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维普资讯 第20卷第4期 齐 齐 哈 尔 大 学 学 报 Vo1．20，No．4 2004年 i2月 JoumalofQiqiharUniversity Dec．，2004 图像数据压缩技术的原理及方法 潘月秋 卞喜玉 戴振宇 (烟 台师范学院现代教育技术教学部，烟台 264025) 摘 要：多媒体数据的数据量非常巨大，如果不进行压缩，就无法在计算机中存储和传输，也无法在多媒体信息 系匀中处理。本文基于信息论的理论介绍了图像压缩技术的基本原理和编码方法。 关 键 词：数据压缩；基本原理；压缩方法 中图分类号：TN919．8 文献标识码 ：A 文章编号：1007—984X(2004)04—0068—04 进八信息时代，人们越来越依靠计算机获取和利用信息，而数字化后的视频和音频等媒体信息具有数 据海量性。例如，800X600分辩率的真彩色图像，其数据量为800X600×3=1440000字节，约 1．4MB；而 一 分钟 CD音质的音频文件一般需要 lOMB左右的存储空间。至于成百上千帧彩色图像和几十分钟音频信 息所组成的视频文件，其巨大的数据量与当前硬件技术所能提供的计算机存储资源和网络带宽之间有很大 差距。要解决这一问题，数据压缩技术是行之有效的方法。本文着重介绍一下图像数据压缩技术的原理及 方法。 1图像数据压缩技术的原理 1．1 数据压缩原理概述 数据压缩的理论基础是信息论。1948年香农 (Shannon)在他的经典论文 “通信的数学原理”中首次 提出并建立了信息率失真函数概念。1959年他又进一步确立了码率失真理论，从而奠定了信息编码的理论 基础”’。信息论指明了数据压缩的技术方向，也给出了元损压缩技术的理论极限。下面介绍信息论中与数 据压缩有关的几个概念： 1)信息量 。对于由一系列符号构成的信息源 (简称信源 )，假设其符号系列中的符号来 自于一个有限 的符号集 S，如果符号集 中的符号 的发生概率为p(sf)，则符号S，所能携带的信息量 ，( )可以定义为 I(S) log2(1／p(si))一log2p(s3， Si∈S 其单位为bit，也就是编码 所需的位数。由此可见，符号所含信息量取决于符号出现的概率。符号出现的 概率低，它所含的信息量就高。 对于相互独立、没有相关性的离散无记忆信源 ，它所携带的平均信息量H (S)定义为 (S)=一Ep(s~)log2[p )] 其中p(s)是符号 在信源 中出现的概率。 2)信息熵。上述的H (S)又称为信息熵 (简称熵)，它主要表示信息系统的有序程度，也指出了对离 散无记忆信源进行无失真编码的码长极限。也就是说，对离散无记忆信源进行无失真编码所能得到的平均 码长不可能低于它的熵值。熵值本质上是信息源符号集中的各符号所携带的信息量的数学期望，信源符号 的概率分布越均匀，其熵越大。对于离散元记忆信源而言，只要其信源符号的熵不等于等概率分布时的熵 值，就一定存在着信息的冗余，也就存在着数据压缩的可能性。 离散无记忆信源 S无失真编码所能达到的最小速率 为 收稿 日期：200 O6—19 作者简介：潘月秋．女．1968年生．大学本科 ．高级实验师，主要从事多媒体及计算机教学研究。 维普资讯 第 4期 图像数据压缩技，术的原理及方法 min{R ／4(s E 其中E为一个绝对量 ，它可以任意趋近于 0。 3)率失真函数。信息论的率失真理论为有失真编码提供了依据。率失真函数描述了信息传输速率 与信号失真度D之间的关系。当信源符号与码字之问存在映射关系时，对于允许的一个给定失真度D，实 际信息传输速率 的最