多媒体图像压缩技术
多媒体数据压缩技术的使用注意事项
多媒体数据压缩技术的使用注意事项多媒体数据压缩技术是在数字媒体领域中不可或缺的工具。
它能够将音频、视频、图像等媒体数据尽可能地减小存储空间，以便更方便地传输和播放。
然而，在使用这些压缩技术的过程中，我们需要注意一些注意事项，以确保数据的质量和可用性。
本文将从数据损失、算法选择和应用场景选择等方面介绍多媒体数据压缩技术的注意事项。
首先，对于多媒体数据的压缩应当注意数据损失。
压缩技术往往会导致数据的丢失，这对于一些对数据质量要求较高的应用是不可接受的。
因此，在选择压缩算法时，需要根据应用的需求来确定数据损失的可接受范围。
一般来说，有损压缩算法可以在一定程度上保证数据质量，而无损压缩算法则可以完全保持原始数据的准确性。
根据具体应用情况选择合适的算法可以确保数据的质量和可用性。
其次，算法选择也是使用多媒体数据压缩技术时需要注意的问题。
压缩算法的选择将直接影响压缩效果和处理速度。
在选择算法时，需要根据具体媒体数据类型和要求进行评估。
比如，对于音频数据，可以选择MP3、AAC等常用的音频压缩算法；对于图像数据，可以选择JPEG、PNG等图像压缩算法；对于视频数据，可以选择H.264、H.265等视频压缩算法。
此外，还应对算法的复杂度和运算量进行评估，以确保在资源有限的情况下能够获得合适的压缩效果。
再次，应用场景选择也是使用多媒体数据压缩技术时要考虑的重要因素。
不同的应用场景对压缩技术的要求不同。
在一些对数据质量要求较高的场景下，如医疗影像、艺术品图像等，需要选择无损压缩技术以保证数据的准确性。
而在一些对数据质量要求相对较低，但对传输效率要求较高的场景下，可以选择有损压缩技术以减小数据大小。
此外，不同的应用场景还需要考虑设备的兼容性和功耗等方面的因素。
另外，使用多媒体数据压缩技术时，还需要注意一些实践上的细节。
首先，选用合适的参数设置。
压缩算法往往提供了一系列的参数供用户选择，根据实际需求进行合理的参数设置可以得到更好的压缩效果。
《多媒体技术》 第二讲 多媒体数据压缩技术(第1—2节)课堂笔记及练习题
多媒体技术第二讲多媒体数据压缩技术（第1—2节）课堂笔记及练习题主题：第二讲多媒体数据压缩技术（第1—2节）学习时间： 4月4日--4月10日内容：第二讲多媒体数据压缩技术第一节多媒体数据和信息转换一、多媒体间的信息转换为了便于交流信息，需要对不同的媒体信息进行转换。
下表是部分媒体之间说明：＊易＊＊较困难＊＊＊很困难二、多媒体数据文件格式多媒体文件的格式很多，下表介绍常用文件格式的特点和应用场合。
三、多媒体数据的信息冗余多媒体计算机系统主要采用数字化方式，对声音、文字、图形、图像、视频等媒体进行处理。
数字化处理的主要问题是巨大的数据量。
一般来说，多媒体数据中存在以下种类的数据冗余：1）空间冗余：一些相关性的成像结构在数字化图像中就表现为空间冗余。
2）时间冗余：两幅相邻的图像之间有较大的相关性，这反映为时间冗余。
3）信息熵冗余（编码冗余）：信息熵是指一组数据所携带的信息量。
如果图像中平均每个像素使用的比特数大于该图像的信息熵，则图像中存在冗余，这种冗余称为信息熵冗余。
4）结构冗余：有些图像从大域上看存在着非常强的纹理结构，例如布纹图像和草席图像，我们说它们在结构上存在冗余。
5）知识冗余：有许多图像的理解与某些基础知识有较大的相关性。
这类规律性的结构可由先验知识和背景知识得到，我们称此类冗余为知识冗余。
6）视觉冗余：人类视觉系统对于图像场的任何变化，并不是都能感知的。
这类冗余我们称为视觉冗余。
7）其他冗余：例如由图像的空间非定常特性所带来的冗余。
以上所讲的是多媒体数据的信息冗余。
设法去掉信号数据中的冗余，就是数据压缩。
第二节常用的数据压缩技术一、数据压缩编码方法1）根据解码后数据与原始数据是否完全一致来进行分类：① 可逆编码(无失真编码)，如Huffman编码、算术编码、行程长度编码等。
② 不可逆编码(有失真编码)，常用的有变换编码和预测编码。
2）根据压缩的原理进行划分：① 预测编码：它是利用空间中相邻数据的相关性，利用过去和现在出现过的点的数据情况来预测未来点的数据。
多媒体数据常用压缩标准
MPEG（Motion Picture Experts Group ）标准是ISO/IEC委员会针对全活动视频 的压缩标准系列，包含MPEG-1、MPEG-2 、MPEG-4、MPEG-7、MPEG-21等。
MPEG-1:适用于传输速率为1.5Mbps的数字电视标
准,91年提出草案,93年8月公布
JPEG确定的图像压缩标准的目标是：
编码器应该可由用户设置参数，以便用 户在压缩比和图像质量之间权衡折衷
