图像压缩技术
计算机学院多媒体基础多媒体技术JPEG图像压缩
计算机学院多媒体基础多媒体技术JPEG图像压缩计算机学院多媒体基础课程中，我们学习了不同的多媒体技术，其中之一是JPEG图像压缩技术。
JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常用的图像压缩标准，广泛应用于图片传输和存储中。
JPEG图像压缩技术的目的是减小图片文件的大小，同时尽可能保持图像质量。
这项技术适用于需要在网络上传输大量图片的应用，如图片网站、社交媒体等。
JPEG压缩算法的核心思想是基于人眼对图像的感知特性，利用图像中的冗余和人眼的视觉敏感性来减少数据量。
具体来说，JPEG压缩包括三个主要步骤：色彩空间转换、离散余弦变换（DCT）和量化。
首先，将图像由RGB色彩空间转换为YCbCr色彩空间，因为人眼对亮度（Y）比对色度（Cb和Cr）更敏感。
然后，将图像分成8x8的小块，对每个小块进行DCT变换，将图像转化为频域表示。
之后，对频域图像进行量化操作，通过消除高频信息来减少数据量。
最后，将量化后的数据进行编码和压缩存储。
JPEG压缩技术的主要优点是压缩比高，可以将图像文件大小减小到原始大小的10%到20%，同时保持良好的视觉质量。
这对于需要传输大量图片且带宽有限的情况非常有帮助。
此外，JPEG压缩还具有较快的压缩和解压速度，使其成为处理图像文件的标准方法之一。
然而，JPEG压缩也存在一些限制和缺点。
最显著的是，压缩过程中会丢失一些细节和图片质量，尤其是在高压缩比下。
此外，由于JPEG是一种有损压缩算法，每次压缩和解压缩都会导致一些信息损失，因此不适合用于需要无损压缩的应用。
总之，JPEG图像压缩技术是计算机学院多媒体基础课程中的重要内容。
通过学习JPEG的压缩原理和算法，我们可以了解如何减小图像文件大小，提高图像传输效率，同时在保持较高视觉质量方面找到一个平衡点。
这对于我们将来从事与多媒体技术相关的工作将非常有帮助。
JPEG图像压缩技术是一种非常实用且广泛应用的图像压缩算法。
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。
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。
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。
数字图像处理图像压缩ppt课件
6
H Pxi log2 Pxi i 1 0.4log2 0.4 0.3log2 0.3 2 0.1log2 0.1
0.06log2 0.06 0.04log2 0.04
2.14bit
平均码长 N与H接近，N H
第七章 图像压缩
7.2 基础知识 7.2.1 数据冗余
• 数据冗余旳概念
数据是用来表达信息旳。假如不同旳措施为表 达给定量旳信息使用了不同旳数据量，那么使用 较多数据量旳措施中，有些数据必然是代表了无 用旳信息，或者是反复地表达了其他数据已表达 旳信息，这就是数据冗余旳概念。
第七章 图像压缩
7.2.1 数据冗余
元素
xi
x1
x2 x3 x4
x5
x6
概率 P(xi) 0.4 0.3 0.1 0.1 0.06 0.04
编码 wi 1 00 011 0100 01010 01011
第七章 图像压缩
x1 0.4
0.4
x2 0.3
0.3
x3 0.1
0.1
x4 0.1
0.1 (0100)
x5 0.06 (01010) 0.1(0101)
例如：原图像数据：234 223 231 238 235 压缩后数据：234 -11 8 7 -3
第七章 图像压缩
7.2.1 数据冗余
• 什么是心理视觉冗余？
这是因为眼睛对全部视觉信息感受旳敏捷度 不同。在正常视觉处理过程中多种信息旳相对主 要程度不同。 有些信息在一般旳视觉过程中与另 外某些信息相比并不那么主要，这些信息被以为 是心理视觉冗余旳，清除这些信息并不会明显降 低图像质量。
• 三种基本旳数据冗余
编码冗余 像素间冗余 心理视觉冗余
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。
图像压缩的国际标准
图像压缩的国际标准图像压缩是数字图像处理中的重要技术，它通过减少图像文件的大小，从而节省存储空间和传输带宽。
随着数字图像在各个领域的广泛应用，图像压缩的国际标准也变得越来越重要。
本文将介绍图像压缩的国际标准，以及这些标准的作用和意义。
首先，图像压缩的国际标准主要由国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）制定和管理。
