数据压缩笔记
《多媒体技术》 第二讲 多媒体数据压缩技术(第1—2节)课堂笔记及练习题
多媒体技术第二讲多媒体数据压缩技术（第1—2节）课堂笔记及练习题主题：第二讲多媒体数据压缩技术（第1—2节）学习时间： 4月4日--4月10日内容：第二讲多媒体数据压缩技术第一节多媒体数据和信息转换一、多媒体间的信息转换为了便于交流信息，需要对不同的媒体信息进行转换。
下表是部分媒体之间说明：＊易＊＊较困难＊＊＊很困难二、多媒体数据文件格式多媒体文件的格式很多，下表介绍常用文件格式的特点和应用场合。
三、多媒体数据的信息冗余多媒体计算机系统主要采用数字化方式，对声音、文字、图形、图像、视频等媒体进行处理。
数字化处理的主要问题是巨大的数据量。
一般来说，多媒体数据中存在以下种类的数据冗余：1）空间冗余：一些相关性的成像结构在数字化图像中就表现为空间冗余。
2）时间冗余：两幅相邻的图像之间有较大的相关性，这反映为时间冗余。
3）信息熵冗余（编码冗余）：信息熵是指一组数据所携带的信息量。
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。
4）结构冗余：有些图像从大域上看存在着非常强的纹理结构，例如布纹图像和草席图像，我们说它们在结构上存在冗余。
5）知识冗余：有许多图像的理解与某些基础知识有较大的相关性。
这类规律性的结构可由先验知识和背景知识得到，我们称此类冗余为知识冗余。
6）视觉冗余：人类视觉系统对于图像场的任何变化，并不是都能感知的。
这类冗余我们称为视觉冗余。
7）其他冗余：例如由图像的空间非定常特性所带来的冗余。
以上所讲的是多媒体数据的信息冗余。
设法去掉信号数据中的冗余，就是数据压缩。
第二节常用的数据压缩技术一、数据压缩编码方法1）根据解码后数据与原始数据是否完全一致来进行分类：① 可逆编码(无失真编码)，如Huffman编码、算术编码、行程长度编码等。
② 不可逆编码(有失真编码)，常用的有变换编码和预测编码。
2）根据压缩的原理进行划分：① 预测编码：它是利用空间中相邻数据的相关性，利用过去和现在出现过的点的数据情况来预测未来点的数据。
数据压缩 算法
数据压缩算法数据压缩是一种将数据进行压缩以减小其占用空间的过程。
通过减少数据的冗余信息，数据压缩可以降低数据存储和传输的成本，并提高数据处理效率。
在计算机科学和信息技术领域，数据压缩算法被广泛应用于图像、音频、视频、文本等不同类型的数据。
数据压缩算法主要分为两大类：无损压缩算法和有损压缩算法。
1.无损压缩算法：无损压缩算法是指在压缩的过程中不丢失任何原始数据的信息。
这类算法常用于需要完全还原原始数据的应用场景，如文本文件的压缩和存储。
下面介绍几种常见的无损压缩算法：-霍夫曼编码（Huffman Coding）：霍夫曼编码是一种基于概率的字典编码方法，通过将出现频率较高的字符赋予较短的编码，而将出现频率较低的字符赋予较长的编码，从而减小编码的长度，实现数据的压缩。
-雷霍夫曼编码（LZW）：雷霍夫曼编码是一种字典编码方法，通过构建字典来逐步压缩数据。
该算法将频繁出现的字符或字符组合映射到较短的码字，从而实现数据的压缩。
-阻塞排序上下文无关算法（BWT）：BWT算法通过对数据进行排序和转置，形成新的序列，然后采用算法对该序列进行压缩。
该算法主要用于无损压缩领域中的文本压缩。
-无压缩流传输（Run Length Encoding）：RLE算法通过将连续出现的相同数据替换为该数据的计数和值的形式，从而实现数据的压缩。
这种算法主要适用于连续出现频繁的数据，如图像和音频。
2.有损压缩算法：有损压缩算法是指在压缩的过程中丢失一部分原始数据的信息，从而实现较高的压缩比率。
这类算法常用于对数据质量要求较低的应用场景，如音频和视频的压缩和存储。
下面介绍几种常见的有损压缩算法：-基于离散余弦变换的压缩算法（DCT）：DCT算法将输入的数据分解为一系列频率成分，然后通过对低频成分和高频成分进行舍弃和量化，从而实现对数据的压缩。
DCT算法广泛应用于音频和图像的压缩领域。
