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靜態影像壓縮電機四b90901084 林建邑I. 簡介：影像壓縮的目的主要是為了節省電腦空間。
對於未壓縮過的BMP圖檔而言，其大小為56(header)＋寬度*高度*3 (bytes)，其中3 bytes各代表由0 ~ 255的R,G,B數值。
以一800*600的BMP為例，其大小為1,440,056 bytes=1.37Mb，而同大小的JPEG檔大約只需80 ~ 120Kb不等(視圖形的輪廓與顏色複雜度而定)，其間的大小差距在10倍以上!!因此，即使是在電腦容量越來越大的今天，影響壓縮依然有其非常的必要性；而在頻寬有限的多媒體網路傳輸上，影像壓縮更是具有舉足輕重的地位。
影像壓縮的流程主要是先將原始資料(raw data)做適當的編碼(encode)和壓縮，再將之做傳輸或儲存等動作；要實際展現影像時，用適當的演算法對資料做解碼(decode)即可。
不同的影像格式會用不同的演算法來進行編碼、壓縮，以及解碼。
影像壓縮的技術主要分為下列兩類：(1)失真(lossy)壓縮：經過壓縮後的原始資料，不論使用何種演算法解碼還原，得到的影像和原始資料相比會有失真現象產生。
因為允許部分資訊的流失，因此這類壓縮技術通常擁有較高的壓縮率。
(2)無失真(lossless)壓縮：經過壓縮後的原始資料，可使用適當的演算法解碼還原，得到和原始資料完全一樣的影像。
由於壓縮後的資料仍保有所有必要的資訊，因此這類壓縮技術的壓縮率通常較低。
II. 影像編碼：影像編碼的流程依影像格式不同而有不同的作法，以下介紹的是JPEG格式的主要流程：(1)傅立葉轉換(Fourier Transform)：將影像由space domain( 單位為長度，如cm)，轉換到frequency domain(單位為1/長度，如cm-1)。
(2)量化(quantization)：對不同的頻率成分做weighting，刪除掉不重要的訊息成分，以減小資料的大小。
非对称双重压缩静态图像压缩技术研究一、引言图像是信息科学和计算机科学中的重要领域之一，随着高清晰度图像和大型图像的广泛使用，压缩技术变得越来越重要。
压缩图像可以节省存储空间，提高传输速度，节省带宽。
非对称双重压缩静态图像压缩技术是一种新型压缩技术，相对于其他压缩技术，它具有很多优点。
本文将着重探讨非对称双重压缩静态图像压缩技术的原理、流程及其在实际应用中的优缺点。
二、非对称双重压缩静态图像压缩技术的原理非对称双重压缩静态图像压缩技术是一种结合了无损和有损压缩技术的新型压缩技术，其原理基于信源编码和信道编码。
该技术利用了图像灰度值的稀疏性，在保证图像质量的前提下，通过控制位图和压缩率达到了无损和有损压缩的平衡。
图像压缩的一般方法有两种：无损压缩和有损压缩。
无损压缩不会降低图像质量，它是指压缩的结果与原图像完全一致。
一般来说，无损压缩比有损压缩的压缩率低。
有损压缩是指压缩后输出图像的品质低于原始图像，它可以实现更高的压缩比。
非对称双重压缩静态图像压缩技术就是将无损压缩和有损压缩结合起来，实现压缩比和图像质量的平衡。
三、非对称双重压缩静态图像压缩技术的流程非对称双重压缩静态图像压缩技术的主要流程分为四个部分：预处理、灰度变换、非对称双重压缩和解压缩。
具体流程如下：1. 预处理：原始图像经过灰度处理后再进行对比拉普拉斯增强滤波，这一步主要用于增加图像的对比度和锐度。
2. 灰度变换：图像经过灰度变换后，把图像划分为不同的块。
块的大小取决于压缩率和图像质量的平衡需要。
3. 非对称双重压缩：将每个块分别进行无损和有损压缩。
其中有损压缩采用比特平面实现，将比特流分类压缩。
通过特殊的编码算法，可以在保证压缩率的前提下，减少由于有损压缩引起的伪像。
无损压缩采用哈夫曼编码实现，实现压缩率高、压缩速度快的目的。
4. 解压缩：将压缩后的图像进行解压缩，实现恢复原始图像。
解压缩的过程主要就是对压缩后的块进行解压缩。
四、非对称双重压缩静态图像压缩技术的优缺点非对称双重压缩静态图像压缩技术相对于其他压缩技术具有以下优点：1. 高压缩比：与其他压缩技术相比，非对称双重压缩静态图像压缩技术可以达到更高的压缩比。
静态图像压缩标准静态图像压缩是数字图像处理中的重要技术，它可以减小图像文件的大小，从而节省存储空间和传输带宽。
在图像处理、网页设计、移动应用等领域都有着广泛的应用。
本文将介绍静态图像压缩的标准，包括JPEG、PNG和GIF等常见的压缩格式，以及它们的特点和应用场景。
JPEG压缩是最常见的图像压缩格式之一，它采用了一种有损压缩的算法，可以在一定程度上减小图像文件的大小，同时保持较高的图像质量。
JPEG压缩适用于照片、真彩色图像等复杂图像的压缩，但对于简单的图像或者带有文本、线条的图像，JPEG的压缩效果并不理想。
