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
大幅面遥感图像无损压缩方法与制作流程
本技术公开了一种大幅面遥感图像无损压缩方法，属于图像处理领域。包括：将大幅面遥感图像分成互不重叠的独立编码区；辨识每个独立编码区像素的动态范围，确定其像素量化比特数；根据每个独立编码区的量化比特数，计算独立编码区的无损压缩参数；根据每个独立编码区的无损压缩参数，对独立编码区进行无损压缩，直至完成大幅面遥感图像的无损压缩。本技术将大幅面遥感图像分成多个互不重叠的独立编码区，辨识每个独立编码区的动态范围，将其作为大幅面遥感图像的局部动态范围，有效利用大幅面遥感图像局部动态范围低于相机固定动态范围的特点，提高了整体无损压缩比，使其具备根据局部动态范围调整压缩参数的能力，实现大幅面遥感图像的无损压缩。 权利要求书 1.一种大幅面遥感图像无损压缩方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1.将大幅面遥感图像分成互不重叠的独立编码区； S2.辨识每个独立编码区像素的动态范围，确定其像素量化比特数；
S3.根据每个独立编码区的量化比特数，计算该独立编码区的无损压缩参数； S4.根据每个独立编码区的无损压缩参数，对该独立编码区进行无损压缩，直至完成大幅面遥感图像的无损压缩。 2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2具体为： 对当前独立编码区内所有像素值按比特位进行或计算，得到计算结果中比特位为1的最高位，其位序从0开始加1，即为当前独立编码区最小像素比特数bpp。 3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤S3包括以下子步骤： S31.设置微损度Near＝0； S32.根据当前独立编码区的最小像素比特数bpp，计算当前独立编码区像素值可能出现的最大值MaxVal，其计算公式如下： MaxVal＝2bpp-1 S33.根据微损度Near和最大值MaxVal，计算残差取模参数Range，其计算公式如下： S34.根据当前独立编码区的最小像素比特数bpp和残差取模参数Range，计算Golomb编码限长参数，计算公式如下： Limit＝2×(bpp+max(8,bpp))
图像压缩标准知多少
电子科技 2004年第7期（总第178期） 61 图像压缩标准知多少 徐庆征，镇桂勤 (西安通信学院二系，陕西 西安 710106) 摘 要 介绍了一些典型的静止图像压缩标准和活动图像压缩标准，并分析了各自的技术特点及其应用场合。 关键词 图像压缩；JPEG ；H.26x ；MPEG4 中图分类号 TN919.8 图像通信直观生动，包含极其丰富的信息，是人们传递信息的重要媒介。同时，巨大的数据量也给图像的采集、存储、处理和传输带来了极大的困难，严重影响了图像媒体成为主要媒体，因此，压缩数字图像信号的数码率就成为图像通信和图像信号处理领域的首要任务，受到全世界科技工作者的关注。 20世纪80年代以来，国际标准化组织(ISO)和国际电信联盟(ITU)组织了一批专家，开展了大量细致、全面的工作，陆续制定了一系列有关图像通信方面建议和标准，极大地推动了图像编码技术的发展与应用。这些标准可以归为两种类型：静止图像压缩标准和活动图像压缩标准(包括ITU-T 制定的H.263系列和ISO 制定的MPEG-x 系列)。 1 静止图像压缩编码标准 1.1 JBIG 标准 1988年，ISO 和ITU-T 成立了“联合二值图像专家组”(Joint Binary Image Expert Group ，JBIG)， 1991年10月提出了ITU-T T.82标准。这一标准确定了具有逐层、逐层兼容顺序和单层顺序3种模式的编码方法，并提出了获得任意低分辨率图像的方法。 1.2 JPEG 标准 收稿日期: 2004-04-21 1986年底，ISO 和ITU-T 成立了联合图像专家小组(Joint Photographic Experts Group ，JPEG)，该小组近年来一直致力于静止图像压缩算法的标准化工作。1991年3月正式提出ISO CD10918号建议草案“连续色调静止图像的数字压缩编码”(通常简称为JPEG 标准)，这是第一个适用于连续色调、多级灰度、彩色或黑白静止图像的国际标准。 JPEG 标准提供了一种无损编码的模式和3种有损编码模式(基于DCT 的顺序模式、基于DCT 的渐进模式、层次模式)。所有符合JPEG 的 遍解码器都必须支持基准模式，其他模式可作为选择项根据不同的应用目的来取舍。基准模式编解码框图如图1所示。 尽管JPEG 建议主要是应用于静止图像的编码技术，但是在某些场合也可将它应用于视频编辑系统。此时JPEG 把视频序列中的每一帧当作一幅静止图像来处理，这就是所谓的Motion JPEG 的处理方法。 1.3 JPEG-LS 标准 JPEG 组织从1994年开始征集新的无损/近无损(简称JPEG-LS)算法提案，并于1998年2月作 图1 JPEG 基准模式遍解码框图
数字图像压缩技术