-基于小波变换的压缩算法（DWT）：DWT算法通过对数据进行多尺度分解，然后通过选择重要的频率成分和舍弃不重要的频率成分来实现对数据的压缩。
数据冗余与数据压缩
数据冗余与数据压缩一、引言数据冗余和数据压缩是信息技术领域中重要的概念。
数据冗余指的是在存储或传输数据时，数据中存在重复、冗余或不必要的部分。
而数据压缩则是通过一系列算法和方法，将数据的存储空间或传输带宽减少到最低限度，以提高存储效率和传输速度。
本文将详细介绍数据冗余和数据压缩的概念、原理、常见的方法和应用。
二、数据冗余1. 数据冗余的概念数据冗余是指在数据存储或传输过程中，存在重复、冗余或不必要的数据。
数据冗余可能会导致存储空间的浪费，降低数据传输效率，增加系统的复杂性和维护成本。
2. 数据冗余的原因数据冗余的产生有多种原因，包括：- 人为错误：在数据录入、处理或存储过程中出现错误，导致数据的重复或冗余。
- 数据更新：当数据需要更新时，旧的数据可能被保留，导致数据冗余。
- 数据合并：在不同的数据源合并时，可能会出现重复的数据。
- 数据备份：为了数据的安全性和可靠性，可能需要进行数据备份，从而导致数据冗余。
3. 数据冗余的影响数据冗余可能会带来以下影响：- 存储空间浪费：冗余数据占据了存储系统的空间，增加了存储成本。
- 数据传输效率低下：冗余数据需要占用更多的带宽进行传输，降低了数据传输的效率。
- 数据一致性问题：当数据存在冗余时，数据的一致性可能会受到影响。
- 维护成本增加：冗余数据增加了系统的复杂性和维护成本。
三、数据压缩1. 数据压缩的概念数据压缩是指通过一系列算法和方法，将数据的存储空间或传输带宽减少到最低限度，以提高存储效率和传输速度。
数据压缩可以分为无损压缩和有损压缩两种方式。
2. 无损压缩无损压缩是指在压缩数据的过程中，不丢失任何原始数据的信息。
常见的无损压缩算法有：- 霍夫曼编码：根据字符出现的频率，对字符进行编码，使得出现频率高的字符用较短的编码表示。
- 雪碧编码：将相邻的相同字符合并为一个字符，减少重复字符的数量。
- LZW算法：将连续出现的字符序列用一个短代码表示。
3. 有损压缩有损压缩是指在压缩数据的过程中，丢失一部分原始数据的信息，以获得更高的压缩比。
数据压缩实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 了解数据压缩的基本原理和方法。
2. 掌握常用数据压缩算法的应用。
3. 分析不同数据压缩算法的性能和适用场景。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据压缩工具：Huffman编码、LZ77、LZ78、RLE、JPEG、PNG三、实验内容1. Huffman编码2. LZ77编码3. LZ78编码4. RLE编码5. 图像压缩：JPEG、PNG四、实验步骤1. Huffman编码（1）设计Huffman编码树，计算每个字符的频率。
（2）根据频率构建Huffman编码树，为每个字符分配编码。
（3）将原始数据按照Huffman编码进行编码，得到压缩数据。
（4）解压缩：根据编码表还原原始数据。
2. LZ77编码（1）设计LZ77编码算法，查找匹配的字符串。
（2）将原始数据按照LZ77编码进行编码，得到压缩数据。
（3）解压缩：根据编码表还原原始数据。
3. LZ78编码（1）设计LZ78编码算法，查找匹配的字符串。
（2）将原始数据按照LZ78编码进行编码，得到压缩数据。
（3）解压缩：根据编码表还原原始数据。
4. RLE编码（1）设计RLE编码算法，统计连续字符的个数。
（2）将原始数据按照RLE编码进行编码，得到压缩数据。
（3）解压缩：根据编码表还原原始数据。
5. 图像压缩：JPEG、PNG（1）使用JPEG和PNG工具对图像进行压缩。
（2）比较压缩前后图像的质量和大小。
五、实验结果与分析1. Huffman编码（1）压缩前后数据大小：原始数据大小为100KB，压缩后大小为25KB。
（2）压缩效率：压缩比约为4:1。
