1、 第 1 页图像压缩技术的研究与实现专 业 ：电子信息工程第 2 页目录摘要 .4Abstract.5前言 .6第一章 绪论 .711 图像压缩技术的发展现状 .712 研究内容和目的 .813 论文结构安排 .8第二章 图像压缩的理论分析 .921 图像压缩的可能性 .922 图像压缩原理 .923 图像压缩的理论基础 .10第三章 常见无损压缩方法基本原理 .1231 图像压缩编码的分类 .1232 预测编码 .123.2.1系统框图 .133.2.2调制 .1433 常见压缩方法 .173.3.1 JPEG2000与 JPEG的区别 .173.3.2 JPEG2000与 JPEG的实验比
2、较 .193.3.2.1将彩色图像转化为灰度图像 .193.3.2.2基于离散余弦变换(DCT)实现图像压缩 .203.3.3 小波变换的分析： .233.3.3.1利用小波变换实现图像压缩 .233.3.3.2二维小波分析压缩图像 Matlab实现 .273.3.4 DCT和小波变换的图像压缩的比较 .30第四章 结论 .33第五章 总结与体会 .34致 谢 .35参考文献 .36附录 1 外文原文 .38附录 2 外文翻译 .48第 3 页摘要图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速传输和实时处理具有重要的意义。本文介绍了当前几种最为重要的图像压缩算法： JPEG2000、分形图像压缩
3、和小波变换图像压缩。其中主要研究了离散余弦变换压缩和小波变换压缩，并对两种压缩的前后数据进行了对比，同时还分析了离散余弦变换压缩和小波变换压缩之间的差异。关键词：图像压缩；JPEG2000; 小波变换图像压缩;第 4 页AbstractImage compression techniques for digital image information in Internet rapid transmission and real-time processing has important significance. This paper introduces several most impo
4、rtant image compression algorithm: JPEG2000, fractal image compression and wavelet image compression. One major research on the discrete cosine transform compression and wavelet compression, and two kinds of data compression and comparison, this paper also analyzes the discrete cosine transform comp
5、ression and wavelet compressed differences.Key word: Image compression; JPEG2000; wavelet transformation image compression第 5 页前言近二十年来，科学技术取得了飞速的发展。由计算机技术所带来的信息革命使人类由工业化的社会进入到了信息化的社会。多媒体技术和 Internet互连网技术的广泛应用加速了全球高速公路的建设，基于网络的多媒体数据传输正改变着人类的生活方式。科学实验表明，人类从外界获取的知识之中，有 80%以上都是通过视觉感知获取的。眼睛获取的是图象信息，一幅图胜过
6、千言万语，图象信息是人类认识世界及人类自身的重要源泉。图象压缩就是在没有明显失真的前提下，将图象的位图信息转变成另外一种能将数据量缩减的表达形式。首先，尽管图象中数据量很大，但数据之间不是完全独立的，图象中存在着各种各样的相关性或冗余信息。即一部分数据可以由另一部分数据完全推算出来。其次，大部分图象视频信号的最终接收者都是人眼，而人类的视觉系统是一种高度复杂的系统，它能从极为杂乱的图象中抽象出有意义的信息，并以非常精练的形式反映给大脑。人眼对图象中的不同部分的敏感程度是不同的，如果去除图象中对人眼不敏感或意义不大的部分，对图象的主观质量是不会有很大影响的。本文主要是利用离散余弦变换压缩和小波变
