第五章静态图像压缩与编码技术2

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图像编码与压缩的关系解析(二)

图像编码与压缩的关系解析引言：随着科技的不断发展，图像在日常生活中的应用越来越普遍。

然而，高清图片通常占用较大的存储空间，不利于传输和存储。

为了解决这个问题，图像编码与压缩技术应运而生。

本文将从理论、算法和应用三个方面，探讨图像编码与压缩之间的关系。

一、图像编码的原理与方法1. 图像编码的基本原理图像编码是将图像通过某种数学模型进行数值表示，从而实现对图片信息的压缩。

这一过程主要包括采样、量化和编码三个步骤。

采样将连续的图像转换为离散的信号，量化将连续的信号转换为离散的数值，而编码则是利用特定的编码方式将数值进行压缩存储。

2. 图像编码的方法常用的图像编码方法包括无损编码和有损编码。

无损编码保持图像质量不变，包括RLE（Run Length Encoding）、Huffman编码和LZW （Lempel-Ziv-Welch）编码等。

而有损编码则通过牺牲一定的细节和精度来实现更高的压缩率，代表性的有损编码方式有JPEG、以及WebP 等。

二、图像压缩的原理与方法1. 图像压缩的基本原理图像压缩是对图像数据进行有损或无损的压缩，以减小图像数据的体积。

图像压缩技术主要包括空域压缩和变换域压缩两种方法。

空域压缩利用空间冗余性进行数据压缩，该方法通常使用预测编码或差分编码等技术。

变换域压缩则通过将图像转换到频域进行压缩，常用的方式有离散余弦变换（DCT）。

2. 图像压缩的方法图像压缩方法可以分为无损压缩和有损压缩两类。

无损压缩通过减小冗余和利用编码等技术实现图像数据的压缩，以保持图像质量不变。

有损压缩则根据人眼对图像细节的敏感度，通过舍弃部分细节信息来实现更高的压缩率。

常见的图像压缩算法有LZ77、LZ78、DEFLATE 以及JPEG、HEVC等。

三、图像编码与压缩的关系1. 编码与压缩的异同编码和压缩都是对图像数据进行处理以实现压缩效果，但两者有不同的侧重点。

编码主要集中在信号表示的优化，通过数值表达来压缩图像数据及降低存储和传输成本；而压缩则更注重图像数据的压缩率，旨在减小数据量的同时保持较高的图像质量。

静态图像压缩方法综述概要

经典图像压缩方法
行程编码举例：

abbbccccddd 1a3b4c3d
经典图像压缩方法
（二）预测编码
（1）DPCM（差分脉冲编码调制）编码

预测编码是根据某一模型利用以往的样本值，对于新样本值进行预测，然后将样本的实际值与其预测值相减得到一个误差值，对这一误差值进行编码，如果模型足够好且样本序列在时间上的相关性较强，那么误差信号的幅度将远小于原始信号。优点：编码过程直观、简捷、易于实现不足：压缩能力有限。

经典图像压缩方法
DCT编码举例：

Lena上8*8的一块：
149 153 160 162 161 161 161 161 153 156 163 160 162 161 163 161 155 159 158 160 162 160 162 163 155 156 156 159 155 157 157 158 155 156 156 159 155 157 157 158 155 1260 1 12 23 17 6 156 11 9 2 156 7 2 0 159 F u, v 1 1 1 155 0 2 157 2 1 0 0 157 2 4 158 3

典型的统计编码法有哈夫曼编码（Huffman）、算术编码和行程编码等。
经典图像压缩方法
（1）哈夫曼编码（Huffman）

哈夫曼编码根据信源中各种符号出现的概率进行编码，出现概率越高的符号为其设计的码字越短，出现概率越小的符号，则对应的码字越长，从而达到较少的平均码长。优点：哈夫曼编码是接近于信源熵的编码方法。不足：哈夫曼编码要对原始数据扫描两遍，数据压缩和还原速度都较慢。

现代静态图像编码技术

Quantized gradient merging
If the first non-zero element of the vector (Q1, Q2, Q3) is negative, then all the signs of the vector (Q1, Q2, Q3) shall be reversed to obtain (-Q1, -Q2, -Q3) . In this case, the variable SIGN shall be set to -1, otherwise it shall be set to +1. After this possible “merging”, the vector (Q1, Q2, Q3) is mapped, on a one-to-one basis, into an integer Q representing the context for the sample x.
if (SIGN == − 1) Errval = −Errval;
Error quantization for near-lossless coding, and reconstructed value
In lossless coding (NEAR = 0), the reconstructed value Rx shall be set to Ix. In near-lossless coding (NEAR > 0), the error shall be quantized. After quantization, the reconstructed value Rx of the sample x, which is used to encode further samples, shall be computed in the same manner as the decoder computes it.

