数字图像压缩技术的研究及进展摘要：数字图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速传输和实时处理具有重要的意义。本文介绍了当前几种最为重要的图像压缩算法：JPEG、JPEG2000、分形图像压缩和小波变换图像压缩，总结了它们的优缺点及发展前景。然后简介了任意形状可视对象编码算法的研究现状，并指出此算法是一种产生高压缩比的图像压缩算法。关键词：JPEG；JPEG2000；分形图像压缩；小波变换；任意形状可视对象编码一 引 言 随着多媒体技术和通讯技术的不断发展，多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求，也给现有的有限带宽以严峻的考验，特别是具有庞大数据量的数字图像通信，更难以传输和存储，极大地制约了图像通信的发展，因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输，并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩，可以减轻图像存储和传输的负担，使图像在网络上实现快速传输和实时处理。 图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化，到今天已经有50多年的历史了[1]。在此期间出现了很多种图像压缩编码方法，特别是到了80年代后期以后，由于小波变换理论，分形理论，人工神经网络理论，视觉仿真理论的建立，图像压缩技术得到了前所未有的发展，其中分形图像压缩和小波图像压缩是当前研究的热点。本文对当前最为广泛使用的图像压缩算法进行综述，讨论了它们的优缺点以及发展前景。二 JPEG压缩 负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”（Joint Photographic Expert Group,简称JPEG），于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案，其后多次修改，至1991年形成ISO10918国际标准草案，并在一年后成为国际标准，简称JPEG标准。1．JPEG压缩原理及特点 JPEG算法中首先对图像进行分块处理，一般分成互不重叠的 大小的块，再对每一块进行二维离散余弦变换（DCT）。变换后的系数基本不相关，且系数矩阵的能量集中在低频区，根据量化表进行量化，量化的结果保留了低频部分的系数，去掉了高频部分的系数。量化后的系数按zigzag扫描重新组织，然后进行哈夫曼编码。JPEG的特点优点：（1）形成了国际标准；（2）具有中端和高端比特率上的良好图像质量。缺点：（1）由于对图像进行分块，在高压缩比时产生严重的方块效应；（2）系数进行量化，是有损压缩；（3）压缩比不高，小于50。 JPEG压缩图像出现方块效应的原因是：一般情况下图像信号是高度非平稳的，很难用Gauss过程来刻画，并且图像中的一些突变结构例如边缘信息远比图像平稳性重要，用余弦基作图像信号的非线性逼近其结果不是最优的。2． JPEG压缩的研究状况及其前景 针对JPEG在高压缩比情况下，产生方块效应，解压图像较差，近年来提出了不少改进方法，最有效的是下面的两种方法：（1）DCT零树编码 DCT零树编码把 DCT块中的系数组成log2N个子带，然后用零树编码方案进行编码。在相同压缩比的情况下，其PSNR的值比 EZW高。但在高压缩比的情况下，方块效应仍是DCT零树编码的致命弱点。（2）层式DCT零树编码 此算法对图像作 的DCT变换，将低频 块集中起来，做 反DCT变换；对新得到的图像做相同变换，如此下去，直到满足要求为止。然后对层式DCT变换及零树排列过的系数进行零树编码。 JPEG压缩的一个最大问题就是在高压缩比时产生严重的方块效应，因此在今后的研究中，应重点解决 DCT变换产生的方块效应，同时考虑与人眼视觉特性相结合进行压缩。三 JEPG2000压缩 JPEG2000是由ISO/IEC JTCISC29标准化小组负责制定的全新静止图像压缩标准。一个最大改进是它采用小波变换代替了余弦变换。2000年3月的东京会议，确定了彩色静态图像的新一代编码方式—JPEG2000图像压缩标准的编码算法。1．JPEG2000压缩原理及特点 JPEG2000编解码系统的编码器和解码器的框图如图1所示。编码过程主要分为以下几个过程：预处理、核心处理和位流组织。预处理部分包括对图像分片、直流电平（DC）位移和分量变换。核心处理部分由离散小波变换、量化和熵编码组成。位流组织部分则包括区域划分、码块、层和包的组织。 JPEG2000格式的图像压缩比，可在现在的JPEG基础上再提高10%~30%，而且压缩后的图像显得更加细腻平滑。对于目前的JPEG标准，在同一个压缩码流中不能同时提供有损和无损压缩，而在JPEG2000系统中，通过选择参数，能够对图像进行有损和无损压缩。现在网络上的JPEG图像下载时是按“块”传输的，而JPEG2000格式的图像支持渐进传输，这使用户不必接收整个图像的压缩码流。由于JPEG2000采用小波技术，可随机获取某些感兴趣的图像区域（ROI）的压缩码流，对压缩的图像数据进行传输、滤波等操作。2．JPEG2000压缩的前景 JPEG2000标准适用于各种图像的压缩编码。其应用领域将包括Internet、传真、打印、遥感、移动通信、医疗、数字图书馆和电子商务等。JPEG2000图像压缩标准将成为21世纪的主流静态图像压缩标准。四 小波变换图像压缩1．小波变换图像压缩原理小波变换用于图像编码的基本思想就是把图像根据Mallat塔式快速小波变换算法进行多分辨率分解。其具体过程为：首先对图像进行多级小波分解，然后对每层的小波系数进行量化，再对量化后的系数进行编码。小波图像压缩是当前图像压缩的热点之一，已经形成了基于小波变换的国际压缩标准，如MPEG-4标准，及如上所述的JPEG2000标准 。2．小波变换图像压缩的发展现状及前景 目前3个最高等级的小波图像编码分别是嵌入式小波零树图像编码（EZW），分层树中分配样本图像编码（SPIHT）和可扩展图像压缩编码（EBCOT）。（1）EZW编码器 1993年，Shapiro引入了小波“零树”的概念，通过定义POS、NEG、IZ和ZTR四种符号进行空间小波树递归编码，有效地剔除了对高频系数的编码，极大地提高了小波系数的编码效率。此算法采用渐进式量化和嵌入式编码模式，算法复杂度低。EZW算法打破了信息处理领域长期笃信的准则：高效的压缩编码器必须通过高复杂度的算法才能获得，因此EZW编码器在数据压缩史上具有里程碑意义。（2）SPIHT编码器 由Said和Pearlman提出的分层小波树集合分割算法（SPIHT）则利用空间树分层分割方法，有效地减小了比特面上编码符号集的规模。同EZW相比，SPIHT算法构造了两种不同类型的空间零树，更好地利用了小波系数的幅值衰减规律。同EZW编码器一样，SPIHT编码器的算法复杂度低，产生的也是嵌入式比特流，但编码器的性能较EZW有很大的提高。（3）EBCOT编码器优化截断点的嵌入块编码方法（EBCOT）首先将小波分解的每个子带分成一个个相对独立的码块，然后使用优化的分层截断算法对这些码块进行编码，产生压缩码流，结果图像的压缩码流不仅具有SNR可扩展而且具有分辨率可扩展，还可以支持图像的随机存储。比较而言，EBCOT算法的复杂度较EZW和SPIHT有所提高，其压缩性能比SPIHT略有提高。小波图像压缩被认为是当前最有发展前途的图像压缩算法之一。小波图像压缩的研究集中在对小波系数的编码问题上。在以后的工作中，应充分考虑人眼视觉特性，进一步提高压缩比，改善图像质量。并且考虑将小波变换与其他压缩方法相结合。例如与分形图像压缩相结合是当前的一个研究热点。五 分形图像压缩 1988年，Barnsley通过实验证明分形图像压缩可以得到比经典图像编码技术高几个数量级的压缩比。1990年，Barnsley的学生提出局部迭代函数系统理论后，使分形用于图像压缩在计算机上自动实现成为可能。1． 分形图像压缩的原理 分形压缩主要利用自相似的特点，通过迭代函数系统（Iterated Function System, IFS）实现。其理论基础是迭代函数系统定理和拼贴定理。 分形图像压缩把原始图像分割成若干个子图像，然后每一个子图像对应一个迭代函数，子图像以迭代函数存储，迭代函数越简单，压缩比也就越大。同样解码时只要调出每一个子图像对应的迭代函数反复迭代，就可以恢复出原来的子图像，从而得到原始图像。2．几种主要分形图像编码技术 随着分形图像压缩技术的发展，越来越多的算法被提出，基于分形的不同特征，可以分成以下几种主要的分形图像编码方法。（1）尺码编码方法 尺码编码方法是基于分形几何中利用小尺度度量不规则曲线长度的方法，类似于传统的亚取样和内插方法，其主要不同之处在于尺度编码方法中引入了分形的思想，尺度 随着图像各个组成部分复杂性的不同而改变。（2）迭代函数系统方法 迭代函数系统方法是目前研究最多、应用最广泛的一种分形压缩技术，它是一种人机交互的拼贴技术，它基于自然界图像中普遍存在的整体和局部自相关的特点，寻找这种自相关映射关系的表达式，即仿射变换，并通过存储比原图像数据量小的仿射系数，来达到压缩的目的。如果寻得的仿射变换简单而有效，那么迭代函数系统就可以达到极高的压缩比。（3）A-E-Jacquin的分形方案 A-E-Jacquin的分形方案是一种全自动的基于块的分形图像压缩方案，它也是一个寻找映射关系的过程，但寻找的对象域是将图像分割成块之后的局部与局部的关系。在此方案中还有一部分冗余度可以去除，而且其解码图像中存在着明显的方块效应。3．分形图像压缩的前景 虽然分形图像压缩在图像压缩领域还不占主导地位，但是分形图像压缩既考虑局部与局部，又考虑局部与整体的相关性，适合于自相似或自仿射的图像压缩，而自然界中存在大量的自相似或自仿射的几何形状，因此它的适用范围很广。六 其它压缩算法 除了以上几种常用的图像压缩方法以外，还有：NNT（数论变换）压缩、基于神经网络的压缩方法、Hibert扫描图像压缩方法、自适应多相子带压缩方法等，在此不作赘述。下面简单介绍近年来任意形状纹理编码的几种算法[10]~ [13]。（1）形状自适应DCT（SA-DCT）算法 SA-DCT把一个任意形状可视对象分成 的图像块，对每块进行DCT变换，它实现了一个类似于形状自适应Gilge DCT[10][11]变换的有效变换，但它比Gilge DCT变换的复杂度要低。可是，SA-DCT也有缺点，它把像素推到与矩形边框的一个侧边相平齐，因此一些空域相关性可能丢失，这样再进行列DCT变换，就有较大的失真了[11][14][15]。（2）Egger方法 Egger等人[16][17]提出了一个应用于任意形状对象的小波变换方案。在此方案中，首先将可视对象的行像素推到与边界框的右边界相平齐的位置，然后对每行的有用像素进行小波变换，接下来再进行另一方向的小波变换。此方案，充分利用了小波变换的局域特性。然而这一方案也有它的问题，例如可能引起重要的高频部分同边界部分合并，不能保证分布系数彼此之间有正确的相同相位，以及可能引起第二个方向小波分解的不连续等。（3）形状自适应离散小波变换（SA-DWT） Li等人提出了一种新颖的任意形状对象编码，SA-DWT编码[18]~[22]。这项技术包括SA-DWT和零树熵编码的扩展（ZTE），以及嵌入式小波编码（EZW）。SA-DWT的特点是：经过SA-DWT之后的系数个数，同原任意形状可视对象的像素个数相同；小波变换的空域相关性、区域属性以及子带之间的自相似性，在SA-DWT中都能很好表现出来；对于矩形区域，SA-DWT与传统的小波变换一样。SA-DWT编码技术的实现已经被新的多媒体编码标准MPEG-4的对于任意形状静态纹理的编码所采用。 在今后的工作中，可以充分地利用人类视觉系统对图像边缘部分较敏感的特性，尝试将图像中感兴趣的对象分割出来，对其边缘部分、内部纹理部分和对象之外的背景部分按不同的压缩比进行压缩，这样可以使压缩图像达到更大的压缩比，更加便于传输。七 总结 图像压缩技术研究了几十年，取得了很大的成绩，但还有许多不足，值得我们进一步研究。小波图像压缩和分形图像压缩是当前研究的热点，但二者也有各自的缺点，在今后工作中，应与人眼视觉特性相结合。总之，图像压缩是一个非常有发展前途的研究领域，这一领域的突破对于我们的信息生活和通信事业的发展具有深远的影响。参考文献：[1] 田青. 图像压缩技术[J]. 警察技术, 2002, (1)：30-31.[2] 张海燕, 王东木等. 图像压缩技术[J]. 系统仿真学报, 2002, 14(7)：831-835.[3] 张宗平, 刘贵忠. 基于小波的视频图像压缩研究进展[J]. 电子学报, 2002, 30(6)：883-889.[4] 周宁, 汤晓军, 徐维朴. JPEG2000图像压缩标准及其关键算法[J]. 现代电子技术, 2002, (12)：1-5.[5] 吴永辉, 俞建新. JPEG2000图像压缩算法概述及网络应用前景[J]. 计算机工程, 2003, 29(3)：7-10.