數字影像技術中無損壓縮模式應用

孫莎莎

【摘 要】數字影像技術是一個比較廣意的概念，從攝像機的構成到如何攝像，之后的處理與制作等方面的內容均涉及的較為廣泛，因此需要相關工作人員花費更多的時間學習，繼而把握住相關程度。筆者將根據相關工作經驗，研究分析目前最常為使用的無損壓縮原理以及實現方法等，通過實踐研究結果表明，基于整數小波變換的無損壓縮方法是最好的壓縮比。

【關鍵詞】數字影像技術；無損壓縮；小波變換

隨著我國經濟的發展，高分辨率的圖像數字采集設備也比較多，此類的相關圖像也越來越多[1]。數字影像技術主要包括以下幾個方面的技術：（1）攝影技術；（2）教育優勢以及構成情況；（3）采集設備、技術；（4）藝術表現手法；（5）呈現與輸出技術等。鑒于當下各種信息的數據量越來越大，更好更快的傳輸數字數據成為當下對信息進行處理的主要考慮問題，數據壓縮是有效緩解這一問題重要的解決方案。主要技術出發點是因為數據都具備一定的冗余性，所謂數據壓縮即運用一定的計算方式將冗余量壓縮至最小，并控制數據的失真，從而對數據的傳輸和數據的儲存都能在效率上得以提升。對數據的壓縮有有損和無損壓縮兩種形式。有損壓縮主要用于語言，圖像和影視頻方面，是對壓縮后的數據進行再次的重新構建，隨經過重構的數據和原有數據不盡相同，但在表達原始數據的信息上影響不大，但壓縮的比率卻增加很多，目前常采用脈沖編碼調制以及插值和外推等計算手段。無損壓縮格式主要是利用數據的統計冗余進行壓縮，可完全恢復原始數據而不引起任何失真（需要注意的是壓縮率受到數據統計冗余度的理論限制，一般為2：1到5：1），無損壓縮方法可以被廣泛應用于文本數據、醫學圖像數據以及圖像數據中。目前來看，最常用的無損壓縮格式有PE、FLAC、TAK、WavPack等幾種，最常使用的壓縮方法有Shannon-Fano 編碼、Huffman 編碼，游程（Run-length）編碼LZW（Lempel-Ziv-Welch）編碼和算術編碼等。盡管現階段已有海量的存儲器以及高速的處理其速度，但是仍然對數據的存儲有一定的需求，因此研究出更理想的圖像壓縮方法能夠有效減少存儲空間，對其具有重要的意義[2]。

1 圖像壓縮

圖像在壓縮的過程中有以下2大類：（1）有損壓縮；（2）無損壓縮。從有損壓縮角度來看，主要利用分形以及多分辨率編碼，從無損壓縮角度來看，主要包括字典以及預測等方法[3]。目前來看，對圖像的處理有許多的方法，因此在應用效果方面較為理想。從信息論的角度來看，圖像是一個信源，是描述海量數據的綜合方式。圖像壓縮主要是將多余的不需要的信息進行處理。通過輸入圖像-變換器-熵編碼器-壓縮圖像等方式來進行相關處理，其中變換器主要值得是利用DPCM（整數差分脈碼調制）以及ritiwt（可逆整數小波變換）來有效減少圖像數據的相關性；熵編碼器（算術編碼器、LZ系列編碼器）主要利用1個模型來確定概率是個的編碼，繼而讓輸出的編碼能夠小于輸入流。

2 可逆變換算法

2.1 預測方法

預測方法主要是通過對每一個像素信息進行編碼和提取，繼而能夠消除部分多余而無用的消息，為了能夠有效實現預測的可逆性，因此需要對整個結果進行提取。其主要公式為：（1）en=X（n）-X（n）；（2）X（n）=en+X（n）.從上述公式來看，其中X（n）是預測器根據相關預測結果得到的數據，而預測器則主要是根據M個像素的線性組合生成的。利用預測編碼的相關優點進行計算能夠比較容易實現，但是，預測編碼也存在一定的劣勢，主要表現在某個像素之間與同一組像素之間產生較大的差異時會相應的擴大預測誤差，繼而在一定程度上影響到了預測結果。

