无损压缩算法支持压缩比设定吗

⑴ jpeg 2000标准是新的图像压缩标准，其采用的是无损压缩技术对吗

JPEG2000同时支持有损压缩技术和无损压缩技术。

JPEG2000的压缩比更高，而且不会产生原先的基于离散余弦变换的JPEG标准产生的块状模糊瑕疵。JPEG2000同时支持有损压缩和无损压缩。另外，JPEG2000也支持更复杂的渐进式显示和下载。

虽然JPEG2000在技术上有一定的优势，但是到目前为止（2006年），网络上采用JPEG2000技术制作的图像文件数量仍然很少，并且大多数的浏览器仍然没有内置支持JPEG2000图像文件的显示。

但是，由于JPEG2000在无损压缩下仍然能有比较好的压缩率，所以JPEG2000在图像品质要求比较高的医学图像的分析和处理中已经有了一定程度的广泛应用。

(1)无损压缩算法支持压缩比设定吗扩展阅读：

JPEG 2000和JPEG的比较

1、有损压缩的不同：

在有损压缩下，JPEG2000一个比较明显的优点就是没有JPEG压缩中的马赛克失真效果。

JPEG2000的失真主要是模糊失真，模糊失真产生的主要原因是在编码过程中高频量一定程度的衰减，传统的JPEG压缩也存在模糊失真的问题。

2、压缩性能不同：

就图像整体压缩性能来说，目前有一些文章可能夸大JPEG2000的性能。事实上，在低压缩比情形下（比如压缩比小于10：1），传统的JPEG图像质量有可能要比JPEG2000要好。JPEG2000在压缩比比较高的情形下，优势才开始明显。

3、压缩比例的不同：

整体来说，和传统的JPEG相比，JPEG2000仍然有很大的技术优势，通常压缩性能大概可以提高20%以上。一般在压缩比达到100：1的情形下，采用JPEG压缩的图像已经严重失真并开始难以识别了，但JPEG2000的图像仍可识别。

参考资料来源：网络-JPEG 2000

⑵ 简述JPEG压缩算法

首先你需要了解几个概念，有损压缩，量化，行程编码。
对一副图片来说，bitmap就是原始格式，没经过任何压缩的。
量化就是把所有0-255的像素值进行归类，然后分成尽量少的积累，这要存储量就小很多了，对于JEPG来说量化是有损压缩的起源。
最后就是对所有的已经归类过的点进行行程编码，然后就压缩完了

⑶ 数据无损压缩技术到底怎么实现的

无损数据压缩（Lossless Compression）是指使用压缩后的数据进行重构（或者叫做还原，解压缩），重构后的数据与原来的数据完全相同；无损压缩用于要求重构的信号与原始信号完全一致的场合。也就是说数据经过压缩后信息不受损失，还能完全恢复到压缩前的原样。它和有损数据压缩相对。这种压缩通常压缩比小于有损数据压缩的压缩比。
一个很常见的例子是磁盘文件的压缩。根据目前的技术水平，无损压缩算法一般可以把普通文件的数据压缩到原来的1/2～1/4。一些常用的无损压缩算法有霍夫曼（Huffman）算法和LZW(Lenpel-Ziv & Welch）压缩算法。

⑷ 有损压缩和无损压缩的区别

1、压缩文件格式上不同

mp3 、divX 、Xvid 、jpeg、 rm 、rmvb、 wma 、wmv等格式都是有损压缩；无损压缩格式常用的有APE、FLAC、TAK、WavPack、TTA等。

2、压缩原理上不同

有损压缩两种的基本机制：一种是有损变换编解码，首先对图像或者声音进行采样、切成小块、变换到一个新的空间、量化，然后对量化值进行熵编码。

另外一种是预测编解码，先前的数据以及随后解码数据用来预测当前的声音采样或者图像帧，预测数据与实际数据之间的误差以及其它一些重现预测的信息进行量化与编码。

3、应用领域上不同

有损压缩广泛应用于语音，图像和视频数据的压缩；无损压缩受压缩比的限制暂时只用于文本数据，程序和特殊应用场合的图像数据（如指纹图像，医学图像等）的压缩。

但是无损压缩格式的前景无疑是光明的，随着时间的推移，限制无损格式的种种因素将逐渐被消除，比如硬盘容量的不断增加，机械硬盘1TB已成主流，固态硬盘200GB也将普及，无损格式占用空间大的问题将不再是问题。

