小波图像压缩EZW编码算法研究
图像压缩编码方法
图像压缩编码方法综述 概述： 近年来, 随着数字化信息时代的到来和多媒体计算机技术的发展, 使得人 们所面对的各种数据量剧增, 数据压缩技术的研究受到人们越来越多的重视。 图像压缩编码就是在满足一定保真度和图像质量的前提下，对图像数据进行变换、编码和压缩，去除多余的数据以减少表示数字图像时需要的数据量，便于 图像的存储和传输。即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。 图像压缩编码原理： 图像数据的压缩机理来自两个方面:一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩；二是利用人眼的视觉特性。 图像数据的冗余度又可以分为空间冗余、时间冗余、结构冗余、知识冗余 和视觉冗余几个方面。 空间冗余：在一幅图像中规则的物体和规则的背景具有很强的相关性。 时间冗余：电视图像序列中相邻两幅图像之间有较大的相关性。 结构冗余和知识冗余：图像从大面积上看常存在有纹理结构，称之为结构 冗余。 视觉冗余：人眼的视觉系统对于图像的感知是非均匀和非线性的，对图像 的变化并不都能察觉出来。 人眼的视觉特性： 亮度辨别阈值：当景物的亮度在背景亮度基础上增加很少时，人眼是辨别 不出的，只有当亮度增加到某一数值时，人眼才能感觉其亮度有变化。人眼刚 刚能察觉的亮度变化值称为亮度辨别阈值。 视觉阈值：视觉阈值是指干扰或失真刚好可以被察觉的门限值，低于它就 察觉不出来，高于它才看得出来，这是一个统计值。 空间分辨力：空间分辨力是指对一幅图像相邻像素的灰度和细节的分辨力，视觉对于不同图像内容的分辨力不同。 掩盖效应：“掩盖效应”是指人眼对图像中量化误差的敏感程度，与图像 信号变化的剧烈程度有关。 图像压缩编码的分类： 根据编码过程中是否存在信息损耗可将图像编码分为: 无损压缩：又称为可逆编码(Reversible Coding)，解压缩时可完全回复原始数据而不引起任何失真； 有损压缩：又称不可逆压缩(Non-Reversible Coding)，不能完全恢复原始数据，一定的失真换来可观的压缩比。 根据编码原理可以将图像编码分为: 熵编码：熵编码是编码过程中按熵原理不丢失任何信息的编码。熵编码基
小波变换的图像压缩
研究基于小波变换的图像压缩 摘要 图像压缩的关键技术是图像数据转换,转换后的数据进行数据量化和数据熵编码。基于小波变换的图像压缩是一种常见的图像压缩方法,本篇论文使用小波变换、多分辨率分析及不同规模的量化和编码实现图像压缩。在相同的条件下,本文采用两种不同的方法,第一种方法保留低频和放弃高频,第二种方法是阈值方法来实现图像压缩。 关键词：关键词——小波变换；小波图像系数；量化；编码 1.引言 图像压缩是指损失一部分比特率的技术或无损还原原始图像信息。在信息理论中,它的有效性，源编码的问题,即通过移除冗余即不必要的信息来实现这一目标。压缩的图像信息有两个方法，模拟和数字,因为数字压缩方法有大幅减少比特数量的优势,绝大多数的系统使用数字压缩方法。信号分析及处理的常用方法是傅里叶变换(FT),而且最广泛的分析工具应用于图像处理,但由于傅里叶变换不能满足局部的时间域和频率域的特点,小波变换具有傅立叶变换没有的两个特征,同时小波变换系数相同的空间位置描述在不同的尺度上有相似性,使得小波变换能进行量化编码。近年来,使用基于小波变换的图像压缩已取得了很大的进步,也变换算法充分利用小波系数的特性。 2.图像压缩编码的基本原理 图像编码研究侧重于如何压缩图像数据信息,允许一定程度的失真条件下的还原图像(包括主观视觉效果),称为图像压缩编码。然后使图像信号的信号源通过系统PCM编码器由线性PCM编码,压缩编码器压缩图像数据,然后摆脱码字的冗余数据。图像压缩编码的基本原理是图1。
图1 图像压缩编码的基本框图 因此,图像编码是使用统计特性的固有效果和视觉特征,从原始图像中提取有效信息，信息压缩编码和删除一些无用的冗余信息,从而允许高效传输的数字图像或数字存储。图像恢复时,恢复图像的不完全与原始图像相同,保留有效信息的图像。 3.小波分析的基本理论 小波变换具有良好的定位时间和频域的特征,充分利用非均匀分布的分辨率,对于高频信号,使用时域的小时间窗口,进行低频信号分析,使用一个大的时间窗口。这正值一个时频分布特征,高频信号持续很长时间，不易衰减,低频信号持续很长时间,正好适合图像处理。 4. 基于小波的图像压缩变换 小波变换用于图像压缩的基本思想,小波变换用于图像压缩:首先选择小波对原始图像进行小波变换,得到了一系列小波系数,然后对这些系数量化和编码。使用某些特征相同的相邻元素之间的子频带的小波系数和量化小波系数实现图像数据压缩的目的。二维图像信号多分辨率分析和Matlab算法是关键,需要引入二维多分辨率分析和Matlab算法。二维可分离的多分辨率分析和Matlab算法可以很容易地由一维离散小波变换得到。图3 Matlab分别为二维分解图和重建算法图。 图2二维Matlab分解图
图像压缩编码实验报告
图像压缩编码实验报告 一、实验目的 1.了解有关数字图像压缩的基本概念，了解几种常用的图像压缩编码方式； 2.进一步熟悉JPEG编码与离散余弦变换（DCT）变换的原理及含义； 3.掌握编程实现离散余弦变换（DCT）变换及JPEG编码的方法； 4.对重建图像的质量进行评价。 二、实验原理 1、图像压缩基本概念及原理 图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3类： （1）无损压缩编码种类 哈夫曼（Huffman）编码，算术编码，行程（RLE）编码，Lempel zev编码。（2）有损压缩编码种类 预测编码，DPCM，运动补偿； 频率域方法：正交变换编码(如DCT)，子带编码； 空间域方法：统计分块编码； 模型方法：分形编码，模型基编码； 基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化； （3）混合编码 JBIG，H.261，JPEG，MPEG等技术标准。 2、JPEG 压缩编码原理 JPEG是一个应用广泛的静态图像数据压缩标准，其中包含两种压缩算法(DCT和DPCM)，并考虑了人眼的视觉特性，在量化和无损压缩编码方面综合权衡，达到较大的压缩比(25:1以上)。JPEG既适用于灰度图像也适用于彩色图像。其中最常用的是基于DCT变换的顺序式模式，又称为基本系统。JPEG 的压缩编码大致分