图像压缩与编码

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。

图像编码与压缩

行程编码对于仅包含很少几个灰度级的图像，特别是二值图像，比较有效。
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。

使用计算机视觉技术进行图像压缩和图像编码的方法介绍

使用计算机视觉技术进行图像压缩和图像编码的方法介绍在计算机视觉领域中，图像压缩和图像编码是两个重要的技术。

图像压缩的目的是降低图像占用的存储空间或传输带宽，而图像编码则是将图像转换为数字数据以便于处理和传输。

本文将介绍使用计算机视觉技术进行图像压缩和图像编码的方法。

图像压缩的方法可以分为两大类：有损压缩和无损压缩。

有损压缩是指在图像压缩的过程中，会损失一定的图像质量。

其中最常用的方法之一是基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）的压缩方法。

这种方法将图像分块，然后对每个块进行频域变换，再使用量化表对变换系数进行量化，最后通过熵编码对量化后的系数进行编码。

另一个常见的有损压缩方法是基于小波变换（Wavelet Transform）的压缩方法。

这种方法将图像分解成不同尺度和方向的小波系数，然后根据能量分布对小波系数进行量化和编码。

无损压缩是指在图像压缩的过程中，不损失图像质量。

其中最常用的方法之一是基于预测的压缩方法，如差分编码和预测编码。

差分编码通过计算相邻像素之间的差异来减少冗余信息，然后使用熵编码对差异值进行编码。

预测编码则是利用预测模型预测当前像素的值，并将预测误差进行编码。

另一个常见的无损压缩方法是基于字典的压缩方法，如Lempel-Ziv-Welch（LZW）和gzip。

这种方法通过建立字典来存储和重用图像中的重复模式，从而实现压缩。

图像编码是将图像转换为数字数据的过程。

最常用的图像编码方法之一是基于亮度和色度分量的YUV编码。

YUV编码将图像分解为亮度分量Y和色度分量U、V，并对每个分量进行压缩和编码。

另一个常见的图像编码方法是基于向量量化的编码方法。

这种方法先将图像划分为不重叠的小块，然后将每个块与一组预定义的向量进行匹配和编码。

此外，还有基于灰度级联编码（Gray-level Run-length Encoding，RLE）的编码方法，该方法将连续的相同灰度值序列进行编码。

静态图像压缩标准

静态图像压缩标准静态图像压缩是数字图像处理中的重要技术，它可以减小图像文件的大小，从而节省存储空间和传输带宽。

在图像处理、网页设计、移动应用等领域都有着广泛的应用。

本文将介绍静态图像压缩的标准，包括JPEG、PNG和GIF等常见的压缩格式，以及它们的特点和应用场景。

JPEG压缩是最常见的图像压缩格式之一，它采用了一种有损压缩的算法，可以在一定程度上减小图像文件的大小，同时保持较高的图像质量。

JPEG压缩适用于照片、真彩色图像等复杂图像的压缩，但对于简单的图像或者带有文本、线条的图像，JPEG的压缩效果并不理想。

此外，JPEG压缩的图像文件在多次编辑和保存后会出现压缩失真的问题，因此在需要频繁编辑的图像上不宜使用JPEG格式。

PNG压缩是一种无损压缩的格式，它可以保持图像的原始质量，适用于简单图像、带有透明通道的图像以及需要频繁编辑的图像。

PNG格式的图像文件通常比JPEG格式的大，但在保持图像质量的同时，可以减小文件大小。

因此，PNG格式适用于需要保持图像质量的场景，比如网页设计、图像编辑等领域。

GIF压缩是一种特殊的压缩格式，它主要用于动画图像的压缩。

GIF格式采用了一种无损压缩的算法，可以将多幅图像合成为一个GIF动画文件。

GIF格式的图像文件通常比JPEG和PNG格式的小，适用于网页动画、表情包等场景。

除了上述几种常见的压缩格式外，还有一些新兴的压缩算法和格式，比如WebP、HEIC等，它们在一定程度上优化了图像压缩的效果和文件大小。

在选择图像压缩格式时，需要根据具体的应用场景和要求来进行选择，以达到最佳的压缩效果。

总的来说，静态图像压缩标准包括了JPEG、PNG、GIF等常见的压缩格式，它们各自有着不同的特点和适用场景。

在实际应用中，需要根据具体的需求来选择合适的压缩格式，以达到最佳的压缩效果和图像质量。

希望本文能够对静态图像压缩标准有所帮助，谢谢阅读！。

静态图像压缩标准中的可分级编码技术

１引言
在许多实际应用中，由于用户要求不同、终端能力不同、异构网络的不同支路所能提供的ＱｏＳ不同或网络传输条件的变化（比如噪声、拥塞等）等原因，需要提供不同质量的图像信号。解决此类问题的最好方法，是用单个编码器产生分层
维普资讯
计算机科学２０Ｖｏ．３Ｑ１压缩标准中的可分级编码技术）
王相海（辽宁师范大学计算机与信息技术学院大连１６２）１Ｏ９（信息安全国家重点实验室（中国科学院研究生院）北京１０３）００９
ｅＳａａｌｏｉｇＡｌｏｉｍｓｉｍａｅＣｏｒｓｉｎＳａｄｒｓｃｌｂｅＣｄｎｇｒｔｈｎＩｇｍｐｅｓｏｔｎａｄ
ＷＡＮ（；Ｘｉｎ－ｉａｇＨａ
（ｏｌｅｏｍｐｔｒｎｎｏｍａｉｎＴｅｈｏｏｙ．ｏｉｒｌｉｒｉ，Ｄｌｎ１０９ＣｌｇｆｅｏＣｕｅｄＩｆｒｔｃｎｌｇ，ＩａｎｎＮｏｍａｖｓｙａｉ１２）ａｏｉｇＵｎｅｔａ６
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计算机视觉中的图像压缩与编码技术

计算机视觉中的图像压缩与编码技术随着计算机技术和网络通信的迅速发展，图像的使用量也急剧增加。

然而，高分辨率的图像往往占用较大的存储空间和传输带宽，对于存储和传输效率的要求也越来越高。

因此，图像压缩与编码技术成为了计算机视觉领域中的重要研究内容。

本文将介绍计算机视觉中常用的图像压缩与编码技术。

图像压缩与编码技术通过对图像的冗余信息进行削减，从而减小图像的体积，提高存储和传输效率。

常用的图像压缩与编码技术主要包括无损压缩和有损压缩。

无损压缩技术是指在压缩图像的同时不损失任何信息的技术。

这种压缩技术对于那些要求完全保留原始图像信息的应用场景非常重要。

常见的无损压缩技术主要有RLE（Run-Length Encoding）编码、LZW（Lempel-Ziv-Welch）编码和哈夫曼编码。

RLE编码是一种基于图像连续像素冗余特性的编码技术。

它通过统计图像中连续相同像素值的个数，并用一个计数符号和一个像素值符号来代替连续的相同像素值。

这种编码技术适合于连续像素值重复较多的图像。

LZW编码算法是一种基于前缀编码的无损压缩算法。

它通过构建字典来动态地更新编码映射表，将频繁出现的像素序列用更短的编码来表示，从而实现对图像的无损压缩。

LZW编码广泛应用于GIF图像格式。

哈夫曼编码是一种通过构建最优二叉树来实现对图像信息压缩的技术。

它通过将出现频率最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，从而实现不同像素值对应编码长度的优化。

