视频图像压缩标准主要有哪些
图像压缩标准知多少
电子科技 2004年第7期（总第178期） 61 图像压缩标准知多少 徐庆征，镇桂勤 (西安通信学院二系，陕西 西安 710106) 摘 要 介绍了一些典型的静止图像压缩标准和活动图像压缩标准，并分析了各自的技术特点及其应用场合。 关键词 图像压缩；JPEG ；H.26x ；MPEG4 中图分类号 TN919.8 图像通信直观生动，包含极其丰富的信息，是人们传递信息的重要媒介。同时，巨大的数据量也给图像的采集、存储、处理和传输带来了极大的困难，严重影响了图像媒体成为主要媒体，因此，压缩数字图像信号的数码率就成为图像通信和图像信号处理领域的首要任务，受到全世界科技工作者的关注。 20世纪80年代以来，国际标准化组织(ISO)和国际电信联盟(ITU)组织了一批专家，开展了大量细致、全面的工作，陆续制定了一系列有关图像通信方面建议和标准，极大地推动了图像编码技术的发展与应用。这些标准可以归为两种类型：静止图像压缩标准和活动图像压缩标准(包括ITU-T 制定的H.263系列和ISO 制定的MPEG-x 系列)。 1 静止图像压缩编码标准 1.1 JBIG 标准 1988年，ISO 和ITU-T 成立了“联合二值图像专家组”(Joint Binary Image Expert Group ，JBIG)， 1991年10月提出了ITU-T T.82标准。这一标准确定了具有逐层、逐层兼容顺序和单层顺序3种模式的编码方法，并提出了获得任意低分辨率图像的方法。 1.2 JPEG 标准 收稿日期: 2004-04-21 1986年底，ISO 和ITU-T 成立了联合图像专家小组(Joint Photographic Experts Group ，JPEG)，该小组近年来一直致力于静止图像压缩算法的标准化工作。1991年3月正式提出ISO CD10918号建议草案“连续色调静止图像的数字压缩编码”(通常简称为JPEG 标准)，这是第一个适用于连续色调、多级灰度、彩色或黑白静止图像的国际标准。 JPEG 标准提供了一种无损编码的模式和3种有损编码模式(基于DCT 的顺序模式、基于DCT 的渐进模式、层次模式)。所有符合JPEG 的 遍解码器都必须支持基准模式，其他模式可作为选择项根据不同的应用目的来取舍。基准模式编解码框图如图1所示。 尽管JPEG 建议主要是应用于静止图像的编码技术，但是在某些场合也可将它应用于视频编辑系统。此时JPEG 把视频序列中的每一帧当作一幅静止图像来处理，这就是所谓的Motion JPEG 的处理方法。 1.3 JPEG-LS 标准 JPEG 组织从1994年开始征集新的无损/近无损(简称JPEG-LS)算法提案，并于1998年2月作 图1 JPEG 基准模式遍解码框图
基于MATLAB 的图像压缩处理其实现
基于MATLAB 的图像压缩处理及其实现 一．图像压缩的概念 从实质上来说，图像压缩就是通过一定的规则及方法对数字图像的原始数据进行组合和变换，以达到用最少的数据传输最大的信息。 二．图像压缩的基本原理 图像数据之所以能被压缩，就是因为数据中存在着大量冗余信息，另外还有相当数量的不相干信息，这为数据压缩技术提供了可能。 数据压缩技术就是利用数据固有的冗余性和不相干性，将一个大的数据文件转化成较小的文件，图像技术压缩就是要去掉数据的冗余性。 图像数据的冗余主要表现为：图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余；图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余；不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。 由于图像数据量的庞大,在存储、传输、处理时非常困难,因此图像数据的压缩就显得非常重要。
三．图像的编码质量评价 在图像编码中，编码质量是一个非常重要的概念，怎么样以尽可能少的比特数来存储或传输一幅图像，同时又让接收者感到满意，这是图像编码的目标。对于有失真的压缩算法，应该有一个评价准则，用来对压缩后解码图像质量进行评价。常用的评价准则有两种：一种是客观评价准则；另一种是主观评价准则。主观质量评价是指由一批观察者对编码图像进行观察并打分，然后综合所有人的评价结果，给出图像的质量评价。而对于客观质量评价，传统的编码方法是基于最小均方误差(MSE)和峰值信燥比(PSNR)准则的编码方法，其定义如下 MSE= (1) PSNR=101g( (2) 式中：Nx，Nr图像在x方向和Y方向的像素数，f(i,j)——原图像像素的灰度值，f(i,j)--处理后图像像素的灰度值。对于主观质量，客观质量评价能够快速有效地评价编码图像的质量，但符合客观质量评价标准的图像不一定具有较好的主观质量，原因是均方误差只是从总体上反映原始图像和压缩图像的差别，但对图像中的所有像点同等对待，因此并不能反映局部和人眼的视觉特性。对于图像信号，人眼是最终的信号接受者，因此在压缩时不仅要以MSE作为评价标准，还应当考虑到人的主观视觉特性。
0016算法笔记——【动态规划】图像压缩问题
0016算法笔记——【动态规划】图像压缩问题 1、问题描述： 在计算机中，常用像素点的灰度值序列{p1,p1,……p n}表示图像。其中整数p i,1<=i<=n，表示像素点i的灰度值。通常灰度值的范围是0~255。因此最多需要8位表示一个像素。 压缩的原理就是把序列{p1,p1,……pn}进行设断点，将其分割成一段一段的。分段的过程就是要找出断点，让一段里面的像素的最大灰度值比较小，那么这一段像素(本来需要8位)就可以用较少的位(比如7位)来表示，从而减少存储空间。 b代表bits,l代表length,分段是，b[i]表示每段一个像素点需要的最少存储空间(少于8位才有意义)，l[i]表示每段里面有多少个像素点，s[i]表示从0到i压缩为一共占多少存储空间。 如果限制l[i]<=255,则需要8位来表示l[i]。而b[i]<=8，需要3位表示b[i]。所以每段所需的存储空间为l[i]*b[i]+11位。假设将原图像分成 m段，那么需要位的存储空间。 图像压缩问题就是要确定像素序列{p1,p1,……pn}的最优分段，使得依此分段所需的存储空间最小。 2、最优子结构性质