2.2 可逆整數小波變換

可逆整數小波變換的方案在很大程度上提高了整數到整數的小波變換，繼而使得小波變換能夠有效應用于無損壓縮的領域當中，根據JPEG1844（靜止圖像標準）可以采用（5，4）整數小波變換來實現無損壓縮。可逆整數小波變換的方案能夠將小波變換的多分辨特性發揮得淋漓盡致，在一定程度上放棄了平移和升縮，此類方案既能夠分解相關信號，也能夠通過預測計算以及更新結算進行基本的提高[4]。

3 熵編碼計算方法

3.1 LZW編碼

LZW編碼是字典方法的一種，其最早是由LZ77以及LZ78發展而來[5]。LZW編碼的主要原理是利用字典把每個字符串編碼為1個標識，在此基礎上，找出重復出現的編碼字符，并且以標識來代替字符串，在最后達到壓縮的目的。總而言之，LZW編碼的基本原理是通過字符的讀取，一旦在字典中找到適合的匹配，自然也能夠用字典復制代替找到的字符，在完成此種工序后把字符加入到字典中讀出下一個相關的字符，并且直到循環結束才完成此項工作。

基本的編碼流程表現在以下幾個方面：

初始化的字典常常使用8位字符，置碼字CODE，搜索字S；

在編碼器內輸入下一個字符F，輸完之后則停止；

S=Sc，將字符c串接在S后；

搜索字符S，成功結束后則轉向；

輸出CODE，將Sc添加到字典中去；

S=CODE轉到編碼器內輸入下一個字符F，輸完之后則停止。

從上述具體步驟來看，字典質量的高低決定了壓縮效果的質量高低，簡而言之字典中的詞條越短則壓縮比就會越低，總而言之，加大字典的壓縮容量就能夠加大壓縮比但是字典的容量。從另外一個角度來看，字典中的容量會受到計算機內存的限制，而字典也存在被填滿的可能性，因此當字典不能再加入新的詞條之后，舊的字典則很難保證比較高的壓縮比。

3.2 HUFFMAN編碼

HUFFMAN編碼屬于統計壓縮方法（此方法采用的是變長編碼），長編碼是出現概率最小的符號，短編碼是出現概率最大的符號，繼而能夠使得其平均編碼實現壓縮。HUFFMAN編碼的主要流程體現在以下幾個方面：（1）統計灰度頻率；（2）建立灰度序列表W；（3）在W序列中選出最小的概率。

4 結束語

綜上所述，數字圖像技術應用無損壓縮模式中的可逆整數小波變換方法是最理想的。除此之外，由于每種方法都有其特點，所以應該根據圖像的具體特點來進行相關選擇，以期能夠達到最好的應用效果。

【參考文獻】

[1]路建方，王新賽，賀明等.基于ADV212芯片的紅外視頻無損壓縮研究[J].紅外，2013，34（1）：2001-2004，1000.

[2]王春潔，沈燕飛，盧毓海等.無損壓縮中基于塊的梯度預測模式[J].計算機工程，2013，16（6）：2900-2904，1211.

[3]周雨田，左芝勇，張天序等.基于空間-時間多預測模式的無損壓縮方法[J].計算機與數字工程，2015，11（8）：1481-1485.

[4]羅堅，趙蘇璇，姜勇強等.氣象格點資料的準無損壓縮方法[J].數據采集與處理，2011，26（3）：3200-3205，1244.

[5]劉雄恩，黃曉陽.一種離散色調圖像無損壓縮方法[J].廈門大學學報（自然科學版），2014，53（1）：3001-3005，1544.

[責任編輯：張濤]