哈夫曼编码被广泛应用于JPEG 和PNG图像格式。

相对于无损压缩技术，有损压缩技术可以进一步减小图像的体积。

它通过牺牲一定的图像信息来获得更高的压缩比。

常见的有损压缩技术主要有基于变换的压缩技术和基于预测的压缩技术。

基于变换的压缩技术主要采用离散余弦变换（DCT）来将图像从空域转换到频域。

DCT将图像分解成一系列的频率分量，再根据频率分量的重要性对其进行量化和编码。

JPEG图像格式就是采用DCT进行压缩的典型例子。

静态图像压缩标准

静态图像压缩标准静态图像压缩是指通过某种算法或技术对图像文件进行处理，以减小文件的体积，同时尽量保持图像质量的技术。

在数字图像处理领域，静态图像压缩是一项非常重要的技术，它涉及到图像文件的存储、传输和显示等方面。

本文将介绍静态图像压缩的标准，包括常见的压缩算法、压缩标准以及其应用。

一、静态图像压缩的基本原理。

静态图像压缩的基本原理是利用图像中的冗余信息和人眼对图像的感知特性，通过一定的算法将图像文件的体积减小，同时尽量保持图像质量。

常见的静态图像压缩算法包括JPEG、PNG、GIF等，它们都采用了不同的压缩原理和方法。

二、静态图像压缩的标准。

1. JPEG压缩标准。

JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种广泛应用的图像压缩标准，它采用了基于DCT（Discrete Cosine Transform）的压缩算法。

