我要投搞

标签云

收藏小站

爱尚经典语录、名言、句子、散文、日志、唯美图片

当前位置:六合开奖 > 多分辨率分析 >

数字图像的无损压缩是指

归档日期:08-04       文本归类:多分辨率分析      文章编辑:爱尚语录

  因为无损压缩用于要求重构的信号与原始信号完全一致的场合。也就是说数据经过压缩后信息不受损失,还能完全恢复到压缩前的原样。它和有损数据压缩相对。这种压缩通常压缩比小于有损数据压缩的压缩比。

  一个很常见的例子是磁盘文件的压缩。根据目前的技术水平,无损压缩算法一般可以把普通文件的数据压缩到原来的1/2~1/4。一些常用的无损压缩算法有霍夫曼(Huffman)算法和LZW(Lenpel-Ziv & Welch)压缩算法。

  1、有损压缩是利用了人类对图像或声波中的某些频率成分不敏感的特性,允许压缩过程中损失一定的信息。

  虽然不能完全恢复原始数据,但是所损失的部分对理解原始图像的影响缩小,却换来了大得多的压缩比,即指使用压缩后的数据进行重构,重构后的数据与原来的数据有所不同,但不影响人对原始资料表达的信息造成误解。有损压缩适用于重构信号不一定非要和原始信号完全相同的场合。

  图像和声音的压缩(因为其中包含的数据往往多于我们的视觉系统和听党系统所能接收的信息,丢掉一些数据而不至于对声音或者图像所表达的意思产生误解但可大大提高压缩比)。有损压缩广泛应用于语音,图像和视频数据的压缩。

  2、无损压缩格式则是利用数据的统计冗余进行压缩,可完全恢复原始数据而不引起任何失真,但压缩率是受到数据统计冗余度的理论限制,一般为2:1到5:1。

  这类方法广泛用于文本数据,程序和特殊应用场合的图像数据(如指纹图像,医学图像等)的压缩。即指使用压缩后的数据进行重构(或者叫做还原,解压缩),重构后的数据与原来的数据完全相同;无损压缩用于要求重构的信号与原始信号完全致的场合。

  C,错。“不失真”多指视觉不失真,其实像素值可能有很小变化,肉眼看不出来,也称为“不失真”,但显然已经“有损”

  展开全部去除多余数据·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

  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。

  将色彩空间化减到图像中常用的颜色。所选择的颜色定义在压缩图像头的调色板中,图像中的每个像素都用调色板中颜色索引表示。这种方法可以与 抖动(en:dithering)一起使用以模糊颜色边界。

  色度抽样,这利用了人眼对于亮度变化的敏感性远大于颜色变化,这样就可以将图像中的颜色信息减少一半甚至更多。

  变换编码,这是最常用的方法。首先使用如离散余弦变换(DCT)或者小波变换这样的傅立叶相关变换,然后进行量化和用熵编码法压缩。

  4.图像压缩的主要目标就是在给定位速(bit-rate)或者压缩比下实现最好的图像质量。但是,还有一些其它的图像压缩机制的重要特性:

  可扩展编码 (en:Scalability) 通常表示操作位流和文件产生的质量下降(没有解压缩和再压缩)。可扩展编码的其它一些叫法有 渐进编码(en:progressive coding)或者嵌入式位流(en:embedded bitstreams)。尽管具有不同的特性,在无损编码中也有可扩展编码,它通常是使用粗糙到精细像素扫描的格式。尤其是在下载时预览图像(如浏览器中)或者提供不同的图像质量访问时(如在数据库中)可扩展编码非常有用 有几种不同类型的可扩展性:

  分辨率渐进(en:Resolution progressive):首先在低分辨率编码图像,然后编码与高分辨率之间的差别。

  成分渐进(en:Component progressive):首先编码灰度数据,然后编码彩色数据。

  感兴趣区域编码,图像某些部分的编码质量要高于其它部分,这种方法可以与可扩展编码组合在一起(首先编码这些部分,然后编码其它部分)。

  元数据信息,压缩数据可以包含关于图像的信息用来分类、查询或者浏览图像。这些信息可以包括颜色、纹理统计信息、小预览图像以及作者和版权信息。

  经典的视频压缩算法已渐形成一系列的国际标准体系,如H.26x系列建议,H.320系列建议以及MPEG系列建议等。

本文链接:http://ecolivinginc.net/duofenbianlvfenxi/1332.html