第七章图像压缩编码(JPEG 2K)
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。
计算机学院多媒体基础多媒体技术JPEG图像压缩
计算机学院多媒体基础多媒体技术JPEG图像压缩计算机学院多媒体基础课程中，我们学习了不同的多媒体技术，其中之一是JPEG图像压缩技术。
JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常用的图像压缩标准，广泛应用于图片传输和存储中。
JPEG图像压缩技术的目的是减小图片文件的大小，同时尽可能保持图像质量。
这项技术适用于需要在网络上传输大量图片的应用，如图片网站、社交媒体等。
JPEG压缩算法的核心思想是基于人眼对图像的感知特性，利用图像中的冗余和人眼的视觉敏感性来减少数据量。
具体来说，JPEG压缩包括三个主要步骤：色彩空间转换、离散余弦变换（DCT）和量化。
首先，将图像由RGB色彩空间转换为YCbCr色彩空间，因为人眼对亮度（Y）比对色度（Cb和Cr）更敏感。
然后，将图像分成8x8的小块，对每个小块进行DCT变换，将图像转化为频域表示。
之后，对频域图像进行量化操作，通过消除高频信息来减少数据量。
最后，将量化后的数据进行编码和压缩存储。
JPEG压缩技术的主要优点是压缩比高，可以将图像文件大小减小到原始大小的10%到20%，同时保持良好的视觉质量。
这对于需要传输大量图片且带宽有限的情况非常有帮助。
此外，JPEG压缩还具有较快的压缩和解压速度，使其成为处理图像文件的标准方法之一。
然而，JPEG压缩也存在一些限制和缺点。
最显著的是，压缩过程中会丢失一些细节和图片质量，尤其是在高压缩比下。
此外，由于JPEG是一种有损压缩算法，每次压缩和解压缩都会导致一些信息损失，因此不适合用于需要无损压缩的应用。
总之，JPEG图像压缩技术是计算机学院多媒体基础课程中的重要内容。
通过学习JPEG的压缩原理和算法，我们可以了解如何减小图像文件大小，提高图像传输效率，同时在保持较高视觉质量方面找到一个平衡点。
这对于我们将来从事与多媒体技术相关的工作将非常有帮助。
JPEG图像压缩技术是一种非常实用且广泛应用的图像压缩算法。
第7章图像编码.ppt
像素冗余
由于任何给定的像素值，原理上都可以 通过它的相邻像素预测到，单个像素携 带的信息相对是小的。对于一个图像， 很多单个像素对视觉的贡献是冗余的。 这是建立在对邻居值预测的基础上。
例：原图像数据：234 223 231 238 235 压缩后数据：234 11 -8 -7 3，我们可以
对一些接近于零的像素不进行存储，从而 减小了数据量
7.1.5 图像传输中的压缩模型
源数据编码：完成原数据的压缩。
通道编码：为了抗干扰，增加一些容错、 校验位、版权保护，实际上是增加冗余。
通道：如Internet、广播、通讯、可移动介 质。
源数据 编码
通道 编码
通道
通道 解码
源数据 解码
7.2 哈夫曼编码
1.
