图像压缩编码的方法概述
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
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。
01-拉普拉斯金字塔压缩图像编码
拉普拉斯金字塔压缩图像编码摘要：我们描述一种图像编码技术，以与多尺度运算相同形状的算子作为基本函数。
与已建立的技术不同，该表示方法的代码元素在频域和空域同时建立。
像素间的相关性，通过从图像自身减去一个通过了低通滤波器的该图像党的副本而去除。
由于差异或误差的存在，结果是一个净数据压缩，图像具有较低的方差、熵，低通滤波过的图像可能代表了减少后的采样密度。
进一步的数据压缩是通过对差分图像的量化获得的。
重复这些步骤对通过低通滤波器的图象进一步压缩。
在迭代的过程适当地对尺度进行扩大就得到了金字塔数据结构。
该编码过程相当于对图像进行拉普拉斯多尺度运算抽样，因此,该代码往往加强显著的图像特征。
另外一个优点是现在的编码适合许多图像分析任务，对图像压缩同样适用。
文中也给出了该算法的快速算法的编解码过程。
简介图像一个共同的特点就是相邻像素间具有很强的相关性。
因此，用像素值来表示图像效率是非常差的。
大部分的编码信息是多余的。
首要的任务就是设计一个高效的、压缩编码就是要找到一种表示方，有效地去除图像像素间的相关性。
这通过预测编码和变换技术已经达到。
在预测编码中，在一个栅格格式里像素采用顺序编码。
然而,每一个像素编码之前,先对它的编码值进行预测，而这种预测是通过前述的同一栅格线中先前的预测编码的像素得到的。
预测的像素值代表了冗余信息，实际像素减去该预测的像素值，只对差异或者是预测误差进行编码。
因为以前只有编码像素用于预测每个象素的值，这个过程被说成是因果关系。
限制因果预测解码便捷行的因素是：给定像素其预测像素值是由已经编码了的相邻像素反复计算得到的，增加了存储的预测误差。
非因果预测中,基于相邻像素的对称性，每个像素均为中心，应该得到更加准确的预测值和更大的数据压缩量。
然而,这种方法不允许简单的顺序编码。
非因果预测图像编码方法通常涉及到图像变换或是解决大数量的联立方程。
与顺序编码方式不同，该技术采用一次性编码或是分块编码。
图像编码常用方法介绍(五)
图像编码是将图像数据转换为数字信号的过程。
在数字图像领域中，图像编码是非常重要的一部分，因为它可以减少图像数据的存储空间和传输带宽。
在本文中，我们将介绍一些常用的图像编码方法。
一、无损编码方法无损编码方法是指将图像数据进行压缩，但压缩后的数据能够完全恢复为原始图像数据。
这种编码方法适用于对图像质量要求较高的场景，如医学图像和卫星图像等。
1. 预测编码（Predictive coding）预测编码是一种利用前后像素之间的相关性来进行编码的方法。
通过对图像的像素值进行预测，然后将预测误差编码，可以实现对图像数据的无损压缩。
2. 统计编码（Entropy coding）统计编码基于信息论原理，通过对图像数据中出现的符号进行统计分析，按照符号出现的概率进行编码。
在统计编码中，常用的方法有霍夫曼编码和算术编码。
二、有损编码方法有损编码方法是指在压缩图像数据的同时，会引入一定的信息损失，从而导致压缩后的图像质量下降。
这种编码方法适用于对图像质量要求不那么严格的场景，如网络传输和存储等。
1. 变换编码（Transform coding）变换编码是一种将图像数据转换为频域表示的方法。
最常用的变换编码方法是离散余弦变换（DCT），它可以将图像数据从时域转换到频域，然后对频域表示的系数进行量化和编码。
2. 预测编码（Predictive coding）预测编码不仅可以用于无损压缩，也可用于有损压缩。
在有损预测编码中，通过对图像的像素值进行预测，然后对预测误差进行量化和编码，从而实现压缩图像数据。
3. 算术编码（Arithmetic coding）算术编码是一种基于符号概率进行编码的方法。
它可以根据每个符号出现的概率来动态调整编码的长度，从而实现对图像数据的高效压缩。
