图像无损压缩程序设计 霍夫曼编码

成绩评定表

课程设计任务书

摘要

哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，以哈夫曼树—即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，经常应用于数据压缩。在计算机信息处理中，“哈夫曼编码”是一种一致性编码法（又称"熵编码法"），用于数据的无损耗压缩。这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符（例如某文件中的一个符号）进行编码。这张编码表的特殊之处在于，它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的（出现概率高的字符使用较短的编码，反之出现概率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低，从而达到无损压缩数据的目的）。

本课题通过MATLAB编写适当的函数，对一个随机信源进行哈夫曼编码，得出码字，平均码长和编码效率。从而理解信源编码的基本思想与目的以及哈夫曼编码方法的基本过程与特点，并且提高综合运用所学理论知识独立分析和解决问题的能力。

关键字：哈夫曼；信源编码；MATLAB

目录

1设计目的及相关知识 (1)

1.1设计目的 (1)

1.2图像的霍夫曼编码概念 (1)

1.3Matlab图像处理通用函数 (1)

2课程设计分析 (3)

2.1 图像的霍夫曼编码概述 (3)

2.2 图像的霍夫曼编码举例 (4)

3仿真 (5)

4结果及分析 (8)

5附录 (11)

结束语 (14)

参考文献 (15)

1设计目的及相关知识

1.1设计目的

1）了解霍夫曼编码的原理。

2）理解图像的霍夫曼编码原理，了解其应用，掌握图像的霍夫曼编码的方法。3）对图像编码程序设计进行较深入的认识，对知识牢固掌握。

4）掌握图像霍夫曼编码的整个过程及其中的注意事项。

5）了解图像无损压缩的目的及好处。

1.2图像的霍夫曼编码概念

所谓霍夫曼编码的具体方法：先按出现的概率大小排队，把两个最小的概率相加，作为新的概率和剩余的概率重新排队，再把最小的两个概率相加，再重新排队，直到最后变成1。每次相加时都将“0”和“1”赋与相加的两个概率，读出时由该符号开始一直走到最后的“1”，将路线上所遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的顺序排好，就是该符号的霍夫曼编码

1.3 Matlab图像处理通用函数

colorbar 显示彩色条

语法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle)

getimage从坐标轴取得图像数据

语法：A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimage imshow显示图像

语法：imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \

h=imshow(...)

montage 在矩形框中同时显示多幅图像

语法：montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \

h=montage(...)

immovie创建多帧索引图的电影动画

语法：mov=immovie(X,map) \ mov=immovie(RGB)

subimage在一副图中显示多个图像

语法：subimage(X,map) \ subimage(I) \ subimage(BW) \ subimage(RGB) \ subimage(x,y,...) \ subimage(...)

truesize调整图像显示尺寸

语法：truesize(fig,[mrowsmcols]) \ truesize(fig)

warp 将图像显示到纹理映射表面

语法：warp(X,map) \ warp(I ,n) \ warp(z,...) warp(x,y,z,...) \ h=warp(...)

zoom 缩放图像

语法：zoom on \ zoom off \ zoom out \ zoom reset \ zoom \ zoom xon \ zoom yon\ zoom(factor) \ zoom(fig,option)

2课程设计分析

2.1 图像的霍夫曼编码概述

赫夫曼（Huffman）编码是1952年提出的，是一种比较经典的信息无损熵编码，该编码依据变长最佳编码定理，应用Huffman算法而产生。Huffman编码是一种基于统计的无损编码。

根据变长最佳编码定理，Huffman编码步骤如下：

（1）将信源符号xi按其出现的概率，由大到小顺序排列。

（2）将两个最小的概率的信源符号进行组合相加，并重复这一步骤，始终将较大的概率分支放在上部，直到只剩下一个信源符号且概率达到1.0为止；

（3）对每对组合的上边一个指定为1，下边一个指定为0（或相反：对上边一个指定为0，下边一个指定为1）；

（4）画出由每个信源符号到概率1.0处的路径，记下沿路径的1和0；

（5）对于每个信源符号都写出1、0序列，则从右到左就得到非等长的Huffman码。

Huffman编码的特点是：

（1）Huffman编码构造程序是明确的，但编出的码不是唯一的，其原因之一是两个概率分配码字“0”和“1”是任意选择的（大概率为“0”，小概率为“1”，或者反之）。第二原因是在排序过程中两个概率相等，谁前谁后也是随机的。这样编出的码字就不是唯一的。

（2）Huffman编码结果，码字不等长，平均码字最短，效率最高，但码字长短不一，实时硬件实现很复杂（特别是译码），而且在抗误码能力方面也比较差。

（3）Huffman编码的信源概率是2的负幂时，效率达100%，但是对等概率分布的信源，产生定长码，效率最低，因此编码效率与信源符号概率分布相关，故Huffman编码依赖于信源统计特性，编码前必须有信源这方面的先验知识，这往往限制了霍夫曼编码的应用。

