数字图像处理第六章：图像压缩详解

"浙江大学《数字图像处理》第六章主要讲解了图像压缩的相关知识，包括图像压缩的必要性、分类以及各种编码方法。" 在数字图像处理领域，图像压缩是一项至关重要的技术，尤其在处理高分辨率图像时，由于图像数据量巨大，压缩技术能够有效地减少存储空间和提高传输效率。第六章"图像压缩专题"详细阐述了这一主题。 首先，图像压缩的必要性在于解决由大数据量带来的问题。例如，一个简单的512×512像素的黑白图像就需要约256KB的存储空间，而一部90分钟的彩色电影则需要近97,200MB的存储，这远超出了常规存储介质的容量。因此，图像压缩对于数据传输和存储的高效性至关重要，特别是在数字电视、遥感、军事侦察、电视电话、电视会议和多媒体等领域。 图像压缩分为两类：无损压缩和有损压缩。无损压缩保留了所有原始数据，压缩后可以完全恢复原图像，适用于法律文件和医学图像等需要精确信息的场景。有损压缩则允许一定程度的信息损失，以换取更高的压缩比，常用于广播电视和电视电话等对图像质量要求相对较低的应用。 压缩编码技术是实现图像压缩的关键，包括符号编码、空间域编码和变换域编码。符号编码如自然二进码、格雷码和哈夫曼编码，通过改变表示图像信息的编码长度来节省空间。空间域编码侧重于图像像素之间的相邻关系，如行程编码和帧间编码。变换域编码，如K-L变换编码、余弦变换编码和小波编码，则通过将图像从空间域转换到其他频域，更好地捕捉图像的统计特性，从而实现更高效的压缩。 此外，还有其他编码方法，如子带编码、自适应变换域编码、矢量量化、基于模型的编码、神经网络编码、分形编码和混合编码等，这些方法结合了多种技术，以适应不同类型的图像和应用场景，提供更加灵活和高效的压缩方案。 冗余度是衡量图像数据冗余程度的指标，压缩的目标就是减少这种冗余，同时保持图像的质量。保真度是评价压缩后图像与原始图像相似度的标准，信息量则反映了图像包含的有效视觉信息。在压缩过程中，平衡冗余度、保真度和信息量是设计压缩算法的关键。 浙江大学《数字图像处理》第六章深入探讨了图像压缩的理论基础和实际应用，为理解和实现图像压缩技术提供了丰富的知识。通过学习这一章，读者可以掌握如何针对特定需求选择合适的压缩方法，以及如何设计和优化图像压缩算法。