总结起来，图像编码是数字图像领域中的重要研究方向。
无损编码方法可以实现对图像数据的无损压缩，而有损编码方法可以实现更高比例的压缩，但会引入一定的信息损失。
七.图像压缩
像素之间具有很强的相关性。减少或去除其相关 性,获得信息压缩。（高阶熵）
通过去除冗余，对图像数据的无损信息压缩 仅仅通过去除冗余，压缩率远远不够
为什么图像可以压缩
有些信息即使损失了，对人的视觉效果影响不大 。人 眼对于图像上的许多变化不敏感
是任意接近于零的正数。
无损编码定理建立了为达到零编码－解码误差 ，独立编码每一个符号逼近的比特率下限。
图像压缩的理论基础和压缩极限
对离散有记忆信源，应将N个符号同时编码以逼
近比特率下限（如，当N阶Markov信源），或使信
源经变换为无记忆信源（消除相关性），每一个
符号独立编码逼近比特率下限。
图像压缩可能达到的最大压缩比C为:
去相关的方法
变换编码、预测编码、矢量量化编码、行程 编码等
多清晰度图像编码
小波变换图像编码, 子带编码
分形图像变换编码
数字图像压缩
引言
什么是图像压缩 图像压缩的必要性和可能性
理论基础
图像的无损压缩，香农信息熵第一定理 熵编码 图像的有损压缩，香农率失真理论基本方法 图像预测编码 图像变换编码
实验测试验证，高阶马尔可夫过程的高阶信息熵显然低 于其低阶熵。
如何使低阶熵接近高阶熵？关键是将图像消除其相关性。
无损编码理论和熵编码
图像编码的香农信息论第一定理 离散无记忆信源X无损编码所能达到的最小比特率为：
minR H X bits / symbol
此处，R是传输速率，H(x)是信源X的信息熵，
数字图像压缩
引言
什么是图像压缩 图像压缩的必要性和可能性
jepg和jepg2000编码方法 -回复
jepg和jepg2000编码方法-回复JPEG（Joint Photographic Experts Group）和JPEG2000编码方法是用于图像压缩和存储的两种常见技术。
JPEG是一种基于离散余弦变换（DCT）的有损压缩方法，而JPEG2000是一种基于小波变换的有损/无损混合压缩技术。
本文将详细介绍这两种编码方法的原理、步骤和特点。
第一部分：JPEG编码方法JPEG是一种广泛应用于图像压缩的方法。
它采用的离散余弦变换（DCT）的基本思想是将图像转换为频域表示，然后通过量化和编码过程来实现压缩。
下面是JPEG编码方法的详细步骤：1. 图像预处理：JPEG编码方法通常以8×8的图像块为单位进行处理。
首先，将图像分割成8×8的图像块，并对每个块进行预处理操作。
这包括颜色空间转换（如RGB到YUV），亮度调整（亮度分量即Y值）和色度调整（色度分量即U和V值）。
2. DCT变换：对预处理后的每个8×8图像块应用DCT变换。
DCT变换是一种将空域图像转换为频域表示的方法。
它将图像块分解成一系列的频率分量，其中低频分量代表图像的整体结构，高频分量代表图像的细节信息。
3. 量化：对DCT变换得到的频域系数进行量化。
量化是指将连续的频域系数转换为离散的符号表示，以减少数据量并实现压缩。
在JPEG中，使用的是一种均匀量化表，通过将频域系数除以对应的量化步长并取整，将系数进行量化。
量化步长越大，丢失的信息越多，压缩比也就越高。
4. 编码：对量化后的频域系数进行熵编码。
熵编码是一种无损压缩算法，可以进一步减小数据量。
在JPEG中，使用的是哈夫曼编码，其中频率较高的符号用较短的码字表示，频率较低的符号用较长的码字表示，从而实现数据的高效编码。
第二部分：JPEG2000编码方法JPEG2000是一种基于小波变换的新一代图像编码方法。
与JPEG不同的是，JPEG2000不仅可以实现有损压缩，还可以进行无损压缩。
多媒体数据压缩编码技术概述
多媒体数据压缩编码技术概述多媒体数据压缩编码技术是一种通过减少或去除冗余数据来减小多媒体文件的存储空间或传输带宽的过程。
这些技术广泛应用于图像、音频和视频等各种形式的多媒体数据。
下面将对多媒体数据压缩编码技术的主要方法进行概述。
