一、霍夫曼编码(Huffman Codes) 最佳编码定理：在变长编码中，对于出现概率大的信息符号编以短字长的码，对于出现概率小的信息符号编以长字长的码，如果码字长度严格按照符号出现概率大小的相反的顺序排列，则平均码字长度一定小于按任何其他符号顺序排列方式的平均码字长度。 霍夫曼编码已被证明具有最优变长码性质，平均码长最短，接近熵值。 霍夫曼编码步骤：设信源X 有m 个符号(消息)??????=m m p x p p x x X ΛΛ2121 ， 1. 1. 把信源X 中的消息按概率从大到小顺序排列， 2. 2. 把最后两个出现概率最小的消息合并成一个消息,从而使信源的消息数减少，并同时再按信源符号（消息）出现的概率从大到小排列； 3. 3. 重复上述2步骤,直到信源最后为??????=o o o o o p p x x X 212 1为止； 4. 4. 将被合并的消息分别赋予1和0，并对最后的两个消息也相应的赋予1和0； 通过上述步骤就可构成最优变长码(Huffman Codes)。 例： 110005.0010010.000015.01120.00125.01025.065 4 3 2 1 x x x x x x P X i 码字编码过程 则平均码长、平均信息量、编码效率、冗余度为分别为：
% 2% 9842 .2)05.0log 05.01.0log 1.015.0log 15.02.0log 2.025.0log 25.02(45 .205.041.0415.0320.0225.022===?+?+?+?+??-==?+?+?+?+??=Rd H N η 二 预测编码（Predictive encoding ） 在各类编码方法中，预测编码是比较易于实现的，如微分（差分）脉冲编码调制（DPCM ）方法。在这种方法中，每一个象素灰度值，用先前扫描过的象素灰度值去减，求出他们的差值，此差值称为预测误差，预测误差被量化和编码与传送。接收端再将此差值与预测值相加，重建原始图像象素信号。由于量化和传送的仅是误差信号，根据一般扫描图像信号在空间及时间邻域内个象素的相关性，预测误差分布更加集中，即熵值比原来图象小，可用较少的单位象素比特率进行编码，使得图象数据得以压缩。 当输入图象信号是模拟信号时，“量化”过程中的信息损失不可避免的。 预测器预测值 ∑-=-=111 ?N i N i X Q X 其中 i Q 应适当选择使预测误差最小，即使 N N N X X e ?-=最小。 然后，非均匀量化此预测误差 N e ，就能产生最小均方误差的最佳 N e ˊ，经编码后发送。接收端解码得到的 N e 加上预测值就能再现 N X ，它与原始图象的存在误差为 'N N N X X g -=。
图像压缩编码的方法概述摘要：在图像压缩的领域，存在各种各样的压缩方法。不 同的压缩编码方法在压缩比、压缩速度等方面各不相同。本文从压缩方法分类、压缩原理等方面分析了人工神经网络压缩、正交变换等压缩编码方法的实现与效果。 关键词：图像压缩；编码；方法 图像压缩编码一般可以大致分为三个步骤。输入的原始图像首先需要经过映射变换，之后还需经过量化器以及熵编码器的处理最终成为码流输出。 一、图像压缩方法的分类 1.按照原始信息和压缩解码后的信息的相近程度分为以下两类：（1）无失真编码又称无损编码。它要求经过编解码处理后恢复出的图像和原图完全一样，编码过程不丢失任何信息。如果对已量化的信号进行编码，必须注意到量化所产生的失真是不可逆的。所以我们这里所说的无失真是对已量化的信号而言的。特点在于信息无失真，但压缩比有限。（2）限失真编码中会损失部分信息，但此种方法以忽略人的视觉不敏感的次要信息的方法来得到高的压缩比。图像的失真怎么度量，至今没有一个很好的评判标准。在由人眼主观判读的情况下，唯有人眼是对图像质量的最有利评判者。但是人眼视觉机理到现在为止仍为被完全掌握，所以我们很难得到一个和主观评价十分相符的客观标准。目前用的最多的仍是均方误差。这个失真度量标准并不好，之所以广泛应用，是因为方便。
2.按照图像压缩的方法原理可分为以下三类：（1）在图像编码过程中映射变换模块所做的工作是对编码图像进行预测，之后将预测差输出供量化编码，而在接受端将量化的预测差与预测值相加以恢复原图，则这种编码方法称为预测编码。预测编码中，我们只对新的信息进行编码。并且是利用去除邻近像素之间的相关性和冗余性的方法来达到压缩的目的。（2）若压缩编码中的映射变换模块用某种形式的正交变换来代替，则我们把这种方式的编码方法称为变换编码。在变换编码中常用的变换方法有很多，我们主要用到的有离散余弦变换（DCT），离散傅立叶变换（DFT）和离散小波变换（DWT）等。（3）混合编码，LZW算法以及近些年来的一些新的压缩编码方法，最主要的有分形编码算法、小波变换压缩算法、基于模型的压缩算法等。 3.按照压缩对象来分，我们可将图像压缩方法分为静止图像压缩和运动图像压缩。它们所采用的压缩编码标准有所不同，对于静止图像压缩而言，采用的是JPEG、JPEG2000标准；而对运动的图像进行压缩时，我们则采用的是、、、MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4、MPEG-7等。 二、常用的图像压缩方法 图像压缩方法至研究开始至今，已经有将近70年的发展了，随着科技的不断发展和人们越来越高的期望和要求，使得图像压缩技术也在不断的发展着，不断的进步着，各种各样的方法层出不穷，争对不同的要求我们可以选择不同的方法对图像进行压缩，以达到
