图像压缩技术的综述
图像压缩方法综述
* 2006-06-09收到,2006-10-10改回**安晓东,女,1967年生,北京理工大学博士研究生,研究方向:计算机应用。
文章编号:1003-5850(2006)12-0024-03图 像 压 缩 方 法 综 述A Summarization of Image Compression Methodology安晓东1,2 陈 静3(1北京理工大学 北京 100081) (2山西省人事考试中心 太原 030006) (3中北大学 太原 030051)【摘 要】图像压缩是图像处理的重要组成部分,随着科学技术的不断进步,压缩方法也在不断涌现。
论述了各个常用图像压缩方法的算法及应用情况,着重研究了预测编码和分形压缩方法。
有机结合所介绍的压缩算法能解决很多图像处理问题,介绍的图像压缩方法也可供研究人员参考。
【关键词】图像压缩,预测编码,分形压缩中图分类号:T P 391.41文献标识码:AABSTRACT Image co mpr ession is t he impor tant part of im age pr ocessing.Wit h the dev elo pm ent of science and technolog y,mor e and mo re compr essing m et hods have come for th .T his paper discusses many com mon imag e compr ession alg or ithms and it's a pplica-tio n,fo cuses o n the pr edictive enco ding and fr act al co mpressio n methods.It can so lv e lots of image pr o cessing pro blems by these methods,w hich may g iv e a hand to other resear cher s.KEYWORDS imag e co mpression ,pr edictiv e co ding ,fr actal compressio n 众所周知,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。
图像压缩文献综述
《数字图像处理和模式识别》期末大作业题目：图像压缩文献综述班级：数字媒体学院计算机技术姓名：徐德荣学号：6141603020图像压缩文献综述1 图像压缩编码概述图像信息的压缩编码，是根据图像信号固有的统计特性和人类的视觉特性进行的。
图像信号固有的统计特性表明，其相邻像素之间、相邻行之间或者相邻帧之间，都存在较强的相关特性。
利用某种编码方法在一定程度上消除这些相关特性，便可实现图像信息的数据压缩。
这个过程也就是尽量去除与图像质量无关的冗余信息，属于信息保持（保持有效信息）的压缩编码。
另一种考虑是，图像最终是由人眼或经过观测仪器来观看或判决的。
根据视觉的生理学、心理学特性，可以允许图像经过压缩编码后所得的复原图像有一定的图像失真，只要这种失真是一般观众难以察觉的。
这种压缩编码属于信息非保持编码，因为它使图像信息有一定程度的丢失。
由此可见，图像压缩编码的研究重点是：怎样利用图像固有的统计特性，以及视觉的生理学、心理学特性，或者记录设备和显示设备等的特性，经过压缩编码从原始图像信息中提取有效信息，尽量去除那些无关的冗余信息，并且在保证质量（能从这些数据中恢复出与原图像差不多的图像）的前提下，用最低的数码率或最少的存储容量，实现各类图像的数字存储、数字记录或数字传输。
2 图像编码研究现状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,到今天己经有五十多年的历史。
五十年代和六十年代的图像压缩技术由于受到电路技术等的制约,仅仅停留在预测编码、亚采样以及内插复原等技术的研究,还很不成熟。
1969年在美国召开的第一届“图像编码会议”标志着图像编码作为一门独立的学科诞生了。
到了70年代和80年代,图像压缩技术的主要成果体现在变换编码技术上;矢量量化编码技术也有较大发展,有关于图像编码技术的科技成果和科技论文与日俱增,图像编码技术开始走向繁荣。
