01-拉普拉斯金字塔压缩图像编码

拉普拉斯金字塔压缩图像编码

摘要：我们描述一种图像编码技术，以与多尺度运算相同形状的算子作为基本函数。与已建立的技术不同，该表示方法的代码元素在频域和空域同时建立。

像素间的相关性，通过从图像自身减去一个通过了低通滤波器的该图像党的副本而去除。由于差异或误差的存在，结果是一个净数据压缩，图像具有较低的方差、熵，低通滤波过的图像可能代表了减少后的采样密度。进一步的数据压缩是通过对差分图像的量化获得的。重复这些步骤对通过低通滤波器的图象进一步压缩。在迭代的过程适当地对尺度进行扩大就得到了金字塔数据结构。

该编码过程相当于对图像进行拉普拉斯多尺度运算抽样，因此,该代码往往加强显著的图像特征。另外一个优点是现在的编码适合许多图像分析任务，对图像压缩同样适用。文中也给出了该算法的快速算法的编解码过程。

简介

图像一个共同的特点就是相邻像素间具有很强的相关性。因此，用像素值来表示图像效率是非常差的。大部分的编码信息是多余的。首要的任务就是设计一个高效的、压缩编码就是要找到一种表示方，有效地去除图像像素间的相关性。这通过预测编码和变换技术已经达到。

在预测编码中，在一个栅格格式里像素采用顺序编码。然而,每一个像素编码之前,先对它的编码值进行预测，而这种预测是通过前述的同一栅格线中先前的预测编码的像素得到的。预测的像素值代表了冗余信息，实际像素减去该预测的像素值，只对差异或者是预测误差进行编码。因为以前只有编码像素用于预测每个象素的值，这个过程被说成是因果关系。

限制因果预测解码便捷行的因素是：给定像素其预测像素值是由已经编码了的相邻像素反复计算得到的，增加了存储的预测误差。

非因果预测中,基于相邻像素的对称性，每个像素均为中心，应该得到更加准确的预测值和更大的数据压缩量。然而,这种方法不允许简单的顺序编码。非因果预测图像编码方法通常涉及到图像变换或是解决大数量的联立方程。与顺序编码方式不同，该技术采用一次性编码或是分块编码。

预测和变换技术都具有自己的优点。前者的实现相对简单，适应当地的图像特征。后者通常适用于大的数据压缩,但是计算量相当的大。

这里我们将描述一种新的用于去除图像特征相关性的技术，该技术结合了预测和变换

方法的特点。这项技术是非因果的，但计算相对简单一般。

每个像素值的预测值的计算由加权平均法计算，该方法集中在像素本身使用单峰类高斯(或双峰相关)权函数。首先对图像和权重函数进行卷积得到了所有像素的预测值。结果得到一个低通滤波图像，然后从源图像中减去。

设),(0j i g 为原始图像，),(1j i g 是),(0j i g 应用了适当的低通滤波器后的结果，预测误差),(0j i L 可由下式得到：),().(),(100j i g j i g j i L -=

我们不对),(0j i g 进行编码，而对),(0j i L 和),(1j i g 进行编码。结果得到的是净数据压缩原因：a ）),(0j i L 是大范围不相关的，所以描述像素比),(0j i g 所用的比特数少；b ）),(1j i g 是经过低通滤波的，所以采用了降低了的采样速率来进行编码。

数据的进一步压缩是通过迭代过程获得的。1g 通过低通滤波产生g2同时得到第二个误差图像),(),(),(212j i g j i g j i L -=。重复这些步骤,我们获得了一个二维序列n L L L L ...,,210。由于采样密度的减小，我们实现的数据每一个都比其前一个减少了 1 / 2个尺度因数。现在，如果我们想象这些数组中的数据一个在另一个上面叠加，结果就是一个逐渐变细的金字塔数据结构。金字塔中各节点的值代表两类高斯函数之间的差异或与原始图像相卷积的相关函数。这两个函数的不同之处类似于常用在图像增强中的“拉普拉斯”算子。因此，我们提出了图像压缩拉普拉斯金字塔代码。

上面概述的编码方案只适用于可以进行有效的滤波计算的算法中。一个合适的快速算法已经发展完善，将在下一节中进行描述。

高斯金字塔

拉普拉斯金字塔编码的第一步就是将原始图像0g 进行低通滤波得到1g 图像。因为分辨率和采样密度的降低所以我们说1g 是0g 减少了的版本。类似的我们从1g 得到减少的版本2g ，一次这样下去。滤波相当于一个与一族对称的加权函数进行卷积的程序。这个家族中重要成员与高斯概率分布相似，所以图像序列n g g g ,...,,10被称为高斯金字塔。

在下一子部分中将会介绍高斯金字塔产生的快速算法。我们在接下来的子部分中对同一算法如何通过采样点插值法来扩展图像序列进行。这种装置在这里用来帮助实现高斯金字塔各层原件的可视化,在下一节里定义了拉普拉斯金字塔。

高斯金字塔的产生

假设原始图像由C 行R 列的像素数组0g 组成。每个像素用介于0和K – 1之间的整数代表在相应的图像点的光强度。这幅图像成为高斯金字塔底部或零水平。金字塔的一级包含图像1g ，该图像是0g 降低的或通过低通滤波版的图像。每个1级内部的值都是在一个55?的窗口内经过加权平均计算的值。代表g2图像的2级中，每个值都是由一级的各值采用同样的权重模式获得的。图1给出了这一过程的一维图形表示法。权函数的大小并不统一。我们选出了55?的模板，因为它以较低的计算代价提供足够的滤波效果。

这种由层到层得过程称为REDUCE 操作：)(1-=k k g REDUCE g

那么，就可以得到在N l <<0层中，点),(j i ，其中l l R j C i <≤<≤0,0，的值为： ∑∑-=-=-++=

22221)2,2(),(),(m n l l n j m i g n m w j i g

N 代表金字塔的层数，l l R C ,是第l 层得维数。如图1，在一维中采样点的密度减少了一半，或是说二维中层与层之间减少到了4

1。原始图像的维数与金字塔的结构是相适应的，存在这样的整数N M M R C ,,满足：1212+=+=N R N C M R M C 和(例如，

如果R C M M .都是3，N=5，则图像为97*97像素)。l g 的维数是121211+=+=--N R l N C l M R M C 和。

高斯金字塔

图1 代表高斯金字塔生成过程的一维图形。每一横排点代表在金字塔同一层中的节点。在零层中每个节点的值只是图像相关像素的灰度级。高层中各节点的值是相邻低层中节点值的加权平均。注意,

