多媒体技术与应用
论文题目：图像压缩编码班 级：姓 名：学 号：
2010-12-09
摘要：
多媒体信息中视频、音频的数据量非常大，数据的传输、提高处理速度和节约存储空间成为多媒体的重点课题。因此数据压缩成了多媒体技术的关键技术之一。 图象和视频通常在计算机中表示后会占用非常大的空间，而出于节省硬盘空间的考虑，往往要进行压缩。同时，传输过程中，为了节省珍贵的带宽资源和节省时间，也迫切要求压缩。压缩之后，传输过程中的误码率也会相应地减少
关键字：图像、压缩、编码
正文：
1、图像压缩编码技术概述
图像的数据量非常大。为了有效地传输和存储图像，有必要压缩图像的数据量。随着现代通信技术的发展，要求传输的图像信息的种类和数据量愈来愈大。若不对此进行数据压缩，便难以推广应用。 图像数据可以进行压缩有几方面的原因。首先，原始图像数据是高度相关的，存在很大的冗余。数据冗余造成比特数浪费，消除这些冗余可以节约码字，也就是达到了数据压缩的目的。大多数图像内相邻像素之间有较大的相关性，这称为空间冗余。序列图像前后帧内相邻之间有较大的相关性，这称为时间冗余。其次，若用相同码长来表示不同出现概率的符号也会造成比特数的浪费，这种浪费称为符号编码冗余。如果采用可变长编码技术，对出现概率高的符号用短码字表示，对出现概率低的符号用长码字表示，这样就可大大消除符号编码冗余。再次，有些图像信息（如色度信息、高频信息）在通常的视感觉过程中与另外一些信息相比来说不那么重要，这些信息可以认为是心里视觉冗余，去除这些信息并不会明显地降低人眼所感受到的图像质量，因此在压缩的过程中可以去除这些人眼不敏感的信息，从而实现数据压缩。
在满足一定保真度的要求下，对图像数据的进行变换、编码和压缩,去除多余数据减少表示数字图像时需要的数据量，以便于图像的存储和传输。即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。图像压缩编码可分为两类:一类压缩是可逆的 ,即从压缩后的数据可以完全恢复原来的图像 ,信息没有损失 ,称为无损压缩编码;另一类压缩是不可逆的 ,即从压缩后的数据无法完全恢复原来的图像 ,信息有一定损失 ,称为有损压缩编码。
2、常用图像压缩编码算法简介
图像压缩编码技术从不同的角度出发，有不同的分类方法。根据压缩过程有无信息损失，可分为有损编码和无损编码。根据压缩原理进行划分，可以分为预测编码、变换编码、统计编码等。
有损编码：有损编码又称为不可逆编码，是指对图像进行有损压缩，致使解码重新构造的图像与原始图像存在一定的失真，即丢失了了部分信息。由于允许一定的失真，这类方法能够达到较高的压缩比。有损压缩多用于数字电视、静止图像通信等领域
无损编码：无损压缩又称可逆编码，是指解压后的还原图像与原始图像完全相同，没有任何信息的损失。这类方法能够获得较高的图像质量，但所能达到的压缩比不高，常用于工业检测、医学图像、存档图像等领域的图像压缩中。
预测编码：预测编码是利用图像信号在局部空间和时间范围内的高度相关性，以已经传出的近邻像素值作为参考，预测当前像素值，然后量化、编码预测误差。预测编码广泛应用于运动图像、视频编码如数字电视、视频电话中。
变换编码：变换编码是将空域中描述的图像数据经过某种正交变换（如离散傅里叶变换DFT、离散余弦变换DCT、离散小波变换DWT等）转换到另一个变换域（频率域）中进行描述，变换后的结果是一批变换系数，然后对这些变换系数进行编码处理，从而达到压缩图像数据的目的。
统计编码：统计编码也称为熵编码，它是一类根据信息熵原理进行的信息保持型变字长编码。编码时对出现概率高的事件（被编码的符号）用短码表示，对出现概率低的事件用长码表示。在目前图像编码国际标准中，常见的熵编码方法有哈夫曼（Huffman）编码和算术编码。
3、本文实现的图像压缩编码介绍
本文运用DCT变换编码算法进行图像。
说明：以上给出的是单个彩色分量的编码、解码过程，对于彩色图像，可将多个分量分别处理 编码步骤： DCT变换
JPEG采用8X8像素的二维DCT变换，在编码器输入端把原始图像顺序分割成8X8的子块。如原始图像的采样精度为P位，是无符号整数，则将[0,2P-1]转换为[-2P-1,2P-1]的有符号整数，作为CT的输入。
解码时，经DCT逆变换后得到8X8的图像数据块，在将[-2P-1,2P-1]变回[0,2P-1]，获得重构的图像
原始图像数据块经过DCT变换后，输出64个DCT变换系数，形成一个8X8矩阵，其中包含一个代表直流分量的DC系数（矩阵的左上角，代表此块的彩色分量的平均值）和63个代表交流分量的AC系数（代表该块的彩色分量的起伏变化的剧烈程度）
DCT逆变换通过这64个DCT变换系数重建这8X8图像，由于计算过程中的精度损失和量化，不可能完全恢复原始图像——有损压缩 量化：
为达到压缩数据的目的，对DCT变换系数F(u,v)进行量化处理。量化是造成图像质量下降的最主要原因。利用人的视觉特性，经过大量实验，获得了一下的量化表Q(u,v)。量化公式为
FQ(u,v)=Integer ( Round(F(u,v)/Q(u,v)) DCT系数的编码：
DCT变化系数经过量化后，直流分量DC数值比大，而且相邻的两个8X8块的DC系数有很强的相关性，变化不大， 因此采用DPCM对相邻两块的DC的差值Delta进行编码
Delta＝DCi－DCi-1
DCT变换系数经过量化之后，有大量AC会变成0，采用游程编码进一步进行数据压缩。为增加编码效率，采用“Z”字形的次序来进行游程编码，可以增加连续0的个数。
4、程序实现过程中所遇压缩编码到的问题，及其解决方法
在程序实现过程中，遇到了一系列的压缩编码问题。发现在解压中出现大量异常，调试后发现输出字节中出现大量负数，分析知是读取文件字节类型时转换到整数时出错，将读到的char型强制转化为int时出错，故将其先转化为无符号char后再转为int后问题得到解决。遇到很多解压缩串码的问题，调试发现在压缩/解压缩多处有误，改正后程序运行正确。 遇到程序解码时程序卡死情况，分析出出错位置后得到解决。 遇到解压文件提前结束情况，分析得遇到1A结束，查询知：1A就是EOF。打开文件的时候指定为二进制方式后问题得到解决。
5、总结：
1、程序设计难点：
本程序的难点在于字典算法的实现及生成文件规则的制定。 2、程序设计中的不足：
本程序功能上实现了对文件的压缩，但是在物理、及时间复杂性上还有待优化。同时，还需将其进一步使用在网络通信上。 3、训练体会：
这次训练我最大的收获有两个：
其一、设计软件前一定要将核心的算法用伪代码写出来，这样会极大的避免一些在程序调试过程中的麻烦，可以省不少时间。
其二、调试软件时，遇到程序跑死情况，可以使用对程序分段标记来查找问题出处。此外，多写信息记录点也是一个良好的习惯。