数字图像处理图像压缩
数字图像处理数字图像的压缩编码
debbie. bmp BMP是一种与设备无关的位图格式。 256×256，65KB 一般采用非压缩模 式
8
400×400，10.9KB，
原图像数据468KB
5.1.1 图像压缩编码的必要性
2000年5月植被指数遥感图.bmp，原图像数据976×720＝2MB
9
5.1.1 图像压缩编码的必要性
Buaa.jpg，0.98MB ,原图像数据1900×1560＝8.5MB
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5.1.3 图像压缩编码的分类
3．按压缩方法进行分类
静图：静止图像（要求质量高） 动图：活动的序列图像（相对质量要求低，压缩 倍数要高）
36
5.1.3 图像压缩编码的分类
4．按失真与否进行分类
无失真压缩：经压缩后再恢复图像与原图像无任何 区别， 一般压缩倍数 < 2
有限失真压缩：单帧（静）4～20倍。图像序列 （x、y、t）50～200倍
像素相关性大：压缩潜力大
评价受人的影响大（军标）
4
5.1 概述
图像的特点
数据量大，为其存储、传输带来困难，需压缩
例：电话线传输速率一般为56kbit/s（波特率）
一幅彩色图像640×480×24bit = 7Mbit大小 1．传输一幅图像：时间约2分钟左右 如压缩20倍，传一幅图6s左右，可以接受，实用 2．实时传送：640×480×24bit×25帧/s=175Mbit/s，
小，这种信息就被称为视觉心理冗余。
33K
15K
28
5.1.2 图像压缩编码的可能性
图像无损压缩的原理
RGB RGB RGB RGB
RGB
RGB RGB
RGB
RGB RGB
数字图像处理中的图像压缩算法
数字图像处理中的图像压缩算法随着科技和计算机技术的不断发展，数字图像处理成为了一个非常重要的领域。
数字图像处理技术广泛应用于各个领域，如图像储存、通信、医疗、工业等等。
在大量的图像处理中，图像压缩算法是非常关键的一环。
本文将介绍一些数字图像处理中的图像压缩算法。
一、无损压缩算法1. RLE 算法RLE（Run Length Encoding）算法是常见的图像无损压缩算法之一，它的主要思想是将连续的像素值用一个计数器表示。
比如将连续的“aaaa”压缩成“a4”。
RLE 算法相对比较简单，适用于连续的重复像素值较多的图像，如文字图片等。
2. Huffman 编码算法Huffman 编码算法是一种将可变长编码应用于数据压缩的算法，主要用于图像无损压缩中。
它的主要思想是将频率较高的字符用较短的编码，频率较低的字符用较长的编码。
将编码表储存在压缩文件中，解压时按照编码表进行解码。
Huffman 编码算法是一种效率较高的无损压缩算法。
二、有损压缩算法1. JPEG 压缩算法JPEG（Joint Photographic Experts Group）压缩算法是一种在有损压缩中广泛应用的算法。
该算法主要是针对连续色块和变化缓慢的图像进行处理。
JPEG 压缩算法的主要思想是采用离散余弦变换（DCT）将图像分割成小块，然后对每个小块进行频率分析，去除一些高频信息，再进行量化，最后采用 Huffman 编码进行压缩。
2. MPEG 压缩算法MPEG（Moving Picture Experts Group）压缩算法是一种针对视频压缩的算法，它主要是对视频序列中不同帧之间的冗余信息进行压缩。
该算法采用了空间域和时间域的压缩技术，包括分块变换编码和运动补偿等方法。
在分块变换编码中，采用离散余弦变换或小波变换来对视频序列进行压缩，再通过运动估计和补偿等方法，去除冗余信息。
三、总结数字图像处理中的图像压缩算法有很多种，其中无损压缩算法和有损压缩算法各有特点。
数字图像处理中的图像压缩技术研究
数字图像处理中的图像压缩技术研究数字图像处理是指通过计算机技术对图像进行处理和分析，其中图像压缩技术是数字图像处理领域中的一个重要分支。