设l[i],b[i],1<=i<=m是{p1,p1,……p n}的一个最优分段，则l[1],b[1]是{p1,……,p l[1]}的一个最优分段，且l[i],b[i],2<=i<=m是{p l[1]+1,……,p n}的一个最优分段。即图像压缩问题满足最优子结构性质。 3、递推关系 设s[i],1<=i<=n是像素序列{p1,p1,……p i}的最优分段所需的存储位数，则s[i]为前i-k个的存储位数加上后k个的存储空间。由最优子结构性质可得： ，式中 4、构造最优解 数组l[i],b[i]记录了最优分段所需的信息最优分段的最后一段的段长度和像素位数分别存储在l[n]和b[n]中,其前一段的段长度和像素位数存储于l[n-l[n]]和b[n-l[n]]中，依此类推，可在O(n)时间内构造最优解。 算法具体实现代码如下： [cpp]view plain copy 1.//3d7 动态规划图像压缩问题 2.#include "stdafx.h" 3.#include
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
多媒体图像压缩技术
多媒体图像压缩技术 2010级电子信息科学与技术刘小辉2010271022 摘要：随着计算机多媒体技术的不断发展，人们期望更高性能的图像压缩技术的出现。图像压缩是用最少的数据量来表示尽可能多的原图像的信息。多媒体数据压缩技术是现代网络发展的关键性技术之一。由于图像和声音信号中存在各种各样的冗余，为数据压缩提供了可能。数据压缩技术有无损压缩缩和有损压缩两大类，这些压缩技术又各有不同的标准。 Abstract:With the ever-growing multimedia technology, people are looking for ward to new image compression technologies with better performances. Image compression with the least amount of data is represented as much information of original image .Multimedia data compression technology is the modern network development of the key technology of. Because of the image and sound signal in the presence of various kinds of redundancy, compression of data is possible. Data compression technology of lossless and lossy compression two categories, these compression techniques and different standards. 关键字（Keyword）：多媒体数据压缩技术（Multimedia data compression technology） 无损压缩和有损压缩（Lossless and lossy compression） 图像和声音信号（The image and sound signal） 最少的数据量（The least amount of data） 随着计算机多媒体技术和通信技术的日益发展，以及网络的迅速普及，图像数据信息以
网络摄像机各种视频压缩格式的比较
网络摄像机各种视频压缩格式的比较 网络摄像机和视频服务器作为网络应用的新型产品，适应网络传输的要求也必然成为产品开发的重要因素，而这其中视频图像的技术又成为关键。在目前中国网络摄像机和视频服务器的产品市场上，各种压缩技术百花齐放，且各有优势，为用户提供了很大的选择空间。 JPEG 、M-JPEG 有相当一部分国内外网络摄像机和视频服务器都是采用JPEG，Motion-JPEG压缩技术，JPEG、M-JPEG采用的是帧内压缩方式，图像清晰、稳定，适于视频编辑，而且可以灵活设置每路的视频清晰度和压缩帧数。另外，因其压缩后的格式可以读取单一画面，因此可以任意剪接，特别适用与安防取证的用途。 Wavelet Transform 小波变换也属于帧内压缩技术，由于这种压缩方式移除了图像的高频成分，仅保留单帧图像信号，特别适用于画面变更频繁的场合，且压缩比也得到了一定的提高，因此也被一些网络摄像机和视频服务器所采用，例如，BOSCH推出的NetCam-4系列数字网络摄像机，深圳缔佳生产的NETCAM系列网络摄像机等。
H.263 H.263 是一个较为成熟的标准，它是帧间预测和变换编码的混合算法，压缩比较高，尤其适用低带宽上传输活动视频。采用H.263技术生产的网络型产品，其成本较为适中，软/硬件丰富，适合集中监控数量较多的需求，如深圳大学通信技术研究所开发的SF－10网络摄像机和SF-20视频服务器，深圳新文鼎开发的W750视频服务器和W74GM网络摄像机等采用的都是这一压缩技术。 MPEG-4 MPEG -4的着眼点在于解决低带宽上音视频的传输问题，在164KHZ 的带宽上，MPEG-4平均可传5－7帧/秒。采用MPEG-4压缩技术的网络型产品可使用带宽较低的网络，如PSTN，ISDN,ADSL等，大大节省了网络费用。另外，MPEG-4的最高分辨率可达720×576，接近DVD画面效果，基于图像压缩的模式决定了它对运动物体可以保证有良好的清晰度。MPEG-4所有的这些优点，使它成为当前网络产品生产厂商开发的重要趋势之一。 另外，也有部分厂商采用的是MPEG-1,MPEG-2压缩格式，除此之外，有的厂商还采用多种压缩技术相结合的方式，例如，有些国外推出的网络摄像机，其压缩方式就是MPEG-4,与JPEG相结合，在可以看到JPEG静止图像的同时，利用MPEG-4高级压缩功能，令到高
图像压缩方法综述
