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图像压缩编码综述

发布时间:2022-09-02 04:05:41

⑴ 实现视频图像数据压缩的主要理论依据是什么

实现视频图像数据压缩的主要理论依据是香农提出的信息论。

随着计算机技术和网络通信技术的飞速发展,实时可视化通信、多媒体通信、网络电视、视频监控等业务越来越受到大家的关注。这样,图像压缩技术就成为急需解决的问题。

数字图像需要大量数据来表示,因此必须对其进行数据压缩,但在压缩的过程中,也会对传输介质、传输方法和存储介质等提出较高要求。常用的图像数据压缩方法主要有哈夫曼编码、行程编码、算术编码、离散余弦变换编码以及混合编码等。

(1)图像压缩编码综述扩展阅读:

图像压缩是图像存储、处理和传输的基础,它是用尽可能少的数据来进行图像的存储和传输。图像数据是可以被压缩的,支持这一理论的依据,允许图像编码有一定的失真;图像数据的冗余性。

大多数情况下,并不要求经压缩后的图像和原图完全相同,而允许有少量失真,只要这些失真不被人眼察觉就可以接受。这给压缩比的提高提供了有利的条件,可允许的失真愈多,可实现的压缩效率就愈高。

因为图像数据具有可压缩性,有大量的所谓统计性质的多余度,从而产生生理视觉上的多余度,去掉这部分图像数据并不影响视觉上的图像质量,甚至去掉一些图像细节对于实际图像的质量也无致命的影响。

⑵ 关于JPG图像压缩的原理

JPG图像压缩的基本原理
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。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。
信息时代带来了“信息爆炸”,使数据量大增,因此,无论传输或存储都需要对数据进行有效的压缩。在遥感技术中,各种航天探测器采用压缩编码技术,将获取的巨大信息送回地面。
图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用,它的目的是减少图像数据中的冗余信息从而用更加高效的格式存储和传输数据。
pg全名是JPEG。JPEG图片以 24 位颜色存储单个位图。JPEG 是与平台无关的格式,支持最高级别的压缩,不过,这种压缩是有损耗的。渐近式 JPEG 文件支持交错。
JPEG压缩可以很好地处理写实摄影作品。但是,对于颜色较少、对比级别强烈、实心边框或纯色区域大的较简单的作品,JPEG压缩无法提供理想的结果。有时,压缩比率会低到 5:1,严重损失了图片完整性。这一损失产生的原因是,JPEG压缩方案可以很好地压缩类似的色调,但是 JPEG 压缩方案不能很好地处理亮度的强烈差异或处理纯色区域。

⑶ 图像数据压缩的主要依据有哪些

虽然表示图像需要大量的数据,但图像数据是高度相关的,或者说存在冗余(Rendancy)信息,去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像,同时又不会损害图像的有效信息。

数字图像的冗余表现为以下几种形式:空间冗余、时间冗余、视觉冗余、信息熵冗余、结构冗余和知识冗余。

(1)空间冗余:图像内部相邻像素之间存在较强的相关性所造成的冗余。

(2)时间冗余:视频图像序列中的不同帧之间的相关性所造成的冗余。

(3)视觉冗余:是指人眼不能感知或不敏感的那部分图像信息。

(4)信息熵冗余:也称编码冗余,如果图像中平均每个像素使用的比特数大于该图像的信息熵,则图像中存在冗余,这种冗余称为信息熵冗余。

(5)结构冗余:是指图像中存在很强的纹理结构或自相似性。

(6)知识冗余:是指有些图像还包含与某些先验知识有关的信息。

图像数据的这些冗余信息为图像压缩编码提供了依据。

例如,利用人眼对蓝光不敏感的视觉特性,在对彩色图像编码时,就可以用较低的精度对蓝色分量进行编码。图像编码的目的就是充分利用图像中存在的各种冗余信息,特别是空间冗余、时间冗余以及视觉冗余,以尽量少的比特数来表示图像。利用各种冗余信息,压缩编码技术能够很好地解决在将模拟信号转换为数字信号后所产生的带宽需求增加的问题,它是使数字信号走上实用化的关键技术之一。

