0802126—31 沙联宝
摘 要:主要介绍图像压缩的必要性和其可行性以及数字图像压缩编码。介绍了图像压缩编码的种类并对图像压缩编码技术中有关无损压缩的几种方法进行了比较。 关键词:图像压缩ace3;无损压缩;编码
一、 图像压缩的必要性
在信息社会高度发展的今天,图像成为可以传递信息的重要载体之一。然而未经处理的图像的数据量是非常大的,这对图像的处理速度、传递及存储等方面大为不利。图像压缩所解决的问题就是尽可能的减少表示数据图像时所需的数据量，所以大力研究和开发图像压缩编码技术就非常重要。 二、 图像压缩的可行性
图像之所以可以被压缩,其根本原因就在于图像数据具有较多的信息冗余。组成图像的各个像
素点之间不论在行的方向还是在列的方向上都具有很大的相关性,因而整个图像数据就具有相当大的冗余度,也就有相当的压缩潜力。再者,评价图像品质的最终标准取决于人眼,而人眼由于其视觉特性对图像的细微差别还是很难分辨的。因此图像数据还具有一定的视觉冗余,也就是说,在对图像数据进行压缩时,可以允许一定程度的失真。应用某种编码方法提取或减少这些冗余度就达到了减少数据量得目的。
三、图像压缩编码
所谓数字图像压缩编码,其本质就是在保证供给一定图像恢复质量的条件下以尽可能少的位数(bits)表示和传输图像。
（一）、图像压缩编码的过程
图像的压缩处理一般分为两个过程:一是编码过程,即将原始数据经过编码、量化从而进行压缩、存储及传输;二是解码过程,此过程对编码数据进行解码,从而将压缩图像复原。
一般常用的图像压缩系统的组成如下图所示：
（二）、图像压缩编码的分类
光电感应器对于图像的压缩,根据解码后的图像数据与原始数据是否一致可以划分为两类:
有损压缩或不可逆编码方法。其是一种以牺牲部分信息量为代价换取缩短平均码长的编码压缩方法。这种方法的解码图像与原始图像间存在一定的偏差,但视觉效果是可以被接受的。
无损压缩或可逆编码方法。其基于统计模型，减少或完全去除图像数据中冗余的信息。这
种方法的解码图像与原始图像完全相同,即图像压缩是无偏差的或完全可恢复的。
出于无损压缩的解码图像与原图像完全相同,下面重点来探讨一下图像的无损压缩编码技术。
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图像的无损压缩方法可分为两大类:基于字典的技术和基于统计的方法。
道岔施工1、基于统计的方法的无损压缩编码
基于统计的方法是通过用较短的代码代表频繁出现的字符,智能语音控制系统用较长的代码代表不常出现的字符,从而达到压缩图像的目的。这种压缩技术中有两种最佳的编码方法:霍夫曼编码（Huffman编码）和香农—费诺编码（Shannon－Fanon编码）。
霍夫曼编码的步骤是:将出现的符号的概率由大到小排列。将最小两概率相加得到一个新的概率值,将此概率看作一个新的组合符号的概率。重复以上两步,直到只剩两个概率为止。从最后的两概率值开始逐步向前给符号分配码字长,每一步有两个分支,以相同的规则各赋予一个二进制码。
用霍夫曼编码方法压缩图像数据,对于不同的图像,其压缩效果和压缩效率是不同的。当各符号出现概率不同时,编码效率较高。而当各符号出现的概率相等时,实际上此时的霍夫曼编码就已退化成等长编码,编码效率较低。对灰度图像的无损压缩算法采用霍夫曼编码,即对原图像实行直接的编码,该算法在恢复图像的质量上是极好的。但由于该算法对原图像直接使用不等长编码压缩,但没有处理图像各个像素间的相关性,从而使压缩效率并不是很高,因此必须结合其它的压缩方法同时使用以达到更高的压缩比。
2、基于字典的技术的无损压缩编码
基于字典的技术生成的文件包含的是定长码(通常是12至16位),每个码字代表原文件中数据的一个特定序列。这种压缩技术中图像压缩编码一般可以分为LZW编码和游程编码。
LZW又称为字串表（String Table）编码，与Huffman编码有点类似。将原是数据中的重复字符串建一个字串表，然后用该重复字串在字串表中的索引来替代原始数据以达到压缩的目的。其编码效率相当高，但是解码较慢。
LZW编码具体步骤是：先将字串表的初始化，然后初始化串表中包含所有的单字符，新读
入的字符S与紧接前一步的前缀R组成字符串RS，遍历字串表，查RS在串表中是否有编码，若没有，输出前缀R，并将RS进行编码，放入串表中，并令R＝S，若已有编码，则不输出，并把干油站RS作为新的前缀。重复前两步直到完成所有符号的编码。
游程编码是一种利用图像空间冗余进行压缩的，分为定长游程编码和变长游程编码。游程编码一般不用于多灰度图像，但适合二级图像。
总之,图像压缩编码技术在计算机图像处理中已经得到了越来越多的应用,而其无损压缩方法由于其可无损还原的特点，无损压缩在认证签名图像、档案图像及医疗图像领域正逐步得到广泛的应用和普及，已成为一项十分成熟的技术广泛地应用于各类压缩方案中。相信随着图像压缩技术的发展,信息含量很大的图像还具有相当大的压缩潜力。
参考文献：
[1]龚声蓉，刘纯平，王强. 数字图像处理与分析[M]. 北京：清华大学出版社，2006.
[2]冈萨雷斯，阮秋琦，阮宇智. 数字图像处理[M]. 北京：电子工业出版社，2007.
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