图像压缩方法综述 陈清早 (电信科学技术研究院PT1400158) 摘要：图像压缩编码技术就是对要处理的图像数据按一定的规则进行变换和组合,从而达到以尽可能少的数据流(代码)来表示尽可能多的数据信息。由于图像数据量的庞大,在存储、传输、处理时非常困难,因此图像数据的压缩就显得非常重要。图像压缩分为无损图像压缩和有损图像压缩或者分为变换编码、统计编码。在这里，我们简单的介绍几种几种图像压缩编码的方法，如：DCT编码、DWT编码、哈夫曼(Huffman)编码和算术编码。 关键字：图像压缩；DCT压缩编码；DWT压缩编码；哈夫曼编码；算术编码 1引言 在随着计算机与数字通信技术的迅速发展,特别是网络和多媒体技术的兴起,大数据量的图像信息会给存储器的存储容量、通信信道的带宽以及计算机的处理速度增加极大的压力。为了解决这个问题,必须进行压缩处理。图像数据之所以能被压缩，就是因为数据中存在着冗余。图像数据的冗余主要表现为：图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余；图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余；不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。数据压缩的目的就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比特数。信息时代带来了“信息爆炸”，使数据量大增，无论传输或存储都需要对数据进行有效的压缩。因此图像数据的压缩就显得非常重要。 在此，我们主要介绍变换编码的DCT编码和DWT编码和统计编码的哈夫曼(Huffman)编码和算术编码。 2变换编码 变换编码是将空域中描述的图像数据经过某种正交变换转换到另一个变换域(频率域)中进行描述，变换后的结果是一批变换系数，然后对这些变换系数进行编码处理，从而达到压缩图像数据的目的。主要的变换编码有DCT编码和DWT编码 1.1DCT编码 DCT编码属于正交变换编码方式，用于去除图像数据的空间冗余。变换编码就是将图像光强矩阵(时域信号)变换到系数空间(频域信号)上进行处理的方法。在空间上具有强相关的信号，反映在频域上是在某些特定的区域内能量常常被集中在一起，或者是系数矩阵的分布具有某些规律。我们可以利用这些规律在频域上减少量化比特数，达到压缩的目的。也就是说，图像变换本身并不能压缩数据，但变换后图像大部分能量集中到了少数几个变换系数上，再采用适当的量化和熵编码便可以有效地压缩图像。量化是对经过DCT变换后的频率系数进行量化，其目的是减小非“0”系数的幅度以及增加“0”值系数的数目，它是图像质量下降的最主要原因。 图像经DCT变换以后，DCT系数之间的相关性就会变小。而且大部分能量集中在少数的系数上，因此，DCT变换在图像压缩中非常有用，是有损图像压缩国际标准JPEG的核心。从原理上讲可以对整幅图像进行DCT变换，但由于图像各部位上细节的丰富程度不同，这种整体处理的方式效果不好。为此，发送者首先将输入图像分解为8*8或16*16块，然后再对每个图像块进行二维DCT变换，接着再对DCT系数进行量化、编码和传输；接收者通过对量化的DCT系数进行解码，并对每个图像块进行的二维DCT反变换。最后将操作完成后所有的块拼接起来构成一幅单一的图像。对于一般的图像而言，大多数DCT系数值都接近于0，所以去掉这些系数不会对重建图像的质量产生较大影响。因此，利用DCT进行图像压缩确实可以节约大量的存储空间。 由于图像可看成二维数据矩阵，所以在图像编码中多采用二维正交变换方式，然而其正交变换的计算量太大，所以在实用中变换编码并不是对整幅图像进行变换和编码，而是将图像分成若
摄像头视频采集压缩及传输原理
摄像头视频采集压缩及传输原理 摄像头基本的功能还是视频传输，那么它是依靠怎样的原理来实现的呢？所谓视频传输:就是将图片一张张传到屏幕，由于传输速度很快，所以可以让大家看到连续动态的画面，就像放电影一样。一般当画面的传输数量达到每秒24帧时，画面就有了连续性。 下边我们将介绍摄像头视频采集压缩及传输的整个过程。 一．摄像头的工作原理（获取视频数据） 摄像头的工作原理大致为：景物通过镜头（LENS）生成的光学图像投射到图像传感器表面上，然后转为电信号，经过A/D（模数转换）转换后变为数字图像信号，再送到数字信号处理芯片（DSP）中加工处理，再通过USB接口传输到电脑中处理，通过显示器就可以看到图像了。下图是摄像头工作的流程图： 注1：图像传感器（SENSOR）是一种半导体芯片，其表面包含有几十万到几百万的光电二极管。光电二极管受到光照射时，就会产生电荷。 注2：数字信号处理芯片DSP（DIGITAL SIGNAL PROCESSING）功能：主要是通过一系列复杂的数学算法运算，对数字图像信号参数进行优化处理，并把处理后的信号通过USB等接口传到PC等设备。 DSP结构框架: 1. ISP（image signal processor）（镜像信号处理器） 2. JPEG encoder（JPEG图像解码器） 3. USB device controller（USB设备控制器） 而视频要求将获取的视频图像通过互联网传送到异地的电脑上显示出来这其中就涉及到对于获得的视频图像的传输。 在进行这种图片的传输时，必须将图片进行压缩，一般压缩方式有如H.261、JPEG、MPEG 等，否则传输所需的带宽会变得很大。大家用RealPlayer不知是否留意，当播放电影的时候，在播放器的下方会有一个传输速度250kbps、400kbps、1000kbps…画面的质量越高，这个速度也就越大。而摄像头进行视频传输也是这个原理，如果将摄像头的分辨率调到640×480，捕捉到的图片每张大小约为50kb左右，每秒30帧，那么摄像头传输视频所需的速度为50×30/s＝1500kbps＝1.5Mbps。而在实际生活中，人们一般用于网络视频聊天时的分辨率为320×240甚至更低，传输的帧数为每秒24帧。换言之，此时视频传输速率将不到300kbps，人们就可以进行较为流畅的视频传输聊天。如果采用更高的压缩视频方式，如MPEG-1等等，可以将传输速率降低到200kbps不到。这个就是一般视频聊天时，摄像头所需的网络传输速度。 二．视频压缩部分 视频的压缩是视频处理的核心，按照是否实时性可以分为非实时压缩和实时压缩。而视频传输（如QQ视频即时聊天）属于要求视频压缩为实时压缩。 下面对于视频为什么能压缩进行说明。 视频压缩是有损压缩，一般说来，视频压缩的压缩率都很高，能够做到这么 高的压缩率是因为视频图像有着非常大的时间和空间的冗余度。所谓的时间冗余度指的是两帧相邻的图像他们相同位置的像素值比较类似，具有很大的相关性，尤其是静止图像，甚至两帧图像完全相同，对运动图像，通过某种运算（运动估计），应该说他们也具有很高的相关性；而空间相关性指的是同一帧图像，相邻的两个像素也具备一定的相关性。这些相关性
