数字图像压缩技术的研究现状与展望
数字图像的压缩和编辑技术研究
数字图像的压缩和编辑技术研究第一章：前言随着数字图像在人们的生活中越来越重要，如今的社会存在着对于数字图像大规模存储和传递的需求。
而数字图像压缩技术能够将图像的数据量降低，从而实现图像的高效存储和传输。
同时，数字图像编辑技术则可在压缩后的图像上进行各种操作，如调整亮度对比度、添加滤镜等，从而实现个性化需求。
本文将分析数字图像压缩和编辑技术的研究现状和未来发展方向，探讨数字图像处理的发展趋势。
第二章：数字图像压缩技术研究数字图像压缩技术是数字图像处理的重要方面。
它能够将图像的数据量降低到最小化，以提高图像的存储效率。
数字图像压缩技术主要分为有损压缩和无损压缩两种。
2.1 有损压缩有损压缩指的是在压缩数字图像过程中，去除一些对图像视觉感知不重要的信息，如低频信号、较小的高频信号等。
尽管这种方式能够使图像的数据量被大大降低，但也很容易导致图像在一定程度上失真。
2.2 无损压缩无损压缩则是在压缩数字图像的过程中，尽量保留所有的信息，同时保证压缩后的数字图像与原图像的误差在一定的客观限度内。
常见的无损压缩算法包括：LZW、霍夫曼编码和无失真预测编码等。
而有损压缩算法通常是采用离散余弦变换（DCT）、离散小波变换（DWT）、以及JPEG、MPEG等标准算法进行压缩。
第三章：数字图像编辑技术研究数字图像编辑技术是指对于数字图像进行各种修改和处理的方法，包括改变图像的亮度、对比度、色彩、大小、形状等等。
这些操作能够使得人们对于数字图像的创作和改进变得更加便捷和高效。
3.1 数字图像处理软件数字图像处理软件是数字图像编辑技术的重要工具。
目前市面上常见的数字图像处理软件有Photoshop、GIMP、Lightroom等。
这些软件都为用户提供了一个友好的交互环境，使得用户可以自由设计和编辑数字图像，得到满足自己需求的图像。
3.2 其他数字图像编辑技术除了软件工具以外，数字图像的编辑技术还包括其他方面的技术研究，如人工智能生成、图像语义分割等。
图像压缩技术的发展现状与趋势
图像压缩技术的发展现状与趋势耿玉静1 赵华21燕山大学信息科学与工程学院 河北秦皇岛 （066004）2河北师范大学电子系 河北保定 （071003）E-mail: gyjlunwen@摘要文章简要论述了图像和视频压缩技术的研究状况，就目前国际上正在研究的压缩标准和方法作了介绍，并对图像和视频压缩技术的发展趋势和前景进行了初步探讨。
关键词图像压缩，视频编码，视频对象，压缩标准1．图像压缩的可行性图像编码压缩的目的是对要处理的图像源数据按一定的规则进行变换和组合[1]，从而达到以尽量少的比特数来表征图像，同时尽可能好的复原图像的质量，使它符合预定应用场合的要求。
图像数据之所以可以进行压缩，是因为有以下几个方面的原因:组成图像的各像素之间，无论在行方向还是列方向都存在一定的相关性，即原始图像数据是高度相关的，应用某种编码方法提取或减少这些相关性，便可达到压缩数据的目的；从信息论看，描述图像信源的数据是由有效信息量和冗余量两部分组成的，去除冗余量能够节省传输和存储中的开销，同时又不损害图像信源的有效信息量；有些场合允许图像编码有一定的失真，也是图像可以压缩的一个重要原因。
2．图像压缩的分类图像压缩编码的方法目前有很多种，出发点不同其分类亦有差异。
以信息保真度为出发点，可以分为两大类：一类是冗余度压缩法。
如著名的哈夫曼编码、香农编码、游程编码等，其特征是压缩比较低（一般不超过8:1），但不丢失任何数据，可以严格恢复原图像，实现编/解码的互逆，故又称可逆编码或无损压缩。
另一类是熵压缩法。
如预测编码、变换编码、统计编码等，由于在压缩过程中要丢失一些人眼所不敏感的图像信息，且所丢失的信息不可恢复，即图像还原后与压缩前不完全一致，故又称有损压缩。
以具体编码技术为出发点，可以分为：预测编码、变换编码、统计编码、轮廓编码、模型编码等。
3．图像压缩技术的现状20世纪80年代后，ISO、IEC和ITU陆续制定了各种数据压缩与通信的标准与建议。