ISO/IEC 10918-1是图像压缩的国际标准之一，它定义了一种被广泛使用的图像压缩算法——JPEG。
JPEG算法通过去除图像中的冗余信息和不可见细节，将图像压缩到较小的文件大小，同时保持图像的视觉质量。
这一标准的制定，使得不同厂商生产的设备和软件能够相互兼容，用户可以自由地在不同平台上使用和传输JPEG格式的图像。
其次，图像压缩的国际标准还包括了一些针对特定应用领域的标准。
比如，ISO/IEC 14495-1是针对无损图像压缩的国际标准，它定义了一种无损压缩算法——JPEG-LS。
与JPEG算法不同，JPEG-LS算法能够在不损失图像质量的前提下，将图像文件压缩到更小的尺寸。
这对于医学影像、卫星图像等对图像质量要求较高的领域来说，具有重要的意义。
除了JPEG和JPEG-LS，图像压缩的国际标准还涉及到了其他一些常见的压缩算法，比如PNG、GIF等。
这些标准的制定，不仅促进了图像压缩技术的发展和应用，也为用户提供了更多的选择和便利。
图像压缩的国际标准在实际应用中发挥着重要的作用。
首先，它为不同厂商和开发者提供了统一的规范和标准，使得他们能够更好地进行图像压缩技术的研发和应用。
其次，它为用户提供了更广泛的图像格式支持，使得用户能够更加灵活地处理和传输图像文件。
再次，它促进了图像压缩技术的国际交流与合作，推动了该领域的不断创新和进步。
总之，图像压缩的国际标准对于数字图像处理技术的发展和应用具有重要的意义。
它不仅规范了图像压缩技术的各个方面，也为用户提供了更好的体验和便利。
随着数字图像在各个领域的广泛应用，图像压缩的国际标准将继续发挥着重要的作用，推动着整个行业的发展和进步。
基于深度学习算法的图像无损压缩技术研究
基于深度学习算法的图像无损压缩技术研究随着数字化时代的到来，影像技术越来越成为人们生活中的必需品。
然而，由于数字图像的文件大小较大，传输和存储成本也越来越高，因此图像压缩技术成为一项热门研究领域。
尤其是在无损压缩方面，一些基于深度学习算法的新技术正在被研究和应用。
本篇文章将探讨基于深度学习算法的图像无损压缩技术研究。
1. 图像压缩技术的基本原理图像压缩技术的基本原理是在尽量减少图像数据而不降低其质量的前提下，有效地减小图像文件的大小。
通常情况下，图像压缩被分为无损压缩和有损压缩两种方式。
有损压缩技术会牺牲图像的质量以减小文件大小，而无损压缩技术则不会降低图像的质量。
本篇文章着重讨论无损压缩技术。
2. 基于深度学习算法的图像无损压缩技术在过去的几十年中，人们开发了许多无损压缩算法，包括熵编码、预测编码、自适应编码等。
然而，这些传统的算法往往需要大量人工设计和优化，并且在压缩效果和压缩速度上也存在瓶颈。
近年来，随着深度学习技术的发展，研究人员开始尝试将深度学习算法应用于图像无损压缩。
基于深度学习算法的图像无损压缩技术主要分为两个阶段：训练阶段和压缩阶段。
在训练阶段，研究人员将大量图像数据输入深度学习网络，以训练模型。
在压缩阶段，输入要压缩的图像，模型将生成高质量的压缩图像。
目前，主流的深度学习算法包括自编码器、卷积神经网络等。
3. 深度学习算法在无损压缩中的优势相比传统的无损压缩算法，基于深度学习算法的图像无损压缩技术具有以下优势：（1）更好的无损压缩效果。
深度学习算法可以学习到图像的更深层次的特征表示，从而提高图像无损压缩效果。
（2）更快的压缩速度。
由于深度学习算法的高效并行计算能力，基于深度学习算法的图像无损压缩技术能够更快地压缩图像。
（3）更好的适应性。
深度学习算法可以根据不同类型的图像自适应地学习其特征表示，从而更好地适应各种场景。
4. 基于深度学习算法的图像无损压缩技术的研究方向目前，基于深度学习算法的图像无损压缩技术的研究方向包括以下几个方面：（1）改进深度学习算法。
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。
通信电子中的图像压缩技术分析
通信电子中的图像压缩技术分析随着通信电子技术的飞速发展，图像通信也成为了当今社会中不可或缺的一部分。
但是，随着图像的发展越来越多地被用于传输和存储，成为了资源有限、数据传输速度有限的压力的受害者。
因此，图像压缩技术的发展与应用显得至关重要。
本文将对目前通信电子中的图像压缩技术进行分析与讨论。
一、图像压缩技术的需求背景随着图像的应用范围不断拓展，传输速度的要求也随之增加。
本来对于速度的要求已经很高，数据传输的速度也不能满足需求，图像的数据量也越来越大，因此产生了资源有限的问题，甚至降低了存储和传输图像的效率，同时延长和增加了成本的时间。
因此，需要采用一些图像压缩技术来减少图像的数据量，实现更高效的传输效果和低成本的存储方式。
二、图像压缩技术的分类在图像压缩技术的分类问题上，通常可以根据它们所采用的压缩方法，将它们分为无损压缩和有损压缩。