数字图像压缩技术 二、JPEG压缩 负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”（JointPhotographicExpertGroup,简称JPEG），于1989年1月形成 了基于自适合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压缩原理及特点 JPEG算法中首先对图像实行分块处理，一般分成互不重叠的大小的块，再对每一块实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，根据量化表实行量化，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，然后实行哈夫曼编码。JPEG的特点如下： 优点：（1）形成了国际标准；（2）具有中端和高端比特率上的良好 图像质量。 缺点：（1）因为对图像实行分块，在高压缩比时产生严重的方块效应；（2）系数实行量化，是有损压缩；（3）压缩比不高，小于502。 JPEG压缩图像出现方块效应的原因是：一般情况下图像信号是高度非平稳的，很难用Gauss过程来刻画，并且图像中的一些突变结构例如 边缘信息远比图像平稳性重要，用余弦基作图像信号的非线性逼近其 结果不是最优的3。 2．JPEG压缩的研究状况及其前景2 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 来提出了很多改进方法，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实行编码。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实行零树编码。 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，所以在今后的研究中，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实行压缩。 三、JEPG2000压缩 JPEG2000是由ISO/IECJTCISC29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 JPEG2000编解码系统的编码器和解码器的框图如图1所示4。 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基础上再提升 10%~30%，而且压缩后的图像显得更加细腻平滑。对于当前的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，能够对图像实行有损和无损压缩。现在网络上的JPEG图像下载时是按“块”传输的，而JPEG2000格式
基于MATLAB 的图像压缩处理其实现
基于MATLAB 的图像压缩处理及其实现 一．图像压缩的概念 从实质上来说，图像压缩就是通过一定的规则及方法对数字图像的原始数据进行组合和变换，以达到用最少的数据传输最大的信息。 二．图像压缩的基本原理 图像数据之所以能被压缩，就是因为数据中存在着大量冗余信息，另外还有相当数量的不相干信息，这为数据压缩技术提供了可能。 数据压缩技术就是利用数据固有的冗余性和不相干性，将一个大的数据文件转化成较小的文件，图像技术压缩就是要去掉数据的冗余性。 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。 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。
三．图像的编码质量评价 在图像编码中，编码质量是一个非常重要的概念，怎么样以尽可能少的比特数来存储或传输一幅图像，同时又让接收者感到满意，这是图像编码的目标。对于有失真的压缩算法，应该有一个评价准则，用来对压缩后解码图像质量进行评价。常用的评价准则有两种：一种是客观评价准则；另一种是主观评价准则。主观质量评价是指由一批观察者对编码图像进行观察并打分，然后综合所有人的评价结果，给出图像的质量评价。而对于客观质量评价，传统的编码方法是基于最小均方误差(MSE)和峰值信燥比(PSNR)准则的编码方法，其定义如下 MSE= (1) PSNR=101g( (2) 式中：Nx，Nr图像在x方向和Y方向的像素数，f(i,j)——原图像像素的灰度值，f(i,j)--处理后图像像素的灰度值。对于主观质量，客观质量评价能够快速有效地评价编码图像的质量，但符合客观质量评价标准的图像不一定具有较好的主观质量，原因是均方误差只是从总体上反映原始图像和压缩图像的差别，但对图像中的所有像点同等对待，因此并不能反映局部和人眼的视觉特性。对于图像信号，人眼是最终的信号接受者，因此在压缩时不仅要以MSE作为评价标准，还应当考虑到人的主观视觉特性。
0016算法笔记——【动态规划】图像压缩问题
