基于嵌入式思想的小波图像压缩研究毕业(2)
2014-08-25 01:07
导读：2.图像压缩编码的方法 图像压缩编码有多种分类。按图像形式分为图示像和非图示像；从光度特征分为单色图像，彩色图像和多光谱图像；从处理维数分为
2.图像压缩编码的方法
图像压缩编码有多种分类。按图像形式分为图示像和非图示像；从光度特征分为单色图像，彩色图像和多光谱图像；从处理维数分为行内编码，帧内编码和帧间编码；根据编码原理可分为：熵编码、预测编码、变换编码和混合编码[9]。
2.1熵编码
熵编码是纯粹基于信号统计特性的编码技术，是一种无损编码。熵编码的基本原理是给出现概率较大的符号赋予一个短码字，而给出现概率较小的符号赋予一个长码字，从而使得最终的平均码长最小。常见的熵编码方法有行程编码(RunLengthEncoding)、哈夫曼编码(huffman)和算术编码。这里重点说明哈夫曼编码。
哈夫曼编码是以信源概率分布为基础的，但一般无法事先知道信源的概率分布，通常采用对大量数据进行统计后得到的近似分布来代替，这样会导致实际应用时哈夫曼编码无法达到最佳性能。通过利用根据输入数据序列自适应地匹配信源概率分布的方法，可以较好地改进哈夫曼编码的性能。哈夫曼编码的一般算法如下[12]：
(1)首先统计信源中各符号出现的概率，按符号出现的概率从大到小排序；
(2)把最小的两个概率相加合并成新的概率，与剩余的概率组成新的概率集合；
(3)对新的概率集合重新排序，再次把其中最小的两个概率相加，组成新的概率集合，如此重复进行，直到最后两个概率的和为1；
(4)分配码字：码字分配从最后一步开始反向进行，对于每次相加的两个概率，给大的赋“0”小的赋“1”(也可以全部相反，如果两个概率相等，则从中任选一个赋“0”，另一个赋“1”即可)，读出时由该符号开始一直走到最后的概率和“1”，将路线上所遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的顺序排好，就是该符号的哈夫曼编码。
2.2预测编码
（科教范文网http://fw.ΝsΕΑc.com编辑） 在经典的图像编码技术中，预测编码和变换编码是主要的两类编码方法。预测编码的硬件实现比较简单，而对于图像质量要求高的场合，采用预测编码，例如，差分脉冲编码调制(DPCM)可以达到与变换编码同样程度的码率压缩。目前，在视频序列编码，进行时间轴冗余度压缩的主要手段是运动补偿帧间预测。在预测编码时，不直接传送图像样值本身，而是对实际样值与它的一个预测值间的差值进行编码、传送。如果这一差值—预测误差被量化后再编码，这种预测编码方式叫DPCM。DPCM就是通过去除相邻像素间的相关性和减少对差值的量化层数来实现码率压缩的。
