图像压缩编码方法综述
姓名：王祎璠
学号：S Y1115223
专业：模式识别与智能系统
院系：宇航学院
摘要
多媒体技术和网络与移动通信的飞速发展激发了人们进行视频信息交流的需求，推动了图像通信和数字视频技术的全面发展。图像和视频信号数字化可以避免远距离传输的累积失真，数字化存储可以高保真还原，并且容易借助计算机进行灵活处理和管理。而传输和存储图像需要占用大量的数据空间，这严重影响了传输速率和实时处理量,极大地制约了图像通信的发展。因此，图像压缩编码技术受到了越来越多的关注及应用。
本文在分析视频特点的基础上主要从图像压缩的概念、原理、发展现状等方面进行介绍。并且详细介绍了图像压缩技术的分类方便及几种常用的图像压缩编码方法。主要介绍了行程长度编码（RLE）、LZW编码、霍夫曼编码、预测及内插编码、矢量量化编码、分形编码及小波变换编码。
1.引言
在当前这个信息化社会中，新信息技术革命使人类被日益增多的多媒体信息所包围。多媒体信息主要是由图像、文本和声音三大元素组成。图像作为其主要元素之一，发挥着越来越重要的作用。而传输和存储图像需要占用大量的数据空间，这严重影响了传输速率和实时处理量,极大地制约了图像通信的发展。在同等的通信容量下，如果图像数据可以压缩之后再传输，就可以使传输的数据量变得很小，也就能够增加通信能力。因此图像压缩编码技术受到了越来越多的关注及广泛的应用。如数码相机、USB摄像头、可视电话、视频点播、视频会议系统、数字监控系统等等，都使用到了图像或视频的压缩技术。
2.图像压缩的概念及原理
图像可以按其内容的运动状态分成静止图像和活动图像两大类。活动图像又称运动图像，沿用电视技术的术语，一般称其为视频。视频是指一组图像在时间轴上的有序排列，它是由一系列的二维空域（平面）图像沿时间轴所排成的序列，用以描写景物的状态和变化的过程。习惯上，谈到图像概念时也包含视频。
图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用，它以尽可能少的比特数代表图像或图像中所包含的信息量的技术，目的是减少图像数据中的冗余信息（数据冗余、符号冗余、视觉冗余等），从而用更加高效的格式存储和传输数据，提高传输速率，节省存储空间。
图像压缩，即去除多余的数据.以数学的观点来看,这一过程实际上就是将二维像素阵列变换为一个在统计上无关联的数据集合。简单来说，就是以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。
图像数据之所以能被压缩，就是因为数据中存在着大量冗余，当图像被压缩后，非图像专家并不能看出与原图像的差别。冗余主要包括图像自身的冗余和视觉冗余。
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。
而视觉冗余的产生主要是人类视觉系统对于图像场的任何变化，并不是都能感知的。事实上人类视觉系统一般的分辨能力约为26 灰度等级，而一般图像量化采用28 灰度等级，这类冗余我们称为视觉冗余。通常情况下，人类视觉系统对亮度变化敏感，而对色度的变化相对不敏感；在高亮度区，人眼对亮度变化敏感度下降对物体边缘敏感，内部区域相对不敏感；对整体结构敏感，而对内部细节相对不敏感，这些特性，都是我们进行图像压缩的依据。
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。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。
3.发展现状
图像压缩编码技术的研究工作自1948 年提出电视信号数字化开始，至今己有50 多年的历史。50和60年代时，限于客观条件，仅对帧内预测法和亚取样内插复原法进行研究；70和80年代才开始对预测编码和运动补偿估值算法进行的研究。
目前数字图像压缩已取得了划时代的发展，在国际上形成了一系列国际标准，如JPEG 标准。此标准是负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”于1989 年形成的基于自适应DCT 的JPEG 技术规范的第一个草案，后经多次修改，最终在一年后形成国际标准。随着多媒体应用的不断增长，为满足人们在图像压缩领域的迫切需要，于2000 年联合图片专家组又研究出新一代静态图像压缩标准——JPEG2000。系列的国际标准的提出标志着数字图像压缩技术已由学术研究转为产业化，逐步走向成熟。它使通信、广播、计算机产业的界限变得模糊，促使现有信息产业的结构发生巨大改变，当前分形图像压缩和小波图像压缩是研究的新方向。
