图像压缩编码分析与研究

Abstract With the developing of multimedia technology and communication technology, multimedia entertainment, ination, ination 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 large 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 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 processing, the principle and feature of image compression processing , and the variety of compression coding was described and compared, detailedly discussed the principle and application of compression processing based on Huffman Keywords Image Processing, Image Compression, Compression algorithm, Image Coding, Huffman 1.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； 信息炳冗余单位信息量大于其嫡； 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 图像的实际炳值。 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-串字母表示的数据为“aaabbbbccccdddedddaa”经过行程编码处理 可表示为“3a4b4c3dle3d2a”。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o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-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，表示间隔就越小，因而表示