圖像編碼與壓縮

⑴ 圖像壓縮編碼的方法有哪些

最簡單的就是用電腦里自帶的畫圖工具，在需壓縮的圖片上點右鍵→打開方式→畫圖，打開後直接選擇「文件」里的保存（若不想直接替換原圖片，就點「另存為」），一般可壓縮1/2的。
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⑵ 圖像壓縮編碼方法有哪幾類

總的來說可以分為：有損編碼、無損編碼或者分為變換編碼、統計編碼。
有損編碼
有損編碼又稱為不可逆編碼，是指對圖像進行有損壓縮，致使解碼重新構造的圖像與原始圖像存在一定的失真，即丟失了了部分信息。由於允許一定的失真，這類方法能夠達到較高的壓縮比。有損壓縮多用於數字電視、靜止圖像通信等領域。
無損編碼
無損壓縮又稱可逆編碼，是指解壓後的還原圖像與原始圖像完全相同，沒有任何信息的損失。這類方法能夠獲得較高的圖像質量，但所能達到的壓縮比不高，常用於工業檢測、醫學圖像、存檔圖像等領域的圖像壓縮中[15]。
預測編碼
預測編碼是利用圖像信號在局部空間和時間范圍內的高度相關性，以已經傳出的近鄰像素值作為參考，預測當前像素值，然後量化、編碼預測誤差。預測編碼廣泛應用於運動圖像、視頻編碼如數字電視、視頻電話中[ ]。
變換編碼
變換編碼是將空域中描述的圖像數據經過某種正交變換（如離散傅里葉變換DFT、離散餘弦變換DCT、離散小波變換DWT等）轉換到另一個變換域（頻率域）中進行描述，變換後的結果是一批變換系數，然後對這些變換系數進行編碼處理，從而達到壓縮圖像數據的目的。
統計編碼
統計編碼也稱為熵編碼，它是一類根據信息熵原理進行的信息保持型變字長編碼。編碼時對出現概率高的事件（被編碼的符號）用短碼表示，對出現概率低的事件用長碼表示。在目前圖像編碼國際標准中，常見的熵編碼方法有哈夫曼（Huffman）編碼和算術編碼。

⑶ 有哪些常用的圖片處理方法

1、圖像變換：

由於圖像陣列比較大，如果直接在空間域中進行圖像處理，這樣涉及的計算量會比較大。因此，我們一般採用各種圖像變換的方法，如沃爾什變換、傅立葉變換、離散餘弦變換等一些間接處理技術，將空間域的處理轉變為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理(如傅立葉變換可在頻域中進行數字濾波處理)。

2、圖像編碼壓縮：

圖像編碼壓縮技術能夠減少描述圖像的數據量，從而可以節省圖像傳輸、處理時間和減少所佔用的存儲器容量。圖像編碼壓縮能夠在不失真的基礎上獲得，同時也可以在允許的失真條件下開始。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。

3、圖像增強和復原：

圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除雜訊，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯;如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響。圖像復原要求對圖像降質的原因有一定的了解，一般講應根據降質過程建立“降質模型”，再採用某種濾波方法，恢復或重建原來的圖像。

4、圖像分割：

圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。圖像分割是將圖像中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法，但還沒有一種普遍適用於各種圖像的有效方法。

⑷ 圖像壓縮是圖像編碼嗎

是的，所謂圖像編碼就是在滿足一定質量的條件下，用比較少比特數表示圖像或圖像中包含信息的技術。從這個定義中就可以看出，編碼就是為了壓縮。

⑸ MPEG是數字存儲() 圖像壓縮編碼和伴音編碼標准。

動態。

MPEG是活動圖象專家組的簡稱。MPEG成立於1988年1月，是致力於研究，開發數字壓縮標准，以保證活動圖象質量的前提下，壓縮傳輸碼率的組織。

其中音像資料庫訪問這一類應用包括檢索，處理，表示和音頻，視頻數據的存儲。通過各種各樣的無線和有線傳輸媒介，可以對一個通用資料庫進行本地（如從固態存儲器）或遠程訪問。