此外，JPEG压缩的图像文件在多次编辑和保存后会出现压缩失真的问题，因此在需要频繁编辑的图像上不宜使用JPEG格式。
PNG压缩是一种无损压缩的格式，它可以保持图像的原始质量，适用于简单图像、带有透明通道的图像以及需要频繁编辑的图像。
PNG格式的图像文件通常比JPEG格式的大，但在保持图像质量的同时，可以减小文件大小。
因此，PNG格式适用于需要保持图像质量的场景，比如网页设计、图像编辑等领域。
GIF压缩是一种特殊的压缩格式，它主要用于动画图像的压缩。
GIF格式采用了一种无损压缩的算法，可以将多幅图像合成为一个GIF动画文件。
GIF格式的图像文件通常比JPEG和PNG格式的小，适用于网页动画、表情包等场景。
除了上述几种常见的压缩格式外，还有一些新兴的压缩算法和格式，比如WebP、HEIC等，它们在一定程度上优化了图像压缩的效果和文件大小。
在选择图像压缩格式时，需要根据具体的应用场景和要求来进行选择，以达到最佳的压缩效果。
总的来说，静态图像压缩标准包括了JPEG、PNG、GIF等常见的压缩格式，它们各自有着不同的特点和适用场景。
在实际应用中，需要根据具体的需求来选择合适的压缩格式，以达到最佳的压缩效果和图像质量。
希望本文能够对静态图像压缩标准有所帮助，谢谢阅读！。
静态图像压缩标准静态图像压缩是指通过某种算法或技术对图像文件进行处理，以减小文件的体积，同时尽量保持图像质量的技术。
在数字图像处理领域，静态图像压缩是一项非常重要的技术，它涉及到图像文件的存储、传输和显示等方面。
本文将介绍静态图像压缩的标准，包括常见的压缩算法、压缩标准以及其应用。
一、静态图像压缩的基本原理。
静态图像压缩的基本原理是利用图像中的冗余信息和人眼对图像的感知特性，通过一定的算法将图像文件的体积减小，同时尽量保持图像质量。
常见的静态图像压缩算法包括JPEG、PNG、GIF等，它们都采用了不同的压缩原理和方法。
二、静态图像压缩的标准。
1. JPEG压缩标准。
JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种广泛应用的图像压缩标准，它采用了基于DCT（Discrete Cosine Transform）的压缩算法。
JPEG压缩标准在保持图像质量的同时，能够将图像文件的体积减小到较小的程度，适合用于存储和传输静态图像文件。
2. PNG压缩标准。
PNG（Portable Network Graphics）是一种无损压缩的图像格式，它采用了DEFLATE压缩算法。
相比于JPEG，PNG能够更好地保持图像的质量，但文件体积通常会更大一些。
PNG格式适合用于对图像质量要求较高的场景，如图像编辑和网页设计等领域。
3. GIF压缩标准。
GIF（Graphics Interchange Format）是一种支持动画的图像格式，它采用了LZW压缩算法。
GIF格式在保持图像质量的同时，能够实现较高的压缩比，适合用于制作简单的动画和图标等场景。
三、静态图像压缩标准的应用。
静态图像压缩标准在各个领域都有着广泛的应用。
在数字摄影、图像编辑和网页设计等领域，人们经常会用到JPEG和PNG格式的图像文件。
而在制作简单动画和图标时，GIF格式也是一种常见的选择。
总结。
静态图像压缩标准是数字图像处理领域中的重要技术，它通过一定的算法和方法，能够将图像文件的体积减小，同时尽量保持图像质量。
靜態影像壓縮介紹(作者吳和弟)前言顧名思義，靜態影像(still image)即是指靜止不動的單張影像圖片，例如一張彩色圖片。
而有靜態就會有動態，動態影像 (motion image)則是連續性的動作，例如電視與電影畫面等。
本文將只針對靜態影像壓縮(still image compression)技術作一概略性的介紹。
影像壓縮的優點通常一般我們所見的單張彩色靜態影像，它是由很多一個點一個點的像素(pixel) 所組成，而每一個像素主要由R(紅)、G(綠 )、B(藍 )三原色所構成，每一個原色用一個字元(byte)來表示。
例如：欲儲存一張長 512 pixel 、寬 512 pixel 的彩色圖片需要的記憶體為：512 x 512 x 3 bytes = 768 kbytes由上例中可以看出：未經壓縮的影像在儲存時，會佔用非常大量的儲存空間，且未經壓縮的影像資料透過通訊網路傳送時，所需的傳輸時間也將相對地拉長。
為解決上述的問題，使用者如能將影像予以壓縮，即可達到減少儲存空間、縮短傳輸時間的雙重效能。
靜態影像壓縮的國際標準由於有感於靜態影像壓縮需要一個大家可以共同遵循的國際標準，因此由國際標準組織 (International Standardization Organization; ISO) 與國際電報電話諮詢委員會(Consultative Committee on International Telegraph and Telephone; CCITT)兩邊人員共同成立聯合影像專家群(Joint Photographic Expert Group; JPEG ) ，他們共同制定了一個稱為JPEG 的靜態影像壓縮之國際標準。
