图像压缩方法综述
图片压缩方法
图片压缩方法图片压缩是在数字图像处理领域中常见的一种技术，通过对图像的像素信息进行处理，可以减小图像的文件大小，并保持图像的视觉质量。
图片压缩可以有效地减少存储空间的占用和传输带宽的消耗。
在本文中，将介绍几种常见的图片压缩方法。
第一种常见的图片压缩方法是无损压缩。
无损压缩是指在压缩过程中不丢失图像的任何信息，通过减少冗余数据和编码优化来实现图片大小的减少。
无损压缩方法有很多，其中一种常见的是GIF格式的压缩。
GIF（Graphics Interchange Format）格式是一种使用LZW （Lempel-Ziv-Welch）算法进行压缩的图像格式。
GIF格式可以压缩图像的颜色表和图像数据，从而减小文件的大小。
除了GIF格式，PNG （Portable Network Graphics）格式也是一种常见的无损压缩格式。
PNG格式使用DEFLATE算法进行压缩，可以有效地减小文件大小。
第二种常见的图片压缩方法是有损压缩。
有损压缩是通过牺牲部分图像信息来减小文件的大小，从而实现图片压缩的目的。
有损压缩方法可以更进一步地减小文件大小，但也会导致图像的质量损失。
JPEG（Joint Photographic Experts Group）格式是一种常见的有损压缩格式，广泛应用于照片和图像的压缩。
JPEG格式通过对图像的颜色信息和空间频率进行分析和量化，可以有效地减小文件大小。
另外，JPEG格式还可以通过调整压缩比例来控制图像的质量和文件大小。
除了无损压缩和有损压缩，还有一些其他的图片压缩方法。
例如，基于向量的压缩方法可以将图像转换为矢量图形，通过描述图像的几何形状和颜色信息来实现压缩。
此外，还有一些基于特定领域知识的图片压缩方法，例如医学图像压缩和卫星图像压缩等。
这些方法都在特定的应用领域中得到了广泛的应用。
总之，图片压缩是一种常见的数字图像处理技术，可以通过无损压缩和有损压缩等方法来减小图像的文件大小。
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算法
数字图像处理中的图像压缩算法随着科技和计算机技术的不断发展，数字图像处理成为了一个非常重要的领域。
数字图像处理技术广泛应用于各个领域，如图像储存、通信、医疗、工业等等。
在大量的图像处理中，图像压缩算法是非常关键的一环。
本文将介绍一些数字图像处理中的图像压缩算法。
一、无损压缩算法1. RLE 算法RLE（Run Length Encoding）算法是常见的图像无损压缩算法之一，它的主要思想是将连续的像素值用一个计数器表示。
比如将连续的“aaaa”压缩成“a4”。
RLE 算法相对比较简单，适用于连续的重复像素值较多的图像，如文字图片等。
2. Huffman 编码算法Huffman 编码算法是一种将可变长编码应用于数据压缩的算法，主要用于图像无损压缩中。
它的主要思想是将频率较高的字符用较短的编码，频率较低的字符用较长的编码。
将编码表储存在压缩文件中，解压时按照编码表进行解码。
Huffman 编码算法是一种效率较高的无损压缩算法。
二、有损压缩算法1. JPEG 压缩算法JPEG（Joint Photographic Experts Group）压缩算法是一种在有损压缩中广泛应用的算法。
该算法主要是针对连续色块和变化缓慢的图像进行处理。
JPEG 压缩算法的主要思想是采用离散余弦变换（DCT）将图像分割成小块，然后对每个小块进行频率分析，去除一些高频信息，再进行量化，最后采用 Huffman 编码进行压缩。
2. MPEG 压缩算法MPEG（Moving Picture Experts Group）压缩算法是一种针对视频压缩的算法，它主要是对视频序列中不同帧之间的冗余信息进行压缩。
该算法采用了空间域和时间域的压缩技术，包括分块变换编码和运动补偿等方法。
在分块变换编码中，采用离散余弦变换或小波变换来对视频序列进行压缩，再通过运动估计和补偿等方法，去除冗余信息。
三、总结数字图像处理中的图像压缩算法有很多种，其中无损压缩算法和有损压缩算法各有特点。
图像处理中的图像压缩与恢复方法
图像处理中的图像压缩与恢复方法图像压缩是在图像处理领域中非常重要的一项技术。
在计算机视觉、数字通信以及存储等领域中，图像压缩可以大幅减少图像数据的大小，从而提高数据传输速度和存储效率。
同时，图像恢复则是在压缩后的图像还原以及修复中起到重要作用的技术。
在本文中，我们将介绍一些常见的图像压缩与恢复方法。
一. 图像压缩方法1. 无损压缩方法无损压缩方法是一种能够通过压缩图像数据，但不会导致图像失真的技术。
其中，最常见的无损压缩方法为预测编码和霍夫曼编码。
预测编码基于图像中像素之间的冗余性，通过预测后续像素的值，然后用预测值与实际值之间的差值进行编码。
其中，最著名的预测编码算法包括差分编码和游程编码。
霍夫曼编码是一种变长编码方式，利用出现频率较高的像素值分配较短的编码，而较低频率的像素值分配较长的编码。
通过统计每个像素值出现的频率，并根据频率构建霍夫曼树，可以实现对图像数据进行无损压缩。
2. 有损压缩方法有损压缩方法是一种能够通过压缩图像数据，但会导致图像失真的技术。
其中，最常见的有损压缩方法为离散余弦变换（DCT）和小波变换。
DCT是一种将图像从空间域转换到频域的方法，它能够将图像中的冗余信息集中在低频分量中，而将高频细节信息消除或减少。
通过对DCT系数进行量化和编码，可以实现对图像数据进行有损压缩。