随层数的增加节点间距以2N 变化，但是使用同一权重模型或“生成核”来生成所有的层。

生成核

注意我们使用权重为55?的模型来生成金字塔，这个权重模型称之为生成核，满足一些限制条件：

可分离性：()()()^^,n w m w n m w =

一维，长为5，归一化函数：

()122^=∑-=m m w 对称性：()().2,1,0,^^=-=i i w i w

另外一个附加条件叫做等值贡献，必须保证给定层的节点会为高一层的节点贡献相同的权重值。设()()()()().22,11,0^

^^^^c w w b w w a w ==-==-=这种情况下等值贡献需要满足

b c a 22=+。当满足这3个限制条件时：()()()()()24122,4111,0^^^^^a w w w w a w -==-==-=

等权值函数

金字塔的迭代产生等价于图像0g 与一系列的等权值函数l h 进行卷积：

0g h g l l ⊕=或者()()()

∑∑-==++=

l l l L M M m M M n l l l l n j m i g n m h j i g 2,2,,0

图2 高斯金字塔的第1,2,3和无限多层的节点等权值函数)(x h l 。为了增加对比度用因子2对坐标

轴范围进行调节。这里的生成核参数a是0.4，产生的等权函数与高斯分布的概率密度函数相似。

等权值函数的

M值每一层都是上一层的2倍，采样间隔也同样每一层是上一层的2 l

倍。

图2所示高斯金字塔的等权值函数的1,2,3层。当a=0.4 时，等值函数的图形迅速收敛为一个具有连续更高层金字塔的特征形式，所以只有范围上的变化。然而,这种形状的选择取决于生成核的参数a。图3为4个不同a参数下的特征形状。需要注意的是,尤其Gaussian-like等价权函数当一个= 0.4。当一个= 0.5的形状是三角形;当一= 0.3它就是奉承和更广阔的比高斯。用= 0.6中央的正离子模式正急剧尖顶,两侧是负叶小。当a=0.4时等权值函数的形状与高斯函数最相似；a=0.5时等权值函数是三角形的；a=0.3时它的图形比高斯函数图形宽，胖；a=0.6时中央位置的模型是陡而尖的，两侧只有小的负叶。快速傅里叶变换

图像和等价权函数卷积的效果就是对图像进行低通滤波，使图像变的模糊。金字塔算法通过层与层间的八倍频程降低了滤波器的带宽限制和采样间隔。这是一种速度非常快的算法,仅仅需要比用快速傅里叶变换计算单一滤波的图像更少的计算步骤来计算一系列的滤波图像。

例：图四展示了当a=0.4时指定高斯金字塔的各级分量。左边第一个的原始图像，可以分为257×257的度量形式。这就是第0级金字塔。由于样本灰度的降低，每一个更高层次的数组在大小上都是前者的一半。

图3 等权值函数的形状由参数a 的值决定。当a=0.5，函数呈三角状；当a=0.4，函数接近高斯图形；当a=0.3，函数比高斯函数更加平缓；当a=0.6，函数呈三峰状。 高斯金字塔内插法

现在定义一个与压缩函数作用相反的扩展函数。这个函数的作用是通过在给定（M+1）×（N+1）矩阵中的任意两个数之间添加新的数值，形成一个新的（2M+1）×（2N+1）矩阵。如此一来，对高斯金字塔中l g 的扩展将会得到一个与1l g -同样大小的,1l g 。

假设,l n g 是l g 扩展了n 次的结果，那么得到：

,0l l g g = ,,1()l n l n g EXPAND g -= 通过扩展得到：2

2,,122()4(,)(,)22

l n l n m n i m j n g ij w m n g -=-=---=?∑∑,其中0l N <≤，0n ≤，0l n i C -≤<，0l n j R -≤<

这个公式只有在（i-m ）/2及（j-n ）/2都为整数的情况下才成立。

如果对l g 扩张了l 次，就会得到与初始图像0g 相同尺寸的,l l g 。虽然在图像编码中不会使用充分的扩展，还是可以在金字塔结构内利用扩展来促使各种不同矩阵的成分变得直观。图5的第一行展示了通过对图四中各级金字塔扩展所得到的图像0,0g ，1,1g ，2,2g ，…，高斯金字塔的低通滤波效应在此处得到了很好的体现。

拉普拉斯金字塔

回顾前文，本文目的是建立能够预测原始图像g0的预测像素值的压缩图像g1。为得到压缩表达式，将误差图像进行编码，该误差图像由扩展的g1减去g0得到，为拉普拉斯金字塔的最底层。由同样方法将g1编码得到下一层。现在定义拉普拉斯金字塔，然后分析其特点。

构建拉普拉斯金字塔

拉普拉斯金字塔是误差图像L0，L1l,…,LN 的序列，每个值是高斯金字塔两层之间的差值。对于0

<= l

由于不存在g N 的预测图像g N+1，所以令

等价权重函数

拉普拉斯金字塔的每个值是两个等价权值函数与原始图像卷积后的差值，这类似于用一个适当大小的拉普拉斯权重函数与图像卷积。通过这种方法可以直接获得节点值，但计算复杂度较大。

我们可以把高斯金字塔看做是原始图像经过低通滤波器的结果，把拉普拉斯金字塔看作是原始图像经过带通滤波器的结果。每一层拉普拉斯算子规模都是上一层的两倍，而带通滤波器的中心频率会逐次减小一个倍频程。

为了得到拉普拉斯金字塔的具体内容，可在样本点之间进行插值，这可以由高斯插值得到。 设为公式（2）得到的扩展n 次的结果。是原始图像的大小。图4中的扩展拉普拉斯金字塔等级显示在图5的底层。注意到如边缘和条状等图形特征出现增强。扩展的特征按照大小分类：

突出细节，在更高层的图像中这些特征逐步粗糙。

解码

可以通过扩展恢复出原始图像，然后将拉普拉斯金字塔各层相加：

一个更有效的步骤是扩展LN 并将结果与LN-1相加，然后再次扩展并与LN-2相加，重复这步知道第0蹭，g0便得到恢复。该过程是拉普拉斯金字塔产生的逆过程。由公式（3）可得：

对于，

熵

如果我们假设描述图像像素的值在统计上是独立的，那么，图像单位像素精确解码所需的最小比特数就可以通过像素值分布熵给出。该优化可以通过类似变长编码的技术实现。

Lady 图像像素值的直方图在图6(a)中显示。如果我们设这些观察到的每一灰度级的发生频率)(i f 是在这个及其他类似的图像中发生概率的估计值，那么改进的熵值可由下式给出： ∑=-=255

02)(log )(i i f i f H

图6 在编码过程的不同阶段像素的灰度值分布。原始图像的直方图如图(a)。(b)-(e)给出了a=0.6时Laplacian 金字塔 0 – 3级的直方图。量化后每一层的直方图在f-i 中显示。注意，拉普拉斯金字塔中的像素值集中在近零区域，允许通过可变长度编码和缩短进行数据压缩。实质性上，进一步压缩通

