数字图像压缩综述

《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。

数字图像处理中的图像压缩技术研究数字图像处理是指通过计算机技术对图像进行处理和分析，其中图像压缩技术是数字图像处理领域中的一个重要分支。

图像压缩技术的作用是将图像压缩成较小的数据量，方便图像的传输和存储。

本文将详细介绍数字图像处理中的图像压缩技术的研究。

一、图像压缩的概念图像压缩是指通过一定的技术手段将图像的数据量进行压缩，从而减小图像的体积，达到方便传输和存储的目的。

图像压缩主要分为有损压缩和无损压缩两种方式。

无损压缩是指在压缩图像的同时，不会对图像的质量造成影响，可以完全还原出原始的图像。

而有损压缩则是在压缩图像的过程中，会对图像的质量进行一定程度上的损失，但是压缩后的图像数据量会大大降低。

二、图像压缩技术的应用图像压缩技术在数字图像处理中有着广泛的应用。

首先，在图像的传输和存储过程中，若图像数据量过大，会导致传输时间长和存储空间不足等问题，将图像压缩后可以解决这些问题。

其次，在数字影像处理、电子商务、医学影像、视频会议等领域也有着重要的应用。

三、无损压缩技术1. Run-length Encoding （RLE）Run-length Encoding是一种基于像素行的无损压缩技术，它通过对图像中像素出现的连续长度进行编码来达到压缩图像的目的。

