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摘 要:数据压缩是通过改变信息的表示方式,在有限的信息空间中表示尽可能多的信息。在信息设备容量有限的前提下,数字图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速传输和实时处理具有重要的意义。本文论述了数字图像压缩的必要性、可行性以及压缩原理;介绍了几种基本的数字图像压缩算法的思想和算法实现。
关键词:数字图像压缩;理论研究;算法;压缩编码
现代图像和多媒体通信业务的发展需要大量地存储、记录和传输各类静止图像和活动图像,而图像和视频信号数字化具备许多在模拟信号条件下所不具备的优点,,诸如:数字传输质量显著高于模拟传输质量;数据形式易于加密,提高信息安全性;数字电路易于大规模集成;数字设备可靠性高、维护简便等。但是,任何事物都有两面性,数字化在提供诸多优点的同时也带来了一些问题,其中最主要的问题是信号数字化后数据量太大,数码率太高,占用频带太宽,直接传输对信道利用很不经济,存储则占用巨大的存储容量等。
如何妥善处理图像和视频信号数字化后的数据压缩问题,在保证图像质量的前提下,用最少的数码或最低的数码率实现各类数字图像和视频信息的存储、记录和传输,达到优质、经济、可靠的要求,也就成为多媒体信息处理中的关键技术之一。
1 图像数字压缩的必要性和可能性
图像信号可以压缩的依据有两个,一方面是图像信号中存在大量冗余度可供压缩,并且这种冗余度在解码后还可无失真地恢复;另一方面是可以利用人的视觉特性,在不被主观视觉察觉的容限内,通过减少信号的精度,以一定的客观失真换取数据压缩。
图像信号的冗余度存在于结构和统计两方面。图像信号结构上的冗余度表现为很强的空间(帧内的)和时间(帧间的)相关性;信号统计上的冗余度来源于被编码信号概率密度分布的不均匀。充分利用人的视觉特点,挖掘潜力,是实现数码率压缩的又一重要途径。
2 图像压缩信源编码过程
图像和视频信源编码的整个过程一般由以下三个步骤完成:
(1)对表示信号的形式进行某种映射,即变换描写信号的方式。通过这种映射解除或削弱存在于图像信号内部的相关性,降低其结构上存在的亢余度;
(2)在满足对图像质量一定要求的前提下,减少表示信号的精度。这通过采用符合主观视觉特性的量化来实现。
(3)利用统计编码消除最终被编码的符号所含的统计亢余度。
3 常用数据压缩编码方法介绍
按照压缩还原效果是否存在失真,数据压缩分为无损压缩和有损压缩。对于某些数据(如计算机应用软件程序)里面的每个数据都不容许有任何变更,因此是无损压缩。而对于一副彩色照片,它的某些对人眼不敏感的地方被压缩掉,从而可以提高压缩比,此为有损压缩。
3.1 Huffman编码
Huffman是一种基于统计的压缩编码方法。在对数据进行编码时,对于出现频率较高的字符,采用较短的编码,对于出现频率较低的字符,则采用较长的字符;两个出现频率最少的符号将有相同长度的码字,并且它们只有最低有效位不同。
3.2 行程编码
行程编码的缩写方法广泛用于各种图像格式的数据压缩处理中,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。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。
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)。
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、差分脉冲编码调制、自适应差分脉冲编码调制等,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。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。
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数而达到压缩的目的。
3.6 矢量量化编码
矢量量化编码是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。矢量量化编码属于有损压缩编码,它的缺点是复杂度随矢量维数呈指数增加,数据量和计算量都很大。
在上述常用图像数据压缩编码方法中,霍夫曼编码,行程编码,算术编码属于无损压缩,而预测编码,变换编码,其他编码等属于有损压缩。
4 结束语
近年来,随着计算机与数字通信技术的迅速发展,特别是网络和多媒体技术的兴起,已经为图像压缩技术开拓全新的应用领域打下了坚实的基础。当前的数字图像压缩编码技术充分利用了人的视觉、生理、心理和图像信源的各种特征,而不仅仅局限于信息论的框架,而且可将多种编码方法综合起来运用,能获得较高的压缩比,但同时也带来了运算复杂等问题。因此,在选择图像压缩编码方法的时候,应该综合考虑各种因素,选择最适合的压缩编码算法。
参考文献
[1] 张春田, 苏育挺, 张静..数字图像压缩编码[M]. 北京: 清华大学出版社, 2006.
[2] 田浩, 葛秀慧, 王顶.数字图像处理原理与应用[M]. 北京: 清华大学出版, 2007.
[3] Anil K.Jain.数字图像处理基础[M]..北京: 清华大学出版, 2006.
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