根据信息论中信源编码理论，当平均码长R大于等于图像熵H时，总可设 计出一种无失真编码。当平均码长远大于图像熵时，表明该编码方法效率很低； 当平均码长等于或很接近于（但不大于）图像熵时，称此编码方法为最佳编码, 此时不会引起图像失真； 当平均码长大于图像熵时，压缩比较高，但会引起图 像失真。
第七章 图像编码
7.1 图像编码概述 7.2 哈夫曼编码 7.3 香农-范诺编码 7.4 行程编码 7.5 LZW编码 7.6 算术编码 7.7 预测编码 7.8 正交变换编码 7.9 JPEG编码 7.10 编程实例
7.1 图像编码概述
7.1.1 图像编码基本原理
虽然表示图像需要大量的数据，但图像数据是高度相关的， 或者说存在冗余（Redundancy）信息，去掉这些冗余信息后可以 有效压缩图像， 同时又不会损害图像的有效信息。数字图像的 冗余主要表现为以下几种形式：空间冗余、时间冗余、视觉冗余、 信息熵冗余、结构冗余和知识冗余。
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。
多媒体图像压缩编码——JPEG2000编码
《多媒体应用技术》专题报告论文题目：多媒体图像压缩编码——JPEG编码姓名：王华志学号：1049721201432学院班级：计算机学院1211班2013年7月1日摘要：图像压缩是图像处理的重要技术，本文就图像压缩技术的现状及JPEG2000压缩技术进行了分析和总结。
关键字：图像处理、JPEG2000、小波变换、嵌入式Abstract：Image compression is an important technology of image processing，and in this paper, the present situation of image compression technology andJPEG2000compression upon technology are analyzed and summarized.Keywords：imageprocessing，JPEG2000，WT，Embedded1. 引言随着科技的不断发展，信息存储和传递的方式也越来越丰富，信息保真度要求也越来越高。
在开发多媒体应用系统时，遇到的最大障碍是对多媒体信息巨大数据量所进行的采集、存储、处理和传输。
其中，数据量最大的是数字视频数据。
例如，1幅640*480中等分辨率的彩色图像，其数据量大约为0．92MB。
这么大的图像，传输速度以平均4k／s估算，完整地传输这幅图需要230s，也就是接近4rain。
假设是可视电话，或者数字广播电视，以每秒播放30帧计算，一张光盘里只能存放24s的视频信息，更不用说在网络上传输的效果了。
同时大数据量的图像信息也会给存储器的存储容量，通信干线信道的带宽，以及计算机的处理速度增加极大的压力。
单纯靠增加存储器容量，提高信道带宽以及计算机的处理速度等方法来解决这个问题是不现实的。
因此，图像压缩方法的研究非常有必要。
2.图像压缩技术的现状图像压缩已研究了几十年，提出了诸如DPCM、DCT、VQ等压缩方法，并已出台了基于DCT等技术的国际压缩标准，如JPEG、MPEG、H．261等。
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。
图像压缩编码原理ppt-课件
× DCT
在图像的运动处理中主要有两个过程。
对于函数Ψ(x)∈L2(R)，当且仅当其傅立叶变换Φ(ω)满足条件
DCT 第一个过程为运动估计(Motion Estimation，ME)。 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。
8 的
把图像分成若干子块，设子块图像是由N×N个像素组成的像块，并假设一个像块内的所有像素作一致的平移运动。 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；
p(xi ) 1，
则符号xi所携带的信息量定义为i1
I(xi)=log2(1/p(xi))
2．信息“熵”
如果将信源所有可能时间的信息量进 行平均，就得到了信源中每个符号的平均 信息量，又称为信息的熵，可表示为
N
N
H (X )p (x i)lo 2 ( 1 /g p (x i) )p (x i)lo 2p (x g i)
f(x,y)2F(u,v)2
x0y0
u0v0
2 ． 能 量 集 中 性 ( Energy
Compaction)
大部分正交变换趋向将图像的大部分 能量集中到相对少数几个系数上，由于整 个能量守恒，因此这意味着许多变换系数 只含有很少的能量。
3．去相关性(Decorrelation)
当输入的像素高度相关时，变换系数 趋向于不相关。
图像压缩编码原理