标准可适用任意类连续色调的数字静止 图像，不限制图像的景像内容
计算复杂度适中，只需一定能力的CPU 就可实现，而不要求很高档的计算机，复 杂的软件本身要易于操作
定义了两种基本压缩编码算法和4种编码 模式
MPEG-2:适用于传输速率为10Mbps 的数字电视标
准,93年提出草案,94年11月公布
MPEG-3:适用于传输速率为40Mbps 的数 字电视标
准,已被MPEG-2取代
MPEG-4:1999年12月公布的多媒体应用标准
MPEG-7:多媒体内容描述接口标准,98年提出,2001
年完成并公布
MPEG-21:正式名称是Multimedia Ｆramework(多媒体
终形成清晰的图像。
下面是顺序模式和渐进模式的示意图
顺序模式 渐进模式
无失真编码模式 采用一维或二维的空间域
DPCM和熵编码。由于输入图像已经是数字化 的，经过空间域的DPCM之后，预测误差值也 是一个离散量，因此可以不再量化而实现无失 真编码。
分层编码模式 这是对一幅原始图像的空间
分辨率，分成多个分辨率进行“锥形”的编码方 法，水平(垂直)方向分辨率的下降 以2的倍数因子改变,先对分辨率最 低的一层图像进行编码，然后将经 过内插的该层图像作为下一层图像 的预测值，再对预测误差进行编码，
多媒体压缩技术
多媒体压缩技术在当今数字化的时代，多媒体信息如音频、视频、图像等在我们的生活中无处不在。
从在线视频播放到手机中的照片存储，从远程会议到虚拟现实体验，多媒体数据的生成和传播呈爆炸式增长。
然而，大量的多媒体数据需要占用巨大的存储空间和传输带宽，这给存储设备和网络带来了沉重的负担。
为了解决这个问题，多媒体压缩技术应运而生，它就像是一位神奇的魔法师，能够在不损失太多质量的前提下，将庞大的多媒体数据变得小巧玲珑。
多媒体压缩技术的基本原理其实并不复杂，就像是我们收拾行李时把衣物尽可能紧凑地叠放起来，以节省空间。
在多媒体世界里，数据也可以通过各种巧妙的方式被“压缩”。
首先，让我们来谈谈图像压缩。
图像是由一个个像素点组成的，每个像素点都包含了颜色和亮度等信息。
在图像压缩中，有一种常见的方法叫做无损压缩。
无损压缩就像是把一个拼图完整地放进一个小盒子里，虽然盒子变小了，但拼图的每一块都还在，没有任何缺失。
比如说，行程编码就是一种无损压缩方法。
它通过记录相同像素值连续出现的次数来减少数据量。
假设一幅图像中有一大片蓝色区域，使用行程编码就可以只记录“蓝色，连续出现 100 个像素”，而不是逐个记录每个蓝色像素的信息。
除了无损压缩，还有有损压缩。
有损压缩就像是为了把更多的衣服塞进箱子，稍微牺牲一些不太重要的衣物。
在图像有损压缩中，JPEG格式是非常常见的。
它会根据人眼对颜色和细节的敏感度，去除一些不太容易被察觉的信息。
比如，人眼对亮度的变化比较敏感，但对颜色的细微差别不那么敏感，JPEG 压缩就会更多地保留亮度信息，而对颜色信息进行较大程度的压缩。
接下来是视频压缩。
视频本质上是一系列快速播放的图像帧。
视频压缩不仅要考虑每一帧图像的压缩，还要利用帧与帧之间的相似性。
比如，在一段视频中，如果背景几乎不变，只有人物在移动，那么就不需要对每一帧的背景都进行完整的记录，只需要记录第一帧的背景，后续帧只记录人物移动的变化部分。
这种方法被称为帧间压缩。
多媒体的关键技术
多媒体的关键技术关键信息项：1、多媒体数据压缩技术压缩算法类型压缩效率评估指标压缩和解压缩的速度2、多媒体存储技术存储介质类型存储容量和性能数据存储格式3、多媒体通信技术网络带宽要求传输协议和标准数据传输的可靠性和安全性4、多媒体内容创作与编辑技术创作工具和软件编辑功能和特效内容版权保护5、多媒体人机交互技术输入设备和方式输出展示效果用户体验和反馈11 多媒体数据压缩技术多媒体数据压缩技术是多媒体技术中的关键环节，其目的是减少数据量，以便更高效地存储、传输和处理多媒体信息。
111 压缩算法类型常见的压缩算法包括有损压缩和无损压缩。
有损压缩如 JPEG 图像压缩、MP3 音频压缩等，通过舍弃一些不影响感知的细节来实现高压缩比；无损压缩如 ZIP 压缩，能够完全还原原始数据。
112 压缩效率评估指标压缩比、恢复质量和压缩和解压缩的时间是评估压缩效率的重要指标。
压缩比越高，在相同存储空间或传输带宽下能存储或传输更多的数据；恢复质量越好，压缩后的多媒体内容与原始内容越接近；压缩和解压缩时间越短，系统的实时性越强。
113 压缩和解压缩的速度快速的压缩和解压缩速度对于实时多媒体应用至关重要。
硬件加速技术和优化的算法可以显著提高压缩和解压缩的效率。
12 多媒体存储技术多媒体数据的大量存储需要高效可靠的存储技术支持。
121 存储介质类型包括硬盘、光盘、闪存等。