自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,人们开始突破传统的信源编码理论,例如不再假设图像是平稳的随机场。
数字图像处理中的图像压缩技术研究
数字图像处理中的图像压缩技术研究数字图像处理是指通过计算机技术对图像进行处理和分析，其中图像压缩技术是数字图像处理领域中的一个重要分支。
图像压缩技术的作用是将图像压缩成较小的数据量，方便图像的传输和存储。
本文将详细介绍数字图像处理中的图像压缩技术的研究。
一、图像压缩的概念图像压缩是指通过一定的技术手段将图像的数据量进行压缩，从而减小图像的体积，达到方便传输和存储的目的。
图像压缩主要分为有损压缩和无损压缩两种方式。
无损压缩是指在压缩图像的同时，不会对图像的质量造成影响，可以完全还原出原始的图像。
而有损压缩则是在压缩图像的过程中，会对图像的质量进行一定程度上的损失，但是压缩后的图像数据量会大大降低。
二、图像压缩技术的应用图像压缩技术在数字图像处理中有着广泛的应用。
首先，在图像的传输和存储过程中，若图像数据量过大，会导致传输时间长和存储空间不足等问题，将图像压缩后可以解决这些问题。
其次，在数字影像处理、电子商务、医学影像、视频会议等领域也有着重要的应用。
三、无损压缩技术1. Run-length Encoding （RLE）Run-length Encoding是一种基于像素行的无损压缩技术，它通过对图像中像素出现的连续长度进行编码来达到压缩图像的目的。
当像素值连续出现时，RLE算法只需要储存一个出现的值和像素值的个数，从而达到降低图像数据量的目的。
2. Huffman encodingHuffman encoding是一种基于概率的无损压缩技术，它可以通过编码表来描述图像中出现的像素。
在Huffman encoding中，出现频率较高的像素会使用较短的编码，而出现频率较低的像素则会使用较长的编码。
四、有损压缩技术1. Discrete Cosine Transform（DCT）DCT是一种基于频域的图像压缩方法，实现图像的有损压缩。
该方法将图像通过预处理分为不同的块，对每个块进行离散余弦变换，从而达到较好的压缩效果。
图像压缩技术介绍.
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。
影像学中的像压缩技术应用研究
影像学中的像压缩技术应用研究影像学是研究图像的获取、处理、存储和传输的科学和技术领域，广泛应用于医学、通信、娱乐等行业。
然而，由于图像的高维特性和大容量需求，如何对图像进行高效的压缩成为影像学中一个重要的问题。
本文将探讨影像学中的像压缩技术应用研究，并分析其在不同领域中的具体应用。
一、像压缩技术概述像压缩技术是一种通过对图像的冗余信息进行剔除，从而减小图像数据量的方法。
常用的像压缩技术包括有损压缩和无损压缩两种。
1.1 有损压缩有损压缩是一种在压缩图像的同时，牺牲一定程度的图像质量来达到更高的压缩比的方法。
有损压缩技术通常基于人眼对图像细节的感知能力，通过去除一些人眼难以察觉的细节信息来达到压缩的目的。
代表性的有损压缩算法包括JPEG算法和MPEG算法。
1.2 无损压缩无损压缩是一种在压缩图像的同时保持图像质量不变的方法。
无损压缩技术通常基于图像的冗余性，通过提取图像中的冗余信息来实现压缩。
代表性的无损压缩算法包括无损JPEG算法和无损PNG算法。
二、影像学中的像压缩技术应用影像学在医学、通信和娱乐等领域中具有广泛的应用。
不同领域对于图像压缩的需求和要求也不尽相同。
下面将分别探讨这些领域中的应用情况。
2.1 医学影像学中的像压缩技术应用医学影像学是利用影像学的方法来进行医学的诊断和治疗的学科。
医学影像学中的图像通常数据量庞大，并且需要高质量的图像来确保诊断的准确性。
因此，对于医学影像学而言，图像的压缩技术尤为重要。
在医学影像学中，常用的像压缩技术包括JPEG 2000算法和无损JPEG算法。
这些算法在保持图像质量的同时，能够大幅减小图像的数据量，从而提高存储和传输效率。
医生可以通过通过压缩后的图像进行诊断，并在需要时还原出高质量的原始图像。
