第三章图像编码
第三章 pacs中的图像压缩技术3

•3.1图像压缩编码方法及分类•3.2 图像编码的评价标准与图像质量和编码效率的评价•3.3 常见的图像编码方式3.3.1 统计编码3.3.2 预测编码3.3.3 变换编码•3.4PACS常用的图像压缩标准简介3.4.1 JPEG标准3.4.2 JPEG2000概述医学图像的描述,一般采用的是位图的方式,即逐点表示出各位置上的颜色、亮度等信息信息。
对单色图像只有亮度信息,称为灰阶(医学图像灰阶数目往往超过256)。
而对彩色图像多采用的是RGB三原色的方式表示,即一个点用红、绿、蓝个分量的值表示。
一般可以用三个矩阵分别表示三个RGB分量,也可以仅用一个矩阵表示整个图像,在这种情况下,矩阵中每一点是由三个值组成的。
为了保证临床诊断的准确性和可靠性,数字化医学图像的采集往往具有空间分辨率和量化精度高、数据量大的特点。
医学图像分辨率的典型值为2048像素×2048像素,甚至更高,其像素深度为8~16位/像素。
例如,胸部的X光片和乳腺的X光片一般需要达到50DPI(Dot Per Inch)的空间分辨率和4096级灰阶负分辨率,一幅这样的图像通常是2048×2048×12 bit的图像MRI等成像技术一般是在512像素×512像素的空间分辨分辨率、12位灰度级下对断层扫描图像信息进行数字化采集,每次采集40帧或80帧层位片,每帧图像为512点×512点,40帧总长约20 MB,80帧长40 MB。
打印机分辨率(DPI)•打印机的分辨率是指打印机在每英寸所能打印的点数(Dot Per Inch)即打印精度(DPI),这是衡量打印质量的一个重要标准,也是一个判断打印机分辨率的基本指标。
•一般的家庭用户和中小型办公用户使用的打印机的分辨率应至少达到300DPI——720DPI之间,但DPI指标不是越大越好。
为了保证临床诊断的准确性和可靠性,数字化医学图像的采集往往具有空间分辨率和量化精度高、数据量大的特点。
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,实现对图像信息的高效存储和传输。
图像编码的基本原理涉及到信号处理、信息论和编码理论等多个领域,下面将从图像编码的基本概念、常见的编码方法和编码原理等方面进行介绍。
首先,图像编码的基本概念是指将图像信号转换成数字形式的过程,目的是为了便于存储和传输。
图像编码的主要任务是通过对图像进行压缩,尽可能减少图像数据的存储空间和传输带宽。
在图像编码中,通常会涉及到采样、量化、编码和压缩等步骤。
采样是指将连续的图像信号转换成离散的数字信号,量化是指将连续的信号幅度转换成离散的量化级别,编码是指将量化后的信号用数字码表示,压缩是指通过各种手段减少数据量。
常见的图像编码方法包括无损编码和有损编码。
无损编码是指在图像编码和解码的过程中不引入信息损失,保持图像的原始质量。
常见的无损编码方法有无损预测编码、无损变换编码和无损熵编码等。
有损编码是指在编码和解码的过程中会引入一定程度的信息损失,但可以通过控制压缩比例来平衡图像质量和压缩效率。
常见的有损编码方法有JPEG编码、JPEG2000编码和WebP编码等。
图像编码的原理是基于信息论和信号处理的基本原理。
信息论是研究信息传输和存储的数学理论,它提供了衡量信息量和信息压缩效率的方法。
在图像编码中,信息论的基本原理被应用于图像压缩和编码的算法设计中,以实现对图像信息的高效存储和传输。
信号处理是研究信号的获取、处理和传输的学科,它提供了对图像信号进行采样、量化和编码的基本方法和技术。
在图像编码中,信号处理的基本原理被应用于图像数据的处理和压缩过程中,以实现对图像信号的高效编码和解码。
