图像压缩研究背景意义及现状
高效图像压缩算法的研究与应用
高效图像压缩算法的研究与应用随着现代科技的高速发展，在日常生活中，我们几乎随时随地都需要处理图片。
然而，大尺寸的图片不仅占用硬盘空间，而且加载速度缓慢，这往往会导致用户疲劳和流失。
因此，图像压缩成为了一项非常关键的技术。
本文将从高效图像压缩算法的研究和应用两个方面入手，探讨图像压缩技术在现今业界的地位和前景。
一、高效图像压缩算法的研究1. 高效压缩的重要性高效的图像压缩算法是指它能够在最大程度上减少图像所占用的存储空间，同时在保证图像清晰度的前提下，减少数据的传输和加载时间。
这显然会得到程序开发者和用户的认可，特别是对于需要大量加载图片的游戏和网站。
2. 现有的高效压缩算法现今业界使用得最广泛的两种图像压缩算法分别是JPEG和PNG。
JPEG具有较高的压缩比，经常被用于商业应用。
而PNG则用于透明或者有特殊半透明效果的图片。
但是，随着互联网的飞速发展，JPEG和PNG已经不能完全满足现代应用场景的需求。
因此，越来越的开发者正在试图开发更加高效的图像压缩算法。
3. 研究方向为了进一步提高图像压缩的效率，目前研究主要集中在以下两个方向：（1）满足实时性的压缩算法需要尽可能地减小压缩时间，以适应现代文化持续迅速的节奏。
例如，Google的WebP和BPG（Better Portable Graphics）都是基于现有格式的扩展，通过加入更加高级的功能，使得压缩比进一步提高。
（2）引入人工智能的压缩算法目前，人工智能技术已经在图片压缩领域展现出了非常大的潜力。
所谓的“深度压缩”，就是通过神经网络学习大量图像数据，自动确定最合适的压缩方案。
这种方法的压缩质量和效率都非常高，但是计算开销也很大。
二、高效图像压缩算法的应用1. 游戏领域在游戏领域，高效压缩技术被广泛应用。
随着游戏图像分辨率的提高，需要使用更加高效的算法来保证流畅游戏体验。
例如，现在的绝大多数游戏中都使用了DDS（Direct Draw Surface）格式的纹理贴图，能够较好地解决GPU加载大量纹理时出现的延迟问题。
图像无损压缩技术的研究与应用
图像无损压缩技术的研究与应用随着数字化时代的到来，图像作为人们重要的信息内容承载方式，得到了广泛应用。
例如，在日常生活中人们拍摄照片、录制视频、设计作品等都需要使用图像。
然而，随着图像内容的增加和数量的扩大，存储和传输成本也随之增加。
因此，图像压缩技术得到了越来越多的关注。
然而，图像压缩不仅需要压缩比高，还需要保证图像的质量，这就需要图像无损压缩技术的研究与应用。
一、图像压缩技术的发展历程图像压缩技术是指通过编码和解码技术，在保证图像质量的前提下，将图像数据尽量压缩成小的数据包。
图像压缩技术始于上世纪90年代初期，最早是通过DCT（离散余弦变换）算法进行有损压缩，但是DCT算法无法实现图像无损压缩。
随着技术的不断发展，出现了一种无损压缩的方法——扫描算法，但是这种方法只适用于某些特殊的图像格式。
接着，又出现了一种基于预测的压缩算法——LZW （Lempel Ziv Welch）算法，但是该算法在处理高分辨率的图像时出现了无法压缩的情况。
直到1993年，无损压缩算法GIF89a出现，良好的图像质量和高压缩比率得到了广泛应用，被业界公认为图像无损压缩的一个重要里程碑。
而今天的无损压缩技术已经非常成熟，例如JPEG2000和PNG等格式都采用了基于预测、变换和编码等技术的无损压缩算法。
二、图像无损压缩技术的作用及原理图像无损压缩技术的主要作用是将图像数据尽可能地压缩成一个小的数据包，降低数据的存储和传输成本，同时保证图像的质量。
图像无损压缩技术的实现主要基于两种方式：符号编码和编码预测。
1. 符号编码符号编码是指利用最小的符号来表示一个像素值，从而实现数据的压缩。
而实现符号编码的方法主要通过霍夫曼编码即对于出现概率高的像素值分配特定的短码，出现频率低的像素值分配的码长比较长的编码方式，从而大幅减少所需传输的数据量。
另外，其他符号编码方式包括熵编码、差分编码以及算术编码等等。
2. 编码预测编码预测是指利用图像内部信息和规律，对下一个像素的值进行预测，并减少预测值和实际值之间的偏差。
DCI数字电影系统图像压缩的研究的开题报告
DCI数字电影系统图像压缩的研究的开题报告一、选题背景数字电影系统是将传统的胶片电影制作方式转化为数字形式，利用数字技术进行电影的制作、后期制作、传输和播放等过程。
数字电影系统相比传统的胶片制作方式具有更加高效、精确、节约成本、保护环境等诸多优点。
数字电影的制作过程中，图像的压缩技术是至关重要的一步，其可以有效减少数据量，提高存储和传输效率。
因此，研究数字电影系统图像压缩技术具有重要的意义。
二、研究目的本研究旨在探讨DCI数字电影系统图像压缩技术的研究，深入分析常用的压缩算法，并提出一种有效的图像压缩方法，以提高数字电影的传输效率和存储效率，并同时保持影片的高清晰度和色彩保真度。
三、研究内容1. DCI数字电影系统简介2. 数字电影图像压缩技术研究现状分析。
3. 常用压缩算法原理分析，包括JPEG、JPEG2000、H.264等。
4. 基于分段分区的数字电影图像压缩方法研究，并与传统算法进行对比分析。
5. 压缩后的图像质量评估。
四、研究意义1. 在数字电影行业推动数字技术的进一步发展。
2. 提高数字电影的传输效率和存储效率，降低成本。
3. 改善数字电影画质和色彩表现，提高用户体验。
五、预期成果与难点预期成果：1. 深刻理解数字电影系统和图像压缩技术。
2. 开发出一种高效的数字电影图像压缩算法。
3. 建立数字电影图像质量评估体系。
难点：1. DCI数字电影系统的复杂性以及压缩技术应用的特殊性。
2. 如何在提高传输效率的同时保持数字电影出色的视觉效果。
六、研究方法1. 文献调研：对数字电影系统、数字电影图像压缩技术等相关领域的文献进行全面的调研。
2. 实验研究：通过对数字电影图像的压缩和解压缩实验，对常用压缩算法进行分析对比，并设计出新的压缩算法。
3. 数学模型分析：根据数字电影图像压缩中的某些特殊性质，结合数学模型和算法优化的思想，提出一种新的压缩方案。
