图像压缩编码方法
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。
图像编码与压缩
LZW编码
LZW编码是由Lemple和Ziv提出并经 Welch扩充而形成的无损压缩专利技术。在 对文件进行编码时，需要生成特定字符序列 的表以及对应的代码。每当表中没有的字符 串出现时，就把它与其代码一道存储起来。 这以后当该串再次出现时，只存储其代码。 实际上，字符串表是在压缩过程中动态生成 的，而且由于解压缩算法可以从压缩文件中 重构字符串表，因而字符串表也不必存储。
5
差
图像质量很差，妨碍观看的干扰始终存在，几乎无法观看。
6
不能用 图像质量极差，不能使用尺度
进行评价。如果观察者将 和f(x,y)逐个进行对照，则
可以得到相对的质量分。例如可用
来代
表主观评价{很差，较差，稍差，相同，稍好，较好，很
好}。
四、霍夫曼编码
DCT编码 DCT变换是图像压缩标准中常用的变换方法，
如JPEG标准中将图像按照8x8分块利用DCT变换 编码实现压缩。
Lena.bmp(原图)
Lenna.jpg (压缩率9.2)
Lenna.jpg (压缩率18.4)
Lenna.jpg (压缩率51.6)
其它变换编码
变换方法是实现图像数据压缩的主要手段，其基本原 理是首先通过变换将图像数据投影到另一特征空间，降低 数据的相关性，使有效数据集中分布；再采用量化方法离 散化，最后通过Huffman等无损压缩编码进一步压缩数据 的存储量。DCT是一种常用的变换域压缩方法，是 JPEG,MPEGI-II等图像及视频信号压缩标准的算法基础。 在实际采用DCT编码时，需要分块处理，各块单独变换编 码，整体图像编码后再解压会出现块状人工效应，特别是 当压缩比较大时非常明显，使图像失真。因此，为了获得 更高的图像压缩比，人们提出了一些其它方法，如基于小 波变换的图像压缩算法和基于分形的图像压缩算法等。
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。
图像压缩编码方法
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。
jpeg的霍夫曼编码
jpeg的霍夫曼编码
霍夫曼编码是一种无损数据压缩算法，其基本原理是利用数据的概率分布来构建最优前缀码，并对数据进行编码。
JPEG图像的霍夫曼编码是图像压缩中的一种常见方法。
在JPEG图像的霍夫曼编码中，首先需要对图像进行分块处理，通常是将图像分成8x8的小块。
然后，对每个小块进行DCT（离散余弦变换）变换，将图像从空间域变换到频率域。
在频率域中，图像的能量主要集中在少数几个系数上，因此可以忽略一些低频系数，从而达到压缩的目的。
在霍夫曼编码中，对每个DCT系数赋予一个二进制码，码字的长度与该系数的概率成反比，即出现概率越高的系数对应的码字越短，而出现概率越低的系数对应的码字越长。
这样，在编码时可以有效地减少数据量，从而达到压缩的目的。
在JPEG图像的霍夫曼编码中，通常会将图像分成多个层次进行编码，每个层次对应不同的压缩比和图像质量。
用户可以根据需要选择不同的层次来获取不同的压缩效果和图像质量。
总的来说，JPEG图像的霍夫曼编码是一种有效的图像压缩方法，能够有效地减少数据量，同时保持较高的图像质量。
图像压缩编码方法
图像压缩编码方法
图像压缩编码方法是通过减少图像数据的冗余部分来减小图像文件的大小，以便于存储和传输。
以下是常见的图像压缩编码方法：
1. 无损压缩：无损压缩方法可以压缩图像文件的大小，但不会丢失任何图像数据。
常见的无损压缩编码方法包括：
- Huffman编码：基于字符出现频率进行编码，将频率较低的字符用较长的编码表示，频率较高的字符用较短的编码表示。
- 预测编码：根据图像像素间的相关性进行编码，利用当前像素与附近像素的差异来表示像素值。
- 霍夫曼编码：利用霍夫曼树来对图像数据进行编码，降低数据的冗余度。
- 算术编码：根据符号的出现概率，将整个编码空间划分为不同部分，每个符号对应于不同的编码区域。