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。
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。
数据压缩技术技术发展的现状及趋势
数据压缩技术技术发展的现状及趋势目前，数据压缩技术在许多领域得到广泛应用，包括图像压缩、音频压缩、视频压缩等。
其中，图像压缩是最常见的应用之一、目前常用的图像压缩算法有无损压缩算法和有损压缩算法。
无损压缩算法使得数据能够完全还原，而有损压缩算法则通过牺牲一部分数据质量来实现更高的压缩率。
在无损压缩算法中，广泛应用的算法有LZW算法（Lempel-Ziv-Welch算法）和Huffman编码算法。
在有损压缩算法中，JPEG和PNG是较为常用的格式。
此外，还有诸如WebP和JPEG 2000等新的压缩格式在发展中。
音频和视频压缩算法主要包括无损压缩算法和有损压缩算法。
无损压缩算法主要用于存储和传输音频文件，因为音频数据对质量的要求较高。
有损压缩算法则可以在保证较高音质的前提下实现更高的压缩率。
常用的音频压缩算法有FLAC和ALAC。
视频压缩算法由于数据量庞大，可以使用有损压缩算法来大幅度减少文件大小。
目前，常用的视频压缩算法有H.264和H.2651.高效的压缩算法：随着计算机性能的提升，压缩算法的复杂度也可以相应提高，从而实现更高的压缩率。
例如，近年来兴起的深度学习技术被应用于图像、音频和视频压缩算法中，通过神经网络模型的训练，可以提取更多的数据特征，从而实现更高效的压缩。
2.实时压缩：随着大数据和实时数据处理的需求不断增加，实时压缩成为一种重要趋势。
实时压缩需要具备较高的压缩和解压缩速度，以满足对数据实时性的需求。
针对此需求，一些基于硬件的压缩解压缩技术不断发展，如专用芯片的利用、硬件加速和流水线处理等。
3.跨平台和跨设备的压缩解压缩：随着移动设备和云计算技术的飞速发展，数据需要在各种不同平台和设备间进行传输和共享。
因此，跨平台和跨设备的压缩解压缩成为一种趋势。
例如，压缩算法的开放性和通用性变得越来越重要，以便在不同设备和平台上实现数据的无缝传输和共享。
4.低能耗和绿色压缩：数据中心和云计算等计算机设施消耗大量的能源，压缩技术在这方面也发挥了重要的作用。
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。
图像压缩技术的发展方向
图像压缩技术的发展方向在当今数字化的时代，图像已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
从智能手机拍摄的照片到高清电视的画面，从医疗成像到卫星遥感图像，图像的应用无处不在。
然而，随着图像分辨率的不断提高和图像数量的急剧增加，图像数据的存储和传输面临着巨大的挑战。
为了有效地解决这些问题，图像压缩技术应运而生，并在不断发展和创新。
图像压缩技术的核心目标是在尽可能保持图像质量的前提下，减少图像数据的存储空间和传输带宽。
在过去的几十年里，已经出现了多种图像压缩算法和标准，如 JPEG、MPEG 等，这些技术在一定程度上满足了当时的需求。
但是，随着技术的进步和应用场景的不断拓展，图像压缩技术也面临着新的挑战和机遇，其发展方向也呈现出多样化的趋势。
一、更高的压缩效率提高压缩效率始终是图像压缩技术发展的一个重要方向。
传统的压缩算法在压缩比和图像质量之间往往存在一定的权衡，为了获得更高的压缩比，可能会导致图像质量的明显下降。
未来的图像压缩技术将致力于在保持甚至提高图像质量的同时，进一步提高压缩比。
这需要更先进的数学模型和算法，能够更精确地捕捉图像中的冗余信息，并进行更有效的压缩。
为了实现更高的压缩效率，研究人员正在探索基于深度学习的压缩方法。
深度学习在图像识别、分类等领域取得了巨大的成功，其强大的特征提取和建模能力也为图像压缩提供了新的思路。
通过使用深度神经网络，可以学习到图像的复杂特征和模式，从而实现更高效的压缩。
