第四章 多媒体数据压缩编码技术
多媒体数据压缩编码在当今信息时代扮演着至关重要的角色。随着计算机技术的发展，我们正逐步进入一个由数字信息主导的时代。然而，大量的多媒体数据，如视频和音频，因其海量的数据量，对存储和传输设备提出了巨大的挑战。例如，一张B5纸上以中等分辨率扫描的文件约为6.61MB，而陆地卫星图像的数据量更是高达每天6.36GB。对于彩色视频，每秒30帧的640*480分辨率画面需要221Mbps的传输速率，这对于常规通信网络来说是难以承受的。因此，数据压缩成为了解决这一问题的关键。
数据压缩技术可以追溯到1948年Oliver提出的PCM编码，随后香农在1948年和1959年的研究奠定了信息编码的理论基础。数据压缩方法主要分为预测编码、变换编码和统计编码三类。预测编码是通过预测像素或样本的未来值来减少冗余；变换编码则是将原始数据转换到另一个域，如K-L变换和离散余弦变换（DCT），以降低数据的统计相关性；统计编码则利用概率模型来优化编码，如Huffman编码和算术编码，其中Huffman编码在1952年由D.A. Huffman提出，是最早的无损数据压缩算法之一，广泛应用于各种操作系统和文件格式中。
在静态图像压缩领域，JPEG（Joint Photographic Experts Group）国际标准采用了DCT和熵编码，能有效地压缩图像数据。而动态图像压缩编码的国际标准MPEG（Moving Picture Experts Group）则结合了空间预测、时间预测、DCT变换、熵编码以及运动补偿等技术，实现了高质量的视频压缩。
量化是压缩过程中的重要步骤，它将编码器输出的连续信号转换为离散信号，通常与编码技术相结合以降低数据量。量化器的设计需要兼顾压缩效率和解码后图像的质量。
多媒体数据压缩编码技术是解决大数据量多媒体信息存储和传输问题的核心手段。通过对原始数据进行预测、变换和统计分析，我们可以有效地减小数据量，从而减轻存储和通信系统的负担。随着技术的不断进步，未来的压缩算法将会更加高效且智能，以适应日新月异的多媒体应用需求。
