数字图像压缩编码：应对数据量挑战与视觉冗余

"该资源主要讨论了在应用环境中如何允许图像存在一定程度的失真以及数字图像的压缩编码技术。在实际应用中，如果接收端的图像设备分辨率较低，可以通过降低图像分辨率来适应；若用户关注的重点在于图像的特定区域，可以对其他部分进行空间和灰度上的粗化处理；此外，利用人类视觉系统的特性，可以对视觉上不易察觉的区域进行降分辨率编码，以减少数据量。文件还提到了图像压缩编码的一些关键方法，包括预测编码、统计编码、变换编码、位平面编码以及静止图像压缩编码实例，并简要介绍了图像压缩的国际标准。文件指出，由于数字图像具有数据量大、占用频带宽、像素相关性强等特点，压缩是图像存储和传输的关键技术。" 在8.1概述部分，强调了图像压缩的重要性，尤其是考虑到数据量与网络带宽的不匹配。举例说明，未经压缩的高分辨率图像在传输和存储时面临挑战，例如，通过电话线传输一幅彩色图像可能需要几分钟，而经过适当压缩，这个时间可以显著缩短至几秒钟。实时传输则需要更高的数据传输速率，这通常需要专用信道支持。此外，大量的图像资料存储也需要考虑，如遥感、医学图像等，压缩可以极大地节省存储空间。 8.2预测编码、8.3统计编码、8.4变换编码、8.5位平面编码是图像压缩的几种基本策略，这些方法利用图像内的空间冗余和统计冗余进行数据压缩。预测编码基于相邻像素的关系来预测当前像素的值；统计编码依据像素值的出现概率进行编码；变换编码则是通过傅里叶变换或其他数学变换将图像从空间域转换到频率域，从而暴露其频谱冗余；位平面编码则是逐位处理图像数据，优化编码效率。 8.6静止图像压缩编码实例和8.7图像压缩的国际标准简介部分可能涵盖了JPEG、PNG、TIFF等常见标准，这些标准定义了压缩算法和文件格式，旨在平衡图像质量和压缩比率，满足不同应用场景的需求。 数字图像的压缩编码是一个复杂而重要的领域，通过各种编码技术，能够在保证图像质量可接受的前提下大幅度减小图像的数据量，以适应存储和传输的限制。