例如，一些研究已经表明，基于卷积神经网络（CNN）的图像压缩算法能够在相同的压缩比下获得比传统算法更好的图像质量。
二、更好的图像质量保持在许多应用场景中，如医疗成像、卫星遥感等，图像质量的保持至关重要。
即使在压缩的情况下，也需要确保图像中的关键信息不丢失，细节清晰可辨。
因此，未来的图像压缩技术不仅要追求更高的压缩比，还要更好地保持图像质量。
为了实现这一目标，需要更加精细的量化和编码策略。
传统的量化方法往往是均匀量化或基于固定的阈值进行量化，这种方法可能会导致图像中的重要信息被过度压缩。
图像压缩技术的发展方向
图像压缩技术的发展方向在当今数字化的时代，图像作为一种重要的信息载体，其数量呈爆炸式增长。
从我们日常拍摄的照片、视频，到医疗影像、卫星图像等专业领域的应用，图像数据的规模越来越大。
为了更有效地存储、传输和处理这些图像数据，图像压缩技术应运而生并不断发展。
图像压缩技术的核心目标是在尽量减少图像质量损失的前提下，降低图像数据的存储空间和传输带宽需求。
早期的图像压缩方法主要基于一些简单的数学变换和编码技术，如 JPEG 格式就是一种广泛应用的有损压缩算法。
然而，随着技术的进步和应用需求的不断提高，图像压缩技术正朝着多个新的方向发展。
多尺度分析方法是当前图像压缩领域的一个重要研究方向。
传统的压缩算法往往在单一尺度上对图像进行处理，而多尺度分析则能够更好地捕捉图像的不同层次结构和细节信息。
例如，小波变换就是一种常用的多尺度分析工具，它可以将图像分解为不同频率和方向的子带，然后对这些子带进行有针对性的压缩编码。
通过这种方式，可以在保证重要信息不丢失的情况下，实现更高的压缩比。
另一个重要的发展方向是基于内容的压缩技术。
传统的压缩算法通常不考虑图像的内容特征，而是对整个图像进行统一处理。
然而，不同类型的图像（如自然风景、人物肖像、文本图像等）具有不同的特点和结构。
基于内容的压缩技术能够根据图像的内容自动选择合适的压缩方法和参数。
例如，对于纹理丰富的区域可以采用较高的压缩比，而对于边缘和细节较多的区域则降低压缩比以保持图像质量。
这种个性化的处理方式能够显著提高压缩效率和图像质量。
在压缩算法的优化方面，深度学习技术的引入为图像压缩带来了新的机遇。
尽管您要求抛开 AI 常用的算法和训练模式，但深度学习在图像压缩中的潜力仍不可忽视。
一些基于深度学习的压缩模型能够自动学习图像的特征表示，并根据这些特征进行高效的压缩编码。
虽然目前深度学习在图像压缩中的应用还面临一些挑战，如计算复杂度高、模型训练难度大等，但随着技术的不断发展，相信这些问题将会逐步得到解决。
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。
数字图像压缩技术的现状及发展前景
数字图像压缩技术的现状及发展前景作者：陈少锋来源：《电脑知识与技术》2016年第21期摘要：数字图像信息要实现快速传输和实时处理，必须要用到数字图像压缩技术。
数字压缩技术是数字图像处理技术的重要组成部分，要用到的技术包括图像采集、数字化、图像分析等，因此数字图像压缩技术离不开对数字图像处理技术的研究与创新。
本文围绕数字压缩技术的现状与发展展开论述，对数字处理技术的领域也有所涉及。
关键词：图像压缩技术；技术类型；发展之路中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）21-0190-02随着全球信息产业技术的不断进步，网络化、信息化的生活已经成为人们的日常。
在信息化时代，高速、快捷、方便是人们对所有信息进行处理的要求，包括图像处理。
在现有的信息技术所能提供的条件下，针对庞大的数据处理工作，不断提升处理速度并非易事，要在技术上攻克各种难关，尤其是数字图像更是挑战技术人员水平的重大课题。
在数字图像处理领域，压缩技术更是备受关注，这一技术的难度在于要求将图像压缩、而且保持较好的画质，达到减轻存储和传输工作量的目的。
1 图像压缩技术的发展现状图像压缩技术的起源，可以追朔到数字化电视信号的发明和应用。