浅析动态图像采集压缩技术
浅析动态图像采集压缩技术 【摘要】在互联网飞速发展和广泛普及的今天，在实战中的具体功能、实际威力以及真实效果，使决策者和科技人员获得动态和感性的认识，有身临其境之感。在工业上，需要对一些多变的、有毒的、人类不宜久留的场合进行监测。在医疗上，则需要一些高级专家对异地的病人进行诊断和治疗，这些都是基于高保真实时准动态图像采集压缩和远程传输技术的综合实现。 1 系统设计思想 本系统的设计目标是基于互联网实现远程站点之间的高保真准动态图像的实时传输。整个系统贯彻如下设计思想：发送站点和接收站点都具有对图像质量的控制功能，以适应互联网传输率不稳定的情况；对图像采用多种类型的压缩技术，以适应不同的图像分辨率和环境要求；在互联网信道传输率较差时，能够启动自适应功能。 2 系统设计中的关键技术和优化策略 2.1 视频采集技术分析和选择 为了实时视频采集，需要安装相应的视频采集设备。即视频采集卡和摄像头等。并需要安装相应的驱动软件来支持这些设备的运行。 实际运行过程表明，上述分析是正确的。本系统设计中采用了overlay模式。这一选择对稳定性起到了较好的优化作用。 2.2 视频压缩、解压缩技术的优选和优化 针对视频应用中可能遇到的各种情况，本系统的压缩、解压缩模块设计采用三种压缩方案，使用时可以从中选择一种，以适应不同环境和不同需求。 一是国际通用的高压缩比方案H.263，该方案压缩比高，但图像质量较差，适用于网络传输性能较差的情况，该方案大体符合现场图像的处理要求。二是图像压缩质量最好、算法最先进的MPEG-4方案，该方案图像质量好，但压缩比较低，适用于网络传输性能良好的情况。三是在H.263的基础上作了较大幅度修改和优化的TH.263方案，该方案在压缩比与H.263相近的情况下，图像质量有明显改善。TH.263方案是在对H.263深入分析基础上实施的。通过分析H.263的整个系统程序，得到其设计思想如下：首先将采集到的原始图像划分成8×8的宏块，然后判断此帧是不是关键帧。如果是关键帧，则对每个宏块作DCT （Discrete Cosine Transform）变换，对变换后的视频数据采用视觉能够接受的量化比量化，量化后许多高频分量将变成零，为了最大限度提高压缩编码效果，采用Z形扫描技术将其重新组合，然后对组合串做行程编码，最后对得到的结果进行哈夫曼编码；如果是非关键帧，则对每个宏块先进行运动矢量的计算，然后
视频图像压缩标准主要有哪些
视频图像压缩标准主要有哪些，各自的优缺点及适用范围 作者：李佳璘韩妮娜宋亚希 近10年来，图像编码技术得到了迅速发展和广泛应用，关且日臻成熟，其标志就是几个关于图像编码的国际标准的制定，即国际标准化组织ISO和国际电工委员会IEC关于静止图像的编码标准JPEG、国际电信联盟ITU-T关于电视电话/会议电视的视频编码标准的有H261,H.263和ISO/IEC关于活动图像的编码标准MPEG-1，MPEG-2和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，代表了目前图像编码的发展水平。1、JPEG（Joint Photographic Expert Group） JPEG是ISO/IEC联合图像专家组制定的静止图像压缩标准，是适用于连续色调（包括灰度和彩色）静止图像压缩算法的国际标准。JPEC算法共有4种运行模式，其中一种是基于空间预测（DPCM）的无损压缩算法，另外3种是基于DCT的有损压缩算法。 1）无损压缩算法，可以保证无失真地重建原始图像。 2）基于DCT的顺序模式，按从上到下，从左到右的顺序对图像进行编码，称为基本系统。 3）基于DCT的递进模式，指对一幅图像按由粗到细对图像进行编码。 4）分层模式。以各种分辨率对图像进行编码，可以根据不同的要求，获得不同分辨率的图像。 2、JPEG-2000 与以往的JPEG标准相比，JPEG-2000压缩率比JPEG高约30%，它有许多原先的标准所不可比拟的优点。JPEG-2000与传统JPEG最大的不同，在于它放弃了JPEG所采用的以DCT 变换为主的分块编码方式，而改为以小波变换为主的多分辨率编码方式。 首先，JPEG-2000能实现无损压缩（lossless compression）。在实际应用中，有一些重要的图像，如卫星遥感图像、医学图像、文物照片等，通常需要进行无损压缩。对图像进行无损编码的经典方法——预测法已经发展成熟，并作为一个标准写入了JPEG-2000中。 JPEG-2000还有一个很好的优点就是误码鲁棒性（robustness to bit error）好。因此使用JPEG-2000的系统稳定性好，运行平稳，抗干扰性好，易于操作。 JPEG-2000能实现渐进运输（progressive transmission），这是JPEG-2000的一个极其重要的特征。它可以先传输图像的轮廓，然后逐步传输数据，不断提高图像质量，以满足用户的需要，这在网络传输中具有非常重大的意义。使用JPEG-2000下载一个图片，用户可先看到这个图片的轮廓或缩影，然后再决定是否下载。而且，下载时可以根据用户需要和带宽来决定下载图像质量的好坏，从而控制数据量的大小。 PEG-2000另一个极其重要的优点就是感兴趣区（ROI，Region Of Interest）特性。用户在处理的图像中可以指定感兴趣区，对这些区域进行压缩时可以指定特定的压缩质量，或在恢复时指定特定的解压缩要求，这给人们带来了极大的方便。在有些情况下，图像中只有一小块区域对用户是有用的，对这些区域采用高压缩比。在保证不丢失重要信息的同时，又能有效地压缩数据量，这就是感兴趣区的编码方案所采取的压缩策略。基于感兴趣区压缩方法的优点，在于它结合了接收方对压缩的主观要求，实现了交互式压缩。 3、MPEG-1 国际标准化组织ISO/IEC的运动图像专家组MPEG（Moving Picture Expert Group）一直致力于运动图像及其伴音编码标准化工作，并制定了一系列关于一般活动图像的国际标