嵌入式零树小波EZW编码及其算法改进
嵌入式零树小波EZW编码及其算法改进 在基于小波变换的1. 嵌入式零树小波编码算法EZW 1. 1 算法原理: 内嵌编码[1](embedded coding)就是编码器将待编码的比特流按重要性的不同进行排序，根据目标码率或失真度大小要求随时结束编码;同样，对于给定 码流解码器也能够随时结束解码，并可以得到相应码流截断处的目标码率的恢 复由一副EZW 算法利用小波系数的特点较好地实现了1) 零树预测 一副经过小波变换的定义一个零树的数据结构：一个小波系数x，对于 一个给定的门限T，如果|x| 2) 用零树结构编码重要重要3) 逐次逼近量化(Successive-Approximation Quantization,SAQ) 内嵌编码的核心在于采用了逐次逼近的量化方法(SAQ)。SAQ 按顺序使 用了一系列阈值T0、T1，┄，TN-1 来判决重要性，其中Ti=Ti-1/2，初始阈值 T0 按如下条件选择，OXjO2T0,其中Xj 表示所有变换系数。 在编(译)码过程中，始终保持着两个分离的列表：主表和辅表。主表对 应于编码中的不重要的集合或系数，其输出信息起到了恢复各重要值的空间位 置结构的作用，而辅表是编码的有效信息，输出为各重要系数的二进制值。编 码分为主、辅两个过程：在主过程中，设定阈值为Ti,按上述原理对主表进行扫 描编码，若是重要系数，则将其幅值加入辅表中，然后将该系数在数组中置为零，这样当阈值减小时，该系数不会影响新零树的出现;在辅过程中，对辅表中 的重要系数进行细化，细化过程类似于比特平面编码。对阈值Ti 来说，重要系 数的所在区间为[Ti,2Ti]，若辅表中的重要系数位于[Ti，3Ti/2],则用符号0 表示，否则用符号1 表示。编码在两个过程中交替进行，在每个主过程前将阈值减半。
零树编码算法小波系数
零树编码算法 一零树编码算法的基本思想 众所周知，小波系数的能量集中程度越高，需要编码的系数越少，编码所需的比特数就越少，所以小波压缩都是利用变换分解后的图象能量分布集中这一特性来编码的。小波系数的能量集中程度对图象编码非常重要，而不同层次上，相同空间滤波方向上的小波系数之间的相关性也非常重要。零树编码的基本思想就是基于这种相关性。 经过小波变换后的图象被分解成若干个子频带，其中子带HH是低频分量，是原始图象的平滑版本，子带HL是水平方向上的高频，垂直方向上的低频分量；子带LH是垂直方向上的高频，水平方向的低频分量；子带HH是高频分量，揭示了原始图象在斜方向的边缘信息。 为了提高对小波系数的压缩性能，Jerome M. Shapiro提出了一种新的数据结构零树（zerotree）,如果小波系数x的绝对值小于给定的阈值T,则此系数是可以忽略的。零树的方法是基于这样一个假设：如果在较粗的级别上，一个小波系数是小于阈值，可以忽略的，则所有在相同方向，相同位置的更高的级别上的系数也基本上是可以忽略不记的。经验证明这个假设通常是正确的。更特殊的情况下，在一个多级的子带系统里，除了最高频的子带之外，在每一级别的每个系数都是和该系数在更高的级别相同方位的系数集合相对应的，我们把在较粗的级别上的系数叫做父亲，而在所有在更高的级别上相应位置的系数都叫做后代，同样的，对于任一给定的后代，在更粗的级别上相同方位上对应的系数叫做祖先。 对于一个QMF-金字塔算法的子带分解，如图所示，除了最低频的子带之外，所有的父亲结点都有4个儿子，而最低频的结点是有3个儿子。对系数的扫描顺序的原则是不可以有一个儿子结点是在它的父亲结点之前被扫描。对于一个N 级的变换，扫描是先从最低频的子带开始的，这里记作LLn,然后扫描子带HLn,LHn,和HHn,然后扫描第n-1级的系数，以此类推。在金字塔分解中这种扫描模式的图示见下图，可以看到在一个给定的子带每个系数都是在下一个子带的对应系数之前被扫描的。 x和它的所
浅析图像压缩编码方法
Computer Knowledge and Technology 电脑知识 与技术第6卷第23期(2010年8月)浅析图像压缩编码方法 徐飞 （闽西职业技术学院，福建龙岩364021） 摘要：该文描述了图像压缩编码的概念，原理以及主要分类，介绍了目前常见的三种图像压缩编码方法的原理，特点以及简单讨论了其中两种方法的MATLAB 代码实现。 关键词：图像压缩编码；编码原理；编码分类；编码方法；MATLAB 中图分类号：TP301文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2010)23-6584-03 Analysis of the Image Compression Coding Method XU Fei (Minxi Vocational &Technical College,Longyan 364021,China) Abstract:This paper is mainly about the concept,principle and classification of image compression coding,introduces the concepts and characteristic of three kinds of image compression coding methods that are common used,and discusses how to using matlab to accomplish the two common methods which mentions in the front. Key words:image compression coding;coding principle;coding classification;coding method;MATLAB 现代社会是信息社会，随着信息技术的发展，图像信息被广泛应用于多媒体通信、计算机系统和网络中。