2.2 通信领域中的像压缩技术应用在现代通信领域，图像的高清和高速传输对于许多应用而言至关重要。
图像压缩技术可以将图像数据量减小，从而提高通信信道的利用率和传输速度。
图像压缩综述
图像压缩综述摘要：随着信息时代的不断发展，数字图像处理技术得到了广泛的应用，而作为数字图像处理技术的重要组成部分——数字图像压缩，也得到了迅猛的发展。
本文从数字图像压缩的概念、发展历史、图像压缩的必要性和可能性、图像压缩标准、图像压缩基本方法和图像压缩效果评价等方面进行了综述。
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。
其中，数据量最大的是数字视频数据。
未经处理的数字视频信息需要消耗巨大的存储资源，以主流高清视频为例，在分辨率为1280×720，帧率为30帧每秒的视频应用中，存储一分钟的视频信息，需要约18.5G(以常4:2:0视频，每像素12比特)比特存储空间，一部120分钟高清电影约需要2225G比特的存储空间。
可见未经处理的视频信息量非常大，为了满足存储和传输需求，视频信息的压缩是十分必要的。
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。
数字图像压缩是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，图像通过压缩处理去掉其中的数据冗余、符号冗余、视觉冗余等各种冗余信息，提高传输速率，节省存储空间。
1图像压缩的发展历史自1948年提出的电视信号数字化设想后, 即开始了图像压缩的研究，到现在已有60多年的历史。
20世纪五六十年代的图像压缩编码主要集中在预测编码、哈夫曼编码等技术的研究,还不成熟。
1969年在美国召开的第一届“图像编码会议”，标志着图像编码作为一门独立学科的诞生。
照片的压缩技术原理与应用
照片的压缩技术原理与应用引言照片压缩是一种常见的图像处理技术，它可以减小照片的文件大小，提高传输速度和存储效率。
本文将介绍照片压缩的原理和常见的压缩算法，并说明其在各个领域的应用。
1. 照片压缩的原理照片压缩的原理是通过减少图像中的冗余信息来减小文件大小。
冗余信息指的是在图像中存在的不必要的细节和冗余像素。
压缩算法主要有两种方法：有损压缩和无损压缩。
1.1 有损压缩有损压缩是指通过舍弃一些细节信息来降低图像的质量以减小文件大小。
常用的有损压缩算法有JPEG和WebP。
1.1.1 JPEG压缩JPEG是一种广泛应用的照片压缩格式。
它通过以下几个步骤来实现压缩：•色彩空间转换：将图像从RGB色彩空间转换为YCbCr色彩空间，Y 代表亮度分量，Cb和Cr代表色度分量。
•采样：对色度分量进行降采样，减少色度分量的像素数量。
•傅里叶变换：对亮度分量进行二维离散余弦变换(DCT)，将图像转换为频域表示。
•量化：对DCT变换后的系数进行量化，将高频部分压缩为低频部分。
•哈夫曼编码：使用哈夫曼编码对量化后的系数进行编码，减少需要的存储空间。
1.1.2 WebP压缩WebP是一种由Google开发的有损压缩格式，主要用于网络传输和存储。
它通过采用无损压缩和有损压缩的结合来达到更好的压缩效果。
1.2 无损压缩无损压缩是指通过重新编码来减小文件大小而不损失图像的质量。
常用的无损压缩算法有PNG和GIF。
1.2.1 PNG压缩PNG是一种无损压缩格式，它采用Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法和Deflate 压缩算法来减小文件大小。
PNG还支持alpha通道，可以实现图像的透明效果。
1.2.2 GIF压缩GIF是一种常用的无损压缩格式，它采用LZW算法来实现压缩。
GIF还支持动画效果，因此在动画制作中经常使用。
2. 照片压缩的应用照片压缩技术在各个行业都有广泛的应用。
以下是照片压缩在几个领域的应用示例：2.1 网络传输照片压缩可以减小图片的文件大小，降低在网络传输中的带宽需求。
图像处理中的图像压缩技术研究
图像处理中的图像压缩技术研究图像压缩是图像处理领域的一个重要分支，它是在不引起图像质量下降的情况下，通过改变图像的编码方式，使图像数据被压缩为更小的体积。
