数字图像处理读书报告9
数字图像处理读书报告参考模板
数字图像处理读书报告4——空间域操作的灰度变换及空间滤波——钱增磊前言：本次学习冈萨雷斯的图像处理主要复习了前两章的内容，并将以前未理解的东西重新加深了理解，在本次报告中予以体现，并补充了第二章报告中的遗漏内容，以及对第三章的内容进行新的学习。
首先对前两章的复习进行一个简单的复习总结。
第一章的绪论主要内容：从20世纪20年代巴特兰电缆图片传输系统作为数字图像的起源，利用5个灰度级及更多灰度级的编码为基础进行传输。
后来随着计算机的发展，网络的发展，数字图像处理的应用开始延伸到各个领域，举例了根据光子能量排列的电磁波谱列出不同的范围的光所在的成像应用，更多的应用于天文观测，医疗，以及地理勘测等领域。
还有用声波和超声波的成像应用。
第二章的数字图像基础主要内容：介绍了人眼的结构以及成像原理，用来给计算机成像奠定基础，并介绍简单图像形成模型，利用光源照射总量与反射的光照总量两个分量来表征其光亮。
对于图像的质量利用分辨率与灰度级来衡量，不仅介绍了不同分辨率与不同灰度级对图像质量的影响，还分析了分辨率与灰度级的关系，图像细节越多，则分辨率与灰度级越相互独立。
还分别介绍了像素之间的一些基本关系，这里对邻接性与连通性有了更深刻的理解，m邻接消除了8邻接的二义性，消除对构成闭合回路阻碍。
二、补充第二章报告中的遗漏内容图像处理中所用的数学工具一是算术操作，针对每个像素值进行加减乘除的运算，对于加法用于针对降噪的带噪图像相加平均，使得每个位置(x,y)的像素值变化减小，达到减噪的目的；对于减法用于增强图像的差别，为加强某些观察差异，需要消除某些相同的部分来加强对差异的观察；适用图像的相乘与相除来校正阴影；二是集合和逻辑操作，介绍了集合和元素概念，以及在灰度级集合上的操作。
对于集合引出模糊集合的概念，对没有严格分界各集合的关系，使用隶属度函数来实现这样的概念。
三是空间操作，主要针对邻域的操作和几何空间变换，对某一点像素值采用该点邻域的像素值来代替，可以实现图像的局部模糊，与模糊概念相对应。
数字图像处理实习报告
数字图像处理实习报告在当今数字化的时代，数字图像处理技术在众多领域中发挥着至关重要的作用，从医疗诊断到卫星遥感，从娱乐产业到工业检测，其应用无处不在。
通过这次数字图像处理实习，我对这一领域有了更深入的了解和实践经验。
实习的初始阶段，我主要进行了相关理论知识的学习。
数字图像处理涵盖了众多概念，如图像的数字化表示、像素、灰度值、分辨率等。
了解这些基础知识是后续处理图像的基石。
同时，我还学习了常见的图像格式，如 JPEG、PNG、BMP 等，以及它们的特点和适用场景。
在掌握了一定的理论基础后，我开始接触图像处理的基本操作。
图像增强是我最先实践的部分，通过调整图像的对比度和亮度，能够使原本模糊不清或暗淡的图像变得更加清晰和易于观察。
例如，对于一张曝光不足的照片，增加亮度可以让隐藏在黑暗中的细节显现出来；而提高对比度则可以使图像中的不同区域更加分明，突出重点。
图像滤波是另一个重要的环节。
均值滤波可以有效地去除图像中的噪声，但在一定程度上会使图像变得模糊；中值滤波则能够在去除噪声的同时较好地保留图像的边缘细节。
我通过对不同类型和程度的噪声图像进行滤波处理，直观地感受到了它们的效果差异。
图像的几何变换也是实习中的关键内容。
图像的平移、旋转和缩放操作看似简单，但其背后涉及到复杂的数学计算。
在实际操作中，需要准确地计算变换矩阵，以确保图像在变换后的准确性和完整性。
实习过程中，我还深入研究了图像分割技术。
这是将图像分成不同区域或对象的过程，以便进行后续的分析和处理。
阈值分割是一种常见且简单的方法，通过设定一个阈值，将图像中的像素分为两类。
然而，对于复杂的图像，这种方法往往效果不佳，这时就需要更高级的分割算法，如基于边缘检测的分割或基于区域生长的分割。
在进行数字图像处理的过程中，我也遇到了一些挑战和问题。
例如，在处理大规模图像数据时，计算资源的限制可能导致处理速度缓慢；在选择图像处理算法时，需要根据具体的图像特点和需求进行权衡，否则可能无法达到理想的效果。
计算机图像处理学习报告
主要学习内容1.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, 以提高图像的实用性, 从而达到人们所要求的预期结果。
例如: 对照片反差进行变换；对被噪声污染的工业电视图像去除噪声；从卫星图片中提取目标物特征参数等等。
与人类对视觉机理着迷的历史相比, 数字图像处理还是一门相对年轻的学科。
但在其短短的历史中, 它却以程度不同的成功被应用于几乎所有与成像有关的领域。