0016算法笔记——【动态规划】图像压缩问题 1、问题描述： 在计算机中，常用像素点的灰度值序列{p1,p1,……p n}表示图像。其中整数p i,1<=i<=n，表示像素点i的灰度值。通常灰度值的范围是0~255。因此最多需要8位表示一个像素。 压缩的原理就是把序列{p1,p1,……pn}进行设断点，将其分割成一段一段的。分段的过程就是要找出断点，让一段里面的像素的最大灰度值比较小，那么这一段像素(本来需要8位)就可以用较少的位(比如7位)来表示，从而减少存储空间。 b代表bits,l代表length,分段是，b[i]表示每段一个像素点需要的最少存储空间(少于8位才有意义)，l[i]表示每段里面有多少个像素点，s[i]表示从0到i压缩为一共占多少存储空间。 如果限制l[i]<=255,则需要8位来表示l[i]。而b[i]<=8，需要3位表示b[i]。所以每段所需的存储空间为l[i]*b[i]+11位。假设将原图像分成 m段，那么需要位的存储空间。 图像压缩问题就是要确定像素序列{p1,p1,……pn}的最优分段，使得依此分段所需的存储空间最小。 2、最优子结构性质
设l[i],b[i],1<=i<=m是{p1,p1,……p n}的一个最优分段，则l[1],b[1]是{p1,……,p l[1]}的一个最优分段，且l[i],b[i],2<=i<=m是{p l[1]+1,……,p n}的一个最优分段。即图像压缩问题满足最优子结构性质。 3、递推关系 设s[i],1<=i<=n是像素序列{p1,p1,……p i}的最优分段所需的存储位数，则s[i]为前i-k个的存储位数加上后k个的存储空间。由最优子结构性质可得： ，式中 4、构造最优解 数组l[i],b[i]记录了最优分段所需的信息最优分段的最后一段的段长度和像素位数分别存储在l[n]和b[n]中,其前一段的段长度和像素位数存储于l[n-l[n]]和b[n-l[n]]中，依此类推，可在O(n)时间内构造最优解。 算法具体实现代码如下： [cpp]view plain copy 1.//3d7 动态规划图像压缩问题 2.#include "stdafx.h" 3.#include
JPEG2000图像压缩算法标准剖析
JPEG2000图像压缩算法标准 摘要：JPEG2000是为适应不断发展的图像压缩应用而出现的新的静止图像压缩标准。本文介绍了JPEG2000图像编码系统的实现过程, 对其中采用的基本算法和关键技术进行了描述，介绍了这一新标准的特点及应用场合，并对其性能进行了分析。 关键词：JPEG2000；图像压缩；基本原理；感兴趣区域 引言 随着多媒体技术的不断运用，图像压缩要求更高的性能和新的特征。为了满足静止图像在特殊领域编码的需求，JPEG2000作为一个新的标准处于不断的发展中。它不仅希望提供优于现行标准的失真率和个人图像压缩性能，而且还可以提供一些现行标准不能有效地实现甚至在很多情况下完全无法实现的功能和特性。这种新的标准更加注重图像的可伸缩表述。所以就可以在任意给定的分辨率级别上来提供一个低质量的图像恢复，或者在要求的分辨率和信噪比的情况下提取图像的部分区域。 1.JPEG2000的基本介绍及优势 相信大家对JPEG这种图像格式都非常熟悉，在我们日常所接触的图像中，绝大多数都是JPEG格式的。JPEG的全称为Joint Photographic Experts Group，它是一个在国际标准组织(ISO)下从事静态图像压缩标准制定的委员会，它制定出了第一套国际静态图像压缩标准：ISO 10918－1，俗称JPEG。由于相对于BMP等格式而言，品质相差无己的JPEG格式能让图像文件“苗条”很多，无论是传送还是保存都非常方便，因此JPEG格式在推出后大受欢迎。随着网络的发展，JPEG的应用更加广泛，目前网站上80％的图像都采用JPEG格式。 但是，随着多媒体应用领域的快速增长，传统JPEG压缩技术已无法满足人们对数字化多媒体图像资料的要求：网上JPEG图像只能一行一行地下载，直到全部下载完毕，才可以看到整个图像，如果只对图像的局部感兴趣也只能将整个图片载下来再处理；JPEG格式的图像文件体积仍然嫌大；JPEG格式属于有损压缩，当被压缩的图像上有大片近似颜色时，会出现马赛克现象；同样由于有损压缩的原因，许多对图像质量要求较高的应用JPEG无法胜任。 JPEG2000是为21世纪准备的压缩标准，它采用改进的压缩技术来提供更高的解像度，其伸缩能力可以为一个文件提供从无损到有损的多种画质和解像选择。JPEG2000被认为是互联网和无线接入应用的理想影像编码解决方案。 “高压缩、低比特速率”是JPEG2000的目标。在压缩率相同的情况下，JPEG2000的信噪比将比JPEG提高30%左右。JPEG2000拥有5种层次的编码形式：彩色静态画面采用的JPEG 编码、2值图像采用的JBIG、低压缩率图像采用JPEGLS等，成为应对各种图像的通用编码方式。在编码算法上，JPEG2000采用离散小波变换（DWT）和bit plain算术编码（MQ coder）。此外，JPEG2000还能根据用户的线路速度以及利用方式(是在个人电脑上观看还是在PDA上观看)，以不同的分辨率及压缩率发送图像。 JPEG2000的制定始于1997年3月，但因为无法很快确定算法，因此耽误了不少时间，直到2000年 3 月，规定基本编码系统的最终协议草案才出台。目前JPEG2000已由ISO和
多媒体图像压缩技术