4.图像压缩编码的分类
实现图像压缩编码的方法有很多,对这些方法的分类也有很多。根据压缩过程有无信息损失，可分为有损编码和无损编码（信息保持型编码），或称不可逆编码和可逆编码。根据编码算法中是否采用自适应技术，可分为自适应编码和非
自适应编码。根据编码对象的不同，可分为静止图像编码、活动图像编码、传真文件编码；二值图像编码和多值（灰度）图像编码；黑白图像编码和彩色图像编码等等。最常见的方法是按照算法的原理进行分类。从实现方式来分,图像压缩编码可分为概率匹配编码、变换编码和识别编码三大类。图像通信中主要应用变换编码,包括帧内和帧间预测变换,去除空间和时间上的相关性。函数变换也能将图像间的相关性大量去掉,因而其压缩效率很高,并且有很多函数变换及快速算法,可以保证实时处理。为了获得最佳压缩编码效果,一般是多种方法兼用,或以某种方法为主而融入其他方法。常见的图像编码算法主要可分为如下几类：
4.1预测编码
预测编码是利用图像信号在局部空间和时间范围内的高度相关性，以已经传出的近邻像素值作为参考，预测当前像素值，然后量化、编码预测误差。最常用的是差分脉冲编码调制（ＤＰＣＭ）。如果其中的量化器只有两个输出电平，则称为增量调制（ΔＭ）。根据图像局部的统计特性可以实现自适应预测，利用人的主观视觉特性可以实现自适应量化。如果预测编码系统中不使用量化器，则可以实现信息保持型预测编码。
与运动估值技术结合的运动补偿帧间预测是目前视频压缩编码系统中解除信号的时间轴冗余最常用和最有效的方法。
4.2变换编码
变换编码是将一组像素值经过某种形式的正交变换转换成一组变换系数，然后根据人的主观视觉特性对各变换系数进行不同精度的量化后编码的技术。正交变换的作用是解除像素值间的空间相关性，降低冗余度。用于图像编码的正交变换如离散傅里叶变换(DFT)、沃尔什－哈达玛变换(WHT)、哈尔变换(HRT)、斜变换(SLT)、离散余弦变换(DCT)、K—L变换（KLT）等。在上述这些变换中，除了Ｋ－Ｌ变换之外，都有快速算法。Ｋ－Ｌ变换是在最小均方误差准则下进行图像压缩的最佳变换，但因其变换矩阵随图像内容而异，因此一般无快速算法。Ｋ－Ｌ变换虽不宜用来进行实时编码，但在理论上具有重要意义，可以用来估计变换
编码这一编码方式的性能极限。在这些正交变换中，当以自然图像为编码对象时，与Ｋ－Ｌ变换性能最接近的是ＤＣＴ。ＤＣＴ已被目前的多种静止和活动图像编码的国际标准所采用。
4.3统计编码
这是一类根据信息熵原理进行的信息保持型变字长编码，也称熵编码。编码时对出现概率高的事件（被编码的符号）用短码表示，对出现概率低的事件用长码表示。在目前图像编码国际标准中，常见的熵编码有赫夫曼（Ｈｕｆｆｍａｎ）编码和算术编码。如果被编码事件是连续出现的某一符号的个数（符号串的长度，游程），则对其进行的统计编码称为游程编码。例如，“0”游程编码是指以连续出现的“0”的个数作为一个事件进行统计编码。为了降低编解码器的复杂度，当被编码的符号集比较大时，也可稍微对编码效率作些牺牲，采用准变字长编码，如线性码、对数码等。
4.4子带编码
子带编码属于分析－综合类的编码技术。子带编码的基本思想是，在编码端，将图像信号在频率域分裂成若干子带（ｓｕｂｂａｎｄ），而后对各个子带用与其统计特性相适合的编码器及比特分配方案进行数据压缩；在解码端，将分别解码后的各子带信号再综合成重建图像。子带编码有三方面的优点。
(1)一个子带内的编码噪声（失真）不会扩散到其他子带，所以，图像经过子带编码后，其能量较弱的高频细节仍能较好地保持。
(2)可以根据视觉特性控制编码噪声的频谱，使之适应人眼对不同频带噪声的敏感程度，将编码比特数在各个子带之间合理分配，有利于提高图像的主观质量。
(3)子带编码由于其本身具备的频率分裂特性，非常适合于分辨率可分级、质量可分级的图像编码，也非常适合嵌入式的码流结构。除了通过专门设计的正交镜像滤波器实现的经典子带编码方法之外，小波变换是目前使用最多的子带编码方法。早期的综合高频编码、塔型编码也属于子带编码的范畴。
4.5基于模型的编码
模型基图像编码是一种基于景物三维模型的参数编码方法。相对基于波形的编码而言，对参数编码所需的比特数要少得多，因此可以节省大量的编码数据。依据对图像内容先验知识的了解，在编、解码双方建立一个相同景物的三维模型；基于这个模型，在编码器中，对图像内容进行分析，提取景物参数，例如形状参数、运动参数、纹理参数等；然后将这些参数编码传送给解码端，解码端根据接收到的参数和建立起的景物模型，采用图像合成技术再重建图像。模型基编码也属于分析－综合编码技术。
