论文总字数：18070字

摘 要

互联网技术在当今得到了的广泛使用，信息的传输量与日俱增，图像信息以其直观、信息量大的特点而得到人们的亲睐，成为人类获取信息的重要来源。数据量巨大的图像信息需要传输和存储，理论上可以靠提高信道带宽与计算机的处理速度来解决这个问题，但这根本不能满足人们对图像信息传输和存储的需求，因此，需要使用图像压缩编码技术来满足人们的需求。图像压缩编码技术在医学、计算机图像处理、无线通信等方面有着广泛的应用。

本文从基本理论开始介绍，首先对图像压缩的基本理论进行了详细的阐述，循序渐进地介绍了从图像压缩的基础理论到通过编码来实现压缩的相关内容。对四种图像编码的方法做了重点研究，这四种方法分别是：霍夫曼编码、无损预测编码、正交变换编码和小波变换编码，霍夫曼编码与无损预测编码属于无损编码，正交变换编码和小波变换编码属于有损编码。本文研究了各种方法的基本原理和具体实现过程，通过实验验证了各种方法，最后通过比较各种方法得出实用性结论。

关键词：图像压缩；霍夫曼编码；无损预测编码；正交变换编码；小波变换编码

A Comparative Study of Image Compression Methods

Abstract

The Internet technology has been widely used in today"s.The amount of information transmitted grow with each passing day.The image information with its intuitive, informative features are familiar to people, has become an important source for human to obtain information. Huge amount of image data need to transmit and store, theoretically,we can raise the processing speed of channel bandwidth and computer to solve this problem, but it cannot meet people’s needs of image information transmission and storage,therefore, we need to use image compression coding technology to meet the needs of the people.Image compression technology is widely used in medicine, computer image processing, wireless communication etc.

This paper firstly introduces the basic theory, firstly, the basic theory of image compression in detail, from the gradual introduction of the basic theory of image compression to the relevant content through coding to achieve compression.Four methods of image coding are discussed in this paper, the four methods are: Huffman coding, lossless predictive coding, orthogonal transform coding and wavelet transform coding, Huffman coding and lossless predictive coding is lossless coding, orthogonal transform coding and wavelet transform coding is lossy coding.In this paper,we will research on the basic principles of various methods and the realization process,prove various methods through experimental, finally draw practical conclusions through comparing various methods.

Keywords: Image Compression; Huffman Coding; Lossless Predictive Coding; Orthogonal Transform Coding; Wavelet Transform Coding

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 本文研究的背景意义 1

1.2 图像压缩的发展与研究现状 1

1.3 本文研究的内容 2

第二章 基于无损编码的图像压缩 3

2.1 霍夫曼编码 3

2.1.1 霍夫曼编码的基本原理 3

2.1.2 霍夫曼编码的特点 4

2.1.3 图像的霍夫曼编译码系统 4

2.2 无损预测编码 4

第三章 基于有损编码的图像压缩 7

3.1 正交变换编码 7

3.1.1 正交变换编码的基本原理 7

3.1.2 正交变换编码的系统结构 7

3.1.3 变换方案的选取 8

3.2 小波变换编码 9

3.2.1 小波变换编码的基本原理 9

3.2.2 小波的选择与分解层数的选择 10

第四章 各种方法的实验结果与比较分析 12

4.1 图像压缩的评价方法 12

4.2 霍夫曼编码的实验结果 12

4.3 无损预测编码的实验结果 14

4.4 正交变换编码的实验结果 15

4.5 小波变换编码的实验结果 19

4.6 各种方法之间的比较研究 20

4.6.1 两种无损压缩方法的比较 20

4.6.2 两种有损压缩方法的比较 20

第五章 结束语 21

参考文献(References) 23

第一章 绪论

1.1 本文研究的背景意义

在信息技术日益发展的今天，在通信系统和计算机系统中，图像信息是一种重要的处理对象。图像通过数字形式传输，特点是成本低、质量好、可靠性高，所以图像很适合在网络中传输，单个图像信息在网络中传输十分迅速，然而实际中大量的的图像数据给网络传输带来困难，如果不对图像数据进行压缩处理，网络对图像数据的传输效率将十分有限，所以必须对图像进行压缩编码。

图像编码和压缩的基本思想是按照一定的规则对图像进行变换和组合，那么就可以用尽可能少的代码来表示尽可能多的图像信息。之所以能够进行压缩编码，是因为一般图像数据中含有一些冗余，大量的冗余信息存在于图像的数据文件中，因为数据之间有相关性而且人眼独特的视觉特性，所以图像中存在冗余，这就为压缩提供了可能。从信息处理的角度看，压缩就是去除信息中的冗余，减少承载信息的数据量^[1]。

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