总之,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,实现对图像信息的高效存储和传输。
图像编码的基本原理涉及到信号处理、信息论和编码理论等多个领域,通过对图像编码的基本概念、常见的编码方法和编码原理等方面的介绍,可以更好地理解图像编码的基本原理和实现方法。
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。
(完整word版)图像编码基本方法

一、霍夫曼编码(Huffman Codes)最佳编码定理:在变长编码中,对于出现概率大的信息符号编以短字长的码,对于出现概率小的信息符号编以长字长的码,如果码字长度严格按照符号出现概率大小的相反的顺序排列,则平均码字长度一定小于按任何其他符号顺序排列方式的平均码字长度。
霍夫曼编码已被证明具有最优变长码性质,平均码长最短,接近熵值。
霍夫曼编码步骤:设信源X 有m 个符号(消息)⎭⎬⎫⎩⎨⎧=m m p x p p x x X ΛΛ2121,1. 1. 把信源X 中的消息按概率从大到小顺序排列,2. 2. 把最后两个出现概率最小的消息合并成一个消息,从而使信源的消息数减少,并同时再按信源符号(消息)出现的概率从大到小排列;3. 3. 重复上述2步骤,直到信源最后为⎭⎬⎫⎩⎨⎧=o o o o o p p x x X 2121为止;4. 4. 将被合并的消息分别赋予1和0,并对最后的两个消息也相应的赋予1和0;通过上述步骤就可构成最优变长码(Huffman Codes)。
例:110005.0010010.000015.01120.00125.01025.0654321x x x x x x P Xi 码字编码过程则平均码长、平均信息量、编码效率、冗余度为分别为:%2%9842.2)05.0log 05.01.0log 1.015.0log 15.02.0log 2.025.0log 25.02(45.205.041.0415.0320.0225.022===⨯+⨯+⨯+⨯+⨯⨯-==⨯+⨯+⨯+⨯+⨯⨯=Rd H N η二 预测编码(Predictive encoding )在各类编码方法中,预测编码是比较易于实现的,如微分(差分)脉冲编码调制(DPCM )方法。
在这种方法中,每一个象素灰度值,用先前扫描过的象素灰度值去减,求出他们的差值,此差值称为预测误差,预测误差被量化和编码与传送。
接收端再将此差值与预测值相加,重建原始图像象素信号。
图像编码入门指南

图像编码入门指南图像编码是一种将图像数据进行压缩和编码的技术,广泛应用于数字图像处理、通信和存储等领域。
本文将介绍图像编码的基本原理、常见的编码算法和应用。
一、图像编码的基本原理图像编码的基本原理是利用图像中的冗余性进行压缩。
图像中的冗余性包括空间冗余、时间冗余和精度冗余。
空间冗余指的是图像中相邻像素之间的相关性;时间冗余指的是连续视频帧之间的相关性;精度冗余是指图像中像素值的冗余,即像素值在某一范围内的重复程度。
二、常见的图像编码算法1. 无损压缩算法:无损压缩算法能够在不丢失图像质量的情况下进行压缩。
常见的无损压缩算法有Huffman编码、LZW压缩算法和无损JPEG压缩。
- Huffman编码通过统计图像中像素值的出现频率,将出现频率高的像素值用较短的编码表示,从而达到压缩的效果。
- LZW压缩算法根据图像中出现的连续子串进行编码,并在解码时进行还原。
该算法常用于GIF图像的压缩。
- 无损JPEG压缩算法通过预测、去除冗余和差分编码等技术进行压缩,以减小图像文件的体积。
2. 有损压缩算法:有损压缩算法在压缩的过程中会丢失图像的一定信息,从而导致图像质量的损失。