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，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
图像编码技术的研究和应用 一幅二维图像可以表示为将一个二维亮度函数通过采样和量化而得到的一个二维数组。这样一个二维数组的数据量通常很大,从而对存储、处理和传输都带来了许多问题,提出了许多新的要求。为此人们试图采用对图像新的表达方法以减少表示一幅图像需要的数据量,这就是图像编码所要解决的主要问题。压缩数据量的主要方法是消除冗余数据,从数学角度来讲是要将原始图像转化为从统计角度看尽可能不相关的数据集。这个转换要在图像进行存储、处理和传输之前进行,而在这之后需要将压缩了的图像解压缩以重建原始图像或其近似图像.图像压缩和图像解压缩,通常也分别称为图像编码和图像解码。 图像编码系统模型模型主要包括2个通过信道级连接的结构模块 :编码器和解码器。当一幅输入图像送入编码器后 ,编码器根据输入数据进行信源编码产生一组信号。这组信号在进一步被信道编码器编码后进入信道。通过信道传输后的码被送入信道解码器和信源解码器 ,解码器重建输出的图像。一般来说 ,输出图是输入图的精确复制 ,那么系统是无失真的或者信息保持型的 ;否则 ,称系统是信息损失的。 现代编码方法 这里介绍了几种比较热的编码方法:第二代编码方法、分形编码、模型编码、神经网络编码、小波变换编码。 1.第二代图像编码方法 第二代图像编码方法是针对传统编码方法中没有考虑人眼对轮廓、边缘的特殊敏感性和方向感知特性而提出的。它认为传统的第一代编码技术以信息论和数字信号处理技术为理论基础 ,出发点是消除图像数据的统计冗余信息 ,包括信息熵冗余、空间冗余和时间冗余。其编码压缩图像数据的能力已接近极限 ,压缩比难提高。第二代图像编码方法充分利用人眼视觉系统的生理和心理视觉冗余特性以及信源的各种性质以期获得高压缩比,这类方法一般要对图像进行预处理，将图像数据根据视觉敏感性进行分割。 2．分形图像编码 分形图像编码是在分形几何理论的基础上发展起来的一种编码方法。分形理论是欧氏几何相关理论的扩展,是研究不规则图形和混沌运动的一门新科学。它描述了自然界物体的自相似性,这种自相似性可以是确定的,也可以是统计意义上的。这一理论基础决定了它只有对具备明显自相似性或统计自相似性的图像,例如海岸线，云彩，大树等才有较高的编码效率。而一般图像不具有这一特性,因此编码效率与图像性质学特性有关 ,而且分形图像编码方法实质上是通过消除图像的几何冗余度来压缩数据的 ,根本没有考虑人眼视觉特性的作用。 3.基于模型的图像编码 基于模型的图像编码技术是近几年发展起来的一种很有前途的编码方法。它利用了计算机视觉和计算机图形学中的方法和理论 ,其基本出发点是在编、解码两端分别建立起相同的模型 ,针对输入的图像提取模型参数或根据模型参数重建图像。模型编码方法的核心是建模和提取模型参数,其中模型的选取、描述和建立是决定模型编码质量的关键因素。为了对图像数据建模, 一般要求对输入图像要有某些先验知识。目前研究最多、进展最快的是针对可视电话应用中的图像序列编码。这类应用中的图像大多为人的头肩像。 4.神经网络图像编码
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
p p o ? 一、霍夫曼编码(Huffman Codes) 最佳编码定理：在变长编码中，对于出现概率大的信息符号编以短字长的码，对于出现概率小的信息符号编以长字长的码，如果码字长度严格按照符号出现概率大小的相反的顺序排列，则平均码字长度一定小于按任何其他符号顺序排列方式的平均码字长度。 霍夫曼编码已被证明具有最优变长码性质，平均码长最短，接近熵值。 X = ? x 1 x 2 x m ? ? p p p ? 霍夫曼编码步骤：设信源 X 有m 个符号(消息) ? 1 2 m ? ， 1. 1. 把信源 X 中的消息按概率从大到小顺序排列， 2. 2. 把最后两个出现概率最小的消息合并成一个消息,从而使信源的消息数减少，并同时再按信源符号（消息）出现的概率从大到小排列； ? x o x o ? 3. 3. 重复上述 2 步骤,直到信源最后为 X o = ? 1 1 2 ? 2 ? 为止； 4. 4. 将被合并的消息分别赋予 1 和 0，并对最后的两个消息也相应的赋予 1 和 0； 通过上述步骤就可构成最优变长码(Huffman Codes)。 例： X P i 码字编码过程 x 1 0.25 10 x 2 0.25 01 x 3 0.20 11 x 4 0.15 000 x 5 0.10 0100 x 6 0.05 1100 则平均码长、平均信息量、编码效率、冗余度为分别为： N = 2 ? 2 ? 0.25 + 2 ? 0.20 + 3? 0.15 + 4 ? 0.1+ 4 ? 0.05 = 2.45 H = -(2 ? 0.25?log 0.25 + 0.2 ?log 0.2 + 0.15?log 0.15 + 0.1?log 0.1+ 0.05?log 0.05) = 2.42 = 98% Rd = 2% o