由于其表现方式（用图像显示）所固有的魅力, 它几乎吸引了从科学家到平民百姓太多的注意。
几个新的技术发展趋势将进一步刺激该领域的成长: 包括由低价位微处理器支持的并行处理技术；用于图像数字化的低成本的电荷耦合器件（CCD）；用于大容量、低成本存储阵列的新存储技术；以及低成本、高分辨的彩色显示系统。
另一个推动力来自于稳定涌现出的新的应用。
在商业、工业、医学应用中, 数字成像技术的使用持续增长。
尽管军费在削减, 在遥感成像中却更多地使用了数字图像处理技术。
低成本的硬件加上正在兴起的几个非常重要的应用, 我们可以预料到数字图像处理在将来会发挥更重要的作用。
2.图像增强技术图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息, 同时, 削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。
其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。
图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。
空间域平滑技术为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称为图像平滑或去噪。
它可以在空间域或频率域中进行。
此处介绍空间域的几种平滑方法。
（1）局部平滑法局部平滑发又称邻域平均法或移动平均法。
它是利用像素邻域内的各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值, 实现图像的平滑。
邻域平均法是将当前像素邻域内各像素的灰度平均值作为其输出值的去噪方法。
其作用相当于用这样的模板同图像卷积。
数字图像处理报告
数字图像处理的起源与应用1.概述数字图像处理(Digital Image Processing)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。
数字图像处理技术目前广泛应用于各个领域，其发挥的作用有效提高了人们的生产生活质量。
2.起源与发展（1）20世纪 20 年代，数字图像处理最早应用于报纸行业。
由于报纸行业信息传输的需要，一根海底电缆从英国伦敦连输到美国纽约，实现了第一幅数组照片的传送。
（在当时那个年代如果不采用数字图像处理，一张图像传达的时间需要7 天，而借助数字图像处理技术仅耗费 3 小时）。
（2）20世纪50年代，当时的图像处理是以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
（3）20世纪60年代的美国喷气推进实验室是图像处理技术首次获得实际成功的应用，推动了数字图像处理这门学科的诞生。
（4）20世纪70年代英国EMI公司工程师Housfield发明了CT并获得了诺贝尔奖，这对人类的发展作出了划时代的贡献。
借助计算机、人工智能等方面的快速发展，数字图像处理技术实现了更高层次的发展。
相关工作人员已经着手研究如何使用计算机进行图像解释。
（5）20世纪 80 年代。
研究人员将数字图像处理应用于地理信息系统。
从这个阶段开始数字图像处理技术的应用领域不断扩大，在工业检测、遥感等方面也得到了广泛应用，在遥感方面实现了对卫星传送回来的图像的处理。
（6）20世纪 90 年代。
数字图像处理技术就得到了一个快速发展，其中特别是小波理论和变换方法的诞生（Mallat在1988年有效地将小波分析应用于图像分解和重构），更好地实现了数字图像的分解与重构。
（7）进入到 21 世纪，借助计算机技术的飞速发展与各类理论的不断完善，数字图像处理技术的应用范围被拓宽，甚至已经在某些领域取得突破。
从目前数字图像处理技术的特点进行分析，可以发现图像信息量巨大，在图像处理综合性方面显示出十分明显的优势，其中就借助了图像信息理论与通信理论的紧密联系。
数字图像处理,心得
数字图像处理,心得数字图像处理课程心得数字图像处理课程心得本学期，我有幸学习了数字图像处理这门课程，这也是我大学学习中的最后一门课程，因此这门课有着特殊的意义。
人类传递信息的主要媒介是语音和图像。
据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%,视觉信息占60%，其它如味觉、触觉、嗅觉信息总的加起来不过占20%。
可见图像信息是十分重要的。
通过十二周的努力学习，我深刻认识到数字图像处理对于我的专业能力提升有着比较重要的作用，我们可以运用Matlab对图像信息进行加工，从而满足了我们的心理、视觉或者应用的需求，达到所需图像效果。