[6] J M Shaprio. Embedded image coding using zerotree of wavelet coefficients[J]. IEEE Trans. on Signal Processing, 1993, 41(12): 3445-3462.[7] A Said, W A Pearlman. A new fast and efficient image codec based on set partitioning in hierarchical trees[J]. IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Tech. 1996, 6(3): 243-250.[8] D Taubman. High performance scalable image compression with EBCOT[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2000, 9(7): 1158–1170.[9] 徐林静, 孟利民, 朱建军. 小波与分行在图像压缩中的比较及应用. 中国有线电视, 2003, 03/04：26-29.[10] M Gilge, T Engelhardt, R Mehlan. Coding of arbitrarily shaped image segments based on a generalized orthogonal transform[J]. Signal Processing: Image Commun., 1989, 1(10): 153–180.[11] T Sikora, B Makai. Shape-adaptive DCT for generic coding of video[J]. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., 1995, 5(1): 59–62.[12] T Sikora, S Bauer, B Makai. Efficiency of shape-adaptive 2-D transforms for coding of arbitrarily shaped image segments[J]. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., 1995, 5(3): 254–258.[13]邓家先 康耀红 编著 《信息论与编码》
huffman算法是基于词频统计的，所以适用于有大量重复单词的情况，也就是文本这种对于图片来说，每个像素的颜色都不一样，整个图片上完全相同的像素点很少，不适合统计用所以像图形图像这种一般来说不适合用词频统计的方式压缩
下面是我从网上搜索到的资料，希望对你有帮助。1.哈夫曼图像压缩算法引言随着网络与多媒体技术的兴起，人们需要存储和传输的数据越来越多，数据量越来越大，以前带宽有限的传输网络和容量有限的存储介质难以满足用户的需求。特别是声音、图像和视频等媒体在人们的日常生活和工作中的地位日益突出，这个问题越发显得严重和迫切。如今，数据压缩技术早已是多媒体领域中的关键技术之一。Huffman(哈夫曼)算法在上世纪五十年代初提出来了，它是一种无损压缩方法，在压缩过程中不会丢失信息熵，而且可以证明Huffman算法在无损压缩算法中是最优的。Huffman原理简单，实现起来也不困难，在现在的主流压缩软件得到了广泛的应用。对应用程序、重要资料等绝对不允许信息丢失的压缩场合，Huffman算法是非常好的选择。2.哈夫曼图像压缩算法原理Huffman编码是1952年由Huffman提出的对统计独立信源能达到最小平均码长的编码方法。这一年，他发表了著名论文“A Method for the Construction of Minimum Redundancy Codes”，即最短冗余码的构造方法.之后，Huffman编码及其一些改进方法一直是数据压缩领域的研究热点之一。Huffman码是一种变长码，其基本思想是：先统计图像(已经数字化)中各灰度出现的概率，出现概率较大的赋以较短的码字，而出现概率较小的则赋以较长的码字。我们可以用下面的框图来表示Huffman编码的过程：在整个编码过程中，统计图像各灰度级出现的概率和编码这两步都很简单，关键的是Huffman树的构造。不但编码的时候需要用到这颗树，解码的时候也必须有这颗树才能完成解码工作，因此，Huffman树还得完整的传输到解码端。Huffman树的构造可以按照下面图2的流程图来完成。首先对统计出来的概率从小到大进行排序，然后将最小的两个概率相加;到这儿的时候，先把已经加过的两个概率作为树的两个节点，并把他们从概率队列中删除;然后把相加所得的新概率加入到队列中，对这个新队列进行排序。如此反复，直到最后两个概率相加为1的时候停止。这样，Huffman树就建立起来了。3. 哈夫曼图像压缩算法软件实现这儿，我们以Turbo C为例来说明软件实现Huffman图像压缩算法的一些关键技术。为了叙述方便，我们不妨假设处理的图像的灰度级变化范围从0到255，即具有256个灰度级。我们先来统计输入图像的概率，实际上是要统计各个灰度级在整幅图像中出现的次数。为此，我们先定义一个具有256个元素的数组。然后对输入图像信号进行扫描，每出现一个灰度，就把它存入实现定义好的一个数组中的相应元素中(让这个元素的值自增1)。最后，通过读取数组中各元素的值就可以求出各个灰度出现的频数。接下来就该构造Huffman树了。为了构造Huffman树，我们要用到C语言中链表的概念。我们必须用一个结构体来表示Huffman树的节点。对于每个节点而言我们需要这样几个信息：本节点的权重(就是灰度的频数)、指向父节点的指针和分别指向左右子叶节点的指针。于是，我们可以定义这样一个结构体：Struct Node{Floatweight;Node * father;Node * left;Node * right;}Huffman_Node我们需要先确定权最低的两个自由结点，这将是最初的left和right节点。然后建立这两个结点的父结点，并让它的权等于这两个结点的权之和。接着将这个父结点增加到自由结点的序列中，而两个子结点则从序列中去掉。重复前面的步骤直到只剩下一个自由结点，这个自由结点就是Huffman树的根。Huffman编码树作为一个二叉树从叶结点逐步向上建立。Huffman树建立好以后，为了把权、概率等数值转化码字，我们还得对整个Huffman树进行扫描。请注意，在建立Huffman树的时候，我们是从树叶开始的，而在对Huffman树分配码字的时候却刚好相反，是从树根开始，沿着各个树枝的走向“顺藤摸瓜”似的对各个系数进行编码。对于一个节点的两个子节点(left和right)，其中一个节点对应的位为0，而另一个结点则人为地设置成为l。解码的时候也是完全相同的一颗Huffman树完成的。下面的循环是实现压缩的关键语句之一[ 1 ]。for (i = length-1; i >= 0; ――i) {if ((current_code >> i) & 1)thebyte |= (char) (1 << curbit);if (--curbit < 0) {putc (thebyte, ofile);thebyte = 0;curbyte++;curbit = 7;}}注意：这几行代码执行了数据压缩的功能，但是还没有生成编码和解码所需要的代码表。4.哈夫曼图像压缩算法性能评价我们主要从三方面[ 2 ]来评价Huffman的性能：(1)压缩比的大小;(2)恢复效果的好坏，也就是能否尽可能的恢复原始数据;(3)算法的简单易用性以及编、解码的速度。首先分析一下对压缩比的影响因素(不同的著作中对压缩比的定义不尽相同，这儿我们采用如下定义：压缩比等于压缩之前的以比特计算的数据量比上压缩之后的数据量)。对于Huffman编码来说，我们因为要用额外的位保存和传输Huffman树而“浪费”掉一些存储位，也就是说，为了编、解码的方便，我们把本已减少的数据量又增加了一些。如果文件比较大的话，这一点多余的数据根本算不了什么，所占比例很小。但是，如果压缩的文件本来就很小的话，那么这笔数据就很可观了。一般来说，经典的Huffman算法的压缩比不是很高，这是无损压缩的“通病”。第二点就不用说了，由于它是无损压缩，能够完全恢复压缩之前图像的本来面貌。最后，让我们来分析一下Huffman压缩方法的速度问题。大家在第三节中已经看到了，在压缩的过程中，我们进行了两次扫描，第一次是为了统计各个灰度出现的频数而扫描整幅图像，第二次则是为了分配码字而扫描整个Huffman树。这样一来，对较大的文件进行编码时，频繁的磁盘读写访问必然会降低数据编码的速度，如果用于网络的话，还会因此带来一些延时，不利于实时压缩和传输。另外，Huffman算法的编码和解码的速度是不对称的，解码快于编码，因为解码不需要生成Huffman树的环节。5.图像压缩算法结束语Huffman算法目前已经得到了广泛的应用，软件和硬件都已经实现。基于Huffman经典算法的缺陷，不少人提出了一些自适应算法。前面的算法中，Huffman树是整个图像全部输入扫描完成后构造出来的，而自适应算法(或称动态算法)则不必等到全部图像输入完成才开始树的构造，并且可以根据后面输入的数据动态的对Huffman树进行调整。实际上，实用的Huffman树都是经过某种优化后的动态算法。网络资源
多媒体图像压缩技术姓名:Vencent Lee摘要：多媒体数据压缩技术是现代网络发展的关键性技术之一。由于图像和声音信号中存在各种各样的冗余，为数据压缩提供了可能。数据压缩技术有无损压和有损压缩两大类，这些压缩技术又各有不同的标准。一、多媒体数据压缩技术仙农(C．E．Shannon)在创立信息论时，提出把数据看作是信息和冗余度的组合。早期的数据压缩之所以成为信息论的一部分是因为它涉及冗余度问题。而数据之所以能够被压缩是因为其中存在各种各样的冗余；其中有时间冗余性、空间冗余性、信息熵冗余、先验知识冗余、其它冗余等。时间冗余是语音和序列图像中常见的冗余，运动图像中前后两帧间就存在很强的相关性，利用帧间运动补兴就可以将图像数据的速率大大压缩。语音也是这样。尤其是浊音段，在相当长的时间内(几到几十毫秒)语音信号都表现出很强的周期性，可以利用线性预测的方法得到较高的压缩比。空间冗余是用来表示图像数据中存在的某种空间上的规则性，如大面积的均匀背景中就有很大的空间冗余性。信息熵冗余是指在信源的符号表示过程中由于未遵循信息论意义下最优编码而造成的冗余性，这种冗余性可以通过熵编码来进行压缩，经常使用的如Huff-man编码。先验知识冗余是指数据的理解与先验知识有相当大的关系，如当收信方知道一个单词的前几个字母为administrato时，立刻就可以猜到最后一个字母为r，那么在这种情况下，最后一个字母就不带任何信息量了，这就是一种先验知识冗余。其它冗余是指那些主观无法感受到的信息等带来的冗余。通常数据压缩技术可分为无损压缩(又叫冗余压缩)和有损压缩(又叫熵压缩)两大类。无损压缩就是把数据中的冗余去掉或减少，但这些冗余量是可以重新插入到数据中的，因而不会产生失真。该方法一般用于文本数据的压缩，它可以保证完全地恢复原始数据；其缺点是压缩比小(其压缩比一般为2：1至5：1)。有损压缩是对熵进行压缩，因而存在一定程度的失真；它主要用于对声音、图像、动态视频等数据进行压缩，压缩比较高(其压缩比一般高达20：1以上。最新被称为“E—igen—ID”的压缩技术可将基因数据压缩1．5亿倍)。对于多媒体图像采用的有损压缩的标准有静态图像压缩标准(JPEG标准，即‘JointPhotographicExpertGroup’标准)和动态图像压缩标准(MPEG标准，即‘MovingPictureExpertGroup’标准)。JPEG利用了人眼的心理和生理特征及其局限性来对彩色的、单色的和多灰度连续色调的、静态图像的、数字图像的压缩，因此它非常适合不太复杂的以及一般来源于真实景物的图像。它定义了两种基本的压缩算法：一种是基于有失真的压缩算法，另一种是基于空间线性预测技术(DPCM)无失真的压缩算法。为了满足各种需要，它制定了四种工作模式：无失真压缩、基于DCT的顺序工作方式、累进工作方式和分层工作方式。MPEG用于活动影像的压缩。MPEG标准具体包三部分内容：(1)MPEG视频、(2)MPEG音频、(3)MP系统(视频和音频的同步)。MPEG视频是标准的核心分，它采用了帧内和帧间相结合的压缩方法，以离散余变换(DCT)和运动补偿两项技术为基础，在图像质量基不变的情况下，MPEG可把图像压缩至1／100或更MPEG音频压缩算法则是根据人耳屏蔽滤波功能。利用音响心理学的基本原理，即“某些频率的音响在重放其频率的音频时听不到”这样一个特性，将那些人耳完全不到或基本上听到的多余音频信号压缩掉，最后使音频号的压缩比达到8：1或更高，音质逼真，与CD唱片可媲美。按照MPEG标准，MPEG数据流包含系统层和压层数据。系统层含有定时信号，图像和声音的同步、多分配等信息。压缩层包含经压缩后的实际的图像和声数据，该数据流将视频、音频信号复合及同步后，其数据输率为1．5MB／s。其中压缩图像数据传输率为1．