图像压缩编码
语音压缩编码与图像压缩编码
语音压缩编码与图像压缩编码语音压缩编码语音压缩编码可分为三类：波形编码、参量编码和混合编码。
这些都属于有损压缩编码。
1．波形编码（1）波形编码的定义波形编码是指对利用调制信号的波形对语音信号进行调制编码的方式。
（2）波形编码的性能要求保持语音波形不变，或使波形失真尽量小。
2．语音参量编码（1）语音参量编码的定义语音参量编码是将语音的主要参量提取出来编码的方式。
（2）语音参量编码的基本原理首先分析语音的短时频谱特性，提取出语音的频谱参量，然后再用这些参量合成语音波形。
（3）语音参量编码的性能要求保持语音的可懂度和清晰度尽量高。
3．混合编码（1）混合编码的定义混合编码是既采用了语音参量又包括了部分语音波形信息的编码方式。
（2）混合编码的基本原理混合编码除了采用时变线性滤波器作为核心外，还在激励源中加入了语音波形的某种信息，从而改进其合成语音的质量。
（3）混合编码的性能要求保持语音的可懂度和清晰度尽量高。
图像压缩编码图像压缩按照图像是否有失真，可分为有损压缩和无损压缩；按照静止图像和动态图像，又可分为静止图像压缩和动态图像压缩。
1．静止图像压缩编码的特点（1）静止数字图像信号是由二维的许多像素构成的；（2）在各邻近像素之间都有相关性；（3）所以可以用差分编码（DPCM）或其他预测方法，仅传输预测误差从而压缩数据率。
2．动态图像压缩编码的特点（1）动态数字图像是由许多帧静止图像构成的，可看成是三维的图像；（2）在邻近帧的像素之间有相关性；（3）动态图像的压缩可看作是在静止图像压缩基础上再设法减小邻近帧之间的相关性。
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。
图像编码的基本原理
图像编码的基本原理图像编码是数字图像处理中的重要环节，它通过对图像进行压缩和编码，实现对图像信息的有效存储和传输。
在图像编码的过程中，需要考虑到图像的信息量、保真度、压缩比等多个因素，因此，图像编码的基本原理显得尤为重要。
首先，图像编码的基本原理包括两个主要方面，压缩和编码。
压缩是指通过一定的算法和技术，减少图像数据的存储空间和传输带宽，而编码则是将压缩后的图像数据转换成数字信号，以便于存储和传输。
在实际的图像编码过程中，通常会采用有损压缩和无损压缩两种方式，以满足不同应用场景的需求。
有损压缩是指在压缩图像数据的同时，会损失一定的信息量，但可以获得更高的压缩比。
常见的有损压缩算法包括JPEG、MPEG等，它们通过对图像进行离散余弦变换、量化、熵编码等步骤，实现对图像数据的有损压缩。
而无损压缩则是在不损失图像信息的前提下，实现对图像数据的压缩。
无损压缩算法主要包括LZW、Huffman编码等，它们通过对图像数据的统计特性进行编码，实现对图像数据的无损压缩。
除了压缩和编码外，图像编码的基本原理还包括了对图像信息的分析和处理。
在图像编码的过程中，需要对图像进行预处理、采样、量化等操作，以便于后续的压缩和编码。
同时，还需要考虑到图像的特性和人眼的视觉感知特点，以实现对图像信息的高效编码和保真传输。
总的来说，图像编码的基本原理涉及到压缩、编码和图像信息处理等多个方面，它是数字图像处理中的重要环节，直接影响到图像的存储、传输和显示质量。
因此，对图像编码的基本原理进行深入理解和研究，对于提高图像处理技术和应用具有重要意义。
希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解图像编码的基本原理，为相关领域的研究和应用提供参考。
图像编码与压缩
LZW编码
LZW编码是由Lemple和Ziv提出并经 Welch扩充而形成的无损压缩专利技术。在 对文件进行编码时，需要生成特定字符序列 的表以及对应的代码。每当表中没有的字符 串出现时，就把它与其代码一道存储起来。 这以后当该串再次出现时，只存储其代码。 实际上，字符串表是在压缩过程中动态生成 的，而且由于解压缩算法可以从压缩文件中 重构字符串表，因而字符串表也不必存储。
5
差
图像质量很差，妨碍观看的干扰始终存在，几乎无法观看。
6
不能用 图像质量极差，不能使用尺度
进行评价。如果观察者将 和f(x,y)逐个进行对照，则
可以得到相对的质量分。例如可用
来代
表主观评价{很差，较差，稍差，相同，稍好，较好，很
好}。
四、霍夫曼编码
DCT编码 DCT变换是图像压缩标准中常用的变换方法，
如JPEG标准中将图像按照8x8分块利用DCT变换 编码实现压缩。
Lena.bmp(原图)
Lenna.jpg (压缩率9.2)
Lenna.jpg (压缩率18.4)
Lenna.jpg (压缩率51.6)
其它变换编码
