图像压缩技术的综述

*　2006-06-09收到,2006-10-10改回**安晓东,女,1967年生,北京理工大学博士研究生,研究方向:计算机应用。

文章编号:1003-5850(2006)12-0024-03图　像　压　缩　方　法　综　述A Summarization of Image Compression Methodology安晓东1,2　陈　静3(1北京理工大学　北京　100081)　(2山西省人事考试中心　太原　030006)　(3中北大学　太原　030051)【摘　要】图像压缩是图像处理的重要组成部分,随着科学技术的不断进步,压缩方法也在不断涌现。

论述了各个常用图像压缩方法的算法及应用情况,着重研究了预测编码和分形压缩方法。

有机结合所介绍的压缩算法能解决很多图像处理问题,介绍的图像压缩方法也可供研究人员参考。

【关键词】图像压缩,预测编码,分形压缩中图分类号:T P 391.41文献标识码:AABSTRACT Image co mpr ession is t he impor tant part of im age pr ocessing.Wit h the dev elo pm ent of science and technolog y,mor e and mo re compr essing m et hods have come for th .T his paper discusses many com mon imag e compr ession alg or ithms and it's a pplica-tio n,fo cuses o n the pr edictive enco ding and fr act al co mpressio n methods.It can so lv e lots of image pr o cessing pro blems by these methods,w hich may g iv e a hand to other resear cher s.KEYWORDS imag e co mpression ,pr edictiv e co ding ,fr actal compressio n 众所周知,在开发多媒体应用系统时,遇到的最大障碍是对多媒体信息巨大数据量所进行的采集、存储、处理和传输。