硬盘具有大容量和较高的读写速度；光盘适合长期存储和分发；闪存则在移动设备中广泛应用。
122 存储容量和性能存储容量需满足不断增长的多媒体数据需求，同时存储性能如读写速度、数据访问时间等影响多媒体数据的读取和写入效率。
123 数据存储格式不同的多媒体数据有相应的标准存储格式，如 BMP、JPEG 用于图像，WAV、MP3 用于音频，AVI、MP4 用于视频等。
13 多媒体通信技术在网络环境中传输多媒体数据需要解决带宽、延迟、丢包等问题。
131 网络带宽要求多媒体数据量大，对网络带宽提出较高要求。
多媒体技术JPEG图像压缩标准
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基于DPCM的无损编码模式
主要采用了三邻域二维预测编码和熵编码
无失真编码器
预测器
熵编码器
源图像数据 表说明 DPCM预测编码框图
压缩的图像数据
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基于DPCM的无损编码模式
主要采用了三邻域二维预测编码和熵编码
减去预测值，得到一个差值，差值不量化，直接进行熵 编码（哈夫曼或者算术编码） 保证无失真地恢复原始 图像
选择值 预测 0 1 2 3 选择值 预测 a+b-c a+(bc)/2 b+(ac)/2 (a+c)/2
c a
b X
非预测 4 a 5 b c 6 7
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基于DCT的渐进的编码模式
基本思想
此模式与顺序模式编码步骤基本一致，不同之处在 于递增模式每个图像分量的编码要经过多次扫描才 完成。第一次扫描只进行一次粗糙的压缩，然后根 据此数据先重建一幅质量低的图像，以后的扫描再 作较细的扫描，使重建图像质量不断提高，直到满 意为止
离散余弦变换(DCT)
1 Y00 = N
邋
N- 1 N- 1
X ij
i= 0 i= 0
DC 系数
12
基于DCT的顺序编码模式
缺省的量化方式
Y Q ( x, y) = IntegerRound[Y ( x, y) / Q( x, y)]
13
基于DCT的顺序编码模式
缺省的量化方式
Y Q ( x, 根据心理视觉加权函数得到的 量化表： y) = IntegerRound[Y ( x, y) / Q( x, y)] 量化:DCT变换系数除以量化步长，四舍五入取整
颜色空间转换不包含在JPEG算法中
图像压缩技术、传输技术及存储技术的综合优化研究
图像压缩技术、传输技术及存储技术的综合优化研究1.摘要本文旨在研究图像压缩技术、传输技术及存储技术的综合优化。
具体来说，将探讨如何通过适当的压缩方法和传输技术，提高图像传输的效率和质量，同时减少存储空间的占用。
首先，将回顾目前主流的图像压缩算法，包括JPEG、JPEG2000、PNG和WebP等，以及它们的优缺点。
其次，将介绍一些在图像传输方面具有代表性的技术，例如HTTP协议、FTP协议和P2P网络等。
最后，将针对大规模图像数据的存储问题，探讨如何优化存储方案，以确保数据的可靠性和高效性。
在论文的研究方法方面，将采用实验室测试的方式进行评估和对比分析。
具体来说，将基于不同的压缩算法和传输技术，设计并实现一个图像传输系统，通过比较不同方案的数据传输速度、图像质量和存储空间占用等指标，进一步优化综合方案。
此外，将提供详细的实验数据和分析结果，为后续的研究提供借鉴和参考。
最终，期望通过本文的研究，为图像处理和数据存储领域提供一些有益的思路和方案。
2.引言引言是学术论文的开篇之章，目的是为读者介绍研究主题、研究目的和研究意义。
本文旨在进行图像压缩技术、传输技术和存储技术的综合优化研究。
随着网络技术和数字图像的快速发展，图像压缩、传输和存储技术在图像处理中得到广泛应用。
当前，减小图像数据的传输量和存储空间已成为研究的热点。
因此，本文旨在通过优化压缩技术、传输技术和存储技术的综合效率，提高图像处理的效率和质量，为相关领域的研究提供有益的参考。
在本研究中，将重点探讨图像压缩技术、传输技术和存储技术的优缺点，并以基于JPEG和PNG的图像压缩算法为案例进行分析。
同时，将介绍在网络传输过程中引起的数据丢失、延迟和带宽限制等问题，探讨其对图像传输质量的影响。
此外，还将研究一些常用的图像存储方案，如基于磁盘和基于云的存储技术，并比较其在图像存储中的优劣。
最后，本文将提出一种基于图像压缩、传输和存储优化的综合方案，提升图像处理的效率和质量。
浅淡多媒体的压缩技术
浅淡多媒体的压缩技术媒体是人与人之间实现信息交流的中介，也就是信息的载体，简称媒介。