图像压缩技术的作用是将图像压缩成较小的数据量，方便图像的传输和存储。
本文将详细介绍数字图像处理中的图像压缩技术的研究。
一、图像压缩的概念图像压缩是指通过一定的技术手段将图像的数据量进行压缩，从而减小图像的体积，达到方便传输和存储的目的。
图像压缩主要分为有损压缩和无损压缩两种方式。
无损压缩是指在压缩图像的同时，不会对图像的质量造成影响，可以完全还原出原始的图像。
而有损压缩则是在压缩图像的过程中，会对图像的质量进行一定程度上的损失，但是压缩后的图像数据量会大大降低。
二、图像压缩技术的应用图像压缩技术在数字图像处理中有着广泛的应用。
首先，在图像的传输和存储过程中，若图像数据量过大，会导致传输时间长和存储空间不足等问题，将图像压缩后可以解决这些问题。
其次，在数字影像处理、电子商务、医学影像、视频会议等领域也有着重要的应用。
三、无损压缩技术1. Run-length Encoding （RLE）Run-length Encoding是一种基于像素行的无损压缩技术，它通过对图像中像素出现的连续长度进行编码来达到压缩图像的目的。
当像素值连续出现时，RLE算法只需要储存一个出现的值和像素值的个数，从而达到降低图像数据量的目的。
2. Huffman encodingHuffman encoding是一种基于概率的无损压缩技术，它可以通过编码表来描述图像中出现的像素。
在Huffman encoding中，出现频率较高的像素会使用较短的编码，而出现频率较低的像素则会使用较长的编码。
四、有损压缩技术1. Discrete Cosine Transform（DCT）DCT是一种基于频域的图像压缩方法，实现图像的有损压缩。
该方法将图像通过预处理分为不同的块，对每个块进行离散余弦变换，从而达到较好的压缩效果。
图像处理中的数字图像压缩
图像处理中的数字图像压缩数字图像压缩在图像处理中扮演着重要的角色。
数字图像压缩可以将图像数据压缩成更小的文件大小，更方便存储和传输。
数字图像压缩分为有损和无损两种不同的技术，本文将详细讨论这两种数字图像压缩方法。
一、无损压缩无损压缩是数字图像压缩中最常用的技术之一。
无损压缩的优点是可以保持图片原始数据不被丢失。
这种方法适用于那些需要保持原始画质的图片，例如医学成像或者编程图像等。
无损压缩的主要压缩方法有两种：一种是基于预测的压缩，包括差异编码和改进变长编码。
另一种是基于统计的压缩，其中包括算术编码和霍夫曼编码。
差异编码是一种通过计算相邻像素之间的差异来达到压缩目的的方法。
它依赖于下一像素的值可以预测当前像素值的特性。
改进的变长编码是一种使用预定代码值来表示图像中频繁出现的值的压缩技术。
它使用变长的代码，使得频繁出现的值使用较短的代码，而不常用的值则使用较长的代码。
算术编码是一种基于统计的方法，可以将每个像素映射到一个不同的值范围中，并且将像素序列编码成一个单一的数值。
霍夫曼编码也是一种基于统计的压缩方法。
它通过短代码表示出现频率高的像素值，而使用长代码表示出现频率较低的像素值。
二、有损压缩有损压缩是另一种数字图像压缩技术。
有损压缩方法有一些潜在的缺点，因为它们主要取决于压缩率和压缩的精度。
在应用有损压缩技术之前，必须确定压缩强度，以确保压缩后的图像满足预期的需求。
有损压缩方法可以采用不同的算法来实现。
这些算法包括JPEG、MPEG和MP3等不同的格式。
JPEG是最常用的有损压缩算法，它在压缩时可以通过调整每个像素所占用的位数来减小图像的大小。
MPEG是用于压缩视频信号的一种压缩技术。
它可以将视频信号分成多个I帧、P帧和B帧。
I帧代表一个完整的图像，而P帧和B帧则包含更少的信息。
在以后的编码中，视频编码器使用压缩技术将视频序列压缩成较小的大小。
MP3是一种广泛使用的音频压缩技术，它使用了同样的技术，包括频域转换、量化和哈夫曼编码。
数字图像处理图像压缩ppt课件
6