七、预期进度1-2周：对数字电影系统和数字电影图像压缩技术进行全面了解，阅读相关文献资料。
基于感兴趣区域的图像压缩技术的研究的开题报告
基于感兴趣区域的图像压缩技术的研究的开题报告一、研究背景与意义：随着数字图像的广泛应用，图像的存储和传输问题越来越引人注目。
对于大尺寸、高分辨率的图像，经典的压缩算法如JPEG和PNG等压缩方法已不能满足需求，因为它们使用相同的压缩算法对整幅图像进行压缩，而没有考虑到图像中不同的局部区域具有不同的重要性。
然而，在很多应用中，图像的某些区域比其他区域更重要。
例如，医学图像中的病变区域，航空图像中的机场、港口等地标位置，或者人脸识别中的人脸区域等。
因此，基于感兴趣区域的图像压缩在实际应用中具有广泛的意义。
二、文献综述：基于感兴趣区域的图像压缩技术已经在过去的几年中得到了广泛的研究。
其中，一些方法基于域分割技术，将图像分割成多个区域，然后对不同区域进行不同的压缩。
另一些方法使用人工目标检测技术，将感兴趣区域手动标注，然后针对感兴趣区域进行高质量的压缩。
还有一些方法结合了人工目标检测技术和自动目标检测技术，来实现自动感兴趣区域的识别。
三、研究目标：本文研究的目标是设计一种基于感兴趣区域的图像压缩技术，该技术能够自动识别图像中的感兴趣区域，并对这些区域进行高质量压缩，同时对其他区域进行低质量压缩，以保证整个图像的质量。
四、研究内容和方法：本文主要研究以下内容和方法：1. 基于深度学习的图像感兴趣区域检测方法，其中包括使用CNN等深度学习模型进行训练，以及评估不同模型的性能等。
2. 基于感兴趣区域的图像压缩算法，包括对感兴趣区域的高质量压缩方法的设计和实现，以及对其他区域的低质量压缩方法的设计和实现。
3. 实验室环境的搭建和测试，包括选择一些常见的图像作为测试集，进行压缩比和质量评估等。
四、预期研究结果：通过本文的研究，预计能够得到以下结果：1. 开发出一种自动感兴趣区域检测和基于感兴趣区域的图像压缩技术。
2. 通过在不同的测试集上的测试，证明所提出的方法能够显著提高图像压缩的表现，同时保证图像质量。
3. 该研究可为实际应用中的大规模图像处理提供一种解决方案，也可促进图像处理技术的发展。
图像无损压缩 开题报告
图像无损压缩开题报告图像无损压缩开题报告一、研究背景图像无损压缩是一种重要的图像处理技术，旨在通过压缩图像文件的大小，减少存储空间的占用，同时保持图像质量不受损。
随着数字图像的广泛应用，如电子商务、医学影像、卫星图像等领域，图像无损压缩技术的研究和应用变得越来越重要。
二、研究目的本研究旨在探索图像无损压缩的原理和方法，以提高图像压缩的效率和质量。
通过深入研究图像编码和解码的过程，分析现有的图像无损压缩算法，并针对其不足之处进行改进和优化，以实现更好的图像压缩效果。
三、研究内容1. 图像压缩的原理和分类介绍图像压缩的基本原理，包括冗余性和相关性的概念，以及图像压缩的分类，如有损压缩和无损压缩。
2. 图像无损压缩算法的研究分析目前常用的图像无损压缩算法，如Huffman编码、LZW编码、算术编码等，对其原理和特点进行深入研究。
3. 改进和优化现有算法针对现有算法的不足之处，提出改进和优化的方法，以提高图像无损压缩的效率和质量。
例如，通过引入上下文建模和自适应编码，提高图像压缩的效果。
4. 实验设计和结果分析果，分析改进算法与现有算法的优劣之处，并给出相应的结论。
四、研究意义1. 提高图像存储和传输的效率图像无损压缩技术可以减少图像文件的大小，从而节省存储空间和传输带宽，提高图像存储和传输的效率。
2. 保证图像质量的完整性图像无损压缩技术可以在减小图像文件大小的同时，保持图像质量的完整性。
这对于一些对图像质量要求较高的应用场景，如医学影像和卫星图像等领域，具有重要的意义。
3. 推动图像处理技术的发展图像无损压缩技术是图像处理领域的重要研究方向之一，通过深入研究和改进现有算法，可以推动图像处理技术的发展，为其他相关领域的研究和应用提供支持。
五、研究计划1. 阶段一：文献综述和理论研究阅读相关文献，了解图像无损压缩的基本原理和现有算法，并进行理论研究，分析其优缺点。
2. 阶段二：算法改进和优化针对现有算法的不足之处，提出改进和优化的方法，以提高图像无损压缩的效率和质量。
基于小波变换的图像压缩方法[开题报告]
![基于小波变换的图像压缩方法[开题报告]](https://img.taocdn.com/s3/m/3d6476c5f18583d048645922.png)
开题报告通信工程基于小波变换的图像压缩方法一、课题研究意义及现状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、谱段的数量在不断增加，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。
小波变换是基于傅里叶变换理论发展起来的一种新型变换方法，其作为一门较新的数学分支，被引入图像信号处理以后，很快引起了人们的空前关注，成为迅速应用到图像处理和语音分析等众多领域的一种数学工具。
图像数据可以压缩,一方面可以利用人眼的视觉特性,在不被主观视觉察觉的容限内,通过降低表示信号的精度,以一定的客观失真换取数据压缩;另一方面是图像数据中存在大量的冗余度可供压缩.图像数据的冗余度存在于结构和统计2 个方面,结构上的冗余度表现为很强的空间和时间相关性,即图像的相邻像素之间、相邻行之间或者相邻帧之间存在着较强的相关性;统计上的冗余度来源于被编码信号概率密度分布的不均匀,若采用变字长编码技术,用较短的代码表示频繁出现的符号,用较长的代码表示不常出现的符号,就可消除符号统计上的冗余,从而实现图像数据的压缩. 由于小波变换具有明显的优点,且存在明显的相关性,有利于获得较高的编码效益.这就是小波图像压缩的近期现状，通过对小波图像压缩的研究，可以更深层次的挖掘图像压缩这方面的技术，为日新月异的科技做一份自己的贡献。
目前已经提出和正在进行研究的小波图像压缩方法择要列举如下：(1)多分辨率编码。
最早提出的是金字塔编码，后来是子带编码(SubbandCoding)，最近是用小波变换进行图像编码。
(2)基于表面描述的编码方法(三角形逼近法)。
图像压缩的开题报告