根据对图像内容先验知识的使用程度，模型基编码可以分为三个层次。最高层次的是“语义基”图像编码，它是基于限定景物的模型基编码，其中景物里的物体的三维模型是严格已知的。处在中间层次的称为“知识基”图像编码，它没有像语义基编码那样掌握编码对象的全面知识，还需要利用物体几何参数来描述对象的变化。最低层次的是“物体基”图像编码，它是针对未知物体的模型基编码，需要实时构造物体的模型。模型基图像编码目前主要用于以头肩像为对象的低码率可视电话编码。
分形编码实质上也可以认为是一种特殊的基于模型的编码方法，但与上述狭义的模型基编码不同，它所利用的是图像整体与局部间，或局部与局部间的自相似性。例如，基于分块的分形图像编码输出的是被编码像块与作为“模型”被选中的同样处在该图像内部的定义域像块间的仿射变换系数。
除了上述几大类编码算法外，还可举出很多压缩编码算法，例如，将多值图像转化为二值图像编码的比特平面编码，属于分组编码的矢量量化编码、块截断编码，神经网络编码，轮廓编码，各种亚取样－内插编码等等。
各类图像编码方法一般都有自适应算法，即编码的参数不是固定不变的，而是根据图像信号的某种局部的或瞬时的统计特性，能自动地进行调整，以求达到更高的压缩效率。
在上述各种图像编码算法中，预测编码和变换编码占有重要的地位，对它们的研究历史长，应用也最广泛。而由这两种基本编码方法联合并与统计编码结合构成的“混合型”编码已成为活动图像编码方案中的主流类型，被很多视频编码国际标准所采纳。
5.常用的图像压缩编码方法
图像数据往往存在着多种信息的冗余，如空间冗余、信息熵冗余、视觉冗余和结构冗余等等。压缩，也就是想法去掉各种冗余，保留真正有用的信息。通常把信号进行压缩的过程称为编码，恢复原图像的过程称为解码。图象压缩方法一般可等分为无失真编码（无损压缩）和有失真编码（有损压缩）两大类。常用的图像的压缩方法主要有行程长度编码、LZW 编码、霍夫曼编码、预测及内插编码、矢量量化编码、变换编码、模型法编码、小波变换编码和分形编码等。
5.1行程长度编码（RLE）
行程长度编码（run-length encoding）是压缩一个文件最简单的方法之一。它的方法把一系列的重复值（如图像像素的灰度值）用一个单独的值再加上一个计数值来取代。例如有这样一个字母序列aabbbccccccccdddddd它的行程长度编码就是2a3b8c6d。此法实现起来很容易，而且对于具有长重复值的串的压缩编码很有效。
5.2LZW编码
LZW是三位发明人名字的缩写（Lempel，Ziv，Welch），其原理是将每一个字节的值都要与下一个字节的值配成一个字符对，并为每个字符对设定一个代码。当同样的一个字符对再次出现时，就用代号替代这一字符对，然后再用这个代号与下个字符配对。
5.3霍夫曼编码
霍夫曼编码（Huffman encoding）是通过使用不固定长度的编码代替原始数据来实现的。霍夫曼编码最初是为了对文本文件进行压缩而建立的，迄今已有很多变体。它的基本思想是出现频率越高的值，其对应的编码长度越短，反之出现频率越低的值，其对应的编码长度就越长。霍夫曼编码的压缩比很少能达到8∶1，它编解码过程很慢且对位的增删较敏感。
5.4预测及内插编码
图像中局部区域的像素是高度相关的，从而可以用先前的像素的有关灰度知识来对当前像素的灰度进行预测。内插是根据先前的和后来的像素的灰度知识来推断当前像素的灰度情况。如果预测和内插是正确的，则不必对每一个像素的灰度都进行压缩，只需把预测值与实际像素值之间的差值经过熵编码后发送到接收端。在接收端通过预测值加上差值信号来重构原像素。
预测编码能获得较高的编码质量，且实现起来较简单，但它的压缩比并不高，而且精确的预测依赖于图像特性的大量的先验知识，并且必须做大量的非线性运算，因此一般不单独使用，而是与其它方法相互结合起来使用。
5.5矢量量化编码
矢量量化编码是利用相邻图像数据间的高度相关性，将输入图像数据序列分组，每一组m个数据构成一个m维矢量，一起进行编码，即一次量化多个点。根据香农率失真理论，对于无记忆信源，矢量量化编码总是优于标量量化编码。
5.6分形编码
分形压缩应用于图像处理是把原始图像分割成若干个子图像，然后每一个子图像对应一个迭代函数，子图像以迭代函数存储，迭代函数越简单，压缩比也就越大。同样解码时只要调出每一个子图像对应的迭代函数反复迭代，就可以恢复出原来的子图像，从而得到原始图像。