数字图像处理结课论文 ：X.X.X 学号：0.0.0.0.0.0.0.0专业：通信工程
浅谈学习数字图像处理技术的认识 摘要 数字图像处理技术是一门将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行 处理的技术。图像信息是人类获得外界信息的主要来源，因为大约有70%的信息是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息。i通过数字图像处理技术对获得的图像信息进行处理来满足或者实现人们的各种需要。从某些方面来说，对图像信息的处理甚至比图像信息本身更重要，尤其是在这个科技迅猛发展的21世纪。 Abstract Digital image processing technology is a keeper image signals into digital signals and processed by computer technology. Images are a major source of human access to outside information, because some 70% of information was obtained through human eyes, are the image information obtained by the human eye. By means of digital image processing technology to obtain image information processing to meet or achieve people's various needs.In some ways, image information processing even more important than the image itself, especially in the rapid development of science and technology of the 21st century. 关键词 数字图像、处理、应用 引言 经过一个学期的学习，我对数字图像处理技术有了一个更加深刻的了解，做了几次MATLAB数字信号处理实验，知道了如何利用MATLAB编程来实现数字图像处理技术的一些基本方法，以及如何使用PHOTOSHOP软件来做一些简单的图像处理。 本文主要研究数字图像处理的特点，数字图像处理的分类, 数字图像处理的容，数字图像处理的实例，数字图像处理的具体实验举例，以及数字图像处理技术在日常生活中的一点应用 一、数字图像处理的特点 1.0处理精度高 按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16 位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。试想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。
图像编码基础(第三版)(高等院校信息与通信工程系列教材) 作者：姚庆栋等编著 丛书：高等院校信息与通信工程系列教材 出版社：清华大学 出版时间：2006年08月 内容简介 本书系统地介绍了图像编码的基础理论，主要包括视觉与图像质量、图像的统计特性、内插和运动参数估值、二维线性变换、预测编码方法、矢量量化编码、信息保持编码和率失真理论，同时介绍了图像编码领域新的研究成果及发展方向，如分形的编码方法、基于内容的图像编码等。由于图像编码标准推动了图像编码技术的应用，因此本书对图像编码的标准及发展作了阐述。另外对图像编码应用中新的技术和方法，如流媒体、立体图像编码、信息与差错隐藏等，本书也作了介绍。 本书适合作为研究生教材和高年级本科学生的选修课教材，并可作为相关领域研究人员的参考用书。 图像编码标准H.264技术 作者：余兆明等编著 丛书： 出版社：人民邮电出版社 出版时间：2006年03月 MS:IP多媒体概念和服务(原书第2版) 作者：（芬）波克申科等编著，望玉梅，董文宇，周胜译 丛书：国际信息工程先进技术译丛 出版社：机械工业出版社 出版时间：2007年07月 字数：496000 版次：1 页数：385 印刷时间：2007/07/01 内容简介 本书不仅描述了IMS的关键概念、体系结构、主要过程和典型业务，而且针对固定网与移动网融合、IMS中的IPv4和IPv6互连互通、电路交换与IMS业务合并以及IMS安全等问题通过实例深入浅出地进行了剖析。本书内容远远超越了简单的协议介绍，通过详实而生动的例子深入地揭示了IMS系统设计背后的思想和理念，本书共分4部分，有26章，详细地分析了 IMS相关概念和实体、IMS 注册和会话建立过程的例子、IMS中一些先进的业务和呼叫流程以及IMS中使用的各个协议。