2. LZ77编码（1）压缩前后数据大小：原始数据大小为100KB，压缩后大小为35KB。
（2）压缩效率：压缩比约为3:1。
3. LZ78编码（1）压缩前后数据大小：原始数据大小为100KB，压缩后大小为30KB。
（2）压缩效率：压缩比约为3.3:1。
数据压缩
一、名词解释1、数据压缩：以最小的数码表示信源所发的信号，减少容纳给定消息集合或数据采样集合的信号空间。
2、数据压缩比：将压缩前每个信源符号（取样）的编码位数（mlog）与压缩后平均每符号的编码位数（l）之比，定义为数据压缩比。
3、均匀量化：把输入信号的取值域按等距离分割的量化称为均匀量化。
4、最优量化（MMSE准则）：使均方误差最小的编码器设计方法称为最小均方误差（MMSE）设计。
以波形编码器的输入样值与波形解码器的输出样值之差的均方误差作为信号质量的客观评判标准和MMSE的设计准则。
（能使量化误差最小的所谓最佳量化器，应该是非均匀的。
）5、信息熵定义：信息量的概率平均值，即随机变量的数学期望值，叫做信息熵或者简称熵。
6、统计编码定义：主要利用消息或消息序列出现概率的分布特性，注重寻找概率与码字长度间的最优匹配，叫做统计编码或概率匹配编码，统称熵编码。
7、变长编码：与等长编码相对应，对一个消息集合中的不同消息，也可以用不同长度码字来表示，这就叫做不等长编码或变长编码。
8、非续长码：若W中任一码字都不是另一个码字的字头，换句换说，任何一个码字都不是由另一个码字加上若干码元所构成，则W称为非续长码、异字头码或前缀码。
9、游程长度：是指字符（或信号采样值）构成的数据流中各字符重复出现而形成字符串的长度。
10、电视图像的取向：我国彩色电视制式采用逐行倒相的PAL-D制。
11、HVS的时间掩蔽特性：指随着时间变化频率的提高，人眼对细节分辨能力下降的特性。
12、HVS的空间掩蔽特性：指随着空间变化频率的提高，人眼对细节分辨能力下降的特性。
13、HVS的亮度掩蔽特性：指在背景较亮或较暗时，人眼对亮度不敏感的特性。
14、CIF格式：是常用的标准图像格式。
是一种规范Y、Cb、Cr色差分量视频信号的像素分辨率的标准格式。
像素。
15、SIF格式:是一种用于数字视频的存储和传输的视频格式。
16、压扩量化：由于低电平信号出现概率大、量化噪声小；高电平信号虽然量化噪声变大，但因为出现概率小，总的量化噪声还是变小了，从而提高量化信噪比。
数据压缩技术
数据压缩技术
数据压缩技术是将数据通过某种算法进行压缩，以减少存
储空间或传输带宽的技术。
数据压缩可以分为无损压缩和
有损压缩两种技术。
1. 无损压缩：无损压缩技术可以将数据压缩存储，而不会
丢失原始数据的任何信息。
常见的无损压缩算法包括：
- 霍夫曼编码：根据数据出现的频率，将出现频率高的字符用较短的编码表示，出现频率低的字符用较长的编码表示，从而实现对数据的压缩。
- 哈夫曼编码：根据数据的统计特征，将出现频率高的和出现频率低的数据分别用较短和较长的编码表示，从而实现
对数据的压缩。
- 利用重复部分编码：在数据中查找重复的部分，并用较短的编码代替，从而实现对数据的压缩。
2. 有损压缩：有损压缩技术为了更高的压缩比，会丢失部分数据的精度或者细节，降低了原始数据的质量。
常见的有损压缩算法包括：
- JPEG：用于图像压缩，通过将图像分成不同的小块，对每个小块进行离散余弦变换，从而将原始数据转换为频域数据，再根据频域数据的统计特征进行压缩。
- MP3：用于音频压缩，通过对音频信号进行频率转换和掩蔽效应分析，从而找到对人耳而言不易察觉的信息，将其丢弃，从而实现音频的压缩。
数据压缩技术是计算机领域中非常重要的技术，广泛应用于存储、传输和处理大量数据的场景，可以提高效率、降低存储成本和网络带宽消耗。
《1.2.4数据压缩》教学设计高中信息技术人教版必修1
-数据压缩在实际应用中的优点和潜在问题；
-针对不同场景，如何选择合适的数据压缩方法；
-结合个人经验，谈谈数据压缩技术在生活中的应用。
3.小组合作，设计一个数据压缩与解压缩的操作教程，内容包括：
-选择一款数据压缩工具；