过量化(尤其在金字塔低层)和降低采样密度(金字塔高层)。

当原始图像灰度级为256，所有的灰度级基本同等可能的情况下得到图像的最大熵为

8。实际的Lady 图像的熵略小，为7.57。

在拉普拉斯金字塔中，从每个图像像素减去预测值的技术，移除大部分像素间的相关性。去相关同时导致像素值在0范围的集中，因此降低方差和熵。这些措施将在何种程度上减少取决于金字塔产生中参数值a 的值(见图7)。我们发现在我们的例子中a=0.6时减少的最多。高斯金字塔的级别在这一直时变得比其他较小的值如0.4时明快。而当a=0.4时能够得到更好的类高斯等权值函数。因此,选择a= 0.6不仅感性上计算上也有优点。前四层拉普拉斯金字塔融合算法和他们的直方图如图6(b)-(e)。每一层的方差和熵也在图中显示。通常,，发现这些物理量逐层增加，如例所示。

量化

对拉普拉斯金字塔每一层的像素值进行量化可以大幅度降低其熵值。这引入了量化误差,但通过选择合适的量化电平的数量和分布，可以将误差降低到观察者几乎难以察觉出来。这个用统一的量化算法来分析这一过程。像素值的范围分为n 个插值，像素),(j i L l 的量化值),(j i C l 是包含),(j i L l 在内的插值的中间值：mn j i C l ),(，

n m j i L n m l )2

1(),()21(+≤<- 量化图像通过扩展和步骤（4）中用C 值代替L 值的加和进行重建。

Lady 图像的量化结果如图6f-i 。每一层的插值通过增加n 值直到能够在大于图像宽度（像素间距约为3微弧）五倍的距离外察觉到图像降级为止。注意插值的大小在高层(低空间频率)变小。给定金字塔塔层插值的大小反映了人类观察者对该层空间频带上相对误差的敏感程度。人类对低和中等空间频率的相对扰动相当敏感,但对高空间频率的扰动相对不敏感[3],[4]和[7]。

上面提到的方法中数据方差的增加导致观察者灵敏度也随之增加，这意味着高层金字塔的量化等级必须比低层金字塔中多。幸运的是, 由于低的采样密度，这些像素对整个图像的比特率起不了太大作用。低层(高频)像素,经过了细致取样,可以进行粗糙量化。

结论

编码、量化和重建的最后结果如图8。原先的Lady 图像显示出如图8(a)；编码视图显示如图8(b)，效率为1.58bits/像素。我们假设变长码字编码用来代替非均匀分布的点的值，所以对于一个给定的金字塔层来说比特率是其水平估计样本熵乘以它的采样密度，图像比特率是所有层的总和。对沃尔特图像进行同样的程序处理，原图像如图8(c)，如图8(d)是在0.73比特/像素效率编码的视图。这两种情况下，在前文所述的浏览状态下，经编码的图像几乎与原图像是区分不开的。

渐进式传输

从文中我们还应该能看出，拉普拉斯金字塔融合算法代码尤其适合循序渐进图像传输。在这种类型的传输图像的一个粗略译码是首先传送给接收者的影像内容的一个早期印象,然后后续的传输提供了具有更细分辨率的影像细节[5]。只要图像的内容被识别或者是可以明显看出图像不是所需要的，观察者可以终止图像的传输。

为了达到渐进式传输，金字塔最顶层水平的代码是首先传送,并且在金字塔的接收过程中被扩大了，形成一个初步、粗略的图像。下一层次随后被传送，被扩大，并且被添加到第一个等等。在接收过程结束的时候，最初的图像就显得很模糊，但是逐渐变得清晰。这个渐进的过程正如图9中，从左至右所示。值得注意的是，虽然完全传输的每个像素都要求1.58比特 (最右边的图像),大约这些的一半,或者前一个图像的每一个像素需要0.81比特 (右二,图9),0.31为再之前的图像 (右三)。

总结和结论

拉普拉斯金字塔是一个在图像处理方面具有许多吸引人功能的通用数据结构。它代表

了一个准带通图像系列的形象，即在连续稀疏密度采样下的图像。由此产生的代码元素，形成了自相似结构，是在空间和空间频域的定位。通过适当选取编码和量化方案的参数，可以大大减小表示的熵，同时保持在人的视觉系统感知灵敏度的失真范围内。

图10总结了拉普拉斯金字塔编码的步骤。第一步，如最左边所示是高斯金字塔图像自下而上的构造g0,g1,…,gN[见（1）]。由于连续高斯层之间的差异进而得到了拉普拉斯金字塔的图像L0，

L1，…,LN[见(3)]。它们是由数值金字塔Cl(ij)所代表的量化的压缩编码[见（5）]。最后，图像重构遵循着一个扩大求和的程序[见（4）]，在L数值的地方使用C的数值。在这里，我们指定由R0重建图

像。

从文中还可以看出，拉普拉斯金字塔融合算法编码方案需要相对简单的计算。计算是局部的，并且可以同时执行。而且用相同计算的线性迭代来从它的前身建造每个金字塔层。我们可以设想使用矩阵处理器和一个管状结构实时进行拉普拉斯编码解码。还有一个好处，如前文中所提到的，就是在进行拉普拉斯金字塔融合计算时，可以自动进入到图像的准带通拷贝过程。在这种表示方法中，各种大小的图像特性都得到了加强，而且各种图像的处理过程和模式识别任务都可以直接利用。

基于MATLAB的图像Huffman编码研究.docx

中国矿业大学2015-2016学年第二学期 《数字视频技术》课程小设计考核 图像的Huffman编码研究 专业班级：信息13-04班 学生姓名：王振宇、龙航、王一鸣 学生学号：04131407、04131403、04131406 本人郑重声明：本人认真、独立完成了查找资料、完成作业、编写程序等考核任务，无抄袭行为。 签字： 日期：2016.05.17