⑷ 图像压缩的图像压缩原理

1.图像压缩的概念
减少表示数字图像时需要的数据量
2.图像压缩的基本原理
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。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。
信息时代带来了“信息爆炸”,使数据量大增,因此,无论传输或存储都需要对数据进行有效的压缩。在遥感技术中,各种航天探测器采用压缩编码技术,将获取的巨大信息送回地面。
图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用,它的目的是减少图像数据中的冗余信息从而用更加高效的格式存储和传输数据。
3。图像压缩基本方法
图像压缩可以是有损数据压缩也可以是无损数据压缩。对于如绘制的技术图、图表或者漫画优先使用无损压缩,这是因为有损压缩方法,尤其是在低的位速条件下将会带来压缩失真。如医疗图像或者用于存档的扫描图像等这些有价值的内容的压缩也尽量选择无损压缩方法。有损方法非常适合于自然的图像,例如一些应用中图像的微小损失是可以接受的(有时是无法感知的),这样就可以大幅度地减小位速。
无损图像压缩方法有:
行程长度编码
熵编码法
如 LZW 这样的自适应字典算法
有损压缩方法有:
将色彩空间化减到图像中常用的颜色。所选择的颜色定义在压缩图像头的调色板中,图像中的每个像素都用调色板中颜色索引表示。这种方法可以与 抖动(en:dithering)一起使用以模糊颜色边界。
色度抽样,这利用了人眼对于亮度变化的敏感性远大于颜色变化,这样就可以将图像中的颜色信息减少一半甚至更多。
变换编码,这是最常用的方法。首先使用如离散余弦变换(DCT)或者小波变换这样的傅立叶相关变换,然后进行量化和用熵编码法压缩。
分形压缩(en:Fractal compression)。
4.图像压缩的主要目标就是在给定位速(bit-rate)或者压缩比下实现最好的图像质量。但是,还有一些其它的图像压缩机制的重要特性:
可扩展编码 (en:Scalability) 通常表示操作位流和文件产生的质量下降(没有解压缩和再压缩)。可扩展编码的其它一些叫法有 渐进编码(en:progressive coding)或者嵌入式位流(en:embedded bitstreams)。尽管具有不同的特性,在无损编码中也有可扩展编码,它通常是使用粗糙到精细像素扫描的格式。尤其是在下载时预览图像(如浏览器中)或者提供不同的图像质量访问时(如在数据库中)可扩展编码非常有用 有几种不同类型的可扩展性:
质量渐进(en:Quality progressive)或者层渐进(en:layer progressive):位流渐进更新重建的图像。
分辨率渐进(en:Resolution progressive):首先在低分辨率编码图像,然后编码与高分辨率之间的差别。
成分渐进(en:Component progressive):首先编码灰度数据,然后编码彩色数据。
感兴趣区域编码,图像某些部分的编码质量要高于其它部分,这种方法可以与可扩展编码组合在一起(首先编码这些部分,然后编码其它部分)。
元数据信息,压缩数据可以包含关于图像的信息用来分类、查询或者浏览图像。这些信息可以包括颜色、纹理统计信息、小预览图像以及作者和版权信息。
5.图像压缩目前的标准
经典的视频压缩算法已渐形成一系列的国际标准体系,如H.26x系列建议,H.320系列建议以及MPEG系列建议等。
6.图像压缩效果的评估
压缩方法的质量经常使用峰值信噪比来衡量,峰值信噪比用来表示图象有损压缩带来的噪声。但是,观察者的主观判断也认为是一个重要的、或许是最重要的衡量标准。