多媒体图像压缩技术 2010级电子信息科学与技术刘小辉2010271022 摘要：随着计算机多媒体技术的不断发展，人们期望更高性能的图像压缩技术的出现。图像压缩是用最少的数据量来表示尽可能多的原图像的信息。多媒体数据压缩技术是现代网络发展的关键性技术之一。由于图像和声音信号中存在各种各样的冗余，为数据压缩提供了可能。数据压缩技术有无损压缩缩和有损压缩两大类，这些压缩技术又各有不同的标准。 Abstract:With the ever-growing multimedia technology, people are looking for ward to new image compression technologies with better performances. Image compression with the least amount of data is represented as much information of original image .Multimedia data compression technology is the modern network development of the key technology of. Because of the image and sound signal in the presence of various kinds of redundancy, compression of data is possible. Data compression technology of lossless and lossy compression two categories, these compression techniques and different standards. 关键字（Keyword）：多媒体数据压缩技术（Multimedia data compression technology） 无损压缩和有损压缩（Lossless and lossy compression） 图像和声音信号（The image and sound signal） 最少的数据量（The least amount of data） 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
图像压缩技术介绍.
图像压缩技术介绍 由于图像和视频本身的数据量非常大，给存储和传输带来了很多不便，所以图 像压缩和视频压缩得到了非常广泛的应用。比如数码相机、USB摄像头、可视电话 、视频点播、视频会议系统、数字监控系统等等，都使用到了图像或视频的压缩技术。 常用的图像的压缩方法有以下几种： 1、行程长度编码（RLE） 行程长度编码（run-length encoding）是压缩一个文件最简单的方法之一。 它的做法就是把一系列的重复值（例如图象像素的灰度值）用一个单独的值再加上 一个计数值来取代。比如有这样一个字母序列aabbbccccccccdddddd它的行程长度编码就是2a3b8c6d。这种方法实现起来很容易，而且对于具有长重复值的串的压缩编码很有效。例如对于有大面积的连续阴影或者颜色相同的图象，使用这种方法压 缩效果很好。很多位图文件格式都用行程长度编码，例如TIFF，PCX，GEM等。 2、LZW编码 这是三个发明人名字的缩写（Lempel，Ziv，Welch），其原理是将每一个字节的值都要与下一个字节的值配成一个字符对，并为每个字符对设定一个代码。当同 样的一个字符对再度出现时，就用代号代替这一字符对，然后再以这个代号与下个 字符配对。 LZW编码原理的一个重要特征是，代码不仅仅能取代一串同值的数据，也能够代替一串不同值的数据。在图像数据中若有某些不同值的数据经常重复出现，也能找到 一个代号来取代这些数据串。在此方面，LZW压缩原理是优于RLE的。 3、霍夫曼编码 霍夫曼编码（Huffman encoding）是通过用不固定长度的编码代替原始数据来实现的。霍夫曼编码最初是为了对文本文件进行压缩而建立的，迄今已经有很多变体。它的基本思路是出现频率越高的值，其对应的编码长度越短，反之出现频率越 低的值，其对应的编码长度越长。 霍夫曼编码很少能达到8∶1的压缩比，此外它还有以下两个不足：①它必须精确地统计出原始文件中每个值的出现频率，如果没有这个精确统计，压缩的效果就 会大打折扣，甚至根本达不到压缩的效果。霍夫曼编码通常要经过两遍操作，第一 遍进行统计，第二遍产生编码，所以编码的过程是比较慢的。另外由于各种长度的 编码的译码过程也是比较复杂的，因此解压缩的过程也比较慢。②它对于位的增 删比较敏感。由于霍夫曼编码的所有位都是合在一起的而不考虑字节分位，因此增 加一位或者减少一位都会使译码结果面目全非。 4、预测及内插编码
图像压缩方法综述
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
图像压缩技术文档