图像压缩的开题报告图像压缩的开题报告一、研究背景与意义随着互联网的迅猛发展和数字化技术的普及，图像在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
然而，高分辨率的图像文件占用大量存储空间，给网络传输和存储带来了巨大的压力。
因此，图像压缩技术的研究和应用变得尤为重要。
图像压缩是指通过删除冗余信息和减少图像数据量的方式，将原始图像转换为一个更小的文件。
这不仅可以节省存储空间，还可以提高图像的传输速度和质量。
图像压缩技术的研究不仅对于网络传输和存储有着重要的意义，还对于移动设备、医学影像和视频流媒体等领域具有广泛的应用前景。
二、研究目标与内容本研究的目标是探索和改进图像压缩技术，以提高图像的压缩比和重建质量。
具体而言，我们将从以下几个方面进行研究：1. 基于变换的压缩方法：通过将图像转换到不同的颜色空间或频域，利用变换的性质来减少冗余信息。
常见的变换方法包括离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）等。
2. 预测编码方法：通过利用图像中像素之间的相关性，使用预测模型来减少冗余信息。
常见的预测编码方法包括差分编码和运动补偿编码等。
3. 无损压缩方法：与有损压缩不同，无损压缩方法可以完全还原原始图像，但压缩比相对较低。
我们将研究和改进无损压缩方法，以提高其压缩比和编码效率。
4. 混合压缩方法：结合多种压缩技术，通过分层编码和自适应算法等手段，提高图像的压缩比和重建质量。
三、研究方法与计划本研究将采用实验研究和理论分析相结合的方法，具体计划如下：1. 收集和整理图像压缩领域的相关文献和数据集，了解当前的研究进展和存在的问题。
2. 针对不同的压缩方法，设计和实现相应的算法和模型，并使用合适的评价指标进行性能评估。
3. 通过对比实验和理论分析，发现和解决当前图像压缩技术存在的问题，提出改进和优化的方案。
4. 根据实验结果和理论分析，总结和归纳出图像压缩技术的发展趋势和未来研究方向。
四、预期成果与应用前景通过本研究，我们期望能够提出一种高效的图像压缩方法，以提高图像的压缩比和重建质量。
图像压缩算法的研究
图像压缩算法的研究近年来，随着计算机技术的飞速发展，图像压缩技术在信息处理领域中越来越受到重视。
图像压缩技术可以缩短图像数据传输时间，降低图像传输费用，提高数据传输质量，实现文件的有效存储，减少网络传输带宽。
因此，研究图像压缩算法具有重要的现实意义和应用前景。
本文将从数字图像的基本概念、压缩原理、压缩算法、压缩质量模型四个方面，讨论图像压缩算法的研究现状及其发展趋势。
首先，本文从基本的概念出发，论述数字图像的基本概念，比如图像的分辨率、量化等，以及数字图像的表示形式，比如像素映射、矢量图形等，以及它们之间的关系。
其次，本文论述图像压缩的基本原理，它是通过分析图像信息，提取其中具有代表性的特征，以减少存储的体积与网络传输的带宽来实现的。
它分为无损压缩和有损压缩两种，其中无损压缩在减小存储体积的同时完整保留图像原有信息，而有损压缩在减小存储体积的同时会损失一定的图像信息，其中只有有损压缩可以实现完全无损的压缩。
然后，本文研究压缩算法，压缩算法可以分为统计编码和图像处理算法两大类，其中统计编码算法包括熵编码、差分编码、块编码、矢量量化等，而图像处理算法有游程编码、分块处理、频域处理等。
最后，本文探讨图像压缩质量模型，图像质量模型是衡量压缩图像质量的重要手段。
目前，图像压缩质量模型主要有块信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）、决定系数（DC）等。
本文讨论了图像压缩算法的基本概念、压缩原理、压缩算法、压缩质量模型四个方面的研究现状及其发展趋势，得出结论：图像压缩技术正在发展迅速，未来将为信息处理领域带来更多的福祉。
同时，在图像压缩方面，仍有许多技术挑战需要解决，比如有效的压缩算法、准确的质量模型等。
综上所述，图像压缩技术可以有效减少图像存储体积和网络传输带宽，实现文件的有效存储和数据传输质量提高，是一种重要的信息处理技术。
在图像压缩方面，仍有许多技术挑战需要解决，以实现更加高效的压缩效果，满足不断发展的应用需求。
图像压缩编码研究意义现状及发展
图像压缩编码研究意义现状及发展1研究的意义 (1)2研究的现状与发展 (2)1研究的意义科学实验表明，人类从外界获取的知识之中，有80%是通过视觉得到的。
眼睛获取的是图像信息，一幅图胜过千言万语，图像信息是人类认识世界及人类自身的重要源泉。
目前人们所得到的图像主要来源于自然景物，大多通过某些数字产品例如数码相机、数字摄像机等设备，我们能够将自然景物连续变化的模拟量进行数字量化，从而得到以文件形式存在的图像数据。
图像以数字形式处理和传输，具有质量好、成本低和可靠性高的特点，因而很适合于网络的传输，但是数字图像的数据量非常巨大，如果不经过压缩，它将成为数字图像传输和存储的巨大瓶颈。
因此图像压缩编码技术应运而生，这就使图像通信这一技术领域进入了一个革命性的发展时期。
例如，一张A4（297mm×210mm）大小的照片，若用分辨率300dpi的扫描仪按真彩色扫描，其数据量为：共有(300×297/25.4) ×(300×210/25.4)个象素，如果每个象素占3个字节，其数据量大约为26M字节，其数据量之大可见一斑。
大数据量的图像信息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。
在存储压力方面，不言自明，一张中等分辨率扫描仪扫描的A4照片能达到26M字节，单纯靠增加存储器容量是不现实的，而图像压缩就可以很好解决这个问题。
在传送图像角度来考虑，则更加要求图像处理压缩。
一是限制性，有些图像采集是有限制的，如预测天气的即时卫星云图，一定时间内大量图像来不及存储就会丢失信息；二是在有限的传输信道带宽的前提下，很显然采用压缩编码技术，能有效的提高通信速度。
综上所述，由于图像数据量的日益庞大与存储介质容量、通信信道带宽大小的矛盾的一直存在，而仅仅靠增加存储器容量或者提高传输信道带宽又是无法彻底解决这个问题的，因此，减少传输数据量，是解决这个矛盾的最好办法，这依赖于高质量的图像处理、图像压缩技术。