小波变换是一种将图像分解成多个不同分辨率的频带的方法，通过对每个不同分辨率的频带进行量化和编码，可以实现对图像数据的有损压缩。
与DCT相比，小波变换可以更好地保留图像的局部细节。
二. 图像恢复方法1. 重建滤波器方法重建滤波器方法是在压缩图像恢复时常用的一种技术。
它是通过在图像的压缩域对被量化或编码的数据进行逆操作，将压缩后的图像数据恢复到原始图像。
常用的重建滤波器方法包括最近邻插值、双线性插值和双立方插值。
最近邻插值是一种简单的插值方法，它通过选择离目标位置最近的像素值来进行插值。
虽然该方法计算速度较快，但会导致图像失真。
图像处理中的数字图像压缩
图像处理中的数字图像压缩数字图像压缩在图像处理中扮演着重要的角色。
数字图像压缩可以将图像数据压缩成更小的文件大小，更方便存储和传输。
数字图像压缩分为有损和无损两种不同的技术，本文将详细讨论这两种数字图像压缩方法。
一、无损压缩无损压缩是数字图像压缩中最常用的技术之一。
无损压缩的优点是可以保持图片原始数据不被丢失。
这种方法适用于那些需要保持原始画质的图片，例如医学成像或者编程图像等。
无损压缩的主要压缩方法有两种：一种是基于预测的压缩，包括差异编码和改进变长编码。
另一种是基于统计的压缩，其中包括算术编码和霍夫曼编码。
差异编码是一种通过计算相邻像素之间的差异来达到压缩目的的方法。
它依赖于下一像素的值可以预测当前像素值的特性。
改进的变长编码是一种使用预定代码值来表示图像中频繁出现的值的压缩技术。
它使用变长的代码，使得频繁出现的值使用较短的代码，而不常用的值则使用较长的代码。
算术编码是一种基于统计的方法，可以将每个像素映射到一个不同的值范围中，并且将像素序列编码成一个单一的数值。
霍夫曼编码也是一种基于统计的压缩方法。
它通过短代码表示出现频率高的像素值，而使用长代码表示出现频率较低的像素值。
二、有损压缩有损压缩是另一种数字图像压缩技术。
有损压缩方法有一些潜在的缺点，因为它们主要取决于压缩率和压缩的精度。
在应用有损压缩技术之前，必须确定压缩强度，以确保压缩后的图像满足预期的需求。
有损压缩方法可以采用不同的算法来实现。
这些算法包括JPEG、MPEG和MP3等不同的格式。
JPEG是最常用的有损压缩算法，它在压缩时可以通过调整每个像素所占用的位数来减小图像的大小。
MPEG是用于压缩视频信号的一种压缩技术。
它可以将视频信号分成多个I帧、P帧和B帧。
I帧代表一个完整的图像，而P帧和B帧则包含更少的信息。
在以后的编码中，视频编码器使用压缩技术将视频序列压缩成较小的大小。
MP3是一种广泛使用的音频压缩技术，它使用了同样的技术，包括频域转换、量化和哈夫曼编码。
计算机图像处理中的图像压缩与图像恢复算法
计算机图像处理中的图像压缩与图像恢复算法图像压缩和图像恢复算法是计算机图像处理领域中非常重要的技术，它们可以对图像进行有效的压缩和恢复，实现图像数据在存储、传输和显示过程中的高效利用。
本文将介绍图像压缩与图像恢复算法的基本原理和常用方法。
一、图像压缩算法图像压缩算法是通过去除冗余信息和减少图像数据量来实现图像压缩的。
常见的图像压缩算法主要包括无损压缩和有损压缩两种。
1. 无损压缩算法无损压缩算法是指在图像压缩的过程中不丢失原始图像的任何信息，使得压缩后的图像与原始图像完全一致。
常用的无损压缩算法有：（1）Huffman 编码算法：通过构建霍夫曼树将出现频率较高的像素值赋予较短的编码长度，提高编码效率；（2）LZW 压缩算法：通过构建字典表来进行压缩，将图像中重复的像素值用较短的编码表示，进一步减少数据量。
2. 有损压缩算法有损压缩算法是在压缩的过程中有意丢失一定的图像信息，从而实现更高的压缩比。
常用的有损压缩算法有：（1）JPEG 压缩算法：通过离散余弦变换（DCT）将图像转化为频域表示，再利用量化和熵编码等技术对图像数据进行压缩；（2）Fractal 压缩算法：将图像分解为一系列局部细节，并利用自相似性进行压缩。
二、图像恢复算法图像恢复算法是指在图像受到损坏或失真后，通过一系列算法恢复出原始图像的过程。
常见的图像恢复算法主要包括插值算法和去噪算法。
1. 插值算法插值算法是一种用于根据已知图像信息来估计未知像素值的方法。
常见的插值算法有：（1）最近邻插值算法：根据离目标像素最近的已知像素值进行估计；（2）双线性插值算法：利用目标像素周围的已知像素值进行加权平均估计；（3）双三次插值算法：在双线性插值的基础上，通过考虑更多的邻域像素值进行估计。
2. 去噪算法去噪算法可以有效地去除图像中的噪声，恢复出原始图像的清晰度。
常见的去噪算法有：（1）中值滤波算法：利用像素周围邻域像素的中值来估计目标像素值，对于椒盐噪声和脉冲噪声有较好的去除效果；（2）小波去噪算法：利用小波变换将图像分解为不同的频率分量，通过阈值处理来剔除噪声。
图像压缩算法范文
图像压缩算法范文
1.概述
图像压缩是一种数字处理技术，用于减少图像文件的大小，同时保留
其本身的内容和质量。
它通常用于将高分辨率的彩色图像转换成较小文件
以使其在网络上传输或存储更加方便和高效，同时可以减少存储空间开销。
2.图像压缩算法
2.1无损压缩算法
无损压缩算法是一种无损地压缩图像的算法，它可以在压缩前后保持
原始图像的质量。
无损压缩算法主要有 JPEG2000，JPEG-LS 和 Lossless JPEG等，它们都是基于数据变换（如DCT，DWT）和熵编码（如Huffman
编码，Arithmetic编码）的算法。
