数字图像处理第六章-图像压缩详解

"编码流程-浙江大学《数字图像处理》第六章" 本文主要探讨的是数字图像压缩的流程，特别是在浙江大学《数字图像处理》课程中的第六章节内容。图像压缩是解决数字图像数据量大、存储和传输需求高问题的有效手段。本章节涵盖了图像压缩的基本概念、符号编码、空间域编码和变换域编码，以及相关的国际标准。 首先，图像压缩的必要性在于，由于数字图像的像素数量巨大，导致存储和传输成本高昂。例如，一个512x512像素的黑白图像就需要256KB的存储空间，而一部90分钟的彩色电影则需要约97,200MB的存储，这远超单个CD光盘的容量。因此，压缩图像数据对于各种应用场景，如数字电视、遥感图像、医学图像等都至关重要。 图像压缩主要分为两类：无损压缩和有损压缩。无损压缩可以完全恢复原图像，适合于对图像质量要求高的场景；而有损压缩虽然无法完全恢复，但在一定的失真范围内能有效减小数据量，适用于广播、视频通话等。 编码流程是图像压缩的核心步骤，包括以下几个环节： 1. 分块：图像被分割成8x8或16x16的块，便于后续处理。 2. 正变换：通常采用离散余弦变换(DCT)，将空间域的图像转换到频域，便于数据压缩。在DCT过程中，每个像素值被转换为12bit的频率系数。 3. 系数量化：频率系数除以一个预设的量化表（kQ），k为可变比例常数，经过这个步骤，数据被量化并缩小规模，这一过程可能导致信息损失，是有损压缩的关键环节。 4. 符号编码：将二维的频率系数排列成一维，并使用行程编码结合哈夫曼编码进行编码。行程编码用于处理相邻相同值的序列，而哈夫曼编码是一种变长编码，依据频率分配更短的码字，提高压缩效率。 除了上述流程，第六章还讨论了其他编码方法，如定长编码（如自然二进码、格雷码）、变长编码（如哈夫曼编码）、空间域和变换域的各种编码技术，以及基于模型的编码、神经网络编码、分形编码、小波编码等高级压缩技术。 图像压缩通过减少数据冗余来优化存储和传输，而编码流程中的每个步骤都是为了实现这一目标，同时平衡图像质量和压缩比。理解这些原理和技术对于数字图像处理、多媒体通信和相关领域的实践者来说至关重要。