3.1 压缩编码基础 3.2 预 测 编 码 3.3 正交变换编码 3.4 统 计 编 码 3.5 子 带 编 码 3.6 小波变换编码
3.1 压缩编码基础
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。
jpeg压缩编码标准
JPEG压缩编码标准是国际标准化组织（ISO）和CCITT联合制定的静态图像的压缩编码标准。
它主要采用预测编码、离散余弦变换以及熵编码的联合编码方式，以去除冗余的图像和彩色数据，属于有损压缩格式。
JPEG压缩编码标准是面向连续色调静止图像的压缩编码标准，具有较高的压缩比，是目前静态图像中压缩比最高的。
它能够将图像压缩在很小的储存空间，一定程度上会造成图像数据的损伤。
JPEG压缩编码标准有多种类型，包括标准JPEG格式、渐进式JPEG格式和JPEG2000格式。
其中，标准JPEG格式在网页下载时只能由上而下依序显示图像，直到图像资料全部下载完毕，才能看到图像全貌；渐进式JPEG格式在网页下载时，先呈现出图像的粗略外观后，再慢慢地呈现出完整的内容；JPEG2000格式是新一代的影像压缩法，压缩品质更高，并可改善在无线传输时，常因信号不稳造成马赛克现象及位置错乱的情况，改善传输的品质。
总之，JPEG压缩编码标准是一种广泛应用于图像处理领域的压缩编码标准，具有较高的压缩比和多种类型，能够满足不同应用场景的需求。
第7章图像压缩标准
• 1. JPEG标准简述 • 2. JPEG压缩流程 • 3. JPEG压缩算法的实现
– 颜色变换 – 零偏置转换 – 频域变换 – 系数量化 – 符号编码
• 4. JPEG压缩举例
图像处理实验室
Digital Image Processing
– 1. JPEG标准简述
Digital Image Processing
• 制定图像标准的国际组织：
– ISO（international standardization organization 国际标准化组织 ）
– ITU（international telecommunication union 国际电信联盟）,其 前身为CCITT（国际电报电话咨询委员会）
5. CCITTGroup4基本思想： Group4标准是Group3标准简化或改进版本； 只用二维压缩编码。且为非适应二维编码方法； 每一个新图像的第一行的参考行是一个虚拟的白 行。
G4压缩比比G3高一倍
图像处理实验室
Digital Image Processing
二值图象压缩国际标准
6. JBIG ✓ 二值图联合组（joint bilevel imaging group，
384 00110111 000000110100
1600 010011010 0000001011011 1664 0110000000001100100 1728 010011011 0000001100101
图像处理实验室
Digital Image Processing
3. 二维压缩
1) 基本思想：
b1
b2
参考行
当前行
a0
JPEG是图像压缩编码标准
JPEG是图像压缩编码标准JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常见的图像压缩编码标准，它是一种无损压缩技术，可以有效地减小图像文件的大小，同时保持图像的高质量。
JPEG压缩技术广泛应用于数字摄影、网页设计、打印和传真等领域，成为了图像处理中不可或缺的一部分。
JPEG压缩编码标准的原理是基于人眼对图像细节的感知特性，通过去除图像中的冗余信息和不可见细节，从而实现图像的压缩。
在JPEG压缩中，图像被分割成8x8像素的块，然后对每个块进行离散余弦变换（DCT），将图像从空间域转换到频域。
接着，对DCT系数进行量化和编码，最后使用熵编码对图像进行压缩。
这样的压缩方式可以显著减小图像文件的大小，同时保持图像的视觉质量。
JPEG压缩标准的优点之一是可以根据需要选择不同的压缩比，从而在图像质量和文件大小之间取得平衡。
在数字摄影中，用户可以根据拍摄场景和要求选择不同的压缩比，以满足对图像质量和文件大小的需求。
此外，JPEG格式的图像可以在不同的设备和平台上进行广泛的应用和共享，具有很好的兼容性。
然而，JPEG压缩也存在一些缺点。
由于JPEG是一种有损压缩技术，因此在高压缩比下会出现明显的失真和伪影。
特别是在连续的编辑和保存过程中，图像的质量会逐渐下降，出现“JPEG失真”。
因此，在图像处理中需要注意选择合适的压缩比，避免过度压缩导致图像质量下降。
另外，JPEG格式不支持透明度和动画等高级特性，对于一些特殊的图像处理需求可能不够灵活。
在这种情况下，可以考虑使用其他图像格式，如PNG和GIF，来满足特定的需求。
总的来说，JPEG作为一种图像压缩编码标准，具有广泛的应用和重要的意义。
它在数字摄影、网页设计、打印和传真等领域发挥着重要作用，为图像处理和传输提供了有效的解决方案。
