图像压缩研究

记录：云端与存储信息记录材料 2019年4月 第20卷第4期

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的支持下才可以顺利完成数据存储的综合管理服务，完善数据访问功能，提高数据存储效率。

三是，数据服务层分析。云存储技术具有安全性、便捷性、可用性以及数据访问性等诸多特点，数据服务层作为关键的组成部分，可以为不同用户提供专业性服务，满足不同用户的服务需求，促进行业的有效发展。

四是，用户访问层分析。一般情况下，用户访问层主要涵盖了W E B 端和W A P 端这两种类型，这两种类型在使用阶段有着不同的需求，所以访问手段存在一定差别性，但是都可以保证数据信息的安全性，因此，具有重要意义。

3 基于Web的云存储技术简要分析

Web 作为一种网站服务器，可以向浏览器等Web 客户端提供文档，方便用户浏览信息数据和下载信息数据[3]。但是在科学技术发展迅速的背景下，网络系统中黑客出入频繁，导致数据被盗取的问题频繁发生，严重影响到数据的安全性。因此，企业需要积极使用基于Web 的云存储技术，以下就对这些技术进行简要分析。

对云存储系统的结构进行细致分析，可以详细了解到云存储系统的访问层中涵盖了WEB 端和WAP 端这两种不同的类型，无论是哪一种类型，都是目前云存储技术的主要形式，发挥着重要的作用。WEB 端作为一个访问终端，是基于WEB 的云存储技术的基础，在使用阶段具有无可比拟的优势，具体体现在以下两点：一方面，基于Web 的云存储技术处理效率和传输速度都非常快，能够为人们数据使用提供便利性，有效提高数据传输的效率。另一方面，基于Web 的云存储技术可以进行数据共享、数据快速检索、数据自动被动、多数据文件共同上传与下载等多项工作，具有操作便利等一系列优势，有效节省了工作人员的工作

效率[4]。

随着我国科学技术的迅速发展，我国已经步入了互联网时代，人们依托互联网技术可以随时随地浏览信息，为人们带来了诸多方便。在此种情况下，诸多WEB 服务器应运而生，且做到了业务的跨媒介联通，如，智能手机客户端、移动电话等中都融入了云存储服务系统，让人们浏览信息不再受到时间、地点等多种因素的影响，且可以随时进行网上购物、阅览时事、查看天气预报等多项工作，不仅丰富了人们的业余生活，为人们带来诸多乐趣；还实现了云存储服务业务的拓展，因此，云存储技术使用范围在不断扩大。4 总语

总而言之，云存储技术作为一种新兴的网络存储技术，有效的解决了存储空间的浪费等问题，充分提高了存储率，降低企业运营成本。面对此种情况，企业要想提高工作效率，就需要在Web 服务器中合理使用云存储技术，明确云存储技术及其系统架构，充分做到合理应用，从根本上提高数据存储量，满足时代发展需求。【参考文献】

[1]曾新洲.基于Openstack 的云计算技术与应用专业Web 云盘设计与实现[J].电脑知识与技术，2018，14(20):265-267.[2]周威.对基于Web 的云存储技术的几点探讨[J].电脑迷，2016(4):161.

[3]徐岩，万曙静，乔丽娟，等.基于Hadoop 的数字迎新系统的设计与实现[J].电子测试，2017(20):56-57.

[4]钟小军，杨磊，黄莉旋，等.农村综合信息服务平台云存储技术研究与应用[J].广东农业科学，2015，42(3):170-176，182.

1 引言

在日常生活中，人们想要以最高效的方法完成某件事情，同样对于计算机而言，想要以最少的空间存储足够多的数据，因此人们想到数据压缩，通俗的讲，数据压缩就是用最少最简单的符号表达最丰富多彩的信息内容，从而达到节约大量空间存储的效果。对于图像而言，亦是如此。例如，揠苗助长这个成语就和数据压缩有关，它用四个汉字描述了一个将近200字的故事，因此数据压缩与我们日常生活息息相关。2 图像压缩的可能性

图像分为位图和矢量图，无论哪一种图像形式都需要较大的存储空间。例如，存储一幅由100直线条组成的矢量图形，需要存储构成图形的线条信息，即需要记录线条的线型线宽和颜色，而且每条直线有起点坐标和终点坐标，图像压缩研究

张路园，陈玉红，魏明月

（河北农业大学理工学院 河北 沧州 061100）

【摘要】随着计算机时代的发展，人们可以利用多媒体计算机存储图像、听音频、做文件等等，因此计算机需要存储大量的数据信息，人们往往希望用最少的存储空间来存储更多的数据信息，利用数据压缩可以实现把一些冗余去掉。图像作为数据信息的一部分，在计算机中有着不可替代的存储形式，论文介绍了图像压缩标准JPEG 和改进后的JPEG2000标准以及动态图像压缩各个标准MPEG 的特点。压缩之后的解压图像往往希望失真较小，使人眼很难分辨与原图像的差别。压缩就是以最少的符号空间来表述更加丰富多彩的内容，这种思想在日常生活领域得到了广泛的应用。【关键词】标准；图像存储；图像处理；图像编码

