1)
S是每帧的像素数;
基于感兴趣区域(ROI)图像的压缩编码研究的开题报告
基于感兴趣区域（ROI）图像的压缩编码研究的开题报告一、研究背景图像压缩编码技术在数字图像处理领域中，具有重要的应用价值。
随着数字图像应用的广泛开展，人们对高清晰度、高保真、低码率的图像压缩编码需求不断增强。
基于感兴趣区域（ROI）图像的压缩编码技术因其优异的压缩性能和易于人机交互的特点，近年来备受关注。
ROI图像是指图像中特定区域，如感兴趣的目标、重要的细节和边缘等，需要高保真度和高清晰度的部分。
基于感兴趣区域的图像压缩编码技术可以将ROI图像进行特殊的处理，保证其高保真度和高清晰度，同时压缩非ROI 图像以减小数据传输的容量，提高数据的传输速率和实时性。
二、研究内容本研究旨在基于感兴趣区域（ROI）图像的压缩编码技术，对数字图像压缩编码进行研究。
具体研究内容包括：1、ROI提取与分割算法研究根据图像的特点和需要，研究ROI提取和分割算法，设计出高效的算法对图像中的ROI进行提取，实现区域分割。
本研究以常见的分割算法为基础，结合ROI的特征和分析，研究基于感兴趣区域的图像分割算法，提高ROI图像的提取效率和准确性。
2、基于ROI的图像压缩编码算法研究结合ROI提取和分割算法，研究基于感兴趣区域的图像压缩编码算法。
本研究以JPEG算法为基础，针对ROI图像的特殊处理，研究ROI 编码策略和非ROI编码策略，实现对数字图像的有效压缩。
3、实验验证通过对比实验验证本研究的ROI压缩编码技术和传统图像压缩编码技术的压缩效果和编解码时间，评估研究成果的有效性和实用性。
本研究还将通过改进和优化ROI压缩编码技术，提高图像的压缩率和保真度。
三、研究意义本研究将深入探究基于感兴趣区域的图像压缩编码技术，针对数字图像处理领域中高清晰度、高保真度、低码率的需求，提出优秀的ROI图像压缩编码技术，为数字图像处理领域的发展做出贡献。
四、研究方法本研究采用实验研究和数据分析方法，设计基于感兴趣区域的图像压缩编码算法，实现对数字图像的有效压缩和处理。
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。
图像压缩编码方法
图像压缩编码方法图像压缩编码是一种通过减少图像数据的表示量来降低存储和传输成本的技术。
图像压缩编码方法包括有损压缩和无损压缩两种。
有损压缩是指在压缩过程中会丢失一定的图像信息，但通常可以接受的程度在人眼感知上是不可察觉的。
有损压缩编码方法主要通过利用图像中的冗余信息和人眼视觉系统的特性来实现图像的压缩，主要有几种方法：1. 颜色空间转换：将RBG图像转换为YUV或者将CMYK图像转换为RGB，通过减少颜色通道的数量来降低数据量。
2. 离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）：DCT是一种将原始图像通过变换后得到一系列频率系数的方法，低频系数所表示的信息对于人眼来说更加重要，而高频系数相对不重要，因此可以对高频系数进行压缩或丢弃。
3. 量化（Quantization）：通过对DCT系数进行适当的量化，将系数的数值范围映射到较小的范围内，进一步减小数据量。
量化的精度越高，则数据量越小，但图像质量也会受到影响。
4. 预测编码（Predictive Coding）：利用图像中像素之间的相关性，通过对当前像素值的预测来减少需要传输的数据。
常用的预测编码方法有差值编码（Differential Encoding）和运动补偿（Motion Compensation）。
5. 生成码字（Codebook）：通过统计图像中各个像素值的频次来生成一个码本，将高频次出现的像素值用较短的码字表示，以减小数据量。
有损压缩编码方法的主要优点是压缩率高，但缺点是压缩后图像质量有损失。
适用于图像中存在较多冗余信息或对图像质量要求不高的场景，如网络传输、存储等。