数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。
此后，由于遥感等领域的应用，使得图像处理技术逐步受到关注并得到了相应的发展。
第三代计算机问世后，数字图像处理便开始迅速发展并得到普遍应用。
由于CT的发明、应用及获得了备受科技界瞩目的诺贝尔奖，使得数字图像处理技术大放异彩。
目前数字图像处理科学已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。
随着信息高速公路、数字地球概念的提出以及Internet的广泛应用，数字图像处理技术的需求与日俱增。
其中，图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，因此图像处理科学与技术逐步向其他学科领域渗透并为其它学科所利用是必然的。
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。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
图像处理科学是一门与国计民生紧密相联的应用科学，它给人类带来了巨大的经济和社会效益，不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。
《数字图像处理》实验报告
《数字图像处理》实验报告数字图像处理是一门将图像进行数字化处理的学科，它通过计算机算法和技术手段对图像进行分析、增强、压缩和重建等操作。
在本次实验中，我们学习了数字图像处理的基本概念和常用算法，并通过实验来探索其应用和效果。
首先，我们进行了图像的读取和显示实验。
通过使用Python中的OpenCV库，我们能够轻松地读取图像文件，并将其显示在屏幕上。
这为我们后续的实验奠定了基础。
同时，我们还学习了图像的像素表示方法，了解了图像由像素点组成的原理。
这使我们能够更好地理解后续实验中的算法和操作。
接下来，我们进行了图像的灰度化实验。
灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在实验中，我们使用了不同的算法来实现灰度化操作，包括平均值法、最大值法和加权平均法等。
通过比较不同算法得到的灰度图像，我们发现不同算法对图像的处理效果有所差异，这使我们深入理解了灰度化的原理和应用。
随后，我们进行了图像的直方图均衡化实验。
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。
在实验中，我们使用了直方图均衡化算法来对图像进行处理，并观察了处理前后的效果变化。
通过实验，我们发现直方图均衡化能够显著提高图像的对比度，使图像更加清晰和鲜明。
在进一步探索图像处理技术的过程中，我们进行了图像的滤波实验。
滤波是一种常用的图像处理操作，它通过对图像进行卷积操作来实现。
在实验中，我们学习了不同类型的滤波器，包括均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器等。
通过比较不同滤波器对图像的处理效果，我们发现每种滤波器都有其适用的场景和效果。
此外，我们还进行了图像的边缘检测实验。
边缘检测是一种用于提取图像边缘信息的方法。
在实验中，我们学习了不同的边缘检测算法，包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
通过比较不同算法对图像的处理效果，我们发现每种算法都有其独特的特点和应用。
最后，我们进行了图像的压缩实验。
图像压缩是一种将图像数据进行压缩以减小文件大小的方法。
数字图像处理学习报告
数字图像处理学习报告在这一学期，我选修了《数字图像处理基础》这门课程，同时，老师还讲授了一些视频处理的知识。
在这里，梳理一下这学期学到的知识，并提出一些我对这门课程的建议。
图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。
图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。
数字图像处理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.数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。
数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。