1.引言 1.1图像数据压缩的目的 数字图像通常要求很大的比特数，这给图像的传输和存储带来相当大的困难。要占用很多的资源，花很高的费用。一般原始图像存在很大的冗余度。所以，对图像数据压缩显得非常重要。 1.2图像数据压缩的原理 对数字图像压缩主要运用两个基本原理：一是图像的相关性。在图像同一相邻像素之间，活动图像的相邻帧的对应像素之间往往存在很强的相关性，去除或减少这些相关性，也就除去或减少图像信息中的冗余度，继而实现对数字图像的压缩。二是人的视觉心理特征，人的视觉对于边缘急剧变化不敏感，对颜色分辨力弱，利用这些特征在相应部分降低编码精度而使人从视觉上感觉不到图像质量的下降，从而达到对数字图像压缩的目的。 1.3Huffman编码 Huffman编码是一种编码方式，是一种用于无损数据压缩的熵编码算法。它是Huffman 在1952年根据Shannon在1948年和Fano在1949年阐述的这种编码思想下提出的一种不定长编码的方法，有时也称之为最佳编码。依据信源数据中各信号出现的频率分配不同长度的编码。其基本思想是在编码过程中，对出现频率越高的值，分配越短的编码长度，相应地对出现频率越低的值则分配较长的编码长度，完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字。哈夫曼编码方法的实质是针对统计结果对字符本身重新编码，而不是对重复字符或重复子串编码，得到的单位像素的比特数最接近图像的实际熵值。 2.设计任务 2.1设计任务 研究实现灰度图像的Huffman编码和解码恢复。 2.2设计目的 (1)了解Huffman编码的基本原理及其特点； (2)理解并熟练对图像进行哈夫曼编码的算法； (3)学习和熟悉MA TLAB图像处理工具箱； (4)熟悉和掌握MA TLAB程序设计方法； 2.3设计要求 现灰度图像的Huffman编码和解码恢复图像；处理结果要求最终图像显示，且计算图像的信息熵，平均码字长度，编码效率，压缩比。 3.总体设计方案 3.1系统运行环境 Windows 8.1/10系统 3.2编程软件平台 MATLAB R2013a/R2014a 3.3Huffman编码算法原理 哈夫曼编码的基本方法是先对图像数据扫描一遍，计算出各种像素出现的概率，按概率的大小指定不同长度的唯一码字，由此得到一张该图像的哈夫曼码表。编码后的图像数据记录的是每个像素的码字，而码字与实际像素值的对应关系记录在码表中。 (1)计算信源符号出现的概率； (2)将信源符号按其出现的概率，由小到大顺序排列，并从左至右排列为叶节点[1]；

图像压缩编码实验报告

图像压缩编码实验报告 一、实验目的 1.了解有关数字图像压缩的基本概念，了解几种常用的图像压缩编码方式； 2.进一步熟悉JPEG编码与离散余弦变换（DCT）变换的原理及含义； 3.掌握编程实现离散余弦变换（DCT）变换及JPEG编码的方法； 4.对重建图像的质量进行评价。 二、实验原理 1、图像压缩基本概念及原理 图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3类： （1）无损压缩编码种类 哈夫曼（Huffman）编码，算术编码，行程（RLE）编码，Lempel zev编码。（2）有损压缩编码种类 预测编码，DPCM，运动补偿； 频率域方法：正交变换编码(如DCT)，子带编码； 空间域方法：统计分块编码； 模型方法：分形编码，模型基编码； 基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化； （3）混合编码 JBIG，，JPEG，MPEG等技术标准。 2、JPEG 压缩编码原理 JPEG是一个应用广泛的静态图像数据压缩标准，其中包含两种压缩算法(DCT和DPCM)，并考虑了人眼的视觉特性，在量化和无损压缩编码方面综合权衡，达到较大的压缩比(25:1以上)。JPEG既适用于灰度图像也适用于彩色图像。其中最常用的是基于DCT变换的顺序式模式，又称为基本系统。JPEG 的压缩编码大致

一种基于图像金字塔光流的特征跟踪方法_江志军

第32卷第8期2007年8月武汉大学学报?信息科学版 G eomatics and Information Science of Wuhan University Vol.32No.8Aug.2007 收稿日期:2007205212。 项目来源:国家自然科学基金资助项目(40301040)。 文章编号:167128860(2007)0820680204文献标志码:A 一种基于图像金字塔光流的特征跟踪方法 江志军1　易华蓉2 (1　武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079) (2　广东商学院旅游与环境学院,广州市赤沙路21号,510320) 摘　要:推导并实现了一种基于图像金字塔光流的角点特征跟踪方法。实验结果表明,该方法在不同运动幅度和运动方式下的检测跟踪性能较好,能够有效地应用于长序列图像的特征跟踪。关键词:图像金字塔;光流;特征跟踪中图法分类号:P237.3 特征检测与跟踪是基于连续图像序列的运动 结构重建问题[1](struct ure f rom motion ,SFM )研究的重要基础和关键技术环节,在航空航天、移动机器人定位、移动量测、交通等领域有着广泛的应用。图像特征的定义及检测方法多种多样,其中最常用的是角点特征[2]。基于梯度光流的角点跟踪方法实现起来相对简单,计算复杂度较低,而且能够得到相当精确的跟踪,如L K 方法[3]。然而,该类方法在应用中也有局限性,如仅适用于小图像运动[4],要求相邻图像间的目标运动小于1个像素。 本文方法基于图像金字塔的分层结构与多分辨率特征,同级别的图像分辨率层次上动态扩展。 1　角点特征检测 对三维重建应用而言,角点是图像的一个重 要的局部特征,它最小化了图像上重要的形状信息[2]。在有图像噪声和区域变形的情况下,特征跟踪考虑到图像上多方向强度(灰度)变化为一种稳定的结构,设想围绕图像中的每个像素点来建立某个小的窗口,使该窗口在不同方向上滑动一个小的距离,并计算该窗口内所有像素强度变化的平均值。如果在所有方向滑动时,窗口内的强度变化都超过了某一门限值,那么该点即可视为检测得到的待跟踪角点。 假设窗口滑动向量为h =(u ,v )T ,定义窗口像素的灰度方差和SSD 作为滑动后强度变化的度量(对彩色图像,首先进行灰度化处理)。对图像上任一像素点p =(x ,y )T ,则有: SSD (p )= ∑W ‖I (p )-I (p +h )‖2 (1) 对I (p +h )在p 点处作一阶泰勒展开近似: I (p +h )=I (p )+I x u +I y v (2) 代入式(1)中并写成矢量形式可得: SSD (p )= ∑W ‖D I h ‖2 =∑ W h T D T I D I h , D I =(I x ,I y ) T (3) 定义 D = ∑ W D T I D I = A C C B (4) 式中,A = ∑ W I x 2 ;B = ∑W I y 2 ;C = ∑W I x I y 。A 、 B 、 C 可使用各种常用梯度算子从图像上计算得 到,本文使用Sobel 算子[5]。SSD 表达式可简写为: SSD (p )=h T Dh (5) 对于n ×n 方阵M ,可以看作是n 维欧氏空 间的线性变换,其特征矢量确定了缩放变换的方向,而其特征值表征该方向上的缩放大小,即可以根据D 的特征值来确定图像强度变化的幅度。 若‖h ‖=α,λ1、λ2为2×2方阵D 的两个特征值,且λ1≤λ2,则