无损压缩是指将图像压缩成一个较小的数据包，而该数据包的信息是完整的。
而有损压缩是指将图像的某些信息删除，以达到较小的文件大小。
1.无损压缩无损压缩技术主要采用的是一种数学算法——霍夫曼编码。
这种编码方法基于符号出现的频率来构造一个有序的编码离散表，从而在保持信息完整性的基础上减小数据的大小。
无损压缩技术具有良好的安全性和可扩展性，适用于数据传输和存储的需求，但由于其在编码上所需的花时间相对较多，因此速度较慢。
2.有损压缩与无损压缩相对，有损压缩技术通常采用的是一种更复杂的算法，可以在保持一定程度的图像质量的同时减小数据的大小。
有损压缩技术的优点是其速度较快，并且文件可以被更小地保存或传输，但缺点在于发生数据选项时压力很大，且压缩失真会对加密质量产生显著影响。
三、广泛使用的图像压缩技术1.JPEG这是最受欢迎的一种有损压缩格式，被广泛用于存储和传输数字图像。
它使用了离散余弦变换来将图像转换成频域中的频率分量，然后通过量化将高频成分的信息降低，因此可以减少数据的单个数量，减小文件大小并保持较高的图像质量。
医学图像压缩技术
香农-范诺编码 图2-1 香农-范诺算法编码举例 压缩比的实际值 按照这种方法进行编码需要的总位数为30+14+14+18+15＝91， 实际的压缩比为120:91≈1.32 : 1 Medical Image Compression
Medical Image Compression
统计编码——霍夫曼编码
8 i1
3P(i) 3 bits/symbol
L
8
2
H P(i)log P(i) 2.5821 bits/symbol
H / L 98%
Huf
(2) Entropy:
(3) Average length per symbol (with Huffman coding):
(4) Efficiency of the code:
Medical Image Compression
数据的冗余 数据的冗余量 Medical Image Compression
统计编码 统计编码 给已知统计信息的符号分配代码的数据无损压缩方法 编码方法 香农-范诺编码 霍夫曼编码 算术编码 编码特性 香农-范诺编码和霍夫曼编码的原理相同，都是根据符号集中各 个符号出现的频繁程度来编码，出现次数越多的符号，给它分 配的代码位数越少 算术编码使用0和1之间的实数的间隔长度代表概率大小，概率 越大间隔越长，编码效率可接近于熵。
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图像数据压缩的概念 图像数据压缩，就是以尽量少的比特数表征图像数据信号，减少容纳 给定消息集合或数据采样集合的信号空间，同时保证重建图像的质量。 所谓信号空间，亦即被压缩对象，是指： 物理空间，如存储器、磁盘、磁带、光盘等数据存储介质； 时间区间，如传输给定消息集合所需要的时间； 频谱区域，如为传输给定消息集合所要求的带宽等。 也就是指某数据信号集合所占的空域、时域和频域空间。 信号空间的这几种形式是相互关联的，存储空间的减少也意味着传输 效率的提高与占用带宽的节省。这就是说，只要采用某种方法来减少某一 种信号空间，都能压缩数据。 Medical Image Compression
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医疗影像、卫星图像，再到电影和游戏中的高清画面，图像无处不在。
然而，随着图像分辨率和质量的不断提高，图像数据量也呈爆炸式增长，这给图像的存储、传输和处理带来了巨大的挑战。
为了解决这些问题，图像压缩技术应运而生，并在不断发展和演进。
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，减少图像数据量，从而提高存储和传输效率。
过去几十年，已经出现了许多经典的图像压缩算法和标准，如 JPEG、JPEG2000 和 H264 等。
这些技术在一定程度上满足了当时的需求，但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。
在未来，图像压缩技术的发展方向将主要集中在以下几个方面：一、更高的压缩效率尽管现有的图像压缩技术已经能够实现一定程度的压缩，但对于一些对存储和传输要求极高的应用，如大规模数据中心、高清视频流等，仍然需要更高的压缩效率。
为了实现这一目标，研究人员正在探索新的压缩算法和技术。
一种可能的途径是基于深度学习的图像压缩方法。
深度学习在图像识别、语音处理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带来了新的思路。
