图像无损压缩算法综述
图像无损压缩算法综述
【摘要】本文介绍了常见的图像无损压缩方法：静态及动态霍夫曼(Huffman)编码算法、算术编码算法、LZW ( lanpel-ziv-velch)编码及其改进算法、行程编码（又称游程编码，RLE）及改进自适应游程编码算法、费诺-香农编码算法和一种改进的编码方法。简要分析了各种算法的优缺点。
【关键词】霍夫曼算术编码 LZW 行程编码费诺-香农编码
1 前言
随着技术的不断发展，多媒体技术和通讯技术等对信息数据的存储和传输也提出了更高的要求，给现有的有限带宽带来更严峻的考验，尤其是具有庞大数据量的数字图像通信。存储和传输的高难度极大地制约了图像通信的发展，因此对图像信息压缩技术的研究受到了越来越多的关注。压缩数据量是图像压缩的首要目的，但保证压缩后图像的质量也是非常重要的，无损压缩是指能精确恢复原始图像数据的压缩方法，其在编码压缩过程中没有图像信号的损失。本文介绍了常见的无损压缩方法：静态及动态霍夫曼(Huffman)编码算法、算术编码算法、LZW ( lanpel-ziv-velch)编码及其改进算法、行程编码（又称游程编码，RLE）及改进自适应游程编码算法、费诺-香农编码算法和一种改进的编码方法。
2 常见图像无损压缩算法
2.1 霍夫曼算法
Huffman算法是一种用于数据压缩的算法，由D.A.Huffman最先提出。它完全依据字符出现概率来构造平均长度最短的编码，有时称之为最佳编码，一般叫做Huffman编码。频繁使用的数据用较短的代码代替，较少使用的数据用较长的代码代替，每个数据的代码各不相同。这些代码都是二进制码，且码的长度是可变的。
2.1.1 静态霍夫曼编码
步骤：
（1）将信号源的符号出现的概率（在此称为权值）{w1，w2，...，wn}构造成n棵二叉树集合F={T1，T2，...，Tn}，其中每棵二叉树Ti中只有一个带权为wi的根结点，其左右子树均为空。
（2）在F中选取两棵根结点的权值最小的树作为左右子树构造一棵新的二叉树，且置新的二叉树的根结点的权值为其左、右子树上根结点的权值之和（3）在F中删除这两棵树，同时将新得到的二叉树加入F中。
（4）重复（2）和（3），直到F只含一棵树为止，这棵树便是霍夫曼（Huffman）树。
（5）在合并中约定权值小的根结点在左子树上，权值大的在右子树上，然后在每个左分支上标记为“0”，右分支上标记为“1”，最后记录从霍夫曼（Huffman）树的根结点到每个叶子结点所经过的分支上的“0”或“1”的序列，从而得到每个符号的Huffman编码。
2.1.2 自适应霍夫曼编码
这种方案在不需要事先构造Huffman树，而是随着编码的进行，逐步构造Huffman树。同时，这种编码方案对符号的统计也动态进行，随着编码的进行，同一个符号的编码可能发生改变（变得更长或更短）。
在构造动态霍夫曼编码树的过程中，需要遵循两条重要原则：
（1）权重值大的节点，节点编号也较大。
（2）父节点的节点编号总是大于子节点的节点编号。
以上两点称为兄弟属性（sibling property）。在每一次调整节点权重值时，都需要相应的调整节点编号，以避免兄弟属性被破坏。在对某一个节点权重值进行“加一操作”时，应该首先检查该节点是否具有所在的块中的最大节点编号，如果不是，则应该将该节点与所在块中具有最大节点编号的节点交换位置。然后再对节点的权重值加。这样，由于该节点的节点编号已经处于原来所属块中的最大值，因此权重值加一之后兄弟属性仍然得到满足。最后，由于节点的权重发生了变化，必须递归地对节点的父节点进行加一操作。
在需要插入一个新符号时，总是先构造一个新的子树，子树包含NYT符号与新符号两个叶节点，然后将旧的NYT节点由这个子树替代。由于包含NYT符号的节点权重值为0，而包含新符号的叶节点的权重值为1，因此最终效果相当于原
NYT节点位置的权重值由0变为1。因此，下一步将试图对其父节点执行权重值“加一操作”。
对符号编码的方法与静态霍夫曼编码一致，每次符号编码完成以后，也将对包含符号的节点权值进行加一操作。将一个新的符号插入编码树或者输出某一个已编码符号后，相应的符号的出现次数增加了1，继而编码树中各种符号的出现频率发生了改变，不一定符合兄弟属性，按照上述方法进行调整，使其符合要求。
2.2 算术编码算法
算术编码完全抛弃了用特殊字符代替输入字符的思想。在算术编码中，输入的字符信息用0到1之间的数字进行编码，它用到两个基本的参数:符号的频
率及其编码间隔。对于输入的字符信息，算术编码后形成一个唯一的浮点数。算术编码的效率一般要优于哈夫曼编码，但实现要比哈夫曼编码复杂。
2.2.1 算术编码原理
图1 算术编码流程图
固定模式编码需要预先对符号序列中的符号进行预扫描，根据统计符号的概率来列出编码概率表。引入几个变量：low为编码间隔的低端，rang为编码间隔
的长度,ranglow为编码字符的间隔的低端, ranghigh为编码字符的间隔的高端。在固定模式编码中，ranglow和 ranghigh的编码概率不变。计算流程如图1。
用例子说明算术编码编解码原理，采用固定模式符号概率分配表见表1。若要编码字符串’eai’，则编码过程如图2 。
表1 算术编码字符概率分配表图2 算术编码示意图
2.2.2 算术编码解码原理
图3 解码流程图
从原理上讲，解码的过程是编码的逆过程，只要保证编码和解码使用同样的字符概率分配表，解码后的字符就不会出现误差。根据编码时所使用的字符概率区间分配表和压缩后的数值代码所在的范围，可以很容易确定第一个字符。设法
去掉第一个符号对区间的影响，找到下一个符号。重复以上操作，直到完成解码过程。计算流程如图3。
2.3 LZW编码算法
LZW编码的基本思想是建立一个字典，将输入字符串编码成定长的码流输出(通常为12位)，并在编码过程中动态生成字典，算法是自适应的。但传统LZW算法存在占用大量的字典容量、生成的字典项较多时查找效率低等缺陷。故讨论一种改进LZW编码压缩算法进，将字典初始化为16位，采用散列法和拉链法进行词条检索，采用阈值判断和LRU淘汰机制改进条目更新的方式，编码时采用自适应变码长方式。经测试，相比于传统LZW编码数据压缩算法，改进的算法对不同码长的数据的适应性更好，并且压缩比提高了约8%。
2.3.1 LZW编译码
LZW编码是一种基于字典模型的无损数据压缩方法，由Lempel-Ziv-Welch 共同提出。通过建立一个字符字典，用较短的码字表示较长的字符串，达到数据压缩的目的。在动态的建立字典的同时，字符串和码字之间逐渐建立关系。后续的字符串与字典进行比较，不断完善和壮大字典。生成的字典不需要随着数据一块存储和传输，在解压缩的过程中仍然能够重建一个完全相同的字典，从而进一步地提高压缩效率。在介绍LZ W编码流程之前，首先定义几个在LZ W编码、解码过程中出现的概念:
P:当前前缀，表示在编码算法中正在被处理的前缀
C:当前字符，表示在编码算法中当前确定的字符。
cW:当前码字，当前被处理字符串对应的码字。
pW:先前码字，先前被处理字符串对应的码字。
String.cW:当前码字对应的字符串。
String.pW:先前码字对应的字符串。
LZW编码过程:
建立初始字典，该初始字典中包含待处理字符数据流中所有可能出现的字符。同时，设置前缀P为空；读取字符串数据流中的下一个字符作为当前字符，送至C中；判断P+C是否已经存在字典之中，若存在:P=P+C，用C来扩展P，若