⑸ 图片压缩的原理

首先说明 jpeg图片:
JPEG是joint Photographic Experts Group(联合图像专家组)的缩写,文件后辍名为".jpg"或".jpeg",是最常用的图像文件格式,由一个软件开发联合会组织制定,是一种有损压缩格式,能够将图像压缩在很小的储存空间,图像中重复或不重要的资料会被丢失,因此容易造成图像数据的损伤。尤其是使用过高的压缩比例,将使最终解压缩后恢复的图像质量明显降低,如果追求高品质图像,不宜采用过高压缩比例。但是JPEG压缩技术十分先进,它用有损压缩方式去除冗余的图像数据,在获得极高的压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像,换句话说,就是可以用最少的磁盘空间得到较好的图像品质。而且 JPEG是一种很灵活的格式,具有调节图像质量的功能,允许用不同的压缩比例对文件进行压缩,支持多种压缩级别,压缩比率通常在10:1到40:1之间,压缩比越大,品质就越低;相反地,压缩比越小,品质就越好。比如可以把1.37Mb的BMP位图文件压缩至20.3KB。当然也可以在图像质量和文件尺寸之间找到平衡点。JPEG格式压缩的主要是高频信息,对色彩的信息保留较好,适合应用于互联网,可减少图像的传输时间,可以支持24bit真彩色,也普遍应用于需要连续色调的图像。
JPEG格式是目前网络上最流行的图像格式,是可以把文件压缩到最小的格式,在 Photoshop软件中以JPEG格式储存时,提供11级压缩级别,以0—10级表示。其中0级压缩比最高,图像品质最差。即使采用细节几乎无损的10 级质量保存时,压缩比也可达 5:1。以BMP格式保存时得到4.28MB图像文件,在采用JPG格式保存时,其文件仅为178KB,压缩比达到24:1。经过多次比较,采用第8级压缩为存储空间与图像质量兼得的最佳比例。
JPEG格式的应用非常广泛,特别是在网络和光盘读物上,都能找到它的身影。目前各类浏览器均支持JPEG这种图像格式,因为JPEG格式的文件尺寸较小,下载速度快。
JPEG2000作为JPEG的升级版,其压缩率比JPEG高约30%左右,同时支持有损和无损压缩。JPEG2000格式有一个极其重要的特征在于它能实现渐进传输,即先传输图像的轮廓,然后逐步传输数据,不断提高图像质量,让图像由朦胧到清晰显示。此外,JPEG2000还支持所谓的"感兴趣区域" 特性,可以任意指定影像上感兴趣区域的压缩质量,还可以选择指定的部分先解压缩。
JPEG2000和JPEG相比优势明显,且向下兼容,因此可取代传统的JPEG格式。JPEG2000即可应用于传统的JPEG市场,如扫描仪、数码相机等,又可应用于新兴领域,如网路传输、无线通讯等等。
优点:
摄影作品或写实作品支持高级压缩。
利用可变的压缩比可以控制文件大小。
支持交错(对于渐近式 JPEG 文件)。
JPEG 广泛支持 Internet 标准。
缺点:
有损耗压缩会使原始图片数据质量下降。
当您编辑和重新保存 JPEG 文件时,JPEG 会混合原始图片数据的质量下降。这种下降是累积性的。
JPEG 不适用于所含颜色很少、具有大块颜色相近的区域或亮度差异十分明显的较简单的图片。
你看不出改变 不等于没有改变,人的视力范围里有些色彩的区别是无法分辨的,而把这些图片信息去掉,你看起来没区别,但图片大小已经被压缩了

⑹ 图像压缩原理

1、为什么要对图像数据进行压缩?其压缩原理是什么?
答:(1)数字图像如果不进行压缩,数据量是比较大的,例如一幅分辨率为1024×768的静态真彩色图像,其数据量为1024×768×24=2.25(MB)。这无疑对图像的存储、处理、传送带来很大的困难。事实上,在图像像素之间,无论在行方向还是列方向,都存在一定的相关性。也就是说,在一般图像中都存在很大的相关性,即冗余度。静态图像数据的冗余包括:空间冗余、时间冗余、结构冗余、知识冗余和视觉冗余、图像区域的相同性冗余、纹理的统计冗余等。图像压缩编码技术就是利用图像数据固有的冗余性和相干性,将一个大的图像数据文件转换为较小的同性质的文件。
(2)其压缩原理: 空间冗余、时间冗余、结构冗余、和视觉冗余。
2、图像压缩编码的目的是什么?目前有哪些编码方法?
答:(1)视频经过数字化处理后易于加密、抗干扰能力强、可再生中继等诸多优点,但是由于数字化的视频数据量十分巨大,不利于传输和存储。若不经压缩,数字视频传输所需的高传输率和数字视频存储所需的巨大容量,将成为推广数字电视视频通信的最大障碍,这就是进行视频压缩编码的目的。
(2)目前主要是预测编码,变换编码,和统计编码三种编码方法。
3、某信号源共有7个符号,概率分别为0.2,0.18,0.1,0.15,0.07,0.05,0.25,试进行霍夫曼编码,并解释是否进行了压缩,压缩比为多少?

