图像编码与压缩技术

图像编码与压缩技术

摘要：本文首先介绍了图像编码的可行性，随后阐述了图像编码压缩的发展历程，介绍了图像编码压缩的方法，并对图像压缩方法进行了比较，最后对图像编码压缩技术进行了展望。

Abstract

In this paper, we first introduce the feasibility of image coding, then describes the development process of image coding and compression, image compression coding method is introduced, and the image compression methods are compared, finally, the image compression coding technology is prospected.

关键字：图像编码压缩；变换编码；行程编码；高压缩比

一．引言

图像是客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真，是人类社会活动中最常用的信息载体[1]。据统计，一个人获取的信息大约有75%来自视觉[2]，所以说图像对于人类生活来说十分重要，一种好的图像处理方法能使人类生活更加便捷和丰富多彩。图像的大小，图像通过什么方式传输，图像储存在哪里等因素都会引起图像的失真，所以必须对图像进行一些处理，这些处理主要是利用数学运算加工图像，减少图像的失真，便于图像传输和保存，使人们收到清晰的图像。图像编码与压缩技术是数字图像处理最重要的技术之一。

随着科技的快速发展，人们对信息的需求量和质量要求的提高，图像编码与压缩技术变得越来越重要。图像的数据量非常大，因此图像的存储和传输也随着变得困难。利用数字图像编码技术处理图像后，这些问题也就迎刃而解了。图像中包含很多冗余信息，如空间冗余、知识冗余、信息熵冗余、视觉冗余等，而人眼识别不了这种信息，根据这一现象，压缩图像数据的难度不大。

二．图像编码与压缩技术的发展历程

图像编码与压缩技术发展历程现阶段可以分为三个时期。第一阶段，图像编码压缩技术刚刚开始研究，实验设备、技术等方面的并不发达，人们对图像编码压缩的研究重心放在这方面的理论知识上，在实验上的研究进展不大。在这一阶段，许多关于图像编码压缩理论知识方面的研究成果被提出，如霍夫曼（Hufman）编码、预测编码和变换编码[3]。

第二阶段，人们对图像压缩编码的热情日益高涨，意识到仅在纸上推理是远远不够的，研究这们技术的最终目的还是使其能应用到生活实际中来，便捷人们的生活，加上科技的发展，实验条件的改善，此时，研究者们逐渐将重心放在实验中对图像压缩编码的研究。1966年，J.B.O Neal花费大量时间和精力，，通过实验研究分析差分脉冲编码调制和脉冲编码调制，并得出它们之间的差异。在这次实验中的大量实验数据为他之后对线性预测码的研究提供了条件，并取得了很好的成绩，促进了图像编码压缩技术的发展。1969年是数字图像编码与压缩技术发展历史中的一个加速点，在这一年，在众人的呼声中，第一次图像编码会议顺利召开。在这次会议上研究者们相互交流，共同探讨，促进了数字图像编码与压缩技术算法的研究快速发展，人们增强了对数字图像编码压缩的热情。在这次会议之后，许多图像编码压缩方法陆续被成功研究并推行，如离散哈德玛变换、离散斜变换等[4]。这些编码压缩方法在生活被广泛应用，便捷了人们的生活，节约了成本。但是因为实验方面的研究刚刚起步，

这些编码方法还是有一些缺陷，并不那么完善。例如，经过处理后的图像压缩效果不是很好，复原出来的图像和原图像的差异比较大等。

第三阶段，图像压缩效果更好的编码压缩方法被研究出来，图像压缩技术也进入了另一繁荣阶段，比较显著的成就有以下几个。1987年Mflat统一小波变换的构造方法，在这之前，小波变换的构造方法很多，这导致在进行构造小波变换时，众说纷纭，各说各的好，不利于进行图像压缩技术之间的交流。Mflat在这方面主要做的工作是在小波变换中引入多尺度思想，以此达到统一构造方法的目的。另一标志性事件是1998年Bansley和Sloan提出分形图像编码压缩方法，这种方法极具创新性，突破了传统图像编码压缩方法的禁锢，在进行图像压缩时压缩比高，同时也为之后的分形编码改进算法奠定了基础。

20世纪90年代末期，一种具有阶段性突破的图像压缩编码方法被提出，即基于零树的编码方法。这种方法中利用的是在同方向子带中，小波系数具有相似性的特点。在这种图像编码压缩方法的基础上加以改进，嵌入式零树小波变换编码算法、分层小波树集合分割算法[6]被研究出来。小波变换因其独特的优势，人们在进行图像编码压缩研究时广泛应用小波变换，国际图像压缩标准中的核心算法就是小波变换。

近年来，图像编码压缩技术的优越性日益显现，人们充分引起了对其的重视，图像编码压缩技术发展速度进一步加快，在众多领域显现出了不可替代的重要作用。越来越多的图像编码标准被制定推行，规范图像编码压缩过程，减少研究者们讨论过程中的分歧。例如，JPEG 和JPEG2000是对静止图像制定的标准[7]。图像编码压缩方法发展的同时，带动了其他领域的发展，为其他领域的研究提供了有利条件。例如，通过图像编码压缩，使得广播电视，计算机，电话等领域之间的交流更加顺畅，加快了它们之间的交流，为这些领域之间的合作提供的可能，一种各个领域协调合作发展的新环境正在形成[8]。

三．图像编码与压缩方法

图1展现的是数字系统传输模型[9]，对信源的编码包括信源编码和信源解码两个过程，对信道的编码包括信道编码和信道解码两个过程。信源编码和信道编码是信息论中两个重要的课题，信道编码能降低信息传输的失真率，信源编码能提高信息传输的有效性。信源编码的核心思想是在满足信源无失真传输的条件下，通过信源编码方法对信源进行处理，使码元序列长度最短。

图1 数字系统传输模型

压缩图像能大幅度地降低图像的内存大小，但图像压缩也伴随着图像质量的降低。所以在实际应用中因根据实际需要选择合适的压缩比，在提高传输效率的同时保障图像的质量。图像编码压缩分为无误差编码和有误差编码。一副图像中含有大量无用的冗余信息，正因为这一点，才为图像的压缩的实现提供了可能。在图像编码压缩过程只删掉其中的冗余信息的