在数十年的发展历程中，曾经涌现出众多带有革命性和颠覆性意义的图像压缩技术和方法，包括小波变换理论等技术创新从未停止过。
至今已经达到前所未有的高度，其中一些技术依然在当今数字图像技术处理技术领域中被广泛应用。
1）第一个压缩编码阶段是在数据压缩理论产生之后，大约在18世纪末期，出现了十进制数研究；以及在19世纪末，莫尔斯代码产生。
随着信息论的产生，模式识别、计算机视觉技术等逐渐进入人们的事业，使得无损压缩编码算法开始进入了崭新的阶段。
1969年美国矩形图像编码会议，使得变幻压缩编码和量化压缩编码成了研究热点。
2）第一代图像压缩编码存在图像画质不理想的问题，为了解决这一问题，第二代图像压缩数码的概念在20世纪80年代开始出现。
图像压缩与恢复技术研究及应用
图像压缩与恢复技术研究及应用摘要：随着现代科技的迅猛发展和图像应用领域的日益扩大，图像的高效传输和存储成为一项重要课题。
图像压缩技术应运而生，成为图像处理中的热门研究领域。
本文将探讨图像压缩与恢复技术在各个领域中的应用，并研究其相关技术原理和方法。
一、引言随着摄影技术的普及和数字媒体的广泛应用，图像处理在各个领域中的应用不断扩大。
然而，相较于其他媒体类型，图像文件的大小相对较大，传输和存储的成本也较高。
为了解决这一问题，图像压缩技术逐渐成为图像处理的研究热点。
图像压缩技术通过减少图像数据的冗余性、利用人眼对图像细节的感知和去除不可见信息等手段，实现对图像数据的压缩，从而实现更高效的传输和存储。
二、图像压缩技术的原理及方法2.1 无损压缩无损压缩技术是指在图像压缩的过程中不丢失原始图像数据的一种方法。
无损压缩技术主要采用的是数据的编码和算法压缩两种方法。
编码技术利用数学统计方法对图像的冗余信息进行编码，并实现对数据的压缩。
算法压缩是通过图像处理算法对图像数据进行处理，实现无损压缩。
无损压缩技术适用于对图像高精度还原要求较高的场景，例如医学图像、卫星图像等。
2.2 有损压缩有损压缩技术是指在图像压缩的过程中有选择性地丢弃部分图像数据，从而实现数据的压缩。
有损压缩技术的主要方法包括离散余弦变换(DCT)、小波变换(WT)和预测编码等。
DCT技术通过将图像数据转换为频域数据，并只保留对图像感知影响较大的低频信息，从而实现数据的压缩。
WT技术利用小波函数对图像进行变换，并利用小波系数降低图像数据的冗余性，实现数据的压缩。
预测编码技术通过利用图像中像素之间的相关性进行编码，实现对图像数据的压缩。
三、图像压缩技术的应用领域3.1 通信与传输在无线通信和互联网传输中，图像压缩技术能够提高图像传输的效率，减少传输的时间和成本。
例如，针对网络视频、在线游戏等实时传输场景，利用图像压缩技术可以实现更流畅的传输体验。
此外，图像压缩技术在视频会议、远程医疗等领域的应用也得到越来越广泛的应用。
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。
压缩感知理论和技术在图像处理领域中的应用前景展望
压缩感知理论和技术在图像处理领域中的应用前景展望摘要：随着数字图像的普及和应用场景的不断扩大，高效的图像压缩和处理技术变得越来越重要。
压缩感知理论和技术作为一种新兴的信号处理方法，具有独特的优势，可以在低采样率下实现高质量图像的重构和压缩。
本文将探讨压缩感知理论和技术在图像处理领域中的应用前景。
1. 介绍压缩感知理论和技术是近年来兴起的一种信号采集和压缩方法，其核心思想是通过稀疏表达和随机测量，从采样信号中提取重要信息，从而实现高效的压缩和重构过程。
与传统的压缩方法相比，压缩感知具有更好的性能和灵活性。
图像处理是压缩感知的重要应用领域之一。
2. 压缩感知在图像编码中的应用传统的图像压缩方法如JPEG和JPEG2000，在降低数据量的同时，会引入大量的失真。
而压缩感知技术通过利用图像的稀疏性以及稀疏变换，能够有效地减少图像的冗余信息，从而实现更高质量的图像重构。
通过基于稀疏模型的压缩和重构过程，可以在保持较低的数据量的情况下，获得接近原始图像的视觉质量。
