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图像有损压缩技术的研究.

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图像有损压缩技术的研究

- - I

编 号：

审定成绩：

XX大学XX学院

毕业设计（论文）

设计（论文）题目： 图像有损压缩技术的研究

单 位（系别） ：

学 生 姓 名 ：

专 业 ：

班 级 ：

学 号 ：

指 导 教 师 ：

答辩组 负责人 ：

填表时间： 2013年06月

图像有损压缩技术的研究

- - II 摘 要

有损压缩技术是利用了人类对图像或声波中的某些频率成分不敏感的特性，允许压缩过程中损失一定的信息；虽然不能完全回复原始数据，但是所损失的部分对理解原始图像的影响缩小，却换来了大得多的压缩比。常见的声音、图像、视频压缩基本都是有损的。在多媒体应用中，常见的压缩方法有：预测编码，变换编码，矢量量化编码，分形编码等，混合编码是近年来广泛采用的方法。

有损数据压缩方法是经过压缩、解压的数据与原始数据不同但是非常接近的压缩方法。有损数据压缩又称破坏型压缩，即将次要的信息数据压缩掉，牺牲一些质量来减少数据量，使压缩比提高。它是与无损数据压缩对应的压缩方法。根据各种格式设计的不同，有损数据压缩都会产生丢失：压缩与解压文件都会带来渐进的质量下降。

本文首先论述了数字图像压缩技术的概况及发展趋势，详细介绍了现代图像压缩技术的标准、分类及主要算法。其次着重就图像的有损压缩技术进行了研究和讨论。通过查阅大量文献，系统的分析了有损压缩技术，介绍了主要有损压缩的方法：预测编码、变换编码、基于模型编码等有损压缩的主要技术，最后通过结合无损压缩从精确度及压缩比率等方面与损压缩进行详细比较，更深层次的对损压缩技术进行了解。并得出图像有损压缩技术的特点和优势，以及在未来压缩领域中的应用方向。

【关键词】有损压缩 无损压缩 压缩编码技术 比较 变换编码

图像有损压缩技术的研究

- - III

ABSTRACT

Lossy compression is to use the human is not sensitive to image or sound waves of certain

frequency components of the features that allow compression loss in the process of certain

information; Although not fully recover the raw data, but the loss of part of understanding the

influence of the original image is narrow, but the much larger compression ratio. Common voice,

image and video compression are hurt. In multimedia applications, the common compression

method are: predictive coding, transform coding, vector quantization coding and fractal coding, etc.,

hybrid coding is a widely used method in recent years.

Lossy data compression method is compressed and decompressed data with different but very

close to the original data compression method. Lossy data compression is also called

destructiveness compression, data compression is of secondary importance, sacrifice some quality

to reduce the amount of data, to improve the compression ratio. It is corresponding compression and

lose data compression method. According to different various format design, the lost can produce

lossy data compression: compress and decompress files brings with it a gradual decline in the

quality.

This paper first discusses the general situation and development trend of digital image

compression technology, introduced the modern standards, classification and main algorithm of

image compression technology. Secondly emphasize image lossy compression techniques are

studied and discussed. Through consulting a large number of literature, systematic analysis of lossy

compression technology, introduces the main lossy compression methods: predictive coding,

transform coding, based on the lossy compression of main technology such as model code, finally

through a combination of loss compression from precision and compression ratio compared with

loss of compression in detail, at a deeper level to understand loss compression technology. And

conclude the characteristics of image lossy compression technique and advantages, as well as

compression applications in the field of direction in the future.

【Key words】Lossy compression Lossless compression Coding and compressing technology