实验报告 课程名称：数字图像处理 实验名称：图像压缩编码技术 实验地点：明向校区D001 机房 专业班级：测控1401 班学号： 2014001796 学生姓名：郭佳鑫 指导教师：刘帆 2017 年 4 月21 日
一、实验目的 1.理解有损压缩和无损压缩的概念。 2.理解图像压缩的主要原则和目的。 3.了解几种常用的图像压缩编码方式。 4.利用MATLAB 程序进行图像压缩编码。 二、实验原理 1、图像压缩原理 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。 信息的冗余量有许多种，如空间冗余，时间冗余，结构冗余，知识冗余，视觉冗余等，数据压缩实质上是减少这些冗余量。高效编码的主要方法是尽可能去除图像中的冗余成分，从而以最小的码元包含最大的图像信息。 2、编码压缩方法有许多种，从不同的角度出发有不同的分类方法，从信息论角度出发可分为两大类。 （1）冗余度压缩方法，也称无损压缩、信息保持编码或熵编码。具体说就是解码图像和压缩编码前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。 （2）信息量压缩方法，也称有损压缩、失真度编码或烟压缩编码。也就是说解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。 3、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。 有 JBIG，H.261，JPEG，MPEG 等技术标准。 本实验主要利用 MATLAB 程序进行赫夫曼（Huffman）编码和行程编码（Run Length Encoding，RLE）。 三、实验仪器 1.计算机。 2.MATLAB、Photoshop 等程序。 3.移动式存储器（软盘、U 盘等）。 4.记录用的笔、纸。
数字图像处理上机实习报告（DIP4----DIP7） 学生姓名：杜坤 班级：071123 学号：20121003699 指导老师：傅华明
DIP-4 图像编码 一．题目要求 对图实施费诺-香农编码和解码，计算图像熵，平均码长和冗余度。 二．算法设计 1.测试脚本的程序框图 开始 读入图像的 数据为a 统计各个灰度值的概率 将码字初始化 编码 根据编码的码字对 图像数据进行输出 解码 将解码后的数据 data变行为8*8 计算图像的熵 计算图像的 平均码长 编码的编码效率 计算冗余度 校对编码前后的数 据 结束 2.编码程序框图 读入图像的直方图，将图像的灰度值按照概率大小排序，按照香农编码的规则编码。 香农编码将概率由大到小，由上到下排成一排，然后分为两组。是将大的一组概率赋值为0，概率小的一组赋值为1，这是赋值的原则。然后依次的重复，直到每组只有一种输入元素为止。
3.解码程序框图 三．实现代码 1.脚本文件 clear all load mat p = impr(a); %统计概率 code = FanoCodeInit(p); %Fano编码初始化
code = FanoEncoder(code);%Fano编码 outstream = FanoCodeStream(a,code); %输出 data = FanoDecoder(outstream,code);%解码 data = reshape(data,8,8); %恢复8*8的形状 data = data'; %转置 I = abs(p.*log2(p)); disp('图像的熵为：'); H = sum(I(:)) %计算熵 disp('图像的平局码长为：') B = FanoCodeLength(code); %求平均长度 disp('编码冗余度为：'); r = B/H - 1 %求冗余 disp('编码效率为：') e = H/B %求编码效率 if isequal(a,data) msgbox('解码后的数据和输入的数据完全吻合'); end 2.统计灰度的概率 function [p]= impr(f) %概率统计 [m,n] = size(f); graymax = max(f(:)); %找出灰度最大值，划定统计范围p = zeros(1,graymax + 1); for i = 1:m for j = 1:n x = f(i,j) + 1; p(x) = p(x) + 1; end end p = p/(m*n); End 3.码字的初始化 function [code] = FanoCodeInit(p) %FanoShano码字初始化 [m,n] = size(p); for i = 1:n code(i).gray = i - 1; code(i).p = p(i); code(i).str = ''; end