JPEG2000是最流行的无损压缩算法之一，它采用像素块编码，并通
过DCT和WVT数据变换，实现较好的无损压缩效果，使得图像文件大小可
以大大减小，但是压缩所需要的时间较长，耗费资源。
JPEG-LS是一种非常有效的无损压缩算法，它采用了图像划分，非线
性差分滤波和补偿等技术，使得图像文件大小得到显著的减小，同时可以
保持其原有质量，并且压缩所耗费的时间较短，是一种性价比比较高的图
像压缩算法。
Lossless JPEG 则采取了更多的适应性编码技术，将原图像的熵编码
进行改进。
图像处理中的图像压缩算法使用方法
图像处理中的图像压缩算法使用方法图像压缩是一种图像处理技术，其目标是通过减少图像数据的存储空间，实现图像文件的压缩，同时尽量保持图像质量不受太大损失。
在图像处理中，常用的图像压缩算法有无损压缩和有损压缩两种。
无损压缩算法通过去除图像中的冗余信息和重复信息来减小文件大小，但不改变图像的视觉质量。
最常见的无损压缩算法是Huffman编码和LZW编码。
在使用这些算法时，首先要通过建立统计模型来找出出现频率较高的像素值或像素组合，并将其赋予较短的编码，出现频率较低的像素值或像素组合则赋予较长的编码。
这样，在存储图像时，可以用较少的位数表示像素值，从而实现对图像文件的无损压缩。
另一种常见的图像压缩算法是有损压缩算法。
与无损压缩相比，有损压缩算法可以更大幅度地减小文件大小，但会引入一定的失真。
最常用的有损压缩算法是JPEG算法。
JPEG算法通过使用离散余弦变换（DCT）将图像转换为频域表示，然后根据频域表示中每个频率分量的重要性进行量化，再经过熵编码得到压缩后的图像文件。
根据JPEG算法的使用方法，我们可以按照以下步骤进行图像的有损压缩：1. 将图像转换为YCbCr颜色空间：JPEG算法首先将RGB图像转换为YCbCr颜色空间，并对亮度通道（Y）和色度通道（Cb和Cr）进行分离。
这是因为人眼对亮度的感知比对色度的感知更为敏感，对图像进行压缩时，可以对色度信号进行更大程度的压缩而不会明显损失图像质量。
2. 分块和DCT：将图像分为8x8大小的非重叠块，对每个块进行离散余弦变换（DCT）。
DCT可以将图像从空域转换为频域，通过将高频信号量化为较低的频率分量，可以实现对图像的有效压缩。
3. 量化：DCT变换后的频率分量通过量化表进行量化。
量化表中包含了不同频率分量的量化步长，这些步长决定了频率分量的值域范围。
较高的量化步长会导致更多的信息丢失，从而达到更高的压缩比，但也会引入更多的失真。
根据用户需求，可以选择不同的量化表来控制压缩比和失真程度。
图像压缩毕业论文
图像压缩毕业论文图像压缩毕业论文图像压缩作为计算机图形学中的重要研究方向，在现代社会中具有广泛的应用。
本篇毕业论文旨在探讨图像压缩的原理、方法和应用，并对其在实际应用中的优缺点进行分析和比较。
一、图像压缩的原理图像压缩是通过减少图像数据的冗余性来减小图像文件的大小，从而实现存储和传输的效率提升。
其原理主要包括两个方面：无损压缩和有损压缩。
1. 无损压缩：无损压缩是指在压缩过程中不丢失任何图像信息，即压缩后的图像与原始图像完全一致。
常见的无损压缩算法有Run Length Encoding (RLE)、Lempel-Ziv-Welch (LZW) 等。
无损压缩适用于对图像质量要求较高的场景，如医学图像、卫星图像等。
2. 有损压缩：有损压缩是指在压缩过程中会有一定的信息丢失，但在人眼感知上不明显。
有损压缩可以通过去除图像中的冗余信息、降低色彩精度等方式来实现。
常见的有损压缩算法有JPEG、GIF等。
有损压缩适用于对图像质量要求相对较低的场景，如网页图片、社交媒体图片等。
二、图像压缩的方法图像压缩的方法主要包括基于变换的压缩方法和基于预测的压缩方法。
1. 基于变换的压缩方法：基于变换的压缩方法是将图像转换到另一个表示域，通过对表示域的系数进行编码来实现压缩。
其中最常用的方法是离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）。
DCT将图像从空间域转换到频率域，通过保留重要的低频系数，去除高频噪声，从而实现图像压缩。
2. 基于预测的压缩方法：基于预测的压缩方法是通过对图像的像素进行预测来减小冗余信息。
其中最常用的方法是差分编码（Differential Coding）和运动补偿（Motion Compensation）。
差分编码通过计算像素与其邻域像素之间的差异来进行编码，而运动补偿则是利用图像序列中的运动信息来进行编码，从而实现图像压缩。
三、图像压缩的应用图像压缩在现代社会中有着广泛的应用，涉及到许多领域。
使用计算机视觉技术进行图像压缩的技巧分享
使用计算机视觉技术进行图像压缩的技巧分享图像压缩是一种将图像数据进行压缩以减少存储空间和传输带宽的技术。
通过压缩图像，我们可以在不明显降低图像质量的情况下减少数据量。
计算机视觉技术在图像压缩中起着至关重要的作用，它可以通过分析和利用图像的特征来提高压缩效率。
本文将分享使用计算机视觉技术进行图像压缩的一些技巧。
1. 无损压缩：无损压缩是指在压缩图像时不会造成图像质量的损失。
计算机视觉技术可以通过图像编码和解码过程中的一些技巧来实现无损压缩。
例如，利用哈夫曼编码可以将频繁出现的像素值表示为较短的编码，从而减少整体的数据量。
2. 有损压缩：有损压缩是指在压缩图像时会有一定程度的图像质量损失。
计算机视觉技术可以通过分析图像的特征和视觉感知模型来实现更高的压缩率。