Compare transform coding 图像有损压缩技术的研究

- - IV

目 录

前 言 ...................................................................... 1

第一章 图像压缩技术的研究及进展 ............................................ 2

第一节 图像压缩技术概述 .................................................. 2

第二节 图像压缩技术标准 .................................................. 2

一、静止图像压缩标准 .................................................... 2

二、运动图像压缩标准 .................................................... 3

第三节 图像压缩技术分类 .................................................. 6

第四节 图像压缩技术的发展趋势 ............................................ 7

第五节 本章小结 .......................................................... 7

第二章 图像有损压缩技术 ..................................................... 8

第一节 有损压缩概述 ...................................................... 8

第二节 有损压缩机制 ...................................................... 9

第三节 本章小结 ......................................................... 10

第三章 图像有损压缩的主要编码技术 ......................................... 11

第一节 预测编码 ......................................................... 11

一、脉冲编码调制 ....................................................... 11

二、差分脉冲编码调制 ................................................... 12

三、自适应差分脉冲编码调制 ............................................. 13

第二节 变换编码 ......................................................... 14

第三节 基于模型编码 ..................................................... 15

一、基于语义编码 ....................................................... 16

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面向自动目标识别的图像压缩研究综述

面向自动目标识别的图像压缩研究综述

第２２卷第６期　２０ｏ６年１２月　信号处理　ＳＩＧＮＡＬ　ＰＲ０ＣＥＳＳＩＮＧ　Ｖ０１．２２．　Ｎｏ．６　Ｄｅｃ．２０ｏ６　

面向自动目标识别的图像压缩研究综述　

卢焕章　汪洋　

（国防科技大学电子科学与工程学院ＡＴＲ重点实验室，湖南长沙４１００７３）　

摘要：如何使得经过有损压缩后的图像仍然保持一定的自动目标识别性能是一个非常有意义的问题。目前国外对这　

一问题的研究有了一定的进展，研究的内容集中在以下三个方面：（１）图像压缩对于ＡＴＲ性能韵影响；（２）面向ＡＴＲ应　

用的图像质量测度；（３）面向ＡＴＲ应用的图像压缩算法研究。本文针对这一问题的研究进行了较全面的综述，着重分析了　

几种重要算法的原理、实现和性能，并探讨了未来的研究方向。　关键词：自动目标识别；图像压缩；图像质量测度　

ＡＴＲ－Ｄｉｒｅｃｔｅｄ　Ｉｍａｇｅ　Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ：Ａ　Ｓｕｒｖｅｙ　

Ｌｕ　Ｈｕａｎｚｈａｎｇ　Ｗａｎｇ　Ｙａｎｇ　

（ＡＴＲ　Ｋｅｙ　，Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　

ｏｆ　Ｄｅｆｅｎｓｅ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ，Ｈｕｎａｎ　４１００７３，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｈｏｗ　ｔｏ　ｃｏｍｐｒｅｓｓ　ｉｍａｇｅｓ　ｗｈｉｌｅ　ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ　ｔｈｅｉｒ　ａｕｔｏ　ｔａｒｇｅｔ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｉｓ　ａｎ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｐｒｏｂｌｅｍ．Ｕｎｔｉｌ　ｒｅ．　ｃｅｎｔｌｙ　ｔｈｅ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　ｔｈｉｓ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｆｏｒｅｉｇｎ　ｃｏｕｎｔｒｙ　ｈａｓ　ｍａｄｅ　ｓｏｍｅ　ｐｒｏｇｒｅｓｓ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｉｓ　ｆｏｃｕｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ　ｉｓｓｕｅｓ：　（１）ｔｈｅ　ｃｏｍｐａｃｔ　ｏｆ　ｉｍａｇｅ　ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ　ｏｎ　ＡＴＲ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ；（２）ｔｈｅ　ｉｍａｇｅ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｍｅａｓｕｒｅ　ｆｏｒ　ＡＴＲ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ；（３）ｔｈｅ　ｉｍａｇｅ　ｃｏｒｎ．　ｐｒｅｓｓｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　ＡＴＲ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｓｕｍｍａｒｉｚｅｓ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｐｒｏｇｒｅｓｓ　ｏｎ　ｔｈｉｓ　ｐｒｏｂｌｅｍ．Ｔｈｅ　ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ，ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｓ　ａｎｄ　

数字图像处理中的图像压缩算法

数字图像处理中的图像压缩算法

数字图像处理中的图像压缩算法

随着科技和计算机技术的不断发展，数字图像处理成为了一个非常重要的领域。数字图像处理技术广泛应用于各个领域，如图像储存、通信、医疗、工业等等。在大量的图像处理中，图像压缩算法是非常关键的一环。本文将介绍一些数字图像处理中的图像压缩算法。

一、无损压缩算法

1. RLE 算法

RLE（Run Length Encoding）算法是常见的图像无损压缩算法之一，它的主要思想是将连续的像素值用一个计数器表示。比如将连续的“aaaa”压缩成“a4”。RLE 算法相对比较简单，适用于连续的重复像素值较多的图像，如文字图片等。