1. 无损压缩编码：无损压缩编码技术可以将多媒体数据压缩到较小的大小，而不会丢失原始数据。
该技术通过利用多媒体数据中的冗余和统计特性来实现压缩效果。
其中，哈夫曼编码、算术编码和Lempel-Ziv编码等是常用的无损压缩编码方法。
2. 有损压缩编码：有损压缩编码技术可以在一定程度上丢失原始数据，并将其转换为较小的文件大小。
这种压缩方法适用于某些多媒体数据，如音频和视频等，因为人类的感知系统对这些数据中的一些细微变化不太敏感。
有损压缩编码方法包括离散余弦变换（DCT）、小波变换、运动补偿和预测编码等。
3. 基于上下文的压缩编码：这种压缩编码技术利用多媒体数据内部的上下文信息来实现更高的压缩效果。
上下文信息包括像素点的位置、颜色和周围像素点的关系等。
基于上下文的编码方法有助于提高压缩比，并减少信号的失真。
包括了一些流行的基于上下文的压缩编码算法，如JPEG（图像）、MP3（音频）和H.264/AVC（视频）。
4. 神经网络压缩编码：近年来，神经网络技术在多媒体数据压缩编码领域取得了显著的进展。
这些技术利用深度学习的方法来学习多媒体数据中的复杂模式，并使用这些模式进行压缩编码。
神经网络压缩编码方法通常能够在保持较高视觉和听觉质量的同时，实现更高的压缩比。
综上所述，多媒体数据压缩编码技术是一种通过减少或去除冗余数据来减小多媒体文件的存储空间或传输带宽的过程。
该技术涵盖了无损压缩编码、有损压缩编码、基于上下文的压缩编码和神经网络压缩编码等方法。
这些技术在多媒体数据领域发挥着重要的作用，帮助人们有效地处理和传输大量的多媒体数据。
5. 图像压缩编码技术：图像压缩编码技术是多媒体数据压缩编码中的一个重要领域。
图像编码常用方法介绍
图像编码是一种将图像数据转换为更高效地存储或传输的方法。
在现代科技发展的背景下，图像编码已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
本文将介绍常用的图像编码方法，包括无损编码和有损编码，并简要讨论它们的优缺点。
一、无损编码方法1. 区域编码：区域编码是一种将图像划分为连续区域并分别编码的方法。
常用的区域编码方法有行程编码和连续高斯模型编码。
行程编码以图像中连续相同像素值的行程作为编码单元，通过记录像素值和行程长度来进行编码。
连续高斯模型编码则利用高斯模型对像素值进行建模，将像素的差异编码为高斯分布的参数。
2. 预测编码：预测编码是一种利用图像中像素之间的相关性进行编码的方法。
常用的预测编码方法有差分编码和自适应预测编码。
差分编码将每个像素的值与前一个像素的值进行差分计算，并将差分值进行编码。
自适应预测编码根据图像中像素值的统计特征自适应选择预测模型，从而提高编码效率。
二、有损编码方法1. 变换编码：变换编码是一种通过将图像数据进行变换来提取能量集中的频率系数，进而进行编码的方法。
常用的变换编码方法有离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)。
DCT将图像数据变换为频率域数据，利用频率系数的能量集中性将其进行编码。
DWT则将图像数据分解为不同尺度和频带的小波系数，通过对小波系数进行编码来实现压缩。
2. 预测编码：有损预测编码是一种通过对图像进行预测并对预测残差进行编码的方法。
常用的有损预测编码方法有基于区块的运动补偿编码和基于预测误差统计的编码。
运动补偿编码通过预测当前图像帧的运动向量，并将预测误差进行编码。
基于预测误差统计的编码则通过对预测误差进行统计分析，从而实现压缩。
三、优缺点比较无损编码方法在图像数据的传输和存储过程中能够保持数据的原始精度，不会引入误差，但无损编码的压缩率较低，不能实现高效的图像压缩。
有损编码方法能够实现更高的压缩率，但由于引入了信息的丢失和误差，会对图像质量造成一定程度的损失。
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图像压缩编码的方法概述
摘 要：在图像压缩的领域，存在各种各样的压缩方
法。不同的压缩编码方法在压缩比、压缩速度等方面各不相