基于MATLAB-的图像压缩处理及其实现
基于MATLAB-的图像压缩处理及其实现
基于MATLAB 的图像压缩处理及其实现 一．图像压缩的概念 从实质上来说，图像压缩就是通过一定的规则及方法对数字图像的原始数据进行组合和变换，以达到用最少的数据传输最大的信息。 二．图像压缩的基本原理 图像数据之所以能被压缩，就是因为数据中存在着大量冗余信息，另外还有相当数量的不相干信息，这为数据压缩技术提供了可能。 数据压缩技术就是利用数据固有的冗余性和不相干性，将一个大的数据文件转化成较小的文件，图像技术压缩就是要去掉数据的冗余性。 图像数据的冗余主要表现为：图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余；图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余；不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。 由于图像数据量的庞大,在存储、传输、处理时非常困难,因此图像数据的压缩就显得非常重要。
三．图像的编码质量评价 在图像编码中，编码质量是一个非常重要的概念，怎么样以尽可能少的比特数来存储或传输一幅图像，同时又让接收者感到满意，这是图像编码的目标。对于有失真的压缩算法，应该有一个评价准则，用来对压缩后解码图像质量进行评价。常用的评价准则有两种：一种是客观评价准则；另一种是主观评价准则。主观质量评价是指由一批观察者对编码图像进行观察并打分，然后综合所有人的评价结果，给出图像的质量评价。而对于客观质量评价，传统的编码方法是基于最小均方误差(MSE)和峰值信燥比(PSNR)准则的编码方法，其定义如下 MSE=1 NxNy ∑∑[f(i,j)?f(i,j)]2 Nj j=0 Ni i=0 (1) PSNR=101g(255×255 MSE ) (2) 式中：Nx，Nr图像在x方向和Y方向的像素数，f(i,j)——原图像像素的灰度值，f(i,j)--处理后图像像素的灰度值。对于主观质量，客观质量评价能够快速有效地评价编码图像的质量，但符合客观质量评价标准的图像不一定具有较好的主观质量，原因是均方误差只是从总体上反映原始图像和压缩图像的差别，但对图像中的所有像点同等对待，因此并不能反映局部和人眼的视觉特性。对于图像信号，人眼是最终的信号接受者，因此在压缩时不仅要以MSE作为评价标准，还应当考虑到人的主观视觉特性。
视频压缩原理
第1章介绍 1. 为什么要进行视频压缩？ ?未经压缩的数字视频的数据量巨大 ? 存储困难 ? ?一张DVD只能存储几秒钟的未压缩数字视频。 ? 传输困难 ? ?1兆的带宽传输一秒的数字电视视频需要大约4分钟。 2.?为什么可以压缩 ? 去除冗余信息 ? ?空间冗余：图像相邻像素之间有较强的相关性 ?时间冗余：视频序列的相邻图像之间内容相似 ?编码冗余：不同像素值出现的概率不同 ?视觉冗余：人的视觉系统对某些细节不敏感 ?知识冗余：规律性的结构可由先验知识和背景知识得到3.?数据压缩分类
无损压缩（Lossless） ? ?压缩前解压缩后图像完全一致X=X' ?压缩比低(2:1~3:1) ?例如：Winzip，JPEG-LS ? 有损压缩（Lossy） ? ?压缩前解压缩后图像不一致X≠X' ?压缩比高(10:1~20:1) ?利用人的视觉系统的特性 ?例如：MPEG-2，H.264/AVC，AVS 4.?编解码器 ? 编码器（Encoder） ? ?压缩信号的设备或程序 ? 解码器（Decoder） ? ?解压缩信号的设备或程序
编解码器(Codec) ? ?编解码器对 5. 压缩系统的组成 (1) 编码器中的关键技术 (2) 编解码中的关键技术 6.?编解码器实现 ? 编解码器的实现平台： ? ? 超大规模集成电路VLSI ? ?ASIC，FPGA ?数字信号处理器DSP ?软件 ? 编解码器产品： ? ?机顶盒 ?数字电视
?摄像机 ?监控器 7. 视频编码标准 编码标准作用： ? 兼容： ? ?不同厂家生产的编码器压缩的码流能够被不同厂家的解码器解码 ? 高效： ? ?标准编解码器可以进行批量生产，节约成本。 主流的视频编码标准： ?MPEG-2 ?MPEG-4 Simple Profile ?H.264/AVC ?AVS ?VC-1 标准化组织： ? ITU：International Telecommunications Union ?
图像压缩研究
记录：云端与存储信息记录材料 2019年4月 第20卷第4期 164 的支持下才可以顺利完成数据存储的综合管理服务，完善数据访问功能，提高数据存储效率。 三是，数据服务层分析。云存储技术具有安全性、便捷性、可用性以及数据访问性等诸多特点，数据服务层作为关键的组成部分，可以为不同用户提供专业性服务，满足不同用户的服务需求，促进行业的有效发展。 四是，用户访问层分析。一般情况下，用户访问层主要涵盖了W E B 端和W A P 端这两种类型，这两种类型在使用阶段有着不同的需求，所以访问手段存在一定差别性，但是都可以保证数据信息的安全性，因此，具有重要意义。 3 基于Web的云存储技术简要分析 Web 作为一种网站服务器，可以向浏览器等Web 客户端提供文档，方便用户浏览信息数据和下载信息数据[3]。但是在科学技术发展迅速的背景下，网络系统中黑客出入频繁，导致数据被盗取的问题频繁发生，严重影响到数据的安全性。因此，企业需要积极使用基于Web 的云存储技术，以下就对这些技术进行简要分析。 对云存储系统的结构进行细致分析，可以详细了解到云存储系统的访问层中涵盖了WEB 端和WAP 端这两种不同的类型，无论是哪一种类型，都是目前云存储技术的主要形式，发挥着重要的作用。