圖像有損壓縮應用與實例

1、目錄圖像有損壓縮基本知識介紹圖像有損壓縮基本知識介紹圖像有損壓縮技術圖像有損壓縮技術靜止圖像有損壓縮實例1.有損圖像壓縮基本知識介紹 所謂有損壓縮是利用了人類對圖像或聲波中的某些頻率成分不敏感的特性，允許壓縮過程中損失一定的信息；雖然不能完全恢復原始數(shù)據(jù)，但是所損失的部分對理解原始圖像的影響縮小，卻換來了大得多的壓縮比。有損壓縮廣泛應用于語音，圖像和視頻數(shù)據(jù)的壓縮。 有損壓縮編碼不具有可恢復性和可逆性，該編碼在壓縮時舍棄冗余的數(shù)據(jù)。 例如：人眼較難分辨的顏色或人耳難以分辨的方向源信號，實際取決于初始信號的類型、信號的相關性以及語義等內(nèi)容。這些被舍去的信息值是無法再找回的，所以還原后的數(shù)據(jù)與原始

2、數(shù)據(jù)存在差異。 比如：我們對一幅圖像的亮度的敏感度遠比顏色的敏感度要強，所以我們可以對顏色進行壓縮，進而達到存儲，傳輸?shù)囊蟆?.圖像有損壓縮技術 2. 1常見有損壓縮技術 預測編碼 變換編碼 基于模型編碼 分形編碼 2.1.1預測編碼 預測編碼是根據(jù)離散信號之間存在著一定關聯(lián)性的特點，利用前面一個或多個信號預測下一個信號進行，然后對實際值和預測值的差（預測誤差）進行編碼。如果預測比較準確，誤差就會很小。在同等精度要求的條件下，就可以用比較少的比特進行編碼，達到壓縮數(shù)據(jù)的目的。 預測編碼中典型的壓縮方法有脈沖編碼調制（PCM Pulse Code Modulation）、差分脈沖編碼調制（DP

3、CM，Differential Pulse Code Modulation）、自適應差分脈沖編碼調制（ADPCM，Adaptive Differential Pulse Code Modulation）等，它們較適合于聲音、圖像數(shù)據(jù)的壓縮，因為這些數(shù)據(jù)由采樣得到，相鄰樣值之間的差相差不會很大，可以用較少位來表示。 變換編碼的原理變換編碼是指先對信號進行某種函數(shù)變換，從一種信號（空間）變換到另一種（空間），然后再對信號進行編碼。如將時域信號變換到頻域，因為聲音、圖像大部分信號都是低頻信號，在頻域中信號的能量較集中，再進行采樣、編碼，那么可以肯定能夠壓縮數(shù)據(jù)。 變換編碼系統(tǒng)中壓縮數(shù)據(jù)有變換、變換域

4、采樣和量化三個步驟。變換本身并不進行數(shù)據(jù)壓縮，它只把信號映射到另一個域，使信號在變換域里容易進行壓縮，變換后的樣值更獨立和有序。這樣，量化操作通過比特分配可以有效地壓縮數(shù)據(jù)。 在變換編碼系統(tǒng)中，用于量化一組變換樣值的比特總數(shù)是固定的，它總是小于對所有變換樣值用固定長度均勻量化進行編碼所需的總數(shù)，所以量化使數(shù)據(jù)得到壓縮，是變換編碼中不可缺少的一步。在對量化后的變換樣值進行比特分配時，要考慮使整個量化失真最小。 變換編碼是一種間接編碼方法。它是將原始信號經(jīng)過數(shù)學上的正交變換后，得到一系列的變換系數(shù)，再對這些系數(shù)進行量化、編碼、傳輸。圖3是變換編碼系統(tǒng)方框圖。 圖中接收端輸出信號與輸入信號的誤差是因

5、為輸入端采用量化器的量化誤差所致。當經(jīng)過正交變換后的協(xié)方差矩陣為一對角矩陣，且具有最小均方誤差時，該變換稱為最佳變換，也稱Karhunen-Loeve變換（K-L變換）。如果變換后的協(xié)方差矩陣接近對角矩陣，該類變換稱為準最佳變換，典型的有DCT（離散余弦變換）、DFT（離散傅立葉變換）、WHT等。 離散余弦變換（DCT）離散余弦變換（Discrete Cosine Tranform，簡稱DCT）是一種與傅立葉變換緊密相關的數(shù)學運算。在傅立葉級數(shù)展開式中，如果被展開的函數(shù)式是偶函數(shù)，那么其傅立葉級數(shù)中只包含余弦項，再將其離散化可導出余弦變換，因此稱之為離散余弦變換。時間域中信號需要許多數(shù)據(jù)點表示

6、；在x軸表示時間，在y軸表示幅度。信號一旦用傅立葉變換轉換到頻率域，就只需要幾點就可以表示這個相同的信號。如我們已經(jīng)看到的那樣，原因就是信號只含有少量的頻率成分。這允許在頻率域中只用幾個數(shù)據(jù)點就可以表示信號，而在時間域中表示則需要大量數(shù)據(jù)點 這一技術可以應用到彩色圖像上。彩色圖像有像素組成，這些像素具有RGB彩色值。每個像素都帶有x，y坐標，對每種原色使用8x8或者16x16矩陣。在灰度圖像中像素具有灰度值，它的x，y坐標由灰色的幅度組成。為了在JPEG中壓縮灰度圖像，每個像素被翻譯為亮度或灰度值。為了壓縮RGB彩色圖像，這項工作必須進行三遍，因為JPEG分別得處理每個顏色成分，R成分第一個被

