图像编码与压缩技术
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。
图像编码中的数据压缩技术介绍(三)
图像编码中的数据压缩技术介绍一、背景在数字时代，图像已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，随着图像数据的增多，存储和传输的需求也越来越大。
为了有效地处理这些图像数据，数据压缩技术应运而生。
二、数据压缩技术的意义数据压缩技术是将一幅图像中的冗余信息去除或者用更少的信息表示同样的内容，从而减小图像数据的存储和传输量。
通过数据压缩技术，不仅可以节省存储空间，还可以提高图像传输速度，降低传输带宽要求。
三、数据压缩的基本原理数据压缩大致可以分为有损压缩和无损压缩两种方法。
1. 无损压缩无损压缩技术是一种将图像数据压缩成更小的规模，但同时保持图像质量不受损的方法。
在无损压缩中，重要的是尽量减小图像数据的冗余度，以减少存储或传输所需的比特数。
最常用的无损压缩方法包括行程编码、霍夫曼编码和算术编码等。
2. 有损压缩有损压缩技术是一种在压缩图像数据时允许一定程度的图像质量损失的方法。
有损压缩方法通过削减图像数据中的冗余信息和不可见的细节来减小文件的大小。
最常用的有损压缩方法包括离散余弦变换和小波变换等。
四、经典的数据压缩算法1. JPEG压缩JPEG压缩是一种广泛应用于数字图像压缩的有损压缩算法。
它主要基于离散余弦变换（DCT）和量化的思想，通过对图像的频域表示进行量化和熵编码，实现对图像数据的压缩。
2. PNG压缩PNG压缩是一种广泛应用于无损图像压缩的算法。
它采用差分编码和行程编码的组合，通过对图像中连续相同像素值的区域进行编码和压缩，实现对图像数据的无损压缩。
五、新兴的数据压缩技术随着科技的发展，新兴的数据压缩技术也不断涌现。
1. 基于深度学习的数据压缩基于深度学习的数据压缩技术利用神经网络模型，通过学习图像数据的特征和规律，实现对图像数据的高效压缩和恢复。
这种方法具有较高的压缩率和较好的图像质量。
2. 全局优化的数据压缩全局优化的数据压缩技术是一种基于整个图像的全局信息进行编码和压缩的方法。
它能够更充分地利用图像中的冗余信息，并在压缩过程中保持图像的可视质量。
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。
三大编码及压缩标准
编码和压缩是处理音频、视频和图像等多媒体数据时必不可少的技术。
通过编码，原始数据被转换成适合存储或传输的格式；而压缩则是为了减少数据量，以节省存储空间和加快传输速度。
在众多的编码及压缩标准中，有三大标准被广泛使用，它们分别是：JPEG、MPEG 和 H.264。
1.JPEG（Joint Photographic Experts Group）JPEG 是一种广泛应用于图像压缩的编码标准，它由联合摄影专家组开发。
JPEG 能够提供很好的压缩比例，同时保持较高的图像质量。
这使得JPEG 成为数字摄影、网页设计和许多其他应用的首选格式。
JPEG 支持多种颜色模式，包括 RGB、CMYK 和灰度。
此外，JPEG 还支持渐进式显示，即图像可以逐步加载，让用户在等待完整图像加载时可以看到低分辨率的预览。
JPEG 压缩算法基于离散余弦变换（DCT），通过量化和哈夫曼编码实现数据的压缩。
由于 JPEG 是有损压缩，因此在高压缩比下可能会出现图像质量的损失。
为了在保持较高图像质量的同时实现较大的压缩比，JPEG 提供了多种压缩级别供用户选择。
2.MPEG（Moving Picture Experts Group）MPEG 是一组用于音频和视频编码的标准，由动态图像专家组开发。
MPEG 标准包括多种类型，如 MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4 等。
这些标准在不同的应用场景中有不同的特点和优势。
MPEG-1 主要用于 VCD 和 CD 的音视频编码，其视频编码分辨率较低，适用于较低的传输速率。
MPEG-2 则用于 DVD、数字电视和高清电视等领域，提供了更高的分辨率和更好的图像质量。
MPEG-4 是一种面向对象的编码标准，支持更多的交互功能，如虚拟现实、游戏等。
MPEG 编码算法基于运动补偿和离散余弦变换（DCT），通过帧间预测、运动估计和熵编码实现数据的压缩。
与 JPEG 类似，MPEG 也是有损压缩，但在保证一定图像质量的前提下，可以实现较高的压缩比。
数字图像处理图像压缩与编码
数字图像处理