WEB 端作为一个访问终端，是基于WEB 的云存储技术的基础，在使用阶段具有无可比拟的优势，具体体现在以下两点：一方面，基于Web 的云存储技术处理效率和传输速度都非常快，能够为人们数据使用提供便利性，有效提高数据传输的效率。另一方面，基于Web 的云存储技术可以进行数据共享、数据快速检索、数据自动被动、多数据文件共同上传与下载等多项工作，具有操作便利等一系列优势，有效节省了工作人员的工作 效率[4]。 随着我国科学技术的迅速发展，我国已经步入了互联网时代，人们依托互联网技术可以随时随地浏览信息，为人们带来了诸多方便。在此种情况下，诸多WEB 服务器应运而生，且做到了业务的跨媒介联通，如，智能手机客户端、移动电话等中都融入了云存储服务系统，让人们浏览信息不再受到时间、地点等多种因素的影响，且可以随时进行网上购物、阅览时事、查看天气预报等多项工作，不仅丰富了人们的业余生活，为人们带来诸多乐趣；还实现了云存储服务业务的拓展，因此，云存储技术使用范围在不断扩大。4 总语 总而言之，云存储技术作为一种新兴的网络存储技术，有效的解决了存储空间的浪费等问题，充分提高了存储率，降低企业运营成本。面对此种情况，企业要想提高工作效率，就需要在Web 服务器中合理使用云存储技术，明确云存储技术及其系统架构，充分做到合理应用，从根本上提高数据存储量，满足时代发展需求。【参考文献】 [1]曾新洲.基于Openstack 的云计算技术与应用专业Web 云盘设计与实现[J].电脑知识与技术，2018，14(20):265-267.[2]周威.对基于Web 的云存储技术的几点探讨[J].电脑迷，2016(4):161. [3]徐岩，万曙静，乔丽娟，等.基于Hadoop 的数字迎新系统的设计与实现[J].电子测试，2017(20):56-57. [4]钟小军，杨磊，黄莉旋，等.农村综合信息服务平台云存储技术研究与应用[J].广东农业科学，2015，42(3):170-176，182. 1 引言 在日常生活中，人们想要以最高效的方法完成某件事情，同样对于计算机而言，想要以最少的空间存储足够多的数据，因此人们想到数据压缩，通俗的讲，数据压缩就是用最少最简单的符号表达最丰富多彩的信息内容，从而达到节约大量空间存储的效果。对于图像而言，亦是如此。例如，揠苗助长这个成语就和数据压缩有关，它用四个汉字描述了一个将近200字的故事，因此数据压缩与我们日常生活息息相关。2 图像压缩的可能性 图像分为位图和矢量图，无论哪一种图像形式都需要较大的存储空间。例如，存储一幅由100直线条组成的矢量图形，需要存储构成图形的线条信息，即需要记录线条的线型线宽和颜色，而且每条直线有起点坐标和终点坐标，图像压缩研究 张路园，陈玉红，魏明月 （河北农业大学理工学院 河北 沧州 061100） 【摘要】随着计算机时代的发展，人们可以利用多媒体计算机存储图像、听音频、做文件等等，因此计算机需要存储大量的数据信息，人们往往希望用最少的存储空间来存储更多的数据信息，利用数据压缩可以实现把一些冗余去掉。图像作为数据信息的一部分，在计算机中有着不可替代的存储形式，论文介绍了图像压缩标准JPEG 和改进后的JPEG2000标准以及动态图像压缩各个标准MPEG 的特点。压缩之后的解压图像往往希望失真较小，使人眼很难分辨与原图像的差别。压缩就是以最少的符号空间来表述更加丰富多彩的内容，这种思想在日常生活领域得到了广泛的应用。【关键词】标准；图像存储；图像处理；图像编码 【中图分类号】TP33 【文献标识码】A 【文章编号】1009-5624（2019）04-0164-02
JPEG图像压缩算法及其实现
一、JEPG压缩算法（标准） (一)JPEG压缩标准 JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一个由ISO/IEC JTC1/SC2/WG8和CCITT VIII/NIC于1986年底联合组成的一个专家组，负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准。迄今为止，该组织已经指定了3个静止图像编码标准，分别为JPEG、JPEG-LS和JPEG2000。这个专家组于1991年前后指定完毕第一个静止图像压缩标准JPEG标准，并且成为国际上通用的标准。JPEG标准是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准，既可用于灰度图像又可用于彩色图像。 JPEG专家组开发了两种基本的静止图像压缩算法，一种是采用以离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT)为基础的有损压缩算法，另一种是采用以预测技术为基础的无损压缩算法。使用无损压缩算法时，其压缩比比较低，但可保证图像不失真。使用有损压缩算法时，其算法实现较为复杂，但其压缩比大，按25：1压缩后还原得到的图像与原始图像相比较，非图像专家难于找出它们之间的区别，因此得到了广泛的应用。 JPEG有4种工作模式，分别为顺序编码，渐近编码，无失真编码和分层编码，他们有各自的应用场合，其中基于顺序编码工作模式的JPEG压缩系统也称为基本系统，该系统采用单遍扫描完成一个图像分量的编码，扫描次序从左到右、从上到下，基本系统要求图像像素的各个色彩分量都是8bit，并可通过量化线性地改变DCT系统的量化结果来调整图像质量和压缩比。下面介绍图像压缩采用基于DCT的顺序模式有损压缩算法，该算法下的JPEG压缩为基本系统。 (二)JPEG压缩基本系统编码器 JPEG压缩是有损压缩，它利用了人的视觉系统的特性，将量化和无损压缩编码相结合来去掉视觉的冗余信息和数据本身的冗余信息。基于基本系统的JPEG压缩编码器框图如图1所示，该编码器是对单个图像分量的处理，对于多个分量的图像，则首先应将图像多分量按照一定顺序和比例组成若干个最小压缩单元（MCU），然后同样按该编码器对每个MCU各个分量进行独立编码处理，最终图像压缩数据将由多个MCU压缩数据组成。 图1 JPEG压缩编码器结构框图
基于奇异值分解的图像压缩处理