图像压缩技术的研究，不仅可以帮助人们轻松地存储和传输大量的图像数据，还可以帮助人们更快地获取所需要的图像信息，因此成为了图像处理研究的重要方向。
一、图像压缩的基本原理在图像处理领域，图像数据是由像素构成的，每个像素都包含了图像的一部分信息，同时也会占用一定的储存空间。
因此，图像压缩技术主要就是通过改变图像数据的编码方式，压缩图像数据的同时保证图像质量不下降。
图像压缩主要分为两个阶段：编码和解码。
编码过程会将原始图像数据转换为一系列的编码序列，这些编码序列为解码过程提供了必要的信息，以便还原原始图像。
解码过程则是利用编码序列进行解码，恢复出原始图像。
通俗来讲，图像压缩的过程就像是把一张图案按某个规律缩小后保存，需要时再按照规律扩大回来。
二、图像压缩的分类1.无损压缩无损压缩技术是指在压缩过程中不会丢失原始图像的任何信息，压缩后可以完全还原原始图像。
无损压缩技术的优点在于压缩后的图像质量不会改变，但缺点是压缩比较低，通常只能压缩5%~50%左右的图像数据。
无损压缩应用广泛，如在数字图像信号传输、医学图像存储、压缩文件等领域中广泛使用。
2.有损压缩有损压缩技术是指在压缩过程中会有部分原始信息被丢失，压缩后不同程度地降低了原始图像的质量。
有损压缩减少了文件的大小，但缺点是会发生一定程度的失真，特别是在高压缩率下很容易丢失大量的信息。
其中最常用的有损压缩方式有JPEG压缩、MPEG压缩等。
三、图像压缩技术的应用在现实生活中，图像压缩技术被广泛应用于各种领域中，如网络传输、媒体存储、数字化摄像、计算机图像处理等。
这些应用为图像压缩技术的研究提供了较为广泛的应用场景和实验平台，同时也促进了图像压缩技术的不断发展。
四、图像压缩技术的未来发展趋势近些年来，随着互联网技术的快速发展和应用，数字图像的传输、存储和处理方面的需求也在快速增长，对图像压缩技术的研究提出了更高的要求。
图像压缩技术的工作原理
图像压缩技术的工作原理图像压缩技术是将图像文件大小减小的过程，常见的图像压缩格式有JPEG、PNG、GIF、BMP等。
图像压缩技术可以对大量数据进行分析，从而提高存储效率和传输速度，具有广泛的应用场景，如图像压缩、数字电视、视频传输、视频电话等。
本文将介绍图像压缩技术的工作原理。
图像压缩技术的种类图像压缩技术可以分为有损压缩和无损压缩两种。
有损压缩是指在压缩图像时，丢失部分图像信息。
比如，JPEG格式可以通过丢失一些细节信息来实现压缩的目的。
这种压缩方法会对图像的质量产生一定的影响，但是可以在一定程度上降低图像的文件大小。
无损压缩是指在压缩图像时，无需丢失任何图像信息。
比如，PNG格式使用整个完整的图像进行压缩，可以保证图像文件的质量和信息完整性。
虽然无损压缩不能减小文件大小的同时保持图像质量，但是保留了完整信息，可以保证图像的准确传输和还原。
图像压缩技术的工作原理图像压缩技术主要分为预处理阶段、编码阶段和解码阶段三个部分。
预处理阶段预处理阶段通常是通过对图像进行标准化、色彩空间转换和分块，从而在压缩之前对图像进行处理，以获得更好的压缩效果。
标准化是指对图像进行统一尺寸和统一角度的处理。
通过标准化可以保证图像输出一致，减少信息的冗余和噪声。
色彩空间转换是将一种颜色表示方式转换成为另一种颜色表示方式。
在转换前，需要确定转换前和转换后的像素点数量和颜色的数量是否一致。
一般情况下，将RGB色彩空间转换为YUV色彩空间类型，可以减少数据的冗余和相邻像素的相似度，从而提高图像压缩效果。
分块是在图像中将图像分为多个小块，从而可以进行对每一个小块进行处理，减少处理时间和避免内存溢出。
在分块的同时还可以进行下采样操作，降低分块的数量，减少计算复杂度，提高压缩效率。
编码阶段编码阶段是将预处理后的图像信息通过一定编码规则来进行压缩操作。
编码规则主要分为两种，一种是基于变长编码的压缩方法，另一种是基于预测的压缩方法。
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。
评价一种图像的压缩方法
评价一种图像的压缩方法
图像压缩是一种将图像文件大小降低的处理方法，以下对图像压缩方法进行评价：
1. 有损压缩：有损压缩通过牺牲图像的一定质量来达到较高的压缩比。
虽然会导致图像细节损失和图像质量下降，但在某些情况下，这种压缩方法能够以较小的文件大小保留足够的信息。