2M压缩声音传输率为0．2MB／s。MPEG标准的发展经历了MPEG—I,MPEG一2、MPEG一4、MPEG-7、MPEG一21等不同层次。在MPEG的不同标准中，每—个标准都是建立在前面的标准之上的，并与前面的标准向后的兼容。目前在图像压缩中，应用得较多的是MPEG一4标准，MPEG-是在MPEG-2基础上作了很大的扩充，主要目标是多媒体应用。在MPEG一2标准中，我们的观念是单幅图像，而且包含了一幅图像的全部元素。在MPEG一4标准下，我们的观念变为多图像元素，其中的每—个多图像元素都是独立编码处理的。该标准包含了为接收器所用的指令，告诉接收器如何构成最终的图像。上图既表示了MPEG一4解码器的概念，又比较清楚地描绘了每个部件的用途。这里不是使用单一的视频或音频解码器，而是使用若干个解码器，其中的每一个解码器只接收某个特定的图像(或声音)元素，并完成解码操作。每个解码缓冲器只接收属于它自己的灵敏据流，并转送给解码器。复合存储器完成图像元素的存储，并将它们送到显示器的恰当位置。音频的情况也是这样，但显然不同点是要求同时提供所有的元素。数据上的时间标记保证这些元素在时间上能正确同步。MPEG一4标准对自然元素(实物图像)和合成元素进行区分和规定，计算机生成的动画是合成元素的一个例子。比如，一幅完整的图像可以包含一幅实际的背景图，并在前面有一幅动画或者有另外一幅自然图像。这样的每一幅图像都可以作最佳压缩，并互相独立地传送到接收器，接收器知道如何把这些元素组合在一起。在MPEG一2标准中，图像被看作一个整体来压缩；而在MPEG一4标准下，对图像中的每一个元素进行优化压缩。静止的背景不必压缩到以后的I帧之中去，否则会使带宽的使用变得很紧张。而如果这个背景图像静止10秒钟，就只要传送一次(假设我们不必担心有人在该时间内切人此频道)，需要不断传送的仅是前台的比较小的图像元素。对有些节目类型，这样做会节省大量的带宽。MPEG一4标准对音频的处理也是相同的。例如，有一位独唱演员，伴随有电子合成器，在MPEG一2标准下，我们必须先把独唱和合成器作混合，然后再对合成的音频信号进行压缩与传送。在MPEG一4标准下，我们可以对独唱作单独压缩，然后再传送乐器数字接口的声轨信号，就可以使接收器重建伴音。当然，接收器必须能支持MIDI放音。与传送合成的信号相比，分别传送独唱信号和MIDI数据要节省大量的带宽。其它的节目类型同样可以作类似的规定。MPEG一7标准又叫多媒体内容描述接口标准。图像可以用色彩、纹理、形状、运动等参数来描述，MPEG一7标准是依靠众多的参数对图像与声音实现分类，并对它们的数据库实现查询。二、多媒体数据压缩技术的实现方法目前多媒体压缩技术的实现方法已有近百种，其中基于信源理论编码的压缩方法、离散余弦变换(DCT)和小波分解技术压缩算法的研究更具有代表性。小波技术突破了传统压缩方法的局限性，引入了局部和全局相关去冗余的新思想，具有较大的潜力，因此近几年来吸引了众多的研究者。在小波压缩技术中，一幅图像可以被分解为若干个叫做“小片”的区域；在每个小片中，图像经滤波后被分解成若干个低频与高频分量。低频分量可以用不同的分辨率进行量化，即图像的低频部分需要许多的二进制位，以改善图像重构时的信噪比。低频元素采用精细量化，高频分量可以量化得比较粗糙，因为你不太容易看到变化区域的噪声与误差。此外，碎片技术已经作为一种压缩方法被提出，这种技术依靠实际图形的重复特性。用碎片技术压缩图像时需要占用大量的计算机资源，但可以获得很好的结果。借助于从DNA序列研究中发展出来的模式识别技术，能减少通过WAN链路的流量，最多时的压缩比率能达到90％，从而为网络传送图像和声音提供更大的压缩比，减轻风络负荷，更好地实现网络信息传播。三、压缩原理由于图像数据之间存在着一定的冗余，所以使得数据的压缩成为可能。信息论的创始人Shannon提出把数据看作是信息和冗余度（redundancy）的组合。所谓冗余度，是由于一副图像的各像素之间存在着很大的相关性，可利用一些编码的方法删去它们，从而达到减少冗余压缩数据的目的。为了去掉数据中的冗余，常常要考虑信号源的统计特性，或建立信号源的统计模型。图像的冗余包括以下几种：(1) 空间冗余：像素点之间的相关性。(2) 时间冗余：活动图像的两个连续帧之间的冗余。(3) 信息熵冗余：单位信息量大于其熵。(4) 结构冗余：图像的区域上存在非常强的纹理结构。(5) 知识冗余：有固定的结构，如人的头像。(6) 视觉冗余：某些图像的失真是人眼不易觉察的。对数字图像进行压缩通常利用两个基本原理：(1) 数字图像的相关性。在图像的同一行相邻像素之间、活动图像的相邻帧的对应像素之间往往存在很强的相关性，去除或减少这些相关性，也就去除或减少图像信息中的冗余度，即实现了对数字图像的压缩。(2) 人的视觉心理特征。人的视觉对于边缘急剧变化不敏感(视觉掩盖效应)，对颜色分辨力弱，利用这些特征可以在相应部分适当降低编码精度，而使人从视觉上并不感觉到图像质量的下降，从而达到对数字图像压缩的目的。编码压缩方法有许多种，从不同的角度出发有不同的分类方法，比如从信息论角度出发可分 为两大类：(1)冗余度压缩方法，也称无损压缩，信息保持编码或熵编码。具体讲就是解码图像和压缩 编码前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。(2)信息量压缩方法，也称有损压缩，失真度编码或熵压缩编码。也就是讲解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分类为：(1)无损压缩编码种类 •哈夫曼编码 •算术编码 •行程编码 •Lempel zev编码(2)有损压缩编码种类 •预测编码：DPCM，运动补偿 •频率域方法：正文变换编码(如DCT)，子带编码 •空间域方法：统计分块编码 •模型方法：分形编码，模型基编码 •基于重要性：滤波，子采样，比特分配，矢量量化(3)混合编码 •JBIG，H261，JPEG，MPEG等技术标准衡量一个压缩编码方法优劣的重要指标(1)压缩比要高，有几倍、几十倍，也有几百乃至几千倍；(2)压缩与解压缩要快，算法要简单，硬件实现容易；(3)解压缩的图像质量要好。四、JPEG图像压缩算法1．.JPEG压缩过程JPEG压缩分四个步骤实现：1.颜色模式转换及采样；变换；3.量化；4.编码。2．1．颜色模式转换及采样RGB色彩系统是我们最常用的表示颜色的方式。JPEG采用的是YCbCr色彩系统。想要用JPEG基本压缩法处理全彩色图像，得先把RGB颜色模式图像数据，转换为YCbCr颜色模式的数据。Y代表亮度，Cb和Cr则代表色度、饱和度。通过下列计算公式可完成数据转换。Y=＋128人类的眼晴对低频的数据比对高频的数据具有更高的敏感度，事实上，人类的眼睛对亮度的改变也比对色彩的改变要敏感得多，也就是说Y成份的数据是比较重要的。既然Cb成份和Cr成份的数据比较相对不重要，就可以只取部分数据来处理。以增加压缩的比例。JPEG通常有两种采样方式：YUV411和YUV422，它们所代表的意义是Y、Cb和Cr三个成份的资料取样比例。2．变换DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，是指将一组光强数据转换成频率数据，以便得知强度变化的情形。若对高频的数据做些修饰，再转回原来形式的数据时，显然与原始数据有些差异，但是人类的眼睛却是不容易辨认出来。压缩时，将原始图像数据分成8*8数据单元矩阵，例如亮度值的第一个矩阵内容如下：JPEG将整个亮度矩阵与色度Cb矩阵，饱和度Cr矩阵，视为一个基本单元称作MCU。每个MCU所包含的矩阵数量不得超过10个。例如，行和列采样的比例皆为4:2:2，则每个MCU将包含四个亮度矩阵，一个色度矩阵及一个饱和度矩阵。当图像数据分成一个8*8矩阵后，还必须将每个数值减去128，然后一一代入DCT变换公式中，即可达到DCT变换的目的。图像数据值必须减去128，是因为DCT转换公式所接受的数字范围是在-128到+127之间。DCT变换公式：x,y代表图像数据矩阵内某个数值的坐标位置f(x,y)代表图像数据矩阵内的数个数值u,v代表DCT变换后矩阵内某个数值的坐标位置F(u,v)代表DCT变换后矩阵内的某个数值u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/>0 或 v>0 c(u)c(v)=1经过DCT变换后的矩阵数据自然数为频率系数，这些系数以F（0，0）的值最大，称为DC，其余的63个频率系数则多半是一些接近于0的正负浮点数，一概称之为AC。3．3、量化图像数据转换为频率系数后，还得接受一项量化程序，才能进入编码阶段。量化阶段需要两个8*8矩阵数据，一个是专门处理亮度的频率系数，另一个则是针对色度的频率系数，将频率系数除以量化矩阵的值，取得与商数最近的整数，即完成量化。当频率系数经过量化后，将频率系数由浮点数转变为整数，这才便于执行最后的编码。不过，经过量化阶段后，所有数据只保留整数近似值，也就再度损失了一些数据内容，JPEG提供的量化表如下：2．4、编码Huffman编码无专利权问题，成为JPEG最常用的编码方式，Huffman编码通常是以完整的MCU来进行的。编码时，每个矩阵数据的DC值与63个AC值，将分别使用不同的Huffman编码表，而亮度与色度也需要不同的Huffman编码表，所以一共需要四个编码表，才能顺利地完成JPEG编码工作。DC编码DC是彩采用差值脉冲编码调制的差值编码法，也就是在同一个图像分量中取得每个DC值与前一个DC值的差值来编码。DC采用差值脉冲编码的主要原因是由于在连续色调的图像中，其差值多半比原值小，对差值进行编码所需的位数，会比对原值进行编码所需的位数少许多。例如差值为5，它的二进制表示值为101，如果差值为-5，则先改为正整数5，再将其二进制转换成1的补码即可。所谓1的补码，就是将每个Bit若值为0，便改成1；Bit为1，则变成0。差值5应保留的位数为3，下表即列出差值所应保留的Bit数与差值内容的对照。在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼码值，例如亮度差值为5（101）的位数为3，则霍夫曼码值应该是100，两者连接在一起即为100101。下列两份表格分别是亮度和色度DC差值的编码表。根据这两份表格内容，即可为DC差值加上霍夫曼码值，完成DC的编码工作。AC编码AC编码方式与DC略有不同，在AC编码之前，首先得将63个AC值按Zig-zag排序，即按照下图箭头所指示的顺序串联起来。63个AC值排列好的，将AC系数转换成中间符号，中间符号表示为RRRR/SSSS，RRRR是指第非零的AC之前，其值为0的AC个数，SSSS是指AC值所需的位数，AC系数的范围与SSSS的对应关系与DC差值Bits数与差值内容对照表相似。如果连续为0的AC个数大于15，则用15/0来表示连续的16个0，15/0称为ZRL（Zero Rum Length），而（0/0）称为EOB（Enel of Block）用来表示其后所剩余的AC系数皆等于0，以中间符号值作为索引值，从相应的AC编码表中找出适当的霍夫曼码值，再与AC值相连即可。例如某一组亮度的中间符为5/3，AC值为4，首先以5/3为索引值，从亮度AC的Huffman编码表中找到1111111110011110霍夫曼码值，于是加上原来100（4）即是用来取[5，4]的Huffman编码1111111110011110100，[5，4]表示AC值为4的前面有5个零。由于亮度AC，色度AC霍夫曼编码表比较长，在此省略去，有兴趣者可参阅相关书籍。实现上述四个步骤，即完成一幅图像的JPEG压缩。
麻烦。。无聊。。先找着jpg文件头格式。。C打开文件。。找到数据部分。。新建文件。。写入。。保存。。综上所述：无聊+麻烦。