不存在：把表示前缀P的码字cW输出到编码数据流中。将字符串P+C按照顺序加入字典中，同时使P=C；判断字符数据流是否编码完毕，若编码完毕:编码完成，输出P所对应的码字cW到编码数据流结尾处，若未完成，则继续编码。
图4 LZW编码流程图
LZW译码过程:
建立初始字典，该初始字典中包含待处理字符数据流中所有可能出现的字符。读取编码数据流中的第一个码字cW。输出cW所对应的字符串String.cW到字符数据流中。
pW=cW，读入编码数据流中的下一个码字cW。判断cW对应的字符串String.cW 是否在字典中?若在字典中:将String.cW输出到字符数据流，P=String.pW，
C=String.pW字符串中的第一个字符，P+C添加到字典；若不在字典
中:P=String.pW，C=String.cW中的第一个字符，输出P+C到字符数据流，然后将P+C添加至字典。判断码字流中是否还有待译码字?是:返回步骤pW=cW；否:译码结束。
图5 LZW解码流程图
2.3.2 改进的LZW编码
LZW压缩算法的执行速度依赖于字典查找的速度。在LZW压缩算法中，若直接检索字典，编码的速度很低，同时时间复杂度较高，为O(n2)。因此，选择一种效率较高的字典存储和遍历索引的方式是提高LZW编码效率的主要途径。为了提高字典的存储和索引效率，引入散列表(Hash Table)来存储字典，只需通过关键字就可以确定结点的存储位置，这样能有效提高字符串表的检索效率。
为了提高编码的效率，采用可变长度的编码方法。在系统中，使用的可变编码位数从8位开始，当编码长度超过了8位的表示范围，则自动增加到9位编码，依次递增编码位数。但增加编码位数使得算法性能和执行效率都受到影响，因此，
设定编码长度的最大范围为12位，当编码超出12位(4096)表示范围，需要重新
开始字典的生成和编码。
当词条数目过多导致字典容量饱和时，需要重新生成字典，clear操作会严重影响压缩编码的压缩比和执行效率，因此，为了解决传统的LZW编码压缩效率低的问题，现作出以下改进:当字典中串表填满之后，不立即输出clear信号，删除字典表，而是继续输入一定长度的数据流，使用现有的字典表表对其进行压缩编码，同时计算出这时被压缩的数据流的压缩比，如果所得到的压缩比较低，满足系统要求即0R
R R<(其中R R为当前计算的压缩比，0R为系统给定的一个阀值)，则继续先前的操作;如果所得到的压缩比0R
R R>时，表示现在的字典表无法满足当前数据压缩的要求，则进行删除和重建字典表的操作。这样可以有效抑制那些突发的数据对整体压缩性能的影响，使得系统不会由于一些数据毛刺的影响导致多次删除和重建字典表，提高了LZW压缩算法的压缩比和执行效率。改进的LZW编码算法的软件流程图如下图6所示：
图6 改进的LZW算法实现流程图
可以通过流程图看出，改进的LZW编码方式主要在添加新词条字符串时，需要判断码长是否满足要求，同时当系统码长达到最大，即12位码长之后，是否输出clear信号需要通过判断一段数据流的压缩比后决定。
2.4 游程编码算法
行程编码RLE又称游程编码，这种压缩方法广泛的应用于各种图像格式的数
据压缩处理中，是压缩图像最简单的方法之一。
2.4.1 传统游程编码
游程编码技术是在给定的图像数据中寻找连续重复的数值，然后用两个字符取代这些连续值。传统的游程编码是由两个元素的序对组成，其中表示编码符号，表示游程长度，等于有相同编码符号的相同元素的数目。
这种方法在处理包含大量重复信息的数据时可以获得很好的压缩效率。但是如果连续重复的数据很少，则难获得较好的压缩比，甚至可能会导致压缩后的编码字节数大于处理前的图像字节数。
2.4.2 改进自适应游程编码算法
固定格式的常规游程编码与实际游程长度的适应能力差。因此，需要一种灵活的游程编码方式：遇到短游程用较短的字长描述，遇到长游程时自动用较长的码子描述。
从二进制的表达方式可以得到启发：二进制计数方法的实质是对不同位置的 比特分配不同的权重，而这些权重的分配能够描述任何一个整数。因此，最为理想的游程编码的k l 的字长应当等于游程的实际长度对应的二进制数的比特总数。但是游程的实际长度是随机的，因此解码器无法确切知道当前k l 的字长是多少。为此提出一种改进的游程编码算法。
仍然采用两个元素的序对),(10a a 组成，其中1a 等于原始码流长度对应的二进制数的比特，0a 表示1a 对应比特数的长度。设定一个游程指针(简称游针)和两个码表(O 码表和1码表)。0码表适合对连0编码，1码表适合对连l 编码。由统计特性知，连0远远大于连1，对于0码表来说，1a 往往比较长，因此0a 也相应比较大，考虑最大连0，把0a 取为4位。而对于1码表来说，1a 比较短，因此0a 也相应比较小，考虑最大连1，把0a 取为3位。
首先根据游针探测输入码元极性，判断是采用0码表还是1码表。选中码表后，游针通过计数器方式探测连续码流，得到连续码流长度n ；然后将码流长度转化为二进制码，得到1a ,同时计算1a 的长度，并转化为二进制码得到0a ；设原始码长为1x ，则1x 。转化为二进制可以采用如下运算：
),2,1(2mod ,2/1???===+n x y x x n n n n
依次把12,1,y y y y n n ???-就得到1a ，同理可得到0a 。最后合并},{10a a ，得到最终编码。
2.5 费诺-香农编码算法
由于霍夫曼编码法需要多次排序，当元素很多时不方便，为此费诺和香农分别单独提出类似的方法，使编码方法更简单。具体编码方法如下：
（1）把n x x ~1按概率由大到小，从上到下排成一列，然后把n x x ~1分成两组k x x ~1和n k x x ~1+并使得：∑∑+==≈n
k i i
k i i x p x p 11)()( （2）给两组中的i x 赋值，将概率大的一组赋为0，概率小的一组赋为1。这是该方法的赋值原则。
（3）把两组分别按（1）、（2）分组赋值，不断重复，直到每组只有一种输入元素为止。将每个i x 所赋的值依次排列起来就是费诺-香农编码。
2.6 一种新的无损图像压缩算法
本方法是一种新的二进制(位级)无损图像压缩方法——将错误纠正BCH 码引入到图像压缩算法中；将图像的二进制分为大小为7的码字，这些块进入到BCH 解码器，消除了校验位后，使得原来的块的大小减少到4位。
BCH 编码方式是将大小为K 位的块，通过增加m 位的校验位，形成—个长度为n 的码字。在本方法中，我们将n 的大小定义为7。这个值被选中后进行多次实验，得到较好的结果。图7示出了BCH 算法系统的框架。
图7 BCH 算法系统构造图
2.6.1压缩步骤
第一步：预处理步骤，将图像转换成二进制数字图像。
第二步：使用(7，4)BCH码解码器，将这些二进制数转换成一个由4位数据产生的长度为7的块。请注意，并非所有的长度为7位的块都是码字，也有长度为7的块是非编码字。因此，我们使用—个额外的位来区分码字和非码字。
第三步：生成二进制数的Huffman编码压缩图像文件。
第四步：添加位文件应用两种不同的算法：执行长度编码(RLE)算法嘲和哈夫曼编码算法。然后，将该文件添加到压缩的二进制文件中。图8为该方法的流程图。
图8 算法流程图
2.6.2 解压步骤
第一步：读压缩文件的标题，并从中提取补充位文件，然后通过应用哈夫曼解码器解码提取的文件，申请的RLE解码器，以增加位的方式使得文件返回其原来的形式。
第二步：对使用哈夫曼算法压缩的图像文件进行解码。
