图像压缩编码分析与研究

1、AbstractWith the developing of multimedia technology and communication technology, multimedia entertainment, information, information highway have kept on data storage and transmission put forward higher requirements, but also to the limited bandwidth available to a severe test, especially with larg

2、e data amount of digital image communication, more difficult to transport and storage, greatly restricted the development of image communication, image compression techniques are therefore more and more attention. The purpose of image compression is to exhaust the original image less the larger the

3、bytes and transmission, and requires better quality of reconstructed images. Use of image compression, image storage and transmission can reduce the burden of making the network fast image transfer and real-time processing. This paper mainly introduces the development situation of the digital image

4、processing, the principle and feature of image compression processing , and the variety of compression coding method was described and compared, detailedly discussed the principle and application of compression processing based on HuffmanKeywords : Image Processing, Image Compression, Compression al

5、gorithm, Image Coding, Huffman1.图像压缩1.1图像压缩技术概述图像压缩就是减少表示数字图像时需要的数据量。 是指以较少的比特有损或 无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。图像数据之所以可以进行压缩,主要是因为一般原始图像数据是高度相关 的, 都含有大量的冗余信息。 图像压缩编码的目的就是消除各种冗余, 并在给定 的畸变下用尽量少的比特数来表征和重建图像,使它符合预定应用场合的要求。1.2图像数据压缩原理由于图像数据之间存在这一定的冗余, 所以使得数据的压缩成为可能。 信息 论的创始人 Shannon 提出把数据看作是信息和冗余度的组合。所谓冗余度是由 于

6、一副图像的各像素之间存在着很大的相关性,可利用一些编码的方法删去它 们, 从而达到减少冗余压缩数据的目的。 为了去掉数据中的冗余, 常常要考虑信 号源的统计特性,或建立信号源的统计模型。图像的冗余包括以下几种: 空间冗余:像素点之间的相关性; 时间冗余:活动图像两个连续帧之间的冗余; 信息熵冗余:单位信息量大于其熵; 结构冗余:区域上存在非常强的纹理结构; 知识冗余:有固定的结构,如人的头像; 视觉冗余:某些图像的失真是人眼不易觉察的。对数字图像进行压缩通常利用两个基本原理 :一是数字图像的相关性。在图 像的同一行相邻象素之间, 相邻象素之间, 活动图像的相邻帧的对应象素之间往 往存在很强的相

7、关性, 去除或减少这些相关性, 也即去除或减少图像信息中的冗 余度也就实现了对数字图像的压缩。 帧内象素的相关称做空域相关性。 相邻帧间 对应象素之间的相关性称做时域相关性。 二是人的视觉心理特征。 人的视觉对于 边缘急剧变化不敏感 (视觉掩盖效应 , 对颜色分辨力弱, 利用这些特征可以在相 应部分适当降低编码精度而使人从视觉上并不感觉到图像质量的下降, 从而达到 对数字图像压缩的目的。1.3.图像压缩编码目前图像编码压缩的方法很多, 其分类方法根据出发点不同而有差异。 根据 解压重建后的图像和原始图像之间是否具有误差, 图像编码压缩分为无误差编码 和有误差编码两大类。 无损编码中删除的仅仅是

8、图像数据中冗余的数据, 经解码 重建的图像和原始图像没有任何失真, 常用于复制、 保存十分珍贵的历史、 文物 图像等场合; 有损编码是指解码重建的图像与原图像相比有失真, 不能精确的复原,但视觉效果基本相同,是实现高压缩比的编码方法,数字电视、图像传输和 多媒体等常采用这类编码方法。图像压缩技术:A :无损压缩:a .霍夫曼编码 b.行程编码 c.算术编码B :有损压缩:a .预测编码 b.变换编码 c.其他编码1.3.1霍夫曼编码Huffman 编码在无损压缩的编码方法中,它是一种有效的编码方法。它是霍 夫曼博士在 1952 年根据可变长最佳编码定理提出的。 依据信源数据中各信号出 现的频率

9、分配不同长度的编码。 其基本思想是在编码过程中, 对出现频率越高的 值,分配越短的编码长度,相应地对出现频率越低的值则分配较长的编码长度, 它是一种无损编码方法。 采用霍夫曼编码方法的实质是针对统计结果对字符本身 重新编码, 而不是对重复字符或重复子串编码, 得到的单位像素的比特数最接近 图像的实际熵值。1.3.2行程编码行程编码又称 RLE 压缩方法, 是最简单的压缩图像方法之一。 行程编码技术 是在给定的图像数据中寻找连续重复的数值,然后用两个字符值取代这些连续 值。例如,有一串字母表示的数据为 “ aaabbbbccccdddedddaa ” 经过行程编码处理 可表示为 “ 3a4b4c

