圖像壓縮(jpeg)編碼算法及壓縮過程的實現(xiàn)

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1、窗體頂端秋風，秋雨，秋天的景色·博客園·首頁·博問·閃存·新隨筆·聯(lián)系·訂閱·管理隨筆-234?文章-0?評論-22?圖象壓縮（JPEG）編碼算法及壓縮過程的實現(xiàn)轉(zhuǎn)?圖象壓縮（JPEG）編碼算法及壓縮過程的實現(xiàn)摘要本文首先介紹了靜態(tài)圖像壓縮（JPEG）編碼算法的基本原理、壓縮的實現(xiàn)過程及其重要過程的離散余弦變換（DCT）算法的實現(xiàn)原理及軟件實現(xiàn)的例程，其次著重介紹了壓縮過程中的DCT、量化和編碼三個重要步驟的實現(xiàn)原理。關(guān)鍵詞：圖像壓縮?有損壓縮??JPEG??離散余弦變換??DCT???量化第一章?圖像壓縮編碼的綜述1.1?圖象壓縮的目的和

2、方法???????????????????????????圖象的數(shù)字化表示使得圖象信號可以高質(zhì)量地傳輸，并便于圖像的檢索、分析、處理和存儲。但是數(shù)字圖像的表示需要大量的數(shù)據(jù)，必須進行數(shù)據(jù)的壓縮。即使采用多種方法對數(shù)據(jù)進行了壓縮，其數(shù)據(jù)量仍然巨大，對傳輸介質(zhì)、傳輸方法和存儲介質(zhì)的要求較高。因此圖象壓縮編碼技術(shù)的研究顯得特別有意義，也正是由于圖象壓縮編碼技術(shù)及傳輸技術(shù)的不斷發(fā)展、更新，推動了現(xiàn)代多媒體技術(shù)應用的迅速發(fā)展。1.1.1?圖象壓縮的目的???圖象采樣后，如果對之進行簡單的8bit量化和PCM編碼，其數(shù)據(jù)量是巨大的。以CIF（Commo

3、nIntermediateFormat）格式的彩色視頻信號為例，若采樣速率為25幀/秒，采樣樣點的Y、U、V分量均為8bit量化，則一秒鐘的數(shù)據(jù)量為：????????????352×288×3×8×25＝60.83Mbit要傳輸或存儲這樣大的數(shù)據(jù)量是非常困難的，必需對其進行壓縮編碼，在滿足實際需要的前提下，盡量減少要傳輸或存儲的數(shù)據(jù)量。雖然數(shù)字圖象的數(shù)據(jù)量巨大，但圖象數(shù)據(jù)是高度相關(guān)的。一幅圖象的內(nèi)部相鄰象素之間，相鄰行之間的視頻序列中相鄰圖象之間有大量冗余信息—空間相關(guān)性和時間相關(guān)性，可以使用各種方法盡量去除這些冗余信息，減少圖象的數(shù)據(jù)量。

4、除了時間冗余和空間冗余外，在一般的圖象數(shù)據(jù)中還存在信息熵冗余、結(jié)構(gòu)冗余、知識冗余和視覺冗余。各種冗余就是壓縮圖象數(shù)據(jù)的出發(fā)點。圖象編碼的目的就在于采用各種方法去除冗余，以盡量少的數(shù)據(jù)量來表示個重建圖象。1.1.2圖象壓縮的幾種方法1.統(tǒng)計和字典的壓縮方法?????常規(guī)程序和計算機熵的數(shù)據(jù)對于那些基于利用統(tǒng)計變種的壓縮，效果很好，這些統(tǒng)計變種表現(xiàn)在單個符號的頻率以及符號或短語字符串的頻率等方面，而基于字典的系統(tǒng)實際山就是假扮統(tǒng)計程序?？墒沁z憾的是，這類壓縮對于連續(xù)色調(diào)圖象的作用并不很好。這些程序的主要問題產(chǎn)生于這樣的一個事實：照片圖象的象素廣

5、泛地分布在整個范圍。如果將圖象中的彩色用頻率分布畫出，那么頻率分布圖中，沒有我們在統(tǒng)計壓縮的成功的情況下所看到的“尖峰”狀，實際上，如果延長這個分布圖，那么從類似于電視那樣的生活圖象源中得出的分布圖會趨于平展。這意味著，每個象素代碼彼此是大約相同的出現(xiàn)機會，決定不存在挖掘熵差的任何機會?；谧值涞膲嚎s程序的運行也有類似的問題，基于掃描照片的圖象決定沒有任何類型的數(shù)據(jù)特征以產(chǎn)生相同的短語的多次出現(xiàn)。例如，一個柵格化的圖象，類似房子墻邊的垂直部分，在圖片的許多連續(xù)的行中可能可以給出相似的字符串。但不幸的是，由于真實世界是變化多端的，每行中的相同

6、的性能將彼此地略有不同，對于20個象素的一個字符串，其中的一兩個象素會因掃描而彼此出現(xiàn)一步長的變化，雖然這些不同點小到人眼不能探測或?qū)θ搜鄄黄鹱饔?，但他們畢竟妨礙了基于字典壓縮的工作，對于這類壓縮方法來說，字符串必須嚴格匹配，由于小的變化，而使匹配的字符串長度趨于很小，這就限制了壓縮的效率。2.有損壓縮類似于音頻數(shù)據(jù)，圖形圖象也同樣有一個比常規(guī)計算機數(shù)據(jù)文件優(yōu)越的地方：在壓縮/擴展的循環(huán)中，他們可以被略微改動，而不會影響用戶的立即質(zhì)量。如果仔細修改，那么各處象素的精確灰度可以完全不被注意地進行小的改變。由于計算機柵的圖形圖象通常來自對真實世

7、界源的掃描，所有他們通常表達一個已經(jīng)不完美的照片的表達或是不完美的其他打印接著的表達。沒有改變圖象基本性能的有損壓縮程序應該是可行的。假設圖形圖象的有損壓縮是可能的，那么它是如何實現(xiàn)的呢？研究人員最初試驗了用于語音信號的同樣的技術(shù)，如差分編碼和自適應編碼，雖然這些技術(shù)對圖象有幫助，但并沒有達到所希望的那么好，原因之一是音頻數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)根本不同。用常規(guī)格式采樣的音頻數(shù)據(jù)是趨于反復的，聲音，包括講話，是由每次幾秒的重復的正弦波組成的。雖然計算機上DAC的輸入流可能由許多不同的頻率疊加在一起而成，但是正弦波通常產(chǎn)生反復的波形。音頻反復的本性自然

8、使他利于壓縮，線性預言編碼和自適應差分脈沖編碼調(diào)制等技術(shù)就利于了這一點，因此將音頻數(shù)據(jù)流壓縮了50％到95％。但開始研究圖形壓縮時，人們也試圖用相似的技術(shù)壓縮數(shù)字化的圖象，取得了