第三步：使用BCH编码。在这个过程中，将读取文件的所有位的信息。添加位的值决定了当前块K的大小，如果添加位当前的值是1，那么块的大小是4位，否则块的大小是7位。BCH编码器返回的块大小为4位到7位的原始大小，并返回BCH解码删除奇偶位。
第四步：图像没有任何数据丢失返回其原始状态。
3 常见无损压缩算法的总结
本文介绍了常见的无损压缩方法：静态及动态霍夫曼(Huf}nan)编码算法、算术编码算法、LZW ( lanpel-ziv-velch)编码及其改进算法、行程编码（又称游程编码，RLE）及改进自适应游程编码算法、费诺-香农编码算法和一种改进的编码方法。
3.1 Huffman编码算法分析
Huffman的编码方法充分利用了短码，编码效率比较高，且对编码设备的要求也比较简单，是综合性能较高的一种编码方法。但是，它也存在工作量大、编解码时问较长等缺陷，给实际应用带来很大困难。自适应霍夫曼编码方案在不需要对数据扫描两遍，而是随着编码的进行，逐步构造Huffman树。同时，这种编码方案对符号的统计也动态进行，随着编码的进行，同一个符号的编码可能发生改变。
3.2 算术编码算法分析
算术编码完全抛弃了用特殊字符代替输入字符的思想。在算术编码中，输入的字符信息用0到1之间的数字进行编码，它用到两个基本的参数:符号的频率及其编码间隔。对于输入的字符信息，算术编码后形成一个唯一的浮点数。算术编码的效率一般要优于哈夫曼编码，但实现要比哈夫曼编码复杂。
算术编码能最大限度地减小信息的冗余度，与Huffman编码方法相比，在同样的计算机系统上，算术编码可以得到更好的压缩效果，但却要消耗也许几十倍的计算时间，因此无法成为日常使用的压缩方法。
3.3 LZW编码算法分析
LZW编码属于字典编码，其原理是利用字典把每个字符串编码为一个标识，
利用查字典的方法找出重复出现的字符串，以标识来代替字符串，从而达到压缩的目的。LZW编码实现的基本思想是：读取字符串；如果在字典中找到匹配，那么用字典地址代替该字符串，并继续下一个查找，直到查找不到，则把未查找的字符串加入字典；读入下一个字符，循环上述过程，直到结束。LZW压缩算法也存在着一些不足之处，故讨论一种改进的LZW编码数据压缩算法，对传统LZW 编码数据压缩算法进行了改进，将字典初始化为16位，采用散列法和拉链法进行词条检索，采用阈值判断和LRU淘汰机制改进条目更新的方式，编码时采用自适应变码长方式。相比于传统LZW编码数据压缩算法，改进的算法对不同码长的数据的适应性更好，并且压缩比提高了约8%。
3.4 游程编码算法分析
游程编码(run-length encoding)是把一串连续的重复值(如图像的像素值)用一个单独的值和一个计数值来取代。对有大面积的连续阴影或者颜色相同子块的图像，使用这种方法实现简单，压缩效果很好。
传统的游程编码方法，往往导致较短游程的编码位数大于较短游程长度的自然位数，当二元序列中较短游程较多时，较短游程重新编码所导致的数据膨胀会严重影响二元序列的压缩效能。自适应游程编码是一种对小波域经数学形态学处理得到的小波显著系数的有效编码方式。图像小波分解。经数学形态学膨胀处理后，位平面将出现大量极长的连“0”，利用游程编码将是非常有效的。改进的自适应游程编码算法最突出的新特点是其可以将原始比特流转换成码长的二进制编码。实验结果表明，当连续码流相等的情况下，改进的算法可以有效减少编码长度。
3.5 费诺-香农编码算法分析
费诺-香农编码算法与霍夫曼编码有类似之处，但霍夫曼编码法需要多次排序，当元素很多时不方便，费诺-香农编码算法使编码方法更简单。
3.6 新的无损压缩算法分析
本文中，详细介绍了一种新的无损图像压缩方案。新的二进制(位级)无损图像压缩方法——将错误纠正BcH码引入到图像压缩算法中；将图像的二进制分为大小为7的码字，这些块进入到BCH解码器，消除了校验位后，使得原来的块的
大小减少到4位。实验结果表明，此压缩算法是有效的，并给出了一个很好的压缩比，而且不丢失数据。BCH码的使用在提高压缩比方面比单纯霍夫曼压缩的结果要好。
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图像压缩编码方法综述 概述： 近年来, 随着数字化信息时代的到来和多媒体计算机技术的发展, 使得人 们所面对的各种数据量剧增, 数据压缩技术的研究受到人们越来越多的重视。 图像压缩编码就是在满足一定保真度和图像质量的前提下，对图像数据进行变换、编码和压缩，去除多余的数据以减少表示数字图像时需要的数据量，便于 图像的存储和传输。即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。 图像压缩编码原理： 图像数据的压缩机理来自两个方面:一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩；二是利用人眼的视觉特性。 图像数据的冗余度又可以分为空间冗余、时间冗余、结构冗余、知识冗余 和视觉冗余几个方面。 空间冗余：在一幅图像中规则的物体和规则的背景具有很强的相关性。 时间冗余：电视图像序列中相邻两幅图像之间有较大的相关性。 结构冗余和知识冗余：图像从大面积上看常存在有纹理结构，称之为结构 冗余。 视觉冗余：人眼的视觉系统对于图像的感知是非均匀和非线性的，对图像 的变化并不都能察觉出来。 人眼的视觉特性： 亮度辨别阈值：当景物的亮度在背景亮度基础上增加很少时，人眼是辨别 不出的，只有当亮度增加到某一数值时，人眼才能感觉其亮度有变化。人眼刚 刚能察觉的亮度变化值称为亮度辨别阈值。 视觉阈值：视觉阈值是指干扰或失真刚好可以被察觉的门限值，低于它就 察觉不出来，高于它才看得出来，这是一个统计值。 空间分辨力：空间分辨力是指对一幅图像相邻像素的灰度和细节的分辨力，视觉对于不同图像内容的分辨力不同。 掩盖效应：“掩盖效应”是指人眼对图像中量化误差的敏感程度，与图像 信号变化的剧烈程度有关。 图像压缩编码的分类： 根据编码过程中是否存在信息损耗可将图像编码分为: 无损压缩：又称为可逆编码(Reversible Coding)，解压缩时可完全回复原始数据而不引起任何失真； 有损压缩：又称不可逆压缩(Non-Reversible Coding)，不能完全恢复原始数据，一定的失真换来可观的压缩比。 根据编码原理可以将图像编码分为: 熵编码：熵编码是编码过程中按熵原理不丢失任何信息的编码。熵编码基
JPEG2000图像压缩算法标准剖析
JPEG2000图像压缩算法标准 摘要：JPEG2000是为适应不断发展的图像压缩应用而出现的新的静止图像压缩标准。本文介绍了JPEG2000图像编码系统的实现过程, 对其中采用的基本算法和关键技术进行了描述，介绍了这一新标准的特点及应用场合，并对其性能进行了分析。 关键词：JPEG2000；图像压缩；基本原理；感兴趣区域 引言 随着多媒体技术的不断运用，图像压缩要求更高的性能和新的特征。为了满足静止图像在特殊领域编码的需求，JPEG2000作为一个新的标准处于不断的发展中。它不仅希望提供优于现行标准的失真率和个人图像压缩性能，而且还可以提供一些现行标准不能有效地实现甚至在很多情况下完全无法实现的功能和特性。这种新的标准更加注重图像的可伸缩表述。所以就可以在任意给定的分辨率级别上来提供一个低质量的图像恢复，或者在要求的分辨率和信噪比的情况下提取图像的部分区域。 1.JPEG2000的基本介绍及优势 相信大家对JPEG这种图像格式都非常熟悉，在我们日常所接触的图像中，绝大多数都是JPEG格式的。