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数据压缩技术概述

Watchstor.com  佚名丨2009-09-18 14:22 标签:机房 数据压缩 

本文从两方面介绍数据压缩技术,一是从数据压缩方法,二是从数据压缩编码。

1.根据解码后数据与原始数据是否完全一致进行分类,数据压缩方法一般划分为两类:

数据压缩技术之无损压缩:

解码图像与原始图像严格相同。压缩比大约在2:1~5:1之间。如Huffman编码、算术编码、行程长度编码等。

数据压缩技术之有损压缩:

还原图像与原始图像存在一定的误差,但视觉效果一般可以接受,压缩比可以从几倍到上百倍。
如PCM(脉冲编码调制)、预测编码、变换编码(主要是离散余弦变换方法)、插值和外推法(空域亚采样、时域亚采样、自适应)等等。新一代的数据压缩方法,如矢量量化和子带编码、基于模型的压缩。分形压缩和小波变换压缩等等。

2.根据数据压缩的原理进行划分,可以有以下几类:

数据压缩技术之预测编码

它是利用空间中相邻数据的相关性 , 利用过去和现在出现过的点的数据情况来预测未来点的数据。通常用的方法是差分脉冲编码调制 (DPCM) 和自适应差分脉冲编码调制 (ADPCM) 。

数据压缩技术之变换编码

该方法将图像光强矩阵 ( 时域信号 ) 变换到频域空间上进行处理。 在时域空间上具有强相关的信号 , 反映在频域上是某些特定的区域内能量常常被集中在一起 , 我们只需将主要注意力放在相对小的区域上 , 从而实现压缩。一般采用正交变换 , 如离散余弦变换 (DCT) 、离散傅立叶变换 (DFT) 、Walsh-Hadamard 变换 (WHT)和小波变换 (WT), 来实现压缩算法。

数据压缩技术之量化与向量量化编码

对模拟信号进行数字化时 , 要经历一个量化的过程。 为了使整体量化失真最小 , 就必须依照统计的概率分布设计最优的量化器。最优量化器一般是非线性的 , 已知最优量化器是 Max 量化器。我们对像元点进行量化时 , 除了每次仅量化一个点的做法外 , 也可以考虑一次量化多个点的做法 , 这种方法称为向量量化。例如我们每次量化相邻的两个点 , 将两个点用一个量化码字表示。向量量化的数据压缩能力实际上与预测方法相近。

数据压缩技术之统计编码(信息熵编码)

这是根据信息熵原理 , 让出现概率大的符号用短的码字表达 , 反之用长的码字表示。最常见的方法如 Huffman 编码、Shannon 编码以及算术编码。

数据压缩技术之子带 (subband) 编码

将图像数据变换到频域后 , 按频域分带 , 然后用不同的量化器进行量化 , 从而达到最优的组合。或者分步渐近编吗 , 在初始时 , 对某一频带的 信号进行解码 , 然后逐渐扩展到所有频带。随着解码数据的增加 , 解码图像也逐渐变得清晰。

数据压缩技术之模型编码

编码时首先将图像中的边界、轮廓、纹理等结构特征找出来 , 然后保存这些参数信息。解码时根据结构和参数信息进行合成 , 恢复原图像。具体方法有轮廓编码、域分割编码、分析合成编码、识别合成编码、基于知识的编码和分形编码等。

以上就是对数据压缩技术的概述,希望能给你带来帮助。

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