图像编解码技术及应用 1．图像编解码技术概论： 在当前的图像压缩领域中常用的技术有： BMP、EPS、GIF、JPG、PDF、PIC、PNG、PSD、TIF。上述技术间的差异主要存在于图像编解码的算法不同，通过对算法的研究可以使我们更加容易的理解图像压缩的原理。 位图格式（BMP）是在DOS时代就出现的一种元老级文件格式，因此它是DOS和WINDOWS操作系统上的标准的WINGDOWS点阵图像格式，以此文件格式存储时，采用一种非破坏性的RLE压缩,不会省略任何图像的细部信息。 EPS是最常见的线条稿共享文件格式，它是以PostScript语言为开发基础，所以EPS文件能够同时兼容矢量和点阵图形，所有的排版或图像处理软件如PageMaker或Illustrator等，都提供了读入或置入EPS格式文件的能力，而且RGB和CMYK对象也可以保有各自的原始的色彩模式。 GIF应该是在网络上最常见的一种压缩文件格式，它的英文全名Graphic Interchange format，当初研发的目的是为了最小化电缆上的传输，因此能采用LZW方式进行压缩，但可显示的颜色范围只局限于256索引色，目前所采用 的GIF图形共有两种格式：87a和89a，常见于网页上建议的小动画制作，其中GIF89a还可提供透明色效果，点阵图形，灰度图形或者索引颜色模式皆可存储为此种文件格式 JPG跟GIF一样为网络上最常见道的图像格式，其英文正式名称为Joint Photographic Experts Group，它是以全彩模式进行显示色彩，是目前最有效率的一种压缩格式，常用于照片或连续色调的显示，而且没有GIF去掉图像细 部信息的缺点，但需要注意的是此类图像需要自行设置压缩程度，在打开时JPG 图像会自动解压缩，不过要注意的是JPG采用的压缩是破坏性的压缩，因此会在一定程度上减损图像本身的品质。
数字图像处理技术的现状及其发展方向 一、数字图像处理历史发展 数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。 1.起源于20世纪20年代。 2.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期，美国喷气推进实验室(JPL)推动了数字图像处理这门学科的诞生。 3.1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph)，1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界，其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论。 二、数字图像处理的主要特点 1．目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 2.数字图像处理占用的频带较宽,在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。 4.由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 5．一方面，数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究；另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。 三、数字图像处理的优点 1.再现性好；图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。 2.处理精度高；可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高。 3.适用面宽；图像可以来自多种信息源，图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。 4.灵活性高；数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 四、数字图像处理过程及其主要进展 常见的数字图像处理有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、
浅谈数字图像编码技术(一) 【关键词】浅谈 1引言 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。早期图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。常见的图像处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割与图像分析等。图像编码是对图像信息进行编码，可以压缩图像的信息量，以便满足传输与存储的要求。本研究主要介绍了图像编码的基本原理和技术方法。 一幅二维数字图像可以由一个二维亮度函数通过采样和量化后而得到的一个二维数组表示。这样一个二维数组的数据量通常很大，从而对存储、处理和传输都带来了许多问题，提出了许多新的要求。为此人们试图采用对图像新的表达方法以减少表示一幅图像需要的数据量，这就是图像编码所要解决的主要问题。压缩数据量的主要方法是消除冗余数据，从数学角度来讲是要将原始图像转化为从统计角度看尽可能不相关的数据集。这个转换要在图像进行存储、处理和传输之前进行，然后将压缩了的图像解压缩以重建原始图像，即通常所称的图像编码和图像解码。 图1给出了一个通用的图像编码系统模型，这个模型主要包括2个通过信道级连接的结构模块：编码器和解码器。当一幅输入图像送入编码器后，编码器根据输入数据进行信源编码产生一组信号，这组信号在进一步被信道编码器编码后进入信道。