变换方法是实现图像数据压缩的主要手段，其基本原 理是首先通过变换将图像数据投影到另一特征空间，降低 数据的相关性，使有效数据集中分布；再采用量化方法离 散化，最后通过Huffman等无损压缩编码进一步压缩数据 的存储量。DCT是一种常用的变换域压缩方法，是 JPEG,MPEGI-II等图像及视频信号压缩标准的算法基础。 在实际采用DCT编码时，需要分块处理，各块单独变换编 码，整体图像编码后再解压会出现块状人工效应，特别是 当压缩比较大时非常明显，使图像失真。因此，为了获得 更高的图像压缩比，人们提出了一些其它方法，如基于小 波变换的图像压缩算法和基于分形的图像压缩算法等。
图像压缩编码方法
图像压缩编码方法
图像压缩编码方法是通过减少图像数据的冗余部分来减小图像文件的大小，以便于存储和传输。
以下是常见的图像压缩编码方法：
1. 无损压缩：无损压缩方法可以压缩图像文件的大小，但不会丢失任何图像数据。
常见的无损压缩编码方法包括：
- Huffman编码：基于字符出现频率进行编码，将频率较低的字符用较长的编码表示，频率较高的字符用较短的编码表示。
- 预测编码：根据图像像素间的相关性进行编码，利用当前像素与附近像素的差异来表示像素值。
- 霍夫曼编码：利用霍夫曼树来对图像数据进行编码，降低数据的冗余度。
- 算术编码：根据符号的出现概率，将整个编码空间划分为不同部分，每个符号对应于不同的编码区域。
2. 有损压缩：有损压缩方法可以在压缩图像大小的同时，对图像数据进行一定的丢失，但尽量使丢失的数据对人眼不可见。
常见的有损压缩编码方法包括：
- JPEG压缩：基于离散余弦变换(DCT)的方法，将图像数据转换为频域表示，
然后根据不同频率成分的重要性进行量化和编码。
- 基于小波变换的压缩：将图像数据转换为频域表示，利用小波基函数将图像分解为低频和高频子带，然后对高频子带进行量化和编码。
- 层次编码：将原始图像数据分为不同的预测层次，然后对不同层次的误差进行编码，从而实现压缩。
需要注意的是，不同的压缩编码方法适用于不同类型的图像数据和压缩要求。
有些方法适用于需要高压缩比的情况，但会引入更多的失真，而有些方法适用于需要保留图像质量的情况，但压缩比较低。
因此，在选择图像压缩编码方法时，需要根据具体要求和应用场景进行权衡和选择。
图像编码标准有哪些
图像编码标准有哪些图像编码标准是指对图像进行数字化表示和传输时所采用的编码规范，它对图像的质量、大小、传输速度等方面都有着重要的影响。
目前，常见的图像编码标准主要包括JPEG、PNG、GIF等。
下面将对这些图像编码标准进行详细介绍。
首先，JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常见的图像压缩标准，它采用了一种称为离散余弦变换（DCT）的算法来对图像进行压缩。
JPEG图像可以在不同的质量设置下进行压缩，从而在图像质量和文件大小之间取得平衡。
由于其压缩比较高，JPEG图像在网络传输和存储时被广泛应用。
其次，PNG（Portable Network Graphics）是一种无损压缩的图像编码标准，它采用了索引色和真彩色两种编码方式。
相比于JPEG，PNG图像可以保持更高的质量，因为它不会丢失任何图像信息。
此外，PNG图像还支持透明度通道，使其在网页设计和图像处理中有着广泛的应用。
另外，GIF（Graphics Interchange Format）是一种支持动画的图像编码标准，它采用了无损压缩的编码方式。
GIF图像可以包含多帧，从而实现简单的动画效果。
虽然GIF图像在色彩表现和压缩比上不如JPEG和PNG，但在动画方面有着独特的优势，因此在表情包、简单动画等方面被广泛使用。
除了上述几种常见的图像编码标准外，还有一些其他的标准，如TIFF、BMP 等。
它们各自有着不同的特点和适用范围，可以根据实际需求进行选择和应用。
总的来说，图像编码标准在数字图像处理和传输中起着至关重要的作用。
不同的标准适用于不同的场景，选择合适的图像编码标准可以有效地提高图像质量、减小文件大小，从而提升用户体验和系统性能。
因此，在实际应用中，需要根据具体的需求和情况来选择合适的图像编码标准，以达到最佳的效果。
综上所述，图像编码标准是数字图像处理和传输中的重要环节，不同的标准有着各自的特点和适用范围。
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。
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。
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多媒体技术实验—图像压缩编码
一、实验目的
1.了解有关数字图像压缩的基本概念，了解几种常用的图像压缩编码方式；
2.进一步熟悉JPEG编码与离散余弦变换（DCT）变换的原理及含义；
3.掌握编程实现离散余弦变换（DCT）变换及JPEG编码的方法；
4.对重建图像的质量进行评价。
二、实验原理
1、图像压缩基本概念及原理
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。