2. 有损压缩：有损压缩方法可以在压缩图像大小的同时，对图像数据进行一定的丢失，但尽量使丢失的数据对人眼不可见。
常见的有损压缩编码方法包括：
- JPEG压缩：基于离散余弦变换(DCT)的方法，将图像数据转换为频域表示，
然后根据不同频率成分的重要性进行量化和编码。
- 基于小波变换的压缩：将图像数据转换为频域表示，利用小波基函数将图像分解为低频和高频子带，然后对高频子带进行量化和编码。
- 层次编码：将原始图像数据分为不同的预测层次，然后对不同层次的误差进行编码，从而实现压缩。
需要注意的是，不同的压缩编码方法适用于不同类型的图像数据和压缩要求。
有些方法适用于需要高压缩比的情况，但会引入更多的失真，而有些方法适用于需要保留图像质量的情况，但压缩比较低。
因此，在选择图像压缩编码方法时，需要根据具体要求和应用场景进行权衡和选择。
图像压缩算法范文
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1.概述
图像压缩是一种数字处理技术，用于减少图像文件的大小，同时保留
其本身的内容和质量。
它通常用于将高分辨率的彩色图像转换成较小文件
以使其在网络上传输或存储更加方便和高效，同时可以减少存储空间开销。
2.图像压缩算法
2.1无损压缩算法
无损压缩算法是一种无损地压缩图像的算法，它可以在压缩前后保持
原始图像的质量。
无损压缩算法主要有 JPEG2000，JPEG-LS 和 Lossless JPEG等，它们都是基于数据变换（如DCT，DWT）和熵编码（如Huffman
编码，Arithmetic编码）的算法。
JPEG2000是最流行的无损压缩算法之一，它采用像素块编码，并通
过DCT和WVT数据变换，实现较好的无损压缩效果，使得图像文件大小可
以大大减小，但是压缩所需要的时间较长，耗费资源。
JPEG-LS是一种非常有效的无损压缩算法，它采用了图像划分，非线
性差分滤波和补偿等技术，使得图像文件大小得到显著的减小，同时可以
保持其原有质量，并且压缩所耗费的时间较短，是一种性价比比较高的图
像压缩算法。
Lossless JPEG 则采取了更多的适应性编码技术，将原图像的熵编码
进行改进。
MATLAB中的图像压缩和编码方法
MATLAB中的图像压缩和编码方法图像压缩和编码是数字图像处理的重要领域，在各种图像应用中起着至关重要的作用。
在本文中，我们将探讨MATLAB中的图像压缩和编码方法，包括无损压缩和有损压缩，并介绍其中的一些经典算法和技术。
一、图像压缩和编码概述图像压缩是指通过一定的算法和技术来减少图像数据的存储量或传输带宽，以达到节约存储空间和提高传输效率的目的。
而图像编码则是将原始图像数据转换为一系列二进制编码的过程，以便存储或传输。
图像压缩和编码通常可以分为无损压缩和有损压缩两种方法。
无损压缩是指压缩后的数据可以完全还原为原始图像数据，不会引入任何失真或变化。
常见的无损压缩算法有Run-Length Encoding (RLE)、Lempel-Ziv-Welch (LZW)、Huffman编码等。
这些算法通常针对图像中的冗余数据进行编码，如重复的像素值或相似的图像区域。
有损压缩则是在保证一定程度的视觉质量下，通过舍弃或近似原始图像数据来减小存储或传输的数据量。
常见的有损压缩算法有JPEG、JPEG2000、GIF等。
这些算法通过离散余弦变换(DCT)、小波变换或颜色量化等方法，将图像数据转换为频域或颜色空间的系数，并通过量化、编码和压缩等步骤来减小数据量。
二、无损压缩方法1. Run-Length Encoding (RLE)RLE是一种简单高效的无损压缩算法，通过计算连续重复像素值的数量来减小数据量。
在MATLAB中，可以使用`rle`函数实现RLE编码和解码。
例如，对于一幅图像，可以将连续的像素值(如白色)编码为重复的个数，然后在解码时根据重复的个数恢复原始像素值。
2. Lempel-Ziv-Welch (LZW)LZW是一种字典压缩算法，通过将图像中连续的像素序列映射为一个短代码来减小数据量。