分形图像压缩（当前尚须人工干预）能获得相当高的压缩比（10 000∶1 或更大）和很好的压缩效果，具有非常大的潜力。在高压缩比的情况下，分形图像压缩自动编码能有很高的信噪比和很好的视觉效果，这是其他方法不能相比的。
5.7小波变换编码
小波变换属于有失真编码中的变换编码，针对统计冗余进行压缩。小波变换编码有两大明显特点：一是可以得到高的压缩比，二是比预测等其他方法的计算
复杂性高。在变换后，由于在频域上信息是按照频谱的能量与频率分布排列的，只要对频域平面量化器进行合理的（非均匀）比特分配，高能量区给以高的比特数，低能量区给以低的比特数，就可以得到高的压缩能力。
小波图像压缩编码的方案多种多样，目前3 个最高等级的小波图像编码分别是嵌入式小波零树图像编码（EZW），分层树中分配样本图像编码（SPI-HT）和小波数据形态表示图像编码（MRWD）。
6.小结
数字图像压缩是一个非常有发展前途的研究领域，这一领域的突破对于我们的信息生活和通信事业的发展具有深远的影响。如今，数字图像压缩技术已经取得了卓越的成果，它广泛应用于网络互联、媒体传播、医疗图像等生活的各个方面，由于它的存在，使我们大大减少了传输数量，提高了通信速率，使生活更加便捷，同时也使多媒体技术上了一个新的台阶。数字图像压缩技术在更深更广层次上的应用值得我们进一步研究。
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
数字图像压缩技术 二、JPEG压缩 负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”（JointPhotographicExpertGroup,简称JPEG），于1989年1月形成 了基于自适合DCT的JPEG技术规范的第一个草案，其后多次修改，至1991年形成ISO10918国际标准草案，并在一年后成为国际标准，简称JPEG标准。 1．JPEG压缩原理及特点 JPEG算法中首先对图像实行分块处理，一般分成互不重叠的大小的块，再对每一块实行二维离散余弦变换（DCT）。变换后的系数基本不相关，且系数矩阵的能量集中在低频区，根据量化表实行量化，量化的结果 保留了低频部分的系数，去掉了高频部分的系数。量化后的系数按zigzag扫描重新组织，然后实行哈夫曼编码。JPEG的特点如下： 优点：（1）形成了国际标准；（2）具有中端和高端比特率上的良好 图像质量。 缺点：（1）因为对图像实行分块，在高压缩比时产生严重的方块效应；（2）系数实行量化，是有损压缩；（3）压缩比不高，小于502。 JPEG压缩图像出现方块效应的原因是：一般情况下图像信号是高度非平稳的，很难用Gauss过程来刻画，并且图像中的一些突变结构例如 边缘信息远比图像平稳性重要，用余弦基作图像信号的非线性逼近其 结果不是最优的3。 2．JPEG压缩的研究状况及其前景2 针对JPEG在高压缩比情况下，产生方块效应，解压图像较差，近年 来提出了很多改进方法，最有效的是下面的两种方法： （1）DCT零树编码
DCT零树编码把DCT块中的系数组成log2N个子带，然后用零树编码方案实行编码。在相同压缩比的情况下，其PSNR的值比EZW高。但在高压缩比的情况下，方块效应仍是DCT零树编码的致命弱点。 （2）层式DCT零树编码 此算法对图像作的DCT变换，将低频块集中起来，做反DCT变换；对新得到的图像做相同变换，如此下去，直到满足要求为止。然后对层式DCT变换及零树排列过的系数实行零树编码。 JPEG压缩的一个最大问题就是在高压缩比时产生严重的方块效应，所以在今后的研究中，应重点解决DCT变换产生的方块效应，同时考虑与人眼视觉特性相结合实行压缩。 三、JEPG2000压缩 JPEG2000是由ISO/IECJTCISC29标准化小组负责制定的全新静止图像压缩标准。一个最大改进是它采用小波变换代替了余弦变换。2000年3月的东京会议，确定了彩色静态图像的新一代编码方式—JPEG2000图像压缩标准的编码算法。 1．JPEG2000压缩原理及特点 JPEG2000编解码系统的编码器和解码器的框图如图1所示4。 编码过程主要分为以下几个过程：预处理、核心处理和位流组织。预处理部分包括对图像分片、直流电平（DC）位移和分量变换。核心处理部分由离散小波变换、量化和熵编码组成。位流组织部分则包括区域划分、码块、层和包的组织。 JPEG2000格式的图像压缩比，可在现在的JPEG基础上再提升 10%~30%，而且压缩后的图像显得更加细腻平滑。对于当前的JPEG标准，在同一个压缩码流中不能同时提供有损和无损压缩，而在 JPEG2000系统中，通过选择参数，能够对图像实行有损和无损压缩。现在网络上的JPEG图像下载时是按“块”传输的，而JPEG2000格式