《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。

基于计算机视觉的图像压缩技术研究随着互联网的普及和图片应用的广泛，图像压缩已经成为了一项重要的技术。

传统的图像压缩算法大多是基于数学原理的，但是在实际应用中，这些算法存在着压缩率低、压缩速度慢、处理复杂等问题。

同时，传统的算法对图像的内容并没有进行深层次的分析，导致压缩过程中可能会丢失一些重要的细节信息。

基于计算机视觉的图像压缩技术可以更加有效地解决这些问题，成为了近年来研究的热点之一。

一、基于计算机视觉的图像压缩技术概述基于计算机视觉的图像压缩技术主要利用计算机视觉的相关理论和方法来对图像进行分析和处理，从而实现图像的压缩。

该技术的基本流程包括对图像进行特征提取、特征压缩和特征重构三个基本步骤。

在特征提取过程中，主要利用计算机视觉中的特征分析理论和方法从图像中提取出最具有代表性的特征。

这些特征可以是图像的颜色、亮度、对比度、纹理等信息，通过这些特征的分析可以对图像做出更加精准和有效的处理。

在特征压缩过程中，该技术会利用一些基于统计学和机器学习的方法来对特征信息进行压缩。

这种方法可以有效地保留图像中的信息，并提高压缩率的同时也保证了图像质量的可接受性。

在特征重构过程中，该技术会将压缩过后的特征信息重新构建成为原始的图像信号。

重构过程中除了利用信息压缩技术外，还可以使用一些对比度、色彩、清晰度等信息进行调整和恢复的技术，以保证图像的质量。

二、基于计算机视觉的图像压缩技术的应用基于计算机视觉的图像压缩技术有着广泛的应用场景，在图像处理、存储和传输等领域都有着重要的作用。

下面列举几个典型的应用场景。

1. 图像存储：大型图像库、图像数据库等需要存储大量的图像数据。

基于计算机视觉的图像压缩技术可以实现对图像数据的高效压缩和存储。

2. 图像传输：随着移动互联网和物联网的发展，图像信息的传输需求越来越广泛。

基于计算机视觉的图像压缩技术可以实现对图像信息的高效传输。

3. 图像处理：在图像处理领域中，该技术可以实现图像预处理、图像特征提取、图像分类、目标检测和识别等任务。

图像处理中的图像压缩技术随着科技的不断发展，图像的处理、传输、存储需求也越来越大。

在这个时代，图像压缩技术就变得越来越重要。

我们每天都会通过各种渠道收到无数的图像，而这些图像都需要压缩，才能节约存储空间和传输带宽。

在本文中，我们将详细介绍图像压缩的相关技术。

1. JPEG压缩技术JPEG是一种广泛使用的图像压缩标准。

它是由一个基于变化长度编码（VLC）的算法和离散余弦变换（DCT）组成的。

该算法将图像分解为位置和颜色两个方面，然后对位置进行压缩，对颜色进行分离和降低分辨率。

这种算法有很高的压缩比，最高可以达到 100:1。

2. JPEG 2000技术JPEG 2000是一种新的图像压缩标准，它比 JPEG 更加高效。

与 JPEG 不同，JPEG 2000 采用离散小波变换（DWT），它可以在不失真的情况下进行可逆压缩。

同时，JPEG 2000 有多种压缩方法，提供了更好的图像质量和更高的压缩比。

3. WebP技术WebP是一种 Google 公司开发的图像压缩技术。

WebP 使用了JPEG 和 PNG 技术的优点，可以压缩图像到更小的文件大小，并保持图像质量不受影响。

WebP 也支持透明图像和动画图像。

4. HEIF技术HEIF是一种新的图像压缩技术，它采用了基于视频编码的技术。

HEIF 能够将多张照片和视频合并成一个文件，并且可以支持更多的元数据。

HEIF 也支持更高的压缩比率和更好的图像质量。

5. AI技术近年来，随着人工智能技术的发展，图像压缩技术也得到了飞速的发展。

现在，人工智能算法可以通过深度学习和神经网络技术，进行更加高效的图像压缩，并且保持更好的图像质量。

同时，这种算法还可以根据图像类型进行自适应压缩，可以根据不同的场景和应用选择最适合的压缩算法。

结论总体来说，图像压缩技术是非常重要的，它可以将大量的图像压缩成较小的文件，从而节约存储空间和传输带宽。

不同的压缩技术具有不同的优缺点，我们可以根据不同的应用场景选择合适的压缩技术。

影像学中的像压缩技术应用研究影像学是研究图像的获取、处理、存储和传输的科学和技术领域，广泛应用于医学、通信、娱乐等行业。

然而，由于图像的高维特性和大容量需求，如何对图像进行高效的压缩成为影像学中一个重要的问题。

本文将探讨影像学中的像压缩技术应用研究，并分析其在不同领域中的具体应用。

一、像压缩技术概述像压缩技术是一种通过对图像的冗余信息进行剔除，从而减小图像数据量的方法。

常用的像压缩技术包括有损压缩和无损压缩两种。

1.1 有损压缩有损压缩是一种在压缩图像的同时，牺牲一定程度的图像质量来达到更高的压缩比的方法。

有损压缩技术通常基于人眼对图像细节的感知能力，通过去除一些人眼难以察觉的细节信息来达到压缩的目的。

代表性的有损压缩算法包括JPEG算法和MPEG算法。

1.2 无损压缩无损压缩是一种在压缩图像的同时保持图像质量不变的方法。

无损压缩技术通常基于图像的冗余性，通过提取图像中的冗余信息来实现压缩。

代表性的无损压缩算法包括无损JPEG算法和无损PNG算法。

二、影像学中的像压缩技术应用影像学在医学、通信和娱乐等领域中具有广泛的应用。

不同领域对于图像压缩的需求和要求也不尽相同。

下面将分别探讨这些领域中的应用情况。

2.1 医学影像学中的像压缩技术应用医学影像学是利用影像学的方法来进行医学的诊断和治疗的学科。

医学影像学中的图像通常数据量庞大，并且需要高质量的图像来确保诊断的准确性。