（4）Huffman编码只能用近似的整数位来表示单个符号，而不是理想的小数，这也是Huffman编码无法达到最理想的压缩效果的原因。

2.2 图像的霍夫曼编码举例

假设一个文件中出现了8种符号S0，S1，S2，S3，S4，S5，S6，S7，那么每种符号要编码，至少需要3比特。假设编码成000，001，010，011，100，101，110，111那么符号序列S0S1S7S0S1S6S2S2S3S4S5S0S0S1编码后变成000001111000001110010010011100101000000001，共用了42比特。我们发现S0，S1，S2这三个符号出现的频率比较大，其它符号出现的频率比较小，如果我们采用一种编码方案使得S0，S1，S2的码字短，其它符号的码字长，这样就能够减少占用的比特数。例如，我们采用这样的编码方案：S0到S7的码字分别01，11，101，0000，0001，0010，0011，100，那么上述符号序列变成011110001110011101101000000010010010111，共用了39比特，尽管有些码字如S3，S4，S5，S6变长了(由3位变成4位)，但使用频繁的几个码字如S0，S1变短了，所以实现了压缩。

可由下面的步骤得到霍夫曼码的码表

(1)首先把信源中的消息出现的频率从小到大排列。

(2)每一次选出频率最小的两个值，作为二叉树的两个叶子节点，将和作为它们的根节点，这两个叶子节点不再参与比较，新的根节点参与比较。

(3)重复(2)，直到最后得到和为1的根节点。

(4)将形成的二叉树的左节点标0，右节点标1。把从最上面的根节点到最下面的叶子节点途中遇到的0，1序列串起来，就得到了各个符号的编码。

上面的例子用Huffman编码的过程如图下图所示，其中圆圈中的数字是新节点产生的顺序。

图2-1 Huffman编码的二叉树示意图

信源的各个消息从S0到S7的出现概率分别为4/14，3/14，2/14，1/14，1/14，1/14，1/14，1/14。计算编码效率为98.5%，编码的冗余只有1.5%，可见霍夫曼编码效率很高。

产生Huffman编码需要对原始数据扫描两遍。第一遍扫描要精确地统计出原始数据中，每个值出现的频率，第二遍是建立Huffman树并进行编码。由于需要建立二叉树并遍历二叉树生成编码，因此数据压缩和还原速度都较慢，但简单有效，因而得到广泛的应用。

3仿真

主程序：

%以下为主程序mainp.m

clc

clear

close all;

%定义HufData/Len为全局变量的结构体

global HufData;

global Len

disp('计算机正在准备输出霍夫曼编码结果,请耐心等待……'); %原始码字的灰度

a=imread('kids.tif');

%分区画出原始图像和灰度直方图

figure;

subplot(1,2,1)

imshow(a);

%取消坐标轴和边框

axis off

box off

title('MATLAB自带图像','fontsize',13);

subplot(1,2,2);

axis off

box off

imhist(a);

title('图像灰度直方图','fontsize',13);

%图像的灰度统计

GrayStatistics=imhist(a);

GrayStatistics=GrayStatistics';

GrayRatioo=GrayStatistics/sum(GrayStatistics); GrayRatioNO=find(GrayRatioo~=0);

Len=length(GrayRatioNO);

%初始化灰度集，防止系统随即赋予其垃圾值

GrayRatio=ones(1,Len);

for i=1:Len

GrayRatio(i)=GrayRatioo(i);

end

GrayRatio=abs(sort(-GrayRatio));

%将图像灰度概率赋予结构体

for i=1:Len

HufData(i).value=GrayRatio(i);

end

% 霍夫曼编码/霍夫曼编码

HuffmanCode(Len);

%输出码字

zippedHuffman=1;

for i=1:Len

tmpData=HufData(i).code;

str='';

for j=1:length(tmpData)

str=strcat(str,num2str(tmpData(j)));

zippedHuffman=zippedHuffman+1;

end

disp(strcat('a',num2str(i),'= ',str))

end

i;

%计算计算机一共输出多少个霍夫曼编码/霍夫曼编码zippedHuffman;

%计算在删去0灰度级压缩之前的原始图像字节容量unzipped_delete=i*8;

%计算压缩比率

ratio_delete=zippedHuffman/unzipped_delete;

%计算图像的压缩比率

ad=num2str(ratio_delete*100);

str2=strcat(ad,'%');

disp(strcat('霍夫曼编码压缩比率','= ',str2))

4结果及分析结果:

图4-1 输出原图像与该图像像灰度直方图计算机正在准备输出霍夫曼编码结果,请耐心等待……a1=110

a2=11110

a3=11101

a4=01100

a5=01010

a6=01000

a7=00101

a8=00011

a9=111111

a10=111001

a11=101111

a12=101100

a13=101011

a14=101010

a16=100111 a17=100110 a18=100100 a19=100011 a20=100010 a21=100001 a22=100000 a23=011111 a24=011110 a25=011011 a26=011010 a27=010111 a28=010110 a29=010011 a30=001111 a31=001101 a32=001100 a33=001001 a34=001000 a35=000101 a36=000011 a37=000010 a38=000001 a39=000000 a40=1111101 a41=1111100 a42=1110001 a43=1110000 a44=1011101 a45=1011100

a47=1010001

a48=1010000

a49=1001011

a50=1001010

a51=0111011

a52=0111010

a53=0111001

a54=0111000

a55=0100101

a56=0100100

a57=0011101

a58=0011100

a59=0001001

a60=0001000

a61=10110101

a62=101101001

a63=101101000

霍夫曼编码压缩比率=78.9683%

分析：

从输出灰度直方图可得出该图像的量化值主要集中在低灰度级处，通过输出可以看到该灰度级对应的霍夫曼编码，并且输出了该图像的压缩效率。明显可得出霍夫曼编码大大的节省了空间，可以明显的减少发送时间。

5附录

子程序：

%子程序：霍夫曼编码/霍夫曼编码函数HuffmanCode.m

function HuffmanCode(OriginSize)

global HufData;

global Len

for i=1:Len

%%霍夫曼编码树左边纪录为1

HufData(i).left=1;

%%霍夫曼编码树右边纪录为0

HufData(i).right=0;

%%输出码初始化为0

HufData(i).code=[];

%%排序列表初始化

SortList(i).symbol=i;

SortList(i).value=HufData(i).value;

end

%初始化原始消息数目

newsymbol=OriginSize;

for n=OriginSize:-1:2

%将N个消息进行排序

SortList=sortdata(SortList,n);

%将最后两个出现概率最小的消息合成一个消息

newsymbol=newsymbol+1;

HufData(newsymbol).value=SortList(n-1).value+SortList(n).value; HufData(newsymbol).left=SortList(n-1).symbol;

HufData(newsymbol).right=SortList(n).symbol;

%将消息添加到列队的最后，为N-1个消息重新排序作好准备SortList(n-1).symbol=newsymbol;

SortList(n-1).value=HufData(newsymbol).value;

end

%遍历霍夫曼树，获得霍夫曼编码/霍夫曼编码

visit(newsymbol,Len,[]);

end

%子程序：冒泡排序法函数sortdata.m

function reData=sortdata(SortList,n)

%根据消息概率进行排序

for k=n:-1:2

for j=1:k-1

min=SortList(j).value;

sbl=SortList(j).symbol;

if(min

SortList(j).value=SortList(j+1).value;

SortList(j+1).value=min;

SortList(j).symbol=SortList(j+1).symbol;

SortList(j+1).symbol=sbl;

end

end

end

reData=SortList;

end

%子程序：遍历霍夫曼编码/霍夫曼编码树搜索函数visit.m

function visit(node,n,ocode)

global HufData

if node<=n

%如果没有霍夫曼编码/霍夫曼编码树的子接点直接输出原始码，这里为空码（[]）HufData(node).code=ocode;

else

if(HufData(node).left>0)

%遍历左分支接点输出1，这里采用子函数嵌套调用

ocode1=[ocode 1];

visit(HufData(node).left,n,ocode1);

end

if(HufData(node).right>0)

%遍历右分支接点输出0，这里采用子函数嵌套调用

ocode2=[ocode 0];

visit(HufData(node).right,n,ocode2);

end

end

end

结束语

数字图像处理应用很广泛，在科学研究、工农业生产、军事、公安、医疗卫生、教育等领域都具有广泛的应用，所以近来有了长足的发展。MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言,同时又是一个科学计算平台。它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。根据它提供的许多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中

交互或编程以完成各自的计算。MATLAB中集成了功能强大的图像处理工具箱。

本次设计使我的知识面有了很大的提高，专业知识有了进一步的强化，对图像编码程序设计有了较深入的认识。由于对知识掌握的不够牢固、全面，在设计中遇到了挺多问题，书中的程序有一些错误，通过查找资料和同学的帮助，才勉强得到结果，总体设计还算好，不过因为时间比较仓促，还有很多瑕疵，这也为我进一步学习这方面的知识提供了帮助。这次课程设计给我们提供了很好的实践机会，有利于磨练我们的耐心，去认真的去做好一件事，对以后的学习机工作有很大的帮助！

参考文献

[1] 刘刚. MATLAB数字图像处理[M].北京:机械工业出版社,2010:34-45.

[2] 王家文.MATLAB 6.5 图形图像处理[M].上海:国防工业出版社,2009:6-14.

[3] 王晓丹.MATLAB的系统分析与设计[M].西安:西安电子科技大学出版社, 2000:168-220.