而速度更快的解码芯片也将被开发出来，相信会有越来越多的硬盘随身听支持无损格式，在不久的将来，连闪存随身听的容量都要以TB来计算时，为了追求更高的音质，无损压缩格式会越来越被人重视。

(4)无损压缩算法支持压缩比设定吗扩展阅读：

有损压缩就是在存储图像的时候并不完全真实的记录图像上每个像素点的数据信息，它会根据人眼观察现实世界的特性（人眼对光线的敏感度比对颜色的敏感度要高，生物实验证明当颜色缺失时人脑会利用与附近最接近的颜色来自动填补缺失的颜色）对图像数据进行处理。

去掉那些图像上会被人眼忽略的细节，然后使用附近的颜色通过渐变或其他形式进行填充。这样既能大大降低图像信息的数据量，又不会影响图像的还原效果。

⑸ 数据压缩

数据压缩技术主要研究数据的表示、传输和转换方法，目的是减少数据所占据的存储空间和缩短数据传输时所需要的时间。

衡量数据压缩的3个主要指标：一是压缩前后所需的信息存储量之比要大；二是实现压缩的算法要简单，压缩、解压缩速度快，要尽可能做到实时压缩和解压缩；三是恢复效果要好，要尽可能完全恢复原始数据。

数据压缩主要应用于两个方面。一是传输：通过压缩发送端的原始数据，并在接收端进行解压恢复，可以有效地减少传输时间和增加信道带宽。二是存储：在存储时压缩原始数据，在使用时进行解压，可大大提高存储介质的存储量。

数据压缩按照压缩的失真度分成两种类型：一种叫作无损压缩，另一种叫作有损压缩。

无损压缩是指使用压缩后的数据进行重构（或者叫作还原、解压缩），重构后的数据与原来的数据完全相同；无损压缩用于要求重构的信号与原始信号完全一致的场合。一个很常见的例子是磁盘文件的压缩。根据目前的技术水平，无损压缩算法一般可以把普通文件的数据压缩到原来的1/4～1/2。一些常用的无损压缩算法有霍夫曼（Huffman）算法、算术算法、游程算法和LZW（Lenpel-Ziv ＆ Welch）压缩算法。

1）霍夫曼算法属于统计式压缩方法，其原理是根据原始数据符号发生的概率进行编码。在原始数据中出现概率越高的符合，相应的码长越短，出现概率越少的符合，其码长越长。从而达到用尽可能少的符号来表示原始数据，实现对数据的压缩。

2）算术算法是基于统计原理，无损压缩效率最高的算法。即将整段要压缩的数据映射到一段实数半封闭的范围［0，1）内的某一区段。该区段的范围或宽度等于该段信息概率。即是所有使用在该信息内的符号出现概率全部相乘后的概率值。当要被编码的信息越来越长时，用来代表该信息的区段就会越来越窄，用来表示这个区段的位就会增加。

3）游程算法是针对一些文本数据特点所设计的压缩方法。主要是去除文本中的冗余字符或字节中的冗余位，从而达到减少数据文件所占的存储空间。压缩处理流程类似于空白压缩，区别是在压缩指示字符之后加上一个字符，用于表明压缩对象，随后是该字符的重复次数。本算法具有局限性，很少单独使用，多与其他算法配合使用。

4）LZW算法的原理是用字典词条的编码代替在压缩数据中的字符串。因此字典中的词条越多，压缩率越高，加大字典的容量可以提高压缩率。字典的容量受计算机的内存限制。

有损压缩是指使用压缩后的数据进行重构，重构后的数据与原来的数据有所不同，但不影响人对原始资料表达的信息造成误解。有损压缩适用于重构信号不一定非要和原始信号完全相同的场合。例如，图像和声音的压缩就可以采用有损压缩，因为其中包含的数据往往多于我们的视觉系统和听觉系统所能接收的信息，丢掉一些数据而不至于对声音或者图像所表达的意思产生误解，但可大大提高压缩比。