2. 无损压缩：无损压缩是指在压缩图像的同时不损失任何信息。
压缩比较低，但是可以完整还原原始图像，因此适用于需要保持图像质量的场景，如专业摄影、医学影像等。
3. JPEG压缩：JPEG是最常用的有损压缩方法之一，广泛应用于摄影、网页、社交媒体等领域。
通过量化和离散余弦变换，能够达到高压缩比。
但压缩过程中会引入一些失真，特别是在高压缩比下。
4. PNG压缩：PNG是一种无损压缩方法，适用于需要保留图像质量的场景。
相对于JPEG，PNG在压缩结果中不会引入失真，但压缩比较低。
5. HEIC压缩：HEIC是一种新的图像压缩格式，利用高效率图像编码（HEVC）算法进行压缩。
相比JPEG，HEIC能够在相同压缩比下保留更多的细节和图像质量，但兼容性仍存在一定问题。
综上所述，选择适合场景的压缩方法非常重要。
如果需要高压缩比，可以选择JPEG压缩；如果需要保持图像质量，可以选择无损压缩如PNG；对于大型图像、专业摄影等需要高保真的领域，可以尝试HEIC压缩方法。
数字图像压缩技术综述
数字图像压缩技术综述作者：王亚男张敬申冯杰来源：《科教导刊·电子版》2014年第13期摘要图像压缩编码是数字图像处理领域一项重要的技术本文首先阐述了图像压缩编码的基本工作原理，其次介绍了近年来比较流行的压缩编码技术及优缺点，最后对未来新的技术发展做了展望。
关键词图像压缩编码方法中图分类号：TN911.73 文献标识码：A1 图像压缩基本原理原始图像的数据是高度相关的，存在很大冗余度。
图像压缩就是在不失真情况下减少目标图像所需要的数据量，即去除冗余数据。
从数学角度考虑，是将一个关于二维像素矩阵经过一定规则，变换为一个无关联的数据集合。
图像压缩编码模型包括源数据编解码及通道编解码。
其中，源数据编码过程是完成原数据的压缩；通道编码用于增加一些容错、校验位等来抗干扰；传输通道包括Internet、可移动介质、广播等。
在源数据编码与解码中，映射器作用是减少像素冗余。
量化则是减少视觉心理冗余，仅用于有损压缩。
符号编码器用来减少编码冗余。
目前图像压缩一般都是对经过变换后产生的变换系数进行量化，使编码器的输出达到一定的位率，经量化、编码后，达到压缩图像的目的，而解码正好是这个的逆过程。
2 图像压缩编码分类及方法2.1图像压缩分类对压缩前后图像数据是否一致，将压缩分为有损压缩和无损压缩。
前者利用了在不使图像失真的前提下去除去人的视觉冗余，达到压缩目的。
后者是一种可逆的压缩方式，即压缩后的图像加上原来去除的冗余信息后可恢复到压缩前的原图。
2.2 图像压缩编码方法2.2.1 第一代压缩编码方法（1）熵编码熵编码又称为统计编码，对小概率事件给予较短的码字，对大概率的事件给予较长的码子。
常见的统计编码：①霍夫曼编码根据信源字符的概率分布来构造编码。
将最常出现（概率大的）的符号用最短的编码，最少出现的符号用最长的编码。
②行程长度编码行程编码自从1966年在美国南加州被Solomo W.Golom首次提出就一直被广泛采用。
数字图像压缩综述
彩色图像压缩编 码技 术中的 推广 使用, 图 像 数据 压缩 技术 的应
用前景也越来越广阔。当 前, 电子产品 的数字 化已是 大势所 趋,
所有的数字产品 均涉 及到图 像压 缩技 术, 其 中包 括高 清晰 数字
电视、可视电话、手机等 等。
到目前为 止, 图像压缩编码技术己发展到第二代编码技术。
5. 1 主观评价 主观评价采用平均判分 MOS( Mean Option Score) 或多 维计分 等方法进行 测试, 所评价 出的 图像 质量 不仅 与图 像本 身特 征有 关, 也与观察者特性以及观察者的环境条件有 关。组织 一群足够 多( 至少应有 20 名) 的 观察者 ( 包 括一般 观众及 专业人 员) , 通过 观察来评定图像的质量。观察者将复原图像与原图像相对比, 比 较损伤程度, 可参照表 1. 1, 给 评定的图像 打上一定 的质量 等级, 最后用平均的方法得到图像的分数。这样的评分虽然很花时间,
第一代编 码技术包括建立在 shannon 的码率失真理论基础上
的预测编码、变换编码、统计编码及 Oliver 提出的 PCM 编码理论。
虽然这些编码技 术在 中等压 缩率 的情 况下, 能提 供非 常好 的图
