圖像壓縮編碼技術及無損壓縮的策略研究

甘赟 冉濤

摘要：數字圖像在當今社會人類溝通交流中起著重要的作用，它被廣泛地應用于各大領域中。而數字圖像中經常會出現數據重復，因此需要利用圖像壓縮編碼技術消除重復以減少圖像表達和傳送的位數（比特）。在壓縮編碼技術中，有一種在圖像編碼、傳送以及解碼過程中沒有絲毫損失的壓縮方式，稱為無損壓縮技術。該文首先對圖像壓縮技術的概念、系統組成以及分類做了簡要說明，然后針對常見的無損壓縮技術展開論述，最后提出無損壓縮技術的改進方向及措施，為無損壓縮技術的發展提供了一定的理論基礎。

關鍵詞：圖像壓縮編碼;數據重復;無損壓縮;技術

中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）22-0212-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

現如今，隨著通信網絡在人們生產生活中的地位日益提升，數字圖像信息對人們的影響也越來越高。未經壓縮的原圖像具有很大的信息量，在存儲和傳送時會占用較寬的信息通道，傳輸成本也較高，這給我們的日常工作和生活帶來一些不便，因此，我們需要相應的圖像壓縮技術在確保圖片質量的基礎上處理原圖像，以減少圖片的存儲大小及提高其傳送速率。在這樣的背景下，對圖像壓縮技術的研究與改進成了當代相關領域非常迫切且十分重要的課題。

同時，隨著社會生產力水平和人類生活水平的提高，人們對于圖像的要求不僅僅停留在信息的傳遞作用上，有些領域用到的圖像要求在壓縮的基礎上沒有絲毫的損失，而無損技術壓縮的圖像正好符合這一特點。隨著相關技術人員多年來圖像處理經驗的累積，目前已有多種圖像無損壓縮技術被廣泛應用于各類圖像處理中，相信隨著時間的推移，無損壓縮技術將會有更大的發展空間。

1 簡述圖像壓縮編碼技術

1.1概念及系統組成

（1）圖像壓縮編碼，亦稱圖像編碼。常見的數字圖像中會存在數據在系統中的重復。有以下三種重復的情況：一是編碼冗余，是指用同樣長度比特表示灰度而產生的編碼冗余，這是因為在編碼過程中沒有使每個像素都發揮其概率特性。二是像素間冗余（空間和時間冗余），是指各個像素之間的相關性或空間連貫性，且相關性越強產生的冗余越多。三是心理視覺冗余，指圖像中被人們視覺系統中所忽略的一些不敏感或與用途無關的信息。針對以上圖像數據的重復，圖像壓縮編碼就是在保證圖像質量的基礎上去除這些重復，對圖像進行壓縮，最后用盡可能少的比特來表達和傳輸圖片。

（2）圖像的壓縮處理有兩個步驟：首先是編碼，即將原始圖片通過編碼，減少圖片的存儲數據所需要的字節數量，再將壓縮過的圖片存儲并傳輸。其次是解碼，也就是將壓縮過的圖片進行解碼復原，但此時人類視覺上幾乎看不出圖片有任何差異。通過編碼后的圖片是經過信息通道傳送到解碼器進行圖像解碼。

1.2圖像壓縮分類

現今圖像編碼的技術手段多種多樣，根據不同的分類依據可以將圖像壓縮編碼技術分為不同的類型。例如：根據圖像數據編碼的效率以及圖像復原質量可以分為經典圖像編碼技術和現代圖像編碼技術;根據壓縮后的圖像相比原始圖像的恢復度可以將其分為可逆編碼（無損壓縮）及不可逆編碼（有損壓縮）。無損壓縮技術是指壓縮前后圖像沒有任何損失變化，與原始圖像完全沒有偏差，壓縮后的圖像數據可以完全恢復為原始圖像數據。但是，該方法具有低壓縮率的局限性。而有損壓縮技術解碼的圖像與原圖像并不完全相同，只是視覺上造成一種無差別的假象，其過程是不可逆的。該方法的壓縮率較前者提高了許多，但是卻存在一定的圖像失真問題。由于現代技術對圖像的質量等要求嚴格，無損壓縮技術又是一種可逆的、對圖像數據信息沒有任何損失的技術。盡管無損壓縮的壓縮率不高，但是在許多領域中迫切需要圖像的無損壓縮。例如，需要進一步處理圖像（從圖像中提取特殊信息等），重構壓縮或解壓縮、圖像成本高，或者不清楚圖像質量。近年來，在醫學圖像，遙感圖像，高精度圖像分析，歷史和藝術品領域等許多領域中需要用到高效、快速的無損壓縮方法。換言之，圖像無損壓縮技術已經引起了越來越多的關注。因此，本文主要針對無損壓縮技術進行探討。