图像压缩编码方法

图像压缩编码方法综述 概述： 近年来, 随着数字化信息时代的到来和多媒体计算机技术的发展, 使得人 们所面对的各种数据量剧增, 数据压缩技术的研究受到人们越来越多的重视。 图像压缩编码就是在满足一定保真度和图像质量的前提下，对图像数据进行变换、编码和压缩，去除多余的数据以减少表示数字图像时需要的数据量，便于 图像的存储和传输。即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。 图像压缩编码原理： 图像数据的压缩机理来自两个方面:一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩；二是利用人眼的视觉特性。 图像数据的冗余度又可以分为空间冗余、时间冗余、结构冗余、知识冗余 和视觉冗余几个方面。 空间冗余：在一幅图像中规则的物体和规则的背景具有很强的相关性。 时间冗余：电视图像序列中相邻两幅图像之间有较大的相关性。 结构冗余和知识冗余：图像从大面积上看常存在有纹理结构，称之为结构 冗余。 视觉冗余：人眼的视觉系统对于图像的感知是非均匀和非线性的，对图像 的变化并不都能察觉出来。 人眼的视觉特性： 亮度辨别阈值：当景物的亮度在背景亮度基础上增加很少时，人眼是辨别 不出的，只有当亮度增加到某一数值时，人眼才能感觉其亮度有变化。人眼刚 刚能察觉的亮度变化值称为亮度辨别阈值。 视觉阈值：视觉阈值是指干扰或失真刚好可以被察觉的门限值，低于它就 察觉不出来，高于它才看得出来，这是一个统计值。 空间分辨力：空间分辨力是指对一幅图像相邻像素的灰度和细节的分辨力，视觉对于不同图像内容的分辨力不同。 掩盖效应：“掩盖效应”是指人眼对图像中量化误差的敏感程度，与图像 信号变化的剧烈程度有关。 图像压缩编码的分类： 根据编码过程中是否存在信息损耗可将图像编码分为: 无损压缩：又称为可逆编码(Reversible Coding)，解压缩时可完全回复原始数据而不引起任何失真； 有损压缩：又称不可逆压缩(Non-Reversible Coding)，不能完全恢复原始数据，一定的失真换来可观的压缩比。 根据编码原理可以将图像编码分为: 熵编码：熵编码是编码过程中按熵原理不丢失任何信息的编码。熵编码基

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

浅析图像压缩编码方法

Computer Knowledge and Technology 电脑知识 与技术第6卷第23期(2010年8月)浅析图像压缩编码方法 徐飞 （闽西职业技术学院，福建龙岩364021） 摘要：该文描述了图像压缩编码的概念，原理以及主要分类，介绍了目前常见的三种图像压缩编码方法的原理，特点以及简单讨论了其中两种方法的MATLAB 代码实现。 关键词：图像压缩编码；编码原理；编码分类；编码方法；MATLAB 中图分类号：TP301文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2010)23-6584-03 Analysis of the Image Compression Coding Method XU Fei (Minxi Vocational &Technical College,Longyan 364021,China) Abstract:This paper is mainly about the concept,principle and classification of image compression coding,introduces the concepts and characteristic of three kinds of image compression coding methods that are common used,and discusses how to using matlab to accomplish the two common methods which mentions in the front. Key words:image compression coding;coding principle;coding classification;coding method;MATLAB 现代社会是信息社会，随着信息技术的发展，图像信息被广泛应用于多媒体通信、计算机系统和网络中。因为对图像的要求越来越高，图像信息量也越来越大，所以在传输之前需要进行信息处理，必须采用合适的方法对其进行压缩，因此有必要对图像压缩编码方法进行研究。 1图像压缩编码 1.1概述 图像压缩编码就是在满足一定保真度和图像质量的前提下，对图像数据进行变换、编码和压缩，去除多余的数据以减少表示数字图像时需要的数据量，便于图像的存储和传输。即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。 1.2图像压缩编码原理 图像数据的压缩机理来自两个方面:一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩；二是利用人眼的视觉特性。 1.2.1图像数据的冗余度 1)空间冗余： 在一幅图像中规则的物体和规则的背景具有很强的相关性。 2)时间冗余：电视图像序列中相邻两幅图像之间有较大的相关性。 3)结构冗余和知识冗余： 图像从大面积上看常存在有纹理结构，称之为结构冗余。 4)视觉冗余：人眼的视觉系统对于图像的感知是非均匀和非线性的，对图像的变化并不都能察觉出来。 1.2.2人眼的视觉特性 1)亮度辨别阈值：当景物的亮度在背景亮度基础上增加很少时，人眼是辨别不出的，只有当亮度增加到某一数值时，人眼才能感觉其亮度有变化。人眼刚刚能察觉的亮度变化值称为亮度辨别阈值。 2)视觉阈值：视觉阈值是指干扰或失真刚好可以被察觉的门限值，低于它就察觉不出来，高于它才看得出来，这是一个统计值。3)空间分辨力：空间分辨力是指对一幅图像相邻像素的灰度和细节的分辨力，视觉对于不同图像内容的分辨力不同。 4)掩盖效应：“掩盖效应”是指人眼对图像中量化误差的敏感程度，与图像信号变化的剧烈程度有关。 1.3图像压缩编码的分类 根据编码过程中是否存在信息损耗可将图像编码分为: 1)无损压缩:又称为可逆编码(Reversible Coding)，解压缩时可完全回复原始数据而不引起任何失真； 2)有损压缩:又称不可逆压缩(Non-Reversible Coding)，不能完全恢复原始数据，一定的失真换来可观的压缩比。 根据编码原理可以将图像编码分为: 1)熵编码：熵编码是编码过程中按熵原理不丢失任何信息的编码。熵编码基本原理是给出现概率大的信息符号赋予短码字，出收稿日期：2010-06-10 作者简介；徐飞（1982-），男，福建龙岩人，闽西职业技术学院，助教，理学学士，主要研究方向为数字图象，软件开发，软件测试。ISSN 1009-3044Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.6,No.23,August 2010,pp.6584-6586,6589E-mail:eduf@https://www.doczj.com/doc/3b3088136.html, https://www.doczj.com/doc/3b3088136.html, Tel:+86-551-56909635690964

霍夫曼图像压缩编码源程序

clear X=imread('lena512.bmp'); data=uint8(X); [zipped,info]=huffencode(data); %调用Huffman编码程序进行压缩 unzipped=huffdecode(zipped,info,data); %调用Huffman编码程序进行解码 %显示原始图像和经编码后的图像，显示压缩比，并计算均方根误差得erms=0，表示是Huffman是无失真编码 subplot(121);imshow(data); subplot(122);imshow(unzipped); %erms=compare(data(:),unzipped(:)) cr=info.ratio whos data unzipped zipped function [zipped, info] = huffencode(vector) % 输入和输出都是uint8 格式 % info 返回解码需要的结构信息 % info.pad 是添加的比特数 % info.huffcodes 是Huffman 码字 % info.rows 是原始图像行数 % info.cols 是原始图像列数 % info.length 是原始图像数据长度 % info.maxcodelen 是最大码长 if ~isa(vector, 'uint8') error('input argument must be a uint8 vector'); end [m, n] = size(vector); vector = vector(:)'; f = frequency(vector); %计算各符号出现的概率 symbols = find(f~=0); f = f(symbols); [f, sortindex] = sort(f); %将符号按照出现的概率大小排列 symbols = symbols(sortindex); len = length(symbols); symbols_index = num2cell(1:len); codeword_tmp = cell(len, 1); % 生成Huffman 树，得到码字编码表 while length(f)>1 index1 = symbols_index{1}; index2 = symbols_index{2}; codeword_tmp(index1) = addnode(codeword_tmp(index1), uint8(0)); codeword_tmp(index2) = addnode(codeword_tmp(index2), uint8(1));