通过信道传输后的码被送入信道解码器和信源解码器，解码器重建输入的图像。一般来说，输出图是输入图的精确复制，那么系统是无失真的或者信息保持型的；否则，称系统是信息损失的。 信源编码器的作用是减少或消除输入图像中的编码冗余、像素间冗余及心理视觉冗余。尽管信源编码器的结构与具体应用和对保真度的要求有关，但一般情况下信源编码器包括顺序的3个独立操作，而对应的信源解码器包含反序的2个独立操作(图2)。在信源编码器中，映射器将输入数据变换以减少表达图像的数据，这与具体编码技术有关。量化器根据给定的保真度准则减少映射器输出的精确度。这个操作可以减少心理冗余，但不可翻转。符号编码器产生表达量化器输出的码本，并根据码本输出。符号编码器编码为了减少冗余，这个操作是可以反转的。 当信道是有噪声的或者容易产生误差时，信道编码器和信道解码器对这个编解码过程是非常重要的。由于信源编码器的输出数据一般只有很少的冗余，所以他们对传输噪声很敏感。信道编码器通过把可控制的冗余加入信源编码器后的码字以减少信道噪声的影响。 2传统编码方法 传统的编码方法可以分成两大类，预测编码方法(对应空域方法)和变换编码方法(对应频域编码方法)。预测编码方法的优点是：算法一般较简单，易于用硬件实现；缺点是：压缩比不够大，承受误码的能力较差。由于它采用的最小均方误差准则不能反映人眼的视觉心理特性，近年来已较少单独采用，而是与其他方法混合使用。另外，由于DPCM编码系统会引起斜率过载、界线繁忙、颗粒噪声和轮廓噪声，在使用中应加以考虑。变换编码方法的优点是：压缩比高、承受误码能力强；缺点是：算法较复杂。 3现代编码方法 31第二代图像编码方法 第二代图像编码方法〔2〕是针对传统编码方法中没有考虑人眼对轮廓、边缘的特殊敏感性和方向感知特性而提出的。它认为传统的第一代编码技术以信息论和数字信号处理技术为理论基础，出发点是消除图像数据的统计冗余信息，包括信息熵冗余、空间冗余和时间冗余。其编码压缩图像数据的能力已接近极限，压缩比难以提高。第二代图像编码方法充分利用人
数字图像处理结课论文姓名：X.X.X 学号：0.0.0.0.0.0.0.0专业：通信工程
浅谈数字图像压缩技术 摘要： 随着五千历史文明的发展，如今的我们正处于数字时代的浪潮中。自从1946 年2月14 日，世界上第一台通用电子数字计算机“埃尼阿克”(ENIAC宣告研 制成功。现在的我们无时无刻不在被各种各样的数字信息所包围着。数字时代的 到来，丰富了我们的日常生活，让我们的生活与众不同，绚烂多彩。数字时代最伟大的两大发明就是：移动电话和因特网。而且，如今的移动电话和因特网都是利用数字信息进行信息传输。其中包括图像，语音，视频信息等等。本文主要讲有关于图像的压缩技术。因为，原始的图像一般都很大，只有经过压缩处理之后，才能更好的存储，传输，和利用。 Abstract : With 5,000 history of civilization development, nowwe are in the wave of the digital age. Since February 14, 1946, the world's first gen eral-purpose electro nic digital computer "ENIAC" (ENIAC) was developed. All the time now we are surrounded by all kinds of digital information. The arrival of the digital age, enriches our daily lives, make our lives unique and colorful. Greatest two inventions are in the digital age: mobile phones and the Internet. Moreover, today's mobile phones and the In ternet is the use of digital in formatio n tran sfer information. Includes images, voice, video, and so on. This article talk about image compressi on tech no logy. Because the origi nal image is very large, only after the compressi on process, in order to better storage, tran smissi on, and utilizati on. 关键词：图像，压缩 引言 随着数字时代的发展，计算机的普及率也是越来越广泛，智能手机等移动电话网的覆盖也是远来越宽。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。无独有偶，随之而来的即是数字图像处理技术的突飞猛进。想要实现实时消息的传递，信息的传输便成了关键，而信息传输的核心便是数据压缩技术。可以这么说：数字图像处理技术的核心就是数字图像的压缩。 只有有效滴解决了数据的压缩问题，信息才会更快更可靠地传输，才会有我们现在这样方便而又舒适的生活。 数字图像压缩技术是数字图像处理技术的一个重要的分支学科，所谓的数字 图像压缩就是减少表示数字图像时需要的数据量，以较少的比特有损或无损地表 示原来的像素矩阵的一门综合技术。现在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。 本文主要从图像O1压缩技术概述、②图像压缩技术必要性、③数字图像压缩原