2 無損壓縮編碼技術

圖像的無損壓縮編碼技術可大致分為兩大類：基于字典的壓縮技術和基于統計的壓縮技術。

2.1 基于字典的技術

基于字典的技術中心思想是利用一個符號代替一串有意義或無意義的字符，形成固定長度（12位-16位）的信源編碼，該信源編碼中的每個碼字代替了原圖像數據中的重復，最終達到壓縮的效果。

字典編碼可以根據其編碼、解碼過程中運用的字典是靜態不變的還是動態變化的分為靜態法和動態法兩類。靜態法的優點是操作簡單且壓縮效果良好，但是編碼前的準備工作較為繁雜，例如它需要實現將信息源符號進行各種排列組合，并通過分析將最有可能的組合列入字典。因此，它具有編碼效率低、可利用性交差的缺點。而動態法的優缺點恰與靜態法相反。

另外，字典編碼中有兩種常用的編碼方法：RLE編碼（或行程編碼、游程編碼）和LZW編碼。

2.1 IRLE編碼技術

行程編碼壓縮技術運用圖像壓縮中，是利用了圖像像素之間的空間連貫性和相關性造成的冗余進行壓縮。其算法相對簡單，是利用已知的重復字符串、重復字符串的長度及位置這三個信息，壓縮數據現在設A（被壓縮的數據字符）、B（A重復的次數）、C（A中沒有的字符或字符串）其編碼流程、解碼流程，只有重復次數大于3次時，才起到壓縮效果，因此，在進行RLE編碼之前，要先判斷A重復的次數。

另外，RLE編碼適用于背景顏色單一的圖像壓縮，在此類圖像中壓縮比較高，但對于其它類型的圖像壓縮效果不佳。

2.1.2LZW編碼

LZW編碼基于字典的編碼方式，但與RLE有所差異，它在壓縮編碼時會生成字符串表及相應代碼。在LZW壓縮編碼開始前，字典中僅有單個字符和對應編碼的字符串表，而到壓縮編碼開始后，讀取字符串并與表中字符串對應并輸出編碼，直到找不到對應的字符串為止，最后將能在表中找到的字符串以及不能在表中找到的字符串一起列入表中給以相應編碼。最后，字符串表將逐漸擴大，需要壓縮的字符串在表中出現的次數也增多了。用這樣的方式去除掉圖像數據中的重復信息。LZW編碼的優點是邏輯性較強、成本低、效率高，能夠達到很好的壓縮效果。

2.2 基于統計的方法

基于統計的圖像壓縮技術是使用簡短的代碼表示出現頻率高的字符，而用較長的代碼表示出現頻率較低的字符，從而壓縮圖片基于統計的圖像壓縮技術中壓縮效果較好的兩種技術是：Feno編碼技術和Huff'man編碼技術，其中哈夫曼編碼更適用于實際應用。

2.2.1 費諾編碼

費諾編碼的步驟為：第一，將信源符號按照它們出現的可能性大小順序排列。第二，根據概率值將安順序排列好的信源符號分為概率之和相等的兩個大組，再分別給兩個大組各分配一個二進制碼符號“0”和“1”。第三，將以上的兩個大組繼續分成規則相同的兩個組，同樣給兩個組分配二進制符號“0”和“1”。第四，如此循環往復，直到剩下只有一個信源符號的組別。第五，與信源符號相對應的碼字為Feno碼，Feno代碼考慮了信源符號的統計特性，因此，出現次數多的信源符號對應的代碼較長。顯然，Feno代碼是一種相當不錯的編碼方法。但是，短碼在該方法中并不能被充分利用。尤其是當信源符號較多或者某些符號的概率值相近或一致的情況下，可能會出現后一組的概率總和相差很遠的現象，造成了平均代碼加長，因此，費諾代碼不一定是最佳代碼。而且Feno代碼是即時生成的一系列代碼。

