MATLAB图象压缩(word文档良心出品).docx
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2021-09-14
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减少表示数字图像时需要的数据量
2.图像压缩的基本原理
去除多余数据 .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
矩阵的技术 ,也称图像
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：
（1） 图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余；
（2） 图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余；
（3） 不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。
由于图像数据量的庞
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。
图像压缩可以是 有损数据压缩 也可以是 无损数据压缩 。对于如绘制的技术图、图
表或者漫画优先使用无损压缩，这是因为 有损压缩 方法，尤其是在低的位速条件下将
会带来压缩失真。 如医疗图像或者用于存档的扫描图像等这些有价值的内容的压缩也
尽量选择无损压缩方法。有损方法非常适合于自然的图像，例如一些应用中图像的微
小损失是可以接受的（有时是无法感知的），这样就可以大幅度地减小位速。
从压缩编码算法原理上可以分为以下类：
3
（1）无损压缩编码种类
哈夫曼（Huffman）编码，算术编码，行程（RLE）编码，Lempel zev 编
码。
（2）有损压缩编码种类
预测编码，DPCM，运动补偿；
频率域方法：正交变换编码(如 DCT)，子带编码；
空间域方法：统计分块编码；
模型方法：分形编码，模型基编码；
基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化；
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