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#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> const char *o = ""; int main() {
char *d = malloc(2*strlen(o)); char *oc = malloc(strlen(o)); int rl = rle_encode(d, o, strlen(o)); int ocl = rle_decode(oc, d, rl); fwrite(oc, 1, ocl, stdout); free(d); free(oc); return 0; }
无损压缩的格式可以很容易的转换为其它有损压缩格式， 而不存在多次有损压缩所带来的更大失真问题
当然，无损压缩的缺点也是明显的，包括：
占用空间大，压缩比有限
解码无损压缩格式需要更大的计算量，所以对解码硬件 具有更高的要求
数字图像处理
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游程编码
差分脉冲编码调 制
熵编码
LZW字典算法
Huffman编码
小波分析是把一个信号分解成由原始小波经过移位 和缩放后的一系列小波，因此小波是小波变换的基 函数，即小波可用作表示一些函数的基函数。
经过多年的努力，小波理论基础已经基本建立并成为应 用数学的一个新领域，引起了众多数学家和工程技术人 员的极大关注。
数字图像处理
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压缩的完成主要依靠，一是使用线性变换来剔 除图像数据的相关性，二是对所得到的变换系 数进行量化，三是对不同类型的数据分配比特 位，四是对量化后的结果进行熵编码。
return dl;
}
数字图像处理
图像数字化处理常用方法
图像数字化处理常用方法1）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2 ）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3 ）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4 ）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。
因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
5 ）图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。
作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。
对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。
随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
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图 分形图像
给出一个稍微复杂的树模型：
设图形 T 0 为一条单位长直线
段，在第一个三等分点上各向两
边45角的方向延伸出两条
（2）保真度编码：主要利用人眼的视觉特性，在允许的失真 （Lossy）条件下或一定的保真度准则下，最大限度地压缩 图像。保真度编码可以实现较大的压缩比，主要用于数字电 视技术、静止图像通信、娱乐等方面。对于这些图像，过高 的空间分辨率和过多的灰度层次，不仅增加了数据量，而且 人眼也接收不到。因此在编码过程中，可以丢掉一些人眼不 敏感的信息，在保证一定的视觉效果条件下提高压缩比。
1)分形编码
❖ 分形编码是在分形几何理论的基础上发展起来的一 种编码方法。分形编码最大限度地利用了图像在空 间域上的自相似性（即局部与整体之间存在某种相 似性），通过消除图像的几何冗余来压缩数据。 M.Barnsley将迭代函数系统用于描述图像的自相似 性，并将其用于图像编码，对某些特定图像获得了 10 000: 1的压缩比。分形编码过程十分复杂，而解 码过程却很简单，故通常用于对图像编码一次，而 需译码多次的信息传播应用中。
度。
典型图像的数据量
图像种类
图像参数
二值传真图像 灰度图像
A4（210 297 mm）大小2512，8 bit灰度等级
VGA图像 CIF视频图像 HDTV亮度信号
640 480 256色