因为对图像的要求越来越高，图像信息量也越来越大，所以在传输之前需要进行信息处理，必须采用合适的方法对其进行压缩，因此有必要对图像压缩编码方法进行研究。 1图像压缩编码 1.1概述 图像压缩编码就是在满足一定保真度和图像质量的前提下，对图像数据进行变换、编码和压缩，去除多余的数据以减少表示数字图像时需要的数据量，便于图像的存储和传输。即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。 1.2图像压缩编码原理 图像数据的压缩机理来自两个方面:一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩；二是利用人眼的视觉特性。 1.2.1图像数据的冗余度 1)空间冗余： 在一幅图像中规则的物体和规则的背景具有很强的相关性。 2)时间冗余：电视图像序列中相邻两幅图像之间有较大的相关性。 3)结构冗余和知识冗余： 图像从大面积上看常存在有纹理结构，称之为结构冗余。 4)视觉冗余：人眼的视觉系统对于图像的感知是非均匀和非线性的，对图像的变化并不都能察觉出来。 1.2.2人眼的视觉特性 1)亮度辨别阈值：当景物的亮度在背景亮度基础上增加很少时，人眼是辨别不出的，只有当亮度增加到某一数值时，人眼才能感觉其亮度有变化。人眼刚刚能察觉的亮度变化值称为亮度辨别阈值。 2)视觉阈值：视觉阈值是指干扰或失真刚好可以被察觉的门限值，低于它就察觉不出来，高于它才看得出来，这是一个统计值。3)空间分辨力：空间分辨力是指对一幅图像相邻像素的灰度和细节的分辨力，视觉对于不同图像内容的分辨力不同。 4)掩盖效应：“掩盖效应”是指人眼对图像中量化误差的敏感程度，与图像信号变化的剧烈程度有关。 1.3图像压缩编码的分类 根据编码过程中是否存在信息损耗可将图像编码分为: 1)无损压缩:又称为可逆编码(Reversible Coding)，解压缩时可完全回复原始数据而不引起任何失真； 2)有损压缩:又称不可逆压缩(Non-Reversible Coding)，不能完全恢复原始数据，一定的失真换来可观的压缩比。 根据编码原理可以将图像编码分为: 1)熵编码：熵编码是编码过程中按熵原理不丢失任何信息的编码。熵编码基本原理是给出现概率大的信息符号赋予短码字，出收稿日期：2010-06-10 作者简介；徐飞（1982-），男，福建龙岩人，闽西职业技术学院，助教，理学学士，主要研究方向为数字图象，软件开发，软件测试。ISSN 1009-3044Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.6,No.23,August 2010,pp.6584-6586,6589E-mail:eduf@https://www.wendangku.net/doc/7112352158.html, https://www.wendangku.net/doc/7112352158.html, Tel:+86-551-56909635690964
图像压缩与编码
实验项目3、图像压缩与编码 一、实验目的 （1）理解图像压缩编码的基本原理； （2）掌握用程序代码实现DCT变换编码； （3）掌握用程序代码实现游程编码。 二、实验原理及知识点 1、图像压缩编码 图像信号经过数字化后，数据量相当大，很难直接进行保存。为了提高信道利用率和在有限的信道容量下传输更多的图像信息，必须对图像进行压缩编码。 图像压缩技术标准一般可分为如下几种：JPEG压缩（JPEG Compression）、JPEG 2000 、H.26X标准（H.26X standards）以及MPEG标准（MPEG standards）。数字压缩技术的性能指标包括：压缩比、平均码字长度、编码效率、冗余度。 从信息论角度分，可以将图像的压缩编码方法分为无失真压缩编码和有限失真编码。前者主要包括Huffman编码、算术编码和游程编码；后者主要包括预测编码、变换编码和矢量量化编码以及运动检测和运动补偿技术。 图像数据压缩的目的是在满足一定图像质量的条件下，用尽可能少的比特数来表示原始图像，以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量，在信息论中称为信源编码。图像压缩是通过删除图像数据中冗余的或者不必要的部分来减小图像数据量的技术，压缩过程就是编码过程，解压缩过程就是解码过程。 2、游程编码 某些图像特别是计算机生成的图像往往包含许多颜色相同的块，在这些块中，许多连续的扫描行或者同一扫描行上有许多连续的像素都具有相同的颜色值。在这些情况下就不需要存储每一个像素的颜色值，而是仅仅存储一个像素值以及具有相同颜色的像素数目，将这种编码方法称为游程（或行程）编码，连续的具有相同颜色值的所有像素构成一个行程。 在对图像数据进行编码时，沿一定方向排列的具有相同灰度值的像素可看成是连续符号，用字串代替这些连续符号，可大幅度减少数据量。游程编码记录方式有两种：①逐行记录每个游程的终点列号：②逐行记录每个游程的长度 3、DCT变换编码 变换编码是在变换域进行图像压缩的一种技术。图1显示了一个典型的变换编码系统。 压缩 图像输入图 像N×N 图1 变换编码系统 在变换编码系统中，如果正变换采用DCT变换就称为DCT变换（离散余弦变换）编码系统。DCT用于把一幅图像映射为一组变换系数，然后对系数进行量化和编码。对于大多数的正常图像来说，多数系数具有较小的数值且可以被粗略地量化（或者完全抛弃），而产生的图像失真较小。