其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果,操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。
目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。
在短短的历史中，它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。
1. 数字图像处理需用到的关键技术由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。
数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。
图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。
图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要求。
图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。
数字图像处理读书报告【甄选文档】
数字图像处理读书报告Efficient object detection and segmentation for fine-grained recognition细粒度识别的有效目标检测与分割李其信201120952 信号与信息处理1摘要本文提出了一种针对细粒度的识别的目的检测和分割算法。
该算法首先检测可能属于对象的低级别的区域，，然后通过传播进行完整的对象分割。
除了分割对象，我们也可以以中心“放大”对象，依据尺度比例规范对象，因此折扣背景的影响。
这种算法与一个国家的最先进分类算法的结合能明显提高性能，特别是对于认为很难识别数据集，如鸟类物种，性能提高更加明显。
该算法的效率远远超过同样方案下的其它已知算法[4,21]。
我们的方法也比较简单，我们将其应用到不同的对象的类，如鸟类，花卉，猫和狗。
我们在一些基准细粒度的分类数据集上测试了该算法的性能。
它优于所有已知的最先进的方法对这些数据集的性能，有时高达11%。
在所有的数据集上应用此算法，基线算法的性能提高了3-4%。
我们在识别性能上具有挑战性的大规模花的数据集（包含578个品种的花250000图像）上进行试验，观察到还观察到上出现超过4%的改善。
2背景本文讨论的对象分类问题属于相同的基本范畴，如物种鸟，花等。
这个任务通常被称为细粒识别，需要特定领域的专家知识，而这些知识通常很少的人才有。
因此，开发自动识别系统这样的任务对于非专家存在很大好处。
毫无疑问，细粒度的分类面临的主要挑战是物种之间细微的差异。
然而，一个自动系统会遇到更多的挑战。
例如，图像通常包括丰富的自然环境和具有挑战性的背景，其中的背景的影响可能会变得突出，从而干扰算法的识别。
但是，有时背景可能是有用的，所以分割出背景将是有益的。
分割也有助于提取感兴趣对象的轮廓，可以提供良好的特征识别。
一种检测和分割算法的另一个好处就是，它可以定位对象，这个对象是有益的，特别是如果该对象不在图像的中心，或者大小的中央，不同于其它对象的大小。
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数字图像处理读书报告9——图像压缩——钱增磊前言：前面几章都是讲解对数字图像的处理方法，这些处理终将为某一目的而执行，其中的很大一应用便是存储和传输，这就用到了图像压缩的技术。
我本是视频编解码的研究方向，对于图像压缩技术也靠近本研究方向，当作基础学习。
本章主要两个部分，一个是介绍一下压缩技术的基础知识，另一个就是介绍一些常用的压缩方法。
一、基础知识1、数据冗余在一幅数字图像中，如果我们用空间像素乖乖的对其顺序编码，那么它会产生庞大的数据量，对于处理起来就会增加很多时间和空间的开销。
而一幅图像中往往所表示的信息有多有少，有一些在我们识别和处理的时候是不需要的，这些便为数据冗余，主要有三种：编码冗余、空间和时间冗余以及不相关信息。
编码冗余：在我们标记像素进行编码时，用于表示灰度的8比特编码所包含的比特数要比表示该灰度所需的比特数多，从而产生的冗余；空间和时间冗余：多数的二维灰度阵列的像素是空间相关的和时间相关的（视频序列中体现），在相关像素的表示中就不需要重复了，从而产生的冗余；不相关信息：主要指一些被人类视觉系统忽略或者无用的信息。
对于描述图像信息的度量，这里给出熵的定义，对于一个离散的事件，给定一个统计独立随机事件的信源，则每个信源输出的平均信息称为该信源的熵，即：∑=-=Jj j j a P a P H 1)(log )( 香农第一定理：H n L n avg n =⎥⎦⎤⎢⎣⎡∞→,lim 其中n avg L ,是表示所有n 个符号组所需的编码符号的平均数，也就是说，用每个信源符号H 信息单位的平均来表示零记忆信源的输出是可能的。