然而，在使用JPEG格式进行图像处理时，需要注意选择合适的压缩比，避免过度压缩导致图像质量下降。
同时，也需要根据具体的需求考虑使用其他图像格式来满足特定的需求。
图象压缩编码标准
图象压缩编码标准国际标准化协会(ISO)、国际电子学委员会(IEC)、国际电信协会（ITU）等国际组织，于90年代领导制定了许多重要的多媒体数据压缩标准。
如JPEG、H.26 1、H.263、MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4等等。
这些标准已在数字电视、多媒体领域得到广泛应用。
4.1 JPEGJPEG(Joint Photo Graphic Experts Group)是联合图象专家组的英文缩写。
JP EG主要是针对静止图象的压缩编码标准，但是在电视图象序列的帧内压缩中也常采用JPEG，是一个适用范围广泛的通用标准。
JPEG包含两种基本压缩方法，各有不同的工作模式。
包括以DCT为基础的有损压缩方法和以二维DPCM为基础的无损压缩方法。
以DCT为基础的压缩方法压缩比较高，得到广泛应用。
1.基于DCT的JPEG算法框图该算法主要有三个步骤：(l) 用DCT去除图象数据的空间冗余；(2) 用人眼视觉最佳效果的量化表来量化DCT系数；(3) 对数据进行熵编码。
2.JPEG算法编码过程在编码端:一个8×8亮度图象块进行JPEG压缩编解码过程如图所示。
（1)分块:把原始图象分成8×8像块f(x,y)之后分别进入DCT变换器。
(2)电平搬移、DCT变换：由于平均电平较高，在作变换之前首先将电平下移1 28。
然后作DCT变换得系数块F(u,v)。
在DCT系数块中，直流系数F(0,0)最大，能量主要集中在左上角低频区，高频系数较小。
(3)量化：对系数F(u,v)进行量化，[F(u,v)]Q= [F(u,v)/Q(u,v)]取整数，Q(u,v)称为量化系数矩阵。
JPEG推荐了Q(u,v)量化表。
量化后的[F(u,v)]Q高频系数已经大部分为零，能量主要集中在低频系数上。
（4)之字型扫描读出：由于右下角高频区的大部分系数为0，编码时不对单个0编码，而只对0的游程(连续0的个数)编码，为了制造更长的0游程，对变换系数矩阵采用之字型扫描读出方式。
JPEG图像压缩编码原理及格式
图像灰度级gray(x,y)
JPEG中的余弦变换
对pic2进行DCT：
pic2
DCT:高频系数很小
JPEG中的余弦变换
pic3：
pic3
图像灰度级gray(x,y)
JPEG中的余弦变换
对pic3进行DCT：
pic3
DCT:高频系数较大一些
JPEG中的余弦变换
在JPEG进行余弦变换后，由8x8像素图像块获 得8x8个频域系数C(u,v)，如果存储64个频域系 数，则图像数据并不能压缩。
(DCT系数x1000)
DCT:高频系数很小
JPEG中的余弦变换
对pic0进行DCT：
pic0
DCT:高频系数很小
JPEG中的余弦变换
pic1：
pic1
图像灰度级gray(x,y)
JPEG中的余弦变换
对pic1进行DCT：
pic1
DCT:高频系数很小
JPEG中的余弦变换
pic2：
pic2
0
0
0
0
0
0
2
0
0
0
ห้องสมุดไป่ตู้
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
{74,33,31,-1,-2,-1,2,-2,-2,2,0,0,……,0};
由于大量的0连续排列，可以用“行程编码(Run Length Coding)”方法节约存贮空间。
JPEG图像压缩算法流程详解（转）
JPEG图像压缩算法流程详解（转）JPEG是Joint Photographic Exports Group的英⽂缩写，中⽂称之为联合图像专家⼩组。
该⼩组⾪属于ISO国际标准化组织，主要负责定制静态数字图像的编码⽅法，即所谓的JPEG算法。
JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法、两种熵编码⽅法、四种编码模式。
如下所⽰：压缩算法：（1）有损的离散余弦变换DCT（Discrete Cosine Transform）（2）⽆损的预测压缩技术；熵编码⽅法：（1）Huffman编码；（2）算术编码；编码模式：（1）基于DCT的顺序模式：编码、解码通过⼀次扫描完成；（2）基于DCT的渐进模式：编码、解码需要多次扫描完成，扫描效果由粗到精，逐级递增；（3）⽆损模式：基于DPCM，保证解码后完全精确恢复到原图像采样值；（4）层次模式：图像在多个空间分辨率中进⾏编码，可以根据需要只对低分辨率数据做解码，放弃⾼分辨率信息；在实际应⽤中，JPEG图像编码算法使⽤的⼤多是离散余弦变换、Huffman编码、顺序编码模式。
这样的⽅式，被⼈们称为JPEG的基本系统。