当像素值连续出现时，RLE算法只需要储存一个出现的值和像素值的个数，从而达到降低图像数据量的目的。

2. Huffman encodingHuffman encoding是一种基于概率的无损压缩技术，它可以通过编码表来描述图像中出现的像素。

在Huffman encoding中，出现频率较高的像素会使用较短的编码，而出现频率较低的像素则会使用较长的编码。

四、有损压缩技术1. Discrete Cosine Transform（DCT）DCT是一种基于频域的图像压缩方法，实现图像的有损压缩。

该方法将图像通过预处理分为不同的块，对每个块进行离散余弦变换，从而达到较好的压缩效果。

图像处理中的数字图像压缩数字图像压缩在图像处理中扮演着重要的角色。

数字图像压缩可以将图像数据压缩成更小的文件大小，更方便存储和传输。

数字图像压缩分为有损和无损两种不同的技术，本文将详细讨论这两种数字图像压缩方法。

一、无损压缩无损压缩是数字图像压缩中最常用的技术之一。

无损压缩的优点是可以保持图片原始数据不被丢失。

这种方法适用于那些需要保持原始画质的图片，例如医学成像或者编程图像等。

无损压缩的主要压缩方法有两种：一种是基于预测的压缩，包括差异编码和改进变长编码。

另一种是基于统计的压缩，其中包括算术编码和霍夫曼编码。

差异编码是一种通过计算相邻像素之间的差异来达到压缩目的的方法。

它依赖于下一像素的值可以预测当前像素值的特性。

改进的变长编码是一种使用预定代码值来表示图像中频繁出现的值的压缩技术。

它使用变长的代码，使得频繁出现的值使用较短的代码，而不常用的值则使用较长的代码。

算术编码是一种基于统计的方法，可以将每个像素映射到一个不同的值范围中，并且将像素序列编码成一个单一的数值。

霍夫曼编码也是一种基于统计的压缩方法。

它通过短代码表示出现频率高的像素值，而使用长代码表示出现频率较低的像素值。

二、有损压缩有损压缩是另一种数字图像压缩技术。

有损压缩方法有一些潜在的缺点，因为它们主要取决于压缩率和压缩的精度。

在应用有损压缩技术之前，必须确定压缩强度，以确保压缩后的图像满足预期的需求。

有损压缩方法可以采用不同的算法来实现。

这些算法包括JPEG、MPEG和MP3等不同的格式。

JPEG是最常用的有损压缩算法，它在压缩时可以通过调整每个像素所占用的位数来减小图像的大小。

MPEG是用于压缩视频信号的一种压缩技术。

它可以将视频信号分成多个I帧、P帧和B帧。

I帧代表一个完整的图像，而P帧和B帧则包含更少的信息。

在以后的编码中，视频编码器使用压缩技术将视频序列压缩成较小的大小。

MP3是一种广泛使用的音频压缩技术，它使用了同样的技术，包括频域转换、量化和哈夫曼编码。

数字图像压缩技术的原理和方法研究随着现代科技的不断发展，数字图像的应用越来越广泛。

然而，高清晰度的数字图像不仅体积巨大，传输也会耗费大量时间和带宽。

为了解决这个问题，人们研究出了数字图像压缩技术。

数字图像压缩技术可以大大减小数字图像的体积，使得图像能够更快更方便地传输存储。

本文将介绍数字图像压缩技术的原理和方法。

一、数字图像的基本原理数字图像是由像素组成的二维离散数据。

像素是图像的基本单元，每个像素有一个灰度，代表了像素点的颜色深度。

数字图像包含了大量的像素点，有些图像的像素数量甚至能够达到千万级别。

因此，数字图像数据量往往非常巨大。

二、数字图像压缩的基本概念数字图像压缩就是将原始数字图像的体积缩小到一个更合理的大小，以达到更高的存储、传输、展示等性能要求的过程。

数字图像压缩分为有损压缩和无损压缩两种方式。

无损压缩是一种压缩技术，在压缩过程中不会丢失任何信息，这种压缩技术通常用于处理对数据完整性要求较高的应用场景。

有损压缩则是一种压缩技术，在压缩过程中会丢失部分数据，从而减小压缩后图片的体积。

这种方式通常用于处理对数据完整性要求较低的应用场景。

三、数字图像压缩的原理和方法数字图像的压缩通常分为三个步骤：预处理、变换/量化和编码。

前两个步骤是有损压缩和无损压缩的共同步骤，而编码则是两种压缩方式区别最大的部分。

1. 预处理预处理是数字图像压缩的第一步，预处理的主要目的是将原始图像去除一部分冗余信息。

冗余信息可以分为两种类型：空域冗余信息和频域冗余信息。

空域冗余信息主要是指原始图像中相邻像素之间的冗余性，这部分冗余性可以通过预处理中的空间滤波器来去除。

而频域冗余信息则是指在频域(傅里叶变换)中，相近频率的信号之间所包含的冗余性，这部分冗余性可以通过预处理中的频域滤波器来去除。

2. 变换/量化预处理完成之后，数字图像压缩的第二步是变换/量化。

在这个步骤中，数字图像会被转换成另一种表示形式，这种表示形式在空间或者频域中比较分散，以便于进一步的压缩。

图像压缩方法综述陈清早(电信科学技术研究院PT1400158)摘要：图像压缩编码技术就是对要处理的图像数据按一定的规则进行变换和组合,从而达到以尽可能少的数据流(代码)来表示尽可能多的数据信息。

由于图像数据量的庞大,在存储、传输、处理时非常困难,因此图像数据的压缩就显得非常重要。

图像压缩分为无损图像压缩和有损图像压缩或者分为变换编码、统计编码。

在这里，我们简单的介绍几种几种图像压缩编码的方法，如：DCT编码、DWT编码、哈夫曼(Huffman)编码和算术编码。

关键字：图像压缩；DCT压缩编码；DWT压缩编码；哈夫曼编码；算术编码1引言在随着计算机与数字通信技术的迅速发展,特别是网络和多媒体技术的兴起,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,必须进行压缩处理。

图像数据之所以能被压缩，就是因为数据中存在着冗余。

图像数据的冗余主要表现为：图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余；图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余；不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。

数据压缩的目的就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比特数。

信息时代带来了“信息爆炸”，使数据量大增，无论传输或存储都需要对数据进行有效的压缩。

因此图像数据的压缩就显得非常重要。

在此，我们主要介绍变换编码的DCT编码和DWT编码和统计编码的哈夫曼(Huffman)编码和算术编码。

2变换编码变换编码是将空域中描述的图像数据经过某种正交变换转换到另一个变换域(频率域)中进行描述，变换后的结果是一批变换系数，然后对这些变换系数进行编码处理，从而达到压缩图像数据的目的。

主要的变换编码有DCT编码和DWT编码1.1DCT编码DCT编码属于正交变换编码方式，用于去除图像数据的空间冗余。

变换编码就是将图像光强矩阵(时域信号)变换到系数空间(频域信号)上进行处理的方法。

在空间上具有强相关的信号，反映在频域上是在某些特定的区域内能量常常被集中在一起，或者是系数矩阵的分布具有某些规律。

论文：数字图像压缩综述摘要: 随着信息时代的不断发展，数字图像处理技术得到了广泛的应用，而作为数字图像处理技术的重要组成部分——数字图像压缩，也得到了迅猛的发展。

