- 图像压缩模型
- 图像数据中的冗余
三种数据冗余：编码冗余、像素冗余、视觉心理冗余
如果一个图像的灰度级编码，使用了多于实际需要的编码符号，就称该图像包含了编码冗余。
- 图像压缩中的信息论观点
字典压缩
- 有损压缩
.预测编码
图像信号的预测编码
一幅数字图像可以看成一个空间点阵，图像信号不仅在水平方向是相关的，在垂直方向也是相关的。根据已知样值与待预测样值间的位置关系，可以分为：
（1）一维预测（行内预测）：利用同一行上相邻的样值进行预测。
（2）二维预测（帧内预测）：利用同一行和前面几行的数据进行预测。
（3）三维预测（帧间预测）：利用相邻几帧（或不同波段）上的取样值进行预
变换编码
用一个可逆的、线性的变换（如傅立叶变换），把图像映射到变换空间，将图像像素集合转化为变换系数的集合
对系数集合进行量化和编码
对于大多数自然图像，重要系数的数量总是比较少的，因而可仅以较小的图像失真为代价，进行量化或完全抛弃
变换的选择
（1）可以选择的变换：
1）Karhunen-Loeve变换(KLT)
2）离散傅立叶变换（DFT）
3）离散余弦变换（DCT）
4）Walsh-Hadamard变换（WHT）
5）哈尔变换（HT）
（2）对变换的评价：
按信息封装能力排序：
KLT，DCT，DFT，WHT，HT
由于KLT的基图像是数据依赖的，每次都要重新
计算Huv。因而很少使用。DFT的块效应严重。常用
的是DCT，已被国际标准采纳。其优点有：
1）基本没有块效应
2）信息封装能力强，把最多的信息封装在最少的系数中
子图尺寸的选择
子图尺寸的选择有两个原则：
- 如果n是子图的维数，n应该是2的整数次方
- 为便于降低计算复杂度
- n一般选为8x8或16x16。由实践得到
- 随着n的增加，块效应相应减少
截取、量化和编码
解决变换系数的选取、量化与编码问题
截取和量化一般有两种方法：
区域编码（子带编码）
（1）找出具有最大方差的m个系数的位置，并同时确定系数的坐标u和v，对所有子图像，这m个系数的Y’(u,v)值是保留的，其他的Y值被抛弃。其中m是一个可选常数。
（2）所有子图像使用相同的编码模板，大部分的信息应该包含在最大方差的变换系数中。每一个DCT变换系数被认为是一个随机变量，该变量的分布可以在所有变换子图像的集合上进行计算。
门限编码（阈值编码、适应性编码）
小波变换图像压缩
按照图像特性，选择合适的小波基
对图像进行小波变换
确定一个门限值，使超过该门限值的所有系数所具有的能量总和大于某个界限（例：99.99%）
对超过门限值的系数进行编码
3.图像压缩标准
静止图像编码标准
连续帧图像编码标准
通过减少帧间图像数据冗余，来达到减少数据量、压缩连续帧图像体积的目的
一个特定画面上的像素量值：
1）可以根据同帧附近像素来加以预测，被称为：帧内编码技术
2）可以根据附近帧中的像素来加以预测，被称为：帧间编码技术
将连续帧图像序列，分为参考帧和预测帧，参考帧用静止图像压缩方法进行压缩，预测帧对帧差图像进行压缩。由于帧差图像的数据量大大小于参考帧的数据量，从而可以达到很高的压缩比