刘勃，周荷琴，魏铭旭. 一种基于颜色和运动信息的夜间车辆检测方法. 中国图象图形学报，， , 2005.刘勃，魏明旭，周荷琴. 一种基于区间分布的自适应背景提取算法.模式识别与人工智能, 18（3），2005. (EI)刘勃，魏明旭，周荷琴. 混合交通环境中阴影检测算法. 信号处理，21（2）, Mei, Xian-Sheng Hua, He-Qin Zhou, Shipeng Li. Modeling and Mining of Users' Capture Intention for Home Videos, Accepted by IEEE Trans. on Multimedia (TMM).MEI Tao, ZHOU He-Qin, FENG Huan-Qing. Unsupervised Mining of Sports Video Structure with Mosaic. Journal of University of Science and Technology of China, , , , Apr. Mei, Xian-Sheng Hua, He-Qin Zhou. Tracking Users' Capture Intention: A Novel Complementary View for Home Video Content Analysis. In Proceedings of ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), , Singapore, Nov. Mei, Cai-Zhi Zhu, He-Qin Zhou, Xian-Sheng Hua. Spatio-Temporal Quality Assessment for Home Videos. In Proceedings of ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), pp. 439-442, Singapore, Nov. Mei, Xian-Sheng Hua, He-Qin Zhou, Shipeng Li, Hong-Jiang Zhang. EFFICIENT VIDEO MOSAICING BASED ON MOTION ANALYSIS. In Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Genoa, Italy, Sep. Mei, Xian-Sheng Hua, He-Qin Zhou, Shipeng Li. To Mine Capture Intention of Camcorder Users. In Proceedings of SPIE International Conference on Visual Communications and Image Processing (VCIP), pp. 268-275, Beijing, China, Jul. Mei, Yu-Fei Ma, He-Qin Zhou, Wei-Ying Ma, Hong-Jiang Video Mining with Mosaic. In Proceedings of IEEE International Multi-Media Modelling Conference (MMM), pp. 107-104, Melbourne, Australia, Jan. 2005.刘勃，魏明旭，周荷琴. 交通场景中分块阴影检测算法研究.计算机工程.31（11），2005周西汉，刘勃，周荷琴. 一种基于对称差分和背景消减的运动检测方法. 计算机仿真，22（4）：117-119，123，2005武海澄，刘正敏，周荷琴. 磁共振成像系统中低阶平板式匀场线圈的设计，中国电机工程学报(EI)，25（24）, 2005: 154-159刘正敏, 周荷琴, 武海澄. 磁共振成像系统的一种快速涡流补偿方法. 中国医疗器械杂志. 29 (6), 2005: 410-413范欣，周荷琴，陈立群. 针对图象自适应显示的视觉注意力模型. 计算机仿真，22(6)：53-56，2005诸葛斌，周荷琴等. 中国数字人数据集断层图象自动配准算法. 中国生物医学工程学报，24(4):443-447， 2005 (EI)诸葛斌，冯焕清，周荷琴，袁非牛. 医学图像表面重建中等值面的快速定位. 生物医学工程学杂志22(2):351-354, 2005诸葛斌，周荷琴等. 人体切片数据集颜色的自动校正方法. 航天医学与医学工程，18(3) (EI)诸葛斌，赵聪，周荷琴等. 基于裂隙扫描图象的角膜表面三维重建. 中国生物医学工程学报，24(3)：353-356，2005 (EI)郎文辉，冯焕清，周荷琴等. 一种基于HIS的距离联合RGB三维场边缘探测方法. 中国图象图形学报，10(3):301-304, 2005郎文辉，冯焕清，周荷琴等. 基于亮度信息的人体解剖照片集直接成像方法. 中国科学技术大学学报，35(1):88-93, 2005袁非牛，廖光煊，范维澄，周荷琴. 基于光线投射算法的混合场景可视化. 中国图象图形学报，10(7)： 2005Guodong Feng, Feng Li, Heqin Zhou, Huanqing Feng. A Mini PACS with High-level Image Postprocessing Function. Proc. of The 7th China-Japan-Korea Medical Informatics Conference. Shenzhen Wu，Feiniu Yuan，Heqin Zhou, etc. Proc. of The 7th China-Japan-Korea Medical Informatics Conference. Shenzhen Xie, Xin Fan, Wei-Ying Ma, He-Qin Zhou. Adapting Images on Proxies for Small Form Factor Devices, 4th IEEE Pacific-Rim Conference on Multimedia 2004.袁非牛，周荷琴等. 基于多重增量递推合采样点分解的求交算法. 北京生物医学工程,2（1）：54-58，2004郎文辉，冯焕清，周荷琴，袁非牛. 使用VHD的可视人成像方法研究. 数据采集与处理, 19（2）：135-139，2004诸葛斌，冯焕清，周荷琴. 医学图像表面重建中等值面的快速定位. 生物医学工程学杂志，22（2）：351-354，2005周西汉，刘勃，周荷琴，袁非牛. 一种基于奔腾SIMD指令的快速背景提取方法. 计算机工程与应用. 40(27)：81-83, 2004.刘勃，周荷琴. 基于贝叶斯网络的网络安全评估方法研究. 计算机工程，30(22):111-113，2004. （EI04528745431）Liu Bo，Zhou Xihan，Zhou Heqin. Vehicle Detection and Recognition in Multi-traffic Scenes. (5), .吴小培，冯焕清，周荷琴. 结合小波变换和独立分量分析的脑电特征提取. 仪器仪表学报，25（1），2004Ao Li, Minghui Wang, Dan Xie, Heqin Zhou, Huanqing Feng. A Novel Approach for Protein Subcellular Prediction Using PSI-BLAST and Support Vector Machine. Proc. of The 6th China-Japan-Korea Medical Informatics Conference. , 2004, Nov., Nagoya, Xie, Ao Li, Minghui Wang, Heqin Zhou, Huanqing Feng. LOCSVMpsi: A Subcellular Localization Web Server Based on A Novel Method Using Profile-based SVM. Proc. of The 6th China-Japan-Korea Medical Informatics Conference. , 2004, Nov., Nagoya, Feiniu, LIAO Guangxuan, FAN weicheng, ZHOU Heqin, FENG Huanqing. High Quality Interactive Volume Rendering Based on 3D Texture Mapping Using OpenGL SL. Proc. of The 6th China-Japan-Korea Medical Informatics Conference. . 2004, Nov., Nagoya, Japan.吴小培，李晓辉，冯焕清，周荷琴.基于盲源分离方法的工频干扰消除，信号处理，2003，19(1)，81-84，2003诸葛斌，冯焕清，周荷琴.基于有序体数据的最大密度投影算法.中国科学技术大学学报，33（4）：473－479，2003袁非牛，周荷琴等. 基于PC图形卡W-Buffer的交互直接体绘制.中国科学技术大学学报，33（4）：480－485，2003袁非牛，诸葛斌，周荷琴，冯焕清.基于SIMD技术和阈值分割方法的快速体绘制算法.中国图形图像学报，8（12）：2003诸葛斌，冯焕清，周荷琴. 医学图象体绘制中的快速三线性插值算法.航天医学与医学工程，16（3）：206－209，2003袁非牛, 周荷琴等. 虚拟内窥镜系统中的自动导航. 航天医学与医学工程，16（3）：201－205，2003Li-Qun Chen, Xing Xie, Xin Fan, Wei-Ying Ma, Hong-jiang Zhang, He-Qin Zhou. A visual attention model for adapting images on small displays, ACM Multimedia Systems Journal, , , p353-364, 2003.(SCI)Xin Fan, Xing Xie, He-Qin Zhou, Wei-Ying Ma. Looking into Video Frames on Small Displays. Proceedings of the 11th ACM international conference on Multimedia, p247-250, Berkeley, CA, USA, . (EI)Xin Fan, Xing Xie, Wei-Yang Ma, Hong-Jiang Zhou, Visual Attention Based Image Browsing on Mobile Devices, Proceedings of IEEE International Conference on Multimedia and Expo. 2003, , p53-56, Baltimore, MD, USA, , , , , : A Slicing Tree Based Web Page Representation for Various Display Sizes. The 12th International World Wide Web Conference(WWW2003), Budapest, HUNGRAY, May , , , , . Image Adaptation Based on Attention Model for Small-form-factor Devices, 9th International Conference on Multimedia Modeling, Taipei, Taiwan, Bin, FENG Huan-qing, ZHOU He-qin. Volume Rendering Based on Sorted Volumetric Data.航天医学与医学工程，16（4）：243－247, LIU, Heqin ZHOU. Using Object Classification to Improve Urban Traffic Monitoring System. Proceddings of 2003 International Conference on Neural Networks and Signal Processing(ICNN), , 2003, Nanjing, p1155-1159 (ISTP)诸葛斌,冯焕清,周荷琴等. 基于PC机的医学图像三维表面重建. 航天医学与医学工程 , No 4, Mei, Qinghua Huang, Heqin Zhou, He Zhao and Huanqing Feng. An Improved Multiscale Image Enhancement via Laplacian Pyramid, The 2nd International Conference on Image and Graphics (ICIG), SPIE Vol. 4875, No. 1, pp. 402-410, Hefei, China, Aug. 2002.赵何,周荷琴等. 基于PC机的虚拟内窥镜成像算法. 航天医学与医学工程. , , 2002.黄庆华,周荷琴,冯焕清. 一种快速有效的脉冲噪声滤除方法. 计算机工程与应用. YUAN, Heqin ZHOU, He ZHAO, Huanqing FENG. Sampled points decomposing based ray casting for virtual endoscopy. The 2nd International Conference on Image and Graphics(ICIG), Hefei, MEI, Qinghua HUANG, Heqin ZHOU, He ZHAO and Huanqing FENG. An Improved Multiscale Image Enhancement via Laplacian Pyramid. The 2nd International Conference on Image and Graphics(ICIG), Hefei, .