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圖像壓縮演算法c

發布時間: 2022-08-10 15:46:28

Ⅰ 簡述JPEG壓縮演算法

首先你需要了解幾個概念,有損壓縮,量化,行程編碼。
對一副圖片來說,bitmap就是原始格式,沒經過任何壓縮的。
量化就是把所有0-255的像素值進行歸類,然後分成盡量少的積累,這要存儲量就小很多了,對於JEPG來說量化是有損壓縮的起源。
最後就是對所有的已經歸類過的點進行行程編碼,然後就壓縮完了

Ⅱ jpeg2000圖像壓縮演算法有沒有現成的C語言庫函數

有現成的庫.
http://www.openjpeg.org/index.php?menu=download

Ⅲ C語言實現把一個JPG圖片分解為兩個圖片,急!!謝謝

麻煩。。無聊。。
先找著jpg文件頭格式。。
C打開文件。。找到數據部分。。
新建文件。。寫入。。保存。。
綜上所述:無聊+麻煩。

Ⅳ 怎麼壓縮圖片的大小

用這個在線圖片壓縮工具,想把圖片文件的大小減到多少都行,比如你直接設置一下壓縮數值到600kb,馬上瞬間就能把圖片的文件大小壓縮到600kb搞定,你設定壓縮到多少kb,他壓縮完輸出的圖片就是多少kb,方便得很。在線智能壓縮圖片大小,圖片壓縮體積

在線圖片智能壓縮使用步驟:

一、首先點擊加號添加需要壓縮的圖片。目前已知支持對jpg、png等多種常見的圖片格式進行壓縮,如果上傳圖片並壓縮成功,則代表支持該圖片格式。
二、可以自行修改圖片需要被壓縮到的最大寬高尺寸,默認為圖片原始的寬高尺寸,且寬高比例是自動鎖定的。
三、必須設置圖片被壓縮後,期望輸出的圖片文件的最大佔用空間。(必填項)
四、選擇圖片生成的演算法。默認為混合優先演算法,絕大多數情況下使用默認演算法即可。
五、壓縮的設定值不能小於1Kb,但圖片壓縮的最終效果可以小於1Kb。

butterpig

Ⅳ 數據圖像處理CPSNR是什麼

基於對Bayer格式圖像特性的研究,提出一種Bayer格式圖像的准無損壓縮演算法,本演算法分為顏色空間轉換、低通濾波處理、圖像壓縮、解壓縮和重構五個步驟。運用CPSNR方法對本演算法的性能進行評價,實驗結果表明,這種演算法濾波單元、重構單元結構簡單,而且恢復後的圖像效果較好,這非常有利與傳輸高質量的圖像和視頻畫面。

Ⅵ jpeg圖片壓縮的原理(談談怎麼個壓縮法怎麼個有損法)