本文从数字图像压缩的概念、发展现状、图像压缩基本方法和图像压缩算法等方面进行了综述。

关键词:数字图像压缩概念；压缩方法；压缩算法0引言数字图像压缩的概念在当前这个信息化社会中，多媒体技术已被人们频繁使用，多媒体信息主要是由图像、文本和声音三大元素组成。

图像作为其主要元素之一，发挥着越来越重要的作用；而传输图像需要占用大量的数据空间，严重影响传输速率和实时处理量，因而我们要将图像进行压缩，来解决这一问题。

数字图像压缩是以尽可能少的比特数代表图像或图像中所包含的信息量的技术，图像通过压缩处理去掉其中的数据冗余、符号冗余、视觉冗余等各种冗余信息，提高传输速率，节省存储空间。

1发展现状目前数字图像压缩已取得了划时代的发展，在国际上形成了一系列国际标准，如jpeg标准。

此标准是负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”于1989年形成的基于自适应dct的jpeg技术规范的第一个草案，后经多次修改，最终在一年后形成国际标准。

随着多媒体应用的不断增长，为满足人们在图像压缩领域的迫切需要，于2000年联合图片专家组又研究出新一代静态图像压缩标准——jpeg2000。

系列的国际标准的提出标志着数字图像压缩技术已由学术研究转为产业化，逐步走向成熟。

它使通信、广播、计算机产业的界限变得模糊，促使现有信息产业的结构发生巨大改变，当前分形图像压缩和小波图像压缩是研究的新方向。

2图像压缩基本方法图像压缩有两种基本的压缩方法：一种是有损数据压缩；另一种是无损数据压缩。

有损数据压缩一般采用变换编码方法，例如，基于离散余弦变换（dct）的变换编码方法，如jpeg；还有基于小波变换的方法，例如jpeg2000、ezw、spiht等等。

jpeg是有损数据压缩。

通过dct变换后选择性丢掉人眼不敏感的信号分量，实现高压缩比率。

数字图像压缩技术综述作者：王亚男张敬申冯杰来源：《科教导刊·电子版》2014年第13期摘要图像压缩编码是数字图像处理领域一项重要的技术本文首先阐述了图像压缩编码的基本工作原理，其次介绍了近年来比较流行的压缩编码技术及优缺点，最后对未来新的技术发展做了展望。