周荷琴,王恒良等. 心室Purkinje纤维传导系统的自动生成算法.北京生物医学工程., He, Zhou He-qin, Feng Huan-qing. Study on Imaging Algorithm of Virtual Endoscope System. Proc. Of 2001 Annual National Conference on Biomedical Electronics, Biomedical Measurement, Biomedical Information & Control, Biomedical Sensor techniques.梅 涛, 周荷琴, 冯焕清. 基于JPEG的多比特医学图像压缩方法. Proceedings of 2001 Annual National Conference on Biomedical Electronics, Measurement Information & Control, Sensor Techniques(CBME), Wuhan, Yonggang, Zhou Heqin, Feng Huanqing, Wang Hengliang. Parallel Algorithm for Calculation of Cell Dipoles in ECG Simulation. 《Proc. IEEE-EMBS Asia-Pasific Conf. On BME》, Hangzhou, Hengliang, Zhou Heqin, Feng Huanqing, Guo Yonggang. Error Analysis and Improvement on Simulation Algorithm of Excitation Propagation's Process of Cardiac Electricity. 《Proc. IEEE-EMBS Asia-Pasific Conf. On BME》, Hangzhou, 2000.周荷琴,王恒良,郭永刚,黄庆华,赵何等. 微机原理及应用多媒体CAI软件设计.中国科大学报., , 1999.周荷琴,冯雷,郭永刚.用屏蔽珠抑制高频电磁干扰.电子技术应用., , 1999.周荷琴,蔡方辉,王恒良,冯焕清,刘 兵.多参数监护仪的设计.中国医疗器械杂志., , 1999.周荷琴,孙景群,刘兵,冯焕清,江朝晖. 基于68HC05的心电OEM模块设计. 中国科技大学学报. , , 1998.周荷琴,杜克强,冯焕清. 基于OEM模块的自动血压血氧监护仪设计. 中国科技大学学报. , , 1998.获奖情况曾获中国科学院重大科研成果二等奖 3 项，安徽省教学成果二等奖 1 项，安徽省多媒体教学软件一、二等奖各 1 项。在研项目简介磁共振成像系统:控制器研发; 序列的自动参数调整; 3.图像伪影校正; 4.磁体的自动设计及优化.医学图像处理:1.图像压缩与增强; 2.三维重建和虚拟内窥; 3.医学图像存档与通信系统; 4.数字人.智能交通系统:1.基于视频的交通流量检测; 2.基于视频的交通事件检测与识别; 车载导航系统，GIS.与微软亚洲研究院合作项目:1.可扩展网页信息表征模型研究; 2.基于统计学习的事件检测.无线通信:1.基于OFDM的无线通信系统中若干技术研究; 2.低密度奇偶校验码(LDPC)的编解码方法研究;音频编码技术研究; 4.数字广播系统DRM在DSP上的实现.2.周荷琴 女，1955年出生，汉族，中共党员，大学学历，中学高级教师1973年——1996年 常州市二十四中工作1996年——1999年 常州市二十六中工作1999年——常州市实验初中工作2009年——常州外国语学校工作获奖情况及荣誉称号常州市优秀教育工作者江苏省优秀教育工作者常州市物理评优课一等奖江苏省物理评优课二等奖江苏省依法治校先进个人
1.用matlab实现图像压缩时,如何将图片仿真 图像压缩是当今信息时代迫切需求的一门图像处理技术，它极大的减少了图像的数据量，为图像的存储，传输提供了方便。 小波变换，是一种广泛用于图像压缩的方法。它能让图像按不同的分辨率分析。 根据Mallat算法的思想，图像能分解成一个轮廓信号（低频子图）和水平，垂直，对角线三个方向上的细节信号（高频子图）。而轮廓信号又可以进一步分解。 而图像的主要能量部分是低频部分，而且人眼视觉系统对低频部分更为敏感，所以可以对低频部分采用较低压缩比；对高频部分采用较大压缩比来进行压缩。 本文提出的是一种结合小波变换，DCT变换和矢量量化的压缩方法。根据人眼的视觉特性，首先对图像进行小波分解，然后，对低频分量进行压缩比不大的DCT变换；对不同方向不同分辨率的高频分量进行不同码字大小的矢量量化编码，然后对反变换和解码后的系数进行小波重构。矢量量化过程中的码书设计采用的是LBG算法。 这样，根据对图像质量的不同要求，我们可以改变小波分解的层数，来得到不同压缩比的图像。本篇论文只对小波分解一层和两层后压缩进行了仿真和分析，表明该方案结合了各种压缩方法的优点，在满足图像质量的同时能得到较大的压缩比。 目前，在包装装潢设计中常用的图形处理软件有Pho-toshop,CorelDraw,AutoCAD等。但是这些软件中很少涉及到对图像进行压缩处理，以满足图像进行传输和储存的需要。 基于这一点考虑，在此尝试着用MATLAB编程来处理包装装潢图像的压缩，实现包装与计算机的紧密结合。 1 MATLAB MATLAB是MathWorks公司推出的一套高性能的数值计算和可视化软件，它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图像显示于一体，它附带的小波分析工具箱功能强大，可以完成小波分析的绝大部分工作。 MATLAB工具箱的出现避免了程序设计中的重复性劳动，缩短了开发周期，降低了成本，因而受到工科院校师生和研究人员的青睐。 在介绍利用MATLAB小波工具压缩图像的文献中，总是将真彩色RGB图像转换为灰度级索引图像进行处理.经过这种处理以后，图像的存储数据能得到一定的压缩，但由压缩后的数据难以恢复成理想的彩色图像。 文中用MATLAB中有关函数处理图像压缩，而且由压缩后的数据可以还原出图像.实验结果表明，还原出的图像效果是理想的。文中主要以lena图像的处理为例，对它进行二进小波多层分解后，将低频和高频近似的系数矩阵作相应的处理，来研究用MATLAB中的小波工具箱压缩图像的方法。 2 图像压缩方法 在实际应用中，首先需要从图像文件中读取图像数据.MATLAB使用imreed（)函数完这一任务.例如，在电脑D盘中有一彩色图像文件，则可由下述语句读取： X=imread（′D:\picl.′）； MATLAB图像处理工具箱支持4种基本图像类型：索引图像、灰度图像、二进制图像和RGB图像.MATLAB直接从图像文件中读取的图像为RGB图像.它存储在三维数组中。这个三维数组有3个面，依次对应子红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）3种颜色，而面中的数据则分别是这3种颜色的强度值，面中的元素对应于图像中的像素点。 索引图像数据包括图像矩阵X与颜色图数组map，其中颜色图map是按图像中颜色值进行排序后的数组。对于每个像素，图像矩阵X包含一个值，这个值就是颜色图数组map中的索引。 颜色图map为m*3双精度矩阵，各行分别指定红、绿、蓝（R、G、B）单色值，map=〔RGB〕，R、C、B为值域为〔0,1〕的实数值，m为索引图像包含的像素个数.然后可根据情况采用不同的小波函数，进行索引图像的分解压缩。这里对上面产生的索引图像X用dbl小波进行2层分解。 〔c,l〕=wavedec2(X,2，′dbl′)。 在这里，一个索引图像作小波分解后，可得到一系列不同分辨率的子图像，不同分辨率的子图像对应的频率是不相同的.高分辨率（即高频细节）子图像上大部分点的数值接近于0，越是高频这种现象越明显.对一个图像来说，表现一个图像最主要的部分是低频（即近似）部分。 多层小波分解的所有成分系数均保存在向量c中，低频近似与高频细节的系数需从向量C中提取。MATLAB分别使用appcoet2（)和detcoef2（)函数来完成这一工作。 这种方法是对低频和高频部分进行处理，因而提取低频和高频近似系数。 cAl=appcoef2(c,1，′dbl，′1);cH1=detcoef2（′h′，c,1,1）; cDl=detcoef2（′d′，c,l,1）;cVl=detcoef2（′v′，c,l,1）。 matlab实现离散余弦变换压缩（JPEG压缩原理） JPEG图像压缩算法： 输入图像被分成8*8或16*16的小块，然后对每一小块进行二维DCT（离散余弦变换）变换，变换后的系数量化、编码并传输； JPEG文件解码量化了的DCT系数，对每一块计算二维逆DCT变换，最后把结果块拼接成一个完整的图像。在DCT变换后舍弃那些不严重影响图像重构的接近0的系数。 DCT变换的特点是变换后图像大部分能量集中在左上角，因为左上放映原图像低频部分数据，右下反映原图像高频部分数据。而图像的能量通常集中在低频部分。 实例程序： function Jpeg I=imread('D:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\')； %该图片在安装matlab的目录中找，原图为灰度图象 。 2.使用MATLAB图像压缩怎么做 I = imread('')； % 输入图像 I = im2double(I)； % 数据类型转换 T = dctmtx(8)； % 计算二维离散DCT矩阵 dct = @(x)T * x * T'； % 设置函数句柄 B = blkproc(I,[8 8],dct)； % 图像块处理 mask = [1 1 1 1 0 0 0 0 % 掩膜 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; B2 = blkproc(B,[8 8],@(x)mask.* x）； % 图像块处理 invdct = @(x)T' * x * T； % 设置函数句柄 I2 = blkproc(B2,[8 8],invdct)； % 图像块处理 imshow(I), figure, imshow(I2) % 显示原始图像和压缩重构图像 3.用matlab把11张tif图片做成一个连续动画 使用如下代码方式可以达到你想要的效果。 clear; clc; for i=2:50 c=strcat('a',num2str(i)）；%这里可以根据自己图片名字儿作相应的修改 c=strcat(c,'.bmp'); I=imread(c); % I=rgb2gray(I) figure(1); imshow(I); end 图片的保存方式如：，这样可以实现你的汽车动画。如果想要使用你的汽车图片做的话，请把汽车图片发给我，我帮你看看。
MPEG是活动图象专家组(Moving Picture Expert Group)的缩写。MPEG标准主要有以下五个，MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4、MPEG-7及MPEG-21等。 MPEG标准的视频压缩编码技术主要利用了具有运动补偿的帧间压缩编码技术以减小时间冗余度，利用DCT技术以减小图象的空间冗余度，利用熵编码则在信息表示方面减小了统计冗余度。这几种技术的综合运用，大大增强了压缩性能。 MPEG-1标准于1992年正式出版，标准的编号为ISO/IEC11172，其标题为“码率约为用于数字存贮媒体活动图象及其伴音的编码”。 MPEG-2标准于1994年公布，包括编号为13818-1系统部分、编号为13818-2的视频部分、编号为13818-3的音频部分及编号为13818-4的符合性测试部分。 MPEG-2编码标准希望囊括数字电视、图象通信各领域的编码标准，MPEG-2按压缩比大小的不同分成五个档次(profile)，每一个档次又按图象清晰度的不同分成四种图象格式，或称为级别(level)。五个档次四种级别共有20种组合，但实际应用中有些组合不太可能出现，较常用的是11种组合。这11种组合分别应用在不同的场合，如MP@ML(主档次与主级别)用在具有演播室质量标准清晰度电视SDTV中，美国HDTV大联盟采用MP@HL(主档次及高级别)。 MPEG-4是基于内容的压缩编码标准。 MPEG-7是“多媒体内容描述接口标准”。 MPEG-21是有关多媒体框架的协议。