像质量, 但在码率非 常低 的情 况下, 无法 提供 令人 满意 的质 量。
究其原因是由于 这些 技术没 有利 用图 像的 结构 特点 , 同时 也没
成了大量的比 特数浪费, 消除这 些冗余 就可以 节约码 字, 大 大减 少数据量, 达到数据压缩的目的。
二是信源符号 出现 的概 率不 同, 若用 相 同码 长表 示不 同出 现概率的符号, 就 会造 成符 号冗 余度。如 果 采用 可变 长编 码技 术, 对出现概率高的符号用短码 字, 对出现 概率低 的符号用 长码 字表示, 就可以消除符号冗余度, 从而节约码字。
图像压缩技术的综述
题目：图像压缩技术的综述学生：徐欢学号：070110117系别：电脑与信息学院专业：电脑科学与技术入学年份：2010年9月导师：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:2014年4月1.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1948年提出的电视信号数字化，到今天已经有50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。
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Shannon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，去除他们之间的相关性，使之成为或基本成为不相干信源，如预测编码，变换域编码，混合编码等，但也都受信息熵的约束。
图像数据压缩综述
图像无损数据压缩研究综述摘要：数据压缩能够通过重组数据以满足空间要求，并可以使得恢复出来的数据能够和原数据一致。
图像的无损数据压缩通过对图像数据的重新编码，以获得没有信息丢失的一定压缩比的图像；无损压缩技术根据实现原理通常又分为基于统计的压缩技术及基于字典的压缩技术两种；本文讨论了图像无损压缩的发展和现状，并指出整数小波变换(IWT)的图像压缩编码算法已成为图像无损压缩研究领域的一个主要方向，随着图像压缩编码技术在高清晰度电视(HDTV)、商业电子化等方面的广泛应用，图像无损压缩已成为一个非常重要的研究问题。
Abstract: Data compression reorganizes the data to meet the space requirements, and make the recovered data consistent with raw data. Image lossless compression recodes the image data to produce a compression ratio of image, whose information is lossless; According to the principle ,lossless compression technology usually classifies based on statistical compression technology and compression technology based on dictionary1.介绍数据压缩是指在一定的数据存储空间要求下，将相对庞大的原始数据，重组为满足前述空间要求的数据集合，使得从该数据集合中恢复出来的信息能够与原始数据相一致，或者能够获得与原始数据一样的使用品质[1]。
数据压缩减少了数据存储所需要的空间，从而间接了减少了处理数据所需要的时间及资源耗费。
图像压缩 毕业论文
图像压缩毕业论文图像压缩毕业论文引言：图像压缩是一项重要的技术，它在数字图像处理中起着至关重要的作用。
随着互联网的普及和数字图像的广泛应用，图像压缩成为了必不可少的环节。
本篇论文将探讨图像压缩的原理、方法以及应用，并对图像压缩技术的未来发展进行展望。
一、图像压缩的原理图像压缩的原理是通过减少图像数据的冗余性来实现的。
图像数据中存在着很多冗余信息，如空间冗余、频域冗余和视觉冗余等。
通过对这些冗余信息的处理，可以实现对图像的压缩。
1. 空间冗余在图像中，相邻像素之间往往存在着很强的相关性。
