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数字图像处理编成入门笔记——第9章 图象的压缩编码,JPEG压缩编码标准

2010-09-06 21:43 811 查看
注:1英寸=25.4毫米
从信息论的角度来看,压缩就是去掉信息中的冗余,即保留不确定的信息,去掉确定的信息(可推知的),也就是用一种更接近信息本质的描述来代替原有冗余的描述。
压缩可分为两大类:无损压缩(可逆)和有损压缩(不可逆)。
压缩编码的方法有很多,主要分成以下四大类:象素编码,预测编码,变换编码和其它方法。
1) 象素编码:编码时对每个象素单独处理,不考虑象素之间的相关性。常用的几种方法有:脉冲编码调制(PCM),熵编码,行程编码和位平面编码。
2) 预测编码: 去除相邻象素之间的相关性和冗余性,只对新的信息进行编码。常用的预测编码有调制(DM);微分预测编码(DPCM)
3) 变换编码: 将给定的图象变换到另一个数据域(如频域)上,使得大量的信息能用较少的数据来表示。变换编码有很多,如离散傅立叶变换(DFT),离散余弦变换(DCT)和离散哈达玛变换(DHT)。
4) 其它的编码方法也有很多,如混合编码、矢量量化(VQ) 、LZW算法。

9.1 哈夫曼编码
它的基本原理是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。
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。
由于以前学过这种编码,所以算法就不详记了~

9.2 行程编码
行程编码的原理也很简单:将一行中颜色值相同的相邻象素用一个计数值和该颜色值来代替。
优点:如果一幅图象是由很多块颜色相同的大面积区域组成,那么压缩效率惊人。
缺点:如果图象中每两个相邻点的颜色都不同,用这种算法不但不能压缩,反而数据量增加一倍。所以现在单纯采用行程编码的压缩算法用得并不多,PCX文件算是其中的一种。

9.3 LZW算法的大体思想
LZW是一种比较复杂的压缩算法,其压缩效率也比较高。它的基本原理:LZW把每一个第一次出现的字符串用一个数值来编码,在还原程序中再将这个数值还成原来的字符串。LZW是无损的。GIF文件采用了这种压缩算法。

9.4 JPEG压缩编码标准

额。。。 最后一节实在是看不下去了!

深刻总结,对图像压缩和编码完全没有兴趣~ 就饶了我吧~~~~~~~~~

祈祷——别让我从事压缩和编码这方面的事情~~~~
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