图像压缩研究背景意义及现状
图像压缩研究背景意义及现状1图像压缩的可能性与必要性2图像压缩方法的分类3静止图像压缩的发展历史与现状4图像压缩的基本原理图像是对客观事物的一种相似性的、生动的描述，是对客观对像的一种比较直观的表示方式。
它包含了被描述对像的有关信息，是人们最主要的信息源。
据统计，一个人获得的信息大约有75%来自视觉。
进入信息化时代人们将越来越依靠计算机获取和利用信息，而数字化后的多煤体信息具有数据海量性，与当前硬件技术所能提供的计算机存储资源和网络带宽之间有很大的差距。
这样，就对信息的存储和传输造成了很大困难，成为阻碍人们有效获取和利用信息的一个瓶颈问题。
图像信息作为计算机上最重要的资源，对其进行有效的压缩处理无疑将会给人们带来巨大的好处。
静止图像压缩不但是各种动态图像压缩、传输的基础，而且还是影响其效果好坏的重要因素。
1图像压缩的可能性与必要性图像数字化后的数据量是很大的，例如，一幅1024*768的24位BMP图像，其数据量约为2.25MB。
大数据量的图像信息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，这时就要考虑压缩。
数字图像的冗余主要表现在以下几种形式：(1) 空间冗余。
在一幅图像中，规则物体和规则背景（所谓规则就是指表面有序而不是完全杂乱无章的排列）等所具有的相关性，应用一些算法提取并减少这些图像素之间的相关性就可以达到数据压缩的目的。
(2) 时间冗余。
指序列图像（电视图像，运动图像）所包含的相邻图像之间的相关性。
(3) 结构冗余。
有些图像有着非常强的纹理结构（如草席的图案）或自相似性，称之为结构上的冗余。
(4) 信息熵冗余。
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，则图像存在冗余，这种冗余称为信息熵冗余。
(5) 视觉冗余。
人眼接收信息的能力是有限的，对图像的分辨率也是有限的。
基于压缩传感技术的图像处理研究的开题报告
基于压缩传感技术的图像处理研究的开题报告一、研究背景随着数字图像在生活中的广泛应用，对于图像的压缩处理需求越来越大，其中压缩传感技术因其高压缩率、低功耗、低成本等特点逐渐受到关注和应用。
压缩传感技术是一种利用信号的冗余信息进行有损压缩的技术，可以将原始信号转换成稀疏信号，从而实现图像压缩和传输。
二、研究内容本研究将基于压缩传感技术进行图像处理研究，主要包括以下内容：1. 分析压缩传感技术原理及相关算法。
研究最新的压缩传感技术原理，探讨相关的稀疏表示计算、测量矩阵构造、重构算法等技术，并选择适合图像处理的压缩传感算法。
2. 实现图像的压缩传感。
通过编程实现图像的压缩传感功能，将图像压缩成符合空间采样定理的香农采样率时的大小，同时保证图像的可重构性并避免失真。
3. 研究基于压缩传感的图像恢复算法。
根据压缩传感的测量结果，利用稀疏表示和重构算法实现图像的恢复。
同时，考虑采用迭代算法、深度学习等方法提高重构算法的精度和图像的质量。
4. 对比分析压缩传感技术和传统图像压缩技术的差异。
选取不同类型、不同分辨率的图像作为测试样本，对比分析压缩传感技术和传统图像压缩技术的压缩率、失真度、功耗等指标，评估压缩传感技术在图像处理中的应用价值。
三、研究意义本研究拟采用新兴的压缩传感技术进行图像处理，实现对图像的高效压缩和传输，并对比分析压缩传感技术和传统图像压缩技术的优劣。
本研究的意义在于：1. 提高图像处理的效率。
采用压缩传感技术进行图像处理，可以大幅提高图像的压缩和传输效率，为图像处理提供更高效的技术手段。
2. 丰富图像处理手段。
压缩传感技术是一种新兴的信号处理技术，将其应用到图像处理领域，可以丰富图像处理的手段，提高图像处理的效果。
3. 推动技术发展。
本研究将通过实现压缩传感技术的图像处理应用，促进相关技术的研究和应用，推动技术的发展。
同时，为新型压缩传感技术在图像处理领域的应用提供一定的参考。
四、研究计划本研究的研究计划如下：第一年：1. 完成对压缩传感技术原理及相关算法的研究分析。
数字图像压缩技术的研究现状与展望
图像压缩技术的现状和展望一.前言介绍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,具有庞大数据量的数字图像通信对现有的有限带宽以严峻的考验,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。
本文通过介绍其发展历程及其基本原理和其现阶段的应用，对图像压缩编码技术进行了系统性概述，最后对其前景作了总体上的展望。
二．图像压缩编码技术的发展历程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60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。
三．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。
2. JPEG压缩的研究状况及其前景针对JPEG在高压缩比情况下,产生方块效应,解压图像较差,近年来提出了不少改进方法,最有效的是下面的两种方法:(1)DCT零树编码DCT零树编码把 DCT块中的系数组成log2N个子带,然后用零树编码方案进行编码。
医学图像压缩国内外研究现状及发展趋势.doc
1 绪论1.1 医学图像压缩的研究意义随着现代医疗水平的不断进步和经济实力的增强，更多的医疗成像设备投入临床应用，数字化的医学图像在医学临床诊断中发挥的作用越来越重要，对医学图像压缩技术的研究显得尤为迫切，主要表现如下:首先，数字医学图像的数据量急剧增加。
医院里除了经常使用的x射线检查项目外，像CT, MR、核医疗(如SPELT, PET等)以及超声等也进入日常的医学检查和诊断应用中。
大多数断层扫描对于感兴趣区的部位都要产生16-64幅切片图像，而且超声和血管造影等每次检查都生成3-30分钟的视频序列图像，这必然使得原来就很庞大的数字医学图像的数据量，以更快的速度增加。