这⾥介绍的JPEG编码算法的流程，也是针对基本系统⽽⾔。
基本系统的JPEG压缩编码算法⼀共分为11个步骤：颜⾊模式转换、采样、分块、离散余弦变换（DCT）、Zigzag 扫描排序、量化、DC系数的差分脉冲调制编码、DC系数的中间格式计算、AC系数的游程长度编码、AC系数的中间格式计算、熵编码。
下⾯，将⼀⼀介绍这11个步骤的详细原理和计算过程。
（1）颜⾊模式转换JPEG采⽤的是YCrCb颜⾊空间，⽽BMP采⽤的是RGB颜⾊空间，要想对BMP图⽚进⾏压缩，⾸先需要进⾏颜⾊空间的转换。
YCrCb 颜⾊空间中，Y代表亮度，Cr,Cb则代表⾊度和饱和度(也有⼈将Cb,Cr两者统称为⾊度)，三者通常以Y,U,V来表⽰，即⽤U代表Cb，⽤V代表Cr。
RGB和YCrCb之间的转换关系如下所⽰：Y = 0.299R+0.587G+0.114BCb = -0.1687R-0.3313G+0.5B+128Cr = 0.5R=0.418G-0.0813B+128⼀般来说，C 值 (包括 Cb Cr) 应该是⼀个有符号的数字, 但这⾥通过加上128，使其变为8位的⽆符号整数，从⽽⽅便数据的存储和计算。
JPEG图像压缩与编码解析
2018年10月18日
JPEG图像压缩与编码
2 JPEG算法的主要计算步骤
二维DCT的计算 二维图像块的DCT可以理解为先对图像块的每一行 进行一维DCT，然后对经行变换的块的每列再应用 一维DCT。 当计算精度足够高时，DCT变换不会损失图像质量
X
f (i, j )
垂直方向 8× 1 DCT
2018年10月18日
JPEG图像压缩与编码
1 背景介绍
色彩空间变换和数据的压缩并没有直接的关系。而是 涉及到图像采样的问题。 采样依据：人的眼睛含有对亮度敏感的柱状细胞1.8亿 个，含有对色彩敏感的椎状细胞0.08亿个，由于柱状细 胞的数量远大于椎状细胞，所以眼睛对亮度的敏感程 度要大于对色彩的敏感程度。
SSSS为表示差值所需的位数，DIFF为表示起始值所需的位数
位数 s 可以表示的范围 【-2s+1，-2s-1】，【 2s-1 ， 2s-1 】 0位和1位单独
3、符号编码
位数SSSS的霍夫曼编码查表 幅度DIFF用补码表示，正数时最高有效位为1，负数时最高有 效位为0
2）AC系数
1、生成中间符号 （RRRRSSSS，AC幅度值） RRRR表示0的行程长度，SSSS表示AC值所需的位数 RRRRSSSS用 R/S 表示
一是无损压缩：将相同的或相似的数据或特征归类，使用较少的 数据描述原始数据，从而减少数据量。如RLE编码，Huffman编 码和算术编码。 二是有损压缩：有针对性的简化不重要的数据，以减少总的数据 量。只要损失的数据不会影响人眼主管接收的效果就可以采用这 种压缩。如预测编码和变换编码。
1 背景介绍
JPEG图像压缩与编码
2 JPEG算法的主要计算步骤
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）是一种常用的图像压缩和编码解析标准，该标准广泛应用于数字照片、网络图片和图像传输等领域。
JPEG算法可以显著降低图像文件的大小，同时尽量保持图像质量。
本文将详细介绍JPEG图像压缩和编码解析的原理和过程。
JPEG图像压缩的原理基于人类视觉系统的特性和图像中的统计特征。
人类对于低频信息（即图像中变化较慢的部分）更加敏感，而对于高频信息（即图像中变化较快的部分）相对不敏感。
此外，图像中的相邻像素之间往往存在一定的相关性。
基于这些特点，JPEG算法通过以下步骤对图像进行压缩：1.颜色空间的转换：首先将图像从RGB颜色空间转换为YCbCr颜色空间。
Y分量表示图像的亮度信息，Cb和Cr分量表示图像的色度信息。
由于人眼对亮度更敏感，将图像转换为YCbCr颜色空间有助于后续的压缩过程。
2.图像的分块和变换：将图像分成8×8的非重叠块，并对每个块进行离散余弦变换（DCT）。
DCT将图像从时域转换到频域，得到每个块的频域系数。
DCT变换后的系数中的低频分量较多，而高频分量较少。
3.频域系数的量化：对DCT变换后的系数进行量化，即将系数值映射为离散的量化值。
量化表决定了量化的精度，不同的量化表会导致不同的图像质量和压缩比。
量化的目的是通过舍弃高频分量来减少数据量。
4.熵编码：将量化后的频域系数使用熵编码进行压缩。
熵编码根据频域系数的统计特性对其进行编码，利用出现概率较高的系数使用较短的编码，出现概率较低的系数使用较长的编码，从而有效地压缩数据。
JPEG编码解析的过程与压缩相反，主要包括以下步骤：1.熵解码：将压缩后的数据进行熵解码，还原频域系数。
2.逆量化：对解码后的频域系数进行逆量化操作，将量化的系数还原为DCT变换后的系数。
3.逆变换：对逆量化后的系数进行逆离散余弦变换（IDCT），将频域的系数还原为时域的像素值。
第七章图像压缩编码(JPEG 2K).