(5)圖像編碼與壓縮擴展閱讀：

注意事項：

數據壓縮可分成兩類，一類是無損壓縮，另一類是有損壓縮。無損壓縮利用數據的統計冗餘進行壓縮，可以保證在數據壓縮和還原過程中，圖像信息沒有損失或失真，圖像還原（解壓縮）時，可完全恢復，即重建後的圖像與原始圖像完全相同。

某些圖像往往有許多顏色相同的圖塊，在這些圖塊中，許多連續的掃描行都具有同一種顏色，或者同一掃描行上許多連續的像素都具有相同的顏色值。

在這些情況下就不需要存儲每一個像素的顏色值，而僅僅存儲一個像素以及具有相同顏色的像素數目，這種編碼稱為行程編碼，具有同一顏色的連續像素的數目稱為行程長度，其壓縮率的大小取決於圖像本身。

⑹ 手機如何將圖片壓縮打包發送

首先我們打開【文件管理】進入主頁面，在主頁面選擇底部的【手機存儲】。

打開【手機存儲】之後點擊左下角的【新建文件夾】並隨意命名，這里命名為【範例】。

返回點擊【相冊】文件夾里的任意兩張照片，當做需要進行壓縮的範例照片，選中後點擊左下方【復制】。

然後回到剛剛創建的【範例】文件夾點擊左下方的【粘貼】即可成功粘貼進來。

返迴文件夾頁面，點擊右上角【選擇】勾選【範例】文件夾，點擊右下角【更多】。

在【更多】頁面選擇【壓縮文件】並直接名稱保持【範例】直接點擊【開始壓縮】即可成功壓縮成包。

去除多餘數據·以數學的觀點來看，這一過程實際上就是將二維像素陣列變換為一個在統計上無關聯的數據集合。

圖像壓縮是指以較少的比特有損或無損地表示原來的像素矩陣的技術，也稱圖像編碼。

1.圖像壓縮的概念。

減少表示數字圖像時需要的數據量。

2.圖像壓縮的基本原理。

圖像數據之所以能被壓縮，就是因為數據中存在著冗餘。圖像數據的冗餘主要表現為：圖像中相鄰像素間的相關性引起的空間冗餘；圖像序列中不同幀之間存在相關性引起的時間冗餘；不同彩色平面或頻譜帶的相關性引起的頻譜冗餘。

數據壓縮的目的就是通過去除這些數據冗餘來減少表示數據所需的比特數。由於圖像數據量的龐大,在存儲、傳輸、處理時非常困難,因此圖像數據的壓縮就顯得非常重要。

信息時代帶來了「信息爆炸」，使數據量大增，因此，無論傳輸或存儲都需要對數據進行有效的壓縮。在遙感技術中，各種航天探測器採用壓縮編碼技術，將獲取的巨大信息送回地面。

⑺ 圖像壓縮原理

1、為什麼要對圖像數據進行壓縮？其壓縮原理是什麼？
答：（1）數字圖像如果不進行壓縮，數據量是比較大的，例如一幅解析度為1024×768的靜態真彩色圖像，其數據量為1024×768×24=2.25（MB）。這無疑對圖像的存儲、處理、傳送帶來很大的困難。事實上，在圖像像素之間，無論在行方向還是列方向，都存在一定的相關性。也就是說，在一般圖像中都存在很大的相關性，即冗餘度。靜態圖像數據的冗餘包括：空間冗餘、時間冗餘、結構冗餘、知識冗餘和視覺冗餘、圖像區域的相同性冗餘、紋理的統計冗餘等。圖像壓縮編碼技術就是利用圖像數據固有的冗餘性和相乾性，將一個大的圖像數據文件轉換為較小的同性質的文件。
（2）其壓縮原理: 空間冗餘、時間冗餘、結構冗餘、和視覺冗餘。
2、圖像壓縮編碼的目的是什麼？目前有哪些編碼方法？
答：（1）視頻經過數字化處理後易於加密、抗干擾能力強、可再生中繼等諸多優點，但是由於數字化的視頻數據量十分巨大，不利於傳輸和存儲。若不經壓縮，數字視頻傳輸所需的高傳輸率和數字視頻存儲所需的巨大容量，將成為推廣數字電視視頻通信的最大障礙，這就是進行視頻壓縮編碼的目的。
（2）目前主要是預測編碼，變換編碼，和統計編碼三種編碼方法。
3、某信號源共有7個符號，概率分別為0.2,0.18,0.1,0.15,0.07,0.05,0.25,試進行霍夫曼編碼，並解釋是否進行了壓縮，壓縮比為多少？