而且医学图像数据还要有较长的保存周期，这使它要占用更大的存储空间[1]。
其次，现代医学对医学图像信息的存储与通信提出了更高的要求[2]。
全数字的存储方式，PACS( Picture Archiving and Communication System，医学图像的归档与通信系统)现在已得到广泛的应用，而在组成PACS系统的众多技术之中，压缩技术无疑是关键技术之一。
另外，在远程医疗等应用环境中，要求在更窄的通信带宽条件下实现医学图像的高保真传输，如不进行有效压缩，将占用大量的存储空间，并对传输网络的带宽产生极大的压力。
医学图像作为自然图像的一种，其数据同样存在很大的冗余[3]，有一定的压缩空间。
然而，医学图像自身的特殊性对压缩技术提出了更高的要求。
医学图像数据描述的是人体组织、器官等的解剖信息，其中包含的信息十分丰富，而这些信息是医学诊断和疾病治疗的重要根据，图像的任何细节的损失都可能导致错误的诊断，因此对医学图像的压缩应更为谨慎。
目前医学图像的压缩通常只采用无损压缩技术，虽然保证了图像的质量，但只能得到很低的压缩比(一般在2.5倍以下)。
因此研究有针对性的医学图像压缩技术显得尤其重要。
综述以上几点，医学图像压缩有其必要性，也有其可行性，无论在理论上还是在应用中，研究医学图像压缩技术都将有重要意义。
图像压缩算法技术实验研究报告
图像压缩算法技术实验研究报告一、设计内容及研究意义设计的内容：本论文的主要研究内容是图像压缩技术。
具体框架是首先介绍了图像压缩的基本原理以及其相关压缩方法分类等理论知识，并且说明了对图像进行压缩的必要性与重要性，然后针对目前图像压缩现状和发展趋势，着重介绍了小波变换，并以其为基础来进行数字图像的压缩处理，这也许会成为图像数据压缩的主要技术之一。
接着又根据相关知识编写了一些简单的图像处理程序，对前面的理论进行试验、分析、论证。
最后，对整篇论文进行总结，发现自身研究的不足，并展望其未来发展前景研究意义：图像信息给人们以直观、生动的形象，正成为人们获取外部信息的重要途径。
然而，数字图像具有极大的数据量，在目前的计算机系统的条件下，要想实时处理，若图像信息不经过压缩，则会占用信道宽，是传输成本变得昂贵，传输速率变慢。
这对图像存储、传输及使用都非常不利，同时也阻碍了人们对图像的有效获取和使用。
另外，伴随着计算机科学技术的发展，图像压缩技术在通信系统和多媒体系统中的重要性也越来越高，在我们的学习、生产、生活以及国防事物中等的作用越来越显著。
为此，人们给予了图像压缩技术广泛的关注，如何用尽量少的数据量来表示图像信息，即对图像进行压缩，越来越成为图像研究领域的重点课题。
二、设计研究现状和发展趋势研究现状：第一代图像压缩编码的研究工作是从上个世纪50年代提出电视信号数字后开始的，至今己有60多年的历史。
主要是基于信息论的编码方法，压缩比小。
1966年J.B.Neal 对比分析了差分编码调制(DPCM)和脉冲编码调制(PCM)并提出了用于电视的实验数据，1969行了线性预测编码的实际实验。
同年举行首届图像编码会(PictureCodiSymP0sium)，在这次会议之后，图像压缩编码算法的研究有了很大进展。
由于DCT压缩算法具有编码效果较好、运算复杂度适中等优点，目前己经成为国际图像编准(JPEG)的核心算法。
为了克服第一代图像压缩编码存在的压缩比小、图像复原质量不理想等1985年Kunt等人充分利用人眼视觉特性提出了第二代图像压缩编码的概念。
分形图像压缩方法研究的开题报告
分形图像压缩方法研究的开题报告一、选题的背景和意义在计算机图像处理领域中，图像压缩一直是一个重要的研究方向。
相较于传统的图像压缩算法，分形压缩具有更高的压缩比和更好的保真度，因此在图像压缩领域中具有良好的应用前景。
分形压缩方法是一种基于分形理论的压缩算法。
分形理论是一种数学描述复杂自然现象的理论，通过对图像进行分解、编码、解码等操作，将大量冗余的图像信息压缩到较小的数据集中。
分形压缩方法的优点在于可以大幅度减小图像文件的大小，但同时需要消耗较大的计算资源。
目前，随着计算机技术的不断发展和进步，分形压缩技术也得到越来越广泛的应用。
通过对分形图像压缩方法的研究，可以帮助我们更好地理解和应用这种新兴的图像压缩算法，提高图像数据的存储、传输和处理效率，为图像处理技术的发展做出贡献。
二、研究的主要内容和思路1. 研究分形压缩方法的基本原理和流程。
首先需要对分形压缩方法的原理进行深入研究，在此基础上探讨其在图像压缩领域的应用。
同时需要对分形压缩方法的几个重要的环节进行研究，包括图像分块、特征提取、局部函数的搜索和替换等。
2. 探索分形压缩方法的改进方案。
基于现有的分形压缩方法，研究和探索优化算法，使得分形压缩方法能够更有效地实现图像数据的压缩和恢复。
3. 实证分析分形图像压缩方法的性能。
为了验证分形图像压缩方法的性能，需要在图像压缩领域选择一些现有的数据集进行实验分析，评估分形图像压缩方法的压缩比、失真度和处理效率等性能指标。
三、预期研究成果1. 对分形压缩算法的基本原理和流程进行系统的研究，提出改进的方案，实现更好的图像压缩效果；2. 实现分形图像压缩方法的原型系统，并基于此系统在大规模的数据集上进行实证分析；3. 生成有关分形图像压缩方法的科技论文、学术报告等成果，为分形图像压缩方法的研究和应用提供参考和支持。
四、研究的进度和计划本研究计划分为三个阶段：第一阶段：2021年10月至2022年2月对分形压缩算法的基本原理和流程进行系统的研究，探索分形图像压缩方法的改进方案。
分形图像压缩算法的研究的开题报告
分形图像压缩算法的研究的开题报告一、研究背景随着数字图像在各个领域的广泛应用，对图像压缩算法的需求日益增加。
其中，分形压缩作为一种新兴的压缩算法，因其压缩比高、还原效果好等优点，受到了广泛关注和研究。
分形压缩利用分形理论中的自相似性原理，将一幅图像分解成一系列局部的图像块，并将这些块与一组基函数进行匹配，从而获得压缩后的图像数据，实现对图像的压缩和还原。
二、研究内容和目标本文将针对分形图像压缩算法进行深入的研究和实验，分析分形压缩算法的优缺点，探讨分形压缩算法中的关键技术，包括图像分块和基函数的选择。