矩阵奇异值分解在图像压缩中的应用 电子科技大学 微固学院 贾旺旺 [摘要]本文首先介绍了矩阵的奇异值分解(SVD)定理，然后讨论了基于矩阵奇异值分解的图像压缩编码原理，最后文中给出了实例，并用matlab 编程实现了图像的压缩和重构，发现随着图像压缩比的减小，图像传输时间增大，但重构后得到的图像失真度减小了。 [关键词]奇异值分解 图像压缩 压缩比 一.引言 随着网络的快速发展，数据量的增长也十分迅速，这使人们必须想办法如何能以最少的存储空间，最大的传输效率来进行数据的存储和传输。如在宇航中，拍摄得到的图像文件一般都比较大且数量也很多，它的存储，传输和处理会受到一定的限制，因此图像压缩就显得格外重要。图像压缩技术就是要减少图像数据中的冗余信息从而以更加高效的格式存储和传输数据。 图像压缩的基本方法包括无损压缩的行程长度编码，熵编码法；有损压缩的色度抽样法，变换编码，分形压缩等。近几年，基于矩阵奇异值分解的图像压缩方法也得到了很多学者的关注[1] 。因为图像的像素点具有矩阵的结构，我们可以利用奇异值分解来对任意阶数的矩阵操作。本文就是利用了矩阵的奇异值分解，达到了图像压缩的目的。 二. 矩阵奇异值分解原理[2] 引理 1 的非零特征值相同 的特征值均为非负实数，则有 设H H H H H H n m r AA A A AA A A AA rank A A rank A rank C A ,)3(,)2()()()()1(==∈? ) ()()()(00)(0 0)()1(:1111111A A rank A rank A A rank A rank Ax Ax Ax Ax A x Ax A x X k n Ax A k A A rank H H H H H H H H H =?≤?=?==?=?-=?=维，记为的解空间为设证明0 ),(),(),(),(0)2(≥?===≤?=λααλλααααααλααA A A A A A H H
高动态范围图像压缩
HIGH DYNAMIC RANGE IMAGE COMPRESSION USING BASE MAP CODING Takuya FUJIKI?Nicola ADAMI?Takao JINNO?Masahiro OKUDA??The University of Kitakyushu?Brescia University?Toyohashi University of Technology ABSTRACT As the High dynamic range(HDR)images generally have more than10bit/1024colors per channel,its enormous data size often needs to be reduced when transmitting or storing the images.Thus development for functional compression is one of important research topics.Recently a lot of tech-niques for the HDR image compression are being suggested, and several two-layer coding algorithms which separately en-code a low dynamic range(LDR)image and a residual image have been studied.However,those methods are inef?cient in coding performance.In this article,we suggest a new two-layer coding algorithm for the HDR images,which realizes two-layered dynamic range.Our method encodes a base map, which is a blurred version of the HDR,and LDR image pro-duced by the base map.Our algorithm signi?cantly improves a compression performance. Index Terms—High dynamic range image,Two-layer encoding,Tone mapping 1.INTRODUCTION The dynamic range of the human visual system(HVS) reaches more than200dB,and the ratio of shadows and highlights can become100～120dB in a real scene.How-ever,the dynamic range of most consumer cameras is about 80dB generally at highest and cannot record all the radiance information of the scenes.The HDR image is developed to record all the brightness information of the visible range of the scene.It can support the whole dynamic range and the color gamut that the human visual system perceives,and be utilized in many?elds,for example,image based lighting, in-vehicle cameras,surveillance systems,and so on. Generally,the HDR image has more than10bit colors per channel,and has enormous data quantity.Therefore the data processing of HDR images needs enormous transmission effort and disk space.Hence,the development of the effec-tive compression technique of the HDR image is one of the important research topics.Many HDR encoding techniques have been suggested so far.Spaulding[1]and Ward et al.