MPEG格式：它的英文全称为Moving Picture Expert Group，即运动图像专家组格式，家里常看的VCD、SVCD、DVD就是这种格式。MPEG文件格式是运动图像压缩算法的国际标准，它采用了有损压缩方法减少运动图像中的冗余信息，说的更加明白一点就是MPEG的压缩方法依据是相邻两幅画面绝大多数是相同的，把后续图像中和前面图像有冗余的部分去除，从而达到压缩的目的(其最大压缩比可达到200:1)。目前MPEG格式有三个压缩标准，分别是MPEG－1、MPEG－2、和MPEG－4，另外，MPEG-7与MPEG-21仍处在研发阶段。 MPEG－1：制定于1992年，它是针对以下数据传输率的数字存储媒体运动图像及其伴音编码而设计的国际标准。也就是我们通常所见到的VCD制作格式。使用MPEG-1的压缩算法，可以把一部120分钟长的电影压缩到左右大小。这种视频格式的文件扩展名包括.mpg、.mlv、.mpe、.mpeg及VCD光盘中的.dat文件等。 MPEG－2：制定于1994年，设计目标为高级工业标准的图像质量以及更高的传输率。这种格式主要应用在DVD/SVCD的制作(压缩)方面，同时在一些HDTV(高清晰电视广播)和一些高要求视频编辑、处理上面也有相当的应用。使用MPEG-2的压缩算法，可以把一部120分钟长的电影压缩到4到8GB的大小。这种视频格式的文件扩展名包括.mpg、.mpe、.mpeg、.m2v及DVD光盘上的.vob文件等。 MPEG－4：制定于1998年，MPEG－4是为了播放流式媒体的高质量视频而专门设计的，它可利用很窄的带度，通过帧重建技术，压缩和传输数据，以求使用最少的数据获得最佳的图像质量。目前MPEG-4最有吸引力的地方在于它能够保存接近于DVD画质的小体积视频文件。另外，这种文件格式还包含了以前MPEG压缩标准所不具备的比特率的可伸缩性、动画精灵、交互性甚至版权保护等一些特殊功能。这种视频格式的文件扩展名包括.asf、.mov和DivX AVI等。 小提示：细心的用户一定注意到了，这中间怎么没有MPEG－3编码？实际上，大家熟悉的MP3就是采用的MPEG－3(MPEG Layeur3)编码。
它是基于波形基的图象压缩方法，其特点：相对简单；编码的基本实体是象素或象素块；基本上不考虑人的视觉系统(HVS)对编码图象的影响；重点在码字分配。第一代编码技术基本上采用了三大编码技术：预测编码变换编码统计编码具体手段有：利用二维DCT减少图象的空间域冗余度；利用运动补偿预测减少图象的时间域冗余度；利用视觉加权量化减少图象的“灰度域”冗余度；利用熵编码来减少图象的“频率域”上统计特性方面的冗余度； 1990年， ITU-T通过了建议，是视频压缩40年工作的结晶，主要用于ISDN上的视频电话和电视会议（px64kbit/s）；提出CIF,QCIF中间格式:对于PAL和SECAM制式，亮度信号为360象素x288行x25 帧/s，而对于NTSC制式，则为360象素x240行x30帧/s。为方便与这两种电视制式的相互转换，折衷规定了所谓的“通用中间格式”CIF(Common Intermediate Format)为352象素x288行x30帧/s(实际上每秒可取30、15、10、帧)。由PAL/SECAM转CIF要作帧内插，而由NTSC变为CIF要作行内插。各国都应将图像信号转换到CIF格式后再发送，以便不受各地区不同电视制式的影响。至于输入输出电视信号的标准，例如是复合的或分量的、模拟的或数字的、以及完成中间编码格式与所需信号格式之间的转换方法，协议不作规定。将每帧CIF格式的原始图像，划分为12个大小为176象素x48行的宏块组（GOB），每个宏块组再划分为33个16x16的宏块（MB,Macro Block）。而每个宏块则有4个8x8的亮度像块和两个在空间位置上与之相应的色差像块复合而成。数据结构分为四个层次:图象层：块组层宏块层块层 1996年，ITU-T正式通过了建议，是的重要发展，可用于极低比特率的编码器，目的是能在普通公用电话网或移动电话网上传输视频信息。相对于，它做了如下修改和扩充：利用了半象素运动补偿提高预测误差精度；有5种源视频格式（sub-QCIF, QCIF, CIF, 4CIF以及16CIF）, 还提供了4种有效的压缩编码方法供选用，以提较好的图象质量：1）UMV(无限制运动矢量模式)：可以提高图象边缘运动补偿效果，改进边缘图象质量；2）ADV(高级预测模式)：提高预测精度，减少方块效应；3）PB帧模式：可以增加帧速率，减少噪声影响；4）SAC（基于句法的算术编码模式）：在图像主、客观质量不变的前提下可显著地减少编码比特数；（根据有关报告，在64Kbps以下速率，的PSNR比高3-4dB） 1998年1月公布的草案，目标是：扩展应用范围和提高压缩效率，在图象格式、编码模式和增强信息三方面增加了12个新的选项，几个主要的选项如下：1) UMV扩展：支持RVLC(可反转的变长码)，可以双向解码，增强对信道误码的适应能力；2) 去块效应滤波模式（Deblocking）：有效减小量化引起的方块效应；3) 参考帧可选择模式（RPS: Reference Picture Selection）：增加灵活性，降低码率；4) 改进的量化模式（MQ：Improved Quantization）：宏块级可以任意指定量化因子，对色度可用更小的量化因子, 可以不对DCT系数的量化结果限幅。5) 时域、SNR、空域可伸缩性模式（TSSS：Temproal, SNR, and Spatial Scalability）：对于Internet这样的复杂网络环境和无线链路等误码率较高的信道非常有用；(可分级Profile/Level) 2000年10月公布，目的是进一步提高压缩率，提高传输误码情况下的传输质量，其中比多加了三个选项：Annex U: Enhanced Reference Picture Selection Mode,在这个附录中提出在运动估计中采用多个参考帧的思想；Annex V: Data partitioning，主要是提高在传输误码情况下的传输质量；Annex W:Additional Supplemental Information，提出隔行扫描图像的编码能力以及定点IDCT的规范说明； 将于2002年7月定稿的：目的是获得更有效的图象压缩率，提高传输误码情况下的图象质量，支持一些新的功能。 1991年，MPEG正式公布MPEG-1标准，包括系统、视频、音频三部份，图象质量略超过VHS(Video Home System)，码率<，视频编码和基本一致，图象采用SIF格式（352X288X25或 352X240X30），图象模式有I,P,B,D。 1993年公布 MPEG—2，视频算法作为建议，覆盖了一个视频和音频编码应用的广泛范围，克服并解决了MPEG-1不能满足日益增长的多媒体技术，数字电视技术、多媒体分辨率和传输率等方面的技术要求的缺陷。MPEG-2系统支持五项基本功能：1） 解码时多压缩流的同步；2） 将多个压缩流交织成单个数据流；3） 解码时缓冲区初始化；4） 缓冲区管理；5） 时间识别；为了缓和通用性和特殊性的矛盾，针对不同的应用，规定了若干档次（profile），每一档次又划分成若干级别(level)。在MPEG-1的基础上作了许多重要扩展和改进：1) 增加了“按场编码”模式，同时在“按帧编码”模式中，允许进行以场为基础的运动补偿和DCT，显著提高了压缩编码效率；2) 扩大了重要的参数值，允许有更大的画面格式，码率和运动矢量；3) 增加了“可分级性”，允许通过部分解码从一个编码数据流中得到不同质量或不同时空分辨率的视频信号；4) 增加了半象素运动估计；注意：MPEG-1和MPEG-2是系统级标准，不仅有视频编码，还有音频编码，和系统层的协议内容，包括复用和同步时基；而只是视频编码标准，组成系统应用还需要一系列的ITU-T建议与之配套，如, , 。在中引入了同步时基参数。
解决方法，据我了解的：国际标准化组织于1988年成立了一个致力于制定有关运动图像压缩编码的组织MPEG (Moving Picture Experts group),意思是“运动图像专家组“. 这个专家组的任务是给用于数字存储介质、电视广播和通信的运动图像和它的伴音制定一种通用的编码方法.MPEG组织在工作一开始就考虑到相关标准化组织的研究成果,如JPEG和标准.运动图像可以看成是静止图像的一个序列,所以运动图像的帧内编码技术就采用了JPEG推荐的离散余弦变换DCT技术.此外MPEG又加进了帧间压缩编码技术.1992年MPEG正式推出了MPEG-1标准草案,1993年正式通过.由于多媒体技术、数字电视技术、多媒体通信以及交互电视技术的发展,MPEG-1在视频音频分辨率和传输率方面已不能满足要求,所以ISO/IEC在1994年又推出了ISO/IEC13813 MPEG-2 运动图像及其伴音通用压缩编码标准.MPEG-2已经被国际上公认为HDTV信源压缩编码的标准.数字电视从传输方式上分为卫星数字电视广播、有线数字电视广播和地面数字电视广播,虽然它们的信道编码方式不同,但是信源均采用MPEG-2标准编码.
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数字图像压缩技术的研究及进展摘要：数字图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速传输和实时处理具有重要的意义。本文介绍了当前几种最为重要的图像压缩算法：JPEG、JPEG2000、分形图像压缩和小波变换图像压缩，总结了它们的优缺点及发展前景。然后简介了任意形状可视对象编码算法的研究现状，并指出此算法是一种产生高压缩比的图像压缩算法。关键词：JPEG；JPEG2000；分形图像压缩；小波变换；任意形状可视对象编码一 引 言 随着多媒体技术和通讯技术的不断发展，多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求，也给现有的有限带宽以严峻的考验，特别是具有庞大数据量的数字图像通信，更难以传输和存储，极大地制约了图像通信的发展，因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输，并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩，可以减轻图像存储和传输的负担，使图像在网络上实现快速传输和实时处理。 图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化，到今天已经有50多年的历史了[1]。在此期间出现了很多种图像压缩编码方法，特别是到了80年代后期以后，由于小波变换理论，分形理论，人工神经网络理论，视觉仿真理论的建立，图像压缩技术得到了前所未有的发展，其中分形图像压缩和小波图像压缩是当前研究的热点。本文对当前最为广泛使用的图像压缩算法进行综述，讨论了它们的优缺点以及发展前景。二 JPEG压缩 负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”（Joint Photographic Expert Group,简称JPEG），于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案，其后多次修改，至1991年形成ISO10918国际标准草案，并在一年后成为国际标准，简称JPEG标准。1．JPEG压缩原理及特点 JPEG算法中首先对图像进行分块处理，一般分成互不重叠的 大小的块，再对每一块进行二维离散余弦变换（DCT）。变换后的系数基本不相关，且系数矩阵的能量集中在低频区，根据量化表进行量化，量化的结果保留了低频部分的系数，去掉了高频部分的系数。量化后的系数按zigzag扫描重新组织，然后进行哈夫曼编码。JPEG的特点优点：（1）形成了国际标准；（2）具有中端和高端比特率上的良好图像质量。缺点：（1）由于对图像进行分块，在高压缩比时产生严重的方块效应；（2）系数进行量化，是有损压缩；（3）压缩比不高，小于50。 JPEG压缩图像出现方块效应的原因是：一般情况下图像信号是高度非平稳的，很难用Gauss过程来刻画，并且图像中的一些突变结构例如边缘信息远比图像平稳性重要，用余弦基作图像信号的非线性逼近其结果不是最优的。2． JPEG压缩的研究状况及其前景 针对JPEG在高压缩比情况下，产生方块效应，解压图像较差，近年来提出了不少改进方法，最有效的是下面的两种方法：（1）DCT零树编码 DCT零树编码把 DCT块中的系数组成log2N个子带，然后用零树编码方案进行编码。在相同压缩比的情况下，其PSNR的值比 EZW高。但在高压缩比的情况下，方块效应仍是DCT零树编码的致命弱点。（2）层式DCT零树编码 此算法对图像作 的DCT变换，将低频 块集中起来，做 反DCT变换；对新得到的图像做相同变换，如此下去，直到满足要求为止。然后对层式DCT变换及零树排列过的系数进行零树编码。 JPEG压缩的一个最大问题就是在高压缩比时产生严重的方块效应，因此在今后的研究中，应重点解决 DCT变换产生的方块效应，同时考虑与人眼视觉特性相结合进行压缩。三 JEPG2000压缩 JPEG2000是由ISO/IEC JTCISC29标准化小组负责制定的全新静止图像压缩标准。一个最大改进是它采用小波变换代替了余弦变换。2000年3月的东京会议，确定了彩色静态图像的新一代编码方式—JPEG2000图像压缩标准的编码算法。1．JPEG2000压缩原理及特点 JPEG2000编解码系统的编码器和解码器的框图如图1所示。编码过程主要分为以下几个过程：预处理、核心处理和位流组织。预处理部分包括对图像分片、直流电平（DC）位移和分量变换。