多媒体就是多重媒体的意思，可以理解为直接作用于人感官的文字、图形、图像、动画、声音和视频等各种媒体的统称，即多种信息载体的表现形式和传递方式。
课本上它的定义是融合两种或两种以上媒体的人-机交互式信息交流和传播媒体。
本文将详细介绍多媒体的压缩和编码。
多媒体数据之所以能够压缩，是因为视频、图像、声音这些媒体具有很大的压缩力。
以目前常用的位图格式的图像存储方式为例，在这种形式的图像数据中，像素与像素之间无论在行方向还是在列方向都具有很大的相关性，因而整体上数据的冗余度很大；在允许一定限度失真的前提下，能对图像数据进行很大程度的压缩。
1．多媒体技术的社会需求社会需求是促进多媒体技术产生和发展的重要因素。
可以说，包括计算机本身在内，一切科学技术的发展都离不开社会需求这一重要条件。
社会需求随着人类文明的发展而不断增长，刺激着各个领域中的科学技术不断地进步和发展。
早在20世纪80年代初期，人们开始不满足于计算机对文字进行单一形式的处理和进行数学运算，希望计算机能做更多的事情，要求计算机在多领域、多学科处理多种信息。
这种越来越迫切的需求，造就了一门全新的技术—多媒体技术。
1.1图形和图像处理的需求图形和图像是人们辨别事物最直接和最形象的形式，很多难以理解和描述的问题用图形或图像表示，就能或得一目了然的效果。
1.2大容量数据存储的需要随着计算机处理范围的扩大，被处理的媒体种类不断增加，信息量加大，如何保存和处理大量的信息，成为多媒体技术需要解决的有一个问题。
1.3音频信号和视频信号处理的需求使用计算机处理并重放音频信号和视频信号，是人们对计算机技术提出的新要求。
计算机与使用者之间的操作层面叫做界面，它是计算机与人类沟通的重要渠道。
1.4信息交换的需求在现代社会中，信息是至关重要的。
为了满足人们对信息流动和交换的渴求，计算机被连接在一起，形成网络，互相之间进行信息传递和交换。
多媒体数据压缩编码技术概述
多媒体数据压缩编码技术概述多媒体数据压缩编码技术是一种通过减少或去除冗余数据来减小多媒体文件的存储空间或传输带宽的过程。
这些技术广泛应用于图像、音频和视频等各种形式的多媒体数据。
下面将对多媒体数据压缩编码技术的主要方法进行概述。
1. 无损压缩编码：无损压缩编码技术可以将多媒体数据压缩到较小的大小，而不会丢失原始数据。
该技术通过利用多媒体数据中的冗余和统计特性来实现压缩效果。
其中，哈夫曼编码、算术编码和Lempel-Ziv编码等是常用的无损压缩编码方法。
2. 有损压缩编码：有损压缩编码技术可以在一定程度上丢失原始数据，并将其转换为较小的文件大小。
这种压缩方法适用于某些多媒体数据，如音频和视频等，因为人类的感知系统对这些数据中的一些细微变化不太敏感。
有损压缩编码方法包括离散余弦变换（DCT）、小波变换、运动补偿和预测编码等。
3. 基于上下文的压缩编码：这种压缩编码技术利用多媒体数据内部的上下文信息来实现更高的压缩效果。
上下文信息包括像素点的位置、颜色和周围像素点的关系等。
基于上下文的编码方法有助于提高压缩比，并减少信号的失真。
包括了一些流行的基于上下文的压缩编码算法，如JPEG（图像）、MP3（音频）和H.264/AVC（视频）。
4. 神经网络压缩编码：近年来，神经网络技术在多媒体数据压缩编码领域取得了显著的进展。
这些技术利用深度学习的方法来学习多媒体数据中的复杂模式，并使用这些模式进行压缩编码。
神经网络压缩编码方法通常能够在保持较高视觉和听觉质量的同时，实现更高的压缩比。
综上所述，多媒体数据压缩编码技术是一种通过减少或去除冗余数据来减小多媒体文件的存储空间或传输带宽的过程。
该技术涵盖了无损压缩编码、有损压缩编码、基于上下文的压缩编码和神经网络压缩编码等方法。
这些技术在多媒体数据领域发挥着重要的作用，帮助人们有效地处理和传输大量的多媒体数据。
5. 图像压缩编码技术：图像压缩编码技术是多媒体数据压缩编码中的一个重要领域。
多媒体数据压缩基本原理
数据冗余的类别
1 空间冗余
这是图像数据中经常存在的 一种冗余。在同一幅图像中， 规则物体和规则背景的表面 物理特性具有相关性，这些 相关的光成像结构在数字化 图像中就表现为数据冗余。
多媒体技术与应用
多媒体数据压缩基本原理 1.1 多媒体数据压缩的必要性和可能性 1.2 数据冗余的基本概念与种类 1.3 图像压缩预处理技术 1.4 量化及其质量 1.5 数据压缩算法综合评价指标
1.1 多媒体数据压缩的必要性和可能性
数据压缩的必要性——数据量大
多媒体信息数据巨大是多媒体计算机系统所面 临的最大难题之一。在各种媒体信息中,视频信息数 据量最大,其次是音频信号，因此，为了处理和传输 多媒体信息不仅需要很大的存储容量,而且要有很高 的传输速度.