[4] 余成波.数字图像处理及MATLAB实现[M].重庆:重庆大学出版社,2003:34-54.

[5] 郝文化.MATLAB图形图像处理应用教程[M].河北:中国水利水电出版社,

2004:66-78.

[6] 苏金明. MATLAB图形图像[M].四川:成都电子工业出版社, 2005:87-90.

高质量图像无损和近无损压缩

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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，，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

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

JPEG2000图像压缩算法标准剖析

JPEG2000图像压缩算法标准 摘要：JPEG2000是为适应不断发展的图像压缩应用而出现的新的静止图像压缩标准。本文介绍了JPEG2000图像编码系统的实现过程, 对其中采用的基本算法和关键技术进行了描述，介绍了这一新标准的特点及应用场合，并对其性能进行了分析。 关键词：JPEG2000；图像压缩；基本原理；感兴趣区域 引言 随着多媒体技术的不断运用，图像压缩要求更高的性能和新的特征。为了满足静止图像在特殊领域编码的需求，JPEG2000作为一个新的标准处于不断的发展中。它不仅希望提供优于现行标准的失真率和个人图像压缩性能，而且还可以提供一些现行标准不能有效地实现甚至在很多情况下完全无法实现的功能和特性。这种新的标准更加注重图像的可伸缩表述。所以就可以在任意给定的分辨率级别上来提供一个低质量的图像恢复，或者在要求的分辨率和信噪比的情况下提取图像的部分区域。 1.JPEG2000的基本介绍及优势 相信大家对JPEG这种图像格式都非常熟悉，在我们日常所接触的图像中，绝大多数都是JPEG格式的。JPEG的全称为Joint Photographic Experts Group，它是一个在国际标准组织(ISO)下从事静态图像压缩标准制定的委员会，它制定出了第一套国际静态图像压缩标准：ISO 10918－1，俗称JPEG。由于相对于BMP等格式而言，品质相差无己的JPEG格式能让图像文件“苗条”很多，无论是传送还是保存都非常方便，因此JPEG格式在推出后大受欢迎。随着网络的发展，JPEG的应用更加广泛，目前网站上80％的图像都采用JPEG格式。 但是，随着多媒体应用领域的快速增长，传统JPEG压缩技术已无法满足人们对数字化多媒体图像资料的要求：网上JPEG图像只能一行一行地下载，直到全部下载完毕，才可以看到整个图像，如果只对图像的局部感兴趣也只能将整个图片载下来再处理；JPEG格式的图像文件体积仍然嫌大；JPEG格式属于有损压缩，当被压缩的图像上有大片近似颜色时，会出现马赛克现象；同样由于有损压缩的原因，许多对图像质量要求较高的应用JPEG无法胜任。 JPEG2000是为21世纪准备的压缩标准，它采用改进的压缩技术来提供更高的解像度，其伸缩能力可以为一个文件提供从无损到有损的多种画质和解像选择。JPEG2000被认为是互联网和无线接入应用的理想影像编码解决方案。 “高压缩、低比特速率”是JPEG2000的目标。在压缩率相同的情况下，JPEG2000的信噪比将比JPEG提高30%左右。JPEG2000拥有5种层次的编码形式：彩色静态画面采用的JPEG 编码、2值图像采用的JBIG、低压缩率图像采用JPEGLS等，成为应对各种图像的通用编码方式。在编码算法上，JPEG2000采用离散小波变换（DWT）和bit plain算术编码（MQ coder）。此外，JPEG2000还能根据用户的线路速度以及利用方式(是在个人电脑上观看还是在PDA上观看)，以不同的分辨率及压缩率发送图像。 JPEG2000的制定始于1997年3月，但因为无法很快确定算法，因此耽误了不少时间，直到2000年 3 月，规定基本编码系统的最终协议草案才出台。目前JPEG2000已由ISO和

PNG图像的压缩算法

PNG图像格式的压缩算法 便携式网络图形（Portable Network Graphics）简称为PNG，它是一种无损压缩的位图图形格式，其含有以下几种特性： 1、支持256色调色板技术以产生小体积文件 2、支持最高48位真彩色图像以及16位灰度图像 3、支持阿尔法通道（Alpha Channel，表示图片的透明度和半透明度）的透明/半透明 性 4、支持图像亮度的伽马校正（Gamma校准，用来针对影片或是影像系统里对于光线的 辉度 (luminance) 或是三色刺激值 (tristimulus values)所进行非线性的运算或 反运算）信息 5、使用了无损压缩的算法 6、使用了循环冗余校验（CRC，用来检测或校验数据传输或者保存后可能出现的错误） 防止文件出错 一、 PNG格式的文件结构 PNG定义了两种类型的数据块：一种是PNG文件必须包含、读写软件也都必须要支持的关键块（critical chunk）；另一种叫做辅助块（ancillary chunks），PNG允许软件忽略它不认识的附加块。这种基于数据块的设计，允许PNG格式在扩展时仍能保持与旧版本兼容。 关键数据块中有4个标准数据块： 1、文件头数据块IHDR(header chunk)：包含有图像基本信息，作为第一个数据块出现 并只出现一次。 2、调色板数据块PLTE(palette chunk)：必须放在图像数据块之前。 3、图像数据块IDAT(image data chunk)：存储实际图像数据。PNG数据允许包含多个 连续的图像数据块。 4、图像结束数据IEND(image trailer chunk)：放在文件尾部，表示PNG数据流结束 二、PNG格式文件的压缩算法 PNG格式文件采用的是从LZ77派生的一个称为DEFLATE的非专利无失真式压缩算法，这个算法对图像里的直线进行预测然后存储颜色差值，这使得PNG经常能获得比原始图像更大的压缩率。

