数字影像技术中无损压缩模式应用

来源:用户上传      作者: 孙莎莎

　　【摘 要】数字影像技术是一个比较广意的概念，从摄像机的构成到如何摄像，之后的处理与制作等方面的内容均涉及的较为广泛，因此需要相关工作人员花费更多的时间学习，继而把握住相关程度。笔者将根据相关工作经验，研究分析目前最常为使用的无损压缩原理以及实现方法等，通过实践研究结果表明，基于整数小波变换的无损压缩方法是最好的压缩比。
　　【关键词】数字影像技术；无损压缩；小波变换
　　随着我国经济的发展，高分辨率的图像数字采集设备也比较多，此类的相关图像也越来越多[1]。数字影像技术主要包括以下几个方面的技术：（1）摄影技术；（2）教育优势以及构成情况；（3）采集设备、技术；（4）艺术表现手法；（5）呈现与输出技术等。鉴于当下各种信息的数据量越来越大，更好更快的传输数字数据成为当下对信息进行处理的主要考虑问题，数据压缩是有效缓解这一问题重要的解决方案。主要技术出发点是因为数据都具备一定的冗余性，所谓数据压缩即运用一定的计算方式将冗余量压缩至最小，并控制数据的失真，从而对数据的传输和数据的储存都能在效率上得以提升。对数据的压缩有有损和无损压缩两种形式。有损压缩主要用于语言，图像和影视频方面，是对压缩后的数据进行再次的重新构建，随经过重构的数据和原有数据不尽相同，但在表达原始数据的信息上影响不大，但压缩的比率却增加很多，目前常采用脉冲编码调制以及插值和外推等计算手段。无损压缩格式主要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（需要注意的是压缩率受到数据统计冗余度的理论限制，一般为2：1到5：1），无损压缩方法可以被广泛应用于文本数据、医学图像数据以及图像数据中。目前来看，最常用的无损压缩格式有PE、FLAC、TAK、WavPack等几种，最常使用的压缩方法有Shannon-Fano 编码、Huffman 编码，游程（Run-length）编码LZW（Lempel-Ziv-Welch）编码和算术编码等。尽管现阶段已有海量的存储器以及高速的处理其速度，但是仍然对数据的存储有一定的需求，因此研究出更理想的图像压缩方法能够有效减少存储空间，对其具有重要的意义[2]。
　　1 图像压缩
　　图像在压缩的过程中有以下2大类：（1）有损压缩；（2）无损压缩。从有损压缩角度来看，主要利用分形以及多分辨率编码，从无损压缩角度来看，主要包括字典以及预测等方法[3]。目前来看，对图像的处理有许多的方法，因此在应用效果方面较为理想。从信息论的角度来看，图像是一个信源，是描述海量数据的综合方式。图像压缩主要是将多余的不需要的信息进行处理。通过输入图像-变换器-熵编码器-压缩图像等方式来进行相关处理，其中变换器主要值得是利用DPCM（整数差分脉码调制）以及ritiwt（可逆整数小波变换）来有效减少图像数据的相关性；熵编码器（算术编码器、LZ系列编码器）主要利用1个模型来确定概率是个的编码，继而让输出的编码能够小于输入流。
　　2 可逆变换算法
　　2.1 预测方法
　　预测方法主要是通过对每一个像素信息进行编码和提取，继而能够消除部分多余而无用的消息，为了能够有效实现预测的可逆性，因此需要对整个结果进行提取。其主要公式为：（1）en=X（n）-X’（n）；（2）X（n）=en+X’（n）.从上述公式来看，其中X’（n）是预测器根据相关预测结果得到的数据，而预测器则主要是根据M个像素的线性组合生成的。利用预测编码的相关优点进行计算能够比较容易实现，但是，预测编码也存在一定的劣势，主要表现在某个像素之间与同一组像素之间产生较大的差异时会相应的扩大预测误差，继而在一定程度上影响到了预测结果。
　　2.2 可逆整数小波变换
　　可逆整数小波变换的方案在很大程度上提高了整数到整数的小波变换，继而使得小波变换能够有效应用于无损压缩的领域当中，根据JPEG1844（静止图像标准）可以采用（5，4）整数小波变换来实现无损压缩。可逆整数小波变换的方案能够将小波变换的多分辨特性发挥得淋漓尽致，在一定程度上放弃了平移和升缩，此类方案既能够分解相关信号，也能够通过预测计算以及更新结算进行基本的提高[4]。
　　3 熵编码计算方法
　　3.1 LZW编码
　　LZW编码是字典方法的一种，其最早是由LZ77以及LZ78发展而来[5]。LZW编码的主要原理是利用字典把每个字符串编码为1个标识，在此基础上，找出重复出现的编码字符，并且以标识来代替字符串，在最后达到压缩的目的。总而言之，LZW编码的基本原理是通过字符的读取，一旦在字典中找到适合的匹配，自然也能够用字典复制代替找到的字符，在完成此种工序后把字符加入到字典中读出下一个相关的字符，并且直到循环结束才完成此项工作。
　　基本的编码流程表现在以下几个方面：
　　初始化的字典常常使用8位字符，置码字CODE，搜索字S；
　　在编码器内输入下一个字符F，输完之后则停止；
　　S=Sc，将字符c串接在S后；
　　搜索字符S，成功结束后则转向；
　　输出CODE，将Sc添加到字典中去；
　　S=CODE转到编码器内输入下一个字符F，输完之后则停止。
　　从上述具体步骤来看，字典质量的高低决定了压缩效果的质量高低，简而言之字典中的词条越短则压缩比就会越低，总而言之，加大字典的压缩容量就能够加大压缩比但是字典的容量。从另外一个角度来看，字典中的容量会受到计算机内存的限制，而字典也存在被填满的可能性，因此当字典不能再加入新的词条之后，旧的字典则很难保证比较高的压缩比。
　　3.2 HUFFMAN编码
　　HUFFMAN编码属于统计压缩方法（此方法采用的是变长编码），长编码是出现概率最小的符号，短编码是出现概率最大的符号，继而能够使得其平均编码实现压缩。HUFFMAN编码的主要流程体现在以下几个方面：（1）统计灰度频率；（2）建立灰度序列表W；（3）在W序列中选出最小的概率。
　　4 结束语
　　综上所述，数字图像技术应用无损压缩模式中的可逆整数小波变换方法是最理想的。除此之外，由于每种方法都有其特点，所以应该根据图像的具体特点来进行相关选择，以期能够达到最好的应用效果。
　　【参考文献】
　　[1]路建方，王新赛，贺明等.基于ADV212芯片的红外视频无损压缩研究[J].红外，2013，34（1）：2001-2004，1000.
　　[2]王春洁，沈燕飞，卢毓海等.无损压缩中基于块的梯度预测模式[J].计算机工程，2013，16（6）：2900-2904，1211.
　　[3]周雨田，左芝勇，张天序等.基于空间-时间多预测模式的无损压缩方法[J].计算机与数字工程，2015，11（8）：1481-1485.
　　[4]罗坚，赵苏璇，姜勇强等.气象格点资料的准无损压缩方法[J].数据采集与处理，2011，26（3）：3200-3205，1244.
　　[5]刘雄恩，黄晓阳.一种离散色调图像无损压缩方法[J].厦门大学学报（自然科学版），2014，53（1）：3001-3005，1544.
　　[责任编辑：张涛]
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