【中图分类号】TP33 【文献标识码】A 【文章编号】1009-5624（2019）04-0164-02

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假设屏幕大小为768×512，属性位用1字节来表示，那么，每条线的存储空间为：10×2+9×2+8=46（b ）=5.75（B ），对于位图而言，数据量=（分辨率颜色深度）÷8（字节），以一个中等分辨率的真彩色位图图像为例，图像分辨率为640×480，图像颜色数为16777216，颜色深度为24b，则其数据量为（640×480×24）÷8=900（KB ）[1]由此可见，需要的内存较大。

数据之所以能够压缩是因为有很多可以压缩的空间，例如数据冗余，有一些图像上有一些相同的数据结构，就可以适当减少这些数据，而不改变图像质量，还有一些空间冗余，比如一幅画中有蓝天白云，在蓝色部分可能会颜色分布均匀，颜色近似，这样的数据完全可以压缩。除此之外还有一些时间冗余、结构冗余、视觉冗余、听觉冗余、知识冗余、编码冗余等等，完全有实现数据压缩的可能性。3 图像压缩标准

3.1 静止图像压缩标准--JPEG

ISO 和CCITT 联合成立的“联合照片专家组”JPEG 在1991年对图像压缩提出了标准[2]，适用于黑白、彩色及印刷图片，它包括很多有损模式，压缩比一般在10～40倍之间，但在压缩比25:1时就已经很难分辨原来图像与解压后图像的区别了，所以会达到很好的压缩与还原效果。其标准在中比特与高比特中具有较好的应用效果，JPEG 有损压缩利用人的视觉系统的特性，使用量化和无损压缩编码相结合的方法，以此来去掉视觉和数据本身的冗余信息。另一方面，在低比特范围内JPEG 会出现较明显的方块效应，为了改善这种情况，于是提出了JPEG2000标准，它不再采用离散傅立叶变换DCT 算法为主导的编码方法，而是采用了以DWT（离散小波变换算法）为主导的多解析编码方法，可以在一定程度上解决了这种低比特压缩的图像损失，在彩色图像处理应用中可以处理256个通道的信息，在较高压缩比下，也能保持较高的图像质量，比之前的标准大概提升30%以上，其大概编码和解码流程如图所

示：

它支持渐进式传输，刚开始传输时会显得不清晰，但随着数据逐渐被接受，图像也慢慢变得清晰可见，它的块编码是独立的，且编码具有包裹式结构，对编码流进行随机访问和处理。在有限带宽上进行文件传输时，有很强大的纠错能力，在用户指定文件尺寸时，能保证图片质量的

高度再现，因此在无线网络区域有较多的应用[3]。

2.2 动态图像压缩标准MPEG

动态图像压缩标准随着时代的进步而不断发展，其中MPEG—1的关键技术是图像编码技术，它包括内码帧I，预测帧P 和双向帧B。其中I 的压缩编码不参照过去的或其他图像帧，采用类似JPEG 的压缩算法，将每个图像分成8×8的图块，并对每个图块进行离散余弦变换DCT，再进行无损压缩。DCT 变换后经过量化的直流分量系数用差分脉冲编码DPCM，交流分量用行程长度编码，然后再用算术编码。对P 的压缩编码为先将M PI 编码图像和M RJ 参考图像的差值求出，再求出宏块的移动矢量，最后得出霍夫曼编码。对B 的压缩编码是使用了运动补偿技术，提高压缩效率[4]。MPEG-1动态图像压缩算法有两种，一种是基于块的运动补偿预测，假设每一帧图像是以过去某一帧图像为原型并经过变换得到的，可以有效缩减时间冗余，一种是基于DCT 的变换编码，可以缩减空间冗余。

而后出现MPEG-2标准，不仅支持帧编码，而且支持场编码，具有可分级性，适应性更广泛。MPEG-4标准提出一种新方案来传输、访问和操作数字视听数据。之后MPEG-21标准期望达到为各个用户提供透明并且有效的电子交易和使用环境的目的。4 总结

数字化了的图像带有较大的数据量，需要占用很大的内存空间，如果不进行压缩，则计算机系统无法对其进行处理存储和交换，为了达到较好的图片质量，必须解决数据的大容量存储和实时传输问题，因此图像压缩会得到很广的应用，而另一方面无损压缩更是较好的保存了图像的质量。在JPEG 图像编码标准中一方面大量节约计算机存储空间，另一方面并不会造成与原图像的较大人眼差距，并且适用黑白及彩色照片、彩色传真和印刷，支持高图像分辨率和量化精度的数字图像的压缩标准，经改善得到的JPEG2000在传输时有很强大的检错纠错能力，在经用户指定的大小尺寸时，能保证再现图像质量的高度还原，因此能在无线领域得到广泛应用，动态图像压缩标准各个MPEG 之间差距较大，视所处情况所定。【参考文献】

[1]许宏丽.多媒体技术及应用[Z].北京:清华大学出版社，2011.

[2]张正纲.JPEG2000标准的研究及其在Internet 上的应用[D].电子科技大学:黄庆波，2003.

[3]李会方.基于Nios 嵌入式处理器的JPEG2000算法实现[D].西北工业大学:雷瑛，2007.

[4]王让定.基于H.264/AVC 视频错误恢复技术研究[D].宁波大学:李然然，2014.

项目名称：基于阈值分割缺陷检测算法的研究项目编号：2018003-