J P E G 标准是由国际标准化组织ISO和国际电话电报咨询委员会CCITT为静止图像所建立的第一个国际数字图像压缩标准，它是一个适用范围很广的通用标准，既可以用于灰度图像，又可以用于彩色图像，可以支持各种应用。例如在计算机技术中，基于JPEG 有损压缩的数字水印算法，和嵌入式系统中的JPEG 分层压缩等。在JPEG 各类图像压缩算法中，基于离散余弦变换的图像压缩编码过程称为基本顺序过程，它应用于绝大多数图像压缩场合，并且它能在图像的压缩操作中获得较高的压缩比，并且重构图像与源图像的视觉效果基本相同。 基本原理 基于DCT 顺序型工作模式的JPEG 压缩算法系统的编码器与解码器的结构如图1 所示，量化编码是在进行了二元D C T 的系数量化后，且熵编码部分使用Huffman 编码方法。 图1 系统结构图 1 色彩变换与部分数据取样 色彩变换将计算机屏幕显示使用的RGB 色彩数据按照（1 ）式给定的关系，转换成JPEG
中使用的YCbCr 数据，其中Y 是颜色的亮度，CbCr 是色调。 Y=0.2999R+0.5870G+0.1140B Cb = -0.1687R-0.3313G+0.5000B+128 (1) Cr = 0.5000R-0.4187G-0.0813B+128 在取样部分，考虑到人眼对图像的亮度变化敏感，而对颜色的变化迟钝。因此，对反映颜色变化的色调信息只取其部分数据进行处理。本文的JPEG 格式采用的部分取样方式为Yuv411，即每取4 个Y 数据，只取一个Cb 数据和一个Cr 数据。因此，原数据在尚未编码时，已获得50% 的压缩。 2 利用DCT 对空间频率的变换 离散余弦变换(DCT)实现将一组光强数据转换成频率数据。在压缩时，将源图像数据分成8*8 像素构成的像块的集合。经过零偏置将每一取样值从0～255 转为-128～+127,再做DCT 处理。DCT 将每个数据单元的值转换为64 个DCT 系数Svu,其中S00 称为直流系数,其余63 个系数称为交流系数。解压缩是正向变换的反过程。D C T 和IDCT 分别由公式(2）和公式（3）实现。 770 01(21)(21)(,)()()(,)cos cos 41616i j i u j v F u v C u C v f i j ππ==++????=????????∑∑ (2) 7700 1(21)(21)(,)()()(,)cos cos 422u v x u y v f i j C u C v F u v N N ππ==++????=????????∑∑ (3) 上式中(),()C u C v = (当u ，v=0时) (),()1C u C v = (其他情况) 3 量化和熵编码 直流分量和各交流分量可用不同量化间隔量化，低频分量量化得细，高频分量量化得粗。Y 、U 、V 也可用不同的量化表，Y 细量化，U 、V 粗量化。JPEG 规范中，Y 数据和Cb 、Cr 数据各有一个8 × 8 的推荐量化表，根据具体要求可以构造专用的量化表，但量化过程和逆量化过程应使用同样的量化表。量化是在图像文件品质与压缩比例之间做一选择的重要过程，而这也就是JPEG 所谓的失真压缩方式。经量化处理后的数据，应用平均压缩比最高的Huffman 码进行熵编码。 经过上述过程后可得到压缩图像。
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
Matlab的图像压缩技术
Matlab的图像压缩技术 一．目的要求 掌握Matlab图像图像压缩技术原理和方法。理解有损压缩和无损压缩的概念，了解几种常用的图像压缩编码方式，利用matlab进行图像压缩算法验证。二．实验内容 1、观察颜色映像矩阵的元素 >> hot(8) ans = 0.3333 0 0 0.6667 0 0 1.0000 0 0 1.0000 0.3333 0 1.0000 0.6667 0 1.0000 1.0000 0 1.0000 1.0000 0.5000 1.0000 1.0000 1.0000 数据显示第一行是1/3红色，最后一行是白色。 2、pcolor显示颜色映像 >> n=16; >> colormap(jet(n)); >> pcolor([1:n+1;1:n+1]); >> title('Using Pcolor to Display a Color )Map'); 图2 显示颜色映像
3、colorbar显示当当前坐标轴的颜色映像>> [x,y,z]=peaks; >> mesh(x,y,z); >> colormap(hsv); >> axis([-3 3 -3 3 -6 8]); >> colorbar; 图3 显示当前坐标轴的颜色映像4、图像格式转换 g=rgb2gray(I); g=rgb2gray(I); >> imshow(g),colorbar; 图4-1 原图像saturn.png
图4-2转换后的图像 5、求解图像的二唯傅里叶频谱 I=imread('cameraman.tif'); >> imshow(I) >> J=fftshift(fft2(I)); >> figure; >> imshow(log(abs(J)),[8,10]) 图5-1 原图像cameraman.png
JPEG图像压缩算法及其实现