同。本文从压缩方法分类、压缩原理等方面分析了人工神经
网络压缩、正交变换等压缩编码方法的实现与效果。
关键词：图像压缩； 编码； 方法
图像压缩编码一般可以大致分为三个步骤。输入的原始
图像首先需要经过映射变换，之后还需经过量化器以及熵编
码器的处理最终成为码流输出。
一、图像压缩方法的分类
1.按照原始信息和压缩解码后的信息的相近程度分为
以下两类：（1）无失真编码又称无损编码。它要求经过编解
码处理后恢复出的图像和原图完全一样，编码过程不丢失任
何信息。如果对已量化的信号进行编码，必须注意到量化所
产生的失真是不可逆的。所以我们这里所说的无失真是对已
量化的信号而言的。特点在于信息无失真，但压缩比有限。
（2）限失真编码中会损失部分信息，但此种方法以忽略人
的视觉不敏感的次要信息的方法来得到高的压缩比。图像的
失真怎么度量，至今没有一个很好的评判标准。在由人眼主
观判读的情况下，唯有人眼是对图像质量的最有利评判者。
. .
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但是人眼视觉机理到现在为止仍为被完全掌握，所以我们很
难得到一个和主观评价十分相符的客观标准。目前用的最多
的仍是均方误差。这个失真度量标准并不好，之所以广泛应
用，是因为方便。
2.按照图像压缩的方法原理可分为以下三类：（1）在图
像编码过程中映射变换模块所做的工作是对编码图像进行
预测，之后将预测差输出供量化编码，而在接受端将量化的
预测差与预测值相加以恢复原图，则这种编码方法称为预测
编码。预测编码中，我们只对新的信息进行编码。并且是利
用去除邻近像素之间的相关性和冗余性的方法来达到压缩
的目的。（2）若压缩编码中的映射变换模块用某种形式的正
交变换来代替，则我们把这种方式的编码方法称为变换编码。
在变换编码中常用的变换方法有很多，我们主要用到的有离
散余弦变换（DCT），离散傅立叶变换（DFT）和离散小波变
换（DWT）等。（3）混合编码，LZW算法以及近些年来的一些
新的压缩编码方法，最主要的有分形编码算法、小波变换压
缩算法、基于模型的压缩算法等。
3.按照压缩对象来分，我们可将图像压缩方法分为静止
图像压缩和运动图像压缩。它们所采用的压缩编码标准有所
不同，对于静止图像压缩而言，采用的是JPEG、JPEG2000
标准；而对运动的图像进行压缩时，我们则采用的是H.261、
H.263、H.264、MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4、MPEG-7等。
. .
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二、常用的图像压缩方法
图像压缩方法至研究开始至今，已经有将近70年的发
展了，随着科技的不断发展和人们越来越高的期望和要求，
使得图像压缩技术也在不断的发展着，不断的进步着，各种
各样的方法层出不穷，争对不同的要求我们可以选择不同的
方法对图像进行压缩，以达到更加显著的效果。
1.行程编码压缩。由于一些图像的部相邻像素间会存在
较大的相关性，因此我们可以通过利用“空间差分”的方法
来消除图像存在于空间上的冗余度。我们称基于此原理的图
像压缩方法为行程编码压缩。行程编码压缩在进行文件压缩
时是非常简便的。它的特点在于把一些列中存在的重复值用
一个单独的值再加上一个计数值来代替。实现这种方法是比
较简单的，且争对于有重复值的字符串的压缩是十分有效的。
比如对有大面积的连续阴影或是有大面积相同色彩的图像
而言，使用行程编码的压缩方法是非常有效的。在TIFF、PCX、
GEM等格式的图像中也经常使用这种压缩方法。
2.正交变换压缩编码。这项技术中，由于变换环节是对
原始图像作正交变换，故称为正交变换编码压缩。在实际的
图像压缩应用中，我们常常用到的正交变换有DFT、DCT、奇
异值分解变换（SVT）、哈尔变换（HRT）、小波变换
在发端，我们可将原始图像分成若干个大小相同的子图
像，然后再对每个子图像分别作正交变换，最后取出存在于
. .