例如，利用人眼对颜色的辨识能力有限这一特点，可以将一些细微的颜色差异合并为同一颜色，从而减少数据量。
3. 图像分割：图像分割是将图像分割成若干个具有独立含义的区域的过程，它可以用于图像压缩中的对象提取和背景去除。
计算机视觉技术可以通过分析图像的纹理、颜色和形状等特征来实现自动图像分割。
对于对象提取，可以将感兴趣的区域保留下来，而对于背景去除，可以将背景区域进行压缩或直接删除，减少数据量。
4. 图像缩放和重采样：图像缩放和重采样是指调整图像的尺寸大小以适应不同的需求和环境。
计算机视觉技术可以通过采样理论和插值算法等方法来进行图像缩放和重采样。
在图像压缩中，通过将图像缩小到较小的尺寸，然后再进行压缩，可以进一步减少数据量。
5. 图像滤波和降噪：图像滤波和降噪是指去除图像中的噪声和不必要的细节以提高图像质量的过程。
计算机视觉技术可以通过滤波算法和降噪模型来实现图像的局部平滑和细节增强。
在图像压缩中，通过去除不必要的细节和降低图像的噪声，可以进一步减少数据量。
6. 基于深度学习的图像压缩：深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功。
它可以通过训练神经网络来实现对图像的特征提取和表示学习。
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。
图像无损压缩算法研究
图像无损压缩算法研究第一章：引言图像压缩技术的发展使得图像在存储和传输方面更加高效。
无损压缩算法通过减少图像文件的大小，同时保持图像质量不受影响，从而实现对图像的高效压缩。
无损压缩算法广泛应用于数字图像处理、电视广播、远程监控、医学图像存储和互联网传输等领域。
本文旨在探讨图像无损压缩算法的研究现状和发展趋势。
第二章：图像无损压缩算法综述本章首先介绍图像压缩的基本原理和目标，然后综述了当前常用的图像无损压缩算法。
其中包括哈夫曼编码、算术编码、预测编码、差分编码和自适应编码等。
对每种算法的原理、优点和缺点进行了详细的分析和比较。
第三章：小波变换与图像无损压缩算法小波变换是一种重要的数学工具，在图像无损压缩算法中得到了广泛的应用。
本章介绍了小波变换的基本概念和原理，并详细介绍了小波变换在图像压缩中的应用。
重点讨论了小波系数的编码方法和解码方法，以及小波变换在图像无损压缩中的优化算法。
第四章：自适应编码在图像无损压缩中的应用自适应编码是一种基于概率统计的编码方法，具有较好的压缩效果和灵活性。
本章介绍了自适应编码的基本原理和常见的算法，如算术编码、自适应霍夫曼编码和自适应等长编码等。
特别说明了自适应编码在图像无损压缩中的应用，包括颜色映射编码、熵编码和像素值编码等。
第五章：基于预测的图像无损压缩算法预测编码是一种基于差值的编码方法，通过对图像中的像素进行预测，将预测误差进行编码，从而实现图像的高效压缩。
本章介绍了常见的预测编码算法，如差分编码和预测误差编码等。
详细讨论了这些算法的原理、优点和局限性，并提出了一些改进方法和思路。
第六章：图像无损压缩算法的性能评估和比较本章分析了图像无损压缩算法的性能评估指标和方法，并对常见的图像无损压缩算法进行了性能比较。
主要包括压缩比、失真度和计算复杂度等方面的评估标准。
通过对比实验和分析，得出了各种算法在不同场景下的适用性和优劣势。
第七章：图像无损压缩算法的发展趋势本章展望了图像无损压缩算法的发展趋势，并提出了一些可能的研究方向。
计算机视觉技术中的图像压缩方法
计算机视觉技术中的图像压缩方法图像压缩是计算机视觉技术中的重要技术之一，它能够将图像数据进行编码来减少存储空间和传输带宽需求。
在计算机视觉应用领域，图像压缩方法可以帮助提高图像处理算法的效率，减少资源消耗，并确保图像质量的同时降低存储和传输成本。
本文将介绍几种常见的图像压缩方法。
第一种方法是无损压缩法。
无损压缩法能够将图像数据压缩为一个较小的文件而不会损失任何图像信息。
这种压缩方法通常利用冗余和统计特性进行编码，例如重复模式、空间相关性和频域特性。
常见的无损压缩方法包括Lempel-Ziv-Welch （LZW）算法、无损预测编码（Lossless Predictive Coding）和可变长度编码（Variable Length Coding）等。
LZW算法通过对输入图像的字典建立和更新来实现压缩，将图像中重复的片段编码为索引。
而无损预测编码则通过利用图像中的局部相关性来预测每个像素点的值，然后将预测误差进行压缩编码。
这些无损压缩方法在一些对图像质量要求较高的应用中得到广泛应用，例如医学影像和卫星图像等。
第二种方法是有损压缩法。
有损压缩法通过牺牲一部分图像信息来达到更高的压缩比。
这种压缩方法通常基于人类感知系统对图像信息的敏感性，即人眼对于一些细节的感知不如对整体形状和颜色的感知敏感。
常见的有损压缩方法包括离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）和小波变换（Wavelet Transform）。
DCT将图像分解为频域的小块，然后利用较少的低频系数来近似原始图像。
小波变换则将图像分解为时频领域的小块，提取出不同尺度和方向的特征。
这些有损压缩方法在广播电视、数字摄影和视频通信等领域得到广泛应用，可以显著减小存储和传输开销。
第三种方法是分层压缩法。
分层压缩法是一种将图像数据分为多个层次的压缩方法。
在分层压缩中，图像被分成多个不同的分辨率层次，每个层次可以根据需求进行选择和传输。