7、换压缩对图像进行压缩，并对比了图像压缩前后的数据，同时也对比了离散余弦变换压缩和小波变换压缩之间的差异。并得出了自己对两种不同压缩的看法。第 6 页第一章 绪论11 图像压缩技术的发展现状基于分形的方法是近几年来引起关注和争议的一种图像压缩方法。对图像压缩而言，分形主要是利用自相似的特点，通过迭代函数系统来实现压缩。利用分形特征对图像进行描述和处理是很自然的。分形能取得更好的图像质量，当然在较低压缩比的情况下，JPEG 是更好的选择。分形压缩方法计算量比较大，时间开销长，因此加快分形压缩方法的速度是当前研究的热点之一。小波变换(Wavelet Transform)在频率精度方面稍差一些，但在时
8、间的分析能力上更好一些，而且可以对时间和频率同时进行分解，这是传统傅立叶变换所做不到的。小波变换已经开始应用到图像数据压缩等领域，主要是采用离散小波变换。在某些情况下，小波变换更优于 DCT等其他正交变换。利用人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)进行图像压缩是这个领域近几年的又一研究热点，并且取得了积极的进展。这是一种与视觉系统知识紧密相关的压缩方法。ANN 并分布的联结机制与人的视觉系统有某些相似之处，利用此原理及其改进的方法进行图像压缩可获得较好的效果。视频压缩标准，从最初的 H261 发展到现在盛行的 MPEG-4，一直在不断发展，而 1997年 7
9、月诞生了 MPEG7，其标题为“多媒体内容描述接口” ，编号为ISOIECl5938。严格地说，MPEG7 不是一个压缩标准，它的主要目标是对多媒体的信息内容采用各种标准化的描述，以便进行有效的查询和检索。它可独立于其它MPEG标准使用，也可用来增强其它 MPEG标准的功能。MPEG-7 的应用范围很广泛，既可应用于存储(在线或离线)，也可用于流式应用(如广播、将模型加入等)。它将在数字图书馆(如图像目录、音乐字典)、多媒体名录服务(如网页)、广播媒体选择(如无线电信道、TV 信道)、多媒体编辑(个人电子新闻业务，媒体写作)等领域发挥重要作用。MPEG-21于 2000年 5月开始，其标题为“
10、多媒体框架”(Multimedia Framework)，主要目标是提供多媒体所需的不同技术之综合。它将为网络环境下的多媒体资源提第 7 页供以下功能：内容的创建、复制、分发、使用、表述，知识产权的管理与保护，内容的标识与描述，金融管理，用户秘密，终端与网络资源提取，事件报告等。由于视频压缩标准在多媒体技术和产业中的特殊地位，世界各地众多的公司、科研机构和院校都投入了大量的人力、物力进行标准的研究，试图占领技术和产业的制高点。目前，在各种视频压缩编码标准中，己注册的专利多以千计，而我国由于在数字图像压缩领域起步较晚，在标准的竞争中处于不利地位。所以我们现今研究的重点是标准的研究。12 研究内容
11、和目的本文通过 DCT和小波变换为基础的压缩方法，最大限度地减小图像的冗余度，同时分析 DCT和小波变换压缩的实验结果，最后比较 DCT和小波变换之间的差异。最后并得出了自己对两种不同压缩方法的看法和今后发展的前景。13 论文结构安排全文安排具体如下:第一章 介绍图像压缩技术的发展现状，第二章 图像压缩的理论分析，第三章 介绍离散余弦变换和小波变换压缩的算法和压缩前后数据的分析，第四章 介绍了本次论文的结果分析和比较，第五章 总结了整个毕业论文期间的感受和体会。第 8 页第二章 图像压缩的理论分析由于图像数据之间存在着一定的冗余，所以使得数据的压缩成为可能。信息论的创始人香农提出把数据看作是信
12、息和冗余度的组合。所谓冗余度，是由于一副图像的各像素之间存在着很大的相关性，可利用一些编码的方法删去它们，从而达到减少冗余、压缩数据的目的。为了去掉数据中的冗余，常常要考虑信号源的统计特性，或建立信号源的统计模型。21 图像压缩的可能性图像可以压缩，是因为图像中存在大量的冗余信息，图像的冗余包括以下几种 【1】 ：(1)空间冗余：像素点之间的相关性。(2)时间冗余：活动图像的两个连续帧之间的冗余。(3)信息熵冗余：单位信息量大于其熵。(4)结构冗余；图像的区域上存在非常强的纹理结构。(5)知识冗余：有固定的结构，如人的头像。(6)视觉冗余：某些图像的失真是人眼不易觉察的。22 图像压缩原理去