JPEG壓縮過程

JPEG壓縮分四個步驟實現:
1.顏色模式轉換及采樣;
2.DCT變換;
3.量化;
4.編碼。
二.
1.顏色模式轉換及采樣 RGB色彩系統是我們最常用的表示顏色的方式。JPEG採用的是YCbCr色彩系統。想要用JPEG基本壓縮法處理全彩色圖像,得先把RGB顏色模式圖像數據,轉換為YCbCr顏色模式的數據。Y代表亮度,Cb和Cr則代表色度、飽和度。通過下列計算公式可完成數據轉換。 Y=0.2990R+0.5870G+0.1140B Cb=-0.1687R-0.3313G+0.5000B+128 Cr=0.5000R-0.4187G-0.0813B+128 人類的眼晴對低頻的數據比對高頻的數據具有更高的敏感度,事實上,人類的眼睛對亮度的改變也比對色彩的改變要敏感得多,也就是說Y成份的數據是比較重要的。既然Cb成份和Cr成份的數據比較相對不重要,就可以只取部分數據來處理。以增加壓縮的比例。JPEG通常有兩種采樣方式:YUV411和YUV422,它們所代表的意義是Y、Cb和Cr三個成份的數據取樣比例。
2.DCT變換 DCT變換的全稱是離散餘弦變換(Discrete Cosine Transform),是指將一組光強數據轉換成頻率數據,以便得知強度變化的情形。若對高頻的數據做些修飾,再轉回原來形式的數據時,顯然與原始數據有些差異,但是人類的眼睛卻是不容易辨認出來。 壓縮時,將原始圖像數據分成8*8數據單元矩陣,例如亮度值的第一個矩陣內容如下:
JPEG將整個亮度矩陣與色度Cb矩陣,飽和度Cr矩陣,視為一個基本單元稱作MCU。每個MCU所包含的矩陣數量不得超過10個。例如,行和列采樣的比例皆為4:2:2,則每個MCU將包含四個亮度矩陣,一個色度矩陣及一個飽和度矩陣。 當圖像數據分成一個8*8矩陣後,還必須將每個數值減去128,然後一一代入DCT變換公式中,即可達到DCT變換的目的。圖像數據值必須減去128,是因為DCT轉換公式所接受的數字范圍是在-128到+127之間。 DCT變換公式:
x,y代表圖像數據矩陣內某個數值的坐標位置f(x,y)代表圖像數據矩陣內的數個數值u,v代表DCT變換後矩陣內某個數值的坐標位置F(u,v)代表DCT變換後矩陣內的某個數值 u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/1.414 u>0 或 v>0 c(u)c(v)=1 經過DCT變換後的矩陣數據自然數為頻率系數,這些系數以F(0,0)的值最大,稱為DC,其餘的63個頻率系數則多半是一些接近於0的正負浮點數,一概稱之為AC。
3、量化 圖像數據轉換為頻率系數後,還得接受一項量化程序,才能進入編碼階段。量化階段需要兩個8*8矩陣數據,一個是專門處理亮度的頻率系數,另一個則是針對色度的頻率系數,將頻率系數除以量化矩陣的值,取得與商數最近的整數,即完成量化。 當頻率系數經過量化後,將頻率系數由浮點數轉變為整數,這才便於執行最後的編碼。不過,經過量化階段後,所有數據只保留整數近似值,也就再度損失了一些數據內容,JPEG提供的量化表如下:

4、編碼 Huffman編碼無專利權問題,成為JPEG最常用的編碼方式,Huffman編碼通常是以完整的MCU來進行的。 編碼時,每個矩陣數據的DC值與63個AC值,將分別使用不同的Huffman編碼表,而亮度與色度也需要不同的Huffman編碼表,所以一共需要四個編碼表,才能順利地完成JPEG編碼工作。 DC編碼 DC是彩採用差值脈沖編碼調制的差值編碼法,也就是在同一個圖像分量中取得每個DC值與前一個DC值的差值來編碼。DC採用差值脈沖編碼的主要原因是由於在連續色調的圖像中,其差值多半比原值小,對差值進行編碼所需的位數,會比對原值進行編碼所需的位數少許多。例如差值為5,它的二進製表示值為101,如果差值為-5,則先改為正整數5,再將其二進制轉換成1的補數即可。所謂1的補數,就是將每個Bit若值為0,便改成1;Bit為1,則變成0。差值5應保留的位數為3,下表即列出差值所應保留的Bit數與差值內容的對照。
在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼碼值,例如亮度差值為5(101)的位數為3,則霍夫曼碼值應該是100,兩者連接在一起即為100101。下列兩份表格分別是亮度和色度DC差值的編碼表。根據這兩份表格內容,即可為DC差值加上霍夫曼碼值,完成DC的編碼工作。
AC編碼 AC編碼方式與DC略有不同,在AC編碼之前,首先得將63個AC值按Zig-zag排序,即按照下圖箭頭所指示的順序串聯起來。
63個AC值排列好的,將AC系數轉換成中間符號,中間符號表示為RRRR/SSSS,RRRR是指第非零的AC之前,其值為0的AC個數,SSSS是指AC值所需的位數,AC系數的范圍與SSSS的對應關系與DC差值Bits數與差值內容對照表相似。 如果連續為0的AC個數大於15,則用15/0來表示連續的16個0,15/0稱為ZRL(Zero Rum Length),而(0/0)稱為EOB(Enel of Block)用來表示其後所剩餘的AC系數皆等於0,以中間符號值作為索引值,從相應的AC編碼表中找出適當的霍夫曼碼值,再與AC值相連即可。 例如某一組亮度的中間符為5/3,AC值為4,首先以5/3為索引值,從亮度AC的Huffman編碼表中找到1111111110011110霍夫曼碼值,於是加上原來100(4)即是用來取[5,4]的Huffman編碼1111111110011110100,[5,4]表示AC值為4的前面有5個零。 由於亮度AC,色度AC霍夫曼編碼表比較長,在此省略去,有興趣者可參閱相關書籍。 實現上述四個步驟,即完成一幅圖像的JPEG壓縮。 參考資料[1] 林福宗 《圖像文件格式(上)——Windows 編程》,清華大學出版社, 1996年[2] 李振輝、李仁各編著,《探索圖像文件的奧秘》,清華大學出版社,1996年[3] 黎洪松、成實譯《JPEG靜止數據壓縮標准》,學苑出版社,1996年