标量量化的量化特性采用阶梯形函数的 形式。图2.2给出了几种均匀量化器的量化特 性
y
yi+1
yi
xi xi+1
x
y x
y x
（a）中平型
（b）中升型
死区 （c）具有死区的中平型
图2.2 均匀量化特性
图中量化器的特性都是对称的，且
yi1 yi xi1 xi
（i 1,2,, N 1) （i 1,2,, N 1)
6 知识冗余
由图像记录方式与人对图像的知识之 间的差异所产生的冗余称为知识冗余。 例如 人脸的图像就有固定的结构，鼻子位于脸的
中线上，上方是眼睛，下方是嘴等
又如 建筑物的门和窗的形状、位置、大小比例 等,这些规律的结构可由先验知识和背景知识得到。
浅析多媒体图像压缩和转换技术
统计 编码法是根据消息 出现概率的分布特征 进行的压缩 编码 ， 是
一
种无 损 压 缩 编 码 。 这 种 编 码 的 方 法 关 键 在 消 息 和 码 字 之 间 找 到 明确
的一一对应关系 ， 从而在恢 复时能准确的再现出来 ， 或是极相似地找到 对应关 系， 把失真或不对应的概率控制在要求的范围内。 统计编码法使 平均码长压缩到最低限度， 减少 编码冗余 。常用的编码方法有 ： 哈夫曼 编码 、 算术编码和行程编码 等。 １ ． 测 编 码 法 ２预 预测编码法是数据压缩 理论的一个重要分支 ，其基本思想是通过 提取每个像素中的信息并对 它们编码来 消除像素问的冗余 ，它是根据 离散信号之间存在一定 关联性 的特 点 ， 利用 前面一个或 多个信号对下 个信号进行预测 ， 然后对实际值 和预测值 的差值进行 编码 ， 预测的比 较准确 ， 差信号就会很小 ， 误 在同等精度要求 的条件下 ， 就可 以用 较少 的数 码 进 行 编码 ， 到压 缩 的 目的 。 达 ｌ ＿ ３变换 编码 法 图像信号一般具有较强 的相关性 ，如果所选用 的正交 矢量空 间的 基矢量与图像本 身的主要特征很接近 ，那么在这种正交矢量空 间中描 述这一图像信号将会简单些。 变换 编码是先对信息进行某种函数变换 ， 经过多维坐标 系适 当的旋转变换后 ，把散布在各个原坐标轴上 的原始 图像数据集 中到新坐标系 中的少数坐标轴上 ，为后继 的量化和编码提 供高效 数据压缩 的可能性。 １ Ｊ Ｅ 编码 ．Ｐ Ｇ ４ ＪＥ Ｐ Ｇ是 由 ＩＯ和 Ｃ ＩＹ两个组织 机构联合组 成一个 图像专家小 Ｓ ＣＴ 组， 负责制定静态数字图像数据压缩编码标准 ， 这个专家组研发 的算法 称之为 Ｊ Ｅ Ｐ Ｇ算法 ， 并成为通用的国际标准。Ｐ Ｇ既可用 于灰度 图像也 ＪＥ 可用 于彩色图像 ，既适 用于静止图像也可用于电视图像的帧 内图像的 压缩 ， 非常适合压缩不太复杂的以及一般来源于真实景物的图像 。Ｐ Ｇ ＪＥ 标 准 主要采 用 两种 基本 的压 缩 算法 ，一 种是 采 用 以离 散余 弦变 换 （ Ｔ） ＤＣ 为基础的有损压缩算法 ， 压缩 比可达到 １：； ０１另一种 是采用 以预 测技术为基础的 Ｄ Ｃ 无损压缩算法 ， ＰＭ 压缩 比可 达 到 ２１ ：。 ２图像格式转换 ． 多媒体图像数据类 型多种 多样 ， 并且 数据量大 ， 这些阻碍了多媒体
第二章 多媒体数据压缩技术
的一个间隔，信息越长，编码表示它的间隔就
越小，表示这一间隔所需的二进制位就越多。 2、编码方法：后一个编码字符是在前面编码字符 的范围内，利用原概率分配区间重新求解该编 码字符的范围。
33
2.2.2 常用无损压缩算法
3、编码过程举例：假设信源符号为{a,e,i,o,u}，
这些符号的概率分别为{ 0.2, 0.3, 0.1, 0.2， 0.2 }，根据这些概率可把间隔[0, 1)分成5个子 间隔（如下图）： 字符 概率 范围 a 0.2 e 0.3 i 0.1 o 0.2 u 0.2
概述
（1）数据压缩研究主要集中于图像和视频信号的压缩 （2）数据压缩是以一定的质量损失为代价， 质量损失 一般都是在人眼允许的误差范围之内。 （3）压缩处理过程：
编码过程：将原始数据经过编码进行压缩，以便存 储与传输； 解码过程：对编码数据进行解码，还原为可以使用 的数据。
18
2.1
概述
四、衡量数据压缩技术的指标
第二章 多媒体数据压缩技术
2.1
概述
2.2
常用的数据压缩技术
1
2.1 概述
一、为什么要进行数据压缩
1. 多媒体信息数据量大
例:对语音信号来说（20HZ—4KHZ) 依据采样定理，设数字化精度为8bit，则1秒
数据量为：
4k 2 8b 64kb
2
2.1 概述
对动态图像信息来说，采用代表光强、色彩和饱 和度的YIQ彩色空间，如果带宽分别为： 4.2MHZ、1.5MHZ、0.5MHZ，则1秒钟数据量为：
（1）第一个字符e被编码时： rangelow=0.2, rangehigh=0.5 low=low+range*rangelow = 0+1*0.2=0.2, high=low+range*rangehigh=0+1*0.5=0.5 Range=high-low=0.5-0.2=0.3 此时分配给e的范围为[0.2,0.5）
第4章 多媒体数据压缩技术
如上图的行程长度编码可写为：白8黑5白3黑8白6……
2023/4/20
Multimedia Technology & Application
2023/4/20
Multimedia Technology & Application
24
4.2 静态图像的压缩标准JPEG
4.2.1 JPEG标准简介 4.2.2 JPEG标准中的主要技术 4.2.3 JPEG标准的压缩过程 4.2.4 JPEG2000
2023/4/20
Multimedia Technology & Application
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方式3：不等长编码
考查字符串中不同字符出现的概率并对其重新定义一 个编码字如表4.2所示：
则其编码的总长度为：8×1+4×3×3+2×4×2=60（bit）
2023/4/20
Multimedia Technology & Application