常用图像压缩方法
常⽤图像压缩⽅法常⽤图像压缩⽅法⼀、⾏程长度压缩原理是将⼀扫描⾏中的颜⾊值相同的相邻像素⽤⼀个计数值和那些像素的颜⾊值来代替。
例如:aaabccccccddeee，则可⽤3a1b6c2d3e来代替。
对于拥有⼤⾯积，相同颜⾊区域的图像，⽤RLE压缩⽅法⾮常有效。
由RLE原理派⽣出许多具体⾏程压缩⽅法:1.PCX⾏程压缩⽅法:该算法实际上是位映射格式到压缩格式的转换算法，该算法对于连续出现1次的字节Ch，若Ch>0xc0则压缩时在该字节前加上0xc1，否则直接输出Ch，对于连续出现N次的字节Ch，则压缩成0xc0＋N，Ch这两个字节，因⽽N最⼤只能为ff－c0=3fh(⼗进制为63)，当N⼤于63时，则需分多次压缩。
2.BI_RLE8压缩⽅法:在WINDOWS3.0、3.1的位图⽂件中采⽤了这种压缩⽅法。
该压缩⽅法编码也是以两个字节为基本单位。
其中第⼀个字节规定了⽤第⼆个字节指定的颜⾊重复次数。
如编码0504表⽰从当前位置开始连续显⽰5个颜⾊值为04的像素。
当第⼆个字节为零时第⼆个字节有特殊含义:0表⽰⾏末;1表⽰图末;2转义后⾯2个字节，这两个字节分别表⽰下⼀像素相对于当前位置的⽔平位移和垂直位移。
这种压缩⽅法所能压缩的图像像素位数最⼤为8位(256⾊)图像。
3.BI_RLE压缩⽅法:该⽅法也⽤于WINDOWS3.0/3.1位图⽂件中，它与BI_RLE8编码类似，唯⼀不同是:BI_RLE4的⼀个字节包含了两个像素的颜⾊，因此，它只能压缩的颜⾊数不超过16的图像。
因⽽这种压缩应⽤范围有限。
4.紧缩位压缩⽅法(Packbits):该⽅法是⽤于Apple公司的Macintosh机上的位图数据压缩⽅法，TIFF规范中使⽤了这种⽅法，这种压缩⽅法与BI_RLE8压缩⽅法相似，如1c1c1c1c2132325648压缩为:831c2181325648，显⽽易见，这种压缩⽅法最好情况是每连续128个字节相同，这128个字节可压缩为⼀个数值7f。
图像压缩的几种常见算法介绍
图像压缩的几种常见算法介绍1哈夫曼编码2预测编码3 LZW编码4算术编码5 变换编码1哈夫曼编码哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，哈夫曼编码是可变字长编码(Variable-Length Coding, VLC)的一种。
Huffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫作Huffman编码。
以哈夫曼树即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，经常应用于数据压缩。
在计算机信息处理中，“哈夫曼编码”是一种一致性编码法（又称"熵编码法"），用于数据的无损耗压缩。
这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符（例如某文件中的一个符号）进行编码。
这张编码表的特殊之处在于，它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的（出现概率高的字符使用较短的编码，反之出现概率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低，从而达到无损压缩数据的目的）。
这种方法是由David. A. Huffman发展起来的。
例如，在英文中，字母e的出现概率很高，而z的出现概率最低。
当利用哈夫曼编码对一篇英文进行压缩时，e极有可能用1比特(bit)来表示，而z则可能花去25比特（不是26）。
用普通的表示方法时，每个英文字母均占用一个字节（byte），即8位。
二者相比，e使用了一般编码的1/8的长度，z则使用了3倍多。
倘若我们能实现对于英文中各个字母出现概率的较准确的估算，就可以大幅度提高无损压缩的比例。
哈夫曼压缩是无损的压缩算法，一般用来压缩文本和程序文件。
哈夫曼压缩属于可变代码长度算法族。
意思是个体符号（例如，文本文件中的字符）用一个特定长度的位序列替代。
因此，在文件中出现频率高的符号，使用短的位序列，而那些很少出现的符号，则用较长的位序列。
图1 霍夫曼信源化简图2 霍夫曼编码分配过程2预测编码预测编码是根据离散信号之间存在着一定关联性的特点，利用前面一个或多个信号预测下一个信号，然后对实际值和预测值的差（预测误差）进行编码。
图像压缩编码的方法概述
图像压缩编码的方法概述摘要：在图像压缩的领域，存在各种各样的压缩方法。
不同的压缩编码方法在压缩比、压缩速度等方面各不相同。
本文从压缩方法分类、压缩原理等方面分析了人工神经网络压缩、正交变换等压缩编码方法的实现与效果。
关键词：图像压缩；编码；方法图像压缩编码一般可以大致分为三个步骤。
输入的原始图像首先需要经过映射变换，之后还需经过量化器以及熵编码器的处理最终成为码流输出。
一、图像压缩方法的分类1.按照原始信息和压缩解码后的信息的相近程度分为以下两类：（1）无失真编码又称无损编码。
它要求经过编解码处理后恢复出的图像和原图完全一样，编码过程不丢失任何信息。
如果对已量化的信号进行编码，必须注意到量化所产生的失真是不可逆的。
所以我们这里所说的无失真是对已量化的信号而言的。
特点在于信息无失真，但压缩比有限。
（2）限失真编码中会损失部分信息，但此种方法以忽略人的视觉不敏感的次要信息的方法来得到高的压缩比。