图像的无损压缩程序设计 霍夫曼编码

成绩评定表

课程设计任务书

摘要 哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，以哈夫曼树—即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，经常应用于数据压缩。在计算机信息处理中，“哈夫曼编码”是一种一致性编码法（又称"熵编码法"），用于数据的无损耗压缩。这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符（例如某文件中的一个符号）进行编码。这张编码表的特殊之处在于，它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的（出现概率高的字符使用较短的编码，反之出现概率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低，从而达到无损压缩数据的目的）。 本课题通过MATLAB编写适当的函数，对一个随机信源进行哈夫曼编码，得出码字，平均码长和编码效率。从而理解信源编码的基本思想与目的以及哈夫曼编码方法的基本过程与特点，并且提高综合运用所学理论知识独立分析和解决问题的能力。 关键字：哈夫曼；信源编码；MATLAB

目录 1设计目的及相关知识 (1) 1.1设计目的 (1) 1.2图像的霍夫曼编码概念 (1) 1.3Matlab图像处理通用函数 (1) 2课程设计分析 (3) 2.1 图像的霍夫曼编码概述 (3) 2.2 图像的霍夫曼编码举例 (4) 3仿真 (6) 4结果及分析 (9) 5附录 (12) 结束语 (15) 参考文献 (16)

1设计目的及相关知识 1.1设计目的 1）了解霍夫曼编码的原理。 2）理解图像的霍夫曼编码原理，了解其应用，掌握图像的霍夫曼编码的方法。3）对图像编码程序设计进行较深入的认识，对知识牢固掌握。 4）掌握图像霍夫曼编码的整个过程及其中的注意事项。 5）了解图像无损压缩的目的及好处。 1.2图像的霍夫曼编码概念 所谓霍夫曼编码的具体方法：先按出现的概率大小排队，把两个最小的概率相加，作为新的概率和剩余的概率重新排队，再把最小的两个概率相加，再重新排队，直到最后变成1。每次相加时都将“0”和“1”赋与相加的两个概率，读出时由该符号开始一直走到最后的“1”，将路线上所遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的顺序排好，就是该符号的霍夫曼编码 1.3 Matlab图像处理通用函数 colorbar 显示彩色条 语法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage从坐标轴取得图像数据 语法：A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimage imshow显示图像 语法：imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow(...) montage 在矩形框中同时显示多幅图像 语法：montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage(...)

基于拉普拉斯金字塔的图像细节增强

基于拉普拉斯金字塔的图像细节增强 摘要：拉普拉斯金字塔被广泛地运用于到多尺度的图像分解和图像分析中，但由于拉普拉斯金字塔的构成是在高斯金字塔的基础上演变而来的，它被认为是不适合于应用到边缘保持平滑的感知操作中。为了解决这些问题，许多方法已被提出。虽然这些方法被证明是成功的，但他们常伴有较高的计算成本或是需要后期处理。我们算法是运用边缘像素值来区分大型边缘上的小规模细节。在这个结果的基础上，我们提出了一套图像过滤器，以实现图像的细节增强，我们做法的优势是算法的简单性和灵活性，并且不会降低边或引进光晕。 关键词：拉普拉斯金字塔；细节增强；图像过滤器 image details enhancement based on laplacian pyramid pei renjing (computer school of wuhan university,wuhan430072,china) abstract:the laplacian pyramid is widely used in the multi-scale image decomposition and image analysis,but because the composition of the laplacian pyramid is evolved on the basis of the gaussian pyramid,it was considered not suitable for application to the edge preserving smooth-aware operation.to solve these problems,many methods have been proposed.although these methods proved to be successful,but they are often accompanied by a high computational cost or

《埃及金字塔》创意美术课程教案

《埃及金字塔》创意美术课程教案
知识点： 简单图形的创作与设计
课程名称：埃及金字塔
课程类别：设计
适学年龄：3-4 岁
教学时长：60 分钟
艺术目标：
1. 体验简单图形的创作与设计作为艺术创作的魅力。
2. 多元化媒材的使用激发小朋友兴趣，感受艺术不同表现的魅力。
知识目标：
1. 通过图形演示三角形概念，联想生活中三角形物品，引入主题。
2. 了解金字塔的产生根源与相关文化。
3. 简单了解金字塔的五种类型，及其建筑特点和建筑结构。
4. 观看视频资料了解世界上最大的三座金字塔，总结古代建筑的历史地位和作用。
5. 简单图形的创作与设计游戏互动，为后面的创作做铺垫。
技能目标：
1. 简单图形的创作与设计。
2. 学习各种画面场景的想象。
成长目标：
了解埃及金字塔，丰富幼儿对金字塔相关知识的认知，体验简单图形的创作与设计作为艺术
创作的魅力，鼓励幼儿积极体验活动中的乐趣，感受艺术不同表现的魅力。
情感目标：
1. 通过欣赏、认识古埃及金字塔，了解古人的创造力量，逐步提高学生学习兴趣，激发学
生探索新知的欲望。

2. 金字塔的科学与神秘至今为世人所敬仰。激励学生努力学习，探索新知。 3. 了解埃及金字塔的建造与玛雅文化的关系，感受古埃及人民的智慧与力量。
教学重点： 了解金字塔的历史及社会地位，了解金字塔的演变过程，产生根源及金字塔的
建筑特点。
教学难点：金字塔是如何利用天文、地理、物理学原理建造而成的，金字塔与玛雅文化的关
系。
教具：PPT、一张 20cm 左右的正方形卡纸、大一不一的多种三角形彩色卡纸
学具：
教学引导
15mins