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。
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 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
图像压缩编码实验报告 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
图像压缩技术介绍 由于图像和视频本身的数据量非常大，给存储和传输带来了很多不便，所以图 像压缩和视频压缩得到了非常广泛的应用。比如数码相机、USB摄像头、可视电话 、视频点播、视频会议系统、数字监控系统等等，都使用到了图像或视频的压缩技术。 常用的图像的压缩方法有以下几种： 1、行程长度编码（RLE） 行程长度编码（run-length encoding）是压缩一个文件最简单的方法之一。 它的做法就是把一系列的重复值（例如图象像素的灰度值）用一个单独的值再加上 一个计数值来取代。比如有这样一个字母序列aabbbccccccccdddddd它的行程长度编码就是2a3b8c6d。这种方法实现起来很容易，而且对于具有长重复值的串的压缩编码很有效。例如对于有大面积的连续阴影或者颜色相同的图象，使用这种方法压 缩效果很好。很多位图文件格式都用行程长度编码，例如TIFF，PCX，GEM等。 2、LZW编码 这是三个发明人名字的缩写（Lempel，Ziv，Welch），其原理是将每一个字节的值都要与下一个字节的值配成一个字符对，并为每个字符对设定一个代码。当同 样的一个字符对再度出现时，就用代号代替这一字符对，然后再以这个代号与下个 字符配对。 LZW编码原理的一个重要特征是，代码不仅仅能取代一串同值的数据，也能够代替一串不同值的数据。在图像数据中若有某些不同值的数据经常重复出现，也能找到 一个代号来取代这些数据串。在此方面，LZW压缩原理是优于RLE的。 3、霍夫曼编码 霍夫曼编码（Huffman encoding）是通过用不固定长度的编码代替原始数据来实现的。霍夫曼编码最初是为了对文本文件进行压缩而建立的，迄今已经有很多变体。它的基本思路是出现频率越高的值，其对应的编码长度越短，反之出现频率越 低的值，其对应的编码长度越长。 霍夫曼编码很少能达到8∶1的压缩比，此外它还有以下两个不足：①它必须精确地统计出原始文件中每个值的出现频率，如果没有这个精确统计，压缩的效果就 会大打折扣，甚至根本达不到压缩的效果。霍夫曼编码通常要经过两遍操作，第一 遍进行统计，第二遍产生编码，所以编码的过程是比较慢的。另外由于各种长度的 编码的译码过程也是比较复杂的，因此解压缩的过程也比较慢。②它对于位的增 删比较敏感。由于霍夫曼编码的所有位都是合在一起的而不考虑字节分位，因此增 加一位或者减少一位都会使译码结果面目全非。 4、预测及内插编码
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
J P E G 标准是由国际标准化组织ISO和国际电话电报咨询委员会CCITT为静止图像所建立的第一个国际数字图像压缩标准，它是一个适用范围很广的通用标准，既可以用于灰度图像，又可以用于彩色图像，可以支持各种应用。例如在计算机技术中，基于JPEG 有损压缩的数字水印算法，和嵌入式系统中的JPEG 分层压缩等。在JPEG 各类图像压缩算法中，基于离散余弦变换的图像压缩编码过程称为基本顺序过程，它应用于绝大多数图像压缩场合，并且它能在图像的压缩操作中获得较高的压缩比，并且重构图像与源图像的视觉效果基本相同。 基本原理 基于DCT 顺序型工作模式的JPEG 压缩算法系统的编码器与解码器的结构如图1 所示，量化编码是在进行了二元D C T 的系数量化后，且熵编码部分使用Huffman 编码方法。 图1 系统结构图 1 色彩变换与部分数据取样 色彩变换将计算机屏幕显示使用的RGB 色彩数据按照（1 ）式给定的关系，转换成JPEG