[2] encode information independently to the LDR and residual image(which is difference or ratio between LDR and HDR images),instead of encoding the HDR image directly.It is called the two-layer coding.In the two layer coding no effort is needed to extract the LDR image in the decoder.However it is inef?cient in a sense of coding performance because the quantization error of the LDR image brings the extra energy to the residual image in high frequencies.If the original LDR is used to calculate the residual image,the RD curve is easily saturated at high bit rates due to its inconsistency. In this article,we suggest a new two-layer coding algo-rithm for the HDR image,using Reinhard’s tone mapping [3].In an encoder side,to realize the two-layer coding,one encodes the LDR and base map that includes fewer high-frequency components than the residual image,which makes the compression ef?ciency signi?cantly improved.We ex-plain about conventional two-layer coding for HDR in Sec-tion2.Section3.1introduces summary of the proposed tech-nique.In section3.2,we elaborate our coding method.Fi-nally we show the validity of our method with comparing to conventional method in Section4. 2.CONVENTIONAL METHOD Spaulding et al.[1]proposes a two-layer encoding for gamut extended images.This is a technique for the RAW image en-coding of the digital camera.They extend the dynamic range and color gamut by applying the inverse of nonlinearity to the LDR images,and then encode the difference between the ex-tended images and the original RAW https://www.docsj.com/doc/c06817117.html,ter this strat-egy was applied to coding of the HDR images[2]and HDR video[4]in the?eld of Computer Graphics.In these methods, a tone mapped24bit(LDR)image is?rst encoded by JPEG and then the difference information between the LDR and the original HDR is encoded and stored in a user-available buffer of the JPEG wrapper.The difference information is obtained by dividing HDR by LDR. I r= I HDR I LDR (1) In the conventional method,this I LDR and the difference information I r are coded by JPEG.In this paper we call I r a residual image.As follows,in a decoding side,its inverse operation is performed to restore I HDR. I′HDR=I′LDR·I′r(2) The prime(’)means an image that includes quantization error added by the compression. This technique maintains backward compatibility with the conventional LDR image format.In the decoder side,the