数据压缩的必要性和可能性

❶ 图像压缩原理

图像压缩编码的必要性和可能性

图像的数据量非常大。为了有效地传输和存储图像，有必要压缩图像的数据量。随着现代通信技术的发展，要求传输的图像信息的种类和数据量愈来愈大。若不对此进行数据压缩，便难以推广应用。

图像数据可以进行压缩有几方面的原因。首先，原始图像数据是高度相关的，存在很大的冗余。数据冗余造成比特数浪费，消除这些冗余可以节约码字，也就是达到了数据压缩的目的。大多数图像内相邻像素之间有较大的相关性，这称为空间冗余。序列图像前后帧内相邻之间有较大的相关性，这称为时间冗余。其次，若用相同码长来表示不同出现概率的符号也会造成比特数的浪费，这种浪费称为符号编码冗余。如果采用可变长编码技术，对出现概率高的符号用短码字表示，对出现概率低的符号用长码字表示，这样就可大大消除符号编码冗余。再次，有些图像信息（如色度信息、高频信息）在通常的视感觉过程中与另外一些信息相比来说不那么重要，这些信息可以认为是心里视觉冗余，去除这些信息并不会明显地降低人眼所感受到的图像质量，因此在压缩的过程中可以去除这些人眼不敏感的信息，从而实现数据压缩。

图像压缩编码的分类
图像压缩编码技术从不同的角度出发，有不同的分类方法。根据压缩过程有无信息损失，可分为有损编码和无损编码。根据压缩原理进行划分，可以分为预测编码、变换编码、统计编码等。

有损编码
有损编码又称为不可逆编码，是指对图像进行有损压缩，致使解码重新构造的图像与原始图像存在一定的失真，即丢失了了部分信息。由于允许一定的失真，这类方法能够达到较高的压缩比。有损压缩多用于数字电视、静止图像通信等领域

无损编码
无损压缩又称可逆编码，是指解压后的还原图像与原始图像完全相同，没有任何信息的损失。这类方法能够获得较高的图像质量，但所能达到的压缩比不高，常用于工业检测、医学图像、存档图像等领域的图像压缩中。

预测编码
预测编码是利用图像信号在局部空间和时间范围内的高度相关性，以已经传出的近邻像素值作为参考，预测当前像素值，然后量化、编码预测误差。预测编码广泛应用于运动图像、视频编码如数字电视、视频电话中。

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（如离散傅里叶变换DFT、离散余弦变换DCT、离散小波变换DWT等）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。

统计编码
统计编码也称为熵编码，它是一类根据信息熵原理进行的信息保持型变字长编码。编码时对出现概率高的事件（被编码的符号）用短码表示，对出现概率低的事件用长码表示。在目前图像编码国际标准中，常见的熵编码方法有哈夫曼（Huffman）编码和算术编码。

❷ 数字图像压缩的必要性与可行性

必要性：多媒体数据的显着特点就是数据量非常大。例如，一张彩色相片的数据量可达10MB；视频影像和声音由于连续播放，数据量更加庞大。这对计算机的存储以及网络传输都造成了极大的负担。

❸ 图像数据压缩的主要目的是

图像宽槐数据压缩的主要目的是减少存储空间的占用。

图像在满足浏览或使用需求的情况下，占用空间越小越好，这样才可以在有限的存储空间里面存放更多的图像，而且图像数据压缩变塌巧宽小，也有利于提高传输速度。

图像压缩技术：

图像压缩技术分为静态压缩和动态压缩。JPEG是第一个数字图像压缩的国际标准，JPEG(Joint PhotographicExperts Group，联合图像专家小组）包含两种基本压缩方法：

(1)有损压缩，也叫无失真压缩，是指解压还原后的数据同原始的数据完全一样。这种压缩的特点是压缩比较小。它是以自适应离散余弦变换DCT为基础的压缩方法。所谓有损压缩，就是压缩后图像的某些信息会丢失。

(2)无损压缩，也叫有失真压缩，这种压缩使得压缩后部分信息丢失，即还原的数据与原始数据存在误差。它的特点是压缩比大团亮，而且压缩比是可调节的，可从几倍到几百倍。由于其压缩比有一定的极限，所以已不是研究热点，它是以差分脉冲编码调制DPCM为基础的压缩方法。

❹ 为什么要压缩和备份数据库

数据库压缩是SQL
Server
2008的一个新特性，它可以显着地降低备份和恢复操作。默认情况下，备份压缩是在服务器实例级别上关闭的。不像其它提供不同级别压缩的第三方软件，SQL
Server
2008只提供了一个级别。
数据库压缩是针对数据库存储的内容主要是文本进行压缩存储以节约空间的一种方法。
数据备份就是要保存数据的完整性，防止非法关键，断电，病毒感染等等情况，使数据丢失。有必要的话，最好勤备份，防止数据丢失。
最主要的原因：尽可能地减少损失，包括时间上、精神上和金钱上的损失。很多人都不注意备份数据，以致在发生问题后丢失大量的重要数据。要知道，在地球上网是很危险的，即使做好安全预防措施，也难免会发生不可预想的问题。因此，数据备份是日常必不可少的操作。