因此，对于医学影像学而言，图像的压缩技术尤为重要。

在医学影像学中，常用的像压缩技术包括JPEG 2000算法和无损JPEG算法。

这些算法在保持图像质量的同时，能够大幅减小图像的数据量，从而提高存储和传输效率。

医生可以通过通过压缩后的图像进行诊断，并在需要时还原出高质量的原始图像。

2.2 通信领域中的像压缩技术应用在现代通信领域，图像的高清和高速传输对于许多应用而言至关重要。

图像压缩技术可以将图像数据量减小，从而提高通信信道的利用率和传输速度。

图像处理中的图像压缩技术研究图像压缩是图像处理领域的一个重要分支，它是在不引起图像质量下降的情况下，通过改变图像的编码方式，使图像数据被压缩为更小的体积。

图像压缩技术的研究，不仅可以帮助人们轻松地存储和传输大量的图像数据，还可以帮助人们更快地获取所需要的图像信息，因此成为了图像处理研究的重要方向。

一、图像压缩的基本原理在图像处理领域，图像数据是由像素构成的，每个像素都包含了图像的一部分信息，同时也会占用一定的储存空间。

因此，图像压缩技术主要就是通过改变图像数据的编码方式，压缩图像数据的同时保证图像质量不下降。

图像压缩主要分为两个阶段：编码和解码。

编码过程会将原始图像数据转换为一系列的编码序列，这些编码序列为解码过程提供了必要的信息，以便还原原始图像。

解码过程则是利用编码序列进行解码，恢复出原始图像。

通俗来讲，图像压缩的过程就像是把一张图案按某个规律缩小后保存，需要时再按照规律扩大回来。

二、图像压缩的分类1.无损压缩无损压缩技术是指在压缩过程中不会丢失原始图像的任何信息，压缩后可以完全还原原始图像。

无损压缩技术的优点在于压缩后的图像质量不会改变，但缺点是压缩比较低，通常只能压缩5%~50%左右的图像数据。

无损压缩应用广泛，如在数字图像信号传输、医学图像存储、压缩文件等领域中广泛使用。

2.有损压缩有损压缩技术是指在压缩过程中会有部分原始信息被丢失，压缩后不同程度地降低了原始图像的质量。

有损压缩减少了文件的大小，但缺点是会发生一定程度的失真，特别是在高压缩率下很容易丢失大量的信息。

其中最常用的有损压缩方式有JPEG压缩、MPEG压缩等。

三、图像压缩技术的应用在现实生活中，图像压缩技术被广泛应用于各种领域中，如网络传输、媒体存储、数字化摄像、计算机图像处理等。

这些应用为图像压缩技术的研究提供了较为广泛的应用场景和实验平台，同时也促进了图像压缩技术的不断发展。

四、图像压缩技术的未来发展趋势近些年来，随着互联网技术的快速发展和应用，数字图像的传输、存储和处理方面的需求也在快速增长，对图像压缩技术的研究提出了更高的要求。

图像压缩毕业论文图像压缩毕业论文图像压缩作为计算机图形学中的重要研究方向，在现代社会中具有广泛的应用。

本篇毕业论文旨在探讨图像压缩的原理、方法和应用，并对其在实际应用中的优缺点进行分析和比较。

一、图像压缩的原理图像压缩是通过减少图像数据的冗余性来减小图像文件的大小，从而实现存储和传输的效率提升。

其原理主要包括两个方面：无损压缩和有损压缩。

1. 无损压缩：无损压缩是指在压缩过程中不丢失任何图像信息，即压缩后的图像与原始图像完全一致。

常见的无损压缩算法有Run Length Encoding (RLE)、Lempel-Ziv-Welch (LZW) 等。

无损压缩适用于对图像质量要求较高的场景，如医学图像、卫星图像等。

2. 有损压缩：有损压缩是指在压缩过程中会有一定的信息丢失，但在人眼感知上不明显。

有损压缩可以通过去除图像中的冗余信息、降低色彩精度等方式来实现。

常见的有损压缩算法有JPEG、GIF等。

有损压缩适用于对图像质量要求相对较低的场景，如网页图片、社交媒体图片等。

二、图像压缩的方法图像压缩的方法主要包括基于变换的压缩方法和基于预测的压缩方法。

1. 基于变换的压缩方法：基于变换的压缩方法是将图像转换到另一个表示域，通过对表示域的系数进行编码来实现压缩。

其中最常用的方法是离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）。

DCT将图像从空间域转换到频率域，通过保留重要的低频系数，去除高频噪声，从而实现图像压缩。

2. 基于预测的压缩方法：基于预测的压缩方法是通过对图像的像素进行预测来减小冗余信息。

其中最常用的方法是差分编码（Differential Coding）和运动补偿（Motion Compensation）。

差分编码通过计算像素与其邻域像素之间的差异来进行编码，而运动补偿则是利用图像序列中的运动信息来进行编码，从而实现图像压缩。

三、图像压缩的应用图像压缩在现代社会中有着广泛的应用，涉及到许多领域。

多媒体系统中的图像压缩技术研究在当今数字媒体信息化的时代，由于数字数据量巨大、传输速度有限，如何有效地处理和传输媒体数据成为了研究的热点之一。

而图像作为一种重要的媒体数据形式，其数量和复杂度不断增加，加之存储媒介、带宽等资源的有限性，图像压缩技术被广泛应用于多媒体系统中。

在这篇文章中，我们将探讨多媒体系统中的图像压缩技术的研究成果和发展方向。

一、图像压缩技术概述图像压缩是指用一定的算法将原始图像信息重新表示为较小的数据量，并尽可能地保留原始图像的主要特征和细节。

图像压缩技术通常分为有损压缩和无损压缩两种形式。

有损压缩是在丢失部分细节信息的前提下减少数据量，被广泛应用于数字图像、视频、声音等媒体数据的压缩处理中；而无损压缩则是在完全保留原始图像信息的前提下，尽可能压缩图像数据，常被应用于医学图像、卫星图像、航空图像等高精度图像数据的处理中。

