图像压缩原理

Question

图像压缩原理.

Answer 1

图像压缩编码的必要性和可能性

图像的数据量非常大。为了有效地传输和存储图像，有必要压缩图像的数据量。随着现代通信技术的发展，要求传输的图像信息的种类和数据量愈来愈大。若不对此进行数据压缩，便难以推广应用。

图像数据可以进行压缩有几方面的原因。首先，原始图像数据是高度相关的，存在很大的冗余。数据冗余造成比特数浪费，消除这些冗余可以节约码字，也就是达到了数据压缩的目的。大多数图像内相邻像素之间有较大的相关性，这称为空间冗余。序列图像前后帧内相邻之间有较大的相关性，这称为时间冗余。其次，若用相同码长来表示不同出现概率的符号也会造成比特数的浪费，这种浪费称为符号编码冗余。如果采用可变长编码技术，对出现概率高的符号用短码字表示，对出现概率低的符号用长码字表示，这样就可大大消除符号编码冗余。再次，有些图像信息（如色度信息、高频信息）在通常的视感觉过程中与另外一些信息相比来说不那么重要，这些信息可以认为是心里视觉冗余，去除这些信息并不会明显地降低人眼所感受到的图像质量，因此在压缩的过程中可以去除这些人眼不敏感的信息，从而实现数据压缩。

图像压缩编码的分类
图像压缩编码技术从不同的角度出发，有不同的分类方法。根据压缩过程有无信息损失，可分为有损编码和无损编码。根据压缩原理进行划分，可以分为预测编码、变换编码、统计编码等。

有损编码
有损编码又称为不可逆编码，是指对图像进行有损压缩，致使解码重新构造的图像与原始图像存在一定的失真，即丢失了了部分信息。由于允许一定的失真，这类方法能够达到较高的压缩比。有损压缩多用于数字电视、静止图像通信等领域

无损编码
无损压缩又称可逆编码，是指解压后的还原图像与原始图像完全相同，没有任何信息的损失。这类方法能够获得较高的图像质量，但所能达到的压缩比不高，常用于工业检测、医学图像、存档图像等领域的图像压缩中。

预测编码
预测编码是利用图像信号在局部空间和时间范围内的高度相关性，以已经传出的近邻像素值作为参考，预测当前像素值，然后量化、编码预测误差。预测编码广泛应用于运动图像、视频编码如数字电视、视频电话中。

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（如离散傅里叶变换DFT、离散余弦变换DCT、离散小波变换DWT等）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。

统计编码
统计编码也称为熵编码，它是一类根据信息熵原理进行的信息保持型变字长编码。编码时对出现概率高的事件（被编码的符号）用短码表示，对出现概率低的事件用长码表示。在目前图像编码国际标准中，常见的熵编码方法有哈夫曼（Huffman）编码和算术编码。