JPEG压缩标准在保持图像质量的同时，能够将图像文件的体积减小到较小的程度，适合用于存储和传输静态图像文件。

2. PNG压缩标准。

PNG（Portable Network Graphics）是一种无损压缩的图像格式，它采用了DEFLATE压缩算法。

相比于JPEG，PNG能够更好地保持图像的质量，但文件体积通常会更大一些。

PNG格式适合用于对图像质量要求较高的场景，如图像编辑和网页设计等领域。

3. GIF压缩标准。

GIF（Graphics Interchange Format）是一种支持动画的图像格式，它采用了LZW压缩算法。

GIF格式在保持图像质量的同时，能够实现较高的压缩比，适合用于制作简单的动画和图标等场景。

三、静态图像压缩标准的应用。

静态图像压缩标准在各个领域都有着广泛的应用。

在数字摄影、图像编辑和网页设计等领域，人们经常会用到JPEG和PNG格式的图像文件。

而在制作简单动画和图标时，GIF格式也是一种常见的选择。

总结。

静态图像压缩标准是数字图像处理领域中的重要技术，它通过一定的算法和方法，能够将图像文件的体积减小，同时尽量保持图像质量。

图像处理中的图像压缩与编码算法

图像处理中的图像压缩与编码算法图像处理是计算机科学与技术领域中的一个重要研究方向，而图像压缩与编码算法则是图像处理中的一个关键问题。

随着科技的不断发展，图像的获取和传输已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。

然而，图像数据的大量存储和传输给计算机系统带来了很大的挑战，因此图像压缩与编码算法应运而生。

图像压缩与编码算法的目标是通过减少图像数据的冗余信息，从而实现图像的压缩和传输。

一种常用的图像压缩方法是基于离散余弦变换（DCT）的压缩算法。

该算法将图像分解为一系列频率分量，然后对这些分量进行量化和编码。

在这个过程中，高频分量被量化为较低的精度，从而减少了图像数据的存储空间。

除了DCT压缩算法外，还有一种常用的图像压缩方法是基于小波变换的压缩算法。

小波变换将图像分解为不同尺度和方向的子图像，然后对这些子图像进行编码。

与DCT压缩算法相比，小波变换能够更好地保留图像的细节信息，因此在某些应用场景下具有更好的效果。

除了压缩算法，图像编码算法也是图像处理中的一个重要问题。

图像编码算法的目标是将压缩后的图像数据转换为可传输的比特流。

一种常用的图像编码算法是基于哈夫曼编码的算法。

该算法通过构建一棵哈夫曼树来实现对不同频率的像素值进行编码。

由于哈夫曼编码可以根据像素值出现的概率分布来进行编码，因此可以实现更高效的压缩。

除了DCT压缩算法和哈夫曼编码算法外，还有一些其他的图像压缩与编码算法。

例如，基于向量量化的压缩算法将图像数据划分为不同的向量，并将这些向量进行编码。

这种算法可以在一定程度上提高图像的压缩比。

此外，还有一些基于预测的压缩算法，通过对图像数据的空间和时间相关性进行建模来实现图像的压缩和编码。

总的来说，图像压缩与编码算法在图像处理中起着至关重要的作用。

通过减少图像数据的冗余信息，这些算法可以实现图像的高效压缩和传输。

在实际应用中，我们需要根据具体的需求选择合适的压缩和编码算法。

未来，随着科技的不断进步，图像压缩与编码算法将继续发展，并在各个领域中发挥更大的作用。

jpeg静态图像压缩编码原理及实现技术

jpeg静态图像压缩编码原理及实现技术jpeg静态图像压缩编码原理及实现技术2011-03-09 21：29 MPEG视频压缩技术是针对运动图象的数据压缩技术。