无损压缩编码是指在压缩过程中不丢失任何图像信息，通过利用图像内部的冗余性来减小数据量。
常用的无损压缩编码方法有：1. 霍夫曼编码（Huffman Coding）：将出现频率较高的像素值用较短的编码表示，出现频率较低的像素值用较长的编码表示，以减小数据量。
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。
图像编码的作用与意义(一)
图像编码的作用与意义近年来，随着科技的高速发展，图像的应用范围越来越广泛。
从电子设备中的屏幕显示，到多媒体内容的传输和存储，图像都扮演着重要的角色。
而图像编码作为一种压缩技术，有着不可或缺的作用和重要的意义。
一、节约存储空间图像编码的一个重要作用就是节约存储空间。
对于大尺寸的图像文件来说，传输和存储所需的空间往往都很庞大。
而图像编码技术可以通过去除图像中的冗余信息，将原图像压缩为更小的文件大小。
通过图像编码，可以将图像文件的容量大大减小，节省存储空间的同时，也减少了传输的时间和成本。
二、提高图像传输速率在视频会议、远程监控和实时图像传输等应用场合，图像编码对于传输速率的提高至关重要。
一方面，编码技术可以减小图像文件的大小，使得传输的数据量减少，从而提高传输速率。
另一方面，编码技术可以对图像进行压缩，减少冗余信息的传输，使得数据包的大小减小，进一步提升了传输速率。
因此，图像编码对于实时图像传输的稳定性和流畅性有着重要的意义。
三、提升图像质量尽管图像编码在压缩图像的同时减少了图像文件的大小，但是它也可以在一定程度上提升图像的质量。
通过专业的图像编码算法，可以对图像进行优化和增强，提高图像的清晰度、对比度和颜色饱和度等。
同时，编码技术可以根据图像内容的重要性，对不同区域的信息进行保护和优先传输，从而进一步提升图像的质量。
四、促进多媒体技术的发展图像编码技术的应用不仅仅局限于图像本身，它还是多媒体技术发展的重要驱动力。
在视频、动画、游戏和虚拟现实等领域，图像编码为各种多媒体内容的传输和展示提供了技术基础。
通过图像编码，可以实现高清晰度的视频播放、逼真的游戏场景和沉浸式的虚拟现实体验。
因此，图像编码技术的发展不仅能够满足用户对多媒体内容的需求，还能够推动多媒体技术的进步和创新。
五、保护版权和隐私对于一些需要保密的图像信息，图像编码技术也发挥着重要作用。
通过编码算法，可以对图像进行加密和解密操作，使得只有授权者才能够解读图像内容。
JPEG是图像压缩编码标准
JPEG是图像压缩编码标准JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常见的图像压缩编码标准，它是一种无损压缩技术，可以有效地减小图像文件的大小，同时保持图像的高质量。
JPEG压缩技术广泛应用于数字摄影、网页设计、打印和传真等领域，成为了图像处理中不可或缺的一部分。
JPEG压缩编码标准的原理是基于人眼对图像细节的感知特性，通过去除图像中的冗余信息和不可见细节，从而实现图像的压缩。
在JPEG压缩中，图像被分割成8x8像素的块，然后对每个块进行离散余弦变换（DCT），将图像从空间域转换到频域。
接着，对DCT系数进行量化和编码，最后使用熵编码对图像进行压缩。
这样的压缩方式可以显著减小图像文件的大小，同时保持图像的视觉质量。
JPEG压缩标准的优点之一是可以根据需要选择不同的压缩比，从而在图像质量和文件大小之间取得平衡。
在数字摄影中，用户可以根据拍摄场景和要求选择不同的压缩比，以满足对图像质量和文件大小的需求。
此外，JPEG格式的图像可以在不同的设备和平台上进行广泛的应用和共享，具有很好的兼容性。
然而，JPEG压缩也存在一些缺点。
由于JPEG是一种有损压缩技术，因此在高压缩比下会出现明显的失真和伪影。
特别是在连续的编辑和保存过程中，图像的质量会逐渐下降，出现“JPEG失真”。