希望有點幫助
參考資料:http://www.daima.com.cn/Info/94/Info31445/

Ⅶ 我想用C編程把一張BMP格式的圖片轉換成jpg格式的,就是圖像處理中的壓縮,但是我不會,求教

我沒做過轉化jpg的,jpg應該是最復雜的了
我覺得首先得知道這兩種文件個格式,文件頭結構體那部分,然後就是jpg的壓縮演算法
這個英文的 維基網路應該查的到, 數字圖像處理漢語資料相對少一些

Ⅷ 現今的圖像壓縮演算法有哪些急...

淺談圖像壓縮演算法

余科亮

本文僅討論靜止圖像的壓縮基本演算法,圖像壓縮的目的在於以較少的數據來
表示圖像以節約存儲費用,或者傳輸時間和費用。
JPEG壓縮演算法可以用失真的壓縮方式來處理圖像,但失真的程度卻是肉眼所
無法辯認的。這也就是為什麼JPEG會有如此滿意的壓縮比例的原因。
下面主要討論,JPEG基本壓縮法。
一.JPEG壓縮過程

JPEG壓縮分四個步驟實現:
1.顏色模式轉換及采樣;
2.DCT變換;
3.量化;
4.編碼。

二.1.顏色模式轉換及采樣

RGB色彩系統是我們最常用的表示顏色的方式。JPEG採用的是YCbCr色彩系統。
想要用JPEG基本壓縮法處理全彩色圖像,得先把RGB顏色模式圖像數據,轉換為
YCbCr顏色模式的數據。Y代表亮度,Cb和Cr則代表色度、飽和度。通過下列計算
公式可完成數據轉換。
Y=0.2990R+0.5870G+0.1140B
Cb=-0.1687R-0.3313G+0.5000B+128
Cr=0.5000R-0.4187G-0.0813B+128
人類的眼晴對低頻的數據比對高頻的數據具有更高的敏感度,事實上,人類
的眼睛對亮度的改變也比對色彩的改變要敏感得多,也就是說Y成份的數據是比較
重要的。既然Cb成份和Cr成份的數據比較相對不重要,就可以只取部分數據來處
理。以增加壓縮的比例。JPEG通常有兩種采樣方式:YUV411和YUV422,它們所代
表的意義是Y、Cb和Cr三個成份的數據取樣比例。

2.DCT變換

DCT變換的全稱是離散餘弦變換(Discrete Cosine Transform),是指將一組
光強數據轉換成頻率數據,以便得知強度變化的情形。若對高頻的數據做些修飾,
再轉回原來形式的數據時,顯然與原始數據有些差異,但是人類的眼睛卻是不容
易辨認出來。
壓縮時,將原始圖像數據分成8*8數據單元矩陣,例如亮度值的第一個矩陣內
容如下:

JPEG將整個亮度矩陣與色度Cb矩陣,飽和度Cr矩陣,視為一個基本單元稱作
MCU。每個MCU所包含的矩陣數量不得超過10個。例如,行和列采樣的比例皆為4:
2:2,則每個MCU將包含四個亮度矩陣,一個色度矩陣及一個飽和度矩陣。
當圖像數據分成一個8*8矩陣後,還必須將每個數值減去128,然後一一代入
DCT變換公式中,即可達到DCT變換的目的。圖像數據值必須減去128,是因為DCT
轉換公式所接受的數字范圍是在-128到+127之間。
DCT變換公式:

x,y代表圖像數據矩陣內某個數值的坐標位置
f(x,y)代表圖像數據矩陣內的數個數值
u,v代表DCT變換後矩陣內某個數值的坐標位置
F(u,v)代表DCT變換後矩陣內的某個數值
u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/1.414
u>0 或 v>0 c(u)c(v)=1
經過DCT變換後的矩陣數據自然數為頻率系數,這些系數以F(0,0)的值最
大,稱為DC,其餘的63個頻率系數則多半是一些接近於0的正負浮點數,一概稱
之為AC。
3、量化
圖像數據轉換為頻率系數後,還得接受一項量化程序,才能進入編碼階段。
量化階段需要兩個8*8矩陣數據,一個是專門處理亮度的頻率系數,另一個則是
針對色度的頻率系數,將頻率系數除以量化矩陣的值,取得與商數最近的整數,
即完成量化。
當頻率系數經過量化後,將頻率系數由浮點數轉變為整數,這才便於執行最
後的編碼。不過,經過量化階段後,所有數據只保留整數近似值,也就再度損失
了一些數據內容,JPEG提供的量化表如下:

4、編碼
Huffman編碼無專利權問題,成為JPEG最常用的編碼方式,Huffman編碼通常
是以完整的MCU來進行的。
編碼時,每個矩陣數據的DC值與63個AC值,將分別使用不同的Huffman編碼
表,而亮度與色度也需要不同的Huffman編碼表,所以一共需要四個編碼表,才
能順利地完成JPEG編碼工作。
DC編碼
DC是彩採用差值脈沖編碼調制的差值編碼法,也就是在同一個圖像分量中取
得每個DC值與前一個DC值的差值來編碼。DC採用差值脈沖編碼的主要原因是由於
在連續色調的圖像中,其差值多半比原值小,對差值進行編碼所需的位數,會比
對原值進行編碼所需的位數少許多。例如差值為5,它的二進製表示值為101,如
果差值為-5,則先改為正整數5,再將其二進制轉換成1的補數即可。所謂1的補
數,就是將每個Bit若值為0,便改成1;Bit為1,則變成0。差值5應保留的位數
為3,下表即列出差值所應保留的Bit數與差值內容的對照。

在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼碼值,例如亮度差值為5(101)的位
數為3,則霍夫曼碼值應該是100,兩者連接在一起即為100101。下列兩份表格分
別是亮度和色度DC差值的編碼表。根據這兩份表格內容,即可為DC差值加上霍夫
曼碼值,完成DC的編碼工作。

AC編碼
AC編碼方式與DC略有不同,在AC編碼之前,首先得將63個AC值按Zig-zag排
序,即按照下圖箭頭所指示的順序串聯起來。

63個AC值排列好的,將AC系數轉換成中間符號,中間符號表示為RRRR/SSSS,
RRRR是指第非零的AC之前,其值為0的AC個數,SSSS是指AC值所需的位數,AC系
數的范圍與SSSS的對應關系與DC差值Bits數與差值內容對照表相似。
如果連續為0的AC個數大於15,則用15/0來表示連續的16個0,15/0稱為ZRL
(Zero Rum Length),而(0/0)稱為EOB(Enel of Block)用來表示其後所
剩餘的AC系數皆等於0,以中間符號值作為索引值,從相應的AC編碼表中找出適
當的霍夫曼碼值,再與AC值相連即可。
例如某一組亮度的中間符為5/3,AC值為4,首先以5/3為索引值,從亮度AC
的Huffman編碼表中找到1111111110011110霍夫曼碼值,於是加上原來100(4)
即是用來取[5,4]的Huffman編碼1111111110011110100,[5,4]表示AC值為4的
前面有5個零。
由於亮度AC,色度AC霍夫曼編碼表比較長,在此省略去,有興趣者可參閱相
關書籍。
實現上述四個步驟,即完成一幅圖像的JPEG壓縮。

參考資料
[1] 林福宗 《圖像文件格式(上)——Windows 編程》,清華大學出版社,
1996年
[2] 李振輝、李仁各編著,《探索圖像文件的奧秘》,清華大學出版社,1996年
[3] 黎洪松、成實譯《JPEG靜止數據壓縮標准》,學苑出版社,1996年

Ⅸ 數字圖像的無損壓縮是指

答案是A,解壓後重建的圖像與原始圖像完全相同。

雖然不能完全恢復原始數據,但是所損失的部分對理解原始圖像的影響縮小,卻換來了大得多的壓縮比,即指使用壓縮後的數據進行重構,重構後的數據與原來的數據有所不同,但不影響人對原始資料表達的信息造成誤解。有損壓縮適用於重構信號不一定非要和原始信號完全相同的場合。