H Pxi log2 Pxi i 1 0.4log2 0.4 0.3log2 0.3 2 0.1log2 0.1
0.06log2 0.06 0.04log2 0.04
2.14bit
平均码长 N与H接近，N H
第七章 图像压缩
7.2 基础知识 7.2.1 数据冗余
• 数据冗余旳概念
数据是用来表达信息旳。假如不同旳措施为表 达给定量旳信息使用了不同旳数据量，那么使用 较多数据量旳措施中，有些数据必然是代表了无 用旳信息，或者是反复地表达了其他数据已表达 旳信息，这就是数据冗余旳概念。
第七章 图像压缩
7.2.1 数据冗余
元素
xi
x1
x2 x3 x4
x5
x6
概率 P(xi) 0.4 0.3 0.1 0.1 0.06 0.04
编码 wi 1 00 011 0100 01010 01011
第七章 图像压缩
x1 0.4
0.4
x2 0.3
0.3
x3 0.1
0.1
x4 0.1
0.1 (0100)
x5 0.06 (01010) 0.1(0101)
例如：原图像数据：234 223 231 238 235 压缩后数据：234 -11 8 7 -3
第七章 图像压缩
7.2.1 数据冗余
• 什么是心理视觉冗余？
这是因为眼睛对全部视觉信息感受旳敏捷度 不同。在正常视觉处理过程中多种信息旳相对主 要程度不同。 有些信息在一般旳视觉过程中与另 外某些信息相比并不那么主要，这些信息被以为 是心理视觉冗余旳，清除这些信息并不会明显降 低图像质量。
• 三种基本旳数据冗余
编码冗余 像素间冗余 心理视觉冗余
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
数字图像处理在医学影像中的应用：技术、原理与应用研究
数字图像处理在医学影像中的应用：技术、原理与应用研究引言数字图像处理在医学影像中的应用已经成为医学领域中不可或缺的一部分。
随着技术的发展和进步，数字图像处理在医学影像中的应用越来越广泛，为医生提供了更多的信息和工具来辅助诊断、治疗和研究。
本文将介绍数字图像处理在医学影像中的技术、原理和应用研究。
一、数字图像处理的基础知识1.1 数字图像处理的定义和概念数字图像处理是将图像的采集、处理、存储和传输等过程转化为数字形式，并利用计算机进行处理和分析的技术。
它包括图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分割、图像配准等多个方面。
1.2 数字图像处理的基本原理数字图像处理的基本原理是通过对图像的像素点进行操作，利用数学方法和算法对图像进行处理和分析。
常见的数字图像处理方法包括灰度变换、滤波、傅里叶变换等。
二、数字图像处理在医学影像中的技术与方法2.1 图像增强技术图像增强技术是指通过对图像进行处理，提高图像的质量、清晰度和对比度，使医生能够更好地观察和分析图像。
常用的图像增强技术包括直方图均衡化、线性滤波、非线性滤波等。
2.2 图像分割技术图像分割技术是指将图像划分为不同的区域或物体，用于定位和识别不同的组织结构和病变。
常用的图像分割技术包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
2.3 图像配准技术图像配准技术是指将不同位置、不同时间或不同模态的图像进行对齐和匹配，以实现图像的比较和融合。
常用的图像配准技术包括基于特征的配准、基于相似度度量的配准等。
2.4 图像压缩技术图像压缩技术是指通过减少图像数据的冗余性和冗长性，以减小图像文件的尺寸，使得图像的存储和传输更加高效。
常用的图像压缩技术包括无损压缩和有损压缩。
三、数字图像处理在医学影像中的应用研究3.1 诊断辅助数字图像处理在医学影像中的应用最主要的是辅助医生进行疾病的诊断。
通过对医学影像进行处理和分析，可以提取更多的信息和特征，帮助医生更准确地判断病变的位置、形状和大小，从而提高诊断的准确性和可靠性。