二、图像压缩的原理图像压缩的原理一般分为两个步骤：第一步是利用变换、预测等方法将原始图像转换为频域、小波等一定的数学模型；第二步是套用熵编码、霍夫曼编码等算法进行压缩处理，以便实现更高效的编码和传输。

其中最常用的算法是基于离散余弦变换（DCT）的JPEG算法，基于小波变换的JPEG2000算法和基于向量量化的CID等算法。

三、图像压缩技术的应用领域图像压缩技术在众多的应用领域中发挥了重要作用，如数字广播、数字电视、视频会议、网络游戏等都是典型的例子。

尤其在数字媒体广播领域，图像压缩对于提高信号传输质量和传输效率，降低存储和处理成本等方面具有天然的优势，因此受到了广泛的关注和应用。

四、未来发展方向虽然目前已经有了多种高效的图像压缩算法，但随着图像数据和应用需求的不断增加，图像压缩技术的研究与发展仍然面临着不少挑战和机遇。

在未来的研究中，图像压缩技术将继续向高压缩率、低失真的方向发展，以满足海量图像数据处理和传输等方面的需求。

同时，人工智能等前沿技术的不断涌现也将使图像压缩技术更加智能化和自适应化。

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。

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、发展历史、图像压缩的必要性和可能性、图像压缩标准、图像压缩基本方法和图像压缩效果评价等方面进行了综述。

引言在当前这个信息化社会中，新信息技术革命使人类被日益增多的多媒体信息所包围。

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。

而传输和存储图像需要占用大量的数据空间，这严重影响了传输速率和实时处理量,极大地制约了图像通信的发展。

其中，数据量最大的是数字视频数据。

未经处理的数字视频信息需要消耗巨大的存储资源，以主流高清视频为例，在分辨率为1280×720，帧率为30帧每秒的视频应用中，存储一分钟的视频信息，需要约18.5G(以常4:2:0视频，每像素12比特)比特存储空间，一部120分钟高清电影约需要2225G比特的存储空间。

可见未经处理的视频信息量非常大，为了满足存储和传输需求，视频信息的压缩是十分必要的。

在同等的通信容量下，如果图像数据可以压缩之后再传输，就可以使传输的数据量变得很小，也就能够增加通信能力。

因此图像压缩编码技术受到了越来越多的关注及广泛的应用。

如数码相机、USB摄像头、可视电话、视频点播、视频会议系统、数字监控系统等等，都使用到了图像或视频的压缩技术。

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图像压缩的发展历史自1948年提出的电视信号数字化设想后, 即开始了图像压缩的研究，到现在已有60多年的历史。

20世纪五六十年代的图像压缩编码主要集中在预测编码、哈夫曼编码等技术的研究,还不成熟。

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学科的诞生。

题目：图像压缩技术的综述学生：徐欢学号：070110117系别：电脑与信息学院专业：电脑科学与技术入学年份：2010年9月导师：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:2014年4月1.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1948年提出的电视信号数字化，到今天已经有50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。

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Shannon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，去除他们之间的相关性，使之成为或基本成为不相干信源，如预测编码，变换域编码，混合编码等，但也都受信息熵的约束。

图像无损数据压缩研究综述摘要：数据压缩能够通过重组数据以满足空间要求，并可以使得恢复出来的数据能够和原数据一致。

图像的无损数据压缩通过对图像数据的重新编码，以获得没有信息丢失的一定压缩比的图像；无损压缩技术根据实现原理通常又分为基于统计的压缩技术及基于字典的压缩技术两种；本文讨论了图像无损压缩的发展和现状，并指出整数小波变换(IWT)的图像压缩编码算法已成为图像无损压缩研究领域的一个主要方向，随着图像压缩编码技术在高清晰度电视(HDTV)、商业电子化等方面的广泛应用，图像无损压缩已成为一个非常重要的研究问题。

Abstract: Data compression reorganizes the data to meet the space requirements, and make the recovered data consistent with raw data. Image lossless compression recodes the image data to produce a compression ratio of image, whose information is lossless; According to the principle ,lossless compression technology usually classifies based on statistical compression technology and compression technology based on dictionary1.介绍数据压缩是指在一定的数据存储空间要求下，将相对庞大的原始数据，重组为满足前述空间要求的数据集合，使得从该数据集合中恢复出来的信息能够与原始数据相一致，或者能够获得与原始数据一样的使用品质[1]。