在MATLAB中，可以使用`lzwencode`和`lzwdecode`函数实现LZW 编码和解码。
例如，对于一段连续的像素序列，可以将其映射为一个短代码，然后在解码时根据代码恢复原始像素序列。
JPEG图像压缩与编码解析
JPEG图像压缩与编码解析
JPEG（Joint Photographic Experts Group）压缩格式，以其易于使用、压缩率高而著称，是应用最为广泛的一种图像压缩格式。
JPEG压缩
算法把图像分为内容和质量两个维度来进行压缩。
下面将详细论述JPEG
图像编码与解码的基本原理。
1.JPEG图像编码过程
（1）空间域转换
空间域转换是将原始图像由空间域变换成更加节省存储空间的频域。
JPEG压缩采用的是离散余弦变换（DCT）这种空间域转换方法，它可以把
图像表示成一系列正交基函数的线性组合，每一个函数表示的是对应的图
像量化值。
利用DCT将一幅图像分成8×8（也有可能是16×16）大小的块，每一个块由64（或者256）个相互独立的像素构成，被称为DCT子块。
（2）频段选择
JPEG图像压缩算法采用频段选择的原则，根据图像中的特征，把空
间域转换之后的低频分量即低频信息传��有损，而只把高频分量即高频
信息传递以达到保留重要信息的目的，在JPEG中，特征的保留按照“从
重要的到不重要的”的顺序进行。
（3）变换。
1.2多媒体编码(图片编码)
1.2多媒体编码(图片编码)1.2 多媒体编码 (图片编码)1.2.1 图片编码概述图片编码是将图像数据转换为数字形式以便存储、传输或处理的过程。
图像编码的目标是尽可能减少图像数据的存储空间和传输带宽，同时保持图像质量。
1.2.2 图片编码算法1.2.2.1 无损压缩算法无损压缩算法是通过对图像数据进行编码和解码，以实现不丢失任何图像信息的方式进行压缩。
无损压缩算法常用的包括LZW、Huffman和Run-length等算法。
1.2.2.2 有损压缩算法有损压缩算法是通过对图像数据进行一定的近似处理，以降低存储空间和传输带宽需求的方式进行压缩。
有损压缩算法常用的包括JPEG、JPEG2000和GIF等算法。
1.2.3 JPEG压缩算法JPEG压缩算法是一种广泛使用的有损压缩算法，适用于几乎所有类型的图像。
JPEG压缩算法将图像分为8x8的小块，对每个小块进行离散余弦变换(DCT)并进行量化和编码，以达到压缩的效果。
1.2.3.1 JPEG编码过程1.2.3.1.1 块分割将图像划分为8x8的块。
1.2.3.1.2 离散余弦变换 (DCT)对每个块进行DCT变换。
1.2.3.1.3 量化根据量化表，对DCT系数进行量化。
1.2.3.1.4 编码将量化后的系数进行熵编码。
1.2.3.2 JPEG解码过程1.2.3.2.1 解码对熵编码的数据进行解码。
1.2.3.2.2 逆量化根据量化表，对解码后的系数进行逆量化。
1.2.3.2.3 逆离散余弦变换 (IDCT)对逆量化后的系数进行IDCT变换。
1.2.3.2.4 重构图像将解码后的块进行重组，得到重构的图像。
1.2.4 JPEG2000压缩算法JPEG2000是一种新一代的有损压缩算法，相对于JPEG，它具有更高的压缩效率和更好的图像质量。
JPEG2000压缩算法采用小波变换(Wavelet Transform)和基于位平面的编码技术。
1.2.4.1 JPEG2000编码过程1.2.4.1.1 小波变换对图像进行小波变换。
二值图像压缩方法
二值图像压缩方法图像压缩是一种将图像数据通过某种方法进行编码，以减少存储空间或传输带宽的技术。
对于二值图像而言，其每个像素只有黑白两种颜色，因此可以采用特殊的压缩方法。
本文将介绍几种常见的二值图像压缩方法，包括行程长度编码（Run-Length Encoding, RLE）、霍夫曼编码（Huffman Coding）和基于二叉树的编码方法。
一、行程长度编码（RLE）行程长度编码是一种简单并且高效的二值图像压缩方法。
它通过将连续出现的相同像素值计数并记录其次数来进行压缩。