无损压缩算法的比较和分析

Adaptive-Huffman-Coding 自适应霍夫曼编码 压缩比：1.79 分析： 霍夫曼算法需要有关信息源的先验统计知识，而这样的信息通常很难获得，即使能够获得这些统计数字，符号表的传输仍然是一笔相当大的开销。 自适应压缩算法能够解决上述问题，统计数字是随着数据流的到达而动态地收集和更新的。概率再不是基于先验知识而是基于到目前为止实际收到的数据。随着接收到的符号的概率分布的改变，符号将会被赋予新的码字，这在统计数字快速变化的多媒体数据中尤为适用。 Lempel-Ziv-Welch 基于字典的编码 压缩比：1.86 分析： LZW算法利用了一种自适应的，基于字典的压缩技术。和变长编码方式不同，LZW使用定长的码字（本次实验使用12位定长码字）来表示通常会在一起出现的符号/字符的变长的字符串。 LZW编码器和解码器会在接受数据是动态的创建字典，编码器和解码器也会产生相同的字典。 编码器的动作有时会先于解码器发生。因为这是一个顺序过程，所以从某种意义上说，这是可以预见的。

算术编码（arithmetic coding） 压缩比：2 分析： 算术编码是一种更现代化的编码方法，在实际中不赫夫曼编码更有效。 算术编码把整个信息看作一个单元，在实际中，输入数据通常被分割成块以免错误传播。 算术编码将整个要编码的数据映射到一个位于[0,1)的实数区间中。并且输出一个小于1同时大于0的小数来表示全部数据。利用这种方法算术编码可以让压缩率无限的接近数据的熵值，从而获得理论上的最高压缩率。 比较分析： 一般来说，算术编码的性能优于赫夫曼编码，因为前者将整个消息看作一个单元，而后者受到了必须为每一个符号分配整数位的限制。 但是，算术编码要求进行无限精度的实数运算，这在仅能进行有限精度运算的计算机系统是无法进行的。随着研究的深入，有学者提出了一种基于整数运算的算术编码实现算法。在编码和解码的过程还需要不时的调整区间大小，以免精度不足，加大了实现的难度。 在3种无损压缩算法中，LZW算法相对来说，实现最为简单，但其压缩效果要在数据源足够大的时候，才能显现出来。

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/918110321.html, https://www.wendangku.net/doc/918110321.html, Tel:+86-551-56909635690964

图像的无损压缩程序设计 霍夫曼编码

成绩评定表

课程设计任务书

摘要 哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，以哈夫曼树—即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，经常应用于数据压缩。在计算机信息处理中，“哈夫曼编码”是一种一致性编码法（又称"熵编码法"），用于数据的无损耗压缩。这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符（例如某文件中的一个符号）进行编码。这张编码表的特殊之处在于，它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的（出现概率高的字符使用较短的编码，反之出现概率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低，从而达到无损压缩数据的目的）。 本课题通过MATLAB编写适当的函数，对一个随机信源进行哈夫曼编码，得出码字，平均码长和编码效率。从而理解信源编码的基本思想与目的以及哈夫曼编码方法的基本过程与特点，并且提高综合运用所学理论知识独立分析和解决问题的能力。 关键字：哈夫曼；信源编码；MATLAB

目录 1设计目的及相关知识 (1) 1.1设计目的 (1) 1.2图像的霍夫曼编码概念 (1) 1.3Matlab图像处理通用函数 (1) 2课程设计分析 (3) 2.1 图像的霍夫曼编码概述 (3) 2.2 图像的霍夫曼编码举例 (4) 3仿真 (6) 4结果及分析 (9) 5附录 (12) 结束语 (15) 参考文献 (16)