通过实验评估和对比，将验证分形压缩算法在图像压缩上的效果，探究可能的优化方法，提高分形压缩算法在实际应用中的性能。
三、研究方法和技术路线本研究将采用如下的研究方法和技术路线：1.文献综述。
对分形压缩算法进行详细的文献调研和综述，了解分形压缩算法的概念、应用和研究进展。
2.算法设计和实现。
根据文献综述的结果，针对分形压缩算法进行算法设计和实现，包括图像分块和基函数的选择等关键技术。
3.实验评估与对比分析。
利用实验数据和图像库进行实验评估和对比分析，通过对比不同的算法效果和性能指标，找出分形压缩算法的优化方案。
4. 总结和展望。
对本研究的成果进行总结，分析分形压缩算法的优点和不足，探究分形压缩算法在未来的发展方向和应用前景。
四、研究意义和社会价值本研究主要针对分形图像压缩算法进行深入的研究和实验，探究分形压缩算法的优缺点和关键技术，提出可能的优化方案，可以有效提高分形压缩算法在实际应用中的效率和性能，为数字图像领域的数据压缩和传输提供技术支持和解决方案，具有重要的研究价值和实用价值。
图像处理中的图像压缩与重构算法研究
图像处理中的图像压缩与重构算法研究引言图像处理在现代信息技术中扮演了重要角色，它涉及到对图像数据的获取、存储、处理和传输等多个环节。
然而，随着图像的分辨率和位深度的不断提高，图像数据的存储和传输成为严重的问题。
为了解决这个问题，图像压缩算法应运而生。
图像压缩算法可以大幅度减少图像数据的存储空间和传输带宽，同时保持图像的视觉质量。
本文将探讨图像压缩与重构算法的研究现状和未来发展方向。
一、图像压缩算法的分类图像压缩算法可以分为有损压缩和无损压缩两类。
有损压缩算法对图像数据做出一定程度的损失，以获取更高的压缩比；而无损压缩算法则保证了压缩和解压缩之间的完全可逆性，但压缩比相对较低。
1.有损压缩算法有损压缩算法在保持图像质量的前提下，通过丢弃部分不可见的细节来实现高压缩比。
著名的有损压缩算法有JPEG、MPEG等。
JPEG算法利用二维离散余弦变换（DCT）将图像从空域变换到频域，并利用量化表将高频细节信息进行丢弃。
MPEG算法用于压缩视频数据，采用空间域和频域的压缩方法相结合。
这些有损压缩算法广泛应用于图像和视频的存储和传输。
2.无损压缩算法无损压缩算法通过利用图像数据中的冗余性和统计特性，对图像进行编码和解码，以实现完全可逆的压缩。
著名的无损压缩算法有GIF、PNG和LZW等。
GIF算法采用索引颜色的方式来表示图像，利用哈夫曼编码和LZW算法对数据进行压缩。
PNG算法采用Deflate压缩算法，既可以压缩索引颜色图像，也可以压缩真彩色图像。
二、图像压缩算法的研究现状图像压缩算法的研究与发展已有数十年的历史，迄今已涌现出许多经典算法。
然而，随着图像数据的增大和多媒体应用的不断扩展，对更高效的压缩算法的需求也日益迫切。
目前，研究者们主要集中在以下几个方向进行研究。
1.深度学习在图像压缩中的应用深度学习在图像处理领域取得了巨大的成功，在图像压缩算法中也引起了广泛的关注。
研究者们通过构建深度神经网络，实现图像的端到端压缩和重构。
基于深度学习的图像压缩技术研究
基于深度学习的图像压缩技术研究基于深度学习的图像压缩技术是当前研究的热点之一。
下面将从研究背景、研究目的、研究方法、研究步骤等方面进行介绍。
一、研究背景随着互联网和移动设备的普及，图像数据量呈爆炸性增长。
为了节省存储空间和提高传输效率，需要对图像进行压缩。
传统的图像压缩方法如JPEG、PNG等在压缩时会去除一些人眼不太敏感的数据，从而在解压缩后造成图像质量的损失。
为了解决这一问题，基于深度学习的图像压缩技术应运而生。
二、研究目的基于深度学习的图像压缩技术的研究目的主要包括：1. 提高图像压缩效率：通过深度学习技术对图像数据进行有效压缩，减少存储空间和传输带宽的需求。
2. 保持图像质量：利用深度学习技术对图像数据进行优化，在压缩过程中保留更多人眼敏感的数据，从而在解压缩后保持更高的图像质量。
3. 实现端到端压缩：通过深度学习技术实现端到端的图像压缩，简化压缩过程，提高压缩效率。
三、研究方法基于深度学习的图像压缩技术的研究方法主要包括：1. 卷积神经网络（CNN）：利用CNN对图像数据进行特征提取和分类，从而实现图像的压缩。
2. 自编码器（Autoencoder）：通过构建自编码器对图像数据进行编码和解码，从而实现图像的压缩和解压缩。
3. 变分自编码器（VAE）：利用VAE对图像数据进行潜在变量的学习和重构，从而实现图像的压缩和解压缩。
4. 生成对抗网络（GAN）：通过GAN生成器和判别器的对抗训练，生成具有更好质量的压缩图像。
四、研究步骤基于深度学习的图像压缩技术的研究步骤主要包括：1. 数据收集：收集大量的原始图像数据作为训练集。
2. 模型构建：根据研究方法构建相应的深度学习模型。
3. 模型训练：利用训练集对模型进行训练，调整模型参数以优化性能。
4. 性能评估：对训练好的模型进行性能评估，包括压缩效率、解压缩质量和计算复杂度等方面。
5. 优化改进：根据性能评估结果对模型进行优化改进，进一步提高性能。
高效的图像压缩与传输技术研究
高效的图像压缩与传输技术研究图像压缩与传输技术是计算机图形学与通信领域的一项重要技术，随着互联网和移动通信的迅猛发展，对图像传输速度和图像质量的要求越来越高。
因此，研究高效的图像压缩与传输技术具有重要的理论和实际应用价值。
一、图像压缩技术的研究意义图像压缩技术是将图像数据按照一定的算法进行处理，使其在尽可能少的存储空间和传输带宽条件下，仍能够保持较高的图像质量。
图像压缩技术的研究具有以下重要意义：1. 节约存储空间：随着数字图像的广泛应用，图像数据量也越来越大，对存储空间的需求也越来越高。
图像压缩技术可以将图像数据压缩到较小的存储空间中，节约存储成本。
2. 提高图像传输速度：在互联网和移动通信环境下，图像的传输速度受制于网络带宽。
通过图像压缩技术可以减小传输的数据量，提高图像的传输速度。
3. 保持图像质量：图像压缩技术不仅仅是对图像进行数据压缩，更重要的是保持图像的视觉质量。
对于特定的应用场景，需要通过图像压缩技术实现图像的高保真传输。
二、图像压缩技术的分类图像压缩技术主要分为有损压缩和无损压缩两大类。