ArcGIS影像构建金字塔小窍门

ArcGIS影像构建金字塔小窍门 摘要：在对影像构建金字塔的过程中，有一个问题常常困扰着我们，那就是如何提速金字塔的构建？下面我们就一起来看几个增速金字塔构建的小窍门。 在对影像构建金字塔的过程中，有一个问题常常困扰着我们，那就是如何提速金字塔的构建？下面我们就一起来看几个增速金字塔构建的小窍门。 1、ArcGIS中金字塔如何创建呢？ 单景影像金字塔构建： ArcToolbox->Data ManagementTools->Raster->Raster Properties->Build Pyramids 对于尚未构建金字塔的单景影像，在影像添加至ArcMap窗口时，会得到“是否构建金字塔”的提示，这个时候也可以选择构建金字塔。 批量影像金字塔构建： ArcToolbox->Data ManagementTools->Raster->Raster Properties-> Build Pyramids And Statistics 对于数据量比较大的影像，推荐利用批量工具进行金字塔构建。 2、如何提速金字塔的构建呢？ 金字塔构建过程中有几个可设的参数，它们正是提速金字塔构建的秘密所在。如上图所示，红框中的可选项。 （1）金字塔级别Pyramidlevels (optional) 金字塔等级是指建立的金字塔层级数量。默认的级别是-1，此时会构建完整的影像金字塔。如果这里设成空值，得到的效果和-1相同。 如果设为0，那么将不会建立金字塔。同时，这也是删除影像金字塔的方法。 金字塔最高级别可以设为29，任何高于29的值都会当作-1处理。 通过上面的描述大家应该清楚，如果按照默认的设置，完整的构建出影像金字塔，耗费的时间一定会较长，所以可以根据需要进行金字塔级别设置。

PNG图像的压缩算法

PNG图像格式的压缩算法 便携式网络图形（Portable Network Graphics）简称为PNG，它是一种无损压缩的位图图形格式，其含有以下几种特性： 1、支持256色调色板技术以产生小体积文件 2、支持最高48位真彩色图像以及16位灰度图像 3、支持阿尔法通道（Alpha Channel，表示图片的透明度和半透明度）的透明/半透明 性 4、支持图像亮度的伽马校正（Gamma校准，用来针对影片或是影像系统里对于光线的 辉度 (luminance) 或是三色刺激值 (tristimulus values)所进行非线性的运算或 反运算）信息 5、使用了无损压缩的算法 6、使用了循环冗余校验（CRC，用来检测或校验数据传输或者保存后可能出现的错误） 防止文件出错 一、 PNG格式的文件结构 PNG定义了两种类型的数据块：一种是PNG文件必须包含、读写软件也都必须要支持的关键块（critical chunk）；另一种叫做辅助块（ancillary chunks），PNG允许软件忽略它不认识的附加块。这种基于数据块的设计，允许PNG格式在扩展时仍能保持与旧版本兼容。 关键数据块中有4个标准数据块： 1、文件头数据块IHDR(header chunk)：包含有图像基本信息，作为第一个数据块出现 并只出现一次。 2、调色板数据块PLTE(palette chunk)：必须放在图像数据块之前。 3、图像数据块IDAT(image data chunk)：存储实际图像数据。PNG数据允许包含多个 连续的图像数据块。 4、图像结束数据IEND(image trailer chunk)：放在文件尾部，表示PNG数据流结束 二、PNG格式文件的压缩算法 PNG格式文件采用的是从LZ77派生的一个称为DEFLATE的非专利无失真式压缩算法，这个算法对图像里的直线进行预测然后存储颜色差值，这使得PNG经常能获得比原始图像更大的压缩率。

实验四dct变换huffman编码图像压缩

实验四图像压缩 姓名：学号：邮箱： 一、实验目的 1.掌握DCT变换的原理 2.了解DCT变化在图像压缩中的应用 3.掌握图像压缩的基本原理及方法 4.了解霍夫曼编码原理 5.熟悉图像压缩的MATLAB编程 二、实验原理 DCT是目前比较好的图像变换，它有很多优点。DCT是正交变换，它可以将8x8图像空间表达式转换为频率域，只需要用少量的数据点表示图像；DCT产生的系数很容易被量化，因此能获得好的块压缩；DCT算法的性能很好，它有快速算法，如采用快速傅立叶变换可以进行高效的运算，因此它在硬件和软件中都容易实现；而且DCT算法是对称的，所以利用逆DCT算法可以用来解压缩图像。 由于DCT主要应用在数据和图像的压缩，因此希望原信号的能量在变换后能尽量集中在少数系数上，且这些大能量的系数能处在相对集中的位置，这将有利于进一步的量化和编码。但是如果对整段的数据或整幅图像来做DCT，那就很难保证大能量的系数能处在相对集中的位置。因此，在实际应用中，一般都是将数据分成一段一段来做，一般分成8x8或16x16的方块来做。 二维DCT正交变换的公式为： 二维DCT逆变换公式： 其中

三、实验要求 利用DCT变换对图像进行压缩，对比不同压缩比下的结果，对比不同压缩比下图像大小的变化。压缩过程如下图所示： 四、实验过程与结果 实验程序如下：（先给出主程序，然后给出各功能子函数的程序） 主程序： clear load('')%调入170*170大小的一幅彩色lena图像 l=imresize(lena,[256 256]);%将图像变换为8的整数倍大小 X=rgb2gray(l); Y1=double(X);%读入图像数据lianghua=[16 11 10 16 24 40 51 61;%量化矩阵，量化的程度序决定压缩比 12 12 14 19 26 58 60 55; 14 13 16 24 40 57 69 56; 14 17 22 29 51 87 80 62; 18 22 37 56 68 109 103 77; DCT变换 量化huffman编码

图像压缩编码

多媒体技术实验—图像压缩编码 一、实验目的 1.了解有关数字图像压缩的基本概念，了解几种常用的图像压缩编码方式； 2.进一步熟悉JPEG编码与离散余弦变换（DCT）变换的原理及含义； 3.掌握编程实现离散余弦变换（DCT）变换及JPEG编码的方法； 4.对重建图像的质量进行评价。 二、实验原理 1、图像压缩基本概念及原理 图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3类： (1)无损压缩编码种类 哈夫曼（Huffman）编码，算术编码，行程（RLE）编码，Lempel zev编码。(2)有损压缩编码种类 预测编码，DPCM，运动补偿； 频率域方法：正交变换编码(如DCT)，子带编码； 空间域方法：统计分块编码； 模型方法：分形编码，模型基编码； 基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化； (3)混合编码 JBIG，H.261，JPEG，MPEG等技术标准。 2、JPEG 压缩编码原理 JPEG是一个应用广泛的静态图像数据压缩标准，其中包含两种压缩算法(DCT 和DPCM)，并考虑了人眼的视觉特性，在量化和无损压缩编码方面综合权衡，达到较大的压缩比(25:1以上)。JPEG既适用于灰度图像也适用于彩色图像。其