-详细介绍该工具的操作步骤，包括压缩、解压缩等功能；
2.分层教学，注重个体差异：针对学生的操作能力和理解程度，设计不同难度的实践任务，使每位学生都能在原有基础上得到提高。
3.任务驱动，实践为主：采用任务驱动法，将理论与实践相结合，让学生在实践中掌握数据压缩的方法和技巧。
4.小组合作，促进交流：组织学生进行小组合作，共同探讨数据压缩的算法原理和优化策略，培养学生的团队协作能力和沟通能力。
-提问：同学们，你们在使用手机、电脑等设备时，是否遇到过存储空间不足的问题？你们是如何解决的呢？
-学生回答，教师总结：数据压缩是一种有效解决存储空间不足的方法。
2.教学过渡：从学生已有的知识经验出发，引出本节课的教学内容——数据压缩。
（二）讲授新知
1.教学内容：介绍数据压缩的概念、意义、分类及常用压缩方法。
2.学生在操作实践中的个体差异，提供针对性的指导，帮助基础薄弱的学生提高操作技能。
3.学生对数据压缩算法的理解程度，通过案例分析和任务驱动法，引导学生逐步深入理解算法原理。
4.学生的团队协作能力和沟通能力，组织小组合作活动，培养学生相互学习、共同成长的精神风貌。
三、教学重难点和教学设想
（一）教学重难点
（四）课堂练习
1.教学内容：设计以下练习题，巩固学生对数据压缩方法的理解和应用。
-压缩以下文件，比较不同压缩方法的压缩效果和速度：一组文本文件、一组图片文件、一组视频文件。
如何进行数据压缩
如何进行数据压缩数据压缩是通过使用各种算法和技术，减少数据的存储空间或传输带宽。
在现代的信息技术时代，数据压缩对于存储和传输大量的数据至关重要。
本文将详细介绍数据压缩的工作原理和常见的压缩算法。
1.数据压缩的原理数据压缩的原理基于数据中的冗余性。
数据冗余指的是数据中存在的重复、无用或不必要的信息。
通过去除这些冗余性，就能够减小数据的存储空间和传输带宽。
数据压缩的方法主要分为两类：有损压缩和无损压缩。
有损压缩是指压缩过程中会损失一些数据的精度或质量，适用于那些可以容忍一定程度的信息丢失的场景，如音频、视频等。
而无损压缩是指在压缩和解压缩的过程中不会丢失任何数据信息，适用于需要完全准确还原原始数据的场景，如文本文件、数据库等。
2.常见的无损压缩算法2.1 Huffman编码Huffman编码是一种可变长度编码算法，通过将频繁出现的字符用较短的码字表示，减小数据的存储空间。
它的基本原理是将出现频率较高的字符用较短的码字表示，出现频率较低的字符用较长的码字表示。
以文本文件为例，Huffman编码首先统计各个字符的出现频率，并构建一棵Huffman树。
然后，根据Huffman树生成对应的编码表，将每个字符映射到一个唯一的二进制码字。
最后，将原始文本文件中的字符替换为对应的码字，从而实现数据压缩。
2.2 Lempel-Ziv-Welch (LZW) 算法LZW算法是一种常用的无损压缩算法，广泛应用于图像、文本等数据的压缩。
它基于一种字典编码技术，通过创建和维护一个字典来实现数据的压缩。
LZW算法的基本原理是将输入的数据分割为不同的片段，每个片段都对应字典中的一个索引值。
在压缩的过程中，将每个片段加入字典，并输出对应的索引值。
在解压缩的过程中，按照相同的方式建立字典，并根据索引值还原原始数据。
2.3 Burrows-Wheeler Transform (BWT) 算法BWT算法是一种用于数据压缩的无损算法，通常用于文本和DNA序列的压缩。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据压缩编码理论读书心得
姓名：赵利英
学号：2011522116
专业：信号与信息处理
数据压缩读书心得
这学期我们学习了数据压缩这门课程，我更深刻地理解了信息论，最主要的是这些知识都是随处可见的，下面我们来看一下我们日常生活中常用的压缩软件。
一常用的压缩软件
1.文件压缩软件
(1)Winzip：知名度最高、使用率最高的压缩软件。
该软件界面简洁友好，特别是鼠标右键的直觉式压缩是一大特色。
(2)WinArj：方便实用，其压缩比高于Winzip。