学习内容
一、行程编码 二、JPEG压缩标准 (基于DCT的有损编码算法)
三、JPEG2000压缩标准（小波变换压缩算法）
高中信息技术（选修2） 多媒体技术应用
教育科学出版社
第二章 图形、图像
2.1.4 图形、图像文件的压缩
图像压缩基本过程 变换 量化 编码
高中信息技术（选修2）
利用一滤波器组通过重复卷积的方法，经取样将
输入端信号分解为高频分量和低频分量，然后分
别对高频和低频分量用与其统计特性相匹配的编
码器进行量化和编码，解码时高频分量和低频分
量经过插值和共轭滤波综合成重建图像。
2、Mallat算法
2、Mallat算法
2、Mallat算法
一级分解 三级分解
LH HH
LL HL
H tuh 行合并
HL L
tul
H tuh
L
tul
图像分解与合并过程
（4）列合并过程
H tuh 列合并 H tuh
HL
L tul
L
tul
图像分解与合并过程
（二）一次分解过程
256 128 256
原图 tu
256
256
128 256
H tuh
列分解
128 256
HH tuh
HL tul tu15(128,128)
图像分解与合并过程
（二）一次合并过程
（3）hetu1和hetu2进行行合并
128 256
128
LH tu4
L
128
LL tu3 行合并
128 256
128
256
hetu2(128,256) 256
图像压缩编码讲课文档
有限失真编码则是根据人眼视觉特性，在允许图像产生一
定失真的情况下（尽管这种失真常常不为人眼所觉察），利用
图像信源在空间和时间上具有较大的相关性这一特点，通过某
一种信号变换来消除信源的相关性、减少信号方差，达到压缩
现在十四页，总共六十二页。
、压缩技术的性能指标(Evaluation Index of Image compressionapproaches)
2.平均码字长度
平均码字长度:设
相应出现的概率为
为, 则数该字l (数c图k 像)字第图k像个所码赋字予的的p平长(均c度k码)( 字编C长码k 度成为二:进制码的C k 位数)。其
符号y4 概率 0.10
符号y5 符号y6
（0100） 概率 0.07
（0101） 概率 0.06
符号y7 符号y8
（00010） 概率 0.05
（00011） 概率 0.04
（001） （001） （001）
0.18
0.18
0.18
（011） 0.10
（010） 0.13
（011） 0.10
（010） 0.13
示。图像信源熵为:
M
H P K lo g 2P K (0 .4 lo g 20 .4 0 .1 8 lo g 20 .1 8 2 0 .1 lo g 0 .1 K 1 0 .0 7 lo g 20 .0 7 0 .0 6 lo g 20 .0 6 0 .0 5 lo g 20 .0 5 0 .0 4 lo g 20 .0 4 ) 2 .5 5
编码的目的。
现在十三页，总共六十二页。
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LL tu4(128,128) tul
tu3(128,1
128 256
128 256
HH tuh
HL tul tu15(128,128)
tu16(128,128)
二次分解的对象是LL子图， 二次分解的对象是 子图， 子图 即tu3（128，128） （ ， ）
这是一次分解的结果
128 256
128 256
LH tuh
tu3(128,128)
tu1(128,256)
图像分解与合并过程
（二）一次合并过程 （1）tu3和tu4进行列合并 ） 和 进行列合并
128
128
LH tu4 列合并
128 128
128
256
LH tu4
L
LL tu3
128
LL tu3
hetu2(128,256)
图像分解与合并过程
（二）一次合并过程 （2）tu15和tu16进行列合并 ） 和 进行列合并
高频分量（ ） 高频分量（H） 低频分量（ ） 低频分量（L）
图象的细节 图象的轮廓