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4.1.3 常用的数据压缩方法
1.行程长度（也称游程长度编码）
2023/4/20
Multimedia Technology & Application
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5.熵编码
2) 熵编码实例——哈夫曼编码
算法可描述为： (1) 对图像中出现的不同像素值进行概率统计，得到n个不同概率的信 息符号。 (2) 按符号出现的概率由大到小、由上到下排列。 (3) 对两个最低概率符号分别以二进制0、1赋值。 (4) 两最低概率相加后作为一个新符号的概率重新置入符号序列中。 (5) 对概率按从大到小重新排列。 (6) 重复(2)～(5)，直到只剩下两个概率符号的序列。 (7) 分别以二进制0、1赋值后，以此为根结点，沿赋值的顺序的逆序依 次写出该路径上的二进制代码，得到哈夫曼编码。
多媒体压缩技术
多媒体压缩技术多媒体压缩技术是通过对多媒体数据进行压缩，以减少数据量并维持较高的质量，从而使其能够在各种媒体平台上进行传输和存储。
这种技术在现代社会中起着重要的作用，因为它能够快速传输和存储大量的图像、音频和视频数据。
在多媒体压缩技术中，最常用的方法是有损压缩和无损压缩。
有损压缩技术通过牺牲一些细节和质量来减小数据量，以便在保持足够可接受的有效性的同时，实现更高的压缩比。
这种技术通常用于音频和视频数据，包括MPEG（Moving Picture Experts Group）和JPEG（Joint Photographic Experts Group）等格式。
而无损压缩技术则是通过减小冗余来改善数据的存储效率，而不丢失任何信息。
这种技术主要用于图像和文本数据，如GIF（Graphics Interchange Format）和ZIP（Zone Information Provider）等格式。
多媒体压缩技术的主要目标是实现高效的压缩和解压缩速度。
为了达到这个目标，许多算法和编码技术被开发出来。
其中之一是离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT），它被广泛应用于图像和视频压缩中。
DCT将图像或视频分解成一系列频率成分，并且较高频率的数据将会被丢弃或量化以实现更高的压缩比。
此外，熵编码也是一种常见的压缩技术，它通过对数据进行编码来改进数据的压缩效果，例如霍夫曼编码和算术编码等。
当今的多媒体技术越来越普及和便宜，人们对高质量的图像、音频和视频有着更高的需求。
因此，多媒体压缩技术的研究和创新变得更加重要。
随着技术的不断发展，我们将能够实现更高的压缩率和更低的失真率，从而使更多的多媒体内容能够在不同的平台上得到传输和存储。
综上所述，多媒体压缩技术在现代社会中发挥着重要的作用。
通过减小数据量并维持较高的质量，这项技术实现了快速的传输和存储，使得多媒体内容能够在各种平台上得到应用。
图像压缩技术分析
图像压缩技术分析图像压缩技术分析一、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。
二、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压缩原理及特点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。
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)由于对图像进行分块,在高压缩比时产生严重的方块效应;(2)系数进行量化,是有损压缩;(3)压缩比不高,小于50。
多媒体图像压缩技术
多媒体图像压缩技术2010级电子信息科学与技术刘小辉2010271022 摘要：随着计算机多媒体技术的不断发展，人们期望更高性能的图像压缩技术的出现。
图像压缩是用最少的数据量来表示尽可能多的原图像的信息。
多媒体数据压缩技术是现代网络发展的关键性技术之一。
由于图像和声音信号中存在各种各样的冗余，为数据压缩提供了可能。
数据压缩技术有无损压缩缩和有损压缩两大类，这些压缩技术又各有不同的标准。
Abstract:With the ever-growing multimedia technology, people are looking for ward to new image compression technologies with better performances. Image compression with the least amount of data is represented as much information of original image .Multimedia data compression technology is the modern network development of the key technology of. Because of the image and sound signal in the presence of various kinds of redundancy, compression of data is possible. Data compression technology of lossless and lossy compression two categories, these compression techniques and different standards.关键字（Keyword）：多媒体数据压缩技术（Multimedia data compression technology）无损压缩和有损压缩（Lossless and lossy compression）图像和声音信号（The image and sound signal）最少的数据量（The least amount of data）随着计算机多媒体技术和通信技术的日益发展，以及网络的迅速普及，图像数据信息以其直观、形象的表现效果，在信息交流中的使用越来越广泛。