2.2.2 哈夫曼編碼

哈夫曼編碼需要完成哈夫曼表的構建，步驟如下：第一，統計信源符號的概率值，得到不同結果。第二，是將出現的信源符號按照概率大小順序排列。第三，將兩個最小的概率值相加得到一個新的概率值，最后將這個概率值視為新組合符號的概率，此時，信息符號的總量少了一個該過程要注意始終把概率值較大的信源符號放在表的最上面。第四，循環執行以上第二、第三的步驟，直至結果只剩兩個概率值且兩者相加和為1為止。第五，給上述剩下的兩個信源符號分別分配二進制符號“0”和“1”。第六，沿著前面步驟的反方向賦值。從最后兩個概率值開始，將碼字長度逐漸分配給符號。每個步驟都有兩個分支，并使用相同的規則為每個分支分配一個二進制代碼。

哈夫曼編碼技術應用于壓縮圖像數據時，其壓縮效果和壓縮效率針對不同的圖像是有差異的。當每個信源符號出現的概率差別較大時，編碼效率較高。而當各符號出現的概率相等時，哈夫曼編碼就相當于等長編碼，編碼效率較低。采用哈夫曼編碼技術對原圖像實行直接編碼時，該算法能很好地恢復圖像質量。但由于該算法對原圖像數據進行壓縮時，使用不同長度的編碼，且并沒有處理圖像各個像素間的冗余，從而使壓縮效率低，因此為了達到更高的壓縮比，與其他方法的結合使用是非常有必要的。

3 無損壓縮技術的改進

3.1 基于字典的壓縮編碼技術改進

（1）RIE編碼改進。RLE是一種簡單的壓縮算法，具有快速高效的特點。但是該方法對于重復出現的字符或字符串壓縮效果不明顯，甚至有時還占用更大的存儲空間。因此，對該壓縮編碼技術的改進，需要針對數據膨脹問題進行分析探討，使其適用于任何圖像，提升壓縮效果。

（2）LZW編碼的改進。該算法雖然可以對重復的字符和字符串進行編碼、速率和效果顯著，但是算法過程較為復雜，因此，該技術的改進應該優化編碼過程，使其簡易化，增加其通用性。

3.2 基于統計的壓縮編碼技術改進

哈夫曼編碼技術的改進。哈夫曼編碼技術無論是編碼過程還是解碼過程都可以用簡單的查哈夫曼表的方式實現，但由上面介紹的該技術的編碼步驟可知，該方法計算量龐大。因此，在采用變長編碼方式時，可以根據實際情況選擇一些計算量較小的編碼方式。

4 小結

總而言之，圖像壓縮編碼技術已越來越多地用于圖像處理中，并且作為一種非常重要的技術，其無損耗壓縮技術已廣泛用于各種壓縮方案中。由于每種無損壓縮技術都有其自己的應用范圍，而且壓縮率受到無失真要求的限制，因此，目前還沒有找到真正意義上具有高壓縮率的通用無損壓縮算法。所以，有必要在選擇壓縮技術之前分析圖像數據。根據數據使用時的特性來選擇無損壓縮技術，而且運用算法是提高壓縮率的有效手段。相信隨著圖像壓縮技術的不斷發展和改進，具有大量信息的圖像也將具有相當大的壓縮潛力。因此，圖像壓縮技術及無損壓縮技術更值得廣大研究者更進一步的研究、探索。

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【通聯編輯：代影】

基金項目：2018年度?？诮洕鷮W院重點科研項目——基于圖像壓縮與編碼技術的研究（編號：hjkz18-02）;2020年度海南省教育廳高等學?？茖W研究項目——“互聯網+智慧養老”系統的關鍵技術研究及其應用（編號：Hnky2020-54）

作者簡介：甘贅（1983-），女，江西南昌人，專任教師，講師，碩士，研究方向：圖像處理技術;冉濤（2000-），男，河北涿州人，學生，研究方向：計算機科學與技術。