图像压缩比如何计算？

Question

图像压缩比如何计算？轻举一个计算的例子。

Answer 1

压缩比=压缩前所占空间大小/实际所占空间大小
图像数据量=图像的总像素*图像位深度/8（Byte）
图像的总像素=水平方向像素*垂直方向像素数
eg：有张jpeg格式的图像，其实际占用空间为160KB，该图像的压缩比
图像信息
分辨率 1024*512
宽度 1024像素
高度 512像素
水平分辨率 96dpi
垂直分辨率 96 dpi
位深度 24
压缩前所占空间大小=1024*512*24/8=1536KB
压缩比=1536/160=9.6
9.6:1

Answer 2

位图来看。512*512全彩图像。
512*512*3=786432byte
如果你压缩完的图像大小为462607byte
那么压缩比就为786432/462607=1.7.
当然，也有很多文献用bpp来衡量压缩比。这个很熵的意义很像。
462607*8/（512*512*3）=4.70588 bpp
压缩比就为8/4.70588=1.7本回答被网友采纳

Answer 3

位图来看。512*512全彩图像。
512*512*3=786432byte
如果你压缩完的图像大小为462607byte
那么压缩比就为786432/462607=1.7.
当然，也有很多文献用bpp来衡量压缩比。这个很熵的意义很像。

Answer 4

1、压缩比=压缩前所占空间大小 / 实际所占空间大小

2、jpeg格式的图像，其实际占用空间为160KB，求该图像的压缩比。

解：

∵ 图像信息：分辨率 1024*512、宽度 1024像素、高度 512像素、水平分辨率 96dpi、垂直分辨率 96 dpi、位深度 24、压缩前所占空间大小=1024*512*24/8=1536KB

又∵ 计算：压缩比=1536/160=9.6

∴ 所得即为 9.6:1

扩展资料：

1、图像压缩的基本原理：

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。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。

信息时代带来了“信息爆炸”，使数据量大增，因此，无论传输或存储都需要对数据进行有效的压缩。在遥感技术中，各种航天探测器采用压缩编码技术，将获取的巨大信息送回地面。

图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用，它的目的是减少图像数据中的冗余信息从而用更加高效的格式存储和传输数据。

2、图像压缩基本方法：

图像压缩可以是有损数据压缩也可以是无损数据压缩。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，例如一些应用中图像的微小损失是可以接受的（有时是无法感知的），这样就可以大幅度地减小位速。

参考资料来源：百度百科 - 图像压缩

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