图像的失真怎么度量，至今没有一个很好的评判标准。
在由人眼主观判读的情况下，唯有人眼是对图像质量的最有利评判者。
但是人眼视觉机理到现在为止仍为被完全掌握，所以我们很难得到一个和主观评价十分相符的客观标准。
目前用的最多的仍是均方误差。
这个失真度量标准并不好，之所以广泛应用，是因为方便。
2.按照图像压缩的方法原理可分为以下三类：（1）在图像编码过程中映射变换模块所做的工作是对编码图像进行预测，之后将预测差输出供量化编码，而在接受端将量化的预测差与预测值相加以恢复原图，则这种编码方法称为预测编码。
预测编码中，我们只对新的信息进行编码。
并且是利用去除邻近像素之间的相关性和冗余性的方法来达到压缩的目的。
（2）若压缩编码中的映射变换模块用某种形式的正交变换来代替，则我们把这种方式的编码方法称为变换编码。
在变换编码中常用的变换方法有很多，我们主要用到的有离散余弦变换（DCT），离散傅立叶变换（DFT）和离散小波变换（DWT）等。
基于小波变换的遥感图像压缩算法综述
２小波变换的介绍
小 波 变换 最早 是 由法 国地 球 物 理 学 家 Ｍｏ ｌｔ ８ 年 代 提 出 ， ｒ 于 ０ ｅ 用于 分 析 地 球物 理 信 号 分 析 的 一 种 分 析 工 具 。 经过 科 学 家 、 工 程 师 、数 学 家 们 的 共 同努 力 ， 多 门 学 在 科 和 多种 领 域 得 到 成 功 应 用 。 尤 其 在信 号 处理 、 图像 压缩 、语 音分 析 、模式 识 别、量 子 物理 、数 字 通 信 以 及 众 多 的非 线 性 学 科 领 域广 泛 应 用 。小 波 变 换 主 要 是 要 整 理 出 高 频 分 量 和 低 频 分 量 ， 频 分 量 含 有 的 能 低 量 高 ， 含 图像 的 整 体轮 廓 ， 高频 分 量 还 包 而 有 的能 量 较 低 ， 要 显示 图 像 细节 的地 方 ， 主 因 此 小 波变 换 的 主 要 思 想 就 是 尽 可 能 保 留 低 频分 量 而 去 除 高 频 分 量 以 达 到 压 缩 的 效 果 。 原 则 上 小 波 变 换 可 以 无 限 的 进 行 下 去 ， 是 图像 效 果 会 越 来越 模 糊 。 小 波 变 但 换具 有 图像 恢 复 质量 好 、压 缩 率 较 高 、速
供 最 大 容 错 能 力 ， 制错 误 扩 散 。 根 据 上 限 述 要 求 ， Ｃ ＤＳ已经 提 出 了 三 个 基 于高 速 Ｃ Ｓ 损 压 缩 建 议 算 法 ， 中 有 两 个 是 基 于 小 波 其 变 换 的 ， 欧 洲航 天 局 提 出 的 Ｆｅ Ｗａ ｅ 即 ｌｘ ｖ 算 法 与 法 国提 出的 Ｃ Ｓ算 法 。 它 们 都是 基 ＮＥ 于 高 速推 帚 式 的 压缩 算 法 。 “ 帚式 ”就 是 推 对 图像 进 行 编码 时按 照 固 定行 数 而 不是 整 帧 图 像 来 进 行 处 理 ， 样 能 有 效 地 提 高 编 这 码 器 的利用 效率 ， 进行 实时 编码 处理 。 以 此 外 ， Ｓ Ｃ ＤＳ对 基 于 小 波 变 换 的 压 缩算 法 Ｃ 给 予 了 很大 的 关 注 ， 例如 Ｊ Ｅ ２ ０ 压 缩 算 Ｐ Ｇ ００ 法 。本 文 主 要 介 绍 以上 三 种 基 于 小 波 变 Байду номын сангаас 的遥感 图像压缩算 法。 ３ １ ｌ Ｗａ ｅ Ｅ Ａ） ． ｅ Ｆ ｘ ｖ （ Ｓ 算法 ． Ｆｅ Ｗａ ｅ Ｓ ） 基于小波 变换 ， 中 ｌ ｘ ｖ （ Ａ 算法 Ｅ 其 小 波变 换基 为采 用提 升方 案的双 正 交 ９ ７ ／ 小 波 基和 ５ ３ ／ 小波 基 ， 解 层数 建议 为 ３ 边界 分 ， 延 拓方 式为 周期 对称 延拓 。利 用提 升方 案进 行 小 波变 换 具 有 同址 运 算 的优 点 ， 省 去 大 可 量 的 存储 器 开 销 ， 高 小波 变 换 的速 度 。提 提 升 方 案运 算 速 度 趋 于 常规 小 波 变 换的 ２倍 ， 即 在 同等硬 件条 件下 ， 一维 小波 而言 ， 对 运算 时 间 减少 一 半 ， 二 维小 波 变 换则 减 为原 来 对 的 四分之 一 。这 个优 点在 空 间飞行 器的 实时 性 图像 数 据 处理 中有 很 大 的使 用价 值 。 ３ ２ ＪＥ ２ ０ ． ＰＧ ００算法 ＪＥ ００ 于离散小波变换 ， Ｐ Ｇ２ ０ 基 同时 支 持 有 损 和 无 损 压 缩 、大 幅 图像 的压 缩 、 渐 进 传输 、感兴 趣 区编码 、 良好 的鲁 棒性 、码 流 随机 访 问等 功 能 。Ｊ Ｅ ２ ０ 的 所有 这 些 Ｐ Ｇ ００ 特 点 ， 得 它的 应 用 领域 非 常 广泛 。 使 Ｊ Ｅ ０ ０ 准 的核 心是 图 像 的 编 解 码 系 Ｐ Ｇ２ ０ 标 统 ， 原理 见 图 ３ Ｐ Ｇ ０ ０ 其 。Ｊ Ｅ ２ ０ 图像 编码 系统 基 于 Ｄ ｖｄ ａ ｂ ｎ提 出 的 Ｅ Ｃ Ｔ算 法 ， ａ ｉＴ ｕ ｍａ Ｂ Ｏ 使 用 小 波 变 换 ， 用两 层编 码 策 略 ， 压 缩 采 对 位 流 分 层 组 织 ， 仅获 得 较 好 的 压 缩 效 率 ， 不 而 且 压 缩 码 流具 有 较 大 的 灵 活 性 。
数字图像压缩的原理与方法
数字图像压缩的原理与方法数字图像压缩是通过减少图像数据的冗余性和不可见细节，以减小图像文件的大小而实现的一种处理方法。