常见的有损压缩算法有JPEG压缩、Fractal压缩和小波变换压缩。
- JPEG压缩是一种广泛应用的图像压缩算法,通过将图像转换到频域,并基于量化表对图像的高频信息进行舍弃,从而减小图像的体积。
- Fractal压缩算法通过寻找图像中的自相似结构来进行压缩。
该算法在有损压缩领域有着重要的应用。
- 小波变换压缩将图像转换为其在小波基函数下的系数,通过对系数进行量化和编码,从而达到压缩的目的。
三、图像编码的应用图像编码广泛应用于数字媒体、电视广播、医学影像、安防监控等领域。
1. 数字媒体:在数字媒体领域,图像编码可以用于图像的存储和传输。
通过图像编码,可以减小图像文件的体积,从而提高存储和传输的效率。
2. 电视广播:在电视广播领域,图像编码可以用于数字电视的压缩传输。
图像编码的原理与流程详解(十)

图像编码是将图像信息通过压缩算法转换为数字信号的过程,以便于存储和传输。
它在数字图像处理和通信领域中具有重要的应用。
本文将详细介绍图像编码的原理与流程。
一、图像编码的原理图像编码的原理主要包括两个方面:冗余性和压缩算法。
冗余性是指图像中存在大量的冗余信息,如空间冗余、颜色冗余和编码冗余等。
空间冗余是指相邻像素之间的相关性,即一个像素的值可以通过周围像素的值来推断。
颜色冗余则是指对于彩色图像而言,相同颜色的像素块会有很多。
编码冗余是指图像中存在的统计规律,如特定区域出现的频率较高等。
压缩算法则是通过对冗余信息进行删除或者通过更简洁的方式进行表示,以达到减小图像文件大小的目的。
常见的压缩算法包括无损压缩和有损压缩两种。
在无损压缩中,图像信息被压缩后可以完全还原。
堆栈式压缩和行程长度编码是常见的无损压缩算法。
堆栈式压缩通过创建一个字典,将常用的像素序列存储,并用较短的代码替代。
行程长度编码则是将重复出现的像素值和其连续出现的次数进行编码。
有损压缩则是对图像信息进行一定程度的损失,但是在人眼感知范围内的信息差异可以被忽略。
常见的有损压缩算法有离散余弦变换(DCT)和小波变换等。
离散余弦变换通过将图像信息转换到频域上,对高频部分进行舍弃,从而实现压缩效果。
小波变换则是利用小波函数对图像信息进行变换,提取主要信息并舍弃细节。
二、图像编码的流程图像编码的流程主要包括图像预处理、分块和变换、量化、编码和解码等步骤。
首先是图像预处理,这一步骤主要是对原始图像进行预处理,包括去噪、增强等操作,以提高编码的效果和质量。
接着是分块和变换,将图像分成若干个非重叠的块,对每个块进行变换。
常见的变换方法包括DCT和小波变换等,这一步骤可以减少图像中的冗余信息,并提取出图像的主要特征。
然后是量化,将变换后的图像块进行量化,即将连续的数值转换为离散的数值。
这一步骤可以减少图像的细节信息,从而实现压缩效果。
量化过程中可以采用不同的量化表,以控制压缩率和图像质量之间的平衡。
数字图像处理~图像编码

Eb = -log2(0.3) = 1.737
Ec = -log2(0.2) = 2.322
总信息量也即表达整个字符串需要的位数为:
E = Ea * 5 + Eb * 3 + Ec * 2 = 14.855 位
举例说明:
如果用二进制等长编码,需要多少位?
数据压缩技术的理论基础是信息论。
2.信息量和信息熵
A
B
数据压缩的基本途径
数据压缩的理论极限
信息论中信源编码理论解决的主要问题:
信息量等于数据量与冗余量之差
I = D - du
数据是用来记录和传送信息的,或者说数据
是信息的载体。
数据所携带的信息。
信息量与数据量的关系:
du—冗余量
I— 信息量
D— 数据量
叁
实时传输:在10M带宽网上实时传输的话,需要压缩到原来数据量的?