通过使用深度神经网络来学习图像的特征和冗余信息，可以实现更高效的压缩。
例如，一些研究已经表明，基于自编码器结构的深度神经网络可以在保持图像质量的同时，显著提高压缩比。
此外，多模态信息融合也有望提高图像压缩效率。
图像往往不是孤立存在的，它可能与相关的文本、音频等多模态信息相关联。
通过融合这些多模态信息，可以更好地理解图像的内容和语义，从而实现更精准的压缩。
例如，在医学图像中，结合患者的病历信息和图像特征，可以在不损失关键诊断信息的前提下，实现更高效的压缩。
二、更好的图像质量保持在追求高压缩效率的同时，保持图像的质量也是至关重要的。
图像质量的评估指标包括主观质量（如人类观察者的视觉感受）和客观质量（如峰值信噪比、结构相似性等）。
图像压缩算法的研究
图像压缩算法的研究图像压缩是一种将不同格式的图像数据进行压缩的技术，它可以将原始图像文件的大小减小，而不影响图像的质量。
目前，随着计算机技术的发展，图像压缩在图像处理、多媒体应用和图像处理方面被广泛应用。
近年来，研究人员在图像压缩领域也取得了一些重大进展。
本文主要介绍图像压缩技术及其研究，并分析不同压缩算法的优缺点及其优化方法。
一、图像压缩技术及其研究1、图像压缩技术的定义图像压缩技术是将不同格式的图像数据进行压缩的技术。
它具有从原始图像文件的大小减小的优点，而不影响图像的质量。
相比传统的图像压缩技术，图像压缩技术具有更高的压缩率，使得大量图像文件可以被压缩。
而且，它还可以减少图像文件在网络传输中所占据的带宽，从而大大提高网络传输的效率。
2、图像压缩技术研究为了更好地理解图像压缩技术，研究人员分析了压缩过程中图像数据的特性，并研究不同的压缩算法，以实现最佳的压缩效果。
在研究图像压缩技术方面，最常用的编码算法有DCT（Discrete Cosine Transform）、DWT（Discrete Wavelet Transform）和JPEG （Joint Photographic Experts Group）。
DCT算法用来对原始图像数据进行离散余弦变换，从而得到构成图像的基本近似图形。
DWT算法则将原始图像数据分解为小尺度和大尺度图像，并采用加权平均法将图像局部不同细节表示出来，从而降低了图像数据的复杂性。
JPEG 算法则采用频域分布的思想，将图像的频率及其强度分别进行编码，从而实现图像压缩。
二、不同压缩算法的优缺点及其优化方法1、DCT算法的优缺点DCT算法具有压缩率高，失真度低的优点，它利用余弦变换可以将较大的量化误差降低到很小。
但是，DCT算法容易出现图像失真，使图像变得模糊。
2、DWT算法的优缺点DWT算法具有压缩率低，图像失真度较高的优点，它可以有效地减少图像数据的体积，但是会导致图像失真度的增加。
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，图像成为了信息传递和交流的重要载体。
从我们日常拍摄的照片、观看的电影，到医疗成像、卫星遥感图像等，图像数据的量呈爆炸式增长。
然而，大量的图像数据给存储、传输和处理带来了巨大的挑战。
为了有效地解决这些问题，图像压缩技术应运而生，并且不断发展和演进。
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，减少图像数据所占用的存储空间和传输带宽。
随着技术的进步，图像压缩技术也呈现出了一些新的发展方向。
多尺度分析方法是当前图像压缩领域的一个重要发展方向。
传统的图像压缩方法往往基于单一尺度的处理，而多尺度分析则能够从不同的分辨率层次对图像进行分析和处理。
这就好比我们看一幅画，远看能看到整体的轮廓，近看能看到细节。
通过多尺度分析，我们可以更灵活地根据图像的特点和需求，对不同尺度的信息进行有针对性的压缩。
比如，对于图像中较为平滑的区域，可以采用较大的尺度进行压缩，而对于细节丰富的区域，则在较小的尺度上进行更精细的处理，从而在保证图像质量的同时，实现更高的压缩比。
另一个值得关注的方向是基于对象的图像压缩。
过去，图像压缩大多是对整个图像进行统一的处理，而不考虑图像中不同对象的特性。
但在很多实际应用中，图像中的不同对象具有不同的重要性和特征。
例如，在监控视频中，人物可能是重点关注的对象，而背景则相对次要。
基于对象的图像压缩技术能够识别出图像中的不同对象，并为它们分配不同的压缩参数。
这样，重要的对象能够保持较好的质量，而次要的部分则可以进行更大程度的压缩，从而提高整体的压缩效率和效果。
与新兴的深度学习技术相结合也是图像压缩技术发展的一个重要趋势。
深度学习在图像识别、分类等领域已经取得了显著的成果。
利用深度学习的强大特征提取和建模能力，可以对图像的特征进行更准确的学习和表示，从而实现更高效的压缩。