通过利用这种相关性，可以采用像素间差值编码、预测编码等方法来减少冗余信息，从而实现对图像的压缩。
2. 频域冗余图像在频域上存在着一定的冗余性。
通过对图像进行傅里叶变换，可以将其转换到频域中，然后利用频域的特性对图像进行压缩。
常用的方法有离散余弦变换（DCT）和小波变换等。
3. 视觉冗余人眼对图像的感知是有限的，对于一些细节信息的损失往往并不敏感。
通过利用人眼对图像的感知特性，可以对图像进行适当的压缩，从而减少冗余信息。
二、图像压缩的方法图像压缩的方法主要分为有损压缩和无损压缩两种。
1. 有损压缩有损压缩是指在压缩过程中对图像进行一定程度的信息丢失。
这种方法可以在一定程度上减小图像的数据量，从而实现对图像的高效压缩。
常用的有损压缩方法有JPEG、MPEG等。
2. 无损压缩无损压缩是指在压缩过程中不对图像的信息进行任何丢失。
这种方法可以保持图像的完整性，但相应地，压缩率较低。
常用的无损压缩方法有GIF、PNG等。
三、图像压缩的应用图像压缩技术广泛应用于各个领域，如图像传输、存储和显示等。
1. 图像传输在网络传输中，图像压缩可以减小图像的数据量，从而提高传输效率。
特别是在移动通信领域，图像压缩技术可以减少数据流量，提高用户体验。
2. 图像存储随着数码相机的普及，人们对图像存储的需求也越来越大。
图像压缩技术可以将大容量的图像数据压缩成较小的文件，从而节省存储空间。
图像压缩综述
图像压缩综述摘要：随着信息时代的不断发展，数字图像处理技术得到了广泛的应用，而作为数字图像处理技术的重要组成部分——数字图像压缩，也得到了迅猛的发展。
本文从数字图像压缩的概念、发展历史、图像压缩的必要性和可能性、图像压缩标准、图像压缩基本方法和图像压缩效果评价等方面进行了综述。
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。
其中，数据量最大的是数字视频数据。
未经处理的数字视频信息需要消耗巨大的存储资源，以主流高清视频为例，在分辨率为1280×720，帧率为30帧每秒的视频应用中，存储一分钟的视频信息，需要约18.5G(以常4:2:0视频，每像素12比特)比特存储空间，一部120分钟高清电影约需要2225G比特的存储空间。
可见未经处理的视频信息量非常大，为了满足存储和传输需求，视频信息的压缩是十分必要的。
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。
数字图像压缩是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，图像通过压缩处理去掉其中的数据冗余、符号冗余、视觉冗余等各种冗余信息，提高传输速率，节省存储空间。
1图像压缩的发展历史自1948年提出的电视信号数字化设想后, 即开始了图像压缩的研究，到现在已有60多年的历史。
20世纪五六十年代的图像压缩编码主要集中在预测编码、哈夫曼编码等技术的研究,还不成熟。
1969年在美国召开的第一届“图像编码会议”，标志着图像编码作为一门独立学科的诞生。
图像处理中的图像压缩技术
图像处理中的图像压缩技术随着科技的不断发展，图像的处理、传输、存储需求也越来越大。
在这个时代，图像压缩技术就变得越来越重要。
我们每天都会通过各种渠道收到无数的图像，而这些图像都需要压缩，才能节约存储空间和传输带宽。
在本文中，我们将详细介绍图像压缩的相关技术。
1. JPEG压缩技术JPEG是一种广泛使用的图像压缩标准。
它是由一个基于变化长度编码（VLC）的算法和离散余弦变换（DCT）组成的。
该算法将图像分解为位置和颜色两个方面，然后对位置进行压缩，对颜色进行分离和降低分辨率。
这种算法有很高的压缩比，最高可以达到 100:1。
2. JPEG 2000技术JPEG 2000是一种新的图像压缩标准，它比 JPEG 更加高效。
与 JPEG 不同，JPEG 2000 采用离散小波变换（DWT），它可以在不失真的情况下进行可逆压缩。
同时，JPEG 2000 有多种压缩方法，提供了更好的图像质量和更高的压缩比。
3. WebP技术WebP是一种 Google 公司开发的图像压缩技术。
WebP 使用了JPEG 和 PNG 技术的优点，可以压缩图像到更小的文件大小，并保持图像质量不受影响。