一、JEPG压缩算法（标准） (一)JPEG压缩标准 JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一个由ISO/IEC JTC1/SC2/WG8和CCITT VIII/NIC于1986年底联合组成的一个专家组，负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准。迄今为止，该组织已经指定了3个静止图像编码标准，分别为JPEG、JPEG-LS和JPEG2000。这个专家组于1991年前后指定完毕第一个静止图像压缩标准JPEG标准，并且成为国际上通用的标准。JPEG标准是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准，既可用于灰度图像又可用于彩色图像。 JPEG专家组开发了两种基本的静止图像压缩算法，一种是采用以离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT)为基础的有损压缩算法，另一种是采用以预测技术为基础的无损压缩算法。使用无损压缩算法时，其压缩比比较低，但可保证图像不失真。使用有损压缩算法时，其算法实现较为复杂，但其压缩比大，按25：1压缩后还原得到的图像与原始图像相比较，非图像专家难于找出它们之间的区别，因此得到了广泛的应用。 JPEG有4种工作模式，分别为顺序编码，渐近编码，无失真编码和分层编码，他们有各自的应用场合，其中基于顺序编码工作模式的JPEG压缩系统也称为基本系统，该系统采用单遍扫描完成一个图像分量的编码，扫描次序从左到右、从上到下，基本系统要求图像像素的各个色彩分量都是8bit，并可通过量化线性地改变DCT系统的量化结果来调整图像质量和压缩比。下面介绍图像压缩采用基于DCT的顺序模式有损压缩算法，该算法下的JPEG压缩为基本系统。 (二)JPEG压缩基本系统编码器 JPEG压缩是有损压缩，它利用了人的视觉系统的特性，将量化和无损压缩编码相结合来去掉视觉的冗余信息和数据本身的冗余信息。基于基本系统的JPEG压缩编码器框图如图1所示，该编码器是对单个图像分量的处理，对于多个分量的图像，则首先应将图像多分量按照一定顺序和比例组成若干个最小压缩单元（MCU），然后同样按该编码器对每个MCU各个分量进行独立编码处理，最终图像压缩数据将由多个MCU压缩数据组成。 图1 JPEG压缩编码器结构框图
浅析动态图像采集压缩技术
浅析动态图像采集压缩技术 【摘要】在互联网飞速发展和广泛普及的今天，在实战中的具体功能、实际威力以及真实效果，使决策者和科技人员获得动态和感性的认识，有身临其境之感。在工业上，需要对一些多变的、有毒的、人类不宜久留的场合进行监测。在医疗上，则需要一些高级专家对异地的病人进行诊断和治疗，这些都是基于高保真实时准动态图像采集压缩和远程传输技术的综合实现。 1 系统设计思想 本系统的设计目标是基于互联网实现远程站点之间的高保真准动态图像的实时传输。整个系统贯彻如下设计思想：发送站点和接收站点都具有对图像质量的控制功能，以适应互联网传输率不稳定的情况；对图像采用多种类型的压缩技术，以适应不同的图像分辨率和环境要求；在互联网信道传输率较差时，能够启动自适应功能。 2 系统设计中的关键技术和优化策略 2.1 视频采集技术分析和选择 为了实时视频采集，需要安装相应的视频采集设备。即视频采集卡和摄像头等。并需要安装相应的驱动软件来支持这些设备的运行。 实际运行过程表明，上述分析是正确的。本系统设计中采用了overlay模式。这一选择对稳定性起到了较好的优化作用。 2.2 视频压缩、解压缩技术的优选和优化 针对视频应用中可能遇到的各种情况，本系统的压缩、解压缩模块设计采用三种压缩方案，使用时可以从中选择一种，以适应不同环境和不同需求。 一是国际通用的高压缩比方案H.263，该方案压缩比高，但图像质量较差，适用于网络传输性能较差的情况，该方案大体符合现场图像的处理要求。二是图像压缩质量最好、算法最先进的MPEG-4方案，该方案图像质量好，但压缩比较低，适用于网络传输性能良好的情况。三是在H.263的基础上作了较大幅度修改和优化的TH.263方案，该方案在压缩比与H.263相近的情况下，图像质量有明显改善。TH.263方案是在对H.263深入分析基础上实施的。通过分析H.263的整个系统程序，得到其设计思想如下：首先将采集到的原始图像划分成8×8的宏块，然后判断此帧是不是关键帧。如果是关键帧，则对每个宏块作DCT （Discrete Cosine Transform）变换，对变换后的视频数据采用视觉能够接受的量化比量化，量化后许多高频分量将变成零，为了最大限度提高压缩编码效果，采用Z形扫描技术将其重新组合，然后对组合串做行程编码，最后对得到的结果进行哈夫曼编码；如果是非关键帧，则对每个宏块先进行运动矢量的计算，然后
引入视觉注意机制可变分辨率的遥感图像压缩