(3)WinRAR：也与Winzip、WinArj齐名，3种软件中压缩比最高的一种文件压缩软件。
(4)WinPack：集各家软件之大成的全方位的压缩软件。
该软件可压缩出zip、Arj、RAR等压缩文件格式，还可将这些文件格式进行互换。
2.声音压缩软件
(1)Windows系统附件中的“录音机”：可通过设定采样频率压缩出3种不同的PCM文件。
文件量最小的适合压缩说话声音。
(2)MP3 Compressor：该软件界面友好，操作简便，压缩时间短，其最大的特色是将WA V文件压缩成MP3文件后可直接在附件的“录音机”中播放。
(3)Real Encoder：可将WA V或MP3等声音文件压缩成RA（Real Audio）网上即时传输文件，需要Real Player播放。
(4)超级解霸：将WA V、MPEG文件压缩为MP3文件。
3.图像压缩软件
(1)JPGE SmartSaver：可将其他格式的图像文件压缩成最佳化的文件量较小的JPEG文件。
(2)GIF SmartSaver：可将其他格式的图像文件压缩成最佳化的文件量较小的GIF文件。
(3)Animation SmartSaver：可将动态的GIF格式的图像文件最佳化成文件量较小的同格式文件。
4.视频压缩软件
(1)Ulead Mediostudio：可将一个未压缩的A VI文件压缩成具有压缩格式的
A VI文件。
当其压缩比达到1/18时，画质没有太明显的差别。
(2)Ulead MPEG Converter：可将一个A VI文件压缩成MPEG文件。
当其压缩比达到1/20时画质还相当不错，但压缩时间较长。
(3)XingMPEG Encoder：可将一个A VI文件压缩成MPEG文件。
(4)Real Encoder：可将A VI视频文件压缩成RM（Real Video）网上即时传输文件，需要Real Player播放。
(5)超级解霸：可将A VI文件压缩为MPEG文件。
二数据压缩的技术指标
1.数据压缩的目的
通过压缩手段把数据量压下来以压缩形式存储和传输，这样既节约了空间，又提高了传输速率，同时也使计算机可实时处理音频视频信息，以保证播放出高质量的音频、视频节目称为可能。
对图像的压缩编码有多种方法。
如亚采样编码思想：一组像素可用一个像素表示以达到压缩图像存储容量。
又如游程编码思想：对黑白图像的编码，可将每行的像素分为白段、黑段、白段、黑段、白段…后，每段像素采用其长度（计数）表示：计数1，计数2，计数3，
计数4，计数5，计数6…。
实际上，一个好的编码系统都是采用多种算法、多
次处理而成的。
2.数据压缩的基本理论
数据压缩是通过去除多媒体中冗余数据可大大减少原始数据量，从而使数
据量得到压缩。
信息论认为：若信源编码的熵（entropy）大于信源的实际熵，
则该信源一定存在冗余。
去除冗余不会减少信息量，仍可原样恢复数据；但若
减少了熵，则数据不能完全恢复。
不过在允许的范围内损失一定的熵，数据可
得到近似的恢复。
所谓“熵”，原指热能除以温度所得的商，即热量转化为功的程度。
这里
是指信源发出任意一个随机变量的平均信息量。
所谓“信息量”是指从N个相
等可能事件中选出一个事件所需的信息度量。
3.原始数据的冗余类型
(1)空间冗余：同一帧画面中，规则景物和规则背景的表面各采样点的颜色
之间存在空间连贯性。
(2)时间冗余：在图像序列中，相邻帧图像之间同一场景所包含背景和移动
物体具有共同性。
(3)结构冗余：图像的像素值存在明显的分布模式结构产生的数据冗余。
(4)知识冗余：某些规律性结构可通过先验知识和背景知识得到的冗余。
(5)视觉冗余：人眼的视觉系统对图像场视觉的敏感和不敏感同等对待而产生了更多数据冗余。
(6)区域相似性冗余：图像中的两个或多个区域所对应的像素值具有相似性使产生的数据重复存储
(7)纹理的统计冗余：图像纹理在统计上服从某一分布规律的冗余。
4.压缩比
压缩比（%）=压缩后的图像数据量/ 压缩前的图像数据量
若原数字文件数据容量为100MB，经压缩后的数据容量为50MB，则图像压缩比为50%。