中使用的YCbCr 数据，其中Y 是颜色的亮度，CbCr 是色调。 Y=0.2999R+0.5870G+0.1140B Cb = -0.1687R-0.3313G+0.5000B+128 (1) Cr = 0.5000R-0.4187G-0.0813B+128 在取样部分，考虑到人眼对图像的亮度变化敏感，而对颜色的变化迟钝。因此，对反映颜色变化的色调信息只取其部分数据进行处理。本文的JPEG 格式采用的部分取样方式为Yuv411，即每取4 个Y 数据，只取一个Cb 数据和一个Cr 数据。因此，原数据在尚未编码时，已获得50% 的压缩。 2 利用DCT 对空间频率的变换 离散余弦变换(DCT)实现将一组光强数据转换成频率数据。在压缩时，将源图像数据分成8*8 像素构成的像块的集合。经过零偏置将每一取样值从0～255 转为-128～+127,再做DCT 处理。DCT 将每个数据单元的值转换为64 个DCT 系数Svu,其中S00 称为直流系数,其余63 个系数称为交流系数。解压缩是正向变换的反过程。D C T 和IDCT 分别由公式(2）和公式（3）实现。 770 01(21)(21)(,)()()(,)cos cos 41616i j i u j v F u v C u C v f i j ππ==++????=????????∑∑ (2) 7700 1(21)(21)(,)()()(,)cos cos 422u v x u y v f i j C u C v F u v N N ππ==++????=????????∑∑ (3) 上式中(),()C u C v = (当u ，v=0时) (),()1C u C v = (其他情况) 3 量化和熵编码 直流分量和各交流分量可用不同量化间隔量化，低频分量量化得细，高频分量量化得粗。Y 、U 、V 也可用不同的量化表，Y 细量化，U 、V 粗量化。JPEG 规范中，Y 数据和Cb 、Cr 数据各有一个8 × 8 的推荐量化表，根据具体要求可以构造专用的量化表，但量化过程和逆量化过程应使用同样的量化表。量化是在图像文件品质与压缩比例之间做一选择的重要过程，而这也就是JPEG 所谓的失真压缩方式。经量化处理后的数据，应用平均压缩比最高的Huffman 码进行熵编码。 经过上述过程后可得到压缩图像。
图像压缩技术的现状和展望 一.前言介绍 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,具有庞大数据量的数字图像通信对现有的有限带宽以严峻的考验,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。 本文通过介绍其发展历程及其基本原理和其现阶段的应用，对图像压缩编码技术进行了系统性概述，最后对其前景作了总体上的展望。 二．图像压缩编码技术的发展历程 图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化，到今天已经有60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80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。 三．JPEG压缩 负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”(Joint Photographic Expert Group,简称JPEG),于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案,其后多次修改,至1991年形成ISO10918国际标准草案,并在一年后成为国际标准,简称JPEG标准。 1.JPEG 压缩原理 JPEG 算法中首先对图像进行分块处理，一般分成互不重叠的大小的块，再对每一块进行二维离散余弦变换（DCT）。变换后的系数基本不相关，且系数矩阵的能量集中在低频区，根据量化表进行量化，量化的结果保留了低频部分的系数，去掉了高频部分的系数。量化后的系数按zigzag 扫描重新组织，然后进行哈夫曼编码。 2. JPEG压缩的研究状况及其前景
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.doczj.com/doc/ce1003695.html, https://www.doczj.com/doc/ce1003695.html, Tel:+86-551-56909635690964