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变换结果阵列中的一些主要阵元，对其进行量化和编码处理，
最终可达到有效传输的目的。在收端，解码器会对收到的每
一个信号都进行解码，其中一些没有被传输的阵元将会被系
统用零元代替，之后系统再依次对每个子阵列进行相应的反
变换，最终可通过将各个反变换阵列拼接起来的方法来得到
重建图像。此方法会因为在发端变换结果中的某些阵元没有
被传输，并且系统已经对被传输的阵元进行了量化，所以它
是存在一定失真的。
3.基于人工神经网络的压缩技术。利用人工神经网络进
行图像数据压缩是当前相关领域的热门研究方向。人的大脑
是一个由诸多神经元构成的神经网络。神经元的生理功能比
较简单，通过各种类型的互联，并传递电化学信息，能完成
各种复杂的功能。现在人们对大脑的了解还远远不够深入，
脑科学是当前一个非常重要的研究容。人们基于对生物神经
系统的研究，根据现有的知识，许多学者在不同的阶段提出
了许多不同功能和结构的神经元与神经网络模型，以及相关
理论，这些成果称为人工神经网络（ANN）及理论。因为它
的很多优点以致于使它在很多领域都得到了广泛的应用。它
的主要优点有如下几条：（1）具备有相当强的自学习、自适
应和自组织能力；（2）并行分布式存储和出来信息，完成任
务速度快；（3）具有较强的容错能力。
4.算法的改进。虽然对图像压缩算法的研究一直在持续
. .
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着，但每个算法都难免会存在自身的缺陷，所以我们需想办
法对其进行改进。在今后图像压缩编码的研究中，我们可以
充分利用人眼的视觉系统，试着将图像中感兴趣的部分对象
提取出来，对图像的部纹理、边缘部分以及对象之间的背景
部分应根据需要按不同的压缩比分别对其进行压缩，以此使
图像压缩能有更大的压缩比，这样就会更利于传输，最终有
效的达到图像压缩的目的。
图像压缩技术发展至今已经近70年了，在图像压缩领
域有着各种各样的方法，在此已经介绍了很多不同的方法，
它们都各自有着自己的优缺点，我们可以按要求选择不同的
方法已达到所期望的目标。还有几种重要的方法也需要被我
们熟知，那就是基于小波变换的图像压缩方法和基于DCT变
换的图像压缩方法，这两种方法分别代表了现代和经典。小
波变换的应用非常广泛，在数学领域、军事电子对抗与武器
智能化、医学成像与诊断、电脑分类与识别、影响处理等一
些列高端或是生活领域均有所涉及。小波变换的压缩方法凭
借其压缩比高、压缩速度快，压缩后能保持信号与图像的基
本特征不变，而且在传输过程中还可以抗干扰等优点，在图
像压缩领域也已渐渐成为主流技术。除了这种现代的压缩方
法，还有一种经典的压缩方法也被人们所熟知，那就是DCT
变换的图像压缩编码。DCT变换是最小均方差条件下得到的
次最佳正交变换，且已得到广泛应用，并成为许多图像编码
. .
页脚
国际标准的核心。JPEG图像格式的压缩算法采用的就是DCT
变换。这种方法之所以被人们所认可，因为其实现起来简单、
方法灵活、易于操作、图像压缩质量高等。
参考文献：
[1]耿玉静，华 《图像压缩技术的发展现状与趋势》，
中国科技论文在线，2011年
[2]田勇，丁学君 《数字图像压缩技术的研究及进展》，
Equipment Manufactring Technology，2007年
作者简介：勇（1993-），男，人，本科在读，现就读于
西北民族大学自动化专业。