WebP 也支持透明图像和动画图像。
4. HEIF技术HEIF是一种新的图像压缩技术，它采用了基于视频编码的技术。
HEIF 能够将多张照片和视频合并成一个文件，并且可以支持更多的元数据。
HEIF 也支持更高的压缩比率和更好的图像质量。
5. AI技术近年来，随着人工智能技术的发展，图像压缩技术也得到了飞速的发展。
现在，人工智能算法可以通过深度学习和神经网络技术，进行更加高效的图像压缩，并且保持更好的图像质量。
同时，这种算法还可以根据图像类型进行自适应压缩，可以根据不同的场景和应用选择最适合的压缩算法。
结论总体来说，图像压缩技术是非常重要的，它可以将大量的图像压缩成较小的文件，从而节约存储空间和传输带宽。
不同的压缩技术具有不同的优缺点，我们可以根据不同的应用场景选择合适的压缩技术。
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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
们之间的相关性，使之成为或基本成为不相干信源，如预测编码，变换域编码，混合编码等，但也都受信息熵的约束。
总体上可以概括为熵编码，预测编码，变换编码，也成为三大经典编码方法。
另一种是设法改变信源的概率分布，使其尽可能地非均匀，再用最佳编码方法使码长逼近信源熵。
使用此途径的压缩方法其效率一般以其熵为上界，压缩比饱和于：，如编码，算术编码，行程编码等。
随着人们对传统压缩编码方法的深入研究和应用，逐渐发现了这些传统方法的许多缺点。
如高压缩比时回复图像会出现方块效应，人眼视觉系统（）的特性不易被引入到算法中等。
为了克服这些缺点，年等人提出了第二代图像压缩编码的概念。
经过近年的发展，在这一框架下，人们踢出了鸡枞新的编码方法：分形编码，小波变换编码和基于模型的编码方法等。
于是，对数据压缩技术的研究就突破了传统理论的框架，使得压缩效率得以极大提高。
图像编码基本原理
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，信息熵冗余，结构冗余和知识冗余。
图像数据的这些冗余信息为图像压缩编码提供了依据。
图像编码的目的就是充分利用图像中存在的各种冗余信息，特别是空间冗余，时间冗余以及视觉冗余，以尽量少的比特数来表示图像。
利用各种冗余信息，压缩编码技术能够很好地解决在将模拟信号转换为数字信号后所产生的带宽需求增加的问题，它是使数字信号走上实用化的关键技术之一，虽然表示图像需要大量的数据，但是图像数据是高度相关的，或者说存在冗余信息，去掉这些信息后可以有效压缩图像，同时不会损害图像的有效信息。
.常用的编码方法及其分类
图像压缩分为无损压缩和有损压缩，有损压缩分为预测编码，变换编码，混合编码，有损编码分为：*，无损编码分为：编码，行程编码，算数编码。
目前常用的数字图像压缩编码方法可分为两大类：一是冗余压缩发，也称为无损压缩发；另一无损压缩的算法删除的仅仅是冗余的信息，因此可以在解压缩时精确的恢复原图像。
有损压缩的算法把不相干的信息也删除了，解压缩时只能对图像进行类似的重构，而不能精确的复原，所有损压缩算法可以达到更高的压缩比。
对于多数图像来说，为了达到更高的压缩比，保真度的轻微损失是可以接受的；有些图像不允许进行任何修改，只能对他们进行无损压缩。
无损压缩利用数据的统计特性进行数据压缩，其压缩率一般为：至：。
有损压缩不能完全恢复数据，而是利用人的视觉特性（人的眼睛好比是一个“积分器”）使解压缩后的图像看起来与原始图像一样。
压缩比随编码方法的不同差别较大。
预测编码
在图像中，相邻像素通常在灰度上存在较大的相关性，因此，图像中某一像素的灰度可以用邻近的若干个像素灰度来估计。
只对实际值和预测值的差进行编码和传输。
因为预测编码是根据信号的一些已知情况，预测信号可能发生的情况，所以预测时有误差，如果预测比较准确，误差就较小，预测编码就能达到压缩数据的目的。
典型预测编码的压缩算法有：(差分脉冲调制)和（自适应差分脉冲调制）。
编码
无失真编码方法中，编码是一种较有效的编码方法。
编码是一种长度不均匀的，平均码率可以接近信息熵值的一种编码。
他的编码思想是：对于出现概率。