图像分解与合并过程
问题2：如何得到一副图像的高频分量和低频分量？ 问题 ：如何得到一副图像的高频分量和低频分量？ 内容 图像的轮廓 图像的细节 频率 低频分量（L） 低频分量（ ） 高频分量（ ） 高频分量（H） 获得方法 平均 差值
图像分解与合并过程
（2）列分解过程 ）列分解过程
H 列分解 tu tuh
L
tul
图像分解与合并过程
（3）行合并过程 ）行合并过程
H tuh 行合并
HL L
tul
H tuh
L
tul
图像分解与合并过程
（4）列合并过程 ）列合并过程
H tuh 列合并 H tuh
HL
L tul
tul L
图像分解与合并过程
图像分解与合并过程
H代表高频分量（图象的细节） L代表低频分量（图象的轮廓） 代表高频分量（图象的细节） 代表低频分量（ 代表高频分量 代表低频分量 图象的轮廓）
列分解、 列合并 （一）基础知识：行/列分解、行/列合并 基础知识： 列分解 （1）行分解过程 ）行分解过程
H tuh 行分解 tu L tul
信号 = 系列余弦函数 时间范围的频率 特征 之和 用于传统JPEG 用于传统JPEG 适合平稳过程 小波变换 用于JPEG 2K 用于 系列小波 小波函数 时间、 信号 = 系列小波函数 时间、频率特征 ？ 之和 适合突变过程
1、小波、小波变换 、小波、
小波理论： 小波理论：任何一个信号都可以分解成原始小波经 理论 过平移和缩放之后的一系列小波 小波： 小波：是与傅立叶基类似的基 是定义在有限间隔且其平均值为零的一种函数， 是定义在有限间隔且其平均值为零的一种函数，
子带编码
音频压缩G.722标准 标准 音频压缩
BPF1 BPF2 Xn 编码器 编码器 复 接 器 分 接 器 译码器 译码器 BPF1 BPF2
……
BPFN
……
编码器
……
译码器
……
BPFN
+
X r(n)
编码
信道
译码
2、Mallat算法 、 算法
Mallat算法编码过程： 算法编码过程： 算法编码过程 利用一滤波器组通过重复卷积的方法， 利用一滤波器组通过重复卷积的方法，经取样将 卷积的方法 输入端信号分解为高频分量和低频分量， 输入端信号分解为高频分量和低频分量，然后分 高频分量和低频分量 别对高频和低频分量用与其统计特性相匹配的编 码器进行量化和编码， 码器进行量化和编码，解码时高频分量和低频分 量经过插值和共轭滤波综合成重建图像。 量经过插值和共轭滤波综合成重建图像。
教育科学出版社
图形、 第二章 图形、图像 2.1.4 图形、图像文件的压缩 图形、
图像压缩基本过程 变换 量化 编码
高中信息技术（选修 ） 高中信息技术（选修2） 多媒体技术应用
广东教育出版社
第三章 多媒体信息的类型及其特征
传统JPEG算法 传统JPEG算法 JPEG JPEG2000 及其探究
一、JPEG2000的优势 的优势
你认识吗？ 你认识吗？
请比较数据量
高压缩率，高出 高压缩率，高出20%-40%
这是什么文件？ 这是什么文件？
中你试过这样吗？ 在photoshop中你试过这样吗？ 中你试过这样吗
为文件加上元数据
渐进传输 感兴趣区域压缩
图像压缩程序实现思路
实例演示： 实例演示： 利用JPEG2000基本算法（小波变换）实现的 基本算法（小波变换） 利用 基本算法 图像压缩与解压缩 思考：图像处理（压缩）程序实现的基本思路？ 思考：图像处理（压缩）程序实现的基本思路？
3.2各种媒体信息在计算机中的表示 各种媒体信息在计算机中的表示 3.2.2位图图像与矢量图形 位图图像与矢量图形 1.位图 位图 （4）静态图像压缩标准 ）静态图像压缩标准JPEG（传统 （传统JPEG / JPEG 2000 ） 探究：搜索静止图像数据压缩国际标准 的资料， 探究：搜索静止图像数据压缩国际标准JPEG的资料， 的资料 深入了解JPEG是什么简称？是什么样的标准？算法 深入了解 是什么简称？是什么样的标准？ 是什么简称 实现方式？ 算法的特点？ 实现方式？ JPEG2000算法的特点？ 算法的特点
2、Mallat算法 、 算法