即将连续的相同像素值与其出现的次数存储起来，从而大幅度减少了存储空间的需求。
例如，对于一行像素值为“1111100000111111”的图像，经过行程长度编码后可以得到“15个1，5个0，4个1”的结果，只需存储这些编码后的值即可。
二、霍夫曼编码（Huffman Coding）霍夫曼编码是一种通过根据每个像素值出现的频率进行编码的方法。
较为频繁出现的像素值将被赋予较短的编码，而较少出现的像素值将被赋予较长的编码，从而使得出现频率高的像素值使用更少的位数进行存储。
霍夫曼编码的步骤如下：1. 统计每个像素值的出现频率；2. 根据频率构建霍夫曼树，频率越高的像素值越靠近根节点；3. 根据霍夫曼树构建编码表，从根节点开始，向左走为0，向右走为1；4. 根据编码表对每个像素值进行编码。
通过霍夫曼编码，频率高的像素值将使用较短的编码进行存储，从而实现了对图像的有效压缩。
三、基于二叉树的编码方法除了霍夫曼编码，还可以利用二叉树进行二值图像的压缩。
该方法将每个像素值表示为一个二叉树的路径，再将所有像素值的二叉树进行存储。
具体实现方法为：1. 对于二值图像中的每个像素值，将其转化为一个唯一的二叉树路径；2. 根据二叉树路径构建二叉树，将所有二叉树存储起来。
在解码过程中，只需根据存储的二叉树路径对应还原出原始的图像数据即可。
这种基于二叉树的编码方法对于像素值较少但是出现较为集中的图像具有较好的压缩效果，但对于像素值分布较为均匀的图像效果可能不如霍夫曼编码。
图像压缩的几种常见算法介绍
图像压缩的几种常见算法介绍1哈夫曼编码2预测编码3 LZW编码4算术编码5 变换编码1哈夫曼编码哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，哈夫曼编码是可变字长编码(Variable-Length Coding, VLC)的一种。
Huffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫作Huffman编码。
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）。
这种方法是由David. A. Huffman发展起来的。
例如，在英文中，字母e的出现概率很高，而z的出现概率最低。
当利用哈夫曼编码对一篇英文进行压缩时，e极有可能用1比特(bit)来表示，而z则可能花去25比特（不是26）。
用普通的表示方法时，每个英文字母均占用一个字节（byte），即8位。
二者相比，e使用了一般编码的1/8的长度，z则使用了3倍多。
倘若我们能实现对于英文中各个字母出现概率的较准确的估算，就可以大幅度提高无损压缩的比例。
哈夫曼压缩是无损的压缩算法，一般用来压缩文本和程序文件。
哈夫曼压缩属于可变代码长度算法族。
意思是个体符号（例如，文本文件中的字符）用一个特定长度的位序列替代。
因此，在文件中出现频率高的符号，使用短的位序列，而那些很少出现的符号，则用较长的位序列。
图1 霍夫曼信源化简图2 霍夫曼编码分配过程2预测编码预测编码是根据离散信号之间存在着一定关联性的特点，利用前面一个或多个信号预测下一个信号，然后对实际值和预测值的差（预测误差）进行编码。
常用的无损压缩算法
常用的无损压缩算法无损压缩是一种在不降低数据质量的情况下减小文件大小的压缩算法。
下面介绍几种常用的无损压缩算法：1. Huffman编码：Huffman编码是一种基于统计概率的压缩算法，通过为出现频率高的字符分配较短的编码，从而减小文件的大小。
该算法广泛应用于图像、音频和视频等领域。
2. Lempel-Ziv-Welch (LZW) 压缩：LZW压缩算法是一种字典压缩算法，它通过构建和维护一个可扩展的字典来压缩数据。
该算法常用于无损图像压缩中，如GIF格式。
3. Run-Length Encoding (RLE) 压缩：RLE压缩算法是一种简单且直观的压缩技术，它通过对连续重复的数据进行计数来减小文件的大小。
该算法常用于压缩像素数据、文本文件等。