2、图像压缩模型图像的压缩系统主要由一个编码器和一个解码器构成，编码器执行压缩操作，解码器执行互补操作。
对于编码器，一般由映射器、量化器和符号编码器组成，映射器主要将输入图像变化为设计来降低空间和时间冗余的形式，这一操作一般可逆。
而量化器是根据保真度准则来降低映射器输出的精度，排除压缩表示的一些无关信息，这一操作一般不可逆。
符号编码器便是根据量化后的数据进行编码，这操作也是可逆的。
而解码则是一个相反的操作，由于在量化阶段是个不可逆的操作，所以往往解码的图像会产生不同程度的失真。
3、图像格式及压缩标准由于压缩方式众多，为了便于统一化管理制定了一些压缩标准。
其中静态图像分为二值图像和连续音调，国际支持的条目有CCITT Group3、CCITT Group4、JBIG 、JBIG2、JPEG 、JPEG-LS 、JPEG-2000；视频的条目有DV 、H.261、H.262、H.263、H.264、MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4、MPEG-4 A VC 。
二、常用的压缩方法1、霍夫曼编码霍夫曼编码对每个信源符号产生了可能最小数量的编码符号，一个信源符号不是图像的灰度，就是一个灰度映射操作的输出（如像素差值等）。
编码过程：▶它首先对所考虑的符号的概率进行排序，并将具有最小概率的符号合并为一个符号，来替代下次信源化简过程中的符号；▶其次对每个化简后的信源进行编码，从最小开始。
然后依次将合并的信源符号依次展开在进行编码。
它的一个特定是在解码过程中，任何编码符号串只能以一种方式进行解码，可以通过从左到右的方式对该串中的每个符号进行分析来解码。
2、Golomb 编码它在计算上比霍夫曼编码更为简单，而且要求只能对非负整数进行编码。
对于非负整数n 和一个正整数除数0>m ，表示为)(n G m 的n 关于m 的Golomb 编码是商⎣⎦m n /的一元编码和m n mod 的二进制表示的一个合并。
其编码过程为：▶形成商⎣⎦m n /的一元编码（整数q 的一元编码定义为q 个1紧跟一个0）。
▶令⎡⎤m n r m c m k k mod ,2,log 2=-==，并计算截短的余数'r 。
▶连接二者的结果。
3、算术编码对于上述两个编码不同，算术编码生成的是非块码，它是给信源符号的整个序列分配了一个单一的算术码字，这个码子本身定义了一个介于0和1之间的实数间隔。
当消息中的符号数量增加时，其消息的间隔也变小，而表示间隔所需的信息单位就会增大。
它是通过消息的每个符号根据其符号出现的概率来减小该区间的大小的。
从该编码可知，当序列的长度增加的时候，得到的算术编码接近香农第一定理所设定的界限，但是会有两个不利的因素：一个是分开每一个消息而增加的结束指示符数量增加；另一个便是精度的限度，不可无限分下去。
于是便采用一种缩放策略和舍入策略来解决这两个问题。
缩放则是对每一子区间重新归一化到[0,1)；而舍入则是对其进行截短。
为了使得平均码字符号数最小，采用自适应、上下文相关的概率模型，概率就适应被编码符号的局部统计。
4、LZW 编码前三种编码是用于消除编码冗余的压缩方法，而Lempel-Ziv-Welch 编码则是致力于消除空间冗余的无误差压缩方法。
其编码步骤如下：▶构建包含被编码信源符号的码书或字典，扫描图像像素，将不在字典中的信源符号序列被放置到算法确定的位置，直至扫描完成，这里指的是序列，而非单个符号；▶按从左到右、从上到下进行编码，对每一个链接的序列搜索字典，如果找到了，则用新链接且可识别的序列代替它，如果没有找到，则将当前可识别序列的地址作为下一个编码值输出。
这样对于有规律的，较多重复的特征的图像能够得到很好地压缩。
这里所要考虑的主要还是字典的容量，由于是动态建立字典，当字典溢出时可通过用刷新该字典或者跟踪并替换使用最少的字典词条来解决。
5、行程编码如果对于沿行（或列）重复灰度的图像，通常可用相同灰度的行程表示为行程对来压缩，每个行程对指定一个新灰度的开始和具有该灰度的连续像素的数量。
该方法为行程编码技术。
该方法对于二值图像特别有效。
这里定义行程熵：1010L L H H H RL ++= 其中0H 为黑色行程信源的熵估计，1H 表示白色行程熵的估计，10,L L 分别表示黑色行程和白色行程的平均值，上式提供了对二值图像的行程使用变长编码时所要求的每像素平均比特数的估计。
6、基于符号的编码对于一幅图像表示为多幅频繁发生的子图像的一个集合，就可采用该压缩方式。