2、Mallat算法 、 算法
2、Mallat算法 、 算法
一级分解 三级分解
LH HH
LL HL
图像分解与合并过程
问题1：一副图像有轮廓和细节， 问题 ：一副图像有轮廓和细节，轮廓指图像信号 分量， 分量。 的_______分量，细节指图像信号的 分量 细节指图像信号的______分量。 分量 A、高频 、 B、低频 、
（二）一次分解过程
256 128 256
H tuh 原图 tu
256 128 256
列分解
128 256
HH tuh
HL tul tu15(128,128)
tu16(128,128)
行分解
tu2(128,256) 256
128
256
256
128 256
L tul
列分解
128 256
LH tuh
LL tu4(128,128) tul
128
128
HH tu15 列合并
128 128
128
256
HH HL tu15 tu16
H
128
HL tu16
hetu1(128,256)
图像分解与合并过程
（二）一次合并过程 （3）hetu1和hetu2进行行合并 ） 和 进行行合并
128 256
128
LH tu4
L
128
LL tu3 行合并
128 256
2、Mallat算法 、 算法
1988年，Inrid Daubechies发现了小波变换与滤 年 发现了小波变换与滤 波器组之间有着密切关系 Mallat在1988年开发了一种使用滤波器执行离散小 在 年开发了一种使用滤波器执行离散小 波变换的有效方法——Mallat算法。 算法。 波变换的有效方法 算法 它是一种信号的分解方法，又称双通道子带编码 它是一种信号的分解方法，又称双通道子带编码
学习内容
一、行程编码 二、JPEG压缩标准 (基于DCT的有损编码算法) DCT的有损编码算法 JPEG压缩标准 基于DCT的有损编码算法)
JPEG2000压缩标准 小波变换压缩算法 变换压缩算法） 三、JPEG2000压缩标准（小波变换压缩算法）
学习目标
1、能说出JPEG2000的优势 能说出JPEG2000的 JPEG2000 2、能画出小波图像编码原理图 能画出小波图像编码原理图 原理 3、能利用计算机程序语言实现小波图像编码与译码 能利用计算机程序语言实现小波图像编码与译码 实现
第七章 图像压缩编码
学习内容
一、行程编码 二、JPEG压缩标准 (基于DCT的有损编码算法) JPEG压缩标准 基于DCT的有损编码算法) DCT的有损编码算法 三、JPEG2000压缩标准（小波变换压缩算法） JPEG2000压缩标准（小波变换压缩算法） 压缩标准 变换压缩算法
高中信息技术（选修 ） 高中信息技术（选修2） 多媒体技术应用
图像压缩程序实现思路
利用数组 处理数组 存放到数组 生成图像 数据压缩） （数据压缩） （seek、get） 、 ） （seek、put） 、 ） 原理
二、JPEG2000的原理 的原理
1、小波、小波变换 、小波、 2、Mallat算法 、 算法
1、小波、小波变换 、小波、
变换类型 离散余弦变换 含义 特点
部分小波
1909年，哈尔最早发现和使用了小波 年 哈尔最早发现和使用了小波
1、小波、小波变换 、小波、
20世纪 年代，Jean Morlet提出了小波变换的概念 世纪70年代 世纪 年代， 提出了小波变换的概念 通过平移母小波可获得信号的时间信息；通过缩放 平移母小波可获得信号的时间信息 通过平移母小波可获得信号的时间信息；通过缩放 小波的宽度可以获得信号的频率特性。 频率特性 小波的宽度可以获得信号的频率特性。 这些平移及缩放系数就是小波变换的结果 JPEG2K采用以离散小波变换算法为主的多解析编码方式 采用以离散小波变换算法为主的多解析编码方式 采用以离散小波变换算法为主的多解析编码 DWT对于时/空间域或频域的考察都采用局部的方 对于时 空间域或频 对于 空间域或 所以对于非平稳过程也是有效的。 式，所以对于非平稳过程也是有效的。
128
256
hetu2(128,256) 256