圖像無損、有損壓縮方法調研

無損壓縮

無損壓縮的壓縮比相對較小，一般只能獲得1-5倍的壓縮比。常見的圖像無損壓縮編碼方法主要有霍夫曼編碼、算術編碼、行程編碼和LZW編碼。

以上四種編碼都屬于統計編碼的范疇，消除的是編碼冗余，而預測編碼消除的是像素間冗余。預測編碼的基本思想建立在圖像中鄰近像素間高度相關的事實基礎上。預測編碼的突出的技術特點是不直接傳送像素值，而對實際像素值與它的一個預測值之間的差值進行編碼和傳送，這種差值稱為預測誤差。

有損壓縮

灰度級量化壓縮

該算法采用低比特截斷。如對于8比特圖像，若將圖像均勻量化為6比特，則將每個像素中最低兩位的比特數截斷，僅用前6位來表示，這樣便實現了圖像數據的壓縮。而在重構圖像時，低位被截斷的比特用0補齊。

改進的行程編碼

在全局設定一個閾值T，假定掃描的第一個像素灰度值為a，設為標準值data，第二個像素的灰度值為b，若b與data之差的絕對值小于或等于閾值T，則第二個像素的灰度值也量化為a，第三個像素的灰度值繼續與標準值data比較，以此類推，直到遇到差的絕對值大于閾值T的像素，此時將此像素的灰度值設為新的標準值data，量化的方法與前面相同。算法改進的關鍵是引入了判決門限T，T的引入可以增加游程的長度，從而可以有效地提高壓縮比。

基于小波變換的圖像壓縮算法

小波變換是世紀年代中期發展起來的一種時頻域分析方法，由于小波及小波包技術可以將圖像分層按小波基展開，所以可以根據圖像信號的性質以及事先給定的處理要求確定展開的層數，因此不僅能有效地控制計算量、滿足實時處理的要求，而且可以方便地實現累進傳輸編碼。另外，利用小波變換具有放大、縮小和平移的數學顯微鏡功能，可以方便地產生各種分辨率的圖像，適應不同分辨率的圖像I/O設備和不同傳輸速率的通信系統。

一般情況下，對于靜止的灰度圖像，小波編碼可以分成三個部分：小波變換、量化、編碼，解碼過程與編碼過程完全相反。

簡單的小波變換壓縮

最簡單的小波變換壓縮便是只保留小波變換低頻子帶，重構時高頻部分全部置零，然后進行反變換。圖像像素間的相關性很強，小波分解后的高頻分量的能量占整個圖像能量的比例很低，因此舍去高頻部分的能量對于重構圖像的質量應該不會產生很大的影響。

改進的EZW算法

EZW編碼的算法是將低頻子帶的系數包含在其中掃描的，而低頻子帶集中了圖像的大部分能量，系數值較高，因此初始閾值的取值較高，為了提高重構圖像的質量，不得不增加掃描的級數。改進的EZW算法可以抑制算法的這種缺點并滿足圖像壓縮的近無損失真且盡量保留細節的要求。改進如下：

對低頻系數進行單獨的無損編碼，因為低頻系數所占的比例不大，但同時又包含了圖像的大部分能量，所以對低頻系數進行無損編碼可以大大改善圖像的質量。

提取高頻系數中的邊緣信息，將其保護起來，不作量化。因為邊緣和輪廓等細節信息正可能是圖像的價值所在。

Reference

哈夫曼編碼

算術編碼

LZW編碼

小波變換

總結

以上是生活随笔為你收集整理的图像无损、有损压缩方法调研的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。