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图像压缩原理

发布时间:2019-06-26 21:28 来源:未知 编辑:admin

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  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。

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