为了提高压缩比，帧内图象数据和帧间图象数据压缩技术必须同时使用。

MPEG通过帧运动补偿有效地压缩了数据的比特数，它采用了三种图象，帧内图、预测图和双向预测图。

有效地减少了冗余信息。

对于MPEG来说，帧间数据压缩、运动补偿和双向预测，这是和JPEG主要不同的地方。

而JPEG和MPEG相同的地方均采用了DCT帧内图象数据压缩编码。

在JPEG压缩算法中，针对静态图象对DCT系数采用等宽量化，而是MPEG 中视频信号包含有静止画面(帧内图)和运动信息(帧间预测图)等不同的内容，量化器的设计不能采用等宽量化需要作特殊考虑。

从两方面设计，一是量化器综合行程编码能使大部分数据得到压缩；另一方面是通过量化器、编码器使之输出一个与信道传输速率匹配的比特流。

图象压缩的目的和方法图象的数字化表示使得图象信号可以高质量地传输，并便于图像的检索、分析、处理和存储。

但是数字图像的表示需要大量的数据，必须进行数据的压缩。

即使采用多种方法对数据进行了压缩，其数据量仍然巨大，对传输介质、传输方法和存储介质的要求较高。

因此图象压缩编码技术的研究显得特别有意义，也正是由于图象压缩编码技术及传输技术的不断发展、更新，推动了现代多媒体技术应用的迅速发展。

《1》图象压缩的目的图象采样后，如果对之进行简单的8bit量化和PCM编码，其数据量是巨大的。

以CIF(Common Intermediate Format)格式的彩色视频信号为例，若采样速率为25帧/秒，采样样点的Y、U、V分量均为8bit量化，则一秒钟的数据量为：要传输或存储这样大的数据量是非常困难的，必需对其进行压缩编码，在满足实际需要的前提下，尽量减少要传输或存储的数据量。

虽然数字图象的数据量巨大，但图象数据是高度相关的。

第5章图像编码与压缩

节点途中遇到的0，1序列串起来，就得到了的编码。
2019/7/7
Huffman编码

产生Huffman编码需要对原始数据扫描两遍。第一遍
扫描要精确地统计出原始数据中每个值出现的频率，第二
遍是建立Huffman树并进行编码。由于需要建立二叉树并
遍历二叉树生成编码，因此Huffman编码数据压缩和还原
2019/7/7
5.3.1 基于字典的技术
2. LZW编码 LZ编码是由Lemple和Ziv最早提出的无损压缩技术。它由
Welch加以充实而形成了广泛应用的有专利保护的LZW算法。同RLE类似，它也是对字符串编码从而实现数据压缩。然而，与RLE不同的是，它在对文件进行编码的同时，生成特定字符序列的表以及它们对应的代码
冗余、时间冗余、视觉冗余、信息熵冗余、结构冗余
和知识冗余。
2019/7/7
第5章图像编码与压缩
1.空间冗余图像内部相邻像素之间存在较强的相关性所造成的冗余。
也称为像素相关冗余。场景中总有一些物体，图像中就有一些目标，同一目标
的像素之间一般具有相关性。根据相关性，由某一个像素的性质可以获得其邻域像素的性质，各像素的值可以由其邻近像素的值预测出来，每个独立的像素所携带的信息相对较少。图像中存在与像素间相关性直接联系的数据冗余，即为像素相关冗余，也称为空间冗余或几何冗余。
2019/7/7
第5章图像编码与压缩

对图像文件进行压缩和解压缩都是需要时间的。图
像文件在系统与系统之间或用户与用户之间进行交换时，
这个时间是不容忽略的。所以要根据具体情况选择进行
有损压缩和无损压缩，以及在速度和压缩比之间、保真
度之间进行折衷。

第五章图像压缩编码.