因此，在图像处理中需要注意选择合适的压缩比，避免过度压缩导致图像质量下降。
另外，JPEG格式不支持透明度和动画等高级特性，对于一些特殊的图像处理需求可能不够灵活。
在这种情况下，可以考虑使用其他图像格式，如PNG和GIF，来满足特定的需求。
总的来说，JPEG作为一种图像压缩编码标准，具有广泛的应用和重要的意义。
它在数字摄影、网页设计、打印和传真等领域发挥着重要作用，为图像处理和传输提供了有效的解决方案。
然而，在使用JPEG格式进行图像处理时，需要注意选择合适的压缩比，避免过度压缩导致图像质量下降。
同时，也需要根据具体的需求考虑使用其他图像格式来满足特定的需求。
基于图像压缩与编码技术的研究
现 了图像信 息 的数 据 压缩 ， 能使人 们 的主 又
图像 信 号 固有 的统 计 表 明 ： 邻 相 素之 观 视 觉 看不 出经 过压 缩 编码 处 理 后 复 原 图 相 间 、 邻行 之 间和 相 邻 帧之 间都 存在 着 较 强 像 的 区 别 。 些 ， 信 息 非 保 持 编 码 比起 仅 相 因 用
的 生 理 学 、 理 学 特 性 ， 以 允许 图像 最 终 确 度 可 以将 图像 压 缩编 码分 为 三类 ： 心 可 信息 保 持 编码 、 真 度 编 码 和特 征提 取 。 保 从实 现 方
压 缩 编 码 器 、 道 编 码器 送 至 传输 信 道 。 经 过压 缩 编码 后所 得 的 图像 有 一定 用研 究 ・
与 图像 信 号 的概 率 分 布 有 关 。 实 际 工 作 在
中 ， 根 据大 量 的统 计 结 果 ， 要 采用 简 化 的概 需 要还 要用 自适应 预测 器 ， 以便更 好的 描述
Ｇ， 活动图像 编码 的Ｈ．６ 、 Ｅ 一１ ２ １ＭＰ Ｇ 和ＭＰ
Ｅ 一 等 国际标 准 都建 议用 霍夫 曼 编码 作 为 Ｇ ２
统 计编 码 。 种编 码 码 。 这
３ ２ 预 测 变换 编 码 ．
图像 信 号
扩 张 解 码 器 图 １ 图像 压 缩 编 码 的 原 理 框 图
的相 关性 。 利用 编 码 方法 在 一定 程度 上 消 除 用 信息 保持 编 码 ， 有更 多 的数据 压 缩 。 这 些相 关 性 ， 以便 实 现 图像 信 息 的 数 据 压 缩 ， 量 去 掉 那 些 无 用 的 冗 余 信息 ， 持有 尽 保
JPEG图像压缩编码原理及格式
图像灰度级gray(x,y)
JPEG中的余弦变换
对pic2进行DCT：
pic2
DCT:高频系数很小
JPEG中的余弦变换
pic3：
pic3
图像灰度级gray(x,y)
JPEG中的余弦变换
对pic3进行DCT：
pic3
DCT:高频系数较大一些
JPEG中的余弦变换
在JPEG进行余弦变换后，由8x8像素图像块获 得8x8个频域系数C(u,v)，如果存储64个频域系 数，则图像数据并不能压缩。
(DCT系数x1000)
DCT:高频系数很小
JPEG中的余弦变换
对pic0进行DCT：
pic0
DCT:高频系数很小
JPEG中的余弦变换
pic1：
pic1
图像灰度级gray(x,y)
JPEG中的余弦变换
对pic1进行DCT：
pic1
DCT:高频系数很小
JPEG中的余弦变换
pic2：
pic2
0
0
0
0
0
0
2
0
0
0
ห้องสมุดไป่ตู้
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
{74,33,31,-1,-2,-1,2,-2,-2,2,0,0,……,0};
由于大量的0连续排列，可以用“行程编码(Run Length Coding)”方法节约存贮空间。
JPEG2000图像压缩编码技术