图像压缩的国际标准
图像压缩的国际标准图像压缩是数字图像处理中的重要技术，它通过减少图像文件的大小，从而节省存储空间和传输带宽。
随着数字图像在各个领域的广泛应用，图像压缩的国际标准也变得越来越重要。
本文将介绍图像压缩的国际标准，以及这些标准的作用和意义。
首先，图像压缩的国际标准主要由国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）制定和管理。
ISO/IEC 10918-1是图像压缩的国际标准之一，它定义了一种被广泛使用的图像压缩算法——JPEG。
JPEG算法通过去除图像中的冗余信息和不可见细节，将图像压缩到较小的文件大小，同时保持图像的视觉质量。
这一标准的制定，使得不同厂商生产的设备和软件能够相互兼容，用户可以自由地在不同平台上使用和传输JPEG格式的图像。
其次，图像压缩的国际标准还包括了一些针对特定应用领域的标准。
比如，ISO/IEC 14495-1是针对无损图像压缩的国际标准，它定义了一种无损压缩算法——JPEG-LS。
与JPEG算法不同，JPEG-LS算法能够在不损失图像质量的前提下，将图像文件压缩到更小的尺寸。
这对于医学影像、卫星图像等对图像质量要求较高的领域来说，具有重要的意义。
除了JPEG和JPEG-LS，图像压缩的国际标准还涉及到了其他一些常见的压缩算法，比如PNG、GIF等。
这些标准的制定，不仅促进了图像压缩技术的发展和应用，也为用户提供了更多的选择和便利。
图像压缩的国际标准在实际应用中发挥着重要的作用。
首先，它为不同厂商和开发者提供了统一的规范和标准，使得他们能够更好地进行图像压缩技术的研发和应用。
其次，它为用户提供了更广泛的图像格式支持，使得用户能够更加灵活地处理和传输图像文件。
再次，它促进了图像压缩技术的国际交流与合作，推动了该领域的不断创新和进步。
总之，图像压缩的国际标准对于数字图像处理技术的发展和应用具有重要的意义。
它不仅规范了图像压缩技术的各个方面，也为用户提供了更好的体验和便利。
随着数字图像在各个领域的广泛应用，图像压缩的国际标准将继续发挥着重要的作用，推动着整个行业的发展和进步。
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均方根误差
第 七 章 图 像 压 缩 设原图像为g(x,y)，压缩后的图像为f(x,y)，x,y 设原图像为 ，压缩后的图像为 ， 均方误差可表示 取值范围均从0到 取值范围均从 到N-1。新旧图像的均方误差可表示 。新旧图像的均方误差 为：
e
2
=
1
N
=
2
∑ ∑ [f (x , y )− g (x , y )]
如果一个图像的灰度级编码， 如果一个图像的灰度级编码，使用了多于实际需 要的编码符号，就称该图像包含了编码冗余。 要的编码符号，就称该图像包含了编码冗余。 例： 黑白二值图像编码 如果用8位表示该图像 如果用 位表示该图像 的像素， 的像素，我们就说该图像 存在编码冗余， 存在编码冗余，因为该图 像的像素只有两个灰度， 像的像素只有两个灰度， 位即可表示。 用1位即可表示。 位即可表示
N −1 N −1 x=0 y=0
2
相应的均方根误差便是： 相应的均方根误差便是： 均方根误差便是
e
rms
e
2
如果把压缩后图像表示成原图像和噪声的叠加， 如果把压缩后图像表示成原图像和噪声的叠加， 即 第 七 章 图 像 压 缩 f(x,y)=g(x,y)+e(x,y) 式中e(x,y)表示编码压缩后新旧图像之间的误差或 表示编码压缩后新旧图像之间的误差或 式中 编码噪声，则压缩后图像的均方信噪比可定义为： 编码噪声，则压缩后图像的均方信噪比可定义为：
• 信源解码器
7.3 无误差压缩
第 七 章 图 像 压 缩 • 无误差压缩的必要性