3. 压缩感知在图像增强中的应用图像增强是图像处理的一个重要任务，旨在改善图像的质量和可视性。
压缩感知技术可以通过重构图像，提高其视觉效果。
压缩感知在图像增强中的应用包括去噪、超分辨率重构和图像修复等。
通过利用图像的稀疏表示特性，可以在保持图像细节的情况下，减少噪声和图像模糊，从而改善图像的质量。
4. 压缩感知在图像分析中的应用图像分析是图像处理的一个重要方向，旨在从图像中提取有用的信息和特征。
压缩感知技术可以在图像分析中发挥重要作用。
例如，在图像的特征提取和图像分类中，压缩感知技术可以通过稀疏表示和特征选择，提高图像的分类性能和准确性。
此外，压缩感知还可以用于图像检索、目标识别和图像重排等领域。
5. 压缩感知在云计算和物联网中的应用随着云计算和物联网的快速发展，对高效的图像处理和传输技术的需求越来越高。
压缩感知技术具有较低的计算和存储要求，可以实现高效的图像传输和处理。
数字图像处理技术的发展现状及发展趋势研究
数字图像处理技术的发展现状及发展趋势研究摘要：数字图像处理技术（DIT）是当前信息技术领域的重要分支，其在多个领域中具有广泛应用价值。
本文通过对数字图像处理技术发展现状分析，探讨其未来发展趋势，旨在为相关领域研究和实践提供参考和借鉴。
关键词：数字图像处理技术；应用；发展趋势一、数字图像处理技术的发展现状(一)硬件设备在数字图像处理技术硬件设备方面，目前已经取得很多进展。
首先，随着技术的不断进步，数字图像处理技术硬件设备已经可以实现更高处理能力和更快处理速度。
例如，高性能GPU和CPU已经成为数字图像处理技术中主流硬件设备，可以快速地完成大量图像处理任务。
同时，随着边缘计算技术的发展，数字图像处理技术硬件设备也在逐渐向边缘化方向发展，即更加靠近用户和数据源，可以达到更快地处理图像数据。
其次，数字图像处理技术硬件设备逐渐向高精度和高分辨率方向发展。
随着人们对图像质量要求越来越高，数字图像处理技术硬件设备需要不断提高分辨率和精度，以满足人们需求。
例如，在医疗、金融等领域，人们需要高精度的图像处理技术，以实现更精确识别和判断。
最后，数字图像处理技术硬件设备也在逐渐向智能化和自动化方向发展。
随着人工智能技术的发展，数字图像处理技术硬件设备逐渐开始融入人工智能技术，以实现更加智能化图像处理。
例如，在安防领域，人们可以通过智能化数字图像处理技术，自动识别和跟踪异常行为，从而实现更加有效的监控和管理。
(二)应用领域随着计算机技术不断发展，数字图像处理技术逐渐应用于医学、航空航天、安全防范、通信等领域。
目前，数字图像处理技术已经在各个领域得到广泛应用。
在医学领域，数字图像处理技术可以实现疾病诊断和治疗。
通过医学影像图像处理和分析，可以准确地检测出病变部位，并对其性质进行判断。
同时，数字图像处理技术还可以应用于医学手术中，实现手术导航和辅助切除肿瘤等功能。
在航空航天领域，数字图像处理技术可以实现对航天器的实时监控。
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。
数字像处理中的像压缩算法研究
数字像处理中的像压缩算法研究数字图像处理中的图像压缩算法研究数字图像是由像素点构成的二维阵列，每个像素点代表着图像中的一个微小区域的亮度或颜色信息。
随着数字图像的广泛应用，大量的图像数据需要存储和传输，因此图像压缩成为了一个重要的研究方向。
本文将针对数字图像中的图像压缩算法进行探讨和研究。
一、图像压缩的意义数字图像通常占据较大的存储空间，尤其是对于高分辨率的图像，其数据量更加庞大。
同时，在图像传输中，大量的数据也会占据大量的带宽资源，导致传输效率低下。
因此，图像压缩可以在一定程度上减小图像文件的大小，提高存储和传输的效率，并节省存储空间和带宽资源。
二、图像压缩算法类型在图像压缩领域，主要有无损压缩和有损压缩两种算法。
1. 无损压缩算法无损压缩算法通过减少图像数据的冗余性来实现压缩。
这种压缩算法在压缩和解压缩过程中不会丢失图像的任何信息。
著名的无损压缩算法有RLE、Huffman编码、LZW等。
