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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。
图像压缩编码方法
图像压缩编码方法是通过减少图像数据的冗余部分来减小图像文件的大小，以便于存储和传输。
以下是常见的图像压缩编码方法：
1. 无损压缩：无损压缩方法可以压缩图像文件的大小，但不会丢失任何图像数据。
常见的无损压缩编码方法包括：
- Huffman编码：基于字符出现频率进行编码，将频率较低的字符用较长的编码表示，频率较高的字符用较短的编码表示。
- 预测编码：根据图像像素间的相关性进行编码，利用当前像素与附近像素的差异来表示像素值。
- 霍夫曼编码：利用霍夫曼树来对图像数据进行编码，降低数据的冗余度。
- 算术编码：根据符号的出现概率，将整个编码空间划分为不同部分，每个符号对应于不同的编码区域。
2. 有损压缩：有损压缩方法可以在压缩图像大小的同时，对图像数据进行一定的丢失，但尽量使丢失的数据对人眼不可见。
常见的有损压缩编码方法包括：
- JPEG压缩：基于离散余弦变换(DCT)的方法，将图像数据转换为频域表示，
然后根据不同频率成分的重要性进行量化和编码。
- 基于小波变换的压缩：将图像数据转换为频域表示，利用小波基函数将图像分解为低频和高频子带，然后对高频子带进行量化和编码。
- 层次编码：将原始图像数据分为不同的预测层次，然后对不同层次的误差进行编码，从而实现压缩。
需要注意的是，不同的压缩编码方法适用于不同类型的图像数据和压缩要求。
有些方法适用于需要高压缩比的情况，但会引入更多的失真，而有些方法适用于需要保留图像质量的情况，但压缩比较低。
因此，在选择图像压缩编码方法时，需要根据具体要求和应用场景进行权衡和选择。
图像编码是一项复杂的技术，用于将图像转换为数字形式，以便在计算机系统中存储和传输。
它在许多应用领域中都有重要的作用，如数字摄影、视频通信和医学图像处理。
本文将介绍一些常用的图像编码方法。
一、基于压缩的图像编码方法1. 无损压缩无损压缩是一种将图像数据压缩至较小大小，同时保持原始图像质量的方法。
在无损压缩中，图像数据被压缩成原始数据的一个完全可逆的表示。
这种方法适用于需要保留图像细节的应用，如医学影像和特殊图像分析。
常用的无损压缩算法包括无损JPEG和无损预测编码。
2. 有损压缩有损压缩是一种将图像数据压缩至较小大小，但会引入一定程度的信息丢失的方法。
它在图像质量和压缩比之间进行权衡，并提供了更高的压缩比。
有损压缩主要用于媒体存储和传输，如数字摄影和视频通信。
目前最常用的有损压缩方法是JPEG、JPEG 2000和WebP。
二、基于变换的图像编码方法1. 离散余弦变换（DCT）离散余弦变换是一种常用的图像压缩方法。
它通过将图像分解为一系列频域成分来压缩图像数据。
这些频域成分经过量化后可以被编码和存储。
JPEG就是基于DCT的一种压缩算法。
DCT压缩保留了图像中的主要信息，但会引入一些失真。
2. 波形编码（Wavelet Coding）波形编码是另一种常用的图像编码方法。
它使用离散小波变换将图像分解成低频和高频系数。
低频系数保留了图像的整体结构和主要特征，而高频系数则捕捉了图像的细节。
这种方法在图像压缩方面具有出色的性能，例如JPEG 2000就是一种基于小波编码的图像压缩标准。
三、基于预测的图像编码方法1. 差分编码（DPCM）差分编码是一种基于预测的图像编码方法。
它利用当前像素的预测值和实际值之间的差异来表示图像数据。
通过对差异进行编码和量化，可以实现图像数据的压缩。
DPCM利用了图像中像素之间的相关性，对于高度相关的图像具有较好的压缩效果。
2. 运动补偿编码（Motion Compensation）运动补偿编码是一种在视频编码中广泛使用的方法。