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，
图像压缩编码的方法概述 摘要：在图像压缩的领域，存在各种各样的压缩方法。不同的压缩编码方法在压缩比、压缩速度等方面各不相同。本文从压缩方法分类、压缩原理等方面分析了人工神经网络压缩、正交变换等压缩编码方法的实现与效果。 关键词：图像压缩；编码；方法 图像压缩编码一般可以大致分为三个步骤。输入的原始图像首先需要经过映射变换，之后还需经过量化器以及熵编码器的处理最终成为码流输出。 一、图像压缩方法的分类 1.按照原始信息和压缩解码后的信息的相近程度分为 以下两类：（1）无失真编码又称无损编码。它要求经过编解码处理后恢复出的图像和原图完全一样，编码过程不丢失任何信息。如果对已量化的信号进行编码，必须注意到量化所产生的失真是不可逆的。所以我们这里所说的无失真是对已量化的信号而言的。特点在于信息无失真，但压缩比有限。（2）限失真编码中会损失部分信息，但此种方法以忽略人的视觉不敏感的次要信息的方法来得到高的压缩比。图像的失真怎么度量，至今没有一个很好的评判标准。在由人眼主观判读的情况下，唯有人眼是对图像质量的最有利评判者。
但是人眼视觉机理到现在为止仍为被完全掌握，所以我们很难得到一个和主观评价十分相符的客观标准。目前用的最多的仍是均方误差。这个失真度量标准并不好，之所以广泛应用，是因为方便。 2.按照图像压缩的方法原理可分为以下三类：（1）在图像编码过程中映射变换模块所做的工作是对编码图像进行 预测，之后将预测差输出供量化编码，而在接受端将量化的预测差与预测值相加以恢复原图，则这种编码方法称为预测编码。预测编码中，我们只对新的信息进行编码。并且是利用去除邻近像素之间的相关性和冗余性的方法来达到压缩 的目的。（2）若压缩编码中的映射变换模块用某种形式的正交变换来代替，则我们把这种方式的编码方法称为变换编码。在变换编码中常用的变换方法有很多，我们主要用到的有离散余弦变换（DCT），离散傅立叶变换（DFT）和离散小波变 换（DWT）等。（3）混合编码，LZW算法以及近些年来的一些新的压缩编码方法，最主要的有分形编码算法、小波变换压缩算法、基于模型的压缩算法等。 3.按照压缩对象来分，我们可将图像压缩方法分为静止图像压缩和运动图像压缩。它们所采用的压缩编码标准有所不同，对于静止图像压缩而言，采用的是JPEG、JPEG2000 标准；而对运动的图像进行压缩时，我们则采用的是H.261、H.263、H.264、MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4、MPEG-7等。
图像的压缩比计算： >> f=imread('peppers.png'); >> imwrite(f,'peppers.png'); >> k=imfinfo('peppers.png'); >> ib=k.Width*k.Height*k.BitDepth/8; >> cb=k.FileSize; >> cr=ib/cb cr = 2.0509 变换编码： 计算DCT变换的基函数： >> n=4; >> c=zeros(n,n); >> for m=0:1:n-1 for k=0:1:n-1 if k==0 l=sqrt(1/n); else l=sqrt(2/n); end; c(m+1,k+1)=l*cos(((2*m+1)*k*pi)/(2*n)); end; end; >> colormap('gray'); >> for m=0:1:n-1 for k=0:1:n-1 subplot(n,n,m*n+k+1); y=[zeros(m,n);zeros(1,k) 1 zeros(1,n-k-1);zeros(n-m-1,n)]; x=c*y*c'; imagesc(x); axis square; axis off; end; end;
对图像进行DCT和IDCT变换：>> rgb=imread('autumn.tif'); >> i=rgb2gray(rgb); >> i=im2double(i); >> i1=dct2(i); >> i2=idct2(i1); >> subplot(2,2,1);imshow(i); >> subplot(2,2,2);imshow(i2); >> subplot(2,2,3);imshow(i1); >> subplot(2,2,4);imshow(abs(i-i2)); >> figure;mesh(i1); >> colorbar('vert'); >> set(gcf,'color','w');