核心处理部分由离散小波变换、量化和熵编码组成。位流组织部分则包括区域划分、码块、层和包的组织。 JPEG2000格式的图像压缩比，可在现在的JPEG基础上再提高10%~30%，而且压缩后的图像显得更加细腻平滑。对于目前的JPEG标准，在同一个压缩码流中不能同时提供有损和无损压缩，而在JPEG2000系统中，通过选择参数，能够对图像进行有损和无损压缩。现在网络上的JPEG图像下载时是按“块”传输的，而JPEG2000格式的图像支持渐进传输，这使用户不必接收整个图像的压缩码流。由于JPEG2000采用小波技术，可随机获取某些感兴趣的图像区域（ROI）的压缩码流，对压缩的图像数据进行传输、滤波等操作。2．JPEG2000压缩的前景 JPEG2000标准适用于各种图像的压缩编码。其应用领域将包括Internet、传真、打印、遥感、移动通信、医疗、数字图书馆和电子商务等。JPEG2000图像压缩标准将成为21世纪的主流静态图像压缩标准。四 小波变换图像压缩1．小波变换图像压缩原理小波变换用于图像编码的基本思想就是把图像根据Mallat塔式快速小波变换算法进行多分辨率分解。其具体过程为：首先对图像进行多级小波分解，然后对每层的小波系数进行量化，再对量化后的系数进行编码。小波图像压缩是当前图像压缩的热点之一，已经形成了基于小波变换的国际压缩标准，如MPEG-4标准，及如上所述的JPEG2000标准 。2．小波变换图像压缩的发展现状及前景 目前3个最高等级的小波图像编码分别是嵌入式小波零树图像编码（EZW），分层树中分配样本图像编码（SPIHT）和可扩展图像压缩编码（EBCOT）。（1）EZW编码器 1993年，Shapiro引入了小波“零树”的概念，通过定义POS、NEG、IZ和ZTR四种符号进行空间小波树递归编码，有效地剔除了对高频系数的编码，极大地提高了小波系数的编码效率。此算法采用渐进式量化和嵌入式编码模式，算法复杂度低。EZW算法打破了信息处理领域长期笃信的准则：高效的压缩编码器必须通过高复杂度的算法才能获得，因此EZW编码器在数据压缩史上具有里程碑意义。（2）SPIHT编码器 由Said和Pearlman提出的分层小波树集合分割算法（SPIHT）则利用空间树分层分割方法，有效地减小了比特面上编码符号集的规模。同EZW相比，SPIHT算法构造了两种不同类型的空间零树，更好地利用了小波系数的幅值衰减规律。同EZW编码器一样，SPIHT编码器的算法复杂度低，产生的也是嵌入式比特流，但编码器的性能较EZW有很大的提高。（3）EBCOT编码器优化截断点的嵌入块编码方法（EBCOT）首先将小波分解的每个子带分成一个个相对独立的码块，然后使用优化的分层截断算法对这些码块进行编码，产生压缩码流，结果图像的压缩码流不仅具有SNR可扩展而且具有分辨率可扩展，还可以支持图像的随机存储。比较而言，EBCOT算法的复杂度较EZW和SPIHT有所提高，其压缩性能比SPIHT略有提高。小波图像压缩被认为是当前最有发展前途的图像压缩算法之一。小波图像压缩的研究集中在对小波系数的编码问题上。在以后的工作中，应充分考虑人眼视觉特性，进一步提高压缩比，改善图像质量。并且考虑将小波变换与其他压缩方法相结合。例如与分形图像压缩相结合是当前的一个研究热点。五 分形图像压缩 1988年，Barnsley通过实验证明分形图像压缩可以得到比经典图像编码技术高几个数量级的压缩比。1990年，Barnsley的学生提出局部迭代函数系统理论后，使分形用于图像压缩在计算机上自动实现成为可能。1． 分形图像压缩的原理 分形压缩主要利用自相似的特点，通过迭代函数系统（Iterated Function System, IFS）实现。其理论基础是迭代函数系统定理和拼贴定理。 分形图像压缩把原始图像分割成若干个子图像，然后每一个子图像对应一个迭代函数，子图像以迭代函数存储，迭代函数越简单，压缩比也就越大。同样解码时只要调出每一个子图像对应的迭代函数反复迭代，就可以恢复出原来的子图像，从而得到原始图像。2．几种主要分形图像编码技术 随着分形图像压缩技术的发展，越来越多的算法被提出，基于分形的不同特征，可以分成以下几种主要的分形图像编码方法。（1）尺码编码方法 尺码编码方法是基于分形几何中利用小尺度度量不规则曲线长度的方法，类似于传统的亚取样和内插方法，其主要不同之处在于尺度编码方法中引入了分形的思想，尺度 随着图像各个组成部分复杂性的不同而改变。（2）迭代函数系统方法 迭代函数系统方法是目前研究最多、应用最广泛的一种分形压缩技术，它是一种人机交互的拼贴技术，它基于自然界图像中普遍存在的整体和局部自相关的特点，寻找这种自相关映射关系的表达式，即仿射变换，并通过存储比原图像数据量小的仿射系数，来达到压缩的目的。如果寻得的仿射变换简单而有效，那么迭代函数系统就可以达到极高的压缩比。（3）A-E-Jacquin的分形方案 A-E-Jacquin的分形方案是一种全自动的基于块的分形图像压缩方案，它也是一个寻找映射关系的过程，但寻找的对象域是将图像分割成块之后的局部与局部的关系。在此方案中还有一部分冗余度可以去除，而且其解码图像中存在着明显的方块效应。3．分形图像压缩的前景 虽然分形图像压缩在图像压缩领域还不占主导地位，但是分形图像压缩既考虑局部与局部，又考虑局部与整体的相关性，适合于自相似或自仿射的图像压缩，而自然界中存在大量的自相似或自仿射的几何形状，因此它的适用范围很广。六 其它压缩算法 除了以上几种常用的图像压缩方法以外，还有：NNT（数论变换）压缩、基于神经网络的压缩方法、Hibert扫描图像压缩方法、自适应多相子带压缩方法等，在此不作赘述。下面简单介绍近年来任意形状纹理编码的几种算法[10]~ [13]。（1）形状自适应DCT（SA-DCT）算法 SA-DCT把一个任意形状可视对象分成 的图像块，对每块进行DCT变换，它实现了一个类似于形状自适应Gilge DCT[10][11]变换的有效变换，但它比Gilge DCT变换的复杂度要低。可是，SA-DCT也有缺点，它把像素推到与矩形边框的一个侧边相平齐，因此一些空域相关性可能丢失，这样再进行列DCT变换，就有较大的失真了[11][14][15]。（2）Egger方法 Egger等人[16][17]提出了一个应用于任意形状对象的小波变换方案。在此方案中，首先将可视对象的行像素推到与边界框的右边界相平齐的位置，然后对每行的有用像素进行小波变换，接下来再进行另一方向的小波变换。此方案，充分利用了小波变换的局域特性。然而这一方案也有它的问题，例如可能引起重要的高频部分同边界部分合并，不能保证分布系数彼此之间有正确的相同相位，以及可能引起第二个方向小波分解的不连续等。（3）形状自适应离散小波变换（SA-DWT） Li等人提出了一种新颖的任意形状对象编码，SA-DWT编码[18]~[22]。这项技术包括SA-DWT和零树熵编码的扩展（ZTE），以及嵌入式小波编码（EZW）。SA-DWT的特点是：经过SA-DWT之后的系数个数，同原任意形状可视对象的像素个数相同；小波变换的空域相关性、区域属性以及子带之间的自相似性，在SA-DWT中都能很好表现出来；对于矩形区域，SA-DWT与传统的小波变换一样。SA-DWT编码技术的实现已经被新的多媒体编码标准MPEG-4的对于任意形状静态纹理的编码所采用。 在今后的工作中，可以充分地利用人类视觉系统对图像边缘部分较敏感的特性，尝试将图像中感兴趣的对象分割出来，对其边缘部分、内部纹理部分和对象之外的背景部分按不同的压缩比进行压缩，这样可以使压缩图像达到更大的压缩比，更加便于传输。七 总结 图像压缩技术研究了几十年，取得了很大的成绩，但还有许多不足，值得我们进一步研究。小波图像压缩和分形图像压缩是当前研究的热点，但二者也有各自的缺点，在今后工作中，应与人眼视觉特性相结合。总之，图像压缩是一个非常有发展前途的研究领域，这一领域的突破对于我们的信息生活和通信事业的发展具有深远的影响。参考文献：[1] 田青. 图像压缩技术[J]. 警察技术, 2002, (1)：30-31.[2] 张海燕, 王东木等. 图像压缩技术[J]. 系统仿真学报, 2002, 14(7)：831-835.[3] 张宗平, 刘贵忠. 基于小波的视频图像压缩研究进展[J]. 电子学报, 2002, 30(6)：883-889.[4] 周宁, 汤晓军, 徐维朴. JPEG2000图像压缩标准及其关键算法[J]. 现代电子技术, 2002, (12)：1-5.[5] 吴永辉, 俞建新. JPEG2000图像压缩算法概述及网络应用前景[J]. 计算机工程, 2003, 29(3)：7-10.[6] J M Shaprio. Embedded image coding using zerotree of wavelet coefficients[J]. IEEE Trans. on Signal Processing, 1993, 41(12): 3445-3462.[7] A Said, W A Pearlman. A new fast and efficient image codec based on set partitioning in hierarchical trees[J]. IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Tech. 1996, 6(3): 243-250.[8] D Taubman. High performance scalable image compression with EBCOT[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2000, 9(7): 1158–1170.[9] 徐林静, 孟利民, 朱建军. 小波与分行在图像压缩中的比较及应用. 中国有线电视, 2003, 03/04：26-29.[10] M Gilge, T Engelhardt, R Mehlan. Coding of arbitrarily shaped image segments based on a generalized orthogonal transform[J]. Signal Processing: Image Commun., 1989, 1(10): 153–180.[11] T Sikora, B Makai. Shape-adaptive DCT for generic coding of video[J]. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., 1995, 5(1): 59–62.[12] T Sikora, S Bauer, B Makai. Efficiency of shape-adaptive 2-D transforms for coding of arbitrarily shaped image segments[J]. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., 1995, 5(3): 254–258.[13]邓家先 康耀红 编著 《信息论与编码》
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huffman编码上手最快,最容易理解,但是范围较窄,可供参考的资料比较少.课题4的话题很宽泛,网上各种资料也很多,综合起来参考一下就几万字了.看你是想怎么写了, 认真自己写的话, 课题2容易些. 如果是准备找资料来参考的话, 课题4是比较容易的.网络安全不熟悉