Matlab的图像压缩技术 一．目的要求 掌握Matlab图像图像压缩技术原理和方法。理解有损压缩和无损压缩的概念，了解几种常用的图像压缩编码方式，利用matlab进行图像压缩算法验证。二．实验内容 1、观察颜色映像矩阵的元素 >> hot(8) ans = 0.3333 0 0 0.6667 0 0 1.0000 0 0 1.0000 0.3333 0 1.0000 0.6667 0 1.0000 1.0000 0 1.0000 1.0000 0.5000 1.0000 1.0000 1.0000 数据显示第一行是1/3红色，最后一行是白色。 2、pcolor显示颜色映像 >> n=16; >> colormap(jet(n)); >> pcolor([1:n+1;1:n+1]); >> title('Using Pcolor to Display a Color )Map'); 图2 显示颜色映像
3、colorbar显示当当前坐标轴的颜色映像>> [x,y,z]=peaks; >> mesh(x,y,z); >> colormap(hsv); >> axis([-3 3 -3 3 -6 8]); >> colorbar; 图3 显示当前坐标轴的颜色映像4、图像格式转换 g=rgb2gray(I); g=rgb2gray(I); >> imshow(g),colorbar; 图4-1 原图像saturn.png
图4-2转换后的图像 5、求解图像的二唯傅里叶频谱 I=imread('cameraman.tif'); >> imshow(I) >> J=fftshift(fft2(I)); >> figure; >> imshow(log(abs(J)),[8,10]) 图5-1 原图像cameraman.png
实验项目3、图像压缩与编码 一、实验目的 （1）理解图像压缩编码的基本原理； （2）掌握用程序代码实现DCT变换编码； （3）掌握用程序代码实现游程编码。 二、实验原理及知识点 1、图像压缩编码 图像信号经过数字化后，数据量相当大，很难直接进行保存。为了提高信道利用率和在有限的信道容量下传输更多的图像信息，必须对图像进行压缩编码。 图像压缩技术标准一般可分为如下几种：JPEG压缩（JPEG Compression）、JPEG 2000 、H.26X标准（H.26X standards）以及MPEG标准（MPEG standards）。数字压缩技术的性能指标包括：压缩比、平均码字长度、编码效率、冗余度。 从信息论角度分，可以将图像的压缩编码方法分为无失真压缩编码和有限失真编码。前者主要包括Huffman编码、算术编码和游程编码；后者主要包括预测编码、变换编码和矢量量化编码以及运动检测和运动补偿技术。 图像数据压缩的目的是在满足一定图像质量的条件下，用尽可能少的比特数来表示原始图像，以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量，在信息论中称为信源编码。图像压缩是通过删除图像数据中冗余的或者不必要的部分来减小图像数据量的技术，压缩过程就是编码过程，解压缩过程就是解码过程。 2、游程编码 某些图像特别是计算机生成的图像往往包含许多颜色相同的块，在这些块中，许多连续的扫描行或者同一扫描行上有许多连续的像素都具有相同的颜色值。在这些情况下就不需要存储每一个像素的颜色值，而是仅仅存储一个像素值以及具有相同颜色的像素数目，将这种编码方法称为游程（或行程）编码，连续的具有相同颜色值的所有像素构成一个行程。 在对图像数据进行编码时，沿一定方向排列的具有相同灰度值的像素可看成是连续符号，用字串代替这些连续符号，可大幅度减少数据量。游程编码记录方式有两种：①逐行记录每个游程的终点列号：②逐行记录每个游程的长度 3、DCT变换编码 变换编码是在变换域进行图像压缩的一种技术。图1显示了一个典型的变换编码系统。 压缩 图像输入图 像N×N 图1 变换编码系统 在变换编码系统中，如果正变换采用DCT变换就称为DCT变换（离散余弦变换）编码系统。DCT用于把一幅图像映射为一组变换系数，然后对系数进行量化和编码。对于大多数的正常图像来说，多数系数具有较小的数值且可以被粗略地量化（或者完全抛弃），而产生的图像失真较小。
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
XXXXXXX大学毕业设计 图像压缩编码系统设计实现(B) Design and Implementation of Image Compression Encoding System (B) 2011 届电气与电子工程学院 专业电气工程及其自动化 学号 xxxxxoooo 学生姓名 xxxxxx 指导教师 xxxxxxxx 完成日期 2011年 6 月 2 日