第六章：图像压缩编码
第六章图像压缩编码
2019/8/25
1
第六章：图像压缩编码
1.概述 2.统计编码 3.预测编码 4.变换编码 5.混合编码
本章主要内容：
2019/8/25
2
1.概述
第六章：图像压缩编码
图像压缩的基本概念
设：n1和n2是在两个表达相同信息的数据集中，所携带的单位信息量。
假设信源符号为{00,01,10,11},这些符号的概率分别为{ 0.1,0.4, 0.2,0.3},根据这些概率可把间隔[0,1)分成4个子间隔：[0,0.1), [0.1,0.5), [0.5,0.7), [0.7, 1).
18
1.概述
第六章：图像压缩编码
1.4 信息论 ----香农的率失真理论
前面的讨论是在信道没有噪声的条件下信源编码的最大压缩率。在实际情况中信道是存在噪声的。
如果从信源发出信息uk，经过编、译码的组合，接受端得到信息为vl，这是由信道的噪声所造成的，我们定义信源编码经过编、译码的平均互信息量为：
压缩率（压缩比）：
CR = n1 / n2 其中，n1是压缩前的数据量，n2是压缩后的数据量
相对数据冗余：
RD = 1 – 1/CR 例：CR=20; RD = 19/20
2019/8/25
3
1.概述三种数据冗余：
编码冗余像素冗余视觉心理冗余
2019/8/25
第六章：图像压缩编码
量化器：减少视觉心理冗余，仅用于有损压缩。
符号编码器：减少编码冗余，如使用哈夫曼编码
2019/8/25
15
1.概述
第六章：图像压缩编码
1.4 信息论----率失真理论和信源熵编码

图像编码与压缩的关系解析(五)

图像编码与压缩的关系解析I. 引言图像编码与压缩是计算机图形处理领域的重要研究方向之一。

图像编码是指将图像数据转换成压缩格式的过程，而图像压缩则是通过降低图像数据的冗余性和利用人眼对图像的感知特性，减小图像数据的存储空间和传输带宽，同时尽量保持图像质量的过程。