JPEG 的分類JPEG 根據壓縮技術的不同，而把靜態影像壓縮的方式分為兩種，一種是有失真模式 (Information Loss)，另一種是無失真模式(Information Lossless)。
茲將此兩種壓縮模式分述如下：1. 有失真模式：‧採用離散餘弦轉換 (Discrete Cosine Transform; DCT) 的技術。
‧經過壓縮與解壓縮還原之後的影像會有失真產生，幸好人的眼睛對於少許失真不易察覺。
‧壓縮率高，壓縮 30 倍仍能獲得高品質。
‧應用於一般圖片、多媒體。
‧應用廣泛，目前的應用絕大部份都是採用此種模式。
2. 無失真模式：‧採用差值訊號編碼 (Differential Pulse Code Modulation;DPCM) 的技術。
‧經過壓縮與解壓縮還原之後的影像與原始影像相比完全沒有失真產生。
‧壓縮率低，通常在 10 倍以下。
‧主要應用於醫學影像，因為醫學上寧可壓縮率低確保影像品質，而不願高壓縮率引起的影像失真造成誤診。
‧因為壓縮率不高，除了醫學影像之外，目前的應用很少採用此種模式。
壓縮原理因為目前靜態影像壓縮大部份採用有失真模式，因此，以下將針對有失真模式進行介紹。
圖一是整個影像壓縮 (Compression) 的方塊圖，圖二則是解壓縮(Decompression)的方塊圖。
透過此二圖我們可以知道：壓縮與解壓縮的過程類似，僅是執行的順序相反而已，因此，對於解壓縮文中將不再贅述。
圖一壓縮 (Compression) 方塊圖圖二解壓縮 (Decompression) 方塊圖A. RASTER -> BLOCK如圖三所示，把整個圖片分割成多個 8 x 8 點的小方塊(block)，每個小方塊有64 點也就是 64 個像素。
整個壓縮的過程是以小方塊為單位作處理。
圖三整個圖片分割成多個 8x8 點的小方塊B. RGB -> YUV原始影像每一個點 (像素) 是由紅 (R)、綠 (G)、藍 (B)三原色所構成，在此把它轉換成一個亮度訊號 (Luminance) Y 與二個色差訊號 (Chrominance) U、V。
R、G、B 轉換為 Y、U、V 的公式如下：Y = 77/256R + 150/256G + 29/256BU = -44/256R - 87/256G + 131/256B + 128V = 131/256R - 110/256G - 21/256B + 128C. DCT (Discrete Cosine Transform；離散餘弦轉換)離散餘弦轉換的輸入是 8 x 8 個點，輸出則是 8 x 8 個係數(coefficients)。
此轉換把影像由空間定義域 (space domain) 轉換到頻率定義域 (frequency domain)，每個 8 x 8 小方塊裡面係數的位置愈靠近左上角，它代表的頻率愈低，愈靠近右下角，則它代表的頻率愈高。
一般而言，大部份的影像能量會集中在低頻部份，也就是轉換之後的輸出係數在低頻部份的值較大，而輸出係數在高頻部份的值很小。
所以當輸出係數經過量化 (quantization) 之後，高頻部份的值大部份都會變為 0。
文中所描述的靜態影像壓縮是採用離散餘弦轉換的壓縮技術，它的主要精神在於：能量集中。
離散餘弦轉換的公式如下：離散餘弦轉換需要冗長的運算，所以它是整個影像壓縮過程最花時間的部份。
如果以純軟體實現影像壓縮，約 75% 的時間花在離散餘弦轉換的計算。
D. QUANTIZATION此處的量化(quantization)是採用線性量化(linear quantization) 的方式，對於相同頻率的輸入值都除以一固定值。
根據測試，人的眼睛對不同頻率之敏感度不同，對低頻較敏感，然而對高頻較不敏感，因此低頻的失真應該儘量降低，而對於高頻部份則可允許有較多的失真。
所以在低頻採用小的量化位準(quantization level)；而在高頻採用大的量化位準。
表一是對應於 8 x 8小方塊裡面各個不同頻率之亮度的量化位準，表二是色差的量化位準。
一般而言，人的眼睛對於亮度的失真較色差的失真敏感，因此表一比表二採用較小的量化位準。