嵌入式小波零树编码压缩
嵌入式小波零树（EZW）算法的过程详解和Matlab代码（3）解码过程收藏 1、初始化 （1）全局初始化：包括获取扫描次序列表scanorder，初始化符号矩阵flagMat，创建以下几个空表：重要系数重构列表recvalue，量化器编号列表rIlist，上一次解码用到的辅扫描表qu antiflagOld。 （2）每级扫描的初始化：获取本级解码需要的主扫描表scancode和辅扫描表quantiflag。创建解码矩阵DecodeMat，量化符号列表编号qrNum，主扫描表扫描编号scNum。 2、构造逆量化器 （1）逆量化器包括两个部分，一是量化值部分，与编码程序中的量化器函数代码相同；二是量化器编号列表rIlist的构造，这个是难点和重点，把它构造出来，才能解码出重要系数的数值。（2）以下是编码过程中经过4次扫描产生的辅扫描表quantiflag和量化器编号列表rIlist： Q：0 1 1 R：1 1 1 Q：1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 R：2 3 3 1 1 1 1 1 1 1 Q：1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 R：5 7 7 3 2 2 2 3 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Q：0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1…… R：11 14 15 7 4 5 4 6 7 4 2 3 3 2 2 3 3 2 2 2 3 2 3 2 3 2 2 3 2 3 2 3 3 2 2 2 3 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1…… 仔细观察可以发现两者之间存在一种函数关系： 以第一级扫描产生的三个量化符号（0，1，1）为例，其编号列表为（1，1，1），在随后的第
实验五 基于小波变换的图像压缩
实验五小波变换在图像压缩中应用 一、实验内容 利用MATLAB小波工具箱，基于小波变换进行图像压缩处理。 二、实验目的及说明 所谓图像压缩就是去掉各种冗余，保留重要的信息。图像压缩的过程常称为编码，而图像的恢复则称为解码。图像数据之所以能够进行压缩，其数学机理有以下两点： （1）原始图像数据往往存在各种信息的冗余（如空间冗余、视觉冗余和结果冗余等），数据之间存在相关性，邻近像素的灰度（将其看成随机变量）往往是高度相关的。 （2）在多媒体应用领域中，人眼作为图像信息的接收端，其视觉对边缘的急剧变化敏感，以及人眼存在对图像的亮度信息敏感，而对颜色分辨率弱等，因此在高压缩比的情况下，解压缩后的图像信号仍有满意的主观质量。三、实验原理 小波压缩沿袭了变换编码的基本思想，即去相关性。小波变换、量化和熵编码等是构成小波编码的三个主要部分。其基本原理：将原始图像经小波变换后，转换成小波域上的小波系数，然后对小波系数进行量化编码。采用二维小波变换快速算法，小波变换就是以原始图像为基础，不断将上一级图像分为四个子带的过程。每次分解得到的四个子带图像，分别代表频率平面上不同的区域，他们分别含有上一级图像中的低频信息和垂直、水平及对角线方向的边缘信息，如下图所示： LL为低频子带，HL、LH、HH为高频子带 图像进行小波变换后，并没有实现压缩，是对图像的能量进行了重新分配。 四、核心函数介绍 Wavedec2()函数：多尺度二维小波分解
appcoef2()函数：提取二维小波分解低频系数wcodemat()函数：对矩阵进行量化编码 五、实验结果 实验结果： 表5-1 压缩图像的尺寸和字节数 压缩的图像结果显示： 原图像： 第一次压缩后的图像：
小波用于编码―――零树编码方案-Read
小波用于编码 ――― 零树编码方案 1 小波变换应用于图像压缩编码 用小波变换的方法进行图像数据的压缩编码是变换编码的一种，将时域信号变换到小波域后会得到一个多分辨率、能量集中的系数空间。能量越集中，系数被压缩的程度就越大。 早在小波分析出现之前，人们就试图用多分辨率分析的思想对信号进行处理，以突破傅立叶变换的局限性，最著名的是Burt 和Adelson 的Laplace 金字塔编码；后来，Mallat[11]提出了小波多分辨率分析算法；Daubechies 用基于离散滤波器迭代的方法构造了紧支集的规范正交小波基，使小波分解可以用信号和离散滤波器的卷积运算来实现，从而使小波分解被广泛应用于图像分解。 正交小波对应一个正交镜像滤波器，就是说低通滤波器h 和高通滤波器g 正交。双正交小波有两个小波，即小波Ψ和它的对偶小波ψ~ ，它们对应的滤波器分别为｛h,g ｝和{g h ~,~}。其中，h 与g ~正交，g 与h ~正交，即满足： 1n n n h )1(g ~+--=；1n n n h ~)1(g +--=；)5.3(h ~h 0 ,k n k 2n n δ=∑+ 进行图像的压缩编码时，用一个小波分解，用另一个重构。母波选择的合适与否直接影响着图像编码的结果，正交小波的变换明显的不如双正交小波。本文采用的均是附录二中介绍的双正交小波。 小波变换是变换编码的一种，也要经过变换、量化和压缩三个步骤。将原始图像进行离散小波变换（DWT ）后，如果立即进行相应的逆变换，会得到精确的原始图像，当然这要忽略在计算时带来的误差。 对于一幅图像所得到的小波系数的能量要比在时域时集中的多，这样就很有利于将其量化为字符流。现代的量化方法有很多：如：标量量化、向量量化和零树编码量化等都是非常有效的。最后要对得到的字符流进行无损压缩，这要用到一些经典的方法，如：Huffman 、ADPCM 、RLE 等。 下面将讨论一种零树编码量化的方法。