1. 有损压缩：有损压缩是通过牺牲图像质量来实现较高的压缩率。
有损压缩技术广泛应用于对图像细节要求不高的场景，如互联网图片、视频等。
有损压缩可以分为基于变换的压缩算法和基于预测的压缩算法。
基于变换的压缩算法常用的是离散余弦变换（DCT）。
DCT通过将图像分成多个小块，然后对每个小块进行DCT变换，再根据变换系数进行量化和编码，达到压缩图像的目的。
基于预测的压缩算法则是通过对每个像素点进行预测，然后根据预测误差进行编码。
常用的基于预测的压缩算法有差分脉冲编码调制（DPCM）和运动补偿（Motion Compensation）等。
2. 无损压缩：无损压缩是在不降低图像质量的前提下实现高压缩率的压缩技术。
无损压缩技术广泛应用于对图像细节要求高的场景，如医学影像、卫星图像等。
无损压缩可以分为基于预测的压缩算法和基于编码的压缩算法。
基于深度学习的图像压缩与解压技术研究
基于深度学习的图像压缩与解压技术研究越来越多的人开始重视图像数据的存储和传输，因此图像压缩和解压算法也变得越来越重要。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像压缩和解压技术也越来越受到关注。
本文将探讨基于深度学习的图像压缩和解压技术的研究现状和未来发展方向。
一、图像压缩技术的发展历程图像压缩技术是一种通过减少图像数据的冗余性来减小文件大小的技术，其中最常用的算法是离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）和小波变换（Wavelet Transform）。
DCT是JPEG压缩算法中使用的一种离散变换算法，而小波变换则是更高级的算法，通常用于数字信号处理和图像处理领域。
压缩算法的主要思路是先将原始图像分成多个区域，然后使用相应的变换算法将每个区域压缩为一个较小的块。
这些压缩的块被存储在文件中，在需要解压时，可以使用相反的算法恢复图像。
二、基于深度学习的图像压缩技术的研究现状随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像压缩技术也正在得到快速发展。
这种算法的主要思路是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）将原始图像映射到一个较小的隐空间，并使用一个解码器来恢复原始图像。
这种方法与传统的压缩算法不同，它可以在减少冗余的同时保留尽可能多的信息，从而能够获得更高的压缩率和更好的图像质量。
近年来，基于深度学习的图像压缩技术已经取得了一些重要的成果。
例如，Google在其2017年的论文中提出了一种名为“Guetzli”的图像压缩算法，该算法结合了JPEG压缩算法和基于深度学习的技术，能够实现更高的压缩率和更好的图像质量。
此外，许多其他学者也在基于深度学习的图像压缩技术上进行了探索，并提出了许多改进的算法，如使用循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）实现图像压缩的算法。
三、基于深度学习的图像解压技术的研究现状与基于深度学习的图像压缩技术相对应，基于深度学习的图像解压技术也在快速发展。
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图像压缩研究背景意义及现状1图像压缩的可能性与必要性2图像压缩方法的分类3静止图像压缩的发展历史与现状4图像压缩的基本原理图像是对客观事物的一种相似性的、生动的描述，是对客观对像的一种比较直观的表示方式。
它包含了被描述对像的有关信息，是人们最主要的信息源。
据统计，一个人获得的信息大约有75%来自视觉。
进入信息化时代人们将越来越依靠计算机获取和利用信息，而数字化后的多煤体信息具有数据海量性，与当前硬件技术所能提供的计算机存储资源和网络带宽之间有很大的差距。
这样，就对信息的存储和传输造成了很大困难，成为阻碍人们有效获取和利用信息的一个瓶颈问题。
图像信息作为计算机上最重要的资源，对其进行有效的压缩处理无疑将会给人们带来巨大的好处。
静止图像压缩不但是各种动态图像压缩、传输的基础，而且还是影响其效果好坏的重要因素。
1图像压缩的可能性与必要性图像数字化后的数据量是很大的，例如，一幅1024*768的24位BMP图像，其数据量约为2.25MB。
大数据量的图像信息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，这时就要考虑压缩。
数字图像的冗余主要表现在以下几种形式：(1) 空间冗余。
在一幅图像中，规则物体和规则背景（所谓规则就是指表面有序而不是完全杂乱无章的排列）等所具有的相关性，应用一些算法提取并减少这些图像素之间的相关性就可以达到数据压缩的目的。
(2) 时间冗余。
指序列图像（电视图像，运动图像）所包含的相邻图像之间的相关性。
(3) 结构冗余。
有些图像有着非常强的纹理结构（如草席的图案）或自相似性，称之为结构上的冗余。
(4) 信息熵冗余。
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，则图像存在冗余，这种冗余称为信息熵冗余。
(5) 视觉冗余。
人眼接收信息的能力是有限的，对图像的分辨率也是有限的。
去掉或减少人眼不能感知或不敏感的那部份图像信息，从而达到压缩的目的。
(6) 知识冗余。
指有些图像中包含与先验知识有关的信息，如人脸的固定结构。
图像数据的这些冗余信息为图像压缩编码提供了依据。
因此针对图像的特点对其数据进行压缩编码，以提高储存、传输和处理速度，节省存储空间。
数字图像压缩的主要问题就是数据冗余。
这并非一个抽象的概念，在数学上我们也可以对其进行量化。
用1n 和2n 表示两个具有相同信息的数据集合中所携载信息单元的数量，则第一个数据集合（1n 表示的集合）的相对数据冗余D R 可以定义为：RD C R 11-= (1) 这里R C 通常称为压缩率，定义为：21n n C R = (2) 对于2n =1n 的情况，R C =1, D R =0表示（相对于第二个数据集合）信息的第一种表达方式不包含冗余数据。
