浅谈数字图像压缩技术

1数字图像处理结课论文姓名：X.X.X学号：0.0.0.0.0.0.0.0专业：通信工程2浅谈数字图像压缩技术摘要：随着五千历史文明的发展，如今的我们正处于数字时代的浪潮中。自从1946年2月14日，世界上第一台通用电子数字计算机“埃尼阿克”（ENIAC）宣告研制成功。现在的我们无时无刻不在被各种各样的数字信息所包围着。数字时代的到来，丰富了我们的日常生活，让我们的生活与众不同，绚烂多彩。数字时代最伟大的两大发明就是：移动电话和因特网。而且，如今的移动电话和因特网都是利用数字信息进行信息传输。其中包括图像，语音，视频信息等等。本文主要讲有关于图像的压缩技术。因为，原始的图像一般都很大，只有经过压缩处理之后，才能更好的存储，传输，和利用。Abstract：With5,000historyofcivilizationdevelopment,nowweareinthewaveofthedigitalage.SinceFebruary14,1946,theworld'sfirstgeneral-purposeelectronicdigitalcomputerENIAC(ENIAC)wasdeveloped.Allthetimenowwearesurroundedbyallkindsofdigitalinformation.Thearrivalofthedigitalage,enrichesourdailylives,makeourlivesuniqueandcolorful.Greatesttwoinventionsareinthedigitalage:mobilephonesandtheInternet.Moreover,today'smobilephonesandtheInternetistheuseofdigitalinformationtransferinformation.Includesimages,voice,video,andsoon.Thisarticletalkaboutimagecompressiontechnology.Becausetheoriginalimageisverylarge,onlyafterthecompressionprocess,inordertobetterstorage,transmission,andutilization.关键词：图像，压缩引言随着数字时代的发展，计算机的普及率也是越来越广泛，智能手机等移动电话网的覆盖也是远来越宽。多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求,也给现有的有限带宽以严峻的考验,特别是具有庞大数据量的数字图像通信。无独有偶，随之而来的即是数字图像处理技术的突飞猛进。想要实现实时消息的传递，信息的传输便成了关键，而信息传输的核心便是数据压缩技术。可以这么说：数字图像处理技术的核心就是数字图像的压缩。只有有效滴解决了数据的压缩问题，信息才会更快更可靠地传输，才会有我们现在这样方便而又舒适的生活。数字图像压缩技术是数字图像处理技术的一个重要的分支学科，所谓的数字图像压缩就是减少表示数字图像时需要的数据量，以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵的一门综合技术。现在图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输,并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩,可以减轻图像存储和传输的负担,使图像在网络上实现快速传输和实时处理。3本文主要从图像○1压缩技术概述、○2图像压缩技术必要性、○3数字图像压缩原理、○4图像压缩标准、○5图像压缩算法优缺点、○6生活中常用的压缩方法举例、○7图像压缩技术的前景展望7个方面来论述。一、图像压缩技术概述在满足一定保真度的要求下，对数字图像进行变换、编码和压缩,去除多余数据，减少表示数字图像时需要的数据量，以便于图像的存储和传输。即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。图像数据之所以可以进行压缩，主要是因为一般原始图像数据中的像素和像素之间是高度相关的，都含有大量的冗余信息。图像压缩编码的目的就是消除各种冗余，并在给定的畸变下用尽量少的比特数来表征和重建图像，使它符合人们既定的各种要求。图像压缩编码可分为两类:一类压缩是可逆的,即从压缩后的数据可以完全恢复原来的图像,信息没有损失,称为无损压缩编码；另一类压缩是不可逆的,即从压缩后的数据无法完全恢复原来的图像,信息有一定损失,但是不影响人们的正常使用，称为有损压缩编码。除了图像可以压缩外，音频，视频数据都可以根据人们的要求实现一定的压缩，因为不是本文讨论的重点，所以在这里不再论述。二、图像压缩技术必要性数字时代，对于信息的实时性要求很高，所以，实现信息的实时性传输就显得非常必要了。但是在现有的通信能力下,如果原始信息不经过压缩,就无法完成大量多媒体信息的实时传输。数字图像高速传输和存贮所需要的巨大容量已成为推广数字图像通信的最大障碍,因此对图像进行压缩十分必要。进行数据压缩可以较快地传输各种信源、提高信道的利用率、降低发射功率、节约能源以及减少存储容量等。三、数字图像压缩原理1.0JPEG压缩原理JPEG算法中首先对图像进行分块处理，一般分成大小不等互不重叠的模块，再对每一模块进行二维离散余弦变换（DCT）。每一个模块变换后的系数基本不相关，而且系数矩阵的能量集中在低频区。再根据量化表进行量化，量化的结果保留了低频部分的系数，去掉了高频部分的系数。量化后的系数按zigzag扫描重新组织，然后进行哈夫曼编码。JPEG压缩是基于二维离散余弦变换（DCT）的图像压缩在MATLAB里输入程序：4I=imread(＇cameraman.tif＇);I=im2double(I);%图像存储类型转换T=dctmtx(8);%离散余弦变换B=blkproc(I,[88],＇P1*P2,T,T＇);Mask=[1111000011100000110000001000000000000000000000000000000000000000B2=blkproc(B,[88],P1.