JPEG的全称为Joint Photographic Experts Group，它是一个在国际标准组织(ISO)下从事静态图像压缩标准制定的委员会，它制定出了第一套国际静态图像压缩标准：ISO 10918－1，俗称JPEG。由于相对于BMP等格式而言，品质相差无己的JPEG格式能让图像文件“苗条”很多，无论是传送还是保存都非常方便，因此JPEG格式在推出后大受欢迎。随着网络的发展，JPEG的应用更加广泛，目前网站上80％的图像都采用JPEG格式。 但是，随着多媒体应用领域的快速增长，传统JPEG压缩技术已无法满足人们对数字化多媒体图像资料的要求：网上JPEG图像只能一行一行地下载，直到全部下载完毕，才可以看到整个图像，如果只对图像的局部感兴趣也只能将整个图片载下来再处理；JPEG格式的图像文件体积仍然嫌大；JPEG格式属于有损压缩，当被压缩的图像上有大片近似颜色时，会出现马赛克现象；同样由于有损压缩的原因，许多对图像质量要求较高的应用JPEG无法胜任。 JPEG2000是为21世纪准备的压缩标准，它采用改进的压缩技术来提供更高的解像度，其伸缩能力可以为一个文件提供从无损到有损的多种画质和解像选择。JPEG2000被认为是互联网和无线接入应用的理想影像编码解决方案。 “高压缩、低比特速率”是JPEG2000的目标。在压缩率相同的情况下，JPEG2000的信噪比将比JPEG提高30%左右。JPEG2000拥有5种层次的编码形式：彩色静态画面采用的JPEG 编码、2值图像采用的JBIG、低压缩率图像采用JPEGLS等，成为应对各种图像的通用编码方式。在编码算法上，JPEG2000采用离散小波变换（DWT）和bit plain算术编码（MQ coder）。此外，JPEG2000还能根据用户的线路速度以及利用方式(是在个人电脑上观看还是在PDA上观看)，以不同的分辨率及压缩率发送图像。 JPEG2000的制定始于1997年3月，但因为无法很快确定算法，因此耽误了不少时间，直到2000年 3 月，规定基本编码系统的最终协议草案才出台。目前JPEG2000已由ISO和
图像压缩算法性能的测试与分析工具
图像压缩算法性能的测试与分析工具1 蔡正兴，张虹 中国矿业大学计算机科学与技术学院，江苏徐州 (221008) 摘要：本文研究了图像压缩算法性能的评价方法，提出了图像压缩算法性能的测试算法，包括横向比较测试和纵向分解测试，并在此基础上设计并实现了压缩算法性能的测试与分析工具。该工具能够测试和分析压缩算法的性能，并自动生成各种分析图表，为用户提供了方便，具有较大的实用价值。为了提高评价的效率、准确性和全面性，文中提出了测试图像的选择方法和测试结果的分析方法，具有一定的理论意义。 关键词：压缩性能，测试方法，分析方法，图像选择方法 1. 引言 近年来，图像压缩得到快速发展[1]，各种算法层出不穷，比如有损的压缩算法可以在低失真的条件下达到高压缩比[2，3]，而无损的压缩算法则可以保证重建图像的无失真[4]。因此在实际应用中得知各种压缩算法的性能及特点是必要的。在评价图像压缩算法性能时主要考虑压缩比、重建质量、时间复杂度、空间复杂度和实现代价这几个方面[5]，其中较为重要的是压缩比、重建质量和时间复杂度。为了计算这些压缩性能指标，常常使用一些工具软件，比如在图像处理领域广泛使用的MATLAB系列软件，它提供了大量的内置函数[6]，操作方便，功能强大，但它不是评价图像压缩算法性能的专业工具，需要进行二次开发，不能有效的分析和评价压缩性能。其次，利用性能指标来评价压缩方法，尽管方便快捷，但还不能反映图像压缩算法的全部特点。例如，在考虑变换编码系统的失真性质时，一般采用MSE(均方误差)，有时利用MSE计算得到的重建质量很好，但视觉效果却不好，这是因为MSE对图像中的失真显著性不敏感[7]，可见，性能指标仅仅是对压缩算法进行宏观上的评价，无法评价每个过程对压缩性能的影响。再次，在评价压缩性能时，不可避免地要使用测试图像，用户在选择测试图像时带有随机性，不利于全面地评价压缩方法。针对这些不足，本文设计了图像压缩算法性能的测试与分析工具——AutoTA。AutoTA的目标是自动地对图像压缩算法进行测试与分析，并生成各种分析图表，全面的评价图像压缩算法的性能。AutoTA具有广泛的应用前景，科研人员利用AutoTA可横向比较各种压缩算法的性能，也可纵向分析压缩算法的特点；工程技术人员也可以根据AutoTA的测试结果，在实际应用中选择合适的图像压缩算法。 2. 压缩算法性能指标 压缩性能指标是评价压缩算法的重要方面，也是AutoTA分析图像压缩算法性能的重要依据，下面将描述相关的性能指标。 2.1压缩比 压缩比是指压缩过程中输入数据量和输出数据量之比，反映了图像压缩算法的压缩性能，当压缩比小于1时为正压缩，当压缩比大于1时为负压缩。压缩比的计算公式为： 1本课题得到国家自然科学基金项目(编号：60372102)、教育部博士点基金项目(编号：20030290011)、软件新技术国家重点实验室课题(编号：A200309)资助。
浅析图像压缩编码方法
Computer Knowledge and Technology 电脑知识 与技术第6卷第23期(2010年8月)浅析图像压缩编码方法 徐飞 （闽西职业技术学院，福建龙岩364021） 摘要：该文描述了图像压缩编码的概念，原理以及主要分类，介绍了目前常见的三种图像压缩编码方法的原理，特点以及简单讨论了其中两种方法的MATLAB 代码实现。 关键词：图像压缩编码；编码原理；编码分类；编码方法；MATLAB 中图分类号：TP301文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2010)23-6584-03 Analysis of the Image Compression Coding Method XU Fei (Minxi Vocational &Technical College,Longyan 364021,China) Abstract:This paper is mainly about the concept,principle and classification of image compression coding,introduces the concepts and characteristic of three kinds of image compression coding methods that are common used,and discusses how to using matlab to accomplish the two common methods which mentions in the front. Key words:image compression coding;coding principle;coding classification;coding method;MATLAB 现代社会是信息社会，随着信息技术的发展，图像信息被广泛应用于多媒体通信、计算机系统和网络中。因为对图像的要求越来越高，图像信息量也越来越大，所以在传输之前需要进行信息处理，必须采用合适的方法对其进行压缩，因此有必要对图像压缩编码方法进行研究。 1图像压缩编码 1.1概述 图像压缩编码就是在满足一定保真度和图像质量的前提下，对图像数据进行变换、编码和压缩，去除多余的数据以减少表示数字图像时需要的数据量，便于图像的存储和传输。即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。 