2. 有损压缩算法有损压缩算法通过牺牲部分图像信息来实现更高的压缩比。
这类算法能够通过将图像中的冗余信息去除来达到压缩的目的。
有损压缩算法常用的有DCT压缩、小波压缩、JPEG算法等。
三、常见的图像压缩算法1. RLE压缩算法RLE（Run-Length Encoding）算法是一种简单而有效的无损压缩算法。
该算法通过统计重复的像素值连续出现的次数，并用一个符号表示连续的像素值。
由于连续重复的像素点较多，因此该算法适用于处理图像中存在大量重复颜色的情况。
2. Huffman编码Huffman编码是一种无损压缩算法，通过对出现频率较高的符号进行较短的编码，对出现频率较低的符号进行较长的编码，从而减小整体编码长度。
该算法通常用于数据压缩中，也适用于图像压缩。
3. DCT压缩算法DCT（Discrete Cosine Transform）压缩算法是一种有损压缩算法，将图像转换为频域信号，并通过量化频域系数来减小数据量。
大规模数据下的图像压缩与恢复技术研究
大规模数据下的图像压缩与恢复技术研究随着互联网和移动设备的普及，图像数据的传输和存储量也越来越大。
为了解决这个问题，图像压缩技术应运而生。
在过去的几十年中，人们已经通过各种压缩算法实现了大规模图像数据的压缩和传输。
然而，在大规模数据时代，现有的算法已经无法满足人们的需求了，因此我们需要对图像压缩和恢复技术进行深入的研究和探索。
一、图像压缩技术的现状在现有的图像压缩技术中，最常用的是基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）的JPEG压缩算法和基于小波变换（Wavelet Transform）的JPEG2000压缩算法。
这两种算法有着各自的优缺点，但都无法满足大规模数据下的高效压缩要求。
因此，需要进一步研究和探索基于深度学习的图像压缩技术。
二、基于深度学习的图像压缩方法近年来，随着深度学习技术的不断发展，越来越多的研究者开始将深度学习应用于图像压缩领域。
基于深度学习的图像压缩方法可以分为两类：1.无监督学习方法无监督学习方法是指利用自编码器（Autoencoder）等模型对数据进行学习，在训练过程中不需要真实标签。
这种方法的优点是可以学习到数据的潜在特征，使得压缩后的图像保留更多的重要信息。
无监督学习方法已经被证明在处理大规模数据时具有很高的效率。
2.有监督学习方法有监督学习方法是指在训练过程中需要使用真实标签。
有监督学习方法可以利用深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对图像进行压缩，并在图像恢复过程中保留更多的细节信息。
有监督学习方法需要大量的标注数据来进行训练，因此在大规模数据下很难实现。
三、未来发展趋势目前，基于深度学习的图像压缩方法仍处于研究阶段，有许多问题需要解决。
例如，如何在保证压缩率的情况下，使得压缩后的图像质量更高？如何解决深度学习模型的计算复杂性和实时性问题？未来，人们可以采用更加高效的深度学习模型，并结合更多的领域知识和技术，来实现更加高效、精准的图像压缩与恢复技术。
数字图像压缩技术的研究及进展
数字图像压缩技术的研究及进展数字图像压缩技术的研究及进展测绘学院遥感科学与技术行T 郭连杰201101180704摘要：本文通过介绍其发展历程及其基本原理和分类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，点名了其发展方向。
数字图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速传输和实时处理具有重要的意义。
当前几种最为重要的图像压缩算法：JPEG、JPEG2000、分形图像压缩和小波变换图像压缩，总结了它们的优缺点及发展前景。
然后简介了任意形状可视对象编码算法的研究现状，并指出此算法是一种产生高压缩比的图像压缩算法。
随着国际互联网和无线通讯的迅速发展，图像被广泛应用于在各种多媒体艮务中，图像压缩技术伴随着信息理论的发展和信息交流的需求而不断发展、成熟。