352 288 256色，亮度取样率为3 MHz，亮度和两 色差按4∶1∶1取样，亮色量化位数共12 bit，帧频 29.97，按1 s计算
3.根据对压缩编码后的图像进行重建的准确程度，可 将常用的图像编码方法分为三类：
（1）信息保持编码：也称无失真编码，它要求在编 解码过程中保证图像信息不丢失，从而可以完整地 重建图像。信息保持编码的压缩比较低，一般不超 过3：1，主要应用在图像的数字存储方面，常用于 医学图像编码中。
常见的有：哈夫曼编码，算术编码，行程编码， FANO编码等。
数据压缩主要是通过编码来实现的。
三.图像编码的方法
1.根据编码过程中是否存在信息损耗可将图 像编码分为有损压缩和无损压缩。
➢ 无损压缩无信息损失，解压缩时能够从压 缩数据精确地恢复原始图像；
➢ 有损压缩不能精确重建原始图像，存在一 定程度的失真。
2.根据编码原理可以将图像编码分为熵编码、预测编码、变换 编码和混合编码等。
❖ （3）变换编码。变换编码通常是将空间域上的图 像经过正交变换映射到另一变换域上，使变换后的 系数之间的相关性降低。图像变换本身并不能压缩 数据，但变换后图像的大部分能量只集中到少数几 个变换系数上，采用适当的量化和熵编码就可以有 效地压缩图像。
❖ （4）混合编码。混合编码是指综合了熵编码、变 换编码或预测编码的编码方法，如JPEG标准和 MPEG标准，JBIG，H261。
常见的有： ❖ 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 ❖ 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）特征提取：在图像识别、分析和分类等 技术中，往往并不需要全部图像信息，而只 要对感兴趣的部分特征信息进行编码即可压 缩数据。例如，对遥感图像进行农作物分类 时，就只需对用于区别农作物与非农作物， 以及农作物类别之间的特征进行编码，而可 以忽略道路、河流、建筑物等其他背景信息。
（1）熵编码。熵编码是纯粹基于信号统计特性的编码技术， 是一种无损编码。熵编码的基本原理是给出现概率较大的符 号赋予一个短码字，而给出现概率较小的符号赋予一个长码 字，从而使得最终的平均码长很小。常见的熵编码方法有行 程编码、哈夫曼编码和算术编码。
（2）预测编码。预测编码是基于图像数据的空间或时间冗余 特性，用相邻的已知像素（或像素块）来预测当前像素（或 像素块）的取值，然后再对预测误差进行量化和编码。预测 编码可分为帧内预测和帧间预测，常用的预测编码有差分脉 码调制（DPCM）和运动补偿法。
第6章 图像编码与压缩技术
教学目的
❖ 了解图象编码的目的和常用方法； ❖ 理解图象编码的基本概念和理论； ❖ 掌握熵编码方法、预测编码、变换编码
的基本方法； ❖ 理解图象编码的国际标准。
6.1 概述
一.数据压缩的目的 数据压缩就是要减少描述图像的数据量， 从而达到这样几个目的：
➢ 节省图像存储器的容量 ➢ 减少传输时占用的通信话路 ➢ 缩短图像处理时间，提高实时处理的速
1280 720，量化位数为8 bit，帧频30 Hz，按1 s计 算
数据量 501 KB 256 KB 300 KB 4.3 MB
52.7MB
❖ 二.数据压缩的可能性
1. 图像作为信源有很大的冗余度，通过编码的方法减少或去掉这些冗余信 息后可以有效压缩图像，同时又不会损害图像的有效信息。数字图像的冗 余主要表现为以下几种形式： ✓空间冗余：规则物体或规则背景的物体表面特性具有的相关性，这种相 关性使图像结构趋于有序和平滑。内部相邻像素之间存在较强的相关性。 ✓频间相关性：多频段图像中各频段图像对应像素之间灰度相关性很强。 ✓时间冗余：视频图像序列中的不同帧之间的相关性很强，很多局部甚至 完全相同，或变化极其微妙。由此造成的冗余。 ✓信息熵冗余：也称编码冗余，如果图像中平均每个像素使用的比特数大 于该图像的信息熵，则图像中存在冗余，这种冗余称为信息熵冗余 ✓结构冗余：是指图像中存在很强的纹理结构或自相似性。 ✓知识冗余：是指在有些图像中还包含与某些先验知识有关的信息。 ✓视觉冗余：是指人眼不能感知或不敏感的那部分图像信息。 ✓其他冗余。
四.图像编图码新像技编术码已经发展了几十年 ，人们不断提出新的压缩方法。如 ，利用人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的压缩编 码、分形编码（Fractal Coding） 、小波编码（Wavelet Coding）、 基于对象的压缩编码（Object Based Coding）和基于模型的压缩