肆
存储: 1张CD可存640M,如果不进行压缩,1张CD则仅可以存放?秒的数据
伍
可见,单纯依靠增加存储器容量和改善信道带宽无法满足需求,必须进行压缩
1 图像编码概述
数字化后的图像信息数据量非常大,图像压缩利用图像数据存在冗余信息,去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像。
01.
02.
03.
04.
问题:
把某地区天气预报的内容看作一个信源,它有6种可能的天气:晴天(概率为0.30)、阴天(概率为0.20)、多云(概率为0.15)、雨天(概率为0.13)、大雾(概率为0.12)和下雪(概率为0.10),如何用霍夫曼编码对其进行编码?平均码长分别是多少?
哈夫曼编码
30
10
图像编码的原理与流程详解(一)

图像编码是将图像数据进行压缩和存储的过程,通过编码算法可以将图像的冗余信息去除,从而减小图像的文件大小。
本文将详细解析图像编码的原理和流程。
一、图像编码的原理图像编码的原理是基于图像的统计特性和人眼视觉系统的特点。
图像的统计特性包括图像的冗余性和图像中不同区域的相关性。
人眼视觉系统对于细节变化敏感,对于一些细微的变化可能无法察觉。
基于这些原理,图像编码可以通过去除冗余信息和利用视觉系统的特点来实现图像数据的压缩。
二、图像编码的流程1. 图像预处理在图像编码前,需要对图像进行一些预处理工作,包括图像的归一化和分块。
图像归一化是将图像的亮度和对比度进行调整,使得图像数据的范围在一定的范围内,从而方便后续的处理。
分块是将图像分割成小块,每个小块可以独立进行编码处理。
2. 图像采样和量化图像编码的第一步是将图像的空间域数据转换到频域数据。
在这一步骤中,图像需要进行采样和量化。
采样是指将连续的图像数据转换为离散的样本,常用的采样方法有最近邻采样和双线性插值采样。
量化是将连续的图像数据映射到有限的离散值集合中,常用的量化方法包括均匀量化和非均匀量化。
3. 数据变换和编码在图像采样和量化之后,可以对图像数据进行变换和编码。
数据变换是将图像数据从空域转换到频域,常用的变换方法有傅里叶变换和离散余弦变换。
变换后的频域数据具有更好的能量集中性,便于后续的压缩编码。
编码是将变换后的频域数据进行压缩编码,常用的编码方法有哈夫曼编码和算术编码。
4. 熵编码和解码经过数据变换和编码后,可以对编码后的数据进行熵编码。
熵编码是一种无损压缩编码方法,通过统计图像数据的概率分布来进行编码。
常用的熵编码方法有游程长度编码和算术编码。
解码是对编码后的数据进行解码和反变换,将解码后的数据转换回空间域。
5. 反量化和反采样解码后的数据进行反量化和反采样,将离散的频域数据转换回连续的图像数据。
反量化是将量化后的数据映射回连续的图像数据,反采样是将采样后的数据进行插值,恢复原始图像的细节。
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aaaa bbb cc d eeeee fffffff (共22*8=176 bits)
4a3b2c1d5e7f (共12*8=96 bits)
压缩率为:96/176=54.5% 3.6.3 传真中的行程编码方法 传真件中一般都是白色比较多,而黑色相对比较少。所以可能常常会出现如下的
传输带宽、速度、存储器容量的限制。
给我们带来的一个难题,也给了我们一个机会: 如何用软件的手段来解决硬件上的物理极限。
图像通信系统模型 3.2 数据冗余的概念
我们从一个互动游戏来体会数据冗余的概念。 在下面的例子中,用一种最好的方式来发送一封电报。
3.2 数据冗余的概念 你的妻子,Helen,将于明天晚上6点零5分在上海的虹桥机场接你。
况下的编码。
3)DCT变换: 擅长分离视觉敏感与不敏感的
部分。
3.9 混合编码
例:
aaaa bbb cc d eeeee fffffff (共22*8=176 bits)
4
3
21
5
7
行程编码:4a3b2c1d5e7f