1.2图像压缩编码原理 图像数据的压缩机理来自两个方面:一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩；二是利用人眼的视觉特性。 1.2.1图像数据的冗余度 1)空间冗余： 在一幅图像中规则的物体和规则的背景具有很强的相关性。 2)时间冗余：电视图像序列中相邻两幅图像之间有较大的相关性。 3)结构冗余和知识冗余： 图像从大面积上看常存在有纹理结构，称之为结构冗余。 4)视觉冗余：人眼的视觉系统对于图像的感知是非均匀和非线性的，对图像的变化并不都能察觉出来。 1.2.2人眼的视觉特性 1)亮度辨别阈值：当景物的亮度在背景亮度基础上增加很少时，人眼是辨别不出的，只有当亮度增加到某一数值时，人眼才能感觉其亮度有变化。人眼刚刚能察觉的亮度变化值称为亮度辨别阈值。 2)视觉阈值：视觉阈值是指干扰或失真刚好可以被察觉的门限值，低于它就察觉不出来，高于它才看得出来，这是一个统计值。3)空间分辨力：空间分辨力是指对一幅图像相邻像素的灰度和细节的分辨力，视觉对于不同图像内容的分辨力不同。 4)掩盖效应：“掩盖效应”是指人眼对图像中量化误差的敏感程度，与图像信号变化的剧烈程度有关。 1.3图像压缩编码的分类 根据编码过程中是否存在信息损耗可将图像编码分为: 1)无损压缩:又称为可逆编码(Reversible Coding)，解压缩时可完全回复原始数据而不引起任何失真； 2)有损压缩:又称不可逆压缩(Non-Reversible Coding)，不能完全恢复原始数据，一定的失真换来可观的压缩比。 根据编码原理可以将图像编码分为: 1)熵编码：熵编码是编码过程中按熵原理不丢失任何信息的编码。熵编码基本原理是给出现概率大的信息符号赋予短码字，出收稿日期：2010-06-10 作者简介；徐飞（1982-），男，福建龙岩人，闽西职业技术学院，助教，理学学士，主要研究方向为数字图象，软件开发，软件测试。ISSN 1009-3044Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.6,No.23,August 2010,pp.6584-6586,6589E-mail:eduf@https://www.docsj.com/doc/9f9962749.html, https://www.docsj.com/doc/9f9962749.html, Tel:+86-551-56909635690964
无损压缩算法的比较和分析
Adaptive-Huffman-Coding 自适应霍夫曼编码 压缩比：1.79 分析： 霍夫曼算法需要有关信息源的先验统计知识，而这样的信息通常很难获得，即使能够获得这些统计数字，符号表的传输仍然是一笔相当大的开销。 自适应压缩算法能够解决上述问题，统计数字是随着数据流的到达而动态地收集和更新的。概率再不是基于先验知识而是基于到目前为止实际收到的数据。随着接收到的符号的概率分布的改变，符号将会被赋予新的码字，这在统计数字快速变化的多媒体数据中尤为适用。 Lempel-Ziv-Welch 基于字典的编码 压缩比：1.86 分析： LZW算法利用了一种自适应的，基于字典的压缩技术。和变长编码方式不同，LZW使用定长的码字（本次实验使用12位定长码字）来表示通常会在一起出现的符号/字符的变长的字符串。 LZW编码器和解码器会在接受数据是动态的创建字典，编码器和解码器也会产生相同的字典。 编码器的动作有时会先于解码器发生。因为这是一个顺序过程，所以从某种意义上说，这是可以预见的。
算术编码（arithmetic coding） 压缩比：2 分析： 算术编码是一种更现代化的编码方法，在实际中不赫夫曼编码更有效。 算术编码把整个信息看作一个单元，在实际中，输入数据通常被分割成块以免错误传播。 算术编码将整个要编码的数据映射到一个位于[0,1)的实数区间中。并且输出一个小于1同时大于0的小数来表示全部数据。利用这种方法算术编码可以让压缩率无限的接近数据的熵值，从而获得理论上的最高压缩率。 比较分析： 一般来说，算术编码的性能优于赫夫曼编码，因为前者将整个消息看作一个单元，而后者受到了必须为每一个符号分配整数位的限制。 但是，算术编码要求进行无限精度的实数运算，这在仅能进行有限精度运算的计算机系统是无法进行的。随着研究的深入，有学者提出了一种基于整数运算的算术编码实现算法。在编码和解码的过程还需要不时的调整区间大小，以免精度不足，加大了实现的难度。 在3种无损压缩算法中，LZW算法相对来说，实现最为简单，但其压缩效果要在数据源足够大的时候，才能显现出来。
几种视频压缩算法对比
视频压缩算法对比 视频2008-05-23 10:10:09 阅读557 评论0 字号：大中小订阅 视频压缩标准及比较原始的数字视频信号的数据量是相当惊人的，例如，NTSC 图像以大约640X480的分辨率，24bist/象素，每秒30帧的质量传输时，则视频数据有640X480x24X30=221Mb/S或28MB/s秒，显然这样庞大的数据流对大多数传输线路来说是无法承受的，而且也是无法存储的。为此人们开始专门研究将这些视频、音频数据流进行压缩。很多压缩编码标准相继推出，主要有JPEG月吐一JPEG‘，幻，_H.261旧.263和MPEG等标准。其中JPEG标准主要是用在静止图像的压缩。M一PJEG是将PJEG改进后用到运动图像上，在压缩比不高时，有较好的复现图像质量，但占用存储空间大;在压缩比高的情况下，复现图像质量差。.H261爪.263标准是专门为用于图像质量要求不高的视频会议和可视电话设计。MpEG(MovnigPictureExPertGorPu即活动图像专家组)。它是由150(国际标准化组织)和正(c国际电工委员会)于1988年联合成立的。专门致力于运动图像及伴音编码标准化工作。它们推出了MPEG编码标准【1卜，1l。到现在为止，专家组己制定了MPEG一1，MPEG一2和MPEG一4三种标准，由于其标准化、较大的压缩比及较高的画面质量，成为视频压缩系统首选算法。 MPEGI是一种压缩比高但图像质量稍差的技术;而MPEGZ技术主要专注于图像质量，压缩比小，因此需要的存储空间就大;MPEG4技术是时下比较流行的技术，使用这种技术可以节省空间、提高图像质量、节省网络传输带宽等优点。 来自：https://www.docsj.com/doc/9f9962749.html,/blog/static/80720305200842310109120/
浅谈无损压缩算法
龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/9f9962749.html, 浅谈无损压缩算法 作者：孔凡龙,程思远,关迅 来源：《电脑知识与技术》2011年第22期 摘要：该文介绍了经典的Huffman编码和目前压缩比最高的PAQ系列压缩算法，包括Huffman编码的原型，改进后的自适应Huffman编码及他们各自的实现方法和优缺点，PAQ系列压缩算法是如何进行上下文建模，预测和编码的。 关键词：无损压缩；Huffman；PAQ 中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)22-5466-02 在信息高速发展的今天，人们进行交流沟通的数据量相当的庞大，如何更好，更快的传输和存储数据已成为一个重大的问题，单纯地提高存储容量，并不能从根本解决问题，而数据的压缩是解决这一问题的重要方法。从无损音乐格式ape到文档的存储，数据的无损压缩已广泛应用于各个领域。 1 无损压缩概述 数据压缩是按照特定的编码机制用比未经编码少的数据位（或者其它信息相关的单位）表示信息的过程。无损压缩是利用数据的统计冗余进行压缩，可完全回复原始数据而不引起任何失真，但压缩率是受到数据统计冗余度的理论限制，一般为20%到50%。这类方法广泛用于 文本数据，程序和特殊应用场合的图像数据的压缩。 2 无损压缩算法Huffman和PAQ 2.1 基于Huffman编码的压缩 2.1.1 静态Huffman和动态Huffman编码 Huffman编码使用变长编码表对源符号进行编码，其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的，出现次数多的符号使用较短的编码，出现次数少的则使用较长的编码，这便使编码之后的符号串的平均长度降低，从而达到无损压缩数据的目的。Huffman编码是通过构建最优二叉树即带权路径长度最小的二叉树，来实现对数据的编码。Huffman编码的过程： （1）对数据中的源符号的种类和数量进行统计，共有n个源符号，其出现的频率分别为w1,w2...wn；
图像的无损压缩程序设计 霍夫曼编码
成绩评定表
课程设计任务书
摘要 哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，以哈夫曼树—即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，经常应用于数据压缩。在计算机信息处理中，“哈夫曼编码”是一种一致性编码法（又称"熵编码法"），用于数据的无损耗压缩。这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符（例如某文件中的一个符号）进行编码。这张编码表的特殊之处在于，它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的（出现概率高的字符使用较短的编码，反之出现概率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低，从而达到无损压缩数据的目的）。 本课题通过MATLAB编写适当的函数，对一个随机信源进行哈夫曼编码，得出码字，平均码长和编码效率。从而理解信源编码的基本思想与目的以及哈夫曼编码方法的基本过程与特点，并且提高综合运用所学理论知识独立分析和解决问题的能力。 关键字：哈夫曼；信源编码；MATLAB
目录 1设计目的及相关知识 (1) 1.1设计目的 (1) 1.2图像的霍夫曼编码概念 (1) 1.3Matlab图像处理通用函数 (1) 2课程设计分析 (3) 2.1 图像的霍夫曼编码概述 (3) 2.2 图像的霍夫曼编码举例 (4) 3仿真 (6) 4结果及分析 (9) 5附录 (12) 结束语 (15) 参考文献 (16)
1设计目的及相关知识 1.1设计目的 1）了解霍夫曼编码的原理。 2）理解图像的霍夫曼编码原理，了解其应用，掌握图像的霍夫曼编码的方法。3）对图像编码程序设计进行较深入的认识，对知识牢固掌握。 4）掌握图像霍夫曼编码的整个过程及其中的注意事项。 5）了解图像无损压缩的目的及好处。 1.2图像的霍夫曼编码概念 所谓霍夫曼编码的具体方法：先按出现的概率大小排队，把两个最小的概率相加，作为新的概率和剩余的概率重新排队，再把最小的两个概率相加，再重新排队，直到最后变成1。每次相加时都将“0”和“1”赋与相加的两个概率，读出时由该符号开始一直走到最后的“1”，将路线上所遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的顺序排好，就是该符号的霍夫曼编码 1.3 Matlab图像处理通用函数 colorbar 显示彩色条 语法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage从坐标轴取得图像数据 语法：A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimage imshow显示图像 语法：imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow(...) montage 在矩形框中同时显示多幅图像 语法：montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage(...)
视频压缩编码及常用格式
视频压缩编码及常用格式 数据压缩编码已经拥有很长的历史，压缩编码的理论基础是信息论。从信息的角度看，压缩就是去除数据中的消除冗余。即保留不确定的信息，去除确定的信息，用一种更接近信息本质的描述来代替原有冗余的描述压缩的目的是在尽可能保证视觉效果的前题下减少数据率。视频压缩比是指压缩后的数据量与压缩前的数据量之比。由于视频是连续的静态图像，因此其压缩编码算法与静态图像的压缩算法有某些共同的地方，但是运动的视频还有其本身的特性，因此在压缩是还要考虑其运动特性，这样才能达到高效果压缩的目的。 自从上世纪四十年代第一台电视机问世以来，视频技术的研究与应用已经有近六十年的历史。当前电视技术均为模拟视频技术，经过几十年的发展和完善，已经十分成熟。世界通行的模拟电视制式主要有：PAL（欧洲、中国）NTSC（北美、日本）和SECAM（法国）。 随着计算机技术近二十年的发展，特别是九十年代以来互联网的广泛应用，多媒体数字视频技术已经成为了当前信息科学中十分活跃的研究方向。数字化技术的引用。使得对视频信号的捕获、处理、压缩和储存都有了革命性的进步特别是在视频数据的压缩和储存上。国际电信联合会（ITC）于1990年正式提出了ITU-TH261建议，这是第一个关于使用化视频图像压缩编码的国际标准提议。九十年代中，IUT在该建议上提出了MPEG1、MPEG2、MPEG4、H.263和JPEG2000等压缩标准。这些标准的制定和颁布，极大的促进了数字视频压缩与编码技术的研究和实用化。 视频编码标准的发展 视频编码技术在近年得到了迅速的发展和广泛的应用，并在日渐成熟，起标准是多个视频编码国际化标准的制定与应用，即国际标准化组织ISO和国际电工委员会IEC关于静态图像的编码标准JPEG、国际电信联盟ITU-T关于电视、电话会议的视频编码标准H261、H.263及H.264和ISO/TEC关于活动图像的编码标准MPEG-1,MPEG-2、MPEG-4等。这些标准图像编码算法融合了各种性能优良的图像编码方法，代表了目前编码的发张水平。 MPEG-1 MPEG-1标准于1993年8月公布，用于传输1.5Mbps数据传输的数据储存媒体运动图像及其伴音的编码。该标准包括五个部分：第一：说明如何根据第二部（视频）以及第三部分（音频）的规定，对音频和视频进行复合编码。第四部分说明检验解码器或编码器的输出比流符合前三部分规定的过程。第五部分是一个用完整的C语言实现的编码和解码器。 MPEG-1取得一连串的成功，如VCD和MP3的大量使用，可携式MPEG-1摄像
图像无损压缩算法综述