*X.mask);%数据压缩，丢弃右下角高频数据I2=blkproc(B2,[88],P1*x*P2,T,T);%进行DCT反变换，得到压缩后的图像subplot(1,2,1);imshow(I);title(＇原图＇)subplot(1,2,2);imshow(I2);title(＇压缩后的图像＇)实验截图如下：由以上程序及图像可知：我们舍弃了85%的DCT系数，也即是减少了原图像85%的大小容量，更加利于存储和传输，而且，压缩后的图像虽然略有模糊但是依然很清晰，并不影响我们正常观看。52.0JPEG2000压缩原理JPEG2000格式的图像压缩比，可以在现有的JPEG基础上再提高10%~30%，而且压缩后的图像显得更加细腻平滑。对于目前的JPEG标准，在同一个压缩码流中不能同时提供有损和无损压缩，而在JPEG2000系统中，用户通过选择参数，能够对图像进行有损和无损压缩。现在网络上的JPEG格式的图像在下载时是按“块”传输的，而JPEG2000格式的图像支持渐进传输，用户在下载图像时不必接收整个图像的压缩码流，从而节约了流量和减少了下载时间，以及用户的等待时间。由于JPEG2000采用小波技术，可随机获取某些感兴趣的图像区域（ROI）的压缩码流，再对压缩的图像数据进行进行传输、滤波等操作。3.0小波变换图像压缩原理小波变换用于图像编码的基本原理是：在Mallat塔式快速小波变换算法的基础上对图像进行多分辨率分解。其具体过程为：首先对图像进行多级小波分解，然后对每层的小波系数进行量化，再对量化后的系数进行编码。一个图像作小波分解后,可得到一系列不同分辨率的子图像,不同分辨率的子图像对应的频率是不相同的。高分辨率(即高频)子图像上大部分点的数值都接近于0,越是高频这种现象越明显。对一个图像来说,表现一个图像最主要的部分是低频部分,所以一个最简单的压缩方法是利用小波分解,去掉图像的高频部分而只保留低频部分。在MATLAB中输入程序：I=imread(＇yw.jpg＇);x=rgb2gray(i);%彩色图像转化为灰度图像[cA,Ch,cV,cD]=dwt2(x,＇db1＇);对图像进行单层分解，小波图像为db1A=upcoef2(＇a＇,cA,＇db1＇,1);H=upcoef2(＇h＇,cH,＇db1＇,1);V=upcoef2(＇v＇,cV,＇db1＇,1);D=upcoef2(＇d＇,cD,＇db1＇,1);%图像编码figuresubplot(3.1.1);image(wcodemat(A,192));title(＇近似细节系数＇)；subplot(3.1.2);image(wcodemat(H,192));title(＇水平细节系数＇)；subplot(3.1.3);image(wcodemat(V,192));title(＇垂直细节系数＇)；subplot(3.1.4);image(wcodemat(D,192));title(＇对角细节系数＇)；d=idwt2(cA,cH,cV,cD,＇db1＇);对分解的细节系数执行单层重构，小波为db1imshow(d,[]);6运行程序，实验结果如下：4.0分形图像压缩的原理分形压缩主要利用自相似的特点，通过迭代函数系统实现。分形图像压缩把原始图像分割成若干个子图像，然后每一个子图像对应一个迭代函数，子图像以迭代函数存储，迭代函数越简单，压缩比也就越大。同样解码时只要调出每一个子图像对应的迭代函数反复迭代进行逆运算，就可以恢复出原来的子图像，从而得到原始图像。在MATLAB中输入程序：I=imread(＇cameraman.tif＇);imshow(I);X1=imresize(I,1)X2=imresize(I,0.8)X3=imresize(I,0.6)X4=imresize(I,0.4)7X5=imresize(I,0.2)X6=imresize(I,0.09)subplot(2.1.1),imshow(X1),title(＇原始图像＇)subplot(2.1.2),imshow(X2),title（＇缩小0.8倍＇）subplot(2.1.3),imshow(X3),title（＇缩小0.6倍＇）subplot(2.1.4),imshow(X4),title（＇缩小0.4倍＇）subplot(2.1.5),imshow(X5),title（＇缩小0.2倍＇）subplot(2.1.6),imshow(X6),title（＇缩小0.09倍＇）实验截图如下：由图可知：缩小的越厉害，图像的容量就越小，但是并不是越小越好，因为缩小到一定程度，图像就变的越来越模糊了，这样子就影响到人们正常的使用了，就得不偿失了。所以，在进行图像压缩时，一定要找到一个合适的压缩比，既能实现图像压缩，又不影响人们正常使用。四、图像压缩标准（一）JPEG标准JPEG标准适合于各种连续色调图像的压缩，其源图像类型可以不受图像尺寸、内容、统计特性、像素形状以及颜色空间等的限制，在压缩性能方面可以达到非常高的水平。而且JPEG标准的算法适合于各种软硬件，此方法性价比较高。负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”(JointPhotographicExpertGroup,简称JPEG),于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案,其后多次修改,至1991年形成ISO10918国际标准草案,并在一年后成为国际标准,简称JPEG标准。8（二）JPEG2000标准1988年,Barnsley通过实验证明分形图像压缩可以得到比经典图像编码技术高几个数量级的压缩比。1990年,Barnsley的学生A.E.Jacquin提出局部迭代函数系统理论后,使分形用于图像压缩在计算机上自动实现成为可能。（三）小波变换图像压缩标准小波变换用于图像编码的基本思想就是把图像根据Mallat塔