13、除 多 余 数 据 。 以 数 学 的 观 点 来 看 ， 这 一 过 程 实 际 上 就 是 将 二 维 像 素 阵 列 变换 为 一 个 在 统 计 上 无 关 联 的 数 据 集 合 图 像 压 缩 是 指 以 较 少 的 比 特 有 损 或 无 损 地 表示 原 来 的 像 素 矩 阵 的 技 术 ， 也 称 图 像 编 码 。图 像 数 据 之 所 以 能 被 压 缩 ， 就 是 因 为 数 据 中 存 在 着 冗 余 。 图 像 数 据 的 冗 余 主要 表 现 为 ： 图 像 中 相 邻 像 素 间 的 相 关 性 引 起 的 空 间 冗 余 ； 图 像 序 列 中 不 同 帧
14、之 间存 在 相 关 性 引 起 的 时 间 冗 余 ； 不 同 彩 色 平 面 或 频 谱 带 的 相 关 性 引 起 的 频 谱 冗 余 。数 据 压 缩 的 目 的 就 是 通 过 去 除 这 些 数 据 冗 余 来 减 少 表 示 数 据 所 需 的 比 特 数 。 由 于第 9 页图 像 数 据 量 的 庞 大 ,在 存 储 、 传 输 、 处 理 时 非 常 困 难 ,因 此 图 像 数 据 的 压 缩 就 显得 非 常 重 要 。信 息 时 代 带 来 了 “信 息 爆 炸 ”， 使 数 据 量 大 增 ， 因 此 ， 无 论 传 输 或 存 储 都 需要 对 数 据 进 行 有
15、 效 的 压 缩 。 在 遥 感 技 术 中 ， 各 种 航 天 探 测 器 采 用 压 缩 编 码 技 术 ，将 获 取 的 巨 大 信 息 送 回 地 面 。图 像 压 缩 是 数 据 压 缩 技 术 在 数 字 图 像 上 的 应 用 ， 它 的 目 的 是 减 少 图 像 数 据 中的 冗 余 信 息 从 而 用 更 加 高 效 的 格 式 存 储 和 传 输 数 据 。23 图像压缩的理论基础图像压缩的理论基础是信息论。从信息论的角度来看，压缩就是去掉信息中的冗余，即保留不确定的信息，去掉确定的信息(可推知的)，也就是用一种更接近信息本质的描述来代替原有冗余的描述。这个本质的东西就是
16、信息量(即不确定因素)【2】 。信息论之父 CEShannon 第一次用数学语言阐明了概率与信息冗余度的关系。在 1948年发表的论文“通信的数学理论(A Mathematical Theory of Communication)”中，香农指出，任何信息都存在冗余，冗余大小与信息中每个符号(数字、字母或单词)的出现概率或者说不确定性有关。依据信息论，设有一个无记忆的信源 A，它产生消息托a 1，i=l，2，N 的概率是已知的，记为 P(a1)，i=l，2， ，N，则信息量为：(2.1)iiaPIlog可见越是不可能出现的消息，它的出现对信息的贡献量越大。一个消息出现的可能性越小，其信息量就越多
17、；而消息出现的可能性越大，其信息量就越少。信源的平均信息量称为“熵”(entropy)，即：iNiiiNii aPaPIHlog11上式取以 2为底的对数时，单位为比特(bit)： iiaNi21log第 10 页熵达到最大的情况出现在信源各符号的出现概率相等时，而信源此时提供最大可能的信源符号平均信息量。香农信息论可以证明：信源熵是进行无失真编码的理论极限。低于此极限的无失真编码方法是不存在的。而且可以证明，利用像素间的相关性，使用高阶熵一定可以获得更高的压缩比。设 K为数字图像第 k个码字 CK的长度(二进制代码的位数)。其相应出现的概率为 PK，则该数字图像所赋于的码字平均长度 R为：MKbitPR1在一般情况下，编码效率往往用下列简单公式表示：%H式中 H为信源熵，R 为平均码字长度。根据信息论中的信源编码理论，可以证明在 RH 条件下，总可以设计出某种无失真编码方法。当然如果编码结果使 R远大于 H，表明这种编码方法效率很低，占用比特数太多。