0000 0001 000 00 111 110 10
0.05 0.07 0.1 0.2 0.18 0.15 0.25
0.05×4+0.07×4+0.1×3+0.2×2+0.18×3+0.15×3+0.25×2=2.67

⑺ 图像压缩编码论文

数字图像压缩技术的研究及进展

摘要:数字图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速传输和实时处理具有重要的意义。本文介绍了当前几种最为重要的图像压缩算法:JPEG、JPEG2000、分形图像压缩和小波变换图像压缩,总结了它们的优缺点及发展前景。然后简介了任意形状可视对象编码算法的研究现状,并指出此算法是一种产生高压缩比的图像压缩算法。关键词:JPEG;JPEG2000;分形图像压缩;小波变换;任意形状可视对象编码一 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[1]。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。二 JPEG压缩 负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”(Joint Photographic Expert Group,简称JPEG),于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案,其后多次修改,至1991年形成ISO10918国际标准草案,并在一年后成为国际标准,简称JPEG标准。1.JPEG压缩原理及特点 JPEG算法中首先对图像进行分块处理,一般分成互不重叠的 大小的块,再对每一块进行二维离散余弦变换(DCT)。变换后的系数基本不相关,且系数矩阵的能量集中在低频区,根据量化表进行量化,量化的结果保留了低频部分的系数,去掉了高频部分的系数。量化后的系数按zigzag扫描重新组织,然后进行哈夫曼编码。JPEG的特点优点:(1)形成了国际标准;(2)具有中端和高端比特率上的良好图像质量。缺点:(1)由于对图像进行分块,在高压缩比时产生严重的方块效应;(2)系数进行量化,是有损压缩;(3)压缩比不高,小于50。 JPEG压缩图像出现方块效应的原因是:一般情况下图像信号是高度非平稳的,很难用Gauss过程来刻画,并且图像中的一些突变结构例如边缘信息远比图像平稳性重要,用余弦基作图像信号的非线性逼近其结果不是最优的。2. JPEG压缩的研究状况及其前景 针对JPEG在高压缩比情况下,产生方块效应,解压图像较差,近年来提出了不少改进方法,最有效的是下面的两种方法:(1)DCT零树编码 DCT零树编码把 DCT块中的系数组成log2N个子带,然后用零树编码方案进行编码。在相同压缩比的情况下,其PSNR的值比 EZW高。但在高压缩比的情况下,方块效应仍是DCT零树编码的致命弱点。(2)层式DCT零树编码 此算法对图像作 的DCT变换,将低频 块集中起来,做 反DCT变换;对新得到的图像做相同变换,如此下去,直到满足要求为止。然后对层式DCT变换及零树排列过的系数进行零树编码。 JPEG压缩的一个最大问题就是在高压缩比时产生严重的方块效应,因此在今后的研究中,应重点解决 DCT变换产生的方块效应,同时考虑与人眼视觉特性相结合进行压缩。三 JEPG2000压缩 JPEG2000是由ISO/IEC JTCISC29标准化小组负责制定的全新静止图像压缩标准。一个最大改进是它采用小波变换代替了余弦变换。2000年3月的东京会议,确定了彩色静态图像的新一代编码方式—JPEG2000图像压缩标准的编码算法。1.JPEG2000压缩原理及特点 JPEG2000编解码系统的编码器和解码器的框图如图1所示。编码过程主要分为以下几个过程:预处理、核心处理和位流组织。预处理部分包括对图像分片、直流电平(DC)位移和分量变换。核心处理部分由离散小波变换、量化和熵编码组成。位流组织部分则包括区域划分、码块、层和包的组织。 JPEG2000格式的图像压缩比,可在现在的JPEG基础上再提高10%~30%,而且压缩后的图像显得更加细腻平滑。对于目前的JPEG标准,在同一个压缩码流中不能同时提供有损和无损压缩,而在JPEG2000系统中,通过选择参数,能够对图像进行有损和无损压缩。现在网络上的JPEG图像下载时是按“块”传输的,而JPEG2000格式的图像支持渐进传输,这使用户不必接收整个图像的压缩码流。由于JPEG2000采用小波技术,可随机获取某些感兴趣的图像区域(ROI)的压缩码流,对压缩的图像数据进行传输、滤波等操作。2.JPEG2000压缩的前景 JPEG2000标准适用于各种图像的压缩编码。其应用领域将包括Internet、传真、打印、遥感、移动通信、医疗、数字图书馆和电子商务等。JPEG2000图像压缩标准将成为21世纪的主流静态图像压缩标准。四 小波变换图像压缩1.小波变换图像压缩原理小波变换用于图像编码的基本思想就是把图像根据Mallat塔式快速小波变换算法进行多分辨率分解。其具体过程为:首先对图像进行多级小波分解,然后对每层的小波系数进行量化,再对量化后的系数进行编码。小波图像压缩是当前图像压缩的热点之一,已经形成了基于小波变换的国际压缩标准,如MPEG-4标准,及如上所述的JPEG2000标准 。2.小波变换图像压缩的发展现状及前景 目前3个最高等级的小波图像编码分别是嵌入式小波零树图像编码(EZW),分层树中分配样本图像编码(SPIHT)和可扩展图像压缩编码(EBCOT)。(1)EZW编码器 1993年,Shapiro引入了小波“零树”的概念,通过定义POS、NEG、IZ和ZTR四种符号进行空间小波树递归编码,有效地剔除了对高频系数的编码,极大地提高了小波系数的编码效率。此算法采用渐进式量化和嵌入式编码模式,算法复杂度低。