圖像和聲音的壓縮(因為其中包含的數據往往多於我們的視覺系統和聽黨系統所能接收的信息,丟掉一些數據而不至於對聲音或者圖像所表達的意思產生誤解但可大大提高壓縮比)。有損壓縮廣泛應用於語音,圖像和視頻數據的壓縮。

2、無損壓縮格式則是利用數據的統計冗餘進行壓縮,可完全恢復原始數據而不引起任何失真,但壓縮率是受到數據統計冗餘度的理論限制,一般為2:1到5:1。

這類方法廣泛用於文本數據,程序和特殊應用場合的圖像數據(如指紋圖像,醫學圖像等)的壓縮。即指使用壓縮後的數據進行重構(或者叫做還原,解壓縮),重構後的數據與原來的數據完全相同;無損壓縮用於要求重構的信號與原始信號完全致的場合。

Ⅹ 求JPEG格式的詳細介紹。以及JPEG圖像DC系數提取的C語言實現代碼

JPEG格式

JPEG也是常見的一種圖像格式,它由聯合照片專家組(Joint Photographic Experts Group)開發並以命名為%26quot;ISO 10918-1%26quot;,JPEG僅僅是一種俗稱而已。JPEG文件的擴展名為.jpg或.jpeg,其壓縮技術十分先進,它用有損壓縮方式去除冗餘的圖像和彩色數據,獲取得極高的壓縮率的同時能展現十分豐富生動的圖像,換句話說,就是可以用最少的磁碟空間得到較好的圖像質量。

同時JPEG還是一種很靈活的格式,具有調節圖像質量的功能,允許你用不同的壓縮比例對這種文件壓縮,比如我們最高可以把1.37MB的BMP點陣圖文件壓縮至20.3KB。當然我們完全可以在圖像質量和文件尺寸之間找到平衡點。

由於JPEG優異的品質和傑出的表現,它的應用也非常廣泛,特別是在網路和光碟讀物上,肯定都能找到它的影子。目前各類瀏覽器均支持JPEG這種圖像格式,因為JPEG格式的文件尺寸較小,下載速度快,使得Web頁有可能以較短的下載時間提供大量美觀的圖像,JPEG同時也就順理成章地成為網路上最受歡迎的圖像格式。

四、JPEG2000格式

JPEG 2000同樣是由JPEG 組織負責制定的,它有一個正式名稱叫做%26quot;ISO 15444%26quot;,與JPEG相比,它具備更高壓縮率以及更多新功能的新一代靜態影像壓縮技術。

JPEG2000 作為JPEG的升級版,其壓縮率比JPEG高約30%左右。與JPEG不同的是,JPEG2000 同時支持有損和無損壓縮,而 JPEG 只能支持有損壓縮。無損壓縮對保存一些重要圖片是十分有用的。JPEG2000的一個極其重要的特徵在於它能實現漸進傳輸,這一點與GIF的%26quot;漸顯%26quot;有異曲同工之妙,即先傳輸圖像的輪廓,然後逐步傳輸數據,不斷提高圖像質量,讓圖象由朦朧到清晰顯示,而不必是像現在的 JPEG 一樣,由上到下慢慢顯示。

此外,JPEG2000還支持所謂的%26quot;感興趣區域%26quot;特性,你可以任意指定影像上你感興趣區域的壓縮質量,還可以選擇指定的部份先解壓縮。 JPEG 2000 和 JPEG 相比優勢明顯,且向下兼容,因此取代傳統的JPEG格式指日可待。

JPEG2000可應用於傳統的JPEG市場,如掃描儀、數碼相機等,亦可應用於新興領域,如網路傳輸、無線通訊等等。
-------
JPEG(Joint Photographic Experts Group) 是一個由 ISO和IEC兩個組織機構聯合組成的一個專家組,負責制定靜態的數字圖像數據壓縮編碼標准,這個專家組開發的演算法稱為JPEG演算法,並且成為國際上通用的標准,因此又稱為JPEG標准。JPEG是一個適用范圍很廣的靜態圖像數據壓縮標准,既可用於灰度圖像又可用於彩色圖像。