2. Huffman 编码算法

Huffman 编码算法是一种将可变长编码应用于数据压缩的算法，主要用于图像无损压缩中。它的主要思想是将频率较高的字符用较短的编码，频率较低的字符用较长的编码。将编码表储存在压缩文件中，解压时按照编码表进行解码。Huffman 编码算法是一种效率较高的无损压缩算法。

二、有损压缩算法

1. JPEG 压缩算法

JPEG（Joint Photographic Experts Group）压缩算法是一种在有损压缩中广泛应用的算法。该算法主要是针对连续色块和变化缓慢的图像进行处理。JPEG 压缩算法的主要思想是采用离散余弦变换（DCT）将图像分割成小块，然后对每个小块进行频率分析，去除一些高频信息，再进行量化，最后采用 Huffman 编码进行压缩。

2. MPEG 压缩算法

MPEG（Moving Picture Experts Group）压缩算法是一种针对视频压缩的算法，它主要是对视频序列中不同帧之间的冗余信息进行压缩。该算法采用了空间域和时间域的压缩技术，包括分块变换编码和运动补偿等方法。在分块变换编码中，采用离散余弦变换或小波变换来对视频序列进行压缩，再通过运动估计和补偿等方法，去除冗余信息。

三、总结

数字图像处理中的图像压缩算法有很多种，其中无损压缩算法和有损压缩算法各有特点。无损压缩方法保证压缩后的图像和原始图像完全一样，主要用于要求精度的图像处理场合。而有损压缩方法虽然会有一些信息丢失，但可以在保证图像质量的基础上大幅降低数据量，节约存储空间和传输带宽。在实际使用中，需要根据具体场景选择合适的压缩算法。

图像处理中的数字图像压缩

图像处理中的数字图像压缩

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。

高光谱图像压缩技术研究进展

高光谱图像压缩技术研究进展

第２６卷第９期　２０１０年９月　信号处理　ＳＩＧＮＡＬ　ＰＲ０ＣＥＳＳＩＮＧ　Ｖ０１．２６．　Ｎｏ．９　ＳｅＤ．２０１０　

－．－＿Ｉ－　￡ｊ　同　光谱图像压缩技术研究进展　

万建伟　粘永健　苏令华　，　辛　勤　

（１．国防科技大学电子科学与工程学院长沙，４１００７３；２．空军大连通信士官学校大连，１１６６００；　

３．空军工程大学电讯工程学院西安，７１００７７）　

摘要：高光谱遥感已经成为遥感领域的前沿科技，在军事侦察以及国民经济中发挥着重要作用。高光谱遥感的光谱　

通道数达到上百个，光谱分辨率的不断提高使得高光谱图像的数据量急剧膨胀。对于星载成像光谱仪获取的高光谱图像，　庞大的数据量已经给数据的存储与传输带来巨大压力，严重制约着高光谱图像的后续应用，因此，必须利用有效的压缩技　

术对高光谱图像进行压缩。高光谱图像压缩技术可分为无损压缩与有损压缩，在实际应用中，需要根据具体的应用需求选　

取不同的压缩方式。本文首先对高光谱遥感的基本概念进行了简介，然后从无损压缩与有损压缩两个方面对高光谱图像压　缩技术的研究进展进行了综述，最后，指出了高光谱图像压缩技术的发展方向。　关键词：高光谱遥感；无损压缩；有损压缩；质量评估　

中图分类号：ＴＰ７５１．１　文献标识码：Ａ　文章编号：１００３—０５３０（２０１０）０９—１３９７—１１　

Ｒｅａｒｃｈ　Ｐｒｏｇｒｅｓｓ　ｏｎ　Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ　Ｉ　ｍａｇｅｒｙ　Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　

ＷＡＮ　Ｊｉａｎ—ｗｅｉ　ＮＩＡＮ　Ｙｏｎｇ－ｊｉａｎ　ＳＵ　Ｌｉｎｇ—ｈｕａ　＇　ＸＩＮ　Ｑｉｎ　（１．Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｕｎｉｖ．ｏｆ　Ｄｅｆｅｎｓｅ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ，４１００７３；　

２．Ｄａｌｉａｎ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｅｒｇｅａｎｔ　Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ａｉｒ　Ｆｏｒｃｅ，Ｄａｌｉａｎ，１　１６６００；　３．Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ａｉｒ　Ｆｏｒｃｅ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ，７１００７７）