图像无损压缩算法综述 【摘要】本文介绍了常见的图像无损压缩方法：静态及动态霍夫曼(Huffman)编码算法、算术编码算法、LZW ( lanpel-ziv-velch)编码及其改进算法、行程编码（又称游程编码，RLE）及改进自适应游程编码算法、费诺-香农编码算法和一种改进的编码方法。简要分析了各种算法的优缺点。 【关键词】霍夫曼算术编码 LZW 行程编码费诺-香农编码 1 前言 随着技术的不断发展，多媒体技术和通讯技术等对信息数据的存储和传输也提出了更高的要求，给现有的有限带宽带来更严峻的考验，尤其是具有庞大数据量的数字图像通信。存储和传输的高难度极大地制约了图像通信的发展，因此对图像信息压缩技术的研究受到了越来越多的关注。压缩数据量是图像压缩的首要目的，但保证压缩后图像的质量也是非常重要的，无损压缩是指能精确恢复原始图像数据的压缩方法，其在编码压缩过程中没有图像信号的损失。本文介绍了常见的无损压缩方法：静态及动态霍夫曼(Huffman)编码算法、算术编码算法、LZW ( lanpel-ziv-velch)编码及其改进算法、行程编码（又称游程编码，RLE）及改进自适应游程编码算法、费诺-香农编码算法和一种改进的编码方法。 2 常见图像无损压缩算法 2.1 霍夫曼算法 Huffman算法是一种用于数据压缩的算法，由D.A.Huffman最先提出。它完全依据字符出现概率来构造平均长度最短的编码，有时称之为最佳编码，一般叫做Huffman编码。频繁使用的数据用较短的代码代替，较少使用的数据用较长的代码代替，每个数据的代码各不相同。这些代码都是二进制码，且码的长度是可变的。 2.1.1 静态霍夫曼编码 步骤：
PNG图像的压缩算法
PNG图像格式的压缩算法 便携式网络图形（Portable Network Graphics）简称为PNG，它是一种无损压缩的位图图形格式，其含有以下几种特性： 1、支持256色调色板技术以产生小体积文件 2、支持最高48位真彩色图像以及16位灰度图像 3、支持阿尔法通道（Alpha Channel，表示图片的透明度和半透明度）的透明/半透明 性 4、支持图像亮度的伽马校正（Gamma校准，用来针对影片或是影像系统里对于光线的 辉度 (luminance) 或是三色刺激值 (tristimulus values)所进行非线性的运算或 反运算）信息 5、使用了无损压缩的算法 6、使用了循环冗余校验（CRC，用来检测或校验数据传输或者保存后可能出现的错误） 防止文件出错 一、 PNG格式的文件结构 PNG定义了两种类型的数据块：一种是PNG文件必须包含、读写软件也都必须要支持的关键块（critical chunk）；另一种叫做辅助块（ancillary chunks），PNG允许软件忽略它不认识的附加块。这种基于数据块的设计，允许PNG格式在扩展时仍能保持与旧版本兼容。 关键数据块中有4个标准数据块： 1、文件头数据块IHDR(header chunk)：包含有图像基本信息，作为第一个数据块出现 并只出现一次。 2、调色板数据块PLTE(palette chunk)：必须放在图像数据块之前。 3、图像数据块IDAT(image data chunk)：存储实际图像数据。PNG数据允许包含多个 连续的图像数据块。 4、图像结束数据IEND(image trailer chunk)：放在文件尾部，表示PNG数据流结束 二、PNG格式文件的压缩算法 PNG格式文件采用的是从LZ77派生的一个称为DEFLATE的非专利无失真式压缩算法，这个算法对图像里的直线进行预测然后存储颜色差值，这使得PNG经常能获得比原始图像更大的压缩率。
基于DCT和DWT的遥感图像压缩算法比较_严俊雄
第8卷 第19期 2008年10月1671-1819(2008)18-5439-07 科 学 技 术 与 工 程 Sc ience T echno l ogy and Eng i nee ri ng V ol 18 N o 119 O ct . 2008Z 2008 Sci 1T ech 1Engng 1 基于DCT 和D W T 的遥感图像压缩算法比较 严俊雄 1,2 王 文1 李子扬 2,3 李 安1 陈 勃 1 (中国科学院对地观测与数字地球科学中心,北京100086;中国科学院研究生院2,北京100080;中国科学院光电研究院3,北京100080) 摘 要 由于遥感图像具有数据量大、分辨率高、覆盖范围广、纹理复杂、细节多、灰度变化大、目标小、空间相关性较差等特点,很难对其进行高比例压缩。因此遥感图像的及时显示、共享与数据传输问题,一直是遥感数据存储、处理与分析过程中存在的技术瓶颈。另一方面,在目前网络带宽有限的情况下,这也为G IS(地理信息系统)信息的实时动态应用造成了困难。因此,图像压缩在遥感数据存储、传输与共享等应用上有很重要的作用。探讨应用在遥感领域的DCT (JPEG )和D W T (JPEG 2000,EC W,M R SI D )算法,然后采用基于这些算法的技术工具比较压缩重建后图像的质量。最后,针对不同的遥感应用提出了一些建议。 关键词 DCT D W T 遥感图像 图像压缩中图法分类号 TP75111; 文献标志码 A 2008年6月19日收到 中国科学院知识创新工程青年人才领域 前沿项目资助 第一作者简介:严俊雄(1983)),男,中国科学院对地观测与数学地球科学中心研究生,研究方向:遥感卫星数据处理,E-m ai:l j xy -an@rs gs 1ac 1cn 。 所有图像压缩技术都是通过降低数据冗余度来达到压缩的目的。图像压缩分为无损压缩和有损压缩。无损压缩是指数据经过压缩后信息不受损失,还能完全恢复到压缩前的原样。有损压缩允许压缩过程中损失一定的信息,虽然不能完全恢复图像,但是所损失的部分应对原始图像的影响较小,但却提高了压缩比。根据编码理论,图像压缩又可分为概率统计编码、预测编码,变换编码等。常用的霍夫曼编码、算术编码、游程编码和LZ W 编码就都属于概率统计编码。由于这些编码都是基于图像的统计特性,因此压缩高冗余图像可以获得高压缩比,低冗余图像则对应低压缩比。预测编码则首先预测目标值,然后根据预测值与实际值的差进行量化和编码,最后在接收端解码,根据预测值和解码值重建图像。DPC M (D ifferentia l Pu lse Code M odu lation),作为最重要的预测编码方法,易于硬件实现,在许多领域得到了广泛的应用。它的最大的 弱点是降低了抗误码能力,容易造成误码扩散现象。 随着近年来数学方法与工具的发展,变换编码获得了长足的发展,成为了最有效的压缩方法之一。变换编码的基本思想是从频域(变换域)的角度减小数据相关性,通过正交变换将数据从相关性很强的空间域变换到相关性较弱的变换域,并通过保留方差较大的变换系数,舍弃方差较小的变换系数来实现压缩。常用的变换有K I 变换、DCT 变换、DST 变换、DFT 变换及D WT 变换等。作为最成熟的技术,DCT (D iscrete Cosi n e Transfo r m ,离散余弦变换)在很多领域得到了广泛应用。而D W T (D is -creteW ave letT ransfor m ,离散小波变换)因为其显著的特点也引起了越来越多的注意,许多学者进行了深入的研究。一系列基于DCT 和D W T 的压缩算法和工具涌现出来。本文主要讨论并比较基于DCT 和DWT 的压缩算法。 另外,基于自相似性和尺度变化无限性的分形图像压缩方法能获得相当高的压缩比和很好的压缩效果,具有很大的潜力。但这项技术还不够成熟,在图像压缩领域还不占主导地位。 1 遥感图像压缩的分类 遥感图像压缩可分为星上无损压缩、星上有损
AE的编码压缩方法