(共6*(8+3)= 66Bits )
3.9 混合编码
aaaa bbb cc d eeeee fffffff (共22*8=176 bits)
aaaa bbb cc d eeeee ffffபைடு நூலகம்ff
4
3 21 5
7
按照熵编码的原理进行编码: f=0 e=10 a=110 b=1111 c=11100 d=11101
这里的编码规则是长短不一的异字头码 3.7.2 Huffman 编码方法 3.7.3 Huffman 编码效率 对这个例子,计算出经过Huffman编码后的数据为:
一个比较短的编码,将出现频度小的像数值,给一个比较长的编码。
3.7.1 Huffman 编码的基本原理
例:
aaaa bbb cc d eeeee fffffff
4
3
21 5
7
如果不进行特殊的编码,按照图像像素的描述,需要的数据量为:
22*8=176 bits
3.7.1 Huffman 编码的基本原理
1)编码过程:
原图像
DCT变换
除以量化矩阵
取整
压缩 图像
2)解码过程:
压缩图像
乘以量化矩阵
DCT逆变换 取整
图像通信系统模型
图像信息 源
图像预处理
图像信源 编码
信道编码 解调
调制 信道解码
信道传输
图像信源 解码
显示图 像
1010101010001001001000100010000111111111101010101010101 共 7*2+5*2+4*2+3*3+2*4+1*4=53 bit 比前面我们给出的编码得到的60bit的数据量还小,压缩率为30.1%。 3.7.4 图像压缩中的Huffman 编码
Huffman编码在图像压缩中的实现
DCT变换编码的设计思想:
DCT变换是希望在接收方不产生误解的前提下进行一定的信息丢失。 由前面所讲到的频域变换得到的启示,就是将低频与高频部分的信息,分别 按照不同的数据承载方式进行表述。 3.8 DCT变换编码 复习DCT变换: 3.8 DCT变换编码 DCT变换编码方法: 3.8 DCT变换编码 3.9 混合编码
虽然这种编码方式的应用范围非常有限,但是因为这种方法中所体现出的编码设 计思想非常明确,所以在图像编码方法中都会将其作为一种典型的方法来介绍。
3.6.1 行程编码的基本原理 通过改变图像的描述方式,来实现图像的压缩。
将一行中灰度值相同的相邻像素,用一个计数值和该灰度值来代替。
3.6.2 行程编码方法
640*480*24*30=221.12M
所以播放时,需要221Mbps的通信回路。
3.1 研究背景 实时传输:
在宽带网上(10M)实时传输的话,需要压缩到原来数据量的0.045。 即0.36bit/pixel。
存储: 1张CD可存640M 如果不进行压缩,1张CD则仅可以存放2.89秒的数据。 存2小时的信息则需要压缩到原来数据量的0.0004,即:0.003bit/pixel。
设计思想:
每一种编码方式都有其擅长的一点,以及局限的一点,混合编码的思想就是将两 种以上的编码方式的优点进行综合,达到提高编码效率的目的。
3.9 混合编码 混合编码实现的可能性及有效性分析
回顾一下讲过的几个内容的特点:
1)行程编码: 擅长于重复数字的压缩。
2)Huffman编码:擅长于像素个数分布不均匀情
比原来的RLE方式96bit减少了36bit。
3.7 Huffman 编码(熵编码)
行程编码要获得好的压缩率的前提是,有比较长的相邻像素的值是相同的。
熵是指数据中承载的信息量。
所谓的熵编码是指在完全不损失信息量前提下最小数据量的编码。
3.7.1 Huffman 编码的基本原理
为了达到大的压缩率,提出了一种方法就是将在图像中出现频度大的像素值,给
3.1 研究背景
第九章 图像的编码技术
一、信息传输方式发生了很大的改变
通信方式的改变 文字+语音图像+文字+语音
通信对象的改变 人与人人与机器,机器与机器
3.1 研究背景 二、图像传输与存储需要的信息量空间