JPEG2000图像压缩编码技术2011级数计院6班11336137 罗嘉欣JPEG2000 是一种新的图像压缩标准，在编码端无损压缩的情况下，可以在解码端从码流中以任意的图像质量和分辨率解压图像。
具有高压缩率、兼具无损压缩和有损压缩、可渐进传输、可感兴趣区域压缩、码流随机访问和处理、良好的容错性、基于内容的描述等优良特性。
而这种图像压缩编码主要应用了小波分析理论。
下面，本文将简述小波理论及其在JPEG2000图像压缩编码技术中的应用。
小波理论小波理论是近年来兴起的一个崭新的信号分析理论。
小波变换是一种新的可达到时（空）域或频率域局部化的时频域或空频域分析方法，被认为是傅立叶分析发展的新阶段，具有许多其他时（空）频域分析方法不具备的优良特性，如正交性、方向选择性、可变的时（空）频域分辨率、可调整的局部支持以及分析数据量小且具有快速算法等。
这些良好的分析特性使小波变换成为信号处理强有力的新工具和新手段。
而且，小波变换的多尺度分解特性更加符合人类的视觉机智，与计算机视觉中由粗到细的认识过程十分相似，更加适用于图像信息的处理。
小波变换图像编码的基本框架当前所有常规小波编码器都是变换编码形式，主要由三部分构成：解相关变换过程、量化过程和熵编码过程,下面分别进行描述。
首先要解决的问题是小波基的选择。
Billasenor 等人系统地研究了所有长度不大于36 的双正交小波滤波器组的性能，结果表明7/9 小波滤波器性能最好。
该滤波器正是在实际中应用最广泛的一种。
由于小波变换具有良好的解相关性能，大多数编码器都采用标量量化。
常使用的量化器是均匀量化器，在高码速率下，均匀量化器是最优的。
均匀量化器具有简单、有效的特点，在性能上与Lloyd-Max 量化器很接近，还有一个额外的优点是它可产生出嵌入式的编码比特流。
比特分配决定了每个子带量化的精细程度。
最优比特分配是在一定的约束条件下，决定各子带应如何量化，以使误差最小。
数字图像处理第6章_图像编码与压缩技术.
霍夫曼编码
例 假设一个文件中出现了8种符号S0、S1、S2、S3、S4、S5、S6、 S7，那么每种符号编码至少需要3bit S0=000, S1=001, S2=010, S3=011, S4=100, S5=101, S6=110, S7=111 那么，符号序列S0 S1 S7 S0 S1 S6 S2 S2 S3 S4 S5 S0 S0 S1编码后 000 001 111 000 001 110 010 010 011 100 101 000 000 001 （共42bit） 和等长编码不同的一种方法是可变长编码。在这种编码方法中， 表示符号的码字的长度不是固定不变的，而是随着符号出现的概率 而变化，对于那些出现概率大的信息符号编以较短的字长的码，而 对于那些出现概率小的信息符号编以较长的字长的码。
6.3.3 霍夫曼编码
霍夫曼(Huffman)编码是根据可变长最佳编码定理，应用霍夫曼算
1．
对于每个符号，例如经过量化后的图像数据，如果对它们每 个值都是以相同长度的二进制码表示的，则称为等长编码或均匀 编码。采用等长编码的优点是编码过程和解码过程简单，但由于 这种编码方法没有考虑各个符号出现的概率，实际上就是将它们 当作等概率事件处理的，因而它的编码效率比较低。例6.3给出了 一个等长编码的例子。
6.1.1 图像的信息冗余
图像数据的压缩是基于图像存在冗余这种特性。压缩就是去掉 信息中的冗余，即保留不确定的信息，去掉确定的信息（可推知 的）；也就是用一种更接近信息本身的描述代替原有冗余的描述。 8 （1） 空间冗余。在同一幅图像中，规则物体或规则背景的物理表 面特性具有的相关性，这种相关性会使它们的图像结构趋于有序和 平滑，表现出空间数据的冗余。邻近像素灰度分布的相关性很强。 （2） 频间冗余。多谱段图像中各谱段图像对应像素之间灰度相关 （3） 时间冗余。对于动画或电视图像所形成的图像序列（帧序 列），相邻两帧图像之间有较大的相关性，其中有很多局部甚至完