显然，压缩比越小，压缩后的图像文件数据量也越小，图像的质量有可能损失越多。
实际上，图像的压缩效果不但与压缩前的图像效果有关，也与采用的压缩方法有关。
5.数据压缩的技术指标
(1)压缩比：压缩前、后所需的信息存储量之比要大。
(2)压缩和解压速度：实现数据压缩的算法要简单，压缩解压的速度要快。
(3)恢复效果：解压后的恢复效果要好，要尽可能地恢复原始数据。
三数据压缩编码方法的分类
1.根据熵有无损失分类
(1)无损压缩
无损压缩也称为不失真压缩，是去掉或减少数据的冗余进行压缩。
这些冗余值可重新插入数据中来实现原始数据的完全恢复而不失真。
但这种压缩方法的压缩比受到统计冗余度的理论限制，一般为2：1-5：1。
该压缩方法适用于文本、数据、程序和应用场合的图像数据的压缩。
常用无损压缩的编码方案有：
游程编码、Huffman编码、算术编码及LZW编码等。
(2)有损压缩
有损压缩也称为有失真压缩，是减少信息量（压缩熵）来进行压缩。
这些损失是不能再恢复的，因此这种压缩是不可逆的。
一般利用人的视觉和听觉对图像或声音中的不敏感性进行压缩，虽损失一息且不能完全恢复原始数据，但换取了高的压缩比。
该压缩方法适用于语音数据、图像数据和视频数据的压缩。
常用有损压缩的编码方案有：PCM、预测编码、变换编码、插值及外推法编码等。
2.根据数据压缩算法分类
(1)统计编码
统计编码也称信息熵编码，是根据信源所含有的平均信息量（熵）即无失真编码的极限的无失真编码定理进行编码。
统计编码常用的是Huffman编码（利用信源概率分布）、游程编码（利用相关性）和算术编码（利用信源概率分布）等。
(2)预测编码
预测编码是根据某一数据模型利用以往样本值对新样本值进行预测，再将样本实际值与预测值的差进行编码。
若模型足够好，且样本序列的时间相关性较强，则误差信号幅度将远小于原始信号，即可用较少的值对其差值进行量化，得到较大压缩的效果。
预测编码常用的是差分脉冲编码调制（DPCM）和自适应的差分脉冲编码调制（ADPCM）。
(3)变换编码
变换编码将通常在空间域描写的图像信号变换到另外一些正交矢量空间（即
变化域）中进行描写。
选择合适的变换关系使变换域中描写的各信息分量之间的相关性很小或互不相关，从而达到数据压缩的目的。
(4)分析合成编码
分析合成编码是通过对原始数据的分析，将其分解为一系列更适合表示的基元或从中提取若干具有更本质意义的参数，编码仅针对这些基本单元或特征参数进行。
解压时则借助一定的规则或模型按一定的算法将这些基元或参数再合成逼近原始数据的数据。
常用的编码有子带编码、小波变换编码以及分析图形编码等。
三数据压缩技术的发展趋势
数据压缩新技术主要有两种：1.基于分形的压缩方法；2.小波变换在图像压缩中的应用。
当前，压缩域数据处理技术作为星星的技术还远未成熟，许多问题有待解决，其中缺乏统一的理论支持是主要问题。
未来的研究工作将主要集中在四个方面：(1)设计新的压缩算法，支持对压缩域数据直接操作；(2)研究用小波、矢量量化、分形等方法压缩的多媒体数据的压缩域处理算法；(3)设计专用的压缩域数据处理芯片；(4)如何将用于多媒体内容的传输和使用的各种标准结合起来，形成一个用于多媒体的统一的体系结构。
未来多媒体数据压缩技术的发展趋势将是基于内容的压缩。
另外，图像压缩技术、视频技术与网络技术相结合的应用前景十分可观，如远程图像传输系统、动态视频传输(可视电话)、电视会议系统等已经开始商品化，MPEG标准与视频技术相结合的产品——家用数字视盘机、VideoCD系统等都已进入市场。
可以预计，这些技术和产品的发展将对21世纪的社会进步产生重大的影响。
参考文献
[1]《多媒体数据压缩技术的现状及应用展望》张磊，邹永星，武剑
[2]《多媒体技术基础》林福宗清华大学出版社
[3]《数据压缩原理与应用(第二版)》吴乐南电子工业出版社
[4]《Introduction to Data Compression Third Edition》Khalid Sayood 人民邮电出版社。