本文将探讨图像编码与压缩之间的紧密关系。

II. 图像编码的基本原理1. 采样与量化图像编码的第一步是对原始图像进行采样，将连续的图像数据转换为离散的样本点。

常见的采样方法包括均匀采样和随机采样。

随后，对采样到的图像数据进行量化，将连续的像素值映射为离散的量化级别。

较高的量化级别能够保留较多的细节信息，但会增加编码的存储要求。

2. 编码与解码图像编码的目标是通过利用图像数据的统计特性，提取出能够表示图像内容的重要信息。

常见的编码方法包括无损编码和有损编码。

无损编码通过找到图像数据中存在的冗余性，提取冗余信息并进行适当的压缩，以实现不损失图像质量的压缩效果。

有损编码则通过舍弃一些对人眼不敏感的细节信息，以降低图像数据的存储与传输要求。

III. 图像压缩的原理与方法1. 空域压缩空域压缩方法通过对图像的像素值进行转换和编码，实现对图像数据的压缩。

其中，基于离散余弦变换的压缩方法（DCT）广泛应用于图像压缩领域。

DCT将图像数据从时域转换到频域，通过对图像频率成分进行量化和编码，实现图像的有损压缩。

此外，小波变换、小波包变换等方法也常被用于空域压缩。

2. 无损压缩无损压缩方法旨在通过数据重排、编码和预测等技术，实现对图像数据无损压缩。

代表性的无损压缩算法有无损预测编码（LPC）、无损遗传编码（LZW）和无损哈夫曼编码等。

这些方法通过寻找数据的统计特性和冗余信息，以减小数据的存储和传输负担，从而实现无损压缩。

IV. 图像编码与压缩的关系图像编码是图像压缩的基础和前提。

编码过程能够挖掘和利用图像数据中的冗余性和统计特性，从而实现对图像数据的有损或无损压缩。

图像编码与压缩技术

常见的有：哈夫曼编码，算术编码，行程编码， FANO编码等。
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（2）保真度编码：主要利用人眼的视觉特性，在允许的失真（Lossy）条件下或一定的保真度准则下，最大限度地压缩图像。保真度编码可以实现较大的压缩比，主要用于数字电视技术、静止图像通信、娱乐等方面。对于这些图像，过高的空间分辨率和过多的灰度层次，不仅增加了数据量，而且人眼也接收不到。因此在编码过程中，可以丢掉一些人眼不敏感的信息，在保证一定的视觉效果条件下提高压缩比。
并打分，然后综合所有人的评判结果，给出图像的质量评
价。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指标的图像不一定具有较好的主观质
量。主观质量评价能够与人的视觉效下一果页相匹配，但其评判
过程缓慢费时。
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3)算法的适用范围
特定的图像编码算法具有其相应的适用范围，并不对所有图像都有效。一般说来，大多数基于图像信息统计特性的压缩算法具有较广的适用范围，而一些特定的编码算法的适用范围较窄，如分形编码主要用于自相似性高的图像.
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图分形图像
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给出一个稍微复杂的树模型：
设图形 T 0 为一条单位长直线
段，在第一个三等分点上各向两
边45角的方向延伸出两条
1 2
L0
长的
线段，在中点处向左以 30 延伸
出分线点段12 L 处。0 长向得的右到线方图段以形，T3再10。在延将第伸T二出n 个的13 L三每0 的等5
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4-图像压缩与编码2算术编码等

5
[0.5143, 0.51442]
10
0.51439在间隔[0.514, 0.5146)的第5个1/10
6
[0.514384, 0.51442]
11
0.51439在间隔[0.5143, 0.51442)的第7个1/10
7
[0.51439, 0.5143948]
01
0.51439在间隔[0.51439, 0.5143948]的第1个1/10
(1)首先在1和0之间给每个符号分配一个初始子间隔,子间隔的长度等于它的概率, 初始子间隔的范围用I1=[l1,r1]=[Σpi-1,Σpi] 表示。令d1=r1-l1,L=l1和R=r1。 (2)L和R的二进制表达式分别表示为: L=Σμk2-k和R=Συk2-k 其中μ k和υ k等于“1”或者“0”。比较u1和v1，若不等，不发送任何数据，转到步骤3，若相等，就发送二进制符号 u1
算术编码可以是静态的或者自适应的。在静态算术编码中,信源符号的概率是固定的。在自适应算术编码中,信源符号的概率根据编码时符号出现的频繁程度动态地进行修改,在编码期间估算信源符号概率的过程叫做建模。需要开发动态算术编码的原因是因为事先知道精确的信源概率是很难的,而且是不切实际的。当压缩消息时,我们不能期待一个算术编码器获得最大的效率,所能做的最有效的方法是在编码过程中估算概率。因此动态建模就成为确定编码器压缩效率的关键。
LZ77算法
LZ77编码算法的核心是查找从前向缓冲存储器开始的最长的匹配串。编码算法的具体执行步骤如下：
(1) 把编码位置设置到输入数据流的开始位置。 (2) 查找窗口中最长的匹配串。 (3) 以“(Pointer, Length) Characters”的格式输出，

第五章 静态图像压缩与编码技术2

图像编码与压缩的关系解析(二)

静态图像压缩方法综述概要

现代静态图像编码技术

图像压缩与编码

图像编码与压缩

使用计算机视觉技术进行图像压缩和图像编码的方法介绍

静态图像压缩标准

静态图像压缩标准中的可分级编码技术

计算机视觉中的图像压缩与编码技术

静态图像压缩标准

图像处理中的图像压缩与编码算法

jpeg静态图像压缩编码原理及实现技术

第5章 图像编码与压缩

第五章图像压缩编码.

图像编码与压缩的关系解析(五)

图像编码与压缩技术

4-图像压缩与编码2算术编码等

第五章静态图像压缩与编码技术2

第5章图像编码与压缩