分块自适应零树压缩编码方法研究

《数字图像处理和模式识别》期末大作业题目：图像压缩文献综述班级：数字媒体学院计算机技术姓名：徐德荣学号：6141603020图像压缩文献综述1 图像压缩编码概述图像信息的压缩编码，是根据图像信号固有的统计特性和人类的视觉特性进行的。

图像信号固有的统计特性表明，其相邻像素之间、相邻行之间或者相邻帧之间，都存在较强的相关特性。

利用某种编码方法在一定程度上消除这些相关特性，便可实现图像信息的数据压缩。

这个过程也就是尽量去除与图像质量无关的冗余信息，属于信息保持（保持有效信息）的压缩编码。

另一种考虑是，图像最终是由人眼或经过观测仪器来观看或判决的。

根据视觉的生理学、心理学特性，可以允许图像经过压缩编码后所得的复原图像有一定的图像失真，只要这种失真是一般观众难以察觉的。

这种压缩编码属于信息非保持编码，因为它使图像信息有一定程度的丢失。

由此可见，图像压缩编码的研究重点是：怎样利用图像固有的统计特性，以及视觉的生理学、心理学特性，或者记录设备和显示设备等的特性，经过压缩编码从原始图像信息中提取有效信息，尽量去除那些无关的冗余信息，并且在保证质量（能从这些数据中恢复出与原图像差不多的图像）的前提下，用最低的数码率或最少的存储容量，实现各类图像的数字存储、数字记录或数字传输。

2 图像编码研究现状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,到今天己经有五十多年的历史。

五十年代和六十年代的图像压缩技术由于受到电路技术等的制约,仅仅停留在预测编码、亚采样以及内插复原等技术的研究,还很不成熟。

1969年在美国召开的第一届“图像编码会议”标志着图像编码作为一门独立的学科诞生了。

到了70年代和80年代,图像压缩技术的主要成果体现在变换编码技术上;矢量量化编码技术也有较大发展,有关于图像编码技术的科技成果和科技论文与日俱增,图像编码技术开始走向繁荣。

自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,人们开始突破传统的信源编码理论,例如不再假设图像是平稳的随机场。

自适应算术编码的原理实现与应用简介自适应算术编码（Adaptive Arithmetic Coding）是一种无损数据压缩算法，用于将输入数据流转换为更短的编码表示形式。

相对于固定长度编码，自适应算术编码能够更好地利用数据的统计特性，从而达到更高的压缩比。

本文将介绍自适应算术编码的原理实现与应用，并对其进行详细的解释与示例。

原理自适应算术编码的原理非常简单，主要分为以下几个步骤：1.定义符号表：首先，需要将输入数据中的符号进行编码，因此需要定义一个符号表，其中包含了所有可能的符号及其概率。

符号可以是字符、像素、或者任意其他离散的数据单元。

2.计算累积概率：根据符号表中每个符号的概率，计算出累积概率。

累积概率用于将输入数据中的符号映射到一个区间上。

3.区间编码：将输入数据中的符号通过区间编码进行压缩。

每个符号对应一个区间，区间的大小与符号的概率成比例。

4.更新概率模型：在每次编码过程中，根据已经编码的符号，可以得到新的概率模型。

根据这个模型，可以动态地调整符号表中每个符号的概率。

这样，在下一次编码中，就能更好地适应数据的统计特性。

实现步骤与示例1.定义符号表假设我们要对一个字符串进行压缩，其中包含的符号为’a’、’b’、’c’、’d’和’e’。

我们可以根据经验或者统计数据，估计每个符号的概率。

例如：’a’的概率为0.2，’b’的概率为0.15，’c’的概率为0.3，’d’的概率为0.25，’e’的概率为0.1。

2.计算累积概率根据符号表中每个符号的概率，计算出累积概率。

累积概率可以通过累计每个符号的概率得到。

在本示例中，累积概率为：’a’的概率为0.2，’b’的概率为0.35，’c’的概率为0.65，’d’的概率为0.9，’e’的概率为1.0。

3.区间编码使用累积概率对输入数据中的符号进行区间编码。

假设我们要对字符串’abecd’进行编码。

–第一个符号为’a’，其累积概率为0.2。

因此，我们将区间[0,1.0)划分为5个小区间，每个小区间对应一个符号：•’a’对应的区间为[0,0.2)；•’b’对应的区间为[0.2,0.35)；•’c’对应的区间为[0.35,0.65)；•’d’对应的区间为[0.65,0.9)；•’e’对应的区间为[0.9,1.0)。