对于每一个子图像定义为符号，该符号存储在一个符号字典中，给定一个三元组),,(i i i t y x ,其中前两个可以称为在图像中每一个符号的位置，而后一个t 则表示该符号在字典中的地址。
那么对于重复出现的字符，可以通过该方法不断地调用字典中的符号，大大减少了编码的数量。
其中JBIG2压缩便是采用了这种压缩方法。
该压缩标准针对二级图像压缩的国际标准，将一幅图像分割成正文、半色调、和普通内容。
其中正文部分采用的便是基于符号的编码；而半色调区域是按规则网络排列的模式组成，有一个个图形组成，于是将该图形也就是灰度的周期模式存储在字典中；普通区域是用MMR 编码压缩的。
7、比特平面编码基于符号编码和行程编码主要是用于对二值图像的编码，那么对于多级灰度级的图像，可将其分解为一系列的二值图像，然后用上述两种方法进行编码，也就是所谓的比特平面编码。
那么对于其分解主要有两种方法，第一种是利用基2的多项式中的系数来编码的方法，每一项都是一幅图像的一个比特平面，表示为：0011221122......22a a a a m m m m ++++----该分解的弊端再与某些灰度较小的变化会对比特平面的复杂性产生显著影响，比如()与灰度为()相邻。
另一种方法解决了这种弊端，便是适用格雷码表示图像，对于格雷码0121...g g g g m -可由此计算：1+⊕=i i i a a g ，11--=m m a g 。
8、块变换编码该技术是将图像分成大小相等的且不重叠的小块，然后使用一种可逆线性变换把每个块或子图像映射为变换系数的集合，然后对这些变换系数进行量化和编码。
这些变换系数大多数只有较小的幅值，通过量化可将其抛弃而不影响图像的质量。
然而还可以在每一个变换编码的步骤对其进行局部内容的适应性调整，称之为自适应变换编码。
这些变换的选择则是取决于可容忍的重建误差的大小和可用的计算资源，对于其变换可以构建如下关系：∑∑-=-==1010),,,(),(),(n x n y v u y x r y x g v u T∑∑-=-==1010),,,(),(),(n u n v v u y x s v u T y x g第一个称为正变换，后者称为反变换，而),,,(v u y x r 为正变换核，),,,(v u y x s 为反变换核，而),(v u T 为展开的一系列系数。
比较著名的便是离散余弦变换DCT ：⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡+==n v y n u x v u u v y x s v u y x r 2)12(cos 2)12(cos )()(),,,(),,,(ππαα 其中，⎩⎨⎧-===1,..,2,1,../20......./1)(n u n u n u α最常用的JPEG 标准定义了三种不同的编码系统：一种是有损的基本编码系统，该系统以DCT 为基础；第二种是一种扩展的编码系统，它面向更大压缩、更高精度的重建应用；第三种是一种面向可逆压缩的无损独立编码系统。
9、预测编码该编码是通过消除紧邻像素在空间和时间上的冗余来实现的编码技术，它仅对每个像素的新信息进行提取和编码。
该信息为该像素的实际值与预测值之间的差。
无损预测编码：利用对由前m 个样值的线性组合生成)(ˆn f，即 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∑=m i i i n f round n f 1)()(ˆα并与输入信号f(n)形成差值e(n)，对该预测误差进行编码，再利用反操作进行重建：)(ˆ)()(n fn e n f += 有损预测编码：将上述的模型加入一个量化器，该量化器将预测误差映射为有限范围内的输出，产生)(n e，确定了压缩量和产生的失真量。
最佳预测器：为了将预测残差最小，选择使编码器的均方预测残差最小的预测器})](ˆ)({[)}({22n fn f E n e E -= 其约束条件为)()(n f n f = 和∑=-=mi ii n f n f 1)()(ˆα，这些条件在相当程度上简化了分析，同时降低了预测器计算的复杂性，如此得到的预测编码方法称为差分脉冲编码调制DPCM 。
10、小波编码在前一章学习到小波变换，是将一幅图像的频率进行分解，使之由不同的频率叠加构成，对这些接触相关的变换系数进行编码比对原图像像素本身进行编码效率高很多，于是得到小波编码。
其中JPEG-2000标准便是基于该编码实现的。
小波将信息包装到较少变换系数中的能力取决于小波的压缩和重建性能，对小波的选择非常重要，一般广泛使用的是Daubechies 小波和双正交小波。