数字图像压缩广泛应用于图像传输、存储和处理等领域，它可以有效地减少数据量，提高存储和传输的效率。
数字图像压缩的原理主要包括无损压缩和有损压缩两种方法。
无损压缩是指在压缩过程中不丢失图像的任何信息，压缩后的图像能够完全恢复为原始图像。
无损压缩的主要原理是通过利用图像数据中的冗余性来进行压缩。
冗余性包括空间冗余、统计冗余和人眼冗余。
空间冗余是指图像中相邻像素之间的冗余，即图像中相邻像素之间的差异很小。
通过对图像中相邻像素进行差别编码和预测编码，可以达到无损压缩的效果。
统计冗余是指图像中像素值的统计规律，即一些像素值出现的频率比较高，通过对像素值进行编码，可以减小图像的数据量。
常用的统计编码方法有霍夫曼编码和算术编码等。
人眼冗余是指人眼对图像信息的敏感程度不同，对一些细节的变化不敏感。
通过去除人眼难以察觉的细节，可以进一步减小图像的数据量。
有损压缩是指在压缩过程中丢失了一部分图像信息，压缩后的图像无法完全恢复为原始图像。
有损压缩的主要原理是通过降低图像的精度和信息量来达到压缩的效果。
常用的有损压缩方法有离散余弦变换（DCT）和小波变换等。
离散余弦变换是一种将图像从空域转化为频域的数学变换方法，通过将图像的像素值表示为一系列频率分量的组合，可以提取出图像中的重要信息。
然后通过量化将这些频率分量转化为离散的数值，由于量化过程的损失，图像中某些细节信息会被丢失，从而达到压缩的效果。
小波变换是一种将图像从空域转化为时域和频域的数学变换方法，通过分解图像，并根据不同的频率和位置对图像进行编码，可以实现对不同细节级别的图像信息进行保留或舍弃。
小波变换可以对图像进行多次分解和重构，从而可以根据压缩比率的要求进行灵活地调整。
在数字图像压缩方法中，无损压缩适用于对图像内容要求高且对压缩比率要求不高的应用场景，如医学图像的存储和传输。
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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。
我们可以利用这些规律在频域上减少量化比特数，达到压缩的目的。
也就是说，图像变换本身并不能压缩数据，但变换后图像大部分能量集中到了少数几个变换系数上，再采用适当的量化和熵编码便可以有效地压缩图像。
量化是对经过DCT变换后的频率系数进行量化，其目的是减小非“0”系数的幅度以及增加“0”值系数的数目，它是图像质量下降的最主要原因。
图像经DCT变换以后，DCT系数之间的相关性就会变小。
而且大部分能量集中在少数的系数上，因此，DCT变换在图像压缩中非常有用，是有损图像压缩国际标准JPEG的核心。
从原理上讲可以对整幅图像进行DCT变换，但由于图像各部位上细节的丰富程度不同，这种整体处理的方式效果不好。
为此，发送者首先将输入图像分解为8*8或16*16块，然后再对每个图像块进行二维DCT变换，接着再对DCT系数进行量化、编码和传输；接收者通过对量化的DCT系数进行解码，并对每个图像块进行的二维DCT反变换。
最后将操作完成后所有的块拼接起来构成一幅单一的图像。
对于一般的图像而言，大多数DCT系数值都接近于0，所以去掉这些系数不会对重建图像的质量产生较大影响。
因此，利用DCT进行图像压缩确实可以节约大量的存储空间。
由于图像可看成二维数据矩阵，所以在图像编码中多采用二维正交变换方式，然而其正交变换的计算量太大，所以在实用中变换编码并不是对整幅图像进行变换和编码，而是将图像分成若干个n×n的子图像分别处理。
这是因为小块图像的变换计算比较容易，而且距离较远的像素之间的相关性比距离较近的像素之间的相关性要小。
实践证明4×4、8×8、16×16适合图像压缩，这是因为：如果子图像尺寸取得太小，虽然计算速度快，实现简单，但压缩能力有限；如果子图像尺寸取得太大，虽然去相关效果好，因为DCT等正弦类变换均渐近最佳化，同时也渐近饱和，由于图像本身的相关性很小，反而使得压缩效果不明显，并且增加了计算的复杂度。
1.2DWT编码小波变换是Fourier变换的改进。
它被认为是继Fourier分析之后的又一有效的时频分析方法。
小波变换与Fourier变换相比，是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析（Multiscale Analysis），解决了Fourier 变换不能解决的许多困难问题。
在数字信号处理、石油勘探、地震预报、医学断层诊断、编码理论、量子物理及概率论领域中都得到了广泛的应用。
所以，具有深远的研究意义。
在数字图像处理中，需要将连续的小波及其小波变换离散化。
一般计算机实现中使用二进制离散处理，将经过这种离散化的小波及其相应的小波变换成为离散小波变换（Discrete Wavelet Transform），简称DWT。
实际上，离散小波变换是对连续小波变换的尺度、位移按照2的幂次进行离散化得到的，所以也称之为二进制小波变换。
虽然经典的傅里叶变换可以反映出信号的整体内涵，但表现形式往往不够直观，并且噪声会使得信号频谱复杂化。
在信号处理领域一直都是使用一族带通滤波器将信号分解为不同频率分量，即将信号f(x)送到带通滤波器族Hi(x)中。
小波分解的意义就在于能够在不同尺度上对信号进行分解，而且对不同尺度的选择可以根据不同的目标来确定。
对于许多信号，低频成分相当重要，它常常蕴含着信号的特征，而高频成分则给出信号的细节或差别。
