数字图像处理中的图像压缩技术详解

数字图像处理中的图像压缩技术详解

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/hfut31415926/article/details/143839994

**图像压缩是数字图像处理中的关键技术之一，它通过减少图像数据的冗余信息来实现存储空间和传输带宽的节省。本文将详细介绍图像压缩的基本概念、各种压缩方法以及相关的国际标准，帮助读者全面了解这一重要技术。

一、图像压缩概述

（一）图像编码技术的研究背景

1. 信息传输方式的改变

• 从传统的文字+语音传输转变为图像+文字+语音的多媒体传输
• 通信对象从人与人扩展到人与机器、机器与机器

2. 图像传输与存储需要的信息量空间

• 彩色视频信息：以640x480分辨率的电视画面为例，每秒30帧的数据量为210.94MB，需要211Mbps的通信带宽。一张DVD（4.7GB）只能存储约22.8秒的数据。
• 传真数据：以200dpi分辨率传输A4纸张，数据量为3888768bit，按64K电话线传输需要59.3秒。

3. 图像通信系统模型

4. 图像冗余无损压缩的原理

• 通过去除图像中的冗余信息实现压缩。例如，将16x38像素的图像从284bits压缩到32bits。

（二）图像压缩与压缩的必要性

1. 图像压缩

• 图像压缩本质上是对图像源数据进行变换和组合，以较少的代码表示更多的数据信息。压缩通过编码实现，因此也称为压缩编码。

2. 压缩的必要性

• 模拟图像需要经过脉冲编码调制（PCM）才能转换为数字图像。由于硬件传输和存储能力的限制，软件手段的压缩编码成为解决这一问题的关键。

二、图像压缩的保真度准则与压缩性能参数

三、统计编码压缩

（一）统计编码概述

• 根据图像像素灰度值出现的概率分布特性进行压缩编码。
• 熵编码的目标是使编码后的图像平均码字长度尽可能接近图像的熵H。

（二）统计编码方法

1. 行程编码（RLE编码）

• 基本原理：通过改变图像的描述方式，将颜色值相同的相邻像素用一个计数值和该颜色值代替。
• 举例：aaaabbbccdeeeeefffffff（共176bits）压缩为4a3b2c1d5e7f（共96bits）。
• 适用场景：适合行程较长的图像，一般不单独使用。

2. Huffman编码（熵编码）

• 基本原理：为出现频率高的像素值分配短码字，为出现频率低的像素值分配长码字。

3. Shannon-Fano编码

• 算法步骤：
  1. 将灰度级概率按非递增排序
  2. 按概率之和相近或相等原则将灰度级集一分为二
  3. 递归应用分割准则直到子集只有一个灰度级
  4. 分割过程中给子集赋予0和1

四、预测编码与变换编码压缩

（一）预测编码

• 预测编码是根据“过去”的像素值预测当前像素值，对预测误差进行编码。
• 原理：利用相邻像素的相关性预测下一个像素值，对预测误差进行量化和编码。

预测编码示意图：

（二）变换编码

• 原理：图像数据经过正交变换后，其变换系数具有一定的相互独立性。例如，离散余弦变换（DCT）将能量集中在低频部分，可以对低频部分进行量化和编码，而忽略高频部分。

五、图像编码与压缩标准

（一）图像编码标准

• 主要标准包括：JBIG、H.26x、JPEG、MPEG等。

（二）静止图像格式-JPEG

• JPEG标准由ISO和CCITT联合工作组于1991年提出，适用于彩色和单色多灰度静止图像的压缩。
• 主要压缩步骤：
  1. 正向离散余弦变换（FDCT）
  2. 量化
  3. Z字形编码
  4. DPCM对直流系数（DC）编码
  5. RLE对交流系数（AC）编码
  6. 熵编码

（三）活动图像格式-MPEG

• MPEG标准分为多个阶段：
• MPEG-1：针对1-1.5Mbps传输速率的普通电视质量视频
• MPEG-2：针对720x572分辨率的视频信号压缩，扩展模式支持HDTV
• MPEG-3：被MPEG-2取代
• MPEG-4：针对多媒体应用的图像编码标准
• MPEG-7：基于内容表示的标准，用于多媒体信息的搜索和处理

小结

• 图像编码的必要性：解决存储和传输带宽限制
• 图像编码的分类：统计编码、预测编码、变换编码等
• 图像编码中的保真度准则：客观（均方差、均方信噪比）和主观评价
• 编码的性能参数：熵、平均码长、冗余度、编码效率
• 主要编码方法：统计编码（行程编码、霍夫曼编码）、预测编码、变换编码
• 国际标准：JPEG、MPEG系列