√ 在医疗或商业文件的归档，有损压缩因为法律原因而 在医疗或商业文件的归档， 被禁止。 被禁止。 卫星成像的收集，考虑数据使用和所花费用， √ 卫星成像的收集，考虑数据使用和所花费用，不希望 有任何数据损失。 有任何数据损失。 光拍片， √ X光拍片，信息的丢失会导致诊断的正确性 光拍片 信息的丢失会导致诊断的正确性……
第 七 章 图 像 压 缩
7.2.1 数据冗余
• 数据冗余的概念
数据是用来表示信息的。如果不同的方法为表 数据是用来表示信息的。 示给定量的信息使用了不同的数据量， 示给定量的信息使用了不同的数据量，那么使用 较多数据量的方法中， 较多数据量的方法中，有些数据必然是代表了无 用的信息， 用的信息，或者是重复地表示了其它数据已表示 的信息，这就是数据冗余的概念。 数据冗余的概念 的信息，这就是数据冗余的概念。
7.3.1.3 哈夫曼（Huffman）编码方法 哈夫曼（ ）
第 七 章 图 像 压 缩 哈夫曼编码基本思想
1) 统计一下符号的出现概率， 统计一下符号的出现概率， 2) 建立一个概率统计表， 建立一个概率统计表， 将最常出现（概率大的） − 将最常出现（概率大的）的符号用最短的 编码， 编码， 最少出现的符号用最长的编码。 − 最少出现的符号用最长的编码。 设有数字图像， 例：设有数字图像，其灰度集合为 X={x1,x2,x3,x4,x5,x6}其概 其概 率分布分别为P(x 率分布分别为 1)=0.4, P(x2)=0.3, P(x3)=0.1, P(x4)=0.1, P(x5)=0.06, P(x6)=0.04, 现求其最佳哈夫曼编码 W={w1,w2,w3,w4,w5,w6}。 。
元素 概率
xi P(xi) wi
x1 0.4 1 0.4 0.3 0.1
x2 0.3 00
x3 0.1 011 0.4 0.3
x4 0.1 0100 0.06 01010 0.6 (0) 0.4 (1)
x6 0.04 01011
第 七 章 图 像 压 缩
编码 x1 0.4 x2 0.3 x3 0.1 x4 0.1
7.1 概述
第 七 章 图 像 压 缩 • 图像压缩的理论基础
√ 信息论 √ 图像处理的概念和技术
• 压缩方法
熵编码（统计编码） √ 熵编码（统计编码）方法 预测编码方法（对应空域方法） √ 预测编码方法（对应空域方法） 变换编码方法（对应频域方法） √ 变换编码方法（对应频域方法） ……
7.2 基础知识
7.2.3 关于编码器的若干基本知识
第 七 章 图 像 压 缩
7.2.3.1 通信系统模型（图像压缩模型） 图像压缩模型）
X(n)
消息 源 信源 编码
Y(n)
信道 编码 信道 （存储) 存储 信道 解码 信源 解码
Y
用户
编码器
解码器
• 图像传输环境中图像压缩模型 信源编码：完成源数据的压缩， 信源编码：完成源数据的压缩，图像编码属于信源编码的范 畴。 信道编码：为了抗干扰，增加一些容错、校验位、 信道编码：为了抗干扰，增加一些容错、校验位、版权保护 实际上是增加冗余。 ，实际上是增加冗余。 信道：如Internet、广播、通讯、可移动介质。 信道： 、广播、通讯、可移动介质。
7.2.1 数据冗余
第 七 章 图 像 压 缩
什么是心理视觉冗余？ • 什么是心理视觉冗余？
√ 这是由于眼睛对所有视觉信息感受的灵敏度 不同。 不同。在正常视觉处理过程中各种信息的相对重 要程度不同。 要程度不同。 有些信息在通常的视觉过程中与另 外一些信息相比并不那么重要， 外一些信息相比并不那么重要，这些信息被认为 是心理视觉冗余的， 是心理视觉冗余的，去除这些信息并不会明显降 低图像质量。 低图像质量。
7.3.1.3 哈夫曼（Huffman）编码方法 哈夫曼（ ）
第 七 章 图 像 压 缩 哈夫曼编码是根据最佳编码定理， 哈夫曼编码是根据最佳编码定理，应用哈夫曼 算法而产生的一种编码方法。 算法而产生的一种编码方法。它的平均码字长度在 具有相同输入概率集合的前提下， 具有相同输入概率集合的前提下，比其它任何一种 单义码都小。因此也常称其为紧凑码。 单义码都小。因此也常称其为紧凑码。通过减少编 码冗余来达到压缩的目的。 码冗余来达到压缩的目的。
