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1、分组无损图像压缩编码方法计算机工程与设计ComputerEngineeringandDesign2010,31(15)3447?多媒体技术?分组无损图像压缩编码方法高健,陈耀,刘旦(上海大学机电工程与自动化学院,上海200072)摘要:提出了一种分组无损图像压缩编码方法,该方法预先确定码字,码字由组号和组内码字表示两部分组成,每组中包含了2"个组内码字,组内码字长度不等.灰度级根据概率大小重新排序,与码字一一对应,得到新的编码表,由此达到图像压缩的目的.将此压缩编码方法与Huffman编码进行比较,比较结果表明,该方法在压缩比和编
2、解码效率等方面都要优于Huffman编码.关键词:无损图像压缩;统计概率;分组;压缩比;编解码效率;霍夫曼编码中图法分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1000—7024(2010)15—3447—04PacketlosslessimagecompressioncodingmethodGA0Jian,CHENYao,LIUDan(SchoolofMechatronicEngineeringandAutomation,ShanghaiUniversity,Shanghai200072,China)Abstract:Apacke
3、tlosslessimagecompressioncodingmethodispresented.Thismethodpre—determinesthecodeword,whichiscorn—posedbythegroupnumberandthecodewordinthegroup,eachgroupcontainsthe2"codeword,sothelengthisdifferent,thenthegradationlevelsarerearrangedtocorrespondewiththecodewordaccordin
4、gtotheirprobability,atlastthenewcodetableisobtained,thustheimagecompressionisachieved.ThepaperfinallymakesacomparisonbetweenthiscompressioncodeandtheHuffmancode,thenewmethodistotallyoverwhelmingoverHuffmancodeintheaspectsofcompressionratio,codinganddecodingefficiencya
5、ndsoon.Keywords:losslessimagecompress;statisticalprobability;packet;compressionratio;codinganddecodingefficiency;HuffmancodingO引言图像压缩技术就是利用图像数据固有的冗余性和相关性,将一个大的数据文件转化成较小的同性质文件.根据压缩后的文件能否完全恢复原文件为标准,压缩编码技术可分为两类:无损压缩和有损压缩.有损压缩允许在编码过程中丢失一些无关紧要的信息,它不能够准确的恢复原始文件;而无损图像压缩,仅仅删除
6、数据中的冗余性,保留数据的有效信息,这样即减少了信息的数据量,又保证了图像的有效信息没有丢失,可以精确的恢复原始文件.本文基于信息熵的理论,提出了一种分组编码的方法,根据灰度级出现概率的大小分配长短不同的编码,从而达到压缩图像数据的目的.这种方法编解码效率高,图像压缩比较Huffman好.1信息熵理论与熵编码现在较常用的无损压缩编码有预测编码,变换编码和统计编码等,它们主要都是从信息论的角度出发,使用一种更接近于信号本质的表示方式替代原有的冗余表示.由信息论的有关知识可知,信息熵表示信源的平均信息量,那么一副图像的熵就表示了图像中
7、各个灰度级比特数的统计平均值.香农信息论认为:信源所含有的平均信息量(熵),就是进行无失真编码的理论极限,即信源熵是编码所需要的最少的比特.在不丢失信息量的前提下使编码的平均码长接近于信源熵的编码技术就是熵编码,它一般是通过变长编码来达到这个目的,即根据图像灰度级出现的概率来分配不同长度的码,由此可知熵编码方法建立在图像的统计特性基础上,对于概率分布不同的信源,其熵编码的效率也不同,概率分布集中时压缩效率较高,反之则较低.Huffman编码就是这样一种编码技术,它完全按照灰度级出现的概率大小,概率大的分配短码,概率小的分配长码,来
8、构造新的编码表示方法,从而对图像进行无损压缩.Huffman编码的压缩效率较高,但是它的编解码效率却不高.由于对不同的图像Huffman编码都不一样,每次进行编码压缩时,都要先对图像进行概率统计,然后根据概率大小确定每个灰度级的码字,同时为了确保解