4. Burrows-Wheeler Transform (BWT) 压缩：BWT压缩算法是一种基于重排列的压缩技术，通过对数据进行环形重排列来寻找重复的模式，并利用这些模式进行压缩。
BWT常被用于文本压缩和文件压缩。
5. Arithmetic Coding (AC) 压缩：AC压缩算法是一种通过对数据流中的不同符号进行编码来压缩数据的技术。
AC压缩算法通常比Huffman编码更高效，但实现起来更复杂。
6.LZ77和LZ78压缩算法：LZ77和LZ78算法是一对常见的压缩算法，它们通过利用历史数据和字典来寻找数据中的重复模式，并将这些重复模式替换为更短的引用。
LZ77和LZ78算法被广泛应用于无损压缩和解压缩领域。
以上介绍的只是几种常用的无损压缩算法，每种算法都有自己的特点和适用领域。
一般来说，选择最适合数据类型的压缩算法可以提高压缩效率。
此外，还有一些其他的无损压缩算法，如DEFLATE算法（在ZIP和PNG中使用）、LZMA算法（在7z中使用）等。
图像压缩编码的方法概述
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。
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。
几种图像压缩算法
你现在学习的是第18页，课件共33页
行程编码原理
❖在给定的图像数据中寻找连续重复的数值， 然后用两个字符值取代这些连续值
❖“aaabbbbccccddd”=>”3a4b4c3d” ❖处理包含大量重复信息时可以得到很好的
压缩效率，但在连续重复数据少时效果差 ❖PCX图像文件的RLE压缩算法
你现在学习的是第19页，课件共33页
你现在学习的是第29页，课件共33页
5、 交流系数的编码
❖量化AC系数的特点是1×64矢量中包含有 许多“0”系数，并且许多“0”是连续的，因 此使用非常简单和直观的游程长度编码 (RLE)对它们进行编码。 JPEG使用了1个 字节的高4位来表示连续“0”的个数，而使 用它的低4位来表示编码下一个非“0”系数 所需要的位数，跟在它后面的是量化AC系 数的数值。
你现在学习的是第22页，课件共33页
❖ LZW算法中，首先建立一个字符串表，把每一个第一次 出现的字符串放入串表中，并用一个数字来表示，这个 数字与此字符串在串表中的位置有关，并将这个数字存 入压缩文件中，如果这个字符串再次出现时，即可用表 示它的数字来代替，并将这个数字存入文件中。压缩完 成后将串表丢弃。如"print" 字符串，如果在压缩时用 266表示，只要再次出现，均用266表示，并将"print"字 符串存入串表中，在图象解码时遇到数字266，即可从 串表中查出266所代表的字符串"print"，在解压缩时， 串表可以根据压缩数据重新生成。
你现在学习的是第28页，课件共33页
4、直流系数的编码
❖8×8图像块经过DCT变换之后得到的DC直 流系数有两个特点，一是系数的数值比较 大，二是相邻8×8图像块的DC系数值变化 不大。根据这个特点，JPEG算法使用了差 分脉冲调制编码（DPCM）技术，对相邻图 像块之间量化DC系数的差值（Delta）进行 编码。 Delta＝DC(0,0)k-DC(0,0)k-1
图像编码中的数据重排与压缩技巧(九)
图像编码是数字图像处理中一个非常重要的环节。
在图像编码的过程中，数据重排与压缩技巧起着至关重要的作用。
本文将从数据重排与压缩技巧两个方面进行论述。
一、数据重排技巧在图像编码中，数据重排是将原始的图像数据重新排列以满足一定的编码要求。
数据重排技巧主要有以下几种：1. 空间相关性重排：图像中的像素数据存在一定的空间相关性，即相邻像素之间存在一定的关联。
通过对图像中的像素数据进行重排，可以提取出这种相关性，并且减少冗余信息的传输，从而实现图像数据的压缩。
2. 颜色重排：在图像编码中，颜色信息是非常重要的一部分。
通过对图像中的颜色信息进行重排，可以将相似的颜色聚集在一起，从而提高编码效率。
常见的颜色重排方法有HSV重排、RGB重排等。