图像压缩的基本理论起源于20世纪40年代末香农(Shannon)的信息理论。
在这个理论框架下，出现了早期的信源编码方法，如香农-法诺编码、哈夫曼编码、算术编码、词典编码(包括LZ77、LZ88及LZW)等。
分析表明，原始图像数据在相邻像素之间存在较强的相关性，通过将从空间域映射到变换域,在变换域进行处理, 可以有效去除相关性，获得更好的压缩效果。
实践表明，离散余弦变换(Discrete Cos i ne T ransformat i on, DCT)和离散小波变换(Discrete Wave Iet Transformat ion, DWT)是两种有效的变换方法，能使图像数据在频率分布上更有规律,从而为进行图像压缩铺平了道路。
20世纪80年代中期开始制定的静止图像压缩编码国际标准JPEG采用DCT编码作为核心算法，得到了广泛应用。
1993年Shapiro提出嵌入式零树小波(Embedded Zerotree Wave I et, EZW)编码方法具有祛码率、低失真和渐进传输特性等重要特征，成为基于小波变换编码的新一代的静止图像压缩标准JPEG 2000的基础算法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
在相同压缩比的情况下,其PSNR的值比 EZW高。
但在高压缩比的情况下,方块效应仍是DCT零树编码的致命弱点。
(2)层式DCT零树编码
此算法对图像作的DCT变换,将低频块集中起来,做反DCT变换;对新得到的图像做相同变换,如此下去,直到满足要求为止。
然后对层式DCT变换及零树排列过的系数进行零树编码。
JPEG压缩的一个最大问题就是在高压缩比时产生严重的方块效应,因此在今后的研究中,应重点解决 DCT变换产生的方块效应,同时考虑与人眼视觉特性相结合进行压缩。
四．JEPG2000压缩
JPEG2000是由ISO/IEC JTCISC29标准化小组负责制定的全新静止图像压缩标准。
一个最大改进是它采用小波变换代替了余弦变换。
2000年3月的东京会议,确定了彩色静态图像的新一代编码方式—JPEG2000图像压缩标准的编码算法。
1.JPEG2000压缩原理及特点
编码过程主要分为以下几个过程：预处理、核心处理和位流组织。
预处理部分包括对图像分片、直流电平（DC）位移和分量变换。
核心处理部分由离散小波变换、量化和熵编码组成。
位流组织部分则包括区域划分、码块、层和包的组织。
JPEG2000 格式的图像压缩比，可在现在的JPEG 基础上再提高10%~30%，而且压缩后的图像显得更加细腻平滑。
对于目前的JPEG标准，在同一个压缩码流中不能同时提供有损和无损压缩，而在JPEG2000 系统中，通过选择参数，能够
对图像进行有损和无损压缩。
现在网络上的JPEG 图像下载时是按“块”传输的，而JPEG2000 格式的图像支持渐进传输，这使用户不必接收整个图像的压缩码流。
由于JPEG2000 采用小波技术，可随机获取某些感兴趣的图像区域（ROI）的压缩码流，对压缩的图像数据进行传输、滤波等操作。
2.JPEG2000压缩的前景
JPEG2000标准适用于各种图像的压缩编码。
其应用领域将包括Internet、传真、打印、遥感、移动通信、医疗、数字图书馆和电子商务等。
JPEG2000图像压缩标准将成为21世纪的主流静态图像压缩标准。
五．小波变换图像压缩
1.小波变换图像压缩原理
小波变换用于图像编码的基本思想就是把图像根据Mallat塔式快速小波变换算法进行多分辨率分解。
其具体过程为:首先对图像进行多级小波分解,然后对每层的小波系数进行量化,再对量化后的系数进行编码。
小波图像压缩是当前图像压缩的热点之一,已经形成了基于小波变换的国际压缩标准,如MPEG-4标准,及如上所述的JPEG2000标准。
2.小波变换图像压缩的发展现状及前景
目前3个最高等级的小波图像编码分别是嵌入式小波零树图像编码(EZW),分层树中分配样本图像编码(SPIHT)和可扩展图像压缩编码(EBCOT)。
(1)EZW编码器