7、壓縮，然后是G成分，最后是B成分。而一個8x8矩陣的64個值，每個值都帶有各自的x，y坐標，這樣我們就有了一個像素的三維表示法，稱作控件表達式或空間域。通過DCT變換，空間表達式就轉化為頻譜表達式或頻率域。從而達到了數(shù)據(jù)壓縮的目的。DCT式目前最佳的圖像變換，它有很多優(yōu)點。DCT是正交變換，它可以將8x8圖像空間表達式轉換為頻率域，只需要用少量的數(shù)據(jù)點表示圖像；DCT產(chǎn)生的系數(shù)很容易被量化，因此能獲得好的塊壓縮；DCT算法的性能很好，它有快速算法，如采用快速傅立葉變換可以進行高效的運算，因此它在硬件和軟件中都容易實現(xiàn)；而且DCT算法是對稱的，所以利用逆DCT算法可以用來解壓縮圖像。有損壓縮的優(yōu)

8、缺點 有損方法的一個優(yōu)點就是在有些情況下能夠獲得比任何已知無損方法小得多的文件大小，同時又能滿足系統(tǒng)的需要。當用戶得到有損壓縮文件的時候，譬如為了節(jié)省下載時間，解壓文件與原始文件在數(shù)據(jù)位的層面上看可能會大相徑庭，但是對于多數(shù)實用目的來說，人耳或者人眼并不能分辨出二者之間的區(qū)別。有損方法經(jīng)常用于壓縮聲音、圖像以及視頻。有損視頻編解碼幾乎總能達到比音頻或者靜態(tài)圖像好得多的壓縮率（壓縮率是壓縮文件與未壓縮文件的比值）音頻能夠在沒有察覺的質量下降情況下實現(xiàn)10：1的壓縮比，視頻能夠在稍微觀察質量下降的情況下實現(xiàn)如300：1這樣非常大的壓縮比。 有損壓縮的特點是保持顏色的逐漸變化，刪除圖像中顏色的突然變

9、化。生物學中的大量實驗證明，人類大腦會利用與附近最接近的顏色來填補所丟失的顏色。例如，對于藍色天空背景上的一朵白云，有損壓縮的方法就是刪除圖像中景物邊緣的某些顏色部分。當在屏幕上看這幅圖時，大腦會利用在景物上看到的顏色填補所丟失的顏色部分。利用有損壓縮技術，某些數(shù)據(jù)被有意地刪除了，而被取消的數(shù)據(jù)也不再恢復。無可否認，利用有損壓縮技術可以大大地壓縮文件的數(shù)據(jù)，但是會影響圖像質量。如果使用了有損壓縮的圖像僅在屏幕上顯示，可能對圖像質量影響不太大，至少對于人類眼睛的識別程度來說區(qū)別不大?？墒?，如果要把一幅經(jīng)過有損壓縮技術處理的圖像用高分辨率打印機打印出來，那么圖像質量就會有明顯的受損痕跡。圖像處理步

10、驟1. RGB to YUV圖像的轉化圖像的轉化2. 對于對于Y，U，V分別進行處理分別進行處理3. 對原始對原始8*8塊亮度值進行預測塊亮度值進行預測4. 對圖像進行對圖像進行DCT變換并且量化變換并且量化 11. RGB to YUV圖像的轉化圖像的轉化實驗程序：程序結果2對對Y，U，V分別進行處理分別進行處理.實驗程序：此步產(chǎn)生Y，U，V三個分量的直方圖，方便與量化后的圖像進行比較從而了解失真產(chǎn)生的情況。程序結果3對原始對原始8*8塊亮度值進行預測塊亮度值進行預測由于接下來的DCT變化只能處理-128+127的數(shù)據(jù)，而圖像矩陣的數(shù)值為0256，故采用減去128的方法以便產(chǎn)生的圖像矩陣可以

11、方面進行DCT變換。實驗程序：44. 對圖像進行對圖像進行DCT變換并且量化變換并且量化圖像的量化從量化表來看，按斜對角線分割成兩從量化表來看，按斜對角線分割成兩部分，左上角主要為低頻部分，右下角主部分，左上角主要為低頻部分，右下角主要為高頻部分。要為高頻部分。圖像的量化是造成圖像像素細節(jié)損失的一圖像的量化是造成圖像像素細節(jié)損失的一步。經(jīng)過量化的圖像，會出現(xiàn)細節(jié)的減少，步。經(jīng)過量化的圖像，會出現(xiàn)細節(jié)的減少，但是會大大減少圖像所攜帶的信息，從而但是會大大減少圖像所攜帶的信息，從而實現(xiàn)壓縮。實現(xiàn)壓縮。量化表主要的作用是損失掉一部分圖像的量化表主要的作用是損失掉一部分圖像的高頻部分，而保留低頻的部分。所以從原高頻部分，而保留