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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 , 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 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 在随着计算机与数字通信技术的迅速发展, 中在一起，或者是系数矩阵的分布具有某些规律。 特别是网络和多媒体技术的兴起,大数据量的图 我们可以利用这些规律在频域上减少量化比特 像信息会给存储器的存储容量、通信信道的带宽 数，达到压缩的目的。也就是说，图像变换本身 以及计算机的处理速度增加极大的压力。为了解 并不能压缩数据，但变换后图像大部分能量集中 决这个问题,必须进行压缩处理。图像数据之所以 到了少数几个变换系数上，再采用适当的量化和 能被压缩，就是因为数据中存在着冗余。图像数 熵编码便可以有效地压缩图像。量化是对经过 据的冗余主要表现为：图像中相邻像素间的相关 DCT变换后的频率系数进行量化，其目的是减小 性引起的空间冗余；图像序列中不同帧之间存在 非“0”系数的幅度以及增加“0”值系数的数目， 相关性引起的时间冗余；不同彩色平面或频谱带 它是图像质量下降的最主要原因。 的相关性引起的频谱冗余。数据压缩的目的就是 图像经DCT变换以后，DCT系数之间的相关 通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比 性就会变小。而且大部分能量集中在少数的系数 特数。信息时代带来了“信息爆炸”，使数据量大 上，因此，DCT变换在图像压缩中非常有用，是 增，无论传输或存储都需要对数据进行有效的压 有损图像压缩国际标准JPEG的核心。从原理上讲 缩。因此图像数据的压缩就显得非常重要。 可以对整幅图像进行DCT变换，但由于图像各部 在此，我们主要介绍变换编码的DCT编码和 位上细节的丰富程度不同，这种整体处理的方式 DWT 编码和统计编码的哈夫曼(Huffman)编码和 算术编码。 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 2 变换编码