例如，通过训练深度神经网络来学习图像的压缩模型，能够自动捕捉图像中的复杂模式和相关性，从而生成更紧凑的编码。
图像压缩原理
图像压缩原理图像压缩是一种将图像文件的大小减小的技术，它可以通过减少图像文件的存储空间来节省存储和传输成本。
图像压缩可以分为有损压缩和无损压缩两种类型。
有损压缩是在图像文件中去除一些细节信息，以减小文件大小，而无损压缩则是在不损失图像质量的情况下减小文件大小。
图像压缩技术在数字图像处理中起着非常重要的作用，它不仅可以减小文件大小，还可以提高图像传输的速度和效率。
图像压缩的原理主要包括了空间域压缩和频域压缩两种方法。
空间域压缩是指在像素级别上对图像进行压缩，而频域压缩是指在频率域上对图像进行压缩。
下面将分别介绍这两种压缩原理。
空间域压缩是最常见的图像压缩方法之一，它主要通过减少图像中像素的数量来减小文件大小。
在空间域压缩中，最常见的方法是通过减少图像的分辨率来实现。
分辨率是指图像中像素的数量，减小分辨率意味着减少图像中像素的数量，从而减小文件大小。
另外，空间域压缩还可以通过图像的子采样和量化来实现。
子采样是指在图像中隔行或隔列地去除像素，从而减小文件大小，而量化则是指将图像中的像素值近似为较小的值，也可以减小文件大小。
频域压缩是另一种常见的图像压缩方法，它主要是通过将图像转换到频率域上进行压缩。
在频域压缩中，最常见的方法是使用离散余弦变换（DCT）来将图像转换到频率域上，然后再对频率域上的系数进行量化和编码来实现压缩。
DCT是一种将图像转换到频率域上的数学变换方法，它可以将图像分解为不同频率的分量，从而可以更好地利用图像的频率信息来进行压缩。
除了空间域压缩和频域压缩外，图像压缩还可以通过预测编码、熵编码和字典编码等方法来实现。
预测编码是指利用图像中像素之间的相关性来进行压缩，而熵编码和字典编码则是利用信息论和数据压缩理论来进行压缩。
总的来说，图像压缩是一种非常重要的图像处理技术，它可以通过不同的方法来减小图像文件的大小，从而节省存储和传输成本。
空间域压缩和频域压缩是图像压缩的两种主要方法，它们可以通过减少图像的分辨率、子采样、量化、DCT变换等方法来实现压缩。
图像压缩原理资料课件
三维立体图像压缩
总结词
三维立体图像提供了更真实的视觉体验，但其数据量巨大，对压缩技术提出了更高的要求。
详细描述
三维立体图像的压缩需要同时考虑空间和深度信息，目前主要采用基于深度学习的方法进行压缩，同时还需要解 决如何保留立体感的问题。
人工智能辅助的图像压缩
总结词
人工智能技术的发展为图像压缩提供了新的思路和方法。
图像压缩的应用
数字电视广播
数字电视广播需要传输大量的视频数 据，图像压缩技术可以有效减少数据 量，提高传输效率和图像质量。
数字电视广播采用MPEG、H.264等图 像压缩标准，实现高效的数据压缩和 传输，满足大规模广播覆盖的需求。
互联网图像传
在互联网上传输图像时，由于带宽限制和网络拥堵，需要采 用图像压缩技术来减小图像文件的大小，加快传输速度。
常见的互联网图像传输格式包括JPEG、PNG等，这些格式采 用不同的压缩算法，以在保证图像质量的前提下尽可能减小 文件大小。
医学影像存储与传
医学影像如CT、MRI等包含大量的数据信息，直接存储和传输成本较高，因此需 要采用图像压缩技术进行压缩。
医学影像压缩对于远程诊断、会诊和医学教育等方面具有重要意义，可以降低存 储成本、加快传输速度并提高图像质量。
有损压缩
有损压缩会丢失一些数据，但压 缩率较高，常用的算法有JPEG、 MPEG等。
图像压缩标准
01
02
03
JPEG
主要用于静态图像压缩， 广泛应用于网络传输和数 字相机等领域。
JPEG2000
相对于JPEG有更高的压缩 比和更好的图像质量，尤 其在处理医学图像和遥感 图像方面有优势。
MPEG
主要用于视频压缩，包括 MPEG-1、MPEG-2、 MPEG-4等，广泛应用于 音视频存储、传输和播放 。
遥感数据处理中的图像压缩与数据传输技术
遥感数据处理中的图像压缩与数据传输技术引言：遥感技术在如今的科学研究、环境监测、自然资源管理等领域扮演着至关重要的角色。
遥感数据的获取涉及到大量的图像数据，因此如何高效地处理图像压缩以及数据传输成为了遥感数据处理中不可忽视的问题。
本文将就图像压缩与数据传输技术在遥感领域的应用进行讨论，并提出一些解决方案。
一、图像压缩技术在遥感中的应用图像压缩是遥感中处理海量数据的关键环节之一，对于减少存储空间和提高传输效率具有重要意义。
在遥感数据处理中，图像压缩有以下几种常见的应用形式：1. 无损压缩无损压缩技术是保持图像数据完整性的前提下进行压缩的一种方法。
这种方法在遥感数据处理中适用于图像质量要求较高的场景，如高精度地图绘制和遥感影像的精细检测。
