补充常用压缩编码方法

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1、常用压缩编码方法2009.03.16统计编码：属于无失真编码。根据信源符号出现概率的分布特性进行编码，让概率大的信源符号用短码字表示，让概率小的信源符号用长码字表示，从而去除数据之间的冗余而达到压缩的目的。预测编码：根据离散信号之间存在一定的相关性特点，利用前面的一个或多个信号对下一个信号进行预测，然后对实际值和预测值的差值进行编码。变换编码：属于有失真的编码。变换编码是将原始数据从初始空间或时间域进行数学变换，变换为更适合于压缩的抽象域。关键的是要寻找一个最佳变换，使信息中最重要的部分易于识别。变换本身是可逆的无损的，为了取得更好的效果，忽略了一些编码位数较长的系数而成为了

2、有损编码。变换域有一定的物理意义，其系数包含信号的某些成分，根据需要做删除，达到压缩目的。分析/合成编码：是基于某种模型的编码方法，这些模型可以是声道模型、语音模型、人体模型等。通过分析模型的具体特征，确定与之匹配的编码。其他编码方法常见的有：混合编码（HybridCoding）、矢量量化（VectorQuantize，VQ）、LZW算法等。人工神经元网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）算法、分形（Fractal）算法、小波（Wavelet）算法、基于对象（Object-Based）的算法、基于模型（Model-Based）的算法等。数据压缩的性能指

3、标衡量一种数据压缩技术的重要性能指标有压缩比、压缩速度、压缩质量和计算量。压缩比压缩比是指原始数据量和压缩后数据量的比值。例如，MPGE是一种包含音频和图像在内的压缩技术，利用MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4三个方案，对音频的感知编码中，MPEG-1方案的音频压缩比是1:4，MPEG-2方案的音频压缩比是1:6…1:8，MPEG-4方案的音频压缩比是1:10…1:12。但是MPEG对图像的压缩算法，所提供的压缩比可以高达200:1。利用JPEG也可以有多种图像的压缩比，甚至可以减小到原图像的百分之一（压缩比100:1）。压缩速度压缩速度指编码或解码的快慢程度。不同的应

4、用场合，对压缩速度要求是不同的。对于一个压缩系统而言，有对称压缩和非对称压缩之分。对称压缩，就是压缩和解压缩都需要实时进行的。例如：电视会议的图形传输。非对称压缩常常在解压缩方面要求是实时的，但压缩可以不是实时的。例如，多媒体CD-ROM的制作过程可以不是实时的，但解压缩必须是实时的，否则用户看到的就不是连续的图像。压缩质量压缩质量是指压缩以后对媒体的感知效果。有损压缩才可能影响人对媒体的感知效果。压缩质量的好坏与压缩算法、数据内容和压缩比有密切的关系。例如，使用JPEG编码时，当压缩比为20:1时，能看到图像稍微有点变化，当压缩比大于20:1时，一般图像质量开始变坏。统计编

5、码统计编码属于一种无失真的编码，具体实现的方法有多种，包括行程编码、LZW编码、Huffman编码、算术编码。统计编码又称熵编码。根据信息论的原理，我们可以找到最佳的压缩编码方法，数据压缩的理论极限是信息熵。也就是说，信息中可能存在着冗余信息，要去除信息的冗余部分，使编码后单位数据量等于其信息源的熵，就达到了压缩极限。信息论认为信源中存在的冗余度来自于信源本身的相关性和信源概率分布的不均匀性。熵编码要解决的问题，是如何利用信息熵理论减少数据在存储和传输中的冗余度,即要找到去除信源的相关性和概率分布的不均匀性的方法。预测编码常用的解除相关性的措施：预测和变换预测有可能完全解决序

6、列的相关性，但必须知道序列的概率统计特性变换只能解除矢量内部的相关性，它可以有许多变换方式以适应不同的信源。预测编码预测编码是一种有失真的编码，DPCM编码和ADPCM编码是两种较典型的预测编码，它们比较适用于声音和图像数据的压缩。预测编码预测编码是根据离散信号之间存在一定的相关性的特点，利用前面的一个或多个信号对下一个信号进行预测，然后对实际值和预测值的差值进行编码。预测编码根据预测器的设计分为线性预测和非线性预测。但为了预测的效率，大多采用线性预测。预测编码非常适用于声音和图像方面的压缩。对于声音来讲，预测的对象是声波的下一个幅度、下一个音色。对于图像而言，预测的对象是下

7、一个像点、下一条线或下一帧。声音和图像中通常都存在冗余的信号，而且在相邻的音色或相邻像点之间的相关性比较强，它们的差值比较小，这样任何音色或像点都可以通过已知样本值进行预测。对于连续的多帧图像，上下帧通常具有一些相同的部分内容，如背景和静止的物体，可以预计在一定的时间内将不会发生变化。主要对其差值进行编码，可以达到压缩的目的。预测编码时首先要存储的是当前内容，接着以把当前内容作为样板，预测下一个信号，将预测所得的不同内容进行存储或传输，如内容相同则是数据冗余，予以剔除。这样数据量将会大幅度减少，达到压缩