0000 0001 000 00 111 110 10
0.05 0.07 0.1 0.2 0.18 0.15 0.25
0.05×4＋0.07×4＋0.1×3＋0.2×2＋0.18×3＋0.15×3＋0.25×2=2.67

⑻ 什麼是圖像壓縮

去除多餘數據·以數學的觀點來看，這一過程實際上就是將二維像素陣列變換為一個在統計上無關聯的數據集合
圖像壓縮是指以較少的比特有損或無損地表示原來的像素矩陣的技術，也稱圖像編碼·
圖像壓縮原理
1.圖像壓縮的概念
減少表示數字圖像時需要的數據量
2.圖像壓縮的基本原理
圖像數據之所以能被壓縮，就是因為數據中存在著冗餘。圖像數據的冗餘主要表現為：圖像中相鄰像素間的相關性引起的空間冗餘；圖像序列中不同幀之間存在相關性引起的時間冗餘；不同彩色平面或頻譜帶的相關性引起的頻譜冗餘。數據壓縮的目的就是通過去除這些數據冗餘來減少表示數據所需的比特數。由於圖像數據量的龐大,在存儲、傳輸、處理時非常困難,因此圖像數據的壓縮就顯得非常重要。
信息時代帶來了「信息爆炸」，使數據量大增，因此，無論傳輸或存儲都需要對數據進行有效的壓縮。在遙感技術中，各種航天探測器採用壓縮編碼技術，將獲取的巨大信息送回地面。
圖像壓縮是數據壓縮技術在數字圖像上的應用，它的目的是減少圖像數據中的冗餘信息從而用更加高效的格式存儲和傳輸數據。
3。圖像壓縮基本方法
圖像壓縮可以是有損數據壓縮也可以是無損數據壓縮。對於如繪制的技術圖、圖表或者漫畫優先使用無損壓縮，這是因為有損壓縮方法，尤其是在低的位速條件下將會帶來壓縮失真。如醫療圖像或者用於存檔的掃描圖像等這些有價值的內容的壓縮也盡量選擇無損壓縮方法。有損方法非常適合於自然的圖像，例如一些應用中圖像的微小損失是可以接受的（有時是無法感知的），這樣就可以大幅度地減小位速。
無損圖像壓縮方法有：
行程長度編碼
熵編碼法
如 LZW 這樣的自適應字典演算法
有損壓縮方法有：
將色彩空間化減到圖像中常用的顏色。所選擇的顏色定義在壓縮圖像頭的調色板中，圖像中的每個像素都用調色板中顏色索引表示。這種方法可以與 抖動(en:dithering)一起使用以模糊顏色邊界。
色度抽樣，這利用了人眼對於亮度變化的敏感性遠大於顏色變化，這樣就可以將圖像中的顏色信息減少一半甚至更多。
變換編碼，這是最常用的方法。首先使用如離散餘弦變換（DCT）或者小波變換這樣的傅立葉相關變換，然後進行量化和用熵編碼法壓縮。
分形壓縮（en:Fractal compression）。
4.圖像壓縮的主要目標就是在給定位速（bit-rate）或者壓縮比下實現最好的圖像質量。但是，還有一些其它的圖像壓縮機制的重要特性：
可擴展編碼 (en:Scalability) 通常表示操作位流和文件產生的質量下降（沒有解壓縮和再壓縮）。可擴展編碼的其它一些叫法有 漸進編碼（en:progressive coding）或者嵌入式位流（en:embedded bitstreams）。盡管具有不同的特性，在無損編碼中也有可擴展編碼，它通常是使用粗糙到精細像素掃描的格式。尤其是在下載時預覽圖像（如瀏覽器中）或者提供不同的圖像質量訪問時（如在資料庫中）可擴展編碼非常有用 有幾種不同類型的可擴展性：
質量漸進（en:Quality progressive）或者層漸進（en:layer progressive）：位流漸進更新重建的圖像。
解析度漸進（en:Resolution progressive）：首先在低解析度編碼圖像，然後編碼與高解析度之間的差別。
成分漸進（en:Component progressive）：首先編碼灰度數據，然後編碼彩色數據。
感興趣區域編碼，圖像某些部分的編碼質量要高於其它部分，這種方法可以與可擴展編碼組合在一起（首先編碼這些部分，然後編碼其它部分）。
元數據信息，壓縮數據可以包含關於圖像的信息用來分類、查詢或者瀏覽圖像。這些信息可以包括顏色、紋理統計信息、小預覽圖像以及作者和版權信息。
5.圖像壓縮目前的標准
經典的視頻壓縮演算法已漸形成一系列的國際標准體系，如H.26x系列建議，H.320系列建議以及MPEG系列建議等。
6.圖像壓縮效果的評估
壓縮方法的質量經常使用峰值信噪比來衡量，峰值信噪比用來表示圖象有損壓縮帶來的雜訊。但是，觀察者的主觀判斷也認為是一個重要的、或許是最重要的衡量標准。
參考地址：http://ke..com/link?url=wA_-KC2p87os0VDnPr094ltZQRQzGMxv_

