摘要
长期以来,人类获取到的信息其80%来源于图像媒体,15%来源于语音。所以,人们在自然界感受到的最主要的信息是视觉信息,这说明图像是人们生活中信息交流最为重要的载体,也是蕴含信息量最大的媒体。由于未经处理的图像信息量非常大,大力研究和开发图像压缩编码技术就非常重要。
图像之所以可以被压缩,其根本原因就在于图像数据具有较多的信息冗余。各个像素点之间不论在行的方向还是在列的方向上都具有很大的相关性,因而整个图像数据就具有相当大的冗余度,也就有相当的压缩潜力。再者,图像品质的评价取决于人眼,而人眼由于其视觉特性对图像的细微差别还是很难分辨的。因此图像数据还具有一定的视觉冗余,也就是说,在对图像数据进行压缩时,可以允许一定程度的失真。
本论文主要是通过哈弗曼编码、香农-费诺编码和行程编码三种方法对同一幅图像进行压缩,对所得到的图像压缩比进行比较,最后得出每种压缩方法的优缺点。本论文首先介绍了图像压缩编码技术的概念、分类、特点、发展方向及应用等基础知识,介绍了开发工具VC++的特点,较详细的说明了对位图图像进行处理的基础知识,然后分别对三种编码方法的原理和算法进行了分析,最后通过整体程序的运行结果得出结论。
关键词:图像压缩;哈夫曼编码;香农-费诺编码;行程编码
Abstract
For long term, 80% information the humanity gains originated from image media, and 15% from sound media. Therefore, main information through which people feel the nature is visual information. This illustrates that image is the most important communication carrier in lives and also is the biggest information media. Because image without processing obtains a great deal of information, it is extremely important to study and develop image compressing and coding technologies vigorously.
The basic reason that image can be compressed is that image data have information redundancy. Each pixel point has a big relevance with others, thus entire image data have a quite great redundance and also have a great compression potential. Furthermore, evaluation of an image quality is decided by the human eyes. However, the human eyes have their visual characteristics, so it is very difficult to distinguish the image fine or not. Therefore the image also has certain visual redundancy. In other words, some distortion may be accepted in compressing an image data.
My graduation project is mainly about Huffman Coding, Shannon - Fannon Coding, and Run Length Coding. I am applying these three methods to a same image, then giving advantages and disadvantages for each compression method by comparing compression ratio. This paper first introduces some elementary knowledge, such as concept, classification, characteristic, development direction and application of image processing, and introduces characteristic of the development tool VC++, and shows basic knowledge on operations to bitmap image in detail, and then analyses principles and the algorithms for three kinds of coding method, respectively. Finally some conclusions can be gotten through experiment results.
Key Words: Image Compression; Huffman Coding; Shannon-Fannon Coding; Run Length
Coding
目 录
第1章 绪论 1
1.1 图像压缩编码技术研究目的和意义 1
1.2 图像压缩编码技术发展现状 2
1.3 论文主要研究内容 3
1.4 论文框架组织结构 3
第2章 图像压缩编码技术基础及概念 4
2.1图像压缩和数据冗余 4
2.1.1 图像压缩的原理 4
2.1.2 数据冗余的分类 4
2.2 图像压缩编码技术主要方法 5
2.2.1 哈弗曼编码 5
2.2.2 方块编码 6
2.2.3行程编码 7
2.2.4 变换编码 8
2.2.5 位平面编码 9
2.3 Visual C++6.0介绍 9
2.3.1 Visual C++软件平台 10
2.3.2 VC++技术特性 10
2.3 数字图像基本概念 11
2.4 与设备无关的位图(DIB) 12
2.5 BMP位图文件结构 12
2.6 CDIB类库的建立 12
2.6.1 设计目标 12
2.6.2 构造CDIB类 13
2.7 本章小结 13
第3章 图像压缩技术编码的算法研究 14
3.1 哈弗曼编码 14
3.1.1 哈弗曼编码基本原理 14
3.1.2 哈弗曼编码步骤 14
3.1.3 哈弗曼编码特点 16
3.2 香农-费诺编码 16
3.2.1 香农-费诺编码基本原理 16
3.2.2 香农-费诺编码步骤 16
3.2.3 香农-费诺编码特点 17
3.3 行程编码 17
3.3.1 行程编码基本原理 18
3.3.2 行程编码步骤 18
3.3.3 行程编码特点 19
3.4 本章小结 19
第4章 图像压缩技术编码方法设计 20
4.1 哈弗曼编码 20
4.1.1 哈弗曼编码算法实现 20
4.1.2 视图类On Huffman coding()函数 25
4.2 香农-费诺编码 28
4.2.1 香农-费诺编码算法实现 28
4.2.2 视图类处理函数On Shannon Coding()函数 36
4.3 行程编码 38
4.3.1 行程编码算法实现 38
4.3.2 视图类处理函数OnRleCoding() 43
4.4 本章小结 45
第5章 图像压缩编码的实现 46
5.1 图像压缩编码结果 46
5.1.1 哈弗曼编码结果 46
5.1.2 香农-费诺编码结果 47
5.1.3 行程编码结果 47
5.2 本章小结 49
结论 50
参考文献 51
附录 53
攻读学位期间发表论文与研究成果清单 57
致谢 58
第1章 绪论
1.1 图像压缩编码技术研究目的和意义
随着现代通信技术、计算机技术、网络技术和信息处理技术的发展,图像信息的处理、存储和传输在社会生活中的作用越来越大,人们对接受图像信息的要求越来越迫切,图像通信将是通信事业发展中面临的最大挑战,也是未来通信领域的市场热点。如何将信息以更加简洁的方式表达,如何更加准确、快速的传输信息,是信息高速发展的时代摆在人们面前的热点问题。图像通常来源于自然景物,其原始的形态是连续变化的模拟量。模拟信号不易于存储和传输,而且在存储和传输的过程中易引入噪声,导致失真,所以一般将模拟信号进行采样和量化,进而以数字化的形式进行存储和传输。当图像以数字形式进行处理和传输时,就可以与计算机技术相结合,具有质量好、成本低、小型化和易实现等优点,因此,将图像进行数字化传输已成为当前图像通信领域的主要技术。
然而图像经过采样和量化转换成数字信号后,其数据量的巨大成为摆在眼前的非常棘手的问题。尽管随着科学技术的发展,海量存储技术以及数字通信系统的性能发展迅猛,但高清晰度数字图像数据量对数据存储的能力和数据传输带宽的需求仍然超出了现有技术的能力所及。为了使通信成为可能并尽可能地降低通信费用,对图像信号进行压缩编码是必需的。人们通过对图像数据进行大量统计和视觉感受的研究表明,图像的相邻像素之间、相邻行之间或者相邻帧之间都存在着很强的相关性,即图像信号存在着空间冗余、时间冗余、结构冗余、视觉冗余和知识冗余等冗余度,利用某种编码方法在一定程度上消除这些相关性
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