图像压缩技术的综述
题目：图像压缩技术的综述 学生姓名：徐欢学号： 系别：计算机与信息学院专业：计算机科学与技术 入学年份：年月 导师姓名：陈蕴谷职称学位：讲师硕士研究生 导师所在单位：中国科学院合肥物质研究院 完成时间年月 .引言 随着多媒体技术和通讯技术的不断发展，多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求，也给现有的有限带宽以严峻的考验，特别是具有庞大数据量的数字图像通信，更难以传输和存储，极大地制约了图像通信的发展，因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输，并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩，可以减轻图像存储和传输的负担，使图像在网络上实现快速传输和实时处理。 图像数据是用来表示图像信息的，如果不同的方法为表示相同的信息使用了不同的数据量，那么使用较多数据量的方法中，有些数据必然代表了无用的信息，或者是重复的表示了其他数据表示的信息，前者成为数据冗余，后者成为不相干信息。图像压缩编码的主要目的，就是通过删除冗余的或者是不相干的信息，以尽可能地的数码率来存储和传输数字图像数据。 图像压缩编码技术可以追溯到年提出的电视信号数字化，到今天已经有多年的历史了。在此期间出现了很多种图像压缩编码方法，特别是到了年代后期以后，由于小波变换理论，分形理论，人工神经网络理论，视觉仿真理论的建立，图像压缩技术得到了前所未有的发展，其中分形图像压缩和小波图像压缩是当前研究的热点。本文对当前最为广泛使用的图像压缩算法进行综述，讨论了它们的优缺点以及发展前景。 图像编码基础 图像编码压缩是指在满足一定图像质量的条件下，用尽可能少的数据量来表示图像。编码技术比较系统的研究始于信息论，从此理论出发可以得到数据压缩的两种基本途径。一种是联合信源的冗余度也寓于信源间的相关性之中，去除他
图像压缩编码
Discussion on Wavelet B ases Selection for Digital Image Compression H AN Fang2f ang,XU Shuang,ZHENG De2zhong (College o f Electric Engineering,Yanshan Univer sity,Qinhuangdao Hebei066004,China) Abstract: This paper studies the selection of optimal wavelet bases.The merits of biorthog onal spline wavelets are dis2 cussed and dem onstrated.C ontinuity of spline derivatives assures wavelets sm ooth and symmetry of biorthog onal wavelets makes the filters have linear phase.Those features can reduce distortion and guarantee the reconstructed images quality. K ey w ords: Optimal wavelet bases;Image com pression;S pline wavelets;Biorthog onal wavelets 关于数字图像压缩中小波基选择问题的探讨① 韩芳芳,徐 爽,郑德忠 (燕山大学,电气工程学院,河北 秦皇岛 066004) 摘要:针对数字图像压缩编码中最优小波基的选择问题,论证了双正交样条小波基的优点,并对其进行了推导。样条小波的导数连续性保证了小波基的光滑性,双正交对偶小波的对称性使得滤波器具有线性相位,可减小失真,保证重构图像的质量。 关键词:最优小波基;图像压缩;样条小波;双正交小波 中图分类号:T N919 文献标识码:A 文章编号:1004-1699(2004)01-0154-04 图像是人类感知信息的重要途径之一。然而图像经过采样及量化编码后数据量巨大,给传输与存储带来很多困难,因而需要对图像数据进行有效的压缩。在F ourier分析基础上发展起来的小波分析,提供了一种自适应的时域和频域同时局部化的分析方法,通过伸缩和平移等运算功能进行多尺度细化分析,能够有效地从信号中提取信息。小波分析用于数字图像压缩,压缩比高,压缩速度快,压缩后信号与图像的特征不变,且在传递过程中可以抗干扰。因此小波分析成为数字图像处理及压缩编码的有力工具。 如何选择最优小波基是图像压缩编码中所面临的一个棘手问题。对于图像信号而言,一方面要对巨大的数据量进行有效压缩,另一方面,要保持重建图像的质量满足视觉要求。小波基的选择存在一些标准,如平滑性、逼近精度、支撑大小和滤波频率等,如何最佳的组合这些特征是一个难点所在。 1 小波基的选择问题 如何最合理、快速的选择小波基,目前这方面的研究并无定论。在小波基的选择中,一般较为看重以下几方面: 平滑性与消失矩。消失矩表明了小波变换后的能量集中程度,消失矩阶数很大时,精细尺度下的高频部分数值有许多是小得可以忽略的(奇异点除外)[1]。从重构图像质量角度而言,平滑性的影响要 2004年3月 传 感 技 术 学 报 第1期 ①收稿日期:2003211210 作者简介:韩芳芳(1978-)女,硕士研究生,主要研究方向为视频信号压缩编码; 徐 爽(1978-)女,硕士研究生,主要研究方向为信号处理与语音编码; 郑德忠(1952-)男,教授,博士生导师,河北省人工智能学会副理事长,中国电子协会高级会员,主要从事信号 处理和先进控制等方面的研究工作,已在国内外发表论文50余篇。qhdzdz@https://www.wendangku.net/doc/7112352158.html,.