多媒体数据压缩
多媒体数据压缩
多媒体数据压缩是指通过一系列算法和技术，将多媒体数据以
更小的尺寸进行存储或传输的过程。
多媒体数据主要包括图像、音
频和视频等形式。
压缩多媒体数据可以减少存储空间和传输带宽的
需求，从而提高数据的传输效率和用户体验。
常见的多媒体数据压缩方法有以下几种：
1. 图像压缩：常见的图像压缩算法有无损压缩和有损压缩两种。
无损压缩方法包括Run-length Encoding (RLE)、LZW和Huffman编
码等；有损压缩方法如JPEG使用了离散余弦变换(DCT)和量化等技术，通过牺牲一定的图像质量来实现较高的压缩率。
2. 音频压缩：音频压缩方法主要有无损压缩和有损压缩两种。
无损压缩方法如FLAC和ALAC能够将音频数据压缩到更小的文件大
小且不损失音频质量；有损压缩方法如MP3和AAC利用了人耳的听
觉特性，通过减少对听觉上不敏感的部分数据来实现较高的压缩率。
3. 视频压缩：视频压缩方法通常采用有损压缩。
常见的视频压缩标准包括MPEG-2、MPEG-4和H.264等。
视频压缩技术主要利用了时域和空域的冗余性，以及运动补偿、帧间预测等技术，通过减少冗余信息和丢弃一些不重要的细节来实现高效的压缩。
多媒体数据压缩对于互联网、移动通信、存储设备等领域都非常重要，可以大大提升数据的传输速度和存储效率。
但也会牺牲一定的数据质量，在实际应用中需要根据具体需求权衡压缩率和数据质量。
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多媒体图像压缩技术2010级电子信息科学与技术刘小辉2010271022 摘要：随着计算机多媒体技术的不断发展，人们期望更高性能的图像压缩技术的出现。
图像压缩是用最少的数据量来表示尽可能多的原图像的信息。
多媒体数据压缩技术是现代网络发展的关键性技术之一。
由于图像和声音信号中存在各种各样的冗余，为数据压缩提供了可能。
数据压缩技术有无损压缩缩和有损压缩两大类，这些压缩技术又各有不同的标准。
Abstract:With the ever-growing multimedia technology, people are looking for ward to new image compression technologies with better performances. Image compression with the least amount of data is represented as much information of original image .Multimedia data compression technology is the modern network development of the key technology of. Because of the image and sound signal in the presence of various kinds of redundancy, compression of data is possible. Data compression technology of lossless and lossy compression two categories, these compression techniques and different standards.关键字（Keyword）：多媒体数据压缩技术（Multimedia data compression technology）无损压缩和有损压缩（Lossless and lossy compression）图像和声音信号（The image and sound signal）最少的数据量（The least amount of data）随着计算机多媒体技术和通信技术的日益发展，以及网络的迅速普及，图像数据信息以其直观、形象的表现效果，在信息交流中的使用越来越广泛。
每天都有大量的图像信息通过数字方式进行存储、处理和传输。
由于技术上对图像数据的要求，图像的分辨率在不断增加。
由此导致图像数据量急剧增加。
这就给图像的传输和存储带来了极大的困难。
因此，图像数据压缩势在必行，通过压缩手段将信息的数据量降下来，以压缩的形式存储和传输，既节约了存储空间，又提高了通信干线的传输效率【1】。
在信息环境中，大量的信息是以数字化的方式表示、存储和传输的，而这些数字化信息中图像信息又占了绝大部分。
但是数字化后，图像占的空间是巨大的，如一幅分辨率为512×512、颜色深度为8位的黑白图像将占256kB的存储空间；同样，一副彩色图像则占3×256＝768kB，一副2330×2330×8bit地气象卫星红外云图占4.74MB。
这样，一颗卫星每天的数据量为1.1GB，而当前的80G硬盘仅可以存储约70天的卫星云图资料。
这样的存储需求是不可思议的，也是让人不能忍受的。
为了对图像数据进行有效的处理、存储和传输，必须对图像数据进行压缩存储。
数字图像信息压缩编码也就成为多媒体信息处理中的关键技术之一。
1 常用图像数据压缩编码方法数据编码，就是用某种方式对信息的符号进行表示。
数据压缩中所指的数据编码是通过选用有效的表示方法，减少表示信息的数据量，从而达到数据压缩的目的。
按照压缩还原效果是否存在失真，数据压缩分为无损压缩和有损压缩。
对于某些数据（如计算机应用软件程序）里面的每个数据都不容许有任何变更，因此是无损压缩。
而对于一副彩色照片，它的某些对人眼不敏感的地方被压缩掉，从而可以提高压缩比，此为有损压缩。
前者又称为可逆压缩或无失真压缩，后者称为不可逆压缩和有失真压缩。
通常图像数据压缩编码方法用的是无损压缩，无损压缩就是把数据中的冗余去掉或减少，但这些冗余量是可以重新插入到数据中的，因而不会产生失真。
该方法一般用于文本数据的压缩，它可以保证完全地恢复原始数据；其缺点是压缩比小(其压缩比一般为2：1至5：1)。
有损压缩是对熵进行压缩，因而存在一定程度的失真；它主要用于对声音、图像、动态视频等数据进行压缩，压缩比较高(其压缩比一般高达20：1以上。