当2n <<1n 时，∞→R C ，1→D R ，意味着显著的压缩和大量的冗余数据。
最后当2n >>1n 时，0→R C ，-∞→D R ，表示第二个集合中含有的数据大大超过原表示方式的数据量。
2图像压缩方法的分类图像压缩编码的方法很多，可以从多种方式对其进行分类。
根据编码过程中是否存在信息的损耗可以将图像编码分为有损压缩编码和无损压缩编码。
无损压缩编码无信息损失，解压时可以从压缩数据精确地恢复到原始图像；有损压缩编码则有信息丢失不能完全恢复原始图像，存在一定程度失真。
根据编码原理可以将传统的图像编码分为熵编码、预测编码、变换编码和混合编码等。
(1)熵编码：熵编码是纯粹基于信号统计特性的编码技术，是一种无损的编码。
熵编码的基本原理是给出概率较大的符号赋予的一个短码字，而给出现概率较小的符号赋予一个长码字，从而使得最终的平均码长很小。
常见的熵编码有行程编码、哈夫曼编码和算术编码。
(2)预测编码：预测编码是基于图像数据空间或时间冗余特性，用相邻的已知像素（或像素块）来预测当前像素（或像素块）的取值，然后再对预测误差进行量化和编码。
预测编码可分为帧内预测和帧间预测，常用的预测编码有差分脉码调制和运动补偿法。
(3)变换编码：变换编码通常是将空间域上的图像经过正交变换映射到另一变换域上，使变换后的系数之间的相关性降低。
图像变换本身不能压缩数据，但变换后图像的大部分能量只集中到少数几个变换上，采用适当的量化和熵编码就可以有效地压缩图像。
(4)混合编码：混合编码是指综合了熵编码、预测编码或变换编码的编码方法。
如JPEG标准和MPEG标准。
除了以上介绍的几种编码外，随着图像编码技术的不断发展，一些新颖的压缩方法也已经被人们提出来并应用到实际的操作中。
如，利用人工神经网络（ANN）的压缩编码，基于对像的压缩编码（Object Based Coding）、基于模型的压缩编码（Model Based Coding）和分形编码（Fractal Coding）。
3静止图像压缩的发展历史与现状图像压缩编码技术可以追溯到1984年提出的电视信号数字，到今天已经有60年的历史了。
Kunt提出了第一代数据压缩编码的概念，他把20世纪40年代中研究的以去除冗余为基础的编码方法称为第一代编码。
如PCM、DPCM、亚取样编码法、变换编码法等。
直至五十年代和六十年代,图像压缩技术仅仅停留在预测编码、亚采样以及内插复原等技术的研究上，而且还很不成熟.A. Huffman于1952年第一次发表了他的论文“最小冗余度代码的构造方法”，从此，数据压缩开始在商业程序中实现并被应用在许多技术领域。
第二代数据压缩编码从20世纪90年代开始，数学家们因为不满足于Huffman编码中的某些致命弱点，设计出另一种更为精确，更能接近信息论中“熵”极限的编码方法—算术编码。
在算术编码的基础上又发展了变换编码，如金字塔编码法,Fractal编码。
其中最具代表性的是LZ77和LZ78，经基于这一思路的编码放大称作“字典”式编码。
字典式编码不但在压缩效果上大大超过了Huffman，而且易于实现，其压缩与解压缩的速度也异常惊人。
1984年，LZ78算法的一个变种—LZW（Lewpel-Ziv&Welch,无损压缩算法）产生了。
LZW继承了LZ77和LZ78压缩效果好，速度快的优势，而且在算法描述上更容易被人们接受。
70年代末和80年代初，人们逐渐意识到对于很多灰度或彩色图像、乃至声音文件，均未忠实地保留其所有信息，在允许一定的精度损失的情况下，可以实现更为有效地压缩方法。
到80年代末，许多人已经在这一领域取得了收获，设计出了一批在压缩效果上让人惊讶不已的声音和图像压缩算法。
第三代数据压缩编码技术主要从90年代至今，图像压缩技术的主要成果体现在小波编码、分形编码等。
矢量量化编码技术也有较大的发展。
由于小波变换理论、分形理论、人工神经网络理论和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。
有关图像编码技术的科技成果和科技论文也与日俱增，图像编码技术开始走向繁华。
现代编码技术的特点是：充分考虑人的视觉特性，在恰当地考虑对图像信号进行分解与表达时，采用图像的合成与识别方案压缩数据。
压缩编码方法包括像素编码、预测编码、变换编码等其它方法。
在数据压缩编码技术发展过程中，取得最大成功，并被广泛应用在各个领域的就是压缩技术中第二代中的JPEG压缩方法。
JPEG是1952年ISO国际质量认证组织和国际通信联盟组成的。
JPEG组织突出和制定的一种邮政所标准，主要适用于静态图像信号的压缩和编码，JPEG标准结合采用了预测、不定长等多种压缩编码方法，压缩比可以达到10:1—100:1，而且压缩比可以在一定范围内由用户进行选择。
当压缩比小于40:1时，可以被认为压缩结果是无失真的。
但是采用JPEG压缩制定的压缩算法的计算量比较大，如对衣服高精度的真彩色图像使用JPEG压缩时，大约要进行上亿次运算操作，这对于实现JPEG压缩、编码的软件、硬件设备产品提出了较高的要求。
早期的JPEG压缩多数做成专用的压缩卡。
以专用的高速CPU芯片实现压缩处理、现在通用的计算机CPU速度不断提高的情况下，JPEG压缩也可以用软件来实现，为了解决JPEG中存在的计算复杂和块效应的问题，近年来出现了很多新的压缩编码方法，如使用人工神经元网络的压缩编码算法：分形、小波、基于对象的压缩编码算法、基于模型的压缩编码算法等。
4图像压缩的基本原理去除多余数据，以数学的观点来看，这一过程实际上就是将二维像素阵列变换为一个在统计上无关联的数据集合。
图像压缩是指以较少的比特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。
由于图像数据量庞大，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。
信息时代带来了“信息爆炸”，使数据量大增，因此，无论传输或存储都需要对数据进行有效的压缩。
在遥感技术中，各种航天探测器采用压缩编码技术，将获取的巨量信息送回地面。
图像压缩数据压缩技术在数字图像上的应用，其目的是减少图像数据中的冗余信息从而用更加高效的格式存储和传输数据。