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。