图像的传输与存储中,问题最多的,也是最常用的包括了数字视频信号和传真信 号。
下面我们对其分别进行讨论。 3.1 研究背景 1. 彩色视频信息 对于电视画面的分辨率640*480的彩色图像,每秒30帧,则一秒钟的数据量为:
情况: 600W 3b 570w 12b 4w 3b 3000w
上面的行程编码所需用的字节数为: 因为:2048<3000<4096 所以:计数值必须用12 bit来表示
3.6.3 传真中的行程编码方法
对于: 600W 3b 570w 12b 4w 3b 3000w
需要的数据量为: 12*7=84 bit
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Huffman编码:
f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000 1010101010001001001000100010000111111111101010101010101
(共 7*2+5*2+4*2+3*3+2*4+1*4=53 bits)
DCT 变换编码方法
我们知道,对一幅图像进行编码时,如果图像的大小大于256时,这幅图像 的不同的码字就有可能是很大,例如极限为256个不同的码字。
这时如果采用全局Huffman编码则压缩效率不高。甚至与原来的等长编码的数 据量相同。 3.7.4 图像压缩中的Huffman 编码
常用的且有效的方法是:
将图像分割成若干的小块,对每块进行独立的Huffman编码。例如:分成 的
3.1 研究背景 2.传真 如果只传送2值图像,以200dpi的分辨率传输,一张A4稿纸的数据量为:
1654*2337*1=3888768bit
按目前14.4K的电话线传输速率,需要传送的时间是:270秒(4.5分) 按每分钟4元计算:18元 3.1 研究背景 由于通信方式和通信对象的改变带来的最大问题是:
因为只有白或黑,而且排版中一定要留出页边距,所以可以只传输计数 值即可。
3.6.3 传真中的行程编码方法 现在我们就希望对其进行改善
既然已经可以预制知白色多黑色少,可以对白色和黑色的计数值采用不同的位 数。 以这个例子,可以定义:
白色:12 bit,黑色:4 bit 所需字节数为:
4*12+3*4=60bit
着手开展。
因为有数据冗余,当我们将图像信息的描述方式改变之后,可以压缩掉这些冗余。
因为有主观视觉冗余,当我们忽略一些视觉不太明显的微小差异,可以进行所谓 的“有损”压缩。
3.5 图像的压缩编码
第一代压缩编码
八十年代以前,主要是根据传统的信源编码方法。
第二代压缩编码
八十年代以后,突破信源编码理论,结合分形、模型基、神经网络、小波变换等 数学工具,充分利用视觉系统生理心理特性和图像信源的各种特性。 3.5 图像的压缩编码 3.6 行程编码(RLE编码) 行程编码是一种最简单的,在某些场合是非常有效的一种无损压缩编码方法。
子块,就可以大大降低不同灰度值的个数(最多是64而不是256)。
3.8 DCT离散余弦变换变换编码
问题的提出:
行程编码与Huffman编码的设计思想都是基于对信息表述方法的改变,属于无 损压缩方式。
虽然无损压缩可以保证接收方获得的信息与发送方相同,但是其压缩率一定有 一个极限。
因此,采用忽略视觉不敏感的部分进行有损压缩是提高压缩率的一条好的途径。 3.8 DCT变换编码
(23*2+10=56个半角字符) 你的妻子将于明天晚上6点零5分在虹桥机场接你
(20*2+2=42个半角字符) Helen将于明晚6点在虹桥接你
(10*2+6=26个半角字符) 3.2 数据冗余的概念
3.2 图像中的数据冗余 图像冗余无损压缩的原理 3.2 图像中的数据冗余 图像冗余有损压缩的原理 3.2 图像中的数据冗余 实际图像中冗余信息的表现(灰度图) 3.3 图像中的视觉冗余 图像的视觉冗余 (彩色) 3.4 图像中数据冗余压缩原理 由于一幅图像存在数据冗余和主观视觉冗余,我们的压缩方式就可以从这两方面