1设计目的及相关知识 1.1设计目的 1）了解霍夫曼编码的原理。 2）理解图像的霍夫曼编码原理，了解其应用，掌握图像的霍夫曼编码的方法。3）对图像编码程序设计进行较深入的认识，对知识牢固掌握。 4）掌握图像霍夫曼编码的整个过程及其中的注意事项。 5）了解图像无损压缩的目的及好处。 1.2图像的霍夫曼编码概念 所谓霍夫曼编码的具体方法：先按出现的概率大小排队，把两个最小的概率相加，作为新的概率和剩余的概率重新排队，再把最小的两个概率相加，再重新排队，直到最后变成1。每次相加时都将“0”和“1”赋与相加的两个概率，读出时由该符号开始一直走到最后的“1”，将路线上所遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的顺序排好，就是该符号的霍夫曼编码 1.3 Matlab图像处理通用函数 colorbar 显示彩色条 语法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage从坐标轴取得图像数据 语法：A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimage imshow显示图像 语法：imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow(...) montage 在矩形框中同时显示多幅图像 语法：montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage(...)

图像压缩方法综述

图像压缩方法综述 陈清早 (电信科学技术研究院PT1400158) 摘要：图像压缩编码技术就是对要处理的图像数据按一定的规则进行变换和组合,从而达到以尽可能少的数据流(代码)来表示尽可能多的数据信息。由于图像数据量的庞大,在存储、传输、处理时非常困难,因此图像数据的压缩就显得非常重要。图像压缩分为无损图像压缩和有损图像压缩或者分为变换编码、统计编码。在这里，我们简单的介绍几种几种图像压缩编码的方法，如：DCT编码、DWT编码、哈夫曼(Huffman)编码和算术编码。 关键字：图像压缩；DCT压缩编码；DWT压缩编码；哈夫曼编码；算术编码 1引言 在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,大数据量的图像信息会给存储器的存储容量、通信信道的带宽以及计算机的处理速度增加极大的压力。为了解决这个问题,必须进行压缩处理。图像数据之所以能被压缩，就是因为数据中存在着冗余。图像数据的冗余主要表现为：图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余；图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余；不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。数据压缩的目的就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比特数。信息时代带来了“信息爆炸”，使数据量大增，无论传输或存储都需要对数据进行有效的压缩。因此图像数据的压缩就显得非常重要。 在此，我们主要介绍变换编码的DCT编码和DWT编码和统计编码的哈夫曼(Huffman)编码和算术编码。 2变换编码 变换编码是将空域中描述的图像数据经过某种正交变换转换到另一个变换域(频率域)中进行描述，变换后的结果是一批变换系数，然后对这些变换系数进行编码处理，从而达到压缩图像数据的目的。主要的变换编码有DCT编码和DWT编码 1.1DCT编码 DCT编码属于正交变换编码方式，用于去除图像数据的空间冗余。变换编码就是将图像光强矩阵(时域信号)变换到系数空间(频域信号)上进行处理的方法。在空间上具有强相关的信号，反映在频域上是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。我们可以利用这些规律在频域上减少量化比特数，达到压缩的目的。也就是说，图像变换本身并不能压缩数据，但变换后图像大部分能量集中到了少数几个变换系数上，再采用适当的量化和熵编码便可以有效地压缩图像。量化是对经过DCT变换后的频率系数进行量化，其目的是减小非“0”系数的幅度以及增加“0”值系数的数目，它是图像质量下降的最主要原因。 图像经DCT变换以后，DCT系数之间的相关性就会变小。而且大部分能量集中在少数的系数上，因此，DCT变换在图像压缩中非常有用，是有损图像压缩国际标准JPEG的核心。从原理上讲可以对整幅图像进行DCT变换，但由于图像各部位上细节的丰富程度不同，这种整体处理的方式效果不好。为此，发送者首先将输入图像分解为8*8或16*16块，然后再对每个图像块进行二维DCT变换，接着再对DCT系数进行量化、编码和传输；接收者通过对量化的DCT系数进行解码，并对每个图像块进行的二维DCT反变换。最后将操作完成后所有的块拼接起来构成一幅单一的图像。对于一般的图像而言，大多数DCT系数值都接近于0，所以去掉这些系数不会对重建图像的质量产生较大影响。因此，利用DCT进行图像压缩确实可以节约大量的存储空间。 由于图像可看成二维数据矩阵，所以在图像编码中多采用二维正交变换方式，然而其正交变换的计算量太大，所以在实用中变换编码并不是对整幅图像进行变换和编码，而是将图像分成若