1993年,Shapiro引入了小波“零树”的概念,通过定义POS、NEG、IZ和ZTR 四种符号进行空间小波树递归编码,有效地剔除了对高频系数的编码,极大地提高了小波系数的编码效率。
此算法采用渐进式量化和嵌入式编码模式,算法复杂度低。
EZW算法打破了信息处理领域长期笃信的准则:高效的压缩编码器必须通过高复杂度的算法才能获得,因此EZW编码器在数据压缩史上具有里程碑意义。
(2)EBCOT编码器
优化截断点的嵌入块编码方法(EBCOT)首先将小波分解的每个子带分成一个个相对独立的码块,然后使用优化的分层截断算法对这些码块进行编码,产生压缩码流,结果图像的压缩码流不仅具有SNR可扩展而且具有分辨率可扩展,还可
以支持图像的随机存储。
比较而言,EBCOT算法的复杂度较EZW和SPIHT有所提高,其压缩性能比SPIHT略有提高。
小波图像压缩被认为是当前最有发展前途的图像压缩算法之一。
(3)SPIHT编码器
由Said和Pearlman提出的分层小波树集合分割算法(SPIHT)则利用空间树分层分割方法,有效地减小了比特面上编码符号集的规模。
同EZW相比,SPIHT算法构造了两种不同类型的空间零树,更好地利用了小波系数的幅值衰减规律。
同EZW编码器一样,SPIHT编码器的算法复杂度低,产生的也是嵌入式比特流,但编码器的性能较EZW有很大的提高。
六．分形图像压缩
1. 分形图像压缩的原理
分形压缩主要利用自相似的特点,通过迭代函数系统(Iterated Function System, IFS)实现。
其理论基础是迭代函数系统定理和拼贴定理。
2.几种主要分形图像编码技术
随着分形图像压缩技术的发展,越来越多的算法被提出,基于分形的不同特征,可以分成以下几种主要的分形图像编码方法。
(1)尺码编码方法
尺码编码方法是基于分形几何中利用小尺度度量不规则曲线长度的方法,类似于传统的亚取样和内插方法,其主要不同之处在于尺度编码方法中引入了分形的思想,尺度随着图像各个组成部分复杂性的不同而改变。
(2)迭代函数系统方法
迭代函数系统方法是目前研究最多、应用最广泛的一种分形压缩技术,它是一种人机交互的拼贴技术,它基于自然界图像中普遍存在的整体和局部自相关的特点,寻找这种自相关映射关系的表达式,即仿射变换,并通过存储比原图像数据量小的仿射系数,来达到压缩的目的。
如果寻得的仿射变换简单而有效,那么迭代函数系统就可以达到极高的压缩比。
3.分形图像压缩的前景
虽然分形图像压缩在图像压缩领域还不占主导地位,但是分形图像压缩既考
虑局部与局部,又考虑局部与整体的相关性,适合于自相似或自仿射的图像压缩,而自然界中存在大量的自相似或自仿射的几何形状,因此它的适用范围很广。
七．图像压缩编码技术在现阶段的应用
图像编码技术的出现及发展，其意义之大已到可以促使现有信息产业的结构发生巨变的程度，从而使通信，广播，计算机产业的界限变得更加模糊了。
尤其是图像编码技术对数字电视的发展起着至关重要的作用。
八．图像压缩编码技术的前景展望
目前的研究工作主要分为两个方向:
1．更好地实现现有的图像编码国际标准。
研制出集成度更高、性能更好的图像编码专用芯片( A S I C ) ，使编码系统成本更低，可靠性更高。
解决好现有的图像编码系统开发中的技术问题。
例如:提高图像质量，提高抗误码能力，在A T M网等变速信道上的应用等.。
2 .对图像编码理论和其他图像编码方法的研究。
传统的压缩编码是建立在香农信息论的基础上，它以经典的集合论为基础，用统计概率模型来描述信源，但是，它未考虑信息接受者的主观特性及事件本身的具体含义、重要程度和引起的后果。
目前压缩编码的发展历程实际是以香农信息论为出发点，不断完善的过程。
九．总结
图像压缩技术研究了几十年,取得了很大的成绩,但还有许多不足,值得我们进一步研究。
小波图像压缩和分形图像压缩是当前研究的热点,但二者也有各自的缺点,在今后工作中,应与人眼视觉特性相结合。
总之,图像压缩是一个非常有发展前途的研究领域,这一领域的突破对于我们的信息生活和通信事业的发展具有深远的影响。