常见的无损压缩算法有LZW压缩算法和无损预测编码算法等。
2. 有损压缩有损压缩技术是在一定程度上牺牲图像质量的前提下实现更高的数据压缩比。
在遥感数据处理中，由于图像信息的巨大量，通常会采用有损压缩算法来减少数据的存储和传输开销。
常见的有损压缩算法有JPEG和JPEG2000等，这些算法能够通过舍弃一些对于图像细节不太敏感的数据来减小图像文件的体积。
二、数据传输技术在遥感中的应用图像压缩之后，还需要将压缩后的数据进行高效的传输，以便进行后续的处理和分析。
数据传输技术在遥感数据处理中的应用如下：1. 分块传输由于遥感数据通常较大，传输过程中容易出现丢包或者传输延迟过高的问题。
因此，将遥感图像分块传输是一种有效的方法。
在这种方案中，遥感图像会被分成多个小块进行传输，每个小块都有一个唯一的标识符，接收端根据标识符将各个小块重新组合成完整的图像。
2. 压缩传输在传输过程中，可采用进一步压缩数据的技术，减小传输的开销。
除了前述的图像压缩技术之外，还可以利用无线传输标准中的压缩算法对遥感数据进行再压缩。
这样不仅可以减小传输带宽，还可以提高传输速度。
3. 数据流传输对于需要实时传输的遥感场景，采用数据流传输技术能够保证数据的即时性和连续性。
使用计算机视觉技术进行图像压缩的方法
使用计算机视觉技术进行图像压缩的方法图像压缩是一种通过减少图像数据量来减小文件大小的技术。
在计算机视觉领域，有许多方法和算法能够实现图像压缩。
本文将介绍一些常见的使用计算机视觉技术进行图像压缩的方法。
1. 离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）离散余弦变换是目前最常用的图像压缩算法之一。
它利用了图像中的空间信息的冗余性，将图像转化为一组频域系数。
通过设置一个阈值，我们可以忽略系数中的一些高频部分，从而实现压缩。
在解压缩过程中，只需使用保留的系数进行逆变换，便可以恢复出原始图像。
2. 小波变换（Wavelet Transform）小波变换也是一种常见的图像压缩方法。
它通过将图像分解成不同尺度和频率的小波系数，从而可以捕捉到不同细节层次的信息。
与DCT不同，小波变换可以提供更好的时域和频域分析，使压缩后的图像在保持较高质量的同时能够更好地适应人眼的感知。
小波变换图像压缩常用的算法包括JPEG2000和SPIHT等。
3. 颜色量化（Color Quantization）颜色量化是一种基于颜色空间的图像压缩方法。
它通过减少颜色的种类和数量来降低图像数据量。
例如，在RGB颜色空间中，我们可以将每个颜色通道的取值范围量化为较小的级别（如256级），从而减小图像所占空间。
此外，还可以使用聚类算法（如K-means算法）将相似颜色进行合并，以进一步减少颜色种类。
4. 预测编码（Predictive Coding）预测编码是一种基于像素间相关性的图像压缩方法。
它通过利用图像中相邻像素之间的相关性，将差异编码为更小的数值。
在压缩过程中，先对图像进行预测，然后根据预测误差进行编码。
在解压缩时，仅需将预测误差加上预测值，便可还原出原始图像。
5. 运动估计与补偿（Motion Estimation and Compensation）运动估计与补偿是一种常见的视频压缩技术，也可应用于图像压缩中。
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图像压缩技术（系别：生物与化学工程学院，学号：1101815081，上课时间：星期日早上1、2节，）摘要：图像压缩就是把图像文件压缩变小，同时图像的质量不可失真到不能接受的程度，以便在一个给定的储存空间中，保存尽可能多的文件，并加快信息在网络上的传递速度，因此已成为当前的一项极其重要的研究课题，进展极为迅速。
本文阐述了它的基本情况和原理，并介绍了传统图像压缩方法基本概念和小波变换实现压缩图像原理。
关键词：图像压缩、图像编码、小波变换、压缩比一、传统的图像压缩方法一幅数字化图片可以由一信息序列来刻画。
选择信息序列存在着很多方式。
唯一的要求是从信息序列重建出原始图片的忠实复本，并且降低其剩余度。
选择信息及把码字赋于它们的特殊方法成为专门的压缩算法。
例如，信息可以规范数字图片的每一个像素的亮度级，或一组像素的亮度级，或从一组像素计算的函数值。
在这里，我们简述第一代图像压缩方式。
编码方式最初分成有信息损失法和无信息损失法两类。
无信息损失法可以精确地重建出原始图片，而有损失信息法会引起失真，但能使它小到可允许的范围。
第二种分类方法是基于图像是在空间域或变换域进行的，在空间域以适当方式组合像素值的方法称为空间域方法。
相对而言，利用像素的变换系数的方法称为变换法。