EZW算法打破了信息处理领域长期笃信的准则:高效的压缩编码器必须通过高复杂度的算法才能获得,因此EZW编码器在数据压缩史上具有里程碑意义。(2)SPIHT编码器 由Said和Pearlman提出的分层小波树集合分割算法(SPIHT)则利用空间树分层分割方法,有效地减小了比特面上编码符号集的规模。同EZW相比,SPIHT算法构造了两种不同类型的空间零树,更好地利用了小波系数的幅值衰减规律。同EZW编码器一样,SPIHT编码器的算法复杂度低,产生的也是嵌入式比特流,但编码器的性能较EZW有很大的提高。(3)EBCOT编码器优化截断点的嵌入块编码方法(EBCOT)首先将小波分解的每个子带分成一个个相对独立的码块,然后使用优化的分层截断算法对这些码块进行编码,产生压缩码流,结果图像的压缩码流不仅具有SNR可扩展而且具有分辨率可扩展,还可以支持图像的随机存储。比较而言,EBCOT算法的复杂度较EZW和SPIHT有所提高,其压缩性能比SPIHT略有提高。
小波图像压缩被认为是当前最有发展前途的图像压缩算法之一。小波图像压缩的研究集中在对小波系数的编码问题上。在以后的工作中,应充分考虑人眼视觉特性,进一步提高压缩比,改善图像质量。并且考虑将小波变换与其他压缩方法相结合。例如与分形图像压缩相结合是当前的一个研究热点。
五 分形图像压缩 1988年,Barnsley通过实验证明分形图像压缩可以得到比经典图像编码技术高几个数量级的压缩比。1990年,Barnsley的学生A.E.Jacquin提出局部迭代函数系统理论后,使分形用于图像压缩在计算机上自动实现成为可能。1. 分形图像压缩的原理 分形压缩主要利用自相似的特点,通过迭代函数系统(Iterated Function System, IFS)实现。其理论基础是迭代函数系统定理和拼贴定理。 分形图像压缩把原始图像分割成若干个子图像,然后每一个子图像对应一个迭代函数,子图像以迭代函数存储,迭代函数越简单,压缩比也就越大。同样解码时只要调出每一个子图像对应的迭代函数反复迭代,就可以恢复出原来的子图像,从而得到原始图像。2.几种主要分形图像编码技术 随着分形图像压缩技术的发展,越来越多的算法被提出,基于分形的不同特征,可以分成以下几种主要的分形图像编码方法。(1)尺码编码方法 尺码编码方法是基于分形几何中利用小尺度度量不规则曲线长度的方法,类似于传统的亚取样和内插方法,其主要不同之处在于尺度编码方法中引入了分形的思想,尺度 随着图像各个组成部分复杂性的不同而改变。(2)迭代函数系统方法 迭代函数系统方法是目前研究最多、应用最广泛的一种分形压缩技术,它是一种人机交互的拼贴技术,它基于自然界图像中普遍存在的整体和局部自相关的特点,寻找这种自相关映射关系的表达式,即仿射变换,并通过存储比原图像数据量小的仿射系数,来达到压缩的目的。如果寻得的仿射变换简单而有效,那么迭代函数系统就可以达到极高的压缩比。(3)A-E-Jacquin的分形方案 A-E-Jacquin的分形方案是一种全自动的基于块的分形图像压缩方案,它也是一个寻找映射关系的过程,但寻找的对象域是将图像分割成块之后的局部与局部的关系。在此方案中还有一部分冗余度可以去除,而且其解码图像中存在着明显的方块效应。3.分形图像压缩的前景 虽然分形图像压缩在图像压缩领域还不占主导地位,但是分形图像压缩既考虑局部与局部,又考虑局部与整体的相关性,适合于自相似或自仿射的图像压缩,而自然界中存在大量的自相似或自仿射的几何形状,因此它的适用范围很广。六 其它压缩算法 除了以上几种常用的图像压缩方法以外,还有:NNT(数论变换)压缩、基于神经网络的压缩方法、Hibert扫描图像压缩方法、自适应多相子带压缩方法等,在此不作赘述。下面简单介绍近年来任意形状纹理编码的几种算法[10]~ [13]。(1)形状自适应DCT(SA-DCT)算法 SA-DCT把一个任意形状可视对象分成 的图像块,对每块进行DCT变换,它实现了一个类似于形状自适应Gilge DCT[10][11]变换的有效变换,但它比Gilge DCT变换的复杂度要低。可是,SA-DCT也有缺点,它把像素推到与矩形边框的一个侧边相平齐,因此一些空域相关性可能丢失,这样再进行列DCT变换,就有较大的失真了[11][14][15]。(2)Egger方法 Egger等人[16][17]提出了一个应用于任意形状对象的小波变换方案。在此方案中,首先将可视对象的行像素推到与边界框的右边界相平齐的位置,然后对每行的有用像素进行小波变换,接下来再进行另一方向的小波变换。此方案,充分利用了小波变换的局域特性。然而这一方案也有它的问题,例如可能引起重要的高频部分同边界部分合并,不能保证分布系数彼此之间有正确的相同相位,以及可能引起第二个方向小波分解的不连续等。(3)形状自适应离散小波变换(SA-DWT) Li等人提出了一种新颖的任意形状对象编码,SA-DWT编码[18]~[22]。这项技术包括SA-DWT和零树熵编码的扩展(ZTE),以及嵌入式小波编码(EZW)。SA-DWT的特点是:经过SA-DWT之后的系数个数,同原任意形状可视对象的像素个数相同;小波变换的空域相关性、区域属性以及子带之间的自相似性,在SA-DWT中都能很好表现出来;对于矩形区域,SA-DWT与传统的小波变换一样。SA-DWT编码技术的实现已经被新的多媒体编码标准MPEG-4的对于任意形状静态纹理的编码所采用。 在今后的工作中,可以充分地利用人类视觉系统对图像边缘部分较敏感的特性,尝试将图像中感兴趣的对象分割出来,对其边缘部分、内部纹理部分和对象之外的背景部分按不同的压缩比进行压缩,这样可以使压缩图像达到更大的压缩比,更加便于传输。七 总结 图像压缩技术研究了几十年,取得了很大的成绩,但还有许多不足,值得我们进一步研究。小波图像压缩和分形图像压缩是当前研究的热点,但二者也有各自的缺点,在今后工作中,应与人眼视觉特性相结合。总之,图像压缩是一个非常有发展前途的研究领域,这一领域的突破对于我们的信息生活和通信事业的发展具有深远的影响。