图像压缩(JPEG)编码算法及压缩过程的实现
秋风，秋雨，秋天的景色 ?博客园 ?首页 ?博问 ?闪存 ?新随笔 ?联系 ?订阅 ?管理 随笔- 234 文章- 0 评论- 22 图象压缩（JPEG）编码算法及压缩过程的实现转 图象压缩（JPEG）编码算法及压缩过程的实现 摘要 本文首先介绍了静态图像压缩（JPEG）编码算法的基本原理、压缩的实现过程及其重要过程的离散余弦变换（DCT）算法的实现原理及软件实现的例程，其次着重介绍了压缩过程中的DCT、量化和编码三个重要步骤的实现原理。 关键词：图像压缩有损压缩 JPEG 离散余弦变换 DCT 量化 第一章图像压缩编码的综述 1.1 图象压缩的目的和方法 图象的数字化表示使得图象信号可以高质量地传输，并便于图像的检索、分析、处理和存储。但是数字图像的表示需要大量的数据，必须进行数据的压缩。即使采用多种方法对数据进行了压缩，其数据量仍然巨大，对传输介质、传输方法和存储介质的要求较高。因此图象压缩编码技术的研究显得特别有意义，也正
是由于图象压缩编码技术及传输技术的不断发展、更新，推动了现代多媒体技术应用的迅速发展。 1.1.1 图象压缩的目的 图象采样后，如果对之进行简单的8bit量化和PCM编码，其数据量是 巨大的。以CIF（Common Intermediate Format）格式的彩色视频信号为例，若采样速率为25帧/秒，采样样点的Y、U、V分量均为8bit量化，则一秒钟的数据量为： 352×288×3×8×25＝60.83Mbit 要传输或存储这样大的数据量是非常困难的，必需对其进行压缩编码，在满足实际需要的前提下，尽量减少要传输或存储的数据量。 虽然数字图象的数据量巨大，但图象数据是高度相关的。一幅图象的内部相邻象素之间，相邻行之间的视频序列中相邻图象之间有大量冗余信息—空间相关性和时间相关性，可以使用各种方法尽量去除这些冗余信息，减少图象的数据量。 除了时间冗余和空间冗余外，在一般的图象数据中还存在信息熵冗余、结构冗余、知识冗余和视觉冗余。各种冗余就是压缩图象数据的出发点。图象编码的目的就在于采用各种方法去除冗余，以尽量少的数据量来表示个重建图象。 1.1.2图象压缩的几种方法 1.统计和字典的压缩方法 常规程序和计算机熵的数据对于那些基于利用统计变种的压缩，效果很好，这些统计变种表现在单个符号的频率以及符号或短语字符串的频率等方面，而基于字典的系统实际山就是假扮统计程序。可是遗憾的是，这类压缩对于连续色调图象的作用并不很好。 这些程序的主要问题产生于这样的一个事实：照片图象的象素广泛地分布在整个范围。如果将图象中的彩色用频率分布画出，那么频率分布图中，没有我们在统计压缩的成功的情况下所看到的“尖峰”状，实际上，如果延长这个分布图，那么从类似于电视那样的生活图象源中得出的分布图会趋于平展。这意味着，每个象素代码彼此是大约相同的出现机会，决定不存在挖掘熵差的任何机会。 基于字典的压缩程序的运行也有类似的问题，基于扫描照片的图象决定没有任何类型的数据特征以产生相同的短语的多次出现。例如，一个栅格化的图象，
图像压缩综述
图像压缩综述 摘要：随着信息时代的不断发展，数字图像处理技术得到了广泛的应用，而作为数字图像处理技术的重要组成部分——数字图像压缩，也得到了迅猛的发展。本文从数字图像压缩的概念、发展历史、图像压缩的必要性和可能性、图像压缩标准、图像压缩基本方法和图像压缩效果评价等方面进行了综述。 引言 在当前这个信息化社会中，新信息技术革命使人类被日益增多的多媒体信息所包围。多媒体信息主要是由图像、文本和声音三大元素组成。图像作为其主要元素之一，发挥着越来越重要的作用。而传输和存储图像需要占用大量的数据空间，这严重影响了传输速率和实时处理量,极大地制约了图像通信的发展。其中，数据量最大的是数字视频数据。未经处理的数字视频信息需要消耗巨大的存储资源，以主流高清视频为例，在分辨率为1280×720，帧率为30帧每秒的视频应用中，存储一分钟的视频信息，需要约18.5G(以常4:2:0视频，每像素12比特)比特存储空间，一部120分钟高清电影约需要2225G比特的存储空间。可见未经处理的视频信息量非常大，为了满足存储和传输需求，视频信息的压缩是十分必要的。在同等的通信容量下，如果图像数据可以压缩之后再传输，就可以使传输的数据量变得很小，也就能够增加通信能力。因此图像压缩编码技术受到了越来越多的关注及广泛的应用。如数码相机、USB摄像头、可视电话、视频点播、视频会议系统、数字监控系统等等，都使用到了图像或视频的压缩技术。 数字图像压缩是以尽可能少的比特数代表图像或图像中所包含的信息量的技术，图像通过压缩处理去掉其中的数据冗余、符号冗余、视觉冗余等各种冗余信息，提高传输速率，节省存储空间。 1图像压缩的发展历史 自1948年提出的电视信号数字化设想后, 即开始了图像压缩的研究，到现在已有60多年的历史。