人的话音如果去掉高频成分，听起来与以前可能不同，但仍能知道所说的内容；如果去掉足够的低频成分，则听到的是一些没有意义的声音。
在小波分析中经常用到近似与细节。
近似表示信号的高尺度，即低频信息；细节表示信号的高尺度，即高频信息。
因此，原始信号通过两个相互滤波器产生两个信号。
通过不断的分解过程，将近似信号连续分解，就可以将信号分解成许多低分辨率成分。
理论上分解可以无限制的进行下去，但事实上，分解可以进行到细节（高频）只包含单个样本为止。
因此，在实际应用中，一般依据信号的特征或者合适的标准来选择适当的分解层数。
小波分解可以使人们在任意尺度观察信号，只需所采用的小波函数的尺度合适。
小波分解将信号分解为近似分量和细节分量，它们在应用中分别有不同的特点。
比如，对含有噪声的信号，噪声分量的主要能量集中在小波分解的细节分量中，对细节分量做进一步处理，比如阈值处理，可以过滤噪声。
2统计编码统计编码也称为熵编码，它是一类根据信息熵原理进行的信息保持型变字长编码。
编码时对出现概率高的事件(被编码的符号)用短码表示，对出现概率低的事件用长码表示。
在目前图像编码国际标准中，常见的熵编码方法有哈夫曼(Huffman)编码和算术编码。
2.1哈夫曼(Huffman)编码霍夫曼编码（Huffman Coding）是一种编码方式，是一种用于无损数据压缩的熵编码（权编码）算法。
1952年，David A.Huffman在麻省理工攻读博士时所发明的，并发表于《一种构建极小多余编码的方法》（A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes）一文。
在计算机数据处理中，霍夫曼编码使用变长编码表对源符号（如文件中的一个字母）进行编码，即从下到上的编码方法。
同其他码词长度可变的编码一样，可区别的不同码词的生成是基于不同符号出现的不同概率。
其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的，出现机率高的字母使用较短的编码，反之出现机率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均长度、期望值降低，从而达到无损压缩数据的目的。
哈夫曼编码是哈夫曼树的一个应用。
哈夫曼树又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。
所谓树的带权路径长度，就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的路径长度（若根结点为0层，叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数）。
树的带权路径长度记为WPL= (W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln)，N个权值Wi(i=1,2,...n)构成一棵有N个叶结点的二叉树，相应的叶结点的路径长度为Li(i=1,2,...n)。
可以证明哈夫曼树的WPL是最小的。
哈夫曼编码应用广泛，如JPEG中就应用了哈夫曼编码。
霍夫曼编码的算法步骤如下：初始化，根据符号概率的大小按由大到小顺序对符号进行排序。
把概率最小的两个符号组成一个新符号（节点），即新符号的概率等于这两个符号概率之和。
重复第2步，直到形成一个符号为止（树），其概率最后等于1。
从编码树的根开始回溯到原始的符号，并将每一下分枝赋值为1，上分枝赋值为0。
2.2算术编码是图像压缩的主要算法之一。
是一种无损数据压缩方法，也是一种熵编码的方法。
和其它熵编码方法不同的地方在于，其他的熵编码方法通常是把输入的消息分割为符号，然后对每个符号进行编码，而算术编码是直接把整个输入的消息编码为一个数，一个满足(0.0≤n<1.0)的小数n。
在给定符号集和符号概率的情况下，算术编码可以给出接近最优的编码结果。
使用算术编码的压缩算法通常先要对输入符号的概率进行估计，然后再编码。
这个估计越准，编码结果就越接近最优的结果。
算术编码用到两个基本的参数：符号的概率和它的编码间隔。
信源符号的概率决定压缩编码的效率，也决定编码过程中信源符号的间隔，而这些间隔包含在0到1之间。
编码过程中的间隔决定了符号压缩后的输出。
给定事件序列的算术编码步骤如下：（1）编码器在开始时将“当前间隔”[L，H)设置为[0，1)。
（2）对每一事件，编码器按步骤（a）和（b）进行处理（a）编码器将“当前间隔”分为子间隔，每一个事件一个。
（b）一个子间隔的大小与下一个将出现的事件的概率成比例，编码器选择子间隔对应于下一个确切发生的事件相对应，并使它成为新的“当前间隔”。
（3）最后输出的“当前间隔”的下边界就是该给定事件序列的算术编码。
设Low和High分别表示“当前间隔”的下边界和上边界，CodeRange为编码间隔的长度，LowRange(symbol)和HighRange(symbol)分别代表为了事件symbol分配的初始间隔下边界和上边界。
3总结随着计算机与数字通信技术的迅速发展，特别的是网络和多媒体技术的兴起，图像压缩技术已经为开拓全新的应用领域打下了坚实的基础。
图像压缩技术的压缩方法在更深更广层次的应用成为我们研究的热点。
图像压缩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。
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