毕业设计成绩单
毕业设计任务书
毕业设计开题报告
摘要 近年来，随着现代通信技术、计算机技术、网络技术和信息处理技术的迅速发展，人们对各种信息的需求也不断增长，尤其是图像和多媒体信息。未经处理的图像信号的数据量是很大的，使得图像信息的传输，处理和存储都受到一定的限制。因此，研究高效的图像数据压缩编码方法，即怎样处理，组织图像数据，在应用领域中的作用是至关重要的，图像压缩编码技术已经成为多媒体及通讯领域中很关键的技术之一。编码技术是图像压缩的基础，利用信息编码对图像进行压缩，使图像便于传输、存储。本文就是运用编码技术中的游程长度编码对二值图像进行压缩的。压缩前，先将图像转换成二值图像，然后再进行压缩，这样就达到很好的压缩效果。最后通过MATLAB 进行仿真，来验证方案的合理性和可行性。 关键词：图像压缩二值图像MATLAB游程长度编码
Abstract Along with the rapid development of modern communication technology, computer technology, the network technology and information processing technology, rising incomes have created sharp growth in demand for some information especially image and multi-media resources, in recent years. Untreated image signal data quantity is big, which makes image information transmission, processing and storage are certain limits. Therefore, the effective image data compression coding method, i.e. how to deal with, the organization image data, the role in applications is of vital importance, image compression technology has become multimedia and communication field a key technical one. Therefore, the effective image data compression coding method, i.e. how to handle, organization the image data, the role in applications is of vital importance, image compression technology is one of key technicals in multimedia and communication field. Encoding technology is the basis of image compression, use the information encoding to do image compression, which make the image facilitate transmission and memory. This paper is to use the run-length encoding technology of length coding binary image compression. before compression, make the image become binary image, thus which can reach good compression effect. Finally through MATLAB, and simulation to verify the rationality and feasibility of schemes. Key words：image compression binary image MATLAB run-length length coding
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