10、3d1e3d2a ” 。这种方法在处理包含大量重复信息的数据时可以获 得很好的压缩效率。 但是如果连续重复的数据很少, 则难获得较好的压缩比。 而 且甚至可能会导致压缩后的编码字节数大于处理前的图像字节数。 所以行程编码 的压缩效率与图像数据的分布情况密切相关。1.3.3算术编码算术编码与霍夫曼编码方法相似, 都是利用比较短的代码取代图像数据中 出现比较频繁的数据, 而利用比较长的代码取代图像数据中使用频率比较低的数 据从而达到数据压缩的目的。其基本思想是将被编码的数据序列表示成 0 和 1 之间的一个间隔 (也就是一个小数范围 , 该间隔的位置与输入数据的概率分布有关。 信息越长, 表示间隔

11、就越小, 因而表示这一间隔所需的二进制位数就越多 (由于间隔是用小数表示的 。 算术压缩算法中两个基本的要素为源数据出现的 频率以及其对应的编码区间。 其中, 源数据的出现频率、 编码区间则决定算术编 码算法最终的输出数据。1.3.4预测编码预测编码方式是目前应用比较广泛的编码技术之一。 预测编码中典型的压缩 方法有脉冲编码调制(PCM 、差分脉冲编码调制(DPCM 、自适应差分脉冲编 码调制(ADPCM 等,它们较适合于声音、图像数据的压缩,因为这些数据由采 样得到,相邻样值之间的差相差不会很大,可以用较少位来表示。通常,图像的 相邻像素值具有较强的相关性, 观察一个像素的相邻像素就可以得到

12、关于该像素 的大量信息。 这种性质导致了预测编码技术。 采用预测编码时, 传输的不是图像 的实际像素值(色度值或亮度值,而是实际像素和预测像素值之差,即预测误 差。 预测编码分为无失真预测编码和有失真预测编码。 无失真预测编码是指对预 测误差不进行量化, 所以不会丢失任何信息。 有失真编码要对预测误差进行量化 处理,而量化必然要产生一定的误差。1.3.5变换编码变换编码是将图像时域信号变换到系数空间 (频域 上进行处理的方法。 在 时域空间上具有很强相关的信息, 在频域上反映出在某些特定的区域内能量常常 被集中在一起或者是系数矩阵的分布具有某些规律, 从而可以利用这些规律分配 频域上的量化比特

13、数而达到压缩的目的。 变换编码的目的在于去掉帧内或帧间图 像内容的相关性, 它对变换后的系数进行编码, 而不是对图像的原始像素进行编 码。先对信号进行某种函数变换 , 从一种信号(空间变换到另一信号(空间 然后再对变换后的信号进行编码。 比如将时城信号变换到频域, 就是因为声音和 图像的大部分信号都是低频信号, 在频域中信号能比较集中, 换为频域信号后再 进行采样、 编码, 可以达到压缩数据的效果。 可以看出预测编码和变换编码相比:预测编码主要在时空域上进行, 变换编码则主要在变换域上进行。 采用变换编码 的有 DEF (傅立叶变换、 DTC (离散余弦变换等。1.3.6其他编码LZW 编码:

14、LZW 编码原理是将每一个字节的值都要与下一个字节的值配成一 个字符对, 并为每个字符对设定一个代码。 当同样的一个字符对再度出现时, 就 用代号代替这一字符对,然后再以这个代号与下个字符配对。矢量量化编码:利用相邻图像数据间的高度相关性, 将输入图像数据序列分 组,每一组 m 个数据构成 m 维矢量,一起进行编码,即一次量化多个点。总结参考文献1 张元伟 , 刘彦隆 . 基于 JPEG 标准的静态图像压缩算法研究电子设计工程 . 2010(2 .2 马平 . 数字图像处理和压缩 D.电子工业 .2007.s3 白友利 . 静态图像压缩标准 JPEG2000分析与应用 D.大连理工大学 .2003. 4 陈明华 . 多媒体信息压缩技术的研究及 MPEG-2解码系统的设计与实现 D.浙