2014，50（20）1引言遥感图像的发展极大地拓宽了人类的视野和视觉能力，因其具有作用距离远、覆盖范围广、执行效率高等方面的优点，在农业、军事、环境、水文、大气等方面都有着巨大的应用前景。随着遥感技术的迅速发展，所获得的图像分辨率越来越高，而目前的数据传输速率无法满足要求，这需要对遥感图像压缩处理。由于遥感图像的相关性较弱，纹理细节丰富信息量大，采用传统的算法都存在着不同程度上的局限性，如差分脉冲编码调制压缩率不高；矢量量化方法的计算复杂度随着图像的维数的上升而急剧增加；JPEG 存在方 块效应等。图像变换编码大多采用小波变换编码[1-2]，这是一种基于块的编码方法，对内存要求低，可并行处理，但要将图像分成很多小方块，在压缩比略高时就出现方块，丢失图像的一些细节信息，因而在对图像清晰度要求较高时，压缩率有限。 然而，由于遥感图像的覆盖范围广的特点，图像中 包含了大量的山川、农田、湖泊、草原等区域，而真正有意义的目标如道路、桥梁、机场占的比例很小[3]，所以如果对不重要的区域采用较高的压缩比，同时对重要的目引入视觉注意机制可变分辨率的遥感图像压缩 魏龙生，罗大鹏，王新梅 WEI Longsheng,LUO Dapeng,WANG Xinmei 中国地质大学（武汉）机械与电子信息学院，武汉430074 Faculty of Mechanical and Electronic Information,China University of Geosciences,Wuhan 430074,China WEI Longsheng,LUO Dapeng,WANG Xinmei.Variable resolution remote sensing image compression based on visual attention https://www.360docs.net/doc/9c9017693.html,puter Engineering and Applications,2014,50（20）：5-9. Abstract ：Image compression is one of important research fields in remote sensing image processing.Existing compression methods either miss important details or adopt low compression rate,which can not meet the actual needs of the application and it is difficult to achieve real-time processing requirements.This paper proposes a remote sensing image compression method based on visual attention mechanism.Various compression ratios are adopted according to the different saliency regions.By this method,it not only achieves high compression ratios for entire image,but also keeps high resolution for important regions.Experimental results indicate that in first few saliency regions,the image compression performance indicators of the method are better than that of conventional methods. Key words ：visual attention;remote sensing image;compression encoding;variable resolution 摘要：图像压缩是遥感图像处理的重要研究领域，现有的压缩方法要么丢失重要的细节信息，无法满足实际的应用需要，要么压缩率过低，难以达到实时处理的要求。将视觉注意机制引入到遥感图像压缩中，对不同的显著性区域采用不同的压缩率，这样不仅可以对整个遥感图像达到一个高的压缩率，而且还可以保持重要区域的高分辨率，实现了可变分辨率的图像压缩。实验结果表明在前几个显著性区域中，该方法得到的图像压缩性能指标优于传统压缩方法得到的性能指标。 关键词：视觉注意；遥感图像；压缩编码；可变分辨率 文献标志码：A 中图分类号：TP391.41doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1401-0222 基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金（No.CUG110818，No.CUGL130223）；国家自然科学基金（No.61302137）；湖北省自 然科学基金（No.2013CFB403）。 作者简介：魏龙生（1981—），男，博士，讲师，主要研究方向：视觉注意、图像处理、遥感影像解译等；罗大鹏（1978—），男，博士，副 教授，主要研究方向：计算机视觉、模式识别与智能系统、机器学习；王新梅（1979—），女，博士，讲师，主要研究方向：时 滞系统稳定性分析与控制、人工智能与专家系统、视觉伺服。E-mail ：weilongsheng@https://www.360docs.net/doc/9c9017693.html, 收稿日期：2014-01-15修回日期：2014-05-08文章编号：1002-8331（2014）20-0005-05 CNKI 网络优先出版：2014-05-22,https://www.360docs.net/doc/9c9017693.html,/kcms/doi/10.3778/j.issn.1002-8331.1401-0222.html Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 5
