數字圖像壓縮技術的應用與研究

周　晶

數字圖像壓縮技術的應用與研究

周晶

（黑龍江省科學院自動化研究所，哈爾濱 150090）

冗余度壓縮法和熵壓縮法是數字圖像壓縮的常用方法，已經被廣泛運用到日常生活中。數字圖像的工作原理是把圖片轉換成計算機當中的數字，常用算法有形狀自適應離散小波變換法、Egger方法、形狀自適應DCT（SA-DCT）算法等。經計算最終確定，小波變化圖像壓縮技術的仿真應用研究效果最好，可以進行推廣。

數字圖像：壓縮技術；應用

1　數字圖像壓縮技術的基礎理論

1.1冗余度壓縮法

數據冗余度是指數據在傳送的過程中，為了能夠提高其衰減或是抗干擾能力而增加的一些代碼長度，通常也叫作富裕度。對數字圖像進行壓縮，是為了方便傳輸，提高傳送與接收的速度，因此，在收到文件的時候，也必須對文件進行解碼。利用冗余度壓縮法進行解碼的時候，計算機會自動依據相應的法則，想要再次看到原圖像，就需要把壓縮的根據之前的資料，對原圖像進行重現，把原圖像的具體數據插入圖像中，進而實現原圖像的再現。這個過程中，對于圖像是毫無損傷的，使用者能夠根據法則將這些圖像完全復原，因此，這種算法也稱之為無損壓縮或者無失真壓縮［1］。

1.2熵壓縮法

這種方法與冗余度壓縮法相比，其恢復之后的圖像圖質會比較差。因為這種方法是在損失掉一部分圖像信息的基礎上，實現平均碼長的方法，因此，恢復之后圖像與原圖像不能夠完全相符也是必然的。

2　數字圖像壓縮技術的算法分析

2.1標準

國際相關部門已經對數字圖像壓縮技術規定了統一的國際標準，執行這一標準的工作人員在標準之上還增添了更嚴格的要求，因為在多媒體技術之下做檢驗，會出現一些技術上的紕漏，因此，只能對標準更加嚴格要求。聯合國又出臺了另一個圖片標準JPEG2000，這種技術的應用，給廣播、通信以及計算機產業結構等領域帶來了前所未有的改變，未來的發展會更加廣闊。

2.2算法分析

2.2.1形狀自適應離散小波變換

形狀自適應離散小波變換又可以稱作SA-DWT編碼，是由科學家Li等人經過長期實驗得出的結果，SA-DWT編碼獨特的特點使這一技術在壓縮技術方面也得到了廣泛的應用。這一技術不需要經過與方程式一樣復雜的算法，通過較為簡便的計算方法就可以完成復雜的編碼程序，因此受到了廣大技術研究人員的青睞［2］。

2.2.2Egger方法

Egger方法的取名來自于一位科學家，他與其他科學家一同提出了這一方法適用于所有小波的變換形式的理論，并進行了實驗。在相反的方向也進行了相同方法的運用，得出的結論是相同的。這一方式的運行過程主要應用了小波在傳播過程中的不可隨意性，因此，這一方式也有自己的缺點，由于小波的高頻率，可能會引起其他高頻波與小波合并，導致反方向的波在運動過程中分解出現問題。

2.2.3形狀自適應DCT（SA-DCT）算法

SA-DCT編碼中的DCT是一種變化方式，這種變換方式可以將任何一種圖像進行隨意的變換。這種變換方式的缺點是在運行過程中，它的像素必須要和邊框重合，所以矩形外部的一些圖像在這個過程中就有可能丟失，也就失去了圖像的真實性。

3　小波變化圖像壓縮技術的仿真應用研究

表1　不同算法的壓縮效果對比Compare the effect of different conpression algorithms in Table 1

圖1　小波分解方程式Figure 1 wavelet decomposition equation

圖2　小波分解示意圖Figure 2 Schettetic diagram of wavelet decomposition

3.1數字圖像的小波分解

小波分解的過程可以用數學的方程式表示出來，根據方程式中所得出的結果，可以判定某一特定時段的小波的特點，可以在適合的空間對小波進行相應的運用。用方程將小波分解過程表示出來，即f（t）∈L2（R），Ψ（t）是基本小波。在小波變換時，通常使用的是八帶分解的方法，其中，HLn表示了水平方向的高頻、垂直方向的低頻成分，LHn表示的是水平方向的低頻、垂直方向的高頻成分，而子帶HHn則表示了水平和垂直方向的高頻成分。具體的分解過程如圖2所示。

3.2仿真環境

仿真環境指的是為了得出更準確有效的壓縮方法而進行大量實驗后，得出的格式更為標準的圖像壓縮技術，仿真環境的效果可以直接影響仿真結果。

3.3仿真結果

支持向量機的懲罰參數C=100，核參數σ2，預置錯誤率范圍ε=0.05，3種圖像的壓縮結果如圖3所示，本研究圖像壓縮方法可以得到很好的壓縮效果。

3.4與其他圖像壓縮方法結果比較

表1中顯示的是與小波變換和神經網絡進行對比的結果圖，壓縮比相同的情況下，任何圖像在使用這個方法進行壓縮后，圖像的保障度都會比較高，質量與之前相比也得到了大幅度的提高，足以證明這樣的壓縮方法在仿真方面的高超技能。表中顯示的結果也表明：可以在進行圖像壓縮技術的同時，將小波變換和支持向量機結合使用，這樣更能夠針對比例較大的壓縮工作，不僅能夠獲得更清晰的結果，還能夠增強壓縮性能［3］。

4　結語

數字圖像的壓縮處理技術是一種專業性比較強，原理及操作過程都相對復雜的技術。數字圖像壓縮技術在未來的發展潛力是無法估量的，在計算機時代，數字圖像占據了很大的市場，數字圖像的國際標準也會在國際上得到科學的提升。

［1］ 張少迪，孫宏海.遠距離激光光斑位置高精度測量方法［J］.中國激光，2012，（05）：23-25.

［2］ 楊曉，楊學友，葉聲華.低碼率下任意形狀感興趣區域編碼［J］.光學精密工程，2012，（02）：77-79.

［3］ 楊多星，劉蘊紅.基于概率補償的無哈夫曼樹變長壓縮編碼［J］.微電子學與計算機，2011，（09）：88-90

Application and research of digital image compression technology

ZHOUJing
（Institute ofAutomation，HeilongjiangAcademyofSciences，Harbin 150090，China）

Redundancy compression method and the entropy compression method are widely used in image compression，digital，and have been widely used in daily life.The working principle of the digital image is the image into the computer digits，and common used algorithm is shape adaptive discrete wavelet transform method，Egger method，and shape adaptive DCT（SA-DCT）algorithm.Through the final calculation，the best simulation application studyon effect ofwavelet transformimage compression technologycan be extended.

Digital image；Compression technology；Application

圖3　輸入及解壓圖像Figure 3 input and decompressed image

TP391.41

A

1674-8646（2015）04-0038-02

2015-01-14

周晶（1987-），女（滿族），黑龍江虎林人，學士，助理工程師，主要從事計算機網絡方向的研究。