3. 傅里叶变换重排：傅里叶变换广泛应用于图像处理领域。
通过将原始图像进行傅里叶变换，可以将图像数据转换到频域中，并通过对频域数据的重排来实现图像数据的压缩。
二、图像压缩技巧图像压缩技巧是对图像进行编码时用于减少数据量的方法，包括有损压缩和无损压缩两种方法。
1. 有损压缩：有损压缩是一种在压缩图像数据的同时，会造成一定损失的压缩方法。
常用的有损压缩方法有JPEG压缩、JPEG2000压缩等。
这些方法通过对图像数据进行采样、量化和编码等操作，以牺牲一定的图像质量来实现数据的压缩。
2. 无损压缩：无损压缩是一种在保证图像数据质量不变的前提下，对图像进行压缩的方法。
常用的无损压缩方法有GIF压缩、PNG压缩等。
这些方法通过对图像中的冗余信息进行编码、重排等操作，以减少数据量的同时保持图像质量的完整性。
数据重排和压缩技巧的应用使得图像编码在传输和存储中更加高效。
通过合理选择数据重排和压缩技巧，可以大幅度减小图像数据的体积，并保持较高的图像质量。
在实际应用中，我们可以根据图像的特点和需求选择合适的数据重排和压缩技巧，以达到最佳的编码效果。
总之，数据重排与压缩技巧在图像编码中起着重要作用。
图像压缩编码方法
图像压缩编码方法图像压缩编码是一种通过减少图像数据的表示量来降低存储和传输成本的技术。
图像压缩编码方法包括有损压缩和无损压缩两种。
有损压缩是指在压缩过程中会丢失一定的图像信息，但通常可以接受的程度在人眼感知上是不可察觉的。
有损压缩编码方法主要通过利用图像中的冗余信息和人眼视觉系统的特性来实现图像的压缩，主要有几种方法：1. 颜色空间转换：将RBG图像转换为YUV或者将CMYK图像转换为RGB，通过减少颜色通道的数量来降低数据量。
2. 离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）：DCT是一种将原始图像通过变换后得到一系列频率系数的方法，低频系数所表示的信息对于人眼来说更加重要，而高频系数相对不重要，因此可以对高频系数进行压缩或丢弃。
3. 量化（Quantization）：通过对DCT系数进行适当的量化，将系数的数值范围映射到较小的范围内，进一步减小数据量。
量化的精度越高，则数据量越小，但图像质量也会受到影响。
4. 预测编码（Predictive Coding）：利用图像中像素之间的相关性，通过对当前像素值的预测来减少需要传输的数据。
常用的预测编码方法有差值编码（Differential Encoding）和运动补偿（Motion Compensation）。
5. 生成码字（Codebook）：通过统计图像中各个像素值的频次来生成一个码本，将高频次出现的像素值用较短的码字表示，以减小数据量。
有损压缩编码方法的主要优点是压缩率高，但缺点是压缩后图像质量有损失。
适用于图像中存在较多冗余信息或对图像质量要求不高的场景，如网络传输、存储等。
无损压缩编码是指在压缩过程中不丢失任何图像信息，通过利用图像内部的冗余性来减小数据量。
常用的无损压缩编码方法有：1. 霍夫曼编码（Huffman Coding）：将出现频率较高的像素值用较短的编码表示，出现频率较低的像素值用较长的编码表示，以减小数据量。
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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
本原理是给出现概率大的信息符号赋予短码字，出现概率小的信息符号赋予长
码字，最终使得平均码长最小。
常见熵编码方法有哈夫曼编码、算术编码和行
程编码(Run Length Encoding)。
预测编码：预测编码是根据离散信号之间存在着一定关联性的特点，利用
前面一个或多个信号预测下一个信号进行，然后对实际值和预测值的差（预测
误差）进行编码。
预测编码可分为帧内预测和帧间预测，常见的预测编码有