数据压缩减少了数据存储所需要的空间，从而间接了减少了处理数据所需要的时间及资源耗费。

图像压缩毕业论文图像压缩毕业论文引言：图像压缩是一项重要的技术，它在数字图像处理中起着至关重要的作用。

随着互联网的普及和数字图像的广泛应用，图像压缩成为了必不可少的环节。

本篇论文将探讨图像压缩的原理、方法以及应用，并对图像压缩技术的未来发展进行展望。

一、图像压缩的原理图像压缩的原理是通过减少图像数据的冗余性来实现的。

图像数据中存在着很多冗余信息，如空间冗余、频域冗余和视觉冗余等。

通过对这些冗余信息的处理，可以实现对图像的压缩。

1. 空间冗余在图像中，相邻像素之间往往存在着很强的相关性。

通过利用这种相关性，可以采用像素间差值编码、预测编码等方法来减少冗余信息，从而实现对图像的压缩。

2. 频域冗余图像在频域上存在着一定的冗余性。

通过对图像进行傅里叶变换，可以将其转换到频域中，然后利用频域的特性对图像进行压缩。

常用的方法有离散余弦变换（DCT）和小波变换等。

3. 视觉冗余人眼对图像的感知是有限的，对于一些细节信息的损失往往并不敏感。

通过利用人眼对图像的感知特性，可以对图像进行适当的压缩，从而减少冗余信息。

二、图像压缩的方法图像压缩的方法主要分为有损压缩和无损压缩两种。

1. 有损压缩有损压缩是指在压缩过程中对图像进行一定程度的信息丢失。

这种方法可以在一定程度上减小图像的数据量，从而实现对图像的高效压缩。

常用的有损压缩方法有JPEG、MPEG等。

2. 无损压缩无损压缩是指在压缩过程中不对图像的信息进行任何丢失。

这种方法可以保持图像的完整性，但相应地，压缩率较低。

常用的无损压缩方法有GIF、PNG等。

三、图像压缩的应用图像压缩技术广泛应用于各个领域，如图像传输、存储和显示等。

1. 图像传输在网络传输中，图像压缩可以减小图像的数据量，从而提高传输效率。

特别是在移动通信领域，图像压缩技术可以减少数据流量，提高用户体验。

2. 图像存储随着数码相机的普及，人们对图像存储的需求也越来越大。

图像压缩技术可以将大容量的图像数据压缩成较小的文件，从而节省存储空间。

数字图像处理中的图像压缩技术研究随着数字图像处理技术的不断发展，图像压缩已经成为了一个非常重要的研究方向。

图像压缩的目的在于将图像数据进行压缩，以便在存储和传输时占用更少的空间和带宽。

目前广泛应用的压缩技术包括有损压缩和无损压缩两种，本文将对图像压缩的常见技术进行分析和讨论。

一、有损压缩有损压缩即在压缩图像的过程中，会有部分信息被舍弃，这样也就会有部分的图像质量损失。

有损压缩主要包括以下两种技术：1. 基于变换的压缩变换压缩是一种基于数学变换的压缩方法，主要通过数学公式将原图像转化为一组频域系数，并对频域系数进行编码。

其中最常用的是离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）。

离散余弦变换将图像分成若干个8x8的小块，将每个小块纵向（其实可以横向也可以）滤波后再横向滤波，得到一些常数和一些正负值，取常数和正值组成高频的正系数，取负值组成高频的负系数，这样就可以利用熵编码技术对系数进行压缩编码，最后得到的压缩文件需要一定的解码过程才可以得到原图像。

离散小波变换利用小波分析的思想将原始图像分成多层，每一层分解为一组高频和低频系数。

在低频系数上进行进一步分解，可得到更低频的系数和更高频的系数，如此反复，直到达到总层数或最小分辨率为止。

基于变换的压缩方法具有压缩率高、图像质量好等优点，被广泛应用于数字图像压缩领域。

2. 基于预测的压缩基于预测的压缩是另一种常见的有损压缩技术，其思想是通过对原始像素的预测值和预测误差的编码进行压缩。

其中，最常用的预测方法是差分预测和运动估计预测。

差分预测方法是指以图像中一个像素点前面的像素点为预测值，然后将预测值与实际值之差作为压缩编码的依据。

运动估计预测方法则是以图像序列中的前一帧图像为预测值，根据两帧图像间的运动差异，得到运动矢量，并通过熵编码对其进行压缩。

二、无损压缩与有损压缩相比，无损压缩技术在压缩图像时不丢失任何像素信息，因此压缩后的图像仍与原图像完全一致。

无损压缩又可以分为以下两种技术：1. 基于预测的压缩在无损压缩中，基于预测的压缩技术同样被广泛应用于数字图像压缩领域。