20世纪五六十年代的图像压缩编码主要集中在预测编码、哈夫曼编码等技术的研究,还不成熟。1969年在美国召开的第一届“图像编码会议”，标志着图像编码作为一门独立学科的诞生。到了七八十年代,图像压缩技术的主要成果体现在变换编码技术上, 矢量量化编码技术也有较大的发展。80年代末,小波变换理论、分形理论、人工神经网络理论、视觉仿真理论建立,人们开始突破传统的信源编码理论, 图像压缩编码向着更高的压缩率和更好的压缩质量的方向发展,进入了一个崭新的发展时期。 2图像压缩的可能性 图像之所以能够进行压缩有以下几个方面的原因: 一是原始图像数据是高度相关的,存在很大的数据冗余。如图像内相邻像素之间的空间冗余度、系列图像前后帧之间的时间冗余度、多光谱遥感图像各频谱间的频率域冗余度等,它们造成了大量的比特数浪费,消除这些冗余就可以节约码字,大大减少数据量,达到数据压 缩的目的。 二是信源符号出现的概率不同,若用相同码长表示不同出现概率的符号,就会造成符号冗余度。如果采用可变长编码技术,对出现概率高的符号用短码字,对出现概率低的符号用长码字表示,就可以消除符号冗余度,从而节约码字。 三是人眼具有视觉冗余,允许图像编码有一定的失真。人类视觉系统(HVS)是有缺陷的,人眼对于某些失真不敏感难以察觉。在许多场合中,并不要求经压缩及复原以后的图像和原始图像完全相同,可以允许有少量的失真,只要这些失真并不被人眼所察觉即可。这就为压缩比的提高提供了十分有利的条件,这种有失真的编码称为限失真编码。在多数应用中,人眼往
图像压缩编码的方法概述
图像压缩编码的方法概述摘要：在图像压缩的领域，存在各种各样的压缩方法。不 同的压缩编码方法在压缩比、压缩速度等方面各不相同。本文从压缩方法分类、压缩原理等方面分析了人工神经网络压缩、正交变换等压缩编码方法的实现与效果。 关键词：图像压缩；编码；方法 图像压缩编码一般可以大致分为三个步骤。输入的原始图像首先需要经过映射变换，之后还需经过量化器以及熵编码器的处理最终成为码流输出。 一、图像压缩方法的分类 1.按照原始信息和压缩解码后的信息的相近程度分为以下两类：（1）无失真编码又称无损编码。它要求经过编解码处理后恢复出的图像和原图完全一样，编码过程不丢失任何信息。如果对已量化的信号进行编码，必须注意到量化所产生的失真是不可逆的。所以我们这里所说的无失真是对已量化的信号而言的。特点在于信息无失真，但压缩比有限。（2）限失真编码中会损失部分信息，但此种方法以忽略人的视觉不敏感的次要信息的方法来得到高的压缩比。图像的失真怎么度量，至今没有一个很好的评判标准。在由人眼主观判读的情况下，唯有人眼是对图像质量的最有利评判者。但是人眼视觉机理到现在为止仍为被完全掌握，所以我们很难得到一个和主观评价十分相符的客观标准。目前用的最多的仍是均方误差。这个失真度量标准并不好，之所以广泛应用，是因为方便。
2.按照图像压缩的方法原理可分为以下三类：（1）在图像编码过程中映射变换模块所做的工作是对编码图像进行预测，之后将预测差输出供量化编码，而在接受端将量化的预测差与预测值相加以恢复原图，则这种编码方法称为预测编码。预测编码中，我们只对新的信息进行编码。并且是利用去除邻近像素之间的相关性和冗余性的方法来达到压缩的目的。（2）若压缩编码中的映射变换模块用某种形式的正交变换来代替，则我们把这种方式的编码方法称为变换编码。在变换编码中常用的变换方法有很多，我们主要用到的有离散余弦变换（DCT），离散傅立叶变换（DFT）和离散小波变换（DWT）等。（3）混合编码，LZW算法以及近些年来的一些新的压缩编码方法，最主要的有分形编码算法、小波变换压缩算法、基于模型的压缩算法等。 3.按照压缩对象来分，我们可将图像压缩方法分为静止图像压缩和运动图像压缩。它们所采用的压缩编码标准有所不同，对于静止图像压缩而言，采用的是JPEG、JPEG2000标准；而对运动的图像进行压缩时，我们则采用的是、、、MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4、MPEG-7等。 二、常用的图像压缩方法 图像压缩方法至研究开始至今，已经有将近70年的发展了，随着科技的不断发展和人们越来越高的期望和要求，使得图像压缩技术也在不断的发展着，不断的进步着，各种各样的方法层出不穷，争对不同的要求我们可以选择不同的方法对图像进行压缩，以达到
小波变换及其在图像压缩中的作用