使用变分自编码器进行数据压缩的最佳实践方法使用变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）进行数据压缩是一种常见的方法，它可以将高维数据映射到低维潜在空间，并保持数据的重要特征。

在本文中，我们将探讨使用VAE进行数据压缩的最佳实践方法。

一、什么是变分自编码器？变分自编码器是一种生成模型，由编码器和解码器组成。

编码器将输入数据映射到潜在空间中的潜在变量，解码器则将潜在变量重新映射回原始数据空间。

VAE的目标是最大化潜在变量的后验概率，并最小化重构误差。

二、数据预处理在使用VAE进行数据压缩之前，我们需要对输入数据进行预处理。

首先，我们需要对数据进行标准化，以确保数据在相同的尺度范围内。

其次，我们需要对数据进行降维处理，以减少输入数据的维度。

常用的降维方法包括主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）等。

三、潜在空间的设计潜在空间是VAE中的一个关键概念，它是一个低维空间，用于表示输入数据的重要特征。

在设计潜在空间时，我们需要考虑潜在变量的分布形式。

常见的选择包括高斯分布和均匀分布等。

此外，我们还可以通过引入正则化项来控制潜在空间的平滑性和连续性。

四、网络结构的选择在构建VAE时，我们需要选择适当的网络结构。

编码器和解码器可以使用多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）或卷积神经网络（Convolutional NeuralNetwork，CNN）等。

此外，我们还可以使用残差连接（Residual Connection）等技术来提高模型的性能。

五、损失函数的定义在训练VAE时，我们需要定义适当的损失函数。

常用的损失函数包括重构损失和KL散度损失。

重构损失用于衡量解码器的重构能力，而KL散度损失用于衡量潜在变量的分布与先验分布之间的差异。

六、训练方法在训练VAE时，我们通常使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）或Adam优化器等方法来最小化损失函数。

一种基于SPIHT的图像压缩方法研究作者：刘玮来源：《科技创新导报》2012年第07期摘要:提出了一种基于层树分级编码(SPIHT)的图像压缩方法。

该方法压缩过程首先将图像数据进行小波变换,然后对低频小波系数进行调整,对高频的小波系数进行量化,以提高图像的压缩比,最后采用SPIHT编码。

解压缩过程通过SPIHT解码和小波逆变换恢复重构图像。

仿真结果表明,在不同的峰值信噪比下,得到了较大的压缩比。

关键词:分裂层树编码图像压缩小波变换峰值信噪比压缩比中图分类号:TP391.41;TN911.73 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2012)03(a)-0005-02引言由于原始图像中存在着大量的信息冗余,加上图像数据量比较大带来的存储和传输困难,因此在图像传输前需要对图像进行压缩编码。

图像压缩编码的目的是在保证图像质量的前提下,用尽可能少的比特数来表示图像中所包含的信息。

图像的压缩方法可以分为无损压缩和有损压缩[1][2]。

无损压缩要求图像在解码时信息能够完全重建,而有损压缩在重建时允许图像信息有一定的损失。

有损压缩是指减少部分边缘信息,来获取高的压缩比。

有损压缩虽然可以去掉图像中的冗余信息,但同时也删除了边缘的信息,使图像不能完全重构,只是对原始图像的近似重构。

如果对重构的图像质量要求不高的情况下可以采用有损压缩技术。

如数字电视、民用网络图像传输和多媒体传输等。

本文为了得到高的压缩比,采用了有损压缩方法。

在原始图像进行提升小波变换后,采用了低频系数调整和量化等技术提高了压缩图像的压缩比。

在不同的峰值信噪比下,得到了较大的压缩比。

1 图像压缩总体框架本文提出的图像压缩方法总体框架如图1所示。

图像的压缩过程首先对原始图像进行提升小波变换[3][4],然后调整低频小波系数的数值,同时对高频的小波系数进行量化,并通过压缩比控制模块控制SPIHT编码的级数得到所要求的压缩比。

压缩比控制模块同时控制SPIHT解码的级数与编码对应。