如果在空间域及变换域同时进行的压缩方法称为混合法。
另一种分类方法是基于使压缩的参量是固定的或是自适应的意义而划分的，而适应法是让参量作为图像数据局部地变化而言的。
1、空间法空间域图像压缩可以有六种形式，其中包括脉冲编码调制、预测编码、差分脉冲码调制、Delta 调制、内插编码及比特平面编码这六种方法。
空间域图像压缩的主要特点有：（1）脉冲编码调制这种压缩方法可接受的图片质量是由每像素3比特量化值，压缩比C=2.6至C=1.0，颤动法可以用来改进图像的质量，全然没有利用人的视觉特性。
（2）预测编码预测法通常不利用人的视觉系统的特性，对于8比特的规范形式运用两维预测所获得的压缩比约为4:1。
若预测参量以适当方式与数据自适应，则预测法便为自适应的。
例如，一局部性测量可以定义，则预测参量在每一显著的变化时可以被修正。
用自适应修正，压缩比可以增加百分之一到二十左右。
预测的特例是差分脉冲编码调制。
（3）差分脉冲编码调制脉冲编码调制可获得压缩比为2.5:1，自主适应脉冲编码调制可使压缩比达3：5:1。
（4）Delta调制用这种方法所获得的压缩比虽然不高，但方法相当简单。
（5）内插编码最通用的内插方法是零阶和一阶内插器，它能获得大约4:1的压缩比。
高阶多项式或样条函数也能使用，但是其计算复杂性不能证明其结果的有效性，再则是未利用人的视觉系统的性质。
（6）比特平面编码用比特平面编码法在未涉及人的视觉系统特性时可以获得平均压缩比约为4:1。
2、变换法变换法编码的基本思想是把一组数据或像素变换成另一种数据，然后进行编码，逆变换复原出原始图像。
大多数通用的变换是用快速算法实现的，一般是高效算法。
主要的线性变换有卡享南—勒维变换、傅里叶变换、哈德码变换、哈尔变换、正弦、余弦及斜变换等等。
（1）卡亨南—勒维变换此变换在得到不相关的变换系数的意义上而言是最佳线性变换。
不过，由于其计算的复杂性在实际上未被采用，它给出了去掉数据样本的相关性，计算上更有效的其它正交线性变换的上限。
（2）快速变换这里有许多线性变换是傅里叶变换、哈德码变换、哈尔变换、正弦、余弦和斜变换等。
这些变换和卡享南—勒维变换的一个重要区别是不取决于输入图像的统计特性。
（3）编码方法在变换编码中有好几种编码方法。
首先，要确定变换的维数。
一幅静止的图片既可用二维变换也可用一维变换。
变换后的系数再逐行进行编码。
下一个固定的参量是变换的点数。
一个通用的方法是把N×N的图像矩阵分成若干个M×M的子图像，M还小于N，比如说M=32,N=512，并且单独地变换每一个子图像。
这些变换的重要特性是把所有“重要的系数”填满了变换域中的特定区域。
重要压缩可以得到有效地依赖于给定区域中的系数的数目，压缩比达10:1。
另一种途径是对变换系数的幅度设定一个门限值，并设低于门限值的系数为0。
在得到较好质量编码图片的情况下，压缩比达15:1左右。
虽然有些证据表明人的视觉系统不是一个线性变换器，其基本的特性也许包括在变换编码的设计中。
3、合成高系统合成高系统的产生和发展经过了近三十年的历史，这一方法的重要性是它导致了第二代数据压缩技术的进展。
在过去没有很好发展的直接原因是由于其计算量大而又使电脑存储量大，而在上世纪八十年代以来由于电脑速度猛增，使得这一方法的实现和普及得到令人满意的程度。
它同现代一些方法相比，它能获得很高的压缩比。
同时它为发展第二代图像编码压缩技术提供一条有益，而且十分有效的新途径。
国际上许多研究都是基于把一幅图片分解成低频成份和高频成份两部份，它是直接或间接地利用合成高系统分别进行编码压缩，然后进行综合，获得原始图像的很高系统的压缩性能。
合成高系统用的信息序列以下述方式来选择。
原始图片分成两部份：低通图片没有很锐的围线而给出一般的面积亮度，高通图片含有很锐的边缘信息，根据两维抽样定理，低通图片可由很少的样本表示。
这些样本是说明规范形式的低通信息的样本。
边缘检测可用梯度算子或拉普拉斯算子来实现。
非线性运算—取门限是对高通图片执行的，以确定是否边缘点是重要的。
于是，这一方法是成为无损信息的。
最后，每一个选择的边缘点的位置和幅值被编码。
这些变量是说明高通图片的迅息。
两维重建滤波，其特性唯一地用于低通图片的低能滤波来确定，同时用于综合从边缘信息来的高频分量。
合成高系统精巧地利用了视觉系统的特性。
利用横向禁止现象在早期处理级考虑视觉系统的性能。
因而，它允许降低较大的剩余度。
在合成高系统中，门限的正确利用是十分重要的。
这样可以获得很高的压缩比及良好的图像质量。
若门限选得太低，虽然图像质量很好，但压缩比很小。
反之，若门限选择得太高，图像质量差，但压缩比很大。
在压缩比和图像质量之间的折衷方法目前还没有，可以运用经验方法来获得很好的结果。