表一亮度的量化位準 (quantization level)┌─┬─┬─┬─┬──┬──┬──┬──┐│16│11│10│16│24 │40 │51 │61 │├─┼─┼─┼─┼──┼──┼──┼──┤│12│12│14│19│26 │58 │60 │55 │├─┼─┼─┼─┼──┼──┼──┼──┤│14│13│16│24│40 │57 │69 │56 │├─┼─┼─┼─┼──┼──┼──┼──┤│14│17│22│29│51 │87 │80 │62 │ ├─┼─┼─┼─┼──┼──┼──┼──┤│18│22│37│56│68 │109 │103 │77 │ ├─┼─┼─┼─┼──┼──┼──┼──┤│24│35│55│64│81 │104 │113 │92 │ ├─┼─┼─┼─┼──┼──┼──┼──┤│49│64│78│87│103 │121 │120 │101 │ ├─┼─┼─┼─┼──┼──┼──┼──┤│72│92│95│98│112 │100 │103 │99 │ └─┴─┴─┴─┴──┴──┴──┴──┘表二色差的量化位準 (quantization level)┌─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┐│17│18│24│47│66│99│99│99│├─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┤│18│21│26│66│99│99│99│99│├─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┤│24│26│56│99│99│99│99│99│├─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┤│47│66│99│99│99│99│99│99│├─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┤│99│99│99│99│99│99│99│99│├─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┤│99│99│99│99│99│99│99│99│├─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┤│99│99│99│99│99│99│99│99│├─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┤│99│99│99│99│99│99│99│99│└─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┘表三鋸齒狀掃描 (zigzag scan) 的順序D. RUN LENGTH ENCODE經過量化之後，每個 8 x 8 的小方塊裡面除了左上角區域以外其它部份幾乎都會變為0。
為了把連續 0 的個數予以編碼，對每個 8 x 8 的小方塊做鋸齒狀掃描 (zigzag scan ) ，使得二維變成一維，掃描的順序如表三所示。
在經過掃描之後，對連續零的個數做編碼 (run length encode)，以達到壓縮的目的。
E. HUFFMAN ENCODE我們可以使用哈夫曼編碼 (Huffman coding)使得資料量再一次降低。
哈夫曼編碼的主要精神是：出現機率大的符號用長度短的碼表示，出現機率小的符號用長度長的碼表示，因而其平均使用的資料量較小。
舉一個例子說明：符號 A、B 、C 、D 出現的機率分別為 0.7、0.1、0.1 、0.1。
一般編碼如表四所示，2x0.7+2x0.1+2x0.1+2x0.1=2.0平均每個符號需用 2 個位元 (bits) 表示。
表四一般編碼┌──┬─┐│符號│碼│├──┼─┤│ A │00││ B │01││ C │10││ D │11│└──┴─┘哈夫曼編碼如表五所示，1x0.7+2x0.1+3x0.1+3x0.1=1.5平均每個符號需用 1.5 個位元 (bits) 表示。
表五哈夫曼編碼┌──┬──┐│符號│ 碼│├──┼──┤│ A │ 0 ││ B │ 11 ││ C │100 ││ D │101 │└──┴──┘由上面的例子可以看出哈夫曼編碼會把需要的資料量降低。
實現方式前述的靜態影像壓縮，它的實現方式有純粹軟體、純粹硬體以及軟體加硬體三種，分述如下：1.純粹軟體使用計算機軟體程式來完成全部的工作，此方式速度最慢但是並不需要額外的硬體電路，所以成本最低。
動態影像對速度的要求較高，因為速度慢會演變成慢動作，這並不是原來所要的。
而靜態影像對於速度的要求並不是很嚴苛，因為速度慢使用者只是多等一下，並不影響整個靜態影像的品質。
同時也由於計算機的速度愈來愈快，使用純粹軟體的方式來實現靜態影像壓縮可以預料將是大勢所趨。
2.純粹硬體此方式乃整個靜態影像壓縮架構全部使用硬體電路實現，速度最快，但是相對成本也最高。
此種方式適合用在大量的影像圖片的處理。
3.軟體加硬體此乃是將靜態影像壓縮架構裡面比較花費時間的部分使用硬體電路實現，而比較不花費時間的部分使用計算機軟體程式來完成。