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，Lempel zev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
JBIG，H.261，JPEG，MPEG等技术标准。
2、JPEG 压缩编码原理
JPEG是一个应用广泛的静态图像数据压缩标准，其中包含两种压缩算法(DCT 和DPCM)，并考虑了人眼的视觉特性，在量化和无损压缩编码方面综合权衡，达到较大的压缩比(25:1以上)。
JPEG既适用于灰度图像也适用于彩色图像。
其
中最常用的是基于DCT变换的顺序式模式，又称为基本系统。
JPEG 的压缩编码大致分成三个步骤：
(1)使用正向离散余弦变换(forward discrete cosine transform，FDCT)把空间域表示的图变换成频率域表示的图。
(2)使用加权函数对DCT系数进行量化，该加权函数使得压缩效果对于人的视觉系统最佳。
(3)使用霍夫曼可变字长编码器对量化系数进行编码。
3、离散余弦变换（DCT）变换原理
离散余弦变换（DCT）是一种实数域变换，其变换核为实数余弦函数，图像处理运用的是二维离散余弦变换，对图像进行DCT，可以使得图像的重要可视信息都集中在DCT的一小部分系数中。
二维DCT变换是在一维的基础上再进行一次DCT变换，公式如下：
11
(0.5)(0.5)
(,)()()(,)cos cos
()
N N
i j
i j
F u v c u c v f i j u v
N N
u
c u
u
ππ
==
++
⎡⎤⎡⎤
=⎢⎥⎢⎥
⎣⎦⎣⎦
=
=
≠
∑∑
(1)
f为原图像，经DCT 变换之后，F为变换矩阵。
(0,0)
F是直流分量，其他为交流分量。
上述公式可表示为矩阵形式：
(0.5)
(,)()cos
T
F AfA
j
A i j c i i
N
π
=
+
⎡⎤
=⎢⎥
⎣⎦
(2)
其中A是变换系数矩阵，为正交阵。
逆DCT 变换：
(,)(,)
T
f i j A F u v A
=
(3)
这里我们只讨论两个N相等的情况，即图像为方形(行列数相等)，在实际应用中对不是方阵的数据都应先补齐再进行变换的。
4、图象质量评价
保真度准则是压缩后图象质量评价的标准。
客观保真度准则：原图象和压缩图象
之间的均方根误差或压缩后图象的均方根信噪比。
主观保真度准则：极好、良好、通过、勉强、低劣、不能用。
客观保真度准则 新旧图像的均方误差
(4)
均方根误差
(5)
把压缩后图像表示成原图像和噪声的叠加
(6) 均方信噪比
(7)
三、实验内容及步骤
读取一张大小为512x512的灰度图像(或彩色图像，并将其灰度化) 实验一：
1) 把图像分解成若干个8x8的子块； 2) 对每个子块分别作DCT 变换；
3) 保留变换后的直流分量，将交流分量全部清零； 4) 使用逆DCT 变换，得到新的图像，观察图片变化。
实验二：
1) 直接对整张原图像做DCT 变换； 2) 保留直流分量，交流分量全部清零；
3) 再用逆DCT 变换,得到新的图像，观察图片变化，注意与实验一结果的区别。
实验三：
1) 直接对整张原图像做DCT 变换； 2) 保留直流分量；
3) 尝试保留有限个交流分量的个数；
4) 直到逆DCT 变换以后的图像可以达到可观察的效果，与实验一结果作比较。
对以上三个实验中逆DCT 变换后所获得的图像做质量评价。
()()()11
11
2
200
00
,/,N N N N ms x y x y SNR f x y e x y ----=====∑∑∑∑()()11
22
2001,,N N x y e f x y g x y N --===-⎡⎤⎣⎦∑∑rms e =()()(),,,f x y g x y e x y =+
四、实验结果与分析原图：
实验一：
灰度图：
DCT变换后：
质量评价：
均方根误差=0.0688，均方信噪比=35.2072，客观保真度较好，图片较模糊。
实验二：
灰度图：
DCT变换后：
质量评价：
均方根误差=0.3411，均方信噪比=1.4305，客观保真度非常差，图片全灰，由于DCT变换时只保留了直流分量又没有分块，故保留的信号相对原图来说极少，信号大量丢失，信噪比很低。
实验三：
灰度图：
DCT变换后：
质量分析：
均方根误差=0.0745，均方信噪比=29.9949，这是保留了频域左上角32*32区域后所得的结果，可以发现较实验二比较图像已大为改观，由于保留了部分交流分量，图像的信噪比较实验二有较大提升。
与实验一相比，对512*512图像，分成8*8子块但是只保留子块直流分量情况，类似于全图直接DCT取频域内共64*64散点区域，所以实验三结果的客观保真度与实验一的仍有一定差距。
对于全图直接DCT，保留的交流分量越多，图像效果越好：
32*32：
64*64：
128*128：
256*256：
随着保留的交流分量的增加，图像的均方根误差越来越小，均方信噪比越来越高，图像的客观保真度越来越好。