⑼ 數字圖像處理的主要方法

數字圖像處理的工具可分為三大類：

第一類包括各種正交變換和圖像濾波等方法，其共同點是將圖像變換到其它域（如頻域）中進行處理（如濾波）後，再變換到原來的空間（域）中。

第二類方法是直接在空間域中處理圖像，它包括各種統計方法、微分方法及其它數學方法。

第三類是數學形態學運算，它不同於常用的頻域和空域的方法，是建立在積分幾何和隨機集合論的基礎上的運算。

由於被處理圖像的數據量非常大且許多運算在本質上是並行的，所以圖像並行處理結構和圖像並行處理演算法也是圖像處理中的主要研究方向。

(9)圖像編碼與壓縮擴展閱讀

1、數字圖像處理包括內容：

圖像數字化；圖像變換；圖像增強；圖像恢復；圖像壓縮編碼；圖像分割；圖像分析與描述；圖像的識別分類。

2、數字圖像處理系統包括部分：

輸入（採集）；存儲；輸出（顯示）；通信；圖像處理與分析。

3、應用

圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因 此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。

主要應用於航天和航空、生物醫學工程、通信 工程、工業和工程、軍事公安、文化藝術、機器人視覺、視頻和多媒體系統、科學可視化、電子商務等方面。

⑽ 實現視頻圖像數據壓縮的主要理論依據是什麼

實現視頻圖像數據壓縮的主要理論依據是香農提出的資訊理論。

隨著計算機技術和網路通信技術的飛速發展，實時可視化通信、多媒體通信、網路電視、視頻監控等業務越來越受到大家的關注。這樣，圖像壓縮技術就成為急需解決的問題。

數字圖像需要大量數據來表示，因此必須對其進行數據壓縮，但在壓縮的過程中，也會對傳輸介質、傳輸方法和存儲介質等提出較高要求。常用的圖像數據壓縮方法主要有哈夫曼編碼、行程編碼、算術編碼、離散餘弦變換編碼以及混合編碼等。

(10)圖像編碼與壓縮擴展閱讀：

圖像壓縮是圖像存儲、處理和傳輸的基礎，它是用盡可能少的數據來進行圖像的存儲和傳輸。圖像數據是可以被壓縮的，支持這一理論的依據，允許圖像編碼有一定的失真；圖像數據的冗餘性。

大多數情況下，並不要求經壓縮後的圖像和原圖完全相同，而允許有少量失真，只要這些失真不被人眼察覺就可以接受。這給壓縮比的提高提供了有利的條件，可允許的失真愈多，可實現的壓縮效率就愈高。

因為圖像數據具有可壓縮性，有大量的所謂統計性質的多餘度，從而產生生理視覺上的多餘度，去掉這部分圖像數據並不影響視覺上的圖像質量，甚至去掉一些圖像細節對於實際圖像的質量也無致命的影響。