浅谈无损压缩算法

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/918110321.html, 浅谈无损压缩算法 作者：孔凡龙,程思远,关迅 来源：《电脑知识与技术》2011年第22期 摘要：该文介绍了经典的Huffman编码和目前压缩比最高的PAQ系列压缩算法，包括Huffman编码的原型，改进后的自适应Huffman编码及他们各自的实现方法和优缺点，PAQ系列压缩算法是如何进行上下文建模，预测和编码的。 关键词：无损压缩；Huffman；PAQ 中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)22-5466-02 在信息高速发展的今天，人们进行交流沟通的数据量相当的庞大，如何更好，更快的传输和存储数据已成为一个重大的问题，单纯地提高存储容量，并不能从根本解决问题，而数据的压缩是解决这一问题的重要方法。从无损音乐格式ape到文档的存储，数据的无损压缩已广泛应用于各个领域。 1 无损压缩概述 数据压缩是按照特定的编码机制用比未经编码少的数据位（或者其它信息相关的单位）表示信息的过程。无损压缩是利用数据的统计冗余进行压缩，可完全回复原始数据而不引起任何失真，但压缩率是受到数据统计冗余度的理论限制，一般为20%到50%。这类方法广泛用于 文本数据，程序和特殊应用场合的图像数据的压缩。 2 无损压缩算法Huffman和PAQ 2.1 基于Huffman编码的压缩 2.1.1 静态Huffman和动态Huffman编码 Huffman编码使用变长编码表对源符号进行编码，其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的，出现次数多的符号使用较短的编码，出现次数少的则使用较长的编码，这便使编码之后的符号串的平均长度降低，从而达到无损压缩数据的目的。Huffman编码是通过构建最优二叉树即带权路径长度最小的二叉树，来实现对数据的编码。Huffman编码的过程： （1）对数据中的源符号的种类和数量进行统计，共有n个源符号，其出现的频率分别为w1,w2...wn；

图像无损压缩与有损压缩

图像无损压缩与有损压缩的比较 摘要：伴随着科技的发展，在多媒体压缩范畴内，人们通过对信源建模表达认识的不断深化，进而使压缩技术得到了更大的发展。图像的编码与压缩的目的就是对图像数据按一定的规则进行变换和组合，从而达到用尽可能少的代码（符号）来表示尽可能多的图像信息。当前，对图像压缩的方法主要有无损压缩与有损压缩两种，而这两种压缩方法又有着不同的特点，通过对不同压缩方法的比较，可以在实践中获得更高的图像水平与工作效率。 关键字：无损压缩；有损压缩；比较； 图像压缩可以是有损压缩也可以是无损压缩。对于如绘制的技术图、图表或者漫画优先使用无损压缩，这是因为有损压缩方法，尤其是在低的位速条件下将会带来压缩失真。如医疗图像或者用于存档的扫描图像等这些有价值的内容的压缩也尽量选择无损压缩方法。有损方法非常适合于自然的图像，或者是想表达某些特定信息的图像。例如一些应用中图像的微小损失是可以接受的（有时甚至是无法感知的），这样就可以大幅度地减小位速，提高工作效率。 一、两种不同的图像压缩方式在精确度上的比较 图像的无损压缩主要利用的是基于统计概率的方法和基于字典的技术。通过霍夫曼编码和游程编码等编码方式进行具体的操作。从而使图像在压缩时损失较少的信息，进而拥有较高的精确度。图像的有损压缩则是运用有损预测编码方法和变换编码方法，通过减少像素之间的联系，进行高密度的压缩。因而对于对图像精确度要求较高的图片应当优先选用无损压缩。比如，在对艺术作品进行压缩传输时，为了保证较高的图片质量，应当使用精确度较高的无损压缩技术。如果使用有损压缩，则会使文件的内容受到影响。但是，对于部分不需要较高精确度或者压缩后并不影响其表达内容的图像，则可以使用有损压缩。 二、不同的压缩方式拥有不同的压缩比率 图像的无损压缩运用适当的编码技术，由于像素之间的联系被几乎完整的保留了下来，所以图像更精确，这样以来压缩比率就比较小，占用空间较大；而有损压缩却以丢失部分图像信息为代价，去除图像中的次要部分，只保留主要部分，从而使图像压缩的更小，使得压缩比率大大提高。比如在互联网中十分流行的JPEG格式图片，就是利用有损压缩的离散余弦变换编码技术进行大比特率压缩，从而在网络数据交换时，同等条件下，拥有更好的传输速率。

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：070110117 系别：计算机与信息学院专业：计算机科学与技术 入学年份：2010年9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:2014年4月 1.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1948年提出的电视信号数字化，到今天已经有50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80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Shannon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