7.2.2 保真度准则
第 七 章 图 像 压 缩
1. 客观保真度准则
√ 当所损失的信息量可以用初始图像（或输入图 当所损失的信息量可以用初始图像（ 像）与先被压缩而后被解压缩的输出图像的函数表 示时，它就是基于客观保真度准则的。 示时，它就是基于客观保真度准则的。 √ 常用的两种客观保真度准则 ➣ 均方根误差 ➣ 均方根信噪比
第七章 图像压缩
第 七 章 图 像 压 缩
7.1 概述 7.2 基础知识 7.3 无误差压缩 7.4 有损压缩 7.5 静态图像的一些主要数据文件压缩方式 7.6 图像压缩标准
7.1 概述
第 七 章 图 像 压 缩 •图像数据压缩的目的
使表示一幅图像的数据位数最小。 使表示一幅图像的数据位数最小。
7.2.1 数据冗余
第 七 章 图 像 压 缩
• 三种基本的数据冗余
√ 编码冗余 √ 像素间冗余 √ 心理视觉冗余
• 如果能减少或消除上述三种冗余的一种或 多种冗余，就能取得数据压缩的效果。 多种冗余，就能取得数据压缩的效果。
7.2.1 数据冗余
第 七 章 图 像 压 缩
什么是编码冗余？ • 什么是编码冗余？
7.2.1 数据冗余
第 七 章 图 像 压 缩
什么是像素间冗余？ • 什么是像素间冗余？
反映图像中像素之间的相互关系。 √ 反映图像中像素之间的相互关系。 √ 因为任何给定像素的值可以根据与这个像素相 邻的像素进行预测， 邻的像素进行预测，所以单个像素携带的信息相对 较少。 较少。 例如：原图像数据：234 223 231 238 235 例如：原图像数据： 压缩后数据： 7 -3 压缩后数据：234 -11 8
H = −∑P log2 P (比 ) 特 k k
M k= 1
熵表示每个像素的平均信息量为多少比特， 熵表示每个像素的平均信息量为多少比特，是 编码所需比特数的下限。 编码所需比特数的下限。
7.3.1.1 一些基本概念
第 七 章 图 像 压 缩
2) 平均码字长度
为数字图像第k个码字 的长度。 个码字C 设ßk为数字图像第 个码字 k的长度。其相应出 现的概率为P 现的概率为 k ，则该数字图像所赋予的码字平均长 m 度为： 度为：
N = ∑ β k Pk (比特)
k =1
3) 编码效率
在一般情况下， 在一般情况下，编码效率往往用下列简单公式 表示： 表示： H
η=
N
(% )
7.3.1.1 一些基本概念
第 七 章 图 像 压 缩
2. 变长最佳编码定理
1) [定理 在变长码中，对出现概率大的信息符号 定理] 在变长码中， 定理 赋予短码字， 赋予短码字，而对于出现概率小的信息符号赋予 长码字。 长码字。如果码字长度严格按照所对应符号出现 概率大小顺序排列， 概率大小顺序排列，则编码结果平均码字长度一 定小于任何其它排列方式。 定小于任何其它排列方式。 变长编码是统计编码中最为主要的一种方法。 变长编码是统计编码中最为主要的一种方法。 中最为主要的一种方法
第 七 章 图 像 压 缩
• 保真度准则
图像压缩可能会导致信息损失， √ 图像压缩可能会导致信息损失，如去除心理视 觉冗余数据。 觉冗余数据。 √ 需要评价信息损失的测度以描述解码图像相对 于原始图像的偏离程度，这些测度称为保真度准则。 于原始图像的偏离程度，这些测度称为保真度准则。 常用保真度准则分为两大类： √ 常用保真度准则分为两大类： ➣ 客观保真度准则 ➣ 主观保真度准则
7.2.1 数据冗余
第 七 章 图 像 压 缩 心理视冗余压缩是不可恢复的， √ 心理视冗余压缩是不可恢复的，量化的 结果导致了数据有损压缩。 结果导致了数据有损压缩。 通常采用量化来消除心理视觉冗。 √ 通常采用量化来消除心理视觉冗。
7.2.2 保真度准则 评价压缩算法的 保真度准则—评价压缩算法的 准则
• 无误差压缩技术