小波变换及其在图像压缩中的作用 南京信息工程大学 电子与信息工程学院 张志华 20091334030 摘 要:主要分析了基于小波变换的图像分解和图像压缩的技术,并运用Matlab 软件对图像进行分解,然后提取其中与原图像近似的低频信息,达到对图像进行压缩的目的. 分别作第一层分解和第二层分解,并比较图像压缩的效果. 关键词:小波变换;多分辨分析;图像分解;图像压缩 小波变换的理论是近年来兴起的新的数学分支,素有“数学显微镜”的美称. 它是继1822 年傅立叶提出傅立叶变换之后又一里程碑式的领域,解决了很多傅立叶变换不能解决的困难问题. 小波变换可以使得信号的低频长时特性和高频短时特性同时得到处理,具有良好的局部化性质,能有效地克服傅氏变换在处理非平稳复杂信号时存在的局限性,具有极强的自适应性,因此在图像处理中具有极好应用价值. 本文主要分析了基于小波变换的图像分解和图像压缩技术,并运用Matlab 软件对图像进行分解,然后提取其中与原图像近似的低频信息,达到对图像进行压缩的目的. 分别作第一层分解和第二层分解,并比较图像压缩的效果. 先引入文中的有关基本理论. 1 基本理论 小波是指函数空间2()L R ) 中满足下述条件的一个函数或者信号()x ψ 3 () R x C d ψψωω = <∞? , 这里, 3R = R - { 0} 表示非零实数全体. 对于任意的函数或者信号f ( x) ,其小波变换定义为 (,)1(,)()()()f a b R R x b w a b f x x dx f x dx a a ??-?? = = ?? ?? ? ? , 因此,对任意的函数f ( x) ,它的小波变换是一个二元函数. 另所谓多分辨分析是指设{ Vj ; j ∈Z} 是2()L R 上的一列闭子空间,其中的一个函数,如果它们满足如下五个条件,即 (1) 单调性:Vj < Vj + 1 , P j ∈Z ; (2) 惟一性: {}0j j z I V ∈= ; (3) 稠密性: 2 ()j Y R V L = ;
小波变换在图像压缩中的应用
二维小波在图像压缩中的应用研究 学院：电气与自动化工程学院 学号：1013203045 姓名：齐亚莉
二维小波在图像压缩中的应用研究 图像压缩是将原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输，并要求图像有较好的质量。通过图像压缩，可以减轻图像存储和传输的负担，提高信息传输和处理速度。小波变换已广泛应用到图像的各种处理环节中，这里我结合小波分析和基于小波变换的图像压缩基本原理，用Matlab 实现一个小波图像压缩算法。 1. 小波分析 1.1 一维连续小波变换 定义：设)()(2R L t ∈ψ，其傅立叶变换为)(?ωψ ，当)(?ωψ满足允许条件(完全重构条件或恒等分辨条件) ?=R d C ωωωψψ2 )(?< ∞ (1) 时，我们称)(t ψ为一个基本小波或母小波。将母函数)(t ψ经伸缩和平移后得 )(1 )(,a b t a t b a -=ψψ 0;,≠∈a R b a (2) 称其为一个小波序列。其中a 为伸缩因子，b 为平移因子。对于任意的函数)()(2R L t f ∈的连续小波变换为 dt a b t t f a f b a W R b a f )()(,),(2/1,->==
基于小波变换图像压缩编码研究的现状与发展
基于小波变换图像压缩编码研究的现状与发展 作者：杜广环 来源：《科技创新导报》2011年第10期 摘要:本中介绍了小波变换的基本理论,讨论了小波图像压缩研究现状和进展,特别就目前小波图像编码与其它新兴图像编码方法相结合研究热的点作了初步探讨,最后展望小波图像压缩编码的发展前景。 关键词:小波变换图像压缩小波基 中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2011)04(a)-0083-02 小波变换是20世纪80年代后期发展起来的一种新的信息处理方法,解决了很多傅里叶变换不能解决的问题。小波变换由于在时域和频域同时具有局域化特性,弥补了DCT变换的不足,可以把图像信息定位到任何精度级上,以实现根据图像信息重要性进行优先编码、传输,并且其多分辨率特性便于与人眼视觉特性相结合,小波变换图像编码压缩成为当前研究热点。小波变换与其它编码方法相结合成为图像压缩算法的发展趋势。 1 小波变换压缩编码的理论 小波变换的基本思想是用一组小波或基函数表示一个函数或信号。若,将任意的连续函数在小波基下进行展开,称这种展开为函数的连续小波变换(Continue WaveletTransform,简记为CWT),其表达式为: (1)其相应的逆变换为: (2)若对式(1)中的进行采样,取,可得到离散小波变换(DWT): (3)在对图像进行分析、处理的应用中,我们主要采用离散小波变换(DWT),一般选取,此时称DWT为多分辨率分析。S．Mallat首先将多分辨率分析用于图像数据的压缩,并给出了信号分解与合成的塔式快速小波变换算法,该算法的出现使小波分析方法在信号处理领域真正得以实用化。 2 小波变换图像压缩编码基本原理 1989年,Mallat提出了小波变换多分辨率分析的概念,并给出了用于信号分析和重构的Mallat塔式算法[1]。所谓Mallat塔式算法,就是将一幅图像经过小波变换分解为一系列不同尺度、方向、空间域上局部变化的子带图像。一幅图像经过一次小波变换后产生4个子带图