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⑻ 图像压缩的两类基本方法是 Vcd中视频数据文件是什么格式

图像压缩的两类基本方法是 :MPEG-1,MPEG-2.
Vcd中视频数据文件是MPEG-1。

⑼ 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

⑽ 关于JPEG压缩编码技术的解释

JPEG2000是为21世纪图像压缩应用制定的新的静止图像压缩标准,该标准采用小波变换和最新的压缩算法,不仅能够获得较好的压缩比,而且,对压缩码流可进行灵活的 处理,如随机获取部分压缩码流、累进式传输、实现ROI以 及压缩码流具有较强的容错性能等,可应用于因特网、移动 通信、打印、扫描、数字摄像、遥感、传真、医疗、数字图书馆以 及电子商务等方面的图像压缩。但是,在算法复杂度上,JPEG2000的执行时间和所需的存储量较大,需要进一步的 优化和完善。JPEG2000具有的多种特点使得它具有广泛的 应用前景,目前,许多着名的图形图像公司如Corel,Pegasus等都开始在新开发的图像工具软件中集成 JPEG2000图像压缩技术,Microsoft,Netscape等浏览器领域的公司也开始将JPEG2000新技术集成到下一个版本的浏览器中。JPEG2000将在21世纪图像压缩领域发挥重要作用。

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