关键词图像压缩编码方法中图分类号：TN911.73 文献标识码：A1 图像压缩基本原理原始图像的数据是高度相关的，存在很大冗余度。

图像压缩就是在不失真情况下减少目标图像所需要的数据量，即去除冗余数据。

从数学角度考虑，是将一个关于二维像素矩阵经过一定规则，变换为一个无关联的数据集合。

图像压缩编码模型包括源数据编解码及通道编解码。

其中，源数据编码过程是完成原数据的压缩；通道编码用于增加一些容错、校验位等来抗干扰；传输通道包括Internet、可移动介质、广播等。

在源数据编码与解码中，映射器作用是减少像素冗余。

量化则是减少视觉心理冗余，仅用于有损压缩。

符号编码器用来减少编码冗余。

目前图像压缩一般都是对经过变换后产生的变换系数进行量化，使编码器的输出达到一定的位率，经量化、编码后，达到压缩图像的目的，而解码正好是这个的逆过程。

2 图像压缩编码分类及方法2.1图像压缩分类对压缩前后图像数据是否一致，将压缩分为有损压缩和无损压缩。

前者利用了在不使图像失真的前提下去除去人的视觉冗余，达到压缩目的。

后者是一种可逆的压缩方式，即压缩后的图像加上原来去除的冗余信息后可恢复到压缩前的原图。

2.2 图像压缩编码方法2.2.1 第一代压缩编码方法（1）熵编码熵编码又称为统计编码，对小概率事件给予较短的码字，对大概率的事件给予较长的码子。

常见的统计编码：①霍夫曼编码根据信源字符的概率分布来构造编码。

将最常出现（概率大的）的符号用最短的编码，最少出现的符号用最长的编码。

②行程长度编码行程编码自从1966年在美国南加州被Solomo W.Golom首次提出就一直被广泛采用。

数字图像中的无损压缩算法优化在当今数字化快速发展的时代，数字图像越来越被广泛应用在各种场合中。

然而，数字图像所占用的存储空间巨大，这不仅导致了网络传输的不便利，同时也造成了存储的巨大压力。

为了解决这一问题，人们提出了许多无损压缩算法，其中最著名的莫过于JPEG、PNG等。

但是，这些算法仍然存在着一些缺陷，因此我们需要对它们进行优化，使得数字图像的压缩更加完美。

一、数字图像压缩简介数字图像压缩分为有损压缩和无损压缩两种，其中无损压缩就是在不损失数据的情况下，采取一定的技术手段来减少数字图像所占用的存储空间。

目前常用的无损压缩算法包括了：LZW、GIF、PNG和JPEG2000等。

二、JPEG算法及其优化JPEG是一种常用的图像压缩标准，它在压缩过程中通过查找图像中的相似部分，将其用更少的数据来表示。

虽然JPEG算法在大部分情况下是可靠的，但是在某些情况下，它的压缩效果并不理想。

例如，当图像中存在大量的高频率变化时，JPEG算法往往会出现像素块边缘的锯齿状现象。

这种现象在视觉效果上会大大影响用户的体验，因此我们需要对JPEG算法进行优化。

优化一：改善变换内核在JPEG算法中，离散余弦变换（DCT）是被广泛采用的技术手段之一。

由于JPEG算法中使用的是一个标准的8x8变换内核，因此在某些图像中可能存在变换失真的现象。

为了解决这一问题，我们可以通过改善变换内核的方式来保证数字图像压缩的高质量。

例如，采用一些更为合适的变换内核，可以在不降低压缩效果的情况下保证图像的质量。

优化二：量化表优化在图片压缩过程中，因为需要去掉某些无用的数据，因此通常会进行量化操作。

而在JPEG算法中，量化表负责对离散余弦变换后的图像进行量化。

如果量化表的质量低，那么压缩之后的图像就会出现失真，反之如果量化表的质量过高，则压缩后的图像质量就会有所下降。

因此，我们需要对量化表进行优化，使其可以灵活地应对不同的图像压缩需求。

三、PNG算法及其优化PNG在许多方面都优于JPEG算法，它擅长于处理图像中的线条和文字等细节，同时还可以支持透明度处理。

外文文献—数字图像压缩技术介绍附录附录IDigital image compressionDigital image compression, also known as image compression or image coding is divided into still image compression and motion image compression (video compression). There is a high degree of correlation in the image data, an image of internal and video images between a lot of redundant information. Redundant information including the following five:(1) Time redundancy: the difference between adjacent frames of the image sequence is very small, this time redundancy is called temporal redundancy.(2) spatial redundancy: an image internal uniform coloring part, or the images within the regular pattern, this space-related redundancy is known as spatial redundancy.(3) structural redundancy: in strong texture, or between the various parts of the image there is a certain relationship, such as self-similarity in the part of the image area memory. This redundancy is called structural redundancy.(4) the redundancy of knowledge: The information contained in the image and some basic knowledge of a priori, such as in the general faceimages, the mutual position of the head, eyes, nose and mouth is some common sense. This redundancy is called knowledge redundancy.(5) visual redundancy: In most cases, the ultimate recipients of the reconstructed image is the human eye. In order to achieve higher compression ratio, you can use the characteristics of the human visual system. For example, the human eye, the ability to distinguish different colors, the sensitivity of different directions. Therefore, if the encoding scheme is the use of some of the features of the human visual system, can further improve the compression ratio and image of the so-called subjective quality.Image coding is possible to remove redundant information of the various forms in order to reduce the number of bits representing the image requiredCommonly used in image compression methods are the following:1, the run length encoding (RLE)Length encoding (run-length encoding) is one of the easiest way to compress a file.Its approach is a series of duplicate values (for example, the gray values of image pixels) with a single value plus A count value to replace. For example, there is such a letter sequence aabbbccccccccdddddd the stroke lengthEncoding is 2a3b8c6d. This method is very easy to implement, butalso for string。