AE 编码压缩方案 AVI用的最多 AVI为后缀的视频文件，其采用的压缩算法可能不同，需要相应的解压软件才能识别和回放该AVI文件。各种编码生成的AVI文件的大小和质量是不同的，对系统和硬件要求也不同。 常见的视频编码 1、Cinepak Codec by Radius 它最初发布的时候是用在386的电脑上看小电影，在高数据压缩率下，有很高的播放速度。利用这种压缩方案可以取得较高的压缩比和较快的回放速度，但是它的压缩时间相对较长。 2、Microsoft Video 1 用于对模拟视频进行压缩，是一种有损压缩方案，最高仅达到256色，它的品质就可想而知，一般还是不要使用它来编码AVI。 3、Microsoft RLE 一种8位的编码方式，只能支持到256色。压缩动画或者是计算机合成的图像等具 大面积色块的素材可以使用它来编码，是一种无损压缩方案。 4、Microsoft H.261和H.263 Video Codec 用于视频会议的Codec，其中H.261适用于ISDN、DDN线路，H.263适用于局域网，不过一般机器上这种Codec是用来播放的，不能用于编码。 5、Intel Indeo Video R3.2 所有的Windows版本都能用Indeo video 3.2播放AVI编码。它压缩率比Cinepak大， 但需要回放的计算机要比Cinepak的快。 6、Intel Indeo Video 4和5 常见的有4.5和5.10两种，质量比Cinepak和R3.2要好，可以适应不同带宽的网络，但必须有相应的解码插件才能顺利地将下载作品进行播放(一般在Windows里已经有了)。适用于装了Intel 公司MMX以上CPU的机器(多数奔腾的机器也差不多该进垃圾堆了吧)，回放效果优秀。如果一定要用AVI的话，推荐使用5.10，在效果几乎一样的情况下，它有更快的编码速度和更高的压缩比。 7、Intel IYUV Codec 使用该方法所得图像质量极好，因为此方式是将普通的RGB色彩模式变为更加紧凑的YUV色彩模式。如果你想将AVI压缩成MPEG-1的话，用它得到的效果比较理想，只是它的块头太大了(恐怕你得考虑一下磁盘空间了)。 8、Microsoft MPEG-4 Video codec --------------------------可以编辑的精品文档，你值得拥有，下载后想怎么改就怎么改---------------------------
图像压缩编码
多媒体技术实验—图像压缩编码 一、实验目的 1.了解有关数字图像压缩的基本概念，了解几种常用的图像压缩编码方式； 2.进一步熟悉JPEG编码与离散余弦变换（DCT）变换的原理及含义； 3.掌握编程实现离散余弦变换（DCT）变换及JPEG编码的方法； 4.对重建图像的质量进行评价。 二、实验原理 1、图像压缩基本概念及原理 图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3类： (1)无损压缩编码种类 哈夫曼（Huffman）编码，算术编码，行程（RLE）编码，Lempel zev编码。(2)有损压缩编码种类 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； 空间域方法：统计分块编码； 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)混合编码 JBIG，H.261，JPEG，MPEG等技术标准。 2、JPEG 压缩编码原理 JPEG是一个应用广泛的静态图像数据压缩标准，其中包含两种压缩算法(DCT 和DPCM)，并考虑了人眼的视觉特性，在量化和无损压缩编码方面综合权衡，达到较大的压缩比(25:1以上)。JPEG既适用于灰度图像也适用于彩色图像。其
中最常用的是基于DCT变换的顺序式模式，又称为基本系统。JPEG 的压缩编码大致分成三个步骤： (1)使用正向离散余弦变换(forward discrete cosine transform，FDCT)把空间域表示的图变换成频率域表示的图。 (2)使用加权函数对DCT系数进行量化，该加权函数使得压缩效果对于人的视觉系统最佳。 (3)使用霍夫曼可变字长编码器对量化系数进行编码。 3、离散余弦变换（DCT）变换原理 离散余弦变换（DCT）是一种实数域变换，其变换核为实数余弦函数，图像处理运用的是二维离散余弦变换，对图像进行DCT，可以使得图像的重要可视信息都集中在DCT的一小部分系数中。二维DCT变换是在一维的基础上再进行一次DCT变换，公式如下： 11 (0.5)(0.5) (,)()()(,)cos cos () N N i j i j F u v c u c v f i j u v N N u c u u ππ == ++ ???? =???? ???? = = ≠ ∑∑ (1) f为原图像，经DCT 变换之后，F为变换矩阵。(0,0) F是直流分量，其他为交流分量。上述公式可表示为矩阵形式： (0.5) (,)()cos T F AfA j A i j c i i N π = + ?? =?? ?? (2) 其中A是变换系数矩阵，为正交阵。 逆DCT 变换： (,)(,) T f i j A F u v A = (3) 这里我们只讨论两个N相等的情况，即图像为方形(行列数相等)，在实际应用中对不是方阵的数据都应先补齐再进行变换的。 4、图象质量评价 保真度准则是压缩后图象质量评价的标准。客观保真度准则：原图象和压缩图象
图像压缩技术的综述
题目：图像压缩技术的综述 学生姓名：徐欢学号： 系别：计算机与信息学院专业：计算机科学与技术 入学年份：年月 导师姓名：陈蕴谷职称学位：讲师硕士研究生 导师所在单位：中国科学院合肥物质研究院 完成时间年月 .引言 随着多媒体技术和通讯技术的不断发展，多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求，也给现有的有限带宽以严峻的考验，特别是具有庞大数据量的数字图像通信，更难以传输和存储，极大地制约了图像通信的发展，因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输，并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩，可以减轻图像存储和传输的负担，使图像在网络上实现快速传输和实时处理。 图像数据是用来表示图像信息的，如果不同的方法为表示相同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，有些数据必然代表了无用的信息，或者是重复的表示了其他数据表示的信息，前者成为数据冗余，后者成为不相干信息。图像压缩编码的主要目的，就是通过删除冗余的或者是不相干的信息，以尽可能地的数码率来存储和传输数字图像数据。 图像压缩编码技术可以追溯到年提出的电视信号数字化，到今天已经有多年的历史了。在此期间出现了很多种图像压缩编码方法，特别是到了年代后期以后，由于小波变换理论，分形理论，人工神经网络理论，视觉仿真理论的建立，图像压缩技术得到了前所未有的发展，其中分形图像压缩和小波图像压缩是当前研究的热点。本文对当前最为广泛使用的图像压缩算法进行综述，讨论了它们的优缺点以及发展前景。 图像编码基础 图像编码压缩是指在满足一定图像质量的条件下，用尽可能少的数据量来表示图像。编码技术比较系统的研究始于信息论，从此理论出发可以得到数据压缩的两种基本途径。一种是联合信源的冗余度也寓于信源间的相关性之中，去除他