指向性分解法是合成高系统的细化，在那里提取边缘和对边缘编码可以运用指向性滤波器。
二、小波变换压缩方法小波图像压缩编码原理是基于Mallat塔式算法的基础上提出的。
Mallat塔式算法的思想是：在选取好小波基的基础上将一幅图像经过小波变换分解为一许多不同尺度、方向、空间域上局部变化的子带图像。
按照这种算法思想把一幅图像经过一次小波变换后分解为4个子图像：LL代表原始图像的特征分量，它包含原始图像的基本内容；LH、HL和HH分别表示垂直向下、水平向右和斜对角线的高频特征分量，它们分别包含了图像数据垂直方向、水平方向与斜对角线方向的边缘、纹理和轮廓等。
这里需要说明的是LL子带包含了图像的大部分数据，随后的小波变换都是在上一级变换产生的低频子带的基础上再进行小波变换。
小波变换实现图像压缩的一般步骤：首先选择一组合适的正交小波基函数，目的是保证多级小波分解时有正交特性，从而有利于图像压缩编码。
其次对所要处理的图像进行多级小波分解，把原始图像分解为低频分量和水平向下、垂直向右以及斜对角线的高频分量。
第三，根据所得到的不同频率分量分别实施不同的量化和编码操作。
目前3个比较经典的小波图像编码分别是嵌入式小波零树图像编码(EZW),分层小波树集合分割算法(SPIHT)和优化截断点的嵌入块编码算法(EBCOT)。
1、EZS编码算法EZW算法中采用的零树结构充分利用了不同尺度间小波系数的相似特性，有效地剔除了对高频小波系数的编码，极大的提高了小波系数的编码效率。
EZW 算法以极低的复杂度获得了高效的压缩性能，产生的码流还具有嵌入的特性，支持渐进传输，因此EZW 算法在小波图像编码史上就有里程碑式的意义。
零树小波编码基于三个关键的思想：（1）用小波变换去相关；（2）利用小波变换的内在自相似性在各级之间预测重要信息的位置；（3）用自适应算法编码进行无损压缩。
1）、零树结构一个零树的数据结构可以定义如下：一个小波系数x，对于一个给定的阈值T，如果|x|<T,则称小波系数x 是不重要的。
如果一个小波系数在一个粗的尺度上对于给定的阈值T 是不重要的，而且在较细的尺度上在同样空间位置处的所有小波系数对于阈值T 也是不重要的，则称这些小波系数形成了一个零树。
这时，粗尺度上的小波系数称为父节点，它是树根，在较细尺度上相应位置上的小波系数称为子节点。
采用这种零树结构可以使得用于描述重要系数位置的信息大为减少。
EZW 算法使用了四个符号进行编码：零树根、孤立零点、正重要值、负重要值。
孤立零点表示当前系数值是不重要的，但它的子孙中至少有一个是重要的。
正/负重要值表示当前系数是一个正/负的重要值。
通过这四个符号，各子带按图1 所示的顺序对小波系数进行扫描，对小波系数进行判断，并将相应的符号放入一个表中，从而形成了一个符号表。
2）、基于SAQ的嵌入式编码在EZW 编/解码过程中，始终保持着两个列表：主表和副表。
主表包括编码中的不重要的集合或系数，其输出信息起到了恢复各重要值的空间位置的作用；而副表包括编码中的有效信息，输出为各重要系数的二进制值。
编码分为主通、副通两个过程。
在主通过程中，在给定阈值下，主表进行扫描编码，若为重要系数，则将其幅值加入副表，然后将该系数在数组中置为零，这样当阈值减小时，该系数不会影响新零树的出现；在副通过程中，对副表中的重要系数进行细化，细化过程相当于比特平面的编码过程。
零树结构和SAQ 相结合构成的编码器的工作过程可以概括如下：首先给出初始化阈值，进行第一次主扫描，若是重要系数，则将其幅值加入副表，然后将该系数在数组中置为零；接下来进行第一次副扫描，细化重要值的表示。
更新阈值,进行新一轮主扫描，对已经发现的重要小波系数的位置不再扫描；主扫描结束，进入副扫描，对原已发现的重要值和新发现的重要值进行细化处理。
重复上述过程，直到满足要求为止。
EZW的编码思想是不断扫描变换后的图像，生成多棵零树来对图像进行编码。
由于编码时它形成多棵零树，因而需要多次扫描图像，造成效率很低。
而在一颗零树中包含的元素越多，则越有利于数据压缩，在EZW 算法中存在这样的树间冗余。
人们通过对小波系数的分析发现，在同一子带中相邻元素间有一定的相关性，尤其在高频子带中存在大量的幅值很低的系数，所以可以通过子带的集合把这种大量的系数组织到一起，达到数据压缩的目的，而EZW 算法并没有充分利用这种相关性。
在EZW算法的基础上，许多学者又进行了深入的研究，并提出了一些更为高效的小波图像编码方法，这类编码器被统称为“零树编码器”。
2、SPIHT编码算法SPIHT 算法继承了EZW 算法的三个主要思想:（1）把小波系数按照幅值排序编码传输，同时解码器也按同样的算法,以实现从执行中复制编码的排序信息；（2）细化重要系数的位平面传输；（3）利用小波系数不同尺度同一方向的系数间的自相似性。