JPEG專家組開發了兩種基本的壓縮演算法,一種是採用以離散餘弦變換(Discrete Cosine Transform,DCT)為基礎的有損壓縮演算法,另一種是採用以預測技術為基礎的無損壓縮演算法。使用有損壓縮演算法時,在壓縮比為25:1的情況下,壓縮後還原得到的圖像與原始圖像相比較,非圖像專家難於找出它們之間的區別,因此得到了廣泛的應用。例如,在V-CD和DVD-Video電視圖像壓縮技術中,就使用JPEG的有損壓縮演算法來取消空間方向上的冗餘數據。為了在保證圖像質量的前提下進一步提高壓縮比,近年來JPEG專家組正在制定JPEG 2000(簡稱JP 2000)標准,這個標准中將採用小波變換(wavelet)演算法。

JPEG壓縮是有損壓縮,它利用了人的視角系統的特性,使用量化和無損壓縮編碼相結合來去掉視角的冗餘信息和數據本身的冗餘信息。壓縮編碼大致分成三個步驟:

1.使用正向離散餘弦變換(forward discrete cosine transform,FDCT)把空間域表示的圖變換成頻率域表示的圖。

2.使用加權函數對DCT系數進行量化,這個加權函數對於人的視覺系統是最佳的。

3.使用霍夫曼可變字長編碼器對量化系數進行編碼。

解碼或者叫做解壓縮的過程與壓縮編碼過程正好相反。

JPEG演算法與彩色空間無關,因此「RGB到YUV變換」和「YUV到RGB變換」不包含在JPEG演算法中。JPEG演算法處理的彩色圖像是單獨的彩色分量圖像,因此它可以壓縮來自不同彩色空間的數據,如RGB, YCbCr和CMYK。

JPEG壓縮編碼演算法的主要計算步驟如下:

1.正向離散餘弦變換(FDCT)。

2.量化(quantization)。

3.Z字形編碼(zigzag scan)。

4.使用差分脈沖編碼調制(differential pulse code molation,DPCM)對直流系數(DC)進行編碼。

5.使用行程長度編碼(run-length encoding,RLE)對交流系數(AC)進行編碼。

6.熵編碼(entropy coding)。

2. 量化

量化是對經過FDCT變換後的頻率系數進行量化。量化的目的是減小非「0」系數的幅度以及增加「0」值系數的數目。量化是圖像質量下降的最主要原因。

對於有損壓縮演算法,JPEG演算法使用均勻量化器進行量化,量化步距是按照系數所在的位置和每種顏色分量的色調值來確定。因為人眼對亮度信號比對色差信號更敏感,因此使用了兩種量化表:亮度量化值和色差量化值。此外,由於人眼對低頻分量的圖像比對高頻分量的圖像更敏感,因此圖中的左上角的量化步距要比右下角的量化步距小。

3. Z字形編排

量化後的系數要重新編排,目的是為了增加連續的「0」系數的個數,就是「0」的遊程長度,方法是按照Z字形的式樣編排,如圖5-17所示。這樣就把一個8 ? 8的矩陣變成一個1 ? 64的矢量,頻率較低的系數放在矢量的頂部。

4. 直流系數的編碼

8 ? 8圖像塊經過DCT變換之後得到的DC直流系數有兩個特點,一是系數的數值比較大,二是相鄰8 ? 8圖像塊的DC系數值變化不大。根據這個特點,JPEG演算法使用了差分脈沖調制編碼(DPCM)技術,對相鄰圖像塊之間量化DC系數的差值(Delta)進行編碼,

Delta=DC(0, 0)k-DC(0, 0)k-1 ........ (5-5)

5. 交流系數的編碼

量化AC系數的特點是1 ? 64矢量中包含有許多「0」系數,並且許多「0」是連續的,因此使用非常簡單和直觀的遊程長度編碼(RLE)對它們進行編碼。

JPEG使用了1個位元組的高4位來表示連續「0」的個數,而使用它的低4位來表示編碼下一個非「0」系數所需要的位數,跟在它後面的是量化AC系數的數值。

6. 熵編碼

使用熵編碼還可以對DPCM編碼後的直流DC系數和RLE編碼後的交流AC系數作進一步的壓縮。

在JPEG有損壓縮演算法中,使用霍夫曼編碼器來減少熵。使用霍夫曼編碼器的理由是可以使用很簡單的查表(lookup table)方法進行編碼。壓縮數據符號時,霍夫曼編碼器對出現頻度比較高的符號分配比較短的代碼,而對出現頻度較低的符號分配比較長的代碼。這種可變長度的霍夫曼碼表可以事先進行定義。

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