对于多媒体图像采用的有损压缩的标准有静态图像压缩标准(JPEG标准)和动态图像压缩标(MPEG标准)。
JPEG利用了人眼的心理和生理特征及其局限性来对彩色的、单色的和多灰度连续色调的、静态图像的、数字图像的压缩，因此它非常适合不太复杂的以及一般来源于真实景物的图像。
它定义了两种基本的压缩算法：一种是基于有失真的压缩算法，另一种是基于空间线性预测技术(DPCM)无失真的压缩算法。
MPEG用于活动影像的压缩。
MPEG标准具体包三部分内容：(1)MPEG视频、(2)MPEG音频、(3)MP系统(视频和音频的同步)。
MPEG视频是标准的核心分，它采用了帧内和帧间相结合的压缩方法，以离散余变换(DCT)和运动补偿两项技术为基础，在图像质量基不变的情况下，MPEG可把图像压缩至1／100或更MPEG音频压缩算法则是根据人耳屏蔽滤波功能。
利用音响心理学的基本原理，即“某些频率的音响在重放其频率的音频时听不到”这样一个特性，将那些人耳完全不到或基本上听到的多余音频信号压缩掉，最后使音频号的压缩比达到8：1或更高，音质逼真，与CD唱片可媲美。
按照MPEG标准，MPEG数据流包含系统层和压层数据。
系统层含有定时信号，图像和声音的同步、多分配等信息【1】。
2 多媒体数据压缩技术的实现方法【3】目前多媒体压缩技术的实现方法已有近百种，其中基于信源理论编码的压缩方法、离散余弦变换(DCT)和小波分解技术压缩算法的研究更具有代表性。
小波技术突破了传统压缩方法的局限性，引入了局部和全局相关去冗余的新思想，具有较大的潜力，因此近几年来吸引了众多的研究者。
在小波压缩技术中，一幅图像可以被分解为若干个叫做“小片”的区域；在每个小片中，图像经滤波后被分解成若干个低频与高频分量。
低频分量可以用不同的分辨率进行量化，即图像的低频部分需要许多的二进制位，以改善图像重构时的信噪比。
低频元素采用精细量化，高频分量可以量化得比较粗糙，因为你不太容易看到变化区域的噪声与误差。
此外，碎片技术已经作为一种压缩方法被提出，这种技术依靠实际图形的重复特性。
用碎片技术压缩图像时需要占用大量的计算机资源，但可以获得很好的结果。
借助于从DNA序列研究中发展出来的模式识别技术，能减少通过WAN链路的流量，最多时的压缩比率能达到90％，从而为网络传送图像和声音提供更大的压缩比，减轻风络负荷，更好地实现网络信息传播。
3 压缩原理【2】由于图像数据之间存在着一定的冗余，所以使得数据的压缩成为可能。
信息论的创始人Shannon提出把数据看作是信息和冗余度（redundancy）的组合。
所谓冗余度，是由于一副图像的各像素之间存在着很大的相关性，可利用一些编码的方法删去它们，从而达到减少冗余压缩数据的目的。
为了去掉数据中的冗余，常常要考虑信号源的统计特性，或建立信号源的统计模型。
图像的冗余包括以下几种：(1) 空间冗余：像素点之间的相关性。
(2) 时间冗余：活动图像的两个连续帧之间的冗余。
(3) 信息熵冗余：单位信息量大于其熵。
(4) 结构冗余：图像的区域上存在非常强的纹理结构。
(5) 知识冗余：有固定的结构，如人的头像。
(6) 视觉冗余：某些图像的失真是人眼不易觉察的。
对数字图像进行压缩通常利用两个基本原理：(1) 数字图像的相关性。
在图像的同一行相邻像素之间、活动图像的相邻帧的对应像素之间往往存在很强的相关性，去除或减少这些相关性，也就去除或减少图像信息中的冗余度，即实现了对数字图像的压缩。
(2) 人的视觉心理特征。
人的视觉对于边缘急剧变化不敏感(视觉掩盖效应)，对颜色分辨力弱，利用这些特征可以在相应部分适当降低编码精度，而使人从视觉上并不感觉到图像质量的下降，从而达到对数字图像压缩的目的。
编码压缩方法有许多种，从不同的角度出发有不同的分类方法，比如从信息论角度出发可分为两大类：(1)冗余度压缩方法，也称无损压缩，信息保持编码或熵编码。
具体讲就是解码图像和压缩编码前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。
(2)信息量压缩方法，也称有损压缩，失真度编码或熵压缩编码。
也就是讲解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。
衡量一个压缩编码方法优劣的重要指标(1)压缩比要高，有几倍、几十倍，也有几百乃至几千倍；(2)压缩与解压缩要快，算法要简单，硬件实现容易；(3)解压缩的图像质量要好。
4 JPEG图像压缩算法【4】JPEG压缩分四个步骤实现：（1）.颜色模式转换及采样；（2）.DCT变换；（3）.量化；（4）.编码。
4．1 颜色模式转换及采样RGB色彩系统是我们最常用的表示颜色的方式。
JPEG采用的是YCbCr色彩系统。
想要用JPEG基本压缩法处理全彩色图像，得先把RGB颜色模式图像数据，转换为YCbCr颜色模式的数据。
Y代表亮度，Cb和Cr则代表色度、饱和度。
人类的眼晴对低频的数据比对高频的数据具有更高的敏感度，事实上，人类的眼睛对亮度的改变也比对色彩的改变要敏感得多，也就是说Y成份的数据是比较重要的。
既然Cb成份和Cr成份的数据比较相对不重要，就可以只取部分数据来处理。
以增加压缩的比例。
JPEG 通常有两种采样方式：YUV411和YUV422，它们所代表的意义是Y、Cb和Cr三个成份的资料取样比例。
4．2DCT变换DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，是指将一组光强数据转换成频率数据，以便得知强度变化的情形。
若对高频的数据做些修饰，再转回原来形式的数据时，显然与原始数据有些差异，但是人类的眼睛却是不容易辨认出来。
JPEG将整个亮度矩阵与色度Cb矩阵，饱和度Cr矩阵，视为一个基本单元称作MCU。
每个MCU所包含的矩阵数量不得超过10个。
例如，行和列采样的比例皆为4:2:2，则每个MCU将包含四个亮度矩阵，一个色度矩阵及一个饱和度矩阵。
4．3、量化图像数据转换为频率系数后，还得接受一项量化程序，才能进入编码阶段。
量化阶段需要两个8*8矩阵数据，一个是专门处理亮度的频率系数，另一个则是针对色度的频率系数，将频率系数除以量化矩阵的值，取得与商数最近的整数，即完成量化。