图像无损压缩算法综述

图像无损压缩算法综述 【摘要】本文介绍了常见的图像无损压缩方法：静态及动态霍夫曼(Huffman)编码算法、算术编码算法、LZW ( lanpel-ziv-velch)编码及其改进算法、行程编码（又称游程编码，RLE）及改进自适应游程编码算法、费诺-香农编码算法和一种改进的编码方法。简要分析了各种算法的优缺点。 【关键词】霍夫曼算术编码 LZW 行程编码费诺-香农编码 1 前言 随着技术的不断发展，多媒体技术和通讯技术等对信息数据的存储和传输也提出了更高的要求，给现有的有限带宽带来更严峻的考验，尤其是具有庞大数据量的数字图像通信。存储和传输的高难度极大地制约了图像通信的发展，因此对图像信息压缩技术的研究受到了越来越多的关注。压缩数据量是图像压缩的首要目的，但保证压缩后图像的质量也是非常重要的，无损压缩是指能精确恢复原始图像数据的压缩方法，其在编码压缩过程中没有图像信号的损失。本文介绍了常见的无损压缩方法：静态及动态霍夫曼(Huffman)编码算法、算术编码算法、LZW ( lanpel-ziv-velch)编码及其改进算法、行程编码（又称游程编码，RLE）及改进自适应游程编码算法、费诺-香农编码算法和一种改进的编码方法。 2 常见图像无损压缩算法 2.1 霍夫曼算法 Huffman算法是一种用于数据压缩的算法，由D.A.Huffman最先提出。它完全依据字符出现概率来构造平均长度最短的编码，有时称之为最佳编码，一般叫做Huffman编码。频繁使用的数据用较短的代码代替，较少使用的数据用较长的代码代替，每个数据的代码各不相同。这些代码都是二进制码，且码的长度是可变的。 2.1.1 静态霍夫曼编码 步骤：

图像压缩编码

多媒体技术实验—图像压缩编码 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 的压缩编码大致分成三个步骤： (1)使用正向离散余弦变换(forward discrete cosine transform，FDCT)把空间域表示的图变换成频率域表示的图。 (2)使用加权函数对DCT系数进行量化，该加权函数使得压缩效果对于人的视觉系统最佳。 (3)使用霍夫曼可变字长编码器对量化系数进行编码。 3、离散余弦变换（DCT）变换原理 离散余弦变换（DCT）是一种实数域变换，其变换核为实数余弦函数，图像处理运用的是二维离散余弦变换，对图像进行DCT，可以使得图像的重要可视信息都集中在DCT的一小部分系数中。二维DCT变换是在一维的基础上再进行一次DCT变换，公式如下： 11 (0.5)(0.5) (,)()()(,)cos cos () N N i j i j F u v c u c v f i j u v N N u c u u ππ == ++ ???? =???? ???? = = ≠ ∑∑ (1) f为原图像，经DCT 变换之后，F为变换矩阵。(0,0) F是直流分量，其他为交流分量。上述公式可表示为矩阵形式： (0.5) (,)()cos T F AfA j A i j c i i N π = + ?? =?? ?? (2) 其中A是变换系数矩阵，为正交阵。 逆DCT 变换： (,)(,) T f i j A F u v A = (3) 这里我们只讨论两个N相等的情况，即图像为方形(行列数相等)，在实际应用中对不是方阵的数据都应先补齐再进行变换的。 4、图象质量评价 保真度准则是压缩后图象质量评价的标准。客观保真度准则：原图象和压缩图象

三种无损压缩原理介绍

三种无损压缩原理介绍 1.前言 现代社会是信息社会，我们无时无刻都在跟信息打交道，如上网查阅图文资料，浏览最新的新闻，QQ聊天或者传送文件等。人类对信息的要求越来越丰富，希望无论何时何地都能够方便、快捷、灵活地通过文字、语音、图像以及视频等多媒体进行通信。在早期的通信领域中，能够处理和传输的主要是文字和声音，因此，早期的计算机和通信设备的处理能力跟人类的需求有相当大的差距。随着通信信道及计算机容量和速度的提高，如今图像信息已成为通信和计算机系统的一种处理对象，成为通信领域市场的热点之一。可是，大数据量的图像信息会给存储器的存储容量、通信干线信道的带宽以及计算机的处理速度增加极大的压力。单纯依靠增加存储器容量、提高通信网络带宽和计算机处理速度来解决问题，在技术和经济上都不太现实。显然，在信道带宽、通信链路容量一定的前提下，采用编码压缩技术，减少传输数据量，是提高通信速度的重要手段。 2.正文 2.1图像压缩编码的现状和发展趋势 1948年提出电视数字化后，就开始对图像压缩编码技术的研究工作，至今已有50多年的历史。图像压缩的基本理论起源于20世纪40年代末香农的信息理论。香农的编码定理告诉我们，在不产生任何失真的前提下，通过合理的编码，对于每一个信源符号分配不等长的码字，平均码长可以任意接近于信源的熵。在五十年代和六十年代，图像压缩技术由于受到电路技术等的制约，仅仅停留在预测编码、亚采样以及内插复原等技术的研究，还很不成熟。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的学科诞生了。到了70年代和80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发展，有关于图像编码技术的科技成果和科技论文与日俱增，图像编码技术开始走向繁荣。自80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，人们开始突破传统的信源编码理论，例如不再假设图像是平稳的随机场。图像压缩编码向着更高的压缩比和更好

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，