中最常用的是基于DCT变换的顺序式模式，又称为基本系统。JPEG 的压缩编码大致分成三个步骤： (1)使用正向离散余弦变换(forward discrete cosine transform，FDCT)把空间域表示的图变换成频率域表示的图。 (2)使用加权函数对DCT系数进行量化，该加权函数使得压缩效果对于人的视觉系统最佳。 (3)使用霍夫曼可变字长编码器对量化系数进行编码。 3、离散余弦变换（DCT）变换原理 离散余弦变换（DCT）是一种实数域变换，其变换核为实数余弦函数，图像处理运用的是二维离散余弦变换，对图像进行DCT，可以使得图像的重要可视信息都集中在DCT的一小部分系数中。二维DCT变换是在一维的基础上再进行一次DCT变换，公式如下： 11 (0.5)(0.5) (,)()()(,)cos cos () N N i j i j F u v c u c v f i j u v N N u c u u ππ == ++ ???? =???? ???? = = ≠ ∑∑ (1) f为原图像，经DCT 变换之后，F为变换矩阵。(0,0) F是直流分量，其他为交流分量。上述公式可表示为矩阵形式： (0.5) (,)()cos T F AfA j A i j c i i N π = + ?? =?? ?? (2) 其中A是变换系数矩阵，为正交阵。 逆DCT 变换： (,)(,) T f i j A F u v A = (3) 这里我们只讨论两个N相等的情况，即图像为方形(行列数相等)，在实际应用中对不是方阵的数据都应先补齐再进行变换的。 4、图象质量评价 保真度准则是压缩后图象质量评价的标准。客观保真度准则：原图象和压缩图象

图像压缩技术的综述

题目：图像压缩技术的综述 学生姓名：徐欢学号： 系别：计算机与信息学院专业：计算机科学与技术 入学年份：年月 导师姓名：陈蕴谷职称学位：讲师硕士研究生 导师所在单位：中国科学院合肥物质研究院 完成时间年月 .引言 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，也给现有的有限带宽以严峻的考验，特别是具有庞大数据量的数字图像通信，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。 图像数据是用来表示图像信息的，如果不同的方法为表示相同的信息使用了不同的数据量，那么使用较多数据量的方法中，有些数据必然代表了无用的信息，或者是重复的表示了其他数据表示的信息，前者成为数据冗余，后者成为不相干信息。图像压缩编码的主要目的，就是通过删除冗余的或者是不相干的信息，以尽可能地的数码率来存储和传输数字图像数据。 图像压缩编码技术可以追溯到年提出的电视信号数字化，到今天已经有多年的历史了。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。本文对当前最为广泛使用的图像压缩算法进行综述，讨论了它们的优缺点以及发展前景。 图像编码基础 图像编码压缩是指在满足一定图像质量的条件下，用尽可能少的数据量来表示图像。编码技术比较系统的研究始于信息论，从此理论出发可以得到数据压缩的两种基本途径。一种是联合信源的冗余度也寓于信源间的相关性之中，去除他

在屏幕上打印出n行的金字塔图案

在屏幕上打印出n行的金字塔图案，如，若n=5,则图案如下：* *** ***** ******* ********* public class PrintGrip { public void start() { // 输入 System.out.println("输入打印的行数"); int n = Input.getInt(); // 打印 for (int i = -n; i <= n; i++) { some(n + 1 - Math.abs(i)); } } /** * 按行打印 * * @param i */ private void some(int i) { for (int j = 0; j < 2 * i - 1; j++) { System.out.print("*"); } System.out.println(); } } import java.util.Scanner; /** * 输入类 * * @author boLi * */ public class Input { private static Scanner scanner = new Scanner(System.in); /**

* 输入一个整数 * * @return 输入的整数 */ public static int getInt() { while (!scanner.hasNextInt()) { System.out.println("输入有误，请重新输入"); scanner.next(); } return scanner.nextInt(); } }

图像压缩(JPEG)编码算法及压缩过程的实现

秋风，秋雨，秋天的景色 ?博客园 ?首页 ?博问 ?闪存 ?新随笔 ?联系 ?订阅 ?管理 随笔- 234 文章- 0 评论- 22 图象压缩（JPEG）编码算法及压缩过程的实现转 图象压缩（JPEG）编码算法及压缩过程的实现 摘要 本文首先介绍了静态图像压缩（JPEG）编码算法的基本原理、压缩的实现过程及其重要过程的离散余弦变换（DCT）算法的实现原理及软件实现的例程，其次着重介绍了压缩过程中的DCT、量化和编码三个重要步骤的实现原理。 关键词：图像压缩有损压缩 JPEG 离散余弦变换 DCT 量化 第一章图像压缩编码的综述 1.1 图象压缩的目的和方法 图象的数字化表示使得图象信号可以高质量地传输，并便于图像的检索、分析、处理和存储。但是数字图像的表示需要大量的数据，必须进行数据的压缩。即使采用多种方法对数据进行了压缩，其数据量仍然巨大，对传输介质、传输方法和存储介质的要求较高。因此图象压缩编码技术的研究显得特别有意义，也正

是由于图象压缩编码技术及传输技术的不断发展、更新，推动了现代多媒体技术应用的迅速发展。 1.1.1 图象压缩的目的 图象采样后，如果对之进行简单的8bit量化和PCM编码，其数据量是 巨大的。以CIF（Common Intermediate Format）格式的彩色视频信号为例，若采样速率为25帧/秒，采样样点的Y、U、V分量均为8bit量化，则一秒钟的数据量为： 352×288×3×8×25＝60.83Mbit 要传输或存储这样大的数据量是非常困难的，必需对其进行压缩编码，在满足实际需要的前提下，尽量减少要传输或存储的数据量。 虽然数字图象的数据量巨大，但图象数据是高度相关的。一幅图象的内部相邻象素之间，相邻行之间的视频序列中相邻图象之间有大量冗余信息—空间相关性和时间相关性，可以使用各种方法尽量去除这些冗余信息，减少图象的数据量。 除了时间冗余和空间冗余外，在一般的图象数据中还存在信息熵冗余、结构冗余、知识冗余和视觉冗余。各种冗余就是压缩图象数据的出发点。图象编码的目的就在于采用各种方法去除冗余，以尽量少的数据量来表示个重建图象。 1.1.2图象压缩的几种方法 1.统计和字典的压缩方法 常规程序和计算机熵的数据对于那些基于利用统计变种的压缩，效果很好，这些统计变种表现在单个符号的频率以及符号或短语字符串的频率等方面，而基于字典的系统实际山就是假扮统计程序。可是遗憾的是，这类压缩对于连续色调图象的作用并不很好。 这些程序的主要问题产生于这样的一个事实：照片图象的象素广泛地分布在整个范围。如果将图象中的彩色用频率分布画出，那么频率分布图中，没有我们在统计压缩的成功的情况下所看到的“尖峰”状，实际上，如果延长这个分布图，那么从类似于电视那样的生活图象源中得出的分布图会趋于平展。这意味着，每个象素代码彼此是大约相同的出现机会，决定不存在挖掘熵差的任何机会。 基于字典的压缩程序的运行也有类似的问题，基于扫描照片的图象决定没有任何类型的数据特征以产生相同的短语的多次出现。例如，一个栅格化的图象，