图像压缩毕业设计.
XXXXXXX大学毕业设计 图像压缩编码系统设计实现(B) Design and Implementation of Image Compression Encoding System (B) 2011 届电气与电子工程学院 专业电气工程及其自动化 学号 xxxxxoooo 学生姓名 xxxxxx 指导教师 xxxxxxxx 完成日期 2011年 6 月 2 日
毕业设计成绩单
毕业设计任务书
毕业设计开题报告
摘要 近年来，随着现代通信技术、计算机技术、网络技术和信息处理技术的迅速发展，人们对各种信息的需求也不断增长，尤其是图像和多媒体信息。未经处理的图像信号的数据量是很大的，使得图像信息的传输，处理和存储都受到一定的限制。因此，研究高效的图像数据压缩编码方法，即怎样处理，组织图像数据，在应用领域中的作用是至关重要的，图像压缩编码技术已经成为多媒体及通讯领域中很关键的技术之一。编码技术是图像压缩的基础，利用信息编码对图像进行压缩，使图像便于传输、存储。本文就是运用编码技术中的游程长度编码对二值图像进行压缩的。压缩前，先将图像转换成二值图像，然后再进行压缩，这样就达到很好的压缩效果。最后通过MATLAB 进行仿真，来验证方案的合理性和可行性。 关键词：图像压缩二值图像MATLAB游程长度编码
Abstract Along with the rapid development of modern communication technology, computer technology, the network technology and information processing technology, rising incomes have created sharp growth in demand for some information especially image and multi-media resources, in recent years. Untreated image signal data quantity is big, which makes image information transmission, processing and storage are certain limits. Therefore, the effective image data compression coding method, i.e. how to deal with, the organization image data, the role in applications is of vital importance, image compression technology has become multimedia and communication field a key technical one. Therefore, the effective image data compression coding method, i.e. how to handle, organization the image data, the role in applications is of vital importance, image compression technology is one of key technicals in multimedia and communication field. Encoding technology is the basis of image compression, use the information encoding to do image compression, which make the image facilitate transmission and memory. This paper is to use the run-length encoding technology of length coding binary image compression. before compression, make the image become binary image, thus which can reach good compression effect. Finally through MATLAB, and simulation to verify the rationality and feasibility of schemes. Key words：image compression binary image MATLAB run-length length coding