图像压缩与无损压缩编码0802126—31 沙联宝摘要:主要介绍图像压缩的必要性和其可行性以及数字图像压缩编码。
介绍了图像压缩编码的种类并对图像压缩编码技术中有关无损压缩的几种方法进行了比较。
关键词:图像压缩;无损压缩;编码一、图像压缩的必要性在信息社会高度发展的今天,图像成为可以传递信息的重要载体之一。
然而未经处理的图像的数据量是非常大的,这对图像的处理速度、传递及存储等方面大为不利。
图像压缩所解决的问题就是尽可能的减少表示数据图像时所需的数据量，所以大力研究和开发图像压缩编码技术就非常重要。
二、图像压缩的可行性图像之所以可以被压缩,其根本原因就在于图像数据具有较多的信息冗余。
组成图像的各个像素点之间不论在行的方向还是在列的方向上都具有很大的相关性,因而整个图像数据就具有相当大的冗余度,也就有相当的压缩潜力。
再者,评价图像品质的最终标准取决于人眼,而人眼由于其视觉特性对图像的细微差别还是很难分辨的。
因此图像数据还具有一定的视觉冗余,也就是说,在对图像数据进行压缩时,可以允许一定程度的失真。
应用某种编码方法提取或减少这些冗余度就达到了减少数据量得目的。
三、图像压缩编码所谓数字图像压缩编码,其本质就是在保证供给一定图像恢复质量的条件下以尽可能少的位数(bits)表示和传输图像。
（一）、图像压缩编码的过程图像的压缩处理一般分为两个过程:一是编码过程,即将原始数据经过编码、量化从而进行压缩、存储及传输;二是解码过程,此过程对编码数据进行解码,从而将压缩图像复原。
一般常用的图像压缩系统的组成如下图所示：（二）、图像压缩编码的分类对于图像的压缩,根据解码后的图像数据与原始数据是否一致可以划分为两类:有损压缩或不可逆编码方法。
其是一种以牺牲部分信息量为代价换取缩短平均码长的编码压缩方法。
这种方法的解码图像与原始图像间存在一定的偏差,但视觉效果是可以被接受的。
无损压缩或可逆编码方法。
其基于统计模型，减少或完全去除图像数据中冗余的信息。
电视原理课件之图像压缩编码原理2023-10-27CATALOGUE目录•图像压缩编码概述•图像压缩编码技术分类•图像压缩编码原理及实现方法•图像压缩编码性能评估及优化方法•JPEG压缩编码算法详解及实例演示•H.264视频压缩编码技术详解及实例演示01图像压缩编码概述图像压缩编码的概念图像压缩编码是一种通过特定算法对图像数据进行压缩的技术。
它可以将图像数据的大小和存储需求降低，以便在有限的存储空间内存储更多的图像数据。
压缩后的图像数据可以通过解压缩算法进行还原，以便在显示或传输过程中使用。
010203图像压缩编码的必要性通过图像压缩编码技术，可以大大降低图像数据的存储空间和传输成本。
图像数据量巨大，占用存储空间大，传输成本高。
同时，图像压缩编码技术还可以提高图像数据的处理速度和效率。
图像压缩编码技术的发展历程基于DCT（离散余弦变换）的压缩技术这是最早的图像压缩技术之一，它通过对图像数据进行DCT变换，将图像数据从空间域转换到频域，并对频域数据进行量化，从而实现图像数据的压缩。
基于小波变换的压缩技术小波变换是一种信号分析方法，它可以将信号分解成多个频带，并对每个频带进行精细的分析。
基于小波变换的压缩技术利用小波变换的特性，对图像数据进行多级分解，并对每个频带进行压缩，从而实现图像数据的压缩。
基于神经网络的压缩技术神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，它可以自动学习并识别图像中的特征和模式。
基于神经网络的压缩技术利用神经网络的特性，对图像数据进行自动编码和解码，从而实现图像数据的压缩和解压缩。
02图像压缩编码技术分类基于像素的压缩编码预测编码利用像素之间的相关性进行预测，然后对预测误差进行编码，例如差分脉冲编码（DPCM）。
变换编码将图像数据进行频率变换，例如傅里叶变换、离散余弦变换（DCT），然后将变换后的数据进行量化和编码。
统计编码利用图像数据的统计特性进行编码，例如游程编码、算术编码等。
