基于变换的图像压缩编码-内容简介

基于变换的图像压缩编码技术的研究

通信工程09250323 xxx 指导老师 xxx 教授

摘要

由于图像数据具有较多的冗余性和不相干性，所以对图像可以进行压缩处理。图像可以通过熵编码和变换编码等方法来实现压缩，文中主要针对变编码对图像进行压缩。本文首先介绍了图像压缩编码的基础概念和理论知识，然后详细地介绍了变换编码所涉及到的一些基本理论知识；紧接着利用MA TLAB软件对多种图像变换进行了仿真实现和结果分析；并且在图像离散余弦变换和小波变换的基础上，对同一幅图像进行了压缩仿真。论文最后对每一种压缩方式都做了详细的分析，通过不同压缩方式之间的比较，从而得出各自的优缺点。

关键词：图像压缩；变换编码；小波变换；离散余弦变换

Abstract

Because the image data has more of redundancy and incoherence, so the image can be compressed. Images can be through the entropy coding and transform coding method to achieve compression, This paper is mainly aimed at variable coding to compress the image. Firstly, this paper introduces the basic concept of image compression coding and theoretical knowledge, After theoretically in detail introduced the transform coding involved 2 d Fourier transform, discrete cosine transform, discrete wavelet transform, discrete Walsh - hadamard transform and entropy coding are some of the basic theoretical knowledge; Then each of the above transformation methods are simulated; finally, Thesis mainly by using the software of MATLAB Implementation of Wavelet transform and discrete cosine transform compression simulation was carried out on the same image compression. Paper finally made detailed for each compression method in the analysis, through the comparison between different compression methods, and concluded the advantages and disadvantages of each.

Keywords: Image Compression; Transform Coding; Wavelet Transform; Discrete Cosine Transform

一、概述

(一) 图像压缩技术研究的目的和意义

近些年来，图像技术发展十分迅速，这也推动了多媒体娱乐、多媒体通信、数码产品等各类与图片和视频相关的产品的发展。图像信息的数据量非常的大，随着各种成像设备的分辨率的不断提高，单幅图像所包含的数据量也越来越大，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，必须对图像进行压缩处理。数字图像压缩编码的目的就是要以尽可能少的比特数来表征图像，同时保持恢复图像的质量，对图像编码和解码算法的研究，己经受到人们越来越多的关注，成为近些年信息技术中的热点[1]。

（二）图像压缩的可行性

图像压缩的目的是为了减少需要保存或传输的数据量，由于原始图像中的数据量的大小与其携带的信息量并不相等，我们可以通过除去原始图像中的没有携带信息的数据(冗余信息和不相干信息)以达到压缩的目的。一般来说，图像数据中存在以下几种冗余：编码冗余，知识冗余，视觉冗余。采取一定的策略从原始信息中找出并去掉这些冗余中的一种或几种，就可已达到压缩的目的。允许图像编码有一定的失真，也是图像可压缩的一个重要原因[1][2]。

二、图像压缩系统结构及工作原理

（一）图像压缩系统结构

图像压缩系统的一般构成如图1所示

图1图像压缩系统的一般构成

信源编码：完成原始数据的压缩与编码，主要解决有效性问题。

信道编码：为了抗干扰，增加一些容错、校验位，实际上是有规律地增加传输数据的冗余，以便于消除传输过程中增加的随机信号，主要解决可靠性问题。

信道：传输数据（信息）的手段。如Internet 、广播、通讯、可移动介质等[1]。

（二）图像压缩编码的工作原理

对图像数据的压缩可通过对图像的编解码来实现。这个过程如图 1 所示，它实际上包含以下两个步骤：

（1）通过对原始图像的编码以达到减少数据量的目的（压缩过程），所获得的编码结果并不一定是图像形式，但可用于存储和传输。

（2）为了实际应用的需要对编码结果进行解码，得到解码图像（恢复了图像形式）以使用。

本文主要针通过变换编码对图像进行压缩，在本文中选择了DCT 、DWT 两种变换对图像进行压缩，所以下文将详细说明基于DCT 和DWT 变换的图像压缩原理。

三、基于DCT 的图像压缩技术

（一）基于DCT 压缩图像的基本原理

DCT 压缩图像的基本原理是：首先将输入图片分割成8×8或16×16的小块，然后计算每一小块的二维离散余弦变换，进行量化、编码；然后重组这些小块成为一幅图像，这样就完成了对这一幅图像的压缩；通常，经过变换后大部分DCT 系数都近视为0，因此这些系数对于重构的影响很小，可以忽略不

计。实际上图像通过离散余弦变换，本身就是对图像进行压缩的过程[1]。

（二）基于DCT 压缩图像的仿真实现

（三）结果分析

由图2（a ）可以看出，DCT 变换具有能量集中的性质，变换后的能量主要都集中在左上角（低频分量），其余大部分的能量都基本为零（高频分量）；因此右下角的高频分量所占的能量都近视为零，从而可以忽略不计(DCT 变换实际上是空间域的低通滤波器)。因为该低频分量包含了图像的主要信息，而高频分量与其相比，就不那么重要了，所以我们可以忽略高频分量，从而达到压缩的目的。

结合图2（b ）易知，压缩后的图像稍显模糊，这是因为该压缩算法为有损压缩，压缩后的图像丢失了原始图像中的部分数据信息；但是DCT 算法却偏重于图像的视觉效果，用该算法得出图像的视觉效 （a) DCT 频谱图

（b ）基于DCT 的压缩结果图