差分脉码调制(DifferentialPulse Code Modulation，DPCM)和自适应差分脉冲编码（Adaptive Differential Pulse Code Modulation，ADPCM）。
变换编码：变换编码通常是将空域图像信号映射变换到另一个正交矢量空
间（变换域或频域），产生一批变换系数，然后对这些变换系数进行编码处理。
图像信号在空域描述时，数据之间相关性大，冗余量大，经过变换到变换域中
去描述，数据相关性大大减少，冗余量减少，参数独立，数据量少，这样再进
行适当的量化和编码就能得到较大的压缩比。
常用的正交变换有傅立(Fouries)变换、正弦变换、余弦变换、哈尔(Haar)变换、沃尔什(Walsh)变换、斜(Slant)变换和K-L(Karhunen-Loeve)变换等。
混合编码：混合编码是指综合使用了熵编码、预测编码或变换编码的编码
方法，如JPEG 标准和MPEG 标准。
图像压缩编码方法介绍：
1、哈夫曼编码：
基本思想是统计一下灰度级的出现概率，建立一个概率统计表，将
最常出现(概率大的)的灰度级用最短的编码，最少出现的灰度级用最长的编码。
步骤：将输入灰度级按概率大小由大到小排序：将最小的两个概率相加得到一
个新的概率集合，重复第1步，直到只有两个概率集合为止；反向分配码字。
特点：码值不唯一；对不同概率分布的信源，哈夫曼编码的编码效率有所
差别，对于二进制编码，当信源概率为2的负幂次方时，哈夫曼编码的编码效率可达100%，其平均码字长度也很短，而当信源概率为均匀分布时，其编码效果
明显降低。
需先计算图像数据的概率特性形成编码表后才对图像编码，因此缺
乏构造性。
2、预测编码
预测编码是根据离散信号之间存在着一定关联性的特点，利用前面一个或
多个信号预测下一个信号进行，然后对实际值和预测值的差（预测误差）进行
编码。
如果预测比较准确，误差就会很小。
在同等精度要求的条件下，就可以
用比较少的比特进行编码，达到压缩数据的目的。
预测编码是比较易于实现的，如差分脉冲编预测编码(Differential Pulse Code Modulation，DPCM)方法。
在这种方法中，每一个像素灰度值，用先前扫描过的像素灰度值去减，求出他
们的差值，此差值称为预测误差，预测误差被量化和编码与传送。
接收端再将
此差值与预测值相加，重建原始图像像素信号。
由于量化和传送的仅是误差信
号，根据一般扫描图像信号在空间及时间邻域内个像素的相关性，预测误差分
布更加集中，即熵值比原来图像小，可用较少的单位像素比特率进行编码，使
得图像数据得以压缩。
3、变换编码：
基本思想是先将空间域图像通过某种正交变换，获得一系列变换系数。
在
变换过程中，使图像变换系数能量相对集中，再对其变换系数，进行区域量化，按其所含能量大小，分配以不同的数据量(比特数)去描述，如高能量区域赋予
多比特，反之，则短的比特数，这样可以提高压缩比。
变换编码原理框图如图
所示。
问题: 1)分块大小; 2)变换方式; 3)比特分配; 4)编码方案。
优点: 1) 压缩比高; 2)视觉感觉好。
缺点: 计算复杂。
变换编码是一种图像有损编码。
在能达到的压缩比和信息损失之间存在一
个折衷。
一般情况下，人眼是信息丢失能否接受的最终裁判。
对图像失真的定
量计算，如均方误差，往往和人眼的主观感觉不一致。
常用的变换方法有DCT 变换和WHT 变换等。
图像进行变换后，接下来要对
变换后的系数量化，在量化后才能对其编码。
其中常用的系数量化方法有:区域编码、行程编码、门限编码等。
DCT 变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform，DCT)。
在傅立
叶级数展开式中，如果被展开的函数是实偶函数，那么其傅立叶级数中只包含
余弦项，再将其离散化可导出余弦变换。
DCT 是先将整体图像分成N*N(N=8 或16)像素块，然后对N*N(N=8 或16)像素块一一进行单独的DCT 变换。
由于大多
数图像的高频分量很小，相应于图像高频分量的系数经常为零，而且人眼对高
频成分的失真基本不容易分辨认来，所以可经过适当的量化。