多媒体图像压缩技术姓名:Vencent Lee摘要：多媒体数据压缩技术是现代网络发展的关键性技术之一。由于图像和声音信号中存在各种各样的冗余，为数据压缩提供了可能。数据压缩技术有无损压和有损压缩两大类，这些压缩技术又各有不同的标准。一、多媒体数据压缩技术仙农(C．E．Shannon)在创立信息论时，提出把数据看作是信息和冗余度的组合。早期的数据压缩之所以成为信息论的一部分是因为它涉及冗余度问题。而数据之所以能够被压缩是因为其中存在各种各样的冗余；其中有时间冗余性、空间冗余性、信息熵冗余、先验知识冗余、其它冗余等。时间冗余是语音和序列图像中常见的冗余，运动图像中前后两帧间就存在很强的相关性，利用帧间运动补兴就可以将图像数据的速率大大压缩。语音也是这样。尤其是浊音段，在相当长的时间内(几到几十毫秒)语音信号都表现出很强的周期性，可以利用线性预测的方法得到较高的压缩比。空间冗余是用来表示图像数据中存在的某种空间上的规则性，如大面积的均匀背景中就有很大的空间冗余性。信息熵冗余是指在信源的符号表示过程中由于未遵循信息论意义下最优编码而造成的冗余性，这种冗余性可以通过熵编码来进行压缩，经常使用的如Huff-man编码。先验知识冗余是指数据的理解与先验知识有相当大的关系，如当收信方知道一个单词的前几个字母为administrato时，立刻就可以猜到最后一个字母为r，那么在这种情况下，最后一个字母就不带任何信息量了，这就是一种先验知识冗余。其它冗余是指那些主观无法感受到的信息等带来的冗余。通常数据压缩技术可分为无损压缩(又叫冗余压缩)和有损压缩(又叫熵压缩)两大类。无损压缩就是把数据中的冗余去掉或减少，但这些冗余量是可以重新插入到数据中的，因而不会产生失真。该方法一般用于文本数据的压缩，它可以保证完全地恢复原始数据；其缺点是压缩比小(其压缩比一般为2：1至5：1)。有损压缩是对熵进行压缩，因而存在一定程度的失真；它主要用于对声音、图像、动态视频等数据进行压缩，压缩比较高(其压缩比一般高达20：1以上。最新被称为“E—igen—ID”的压缩技术可将基因数据压缩1．5亿倍)。对于多媒体图像采用的有损压缩的标准有静态图像压缩标准(JPEG标准，即‘JointPhotographicExpertGroup’标准)和动态图像压缩标准(MPEG标准，即‘MovingPictureExpertGroup’标准)。JPEG利用了人眼的心理和生理特征及其局限性来对彩色的、单色的和多灰度连续色调的、静态图像的、数字图像的压缩，因此它非常适合不太复杂的以及一般来源于真实景物的图像。它定义了两种基本的压缩算法：一种是基于有失真的压缩算法，另一种是基于空间线性预测技术(DPCM)无失真的压缩算法。为了满足各种需要，它制定了四种工作模式：无失真压缩、基于DCT的顺序工作方式、累进工作方式和分层工作方式。MPEG用于活动影像的压缩。MPEG标准具体包三部分内容：(1)MPEG视频、(2)MPEG音频、(3)MP系统(视频和音频的同步)。MPEG视频是标准的核心分，它采用了帧内和帧间相结合的压缩方法，以离散余变换(DCT)和运动补偿两项技术为基础，在图像质量基不变的情况下，MPEG可把图像压缩至1／100或更MPEG音频压缩算法则是根据人耳屏蔽滤波功能。利用音响心理学的基本原理，即“某些频率的音响在重放其频率的音频时听不到”这样一个特性，将那些人耳完全不到或基本上听到的多余音频信号压缩掉，最后使音频号的压缩比达到8：1或更高，音质逼真，与CD唱片可媲美。按照MPEG标准，MPEG数据流包含系统层和压层数据。系统层含有定时信号，图像和声音的同步、多分配等信息。压缩层包含经压缩后的实际的图像和声数据，该数据流将视频、音频信号复合及同步后，其数据输率为1．5MB／s。其中压缩图像数据传输率为1．2M压缩声音传输率为0．2MB／s。MPEG标准的发展经历了MPEG—I,MPEG一2、MPEG一4、MPEG-7、MPEG一21等不同层次。在MPEG的不同标准中，每—个标准都是建立在前面的标准之上的，并与前面的标准向后的兼容。目前在图像压缩中，应用得较多的是MPEG一4标准，MPEG-是在MPEG-2基础上作了很大的扩充，主要目标是多媒体应用。在MPEG一2标准中，我们的观念是单幅图像，而且包含了一幅图像的全部元素。在MPEG一4标准下，我们的观念变为多图像元素，其中的每—个多图像元素都是独立编码处理的。该标准包含了为接收器所用的指令，告诉接收器如何构成最终的图像。上图既表示了MPEG一4解码器的概念，又比较清楚地描绘了每个部件的用途。这里不是使用单一的视频或音频解码器，而是使用若干个解码器，其中的每一个解码器只接收某个特定的图像(或声音)元素，并完成解码操作。每个解码缓冲器只接收属于它自己的灵敏据流，并转送给解码器。复合存储器完成图像元素的存储，并将它们送到显示器的恰当位置。音频的情况也是这样，但显然不同点是要求同时提供所有的元素。数据上的时间标记保证这些元素在时间上能正确同步。MPEG一4标准对自然元素(实物图像)和合成元素进行区分和规定，计算机生成的动画是合成元素的一个例子。比如，一幅完整的图像可以包含一幅实际的背景图，并在前面有一幅动画或者有另外一幅自然图像。这样的每一幅图像都可以作最佳压缩，并互相独立地传送到接收器，接收器知道如何把这些元素组合在一起。在MPEG一2标准中，图像被看作一个整体来压缩；而在MPEG一4标准下，对图像中的每一个元素进行优化压缩。静止的背景不必压缩到以后的I帧之中去，否则会使带宽的使用变得很紧张。而如果这个背景图像静止10秒钟，就只要传送一次(假设我们不必担心有人在该时间内切人此频道)，需要不断传送的仅是前台的比较小的图像元素。对有些节目类型，这样做会节省大量的带宽。MPEG一4标准对音频的处理也是相同的。例如，有一位独唱演员，伴随有电子合成器，在MPEG一2标准下，我们必须先把独唱和合成器作混合，然后再对合成的音频信号进行压缩与传送。在MPEG一4标准下，我们可以对独唱作单独压缩，然后再传送乐器数字接口的声轨信号，就可以使接收器重建伴音。当然，接收器必须能支持MIDI放音。与传送合成的信号相比，分别传送独唱信号和MIDI数据要节省大量的带宽。其它的节目类型同样可以作类似的规定。MPEG一7标准又叫多媒体内容描述接口标准。图像可以用色彩、纹理、形状、运动等参数来描述，MPEG一7标准是依靠众多的参数对图像与声音实现分类，并对它们的数据库实现查询。二、多媒体数据压缩技术的实现方法目前多媒体压缩技术的实现方法已有近百种，其中基于信源理论编码的压缩方法、离散余弦变换(DCT)和小波分解技术压缩算法的研究更具有代表性。小波技术突破了传统压缩方法的局限性，引入了局部和全局相关去冗余的新思想，具有较大的潜力，因此近几年来吸引了众多的研究者。在小波压缩技术中，一幅图像可以被分解为若干个叫做“小片”的区域；在每个小片中，图像经滤波后被分解成若干个低频与高频分量。低频分量可以用不同的分辨率进行量化，即图像的低频部分需要许多的二进制位，以改善图像重构时的信噪比。低频元素采用精细量化，高频分量可以量化得比较粗糙，因为你不太容易看到变化区域的噪声与误差。此外，碎片技术已经作为一种压缩方法被提出，这种技术依靠实际图形的重复特性。用碎片技术压缩图像时需要占用大量的计算机资源，但可以获得很好的结果。借助于从DNA序列研究中发展出来的模式识别技术，能减少通过WAN链路的流量，最多时的压缩比率能达到90％，从而为网络传送图像和声音提供更大的压缩比，减轻风络负荷，更好地实现网络信息传播。三、压缩原理由于图像数据之间存在着一定的冗余，所以使得数据的压缩成为可能。信息论的创始人Shannon提出把数据看作是信息和冗余度（redundancy）的组合。所谓冗余度，是由于一副图像的各像素之间存在着很大的相关性，可利用一些编码的方法删去它们，从而达到减少冗余压缩数据的目的。为了去掉数据中的冗余，常常要考虑信号源的统计特性，或建立信号源的统计模型。图像的冗余包括以下几种：(1) 空间冗余：像素点之间的相关性。(2) 时间冗余：活动图像的两个连续帧之间的冗余。(3) 信息熵冗余：单位信息量大于其熵。(4) 结构冗余：图像的区域上存在非常强的纹理结构。(5) 知识冗余：有固定的结构，如人的头像。(6) 视觉冗余：某些图像的失真是人眼不易觉察的。对数字图像进行压缩通常利用两个基本原理：(1) 数字图像的相关性。在图像的同一行相邻像素之间、活动图像的相邻帧的对应像素之间往往存在很强的相关性，去除或减少这些相关性，也就去除或减少图像信息中的冗余度，即实现了对数字图像的压缩。(2) 人的视觉心理特征。人的视觉对于边缘急剧变化不敏感(视觉掩盖效应)，对颜色分辨力弱，利用这些特征可以在相应部分适当降低编码精度，而使人从视觉上并不感觉到图像质量的下降，从而达到对数字图像压缩的目的。编码压缩方法有许多种，从不同的角度出发有不同的分类方法，比如从信息论角度出发可分 为两大类：(1)冗余度压缩方法，也称无损压缩，信息保持编码或熵编码。具体讲就是解码图像和压缩 编码前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。(2)信息量压缩方法，也称有损压缩，失真度编码或熵压缩编码。也就是讲解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分类为：(1)无损压缩编码种类 •哈夫曼编码 •算术编码 •行程编码 •Lempel zev编码(2)有损压缩编码种类 •预测编码：DPCM，运动补偿 •频率域方法：正文变换编码(如DCT)，子带编码 •空间域方法：统计分块编码 •模型方法：分形编码，模型基编码 •基于重要性：滤波，子采样，比特分配，矢量量化(3)混合编码 •JBIG，H261，JPEG，MPEG等技术标准衡量一个压缩编码方法优劣的重要指标(1)压缩比要高，有几倍、几十倍，也有几百乃至几千倍；(2)压缩与解压缩要快，算法要简单，硬件实现容易；(3)解压缩的图像质量要好。四、JPEG图像压缩算法1．.JPEG压缩过程JPEG压缩分四个步骤实现：1.颜色模式转换及采样；变换；3.量化；4.编码。2．1．颜色模式转换及采样RGB色彩系统是我们最常用的表示颜色的方式。JPEG采用的是YCbCr色彩系统。想要用JPEG基本压缩法处理全彩色图像，得先把RGB颜色模式图像数据，转换为YCbCr颜色模式的数据。Y代表亮度，Cb和Cr则代表色度、饱和度。通过下列计算公式可完成数据转换。Y=＋128人类的眼晴对低频的数据比对高频的数据具有更高的敏感度，事实上，人类的眼睛对亮度的改变也比对色彩的改变要敏感得多，也就是说Y成份的数据是比较重要的。既然Cb成份和Cr成份的数据比较相对不重要，就可以只取部分数据来处理。以增加压缩的比例。JPEG通常有两种采样方式：YUV411和YUV422，它们所代表的意义是Y、Cb和Cr三个成份的资料取样比例。2．变换DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，是指将一组光强数据转换成频率数据，以便得知强度变化的情形。若对高频的数据做些修饰，再转回原来形式的数据时，显然与原始数据有些差异，但是人类的眼睛却是不容易辨认出来。压缩时，将原始图像数据分成8*8数据单元矩阵，例如亮度值的第一个矩阵内容如下：JPEG将整个亮度矩阵与色度Cb矩阵，饱和度Cr矩阵，视为一个基本单元称作MCU。每个MCU所包含的矩阵数量不得超过10个。例如，行和列采样的比例皆为4:2:2，则每个MCU将包含四个亮度矩阵，一个色度矩阵及一个饱和度矩阵。当图像数据分成一个8*8矩阵后，还必须将每个数值减去128，然后一一代入DCT变换公式中，即可达到DCT变换的目的。图像数据值必须减去128，是因为DCT转换公式所接受的数字范围是在-128到+127之间。DCT变换公式：x,y代表图像数据矩阵内某个数值的坐标位置f(x,y)代表图像数据矩阵内的数个数值u,v代表DCT变换后矩阵内某个数值的坐标位置F(u,v)代表DCT变换后矩阵内的某个数值u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/>0 或 v>0 c(u)c(v)=1经过DCT变换后的矩阵数据自然数为频率系数，这些系数以F（0，0）的值最大，称为DC，其余的63个频率系数则多半是一些接近于0的正负浮点数，一概称之为AC。3．3、量化图像数据转换为频率系数后，还得接受一项量化程序，才能进入编码阶段。量化阶段需要两个8*8矩阵数据，一个是专门处理亮度的频率系数，另一个则是针对色度的频率系数，将频率系数除以量化矩阵的值，取得与商数最近的整数，即完成量化。当频率系数经过量化后，将频率系数由浮点数转变为整数，这才便于执行最后的编码。不过，经过量化阶段后，所有数据只保留整数近似值，也就再度损失了一些数据内容，JPEG提供的量化表如下：2．4、编码Huffman编码无专利权问题，成为JPEG最常用的编码方式，Huffman编码通常是以完整的MCU来进行的。编码时，每个矩阵数据的DC值与63个AC值，将分别使用不同的Huffman编码表，而亮度与色度也需要不同的Huffman编码表，所以一共需要四个编码表，才能顺利地完成JPEG编码工作。DC编码DC是彩采用差值脉冲编码调制的差值编码法，也就是在同一个图像分量中取得每个DC值与前一个DC值的差值来编码。DC采用差值脉冲编码的主要原因是由于在连续色调的图像中，其差值多半比原值小，对差值进行编码所需的位数，会比对原值进行编码所需的位数少许多。例如差值为5，它的二进制表示值为101，如果差值为-5，则先改为正整数5，再将其二进制转换成1的补码即可。所谓1的补码，就是将每个Bit若值为0，便改成1；Bit为1，则变成0。差值5应保留的位数为3，下表即列出差值所应保留的Bit数与差值内容的对照。在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼码值，例如亮度差值为5（101）的位数为3，则霍夫曼码值应该是100，两者连接在一起即为100101。下列两份表格分别是亮度和色度DC差值的编码表。根据这两份表格内容，即可为DC差值加上霍夫曼码值，完成DC的编码工作。AC编码AC编码方式与DC略有不同，在AC编码之前，首先得将63个AC值按Zig-zag排序，即按照下图箭头所指示的顺序串联起来。63个AC值排列好的，将AC系数转换成中间符号，中间符号表示为RRRR/SSSS，RRRR是指第非零的AC之前，其值为0的AC个数，SSSS是指AC值所需的位数，AC系数的范围与SSSS的对应关系与DC差值Bits数与差值内容对照表相似。如果连续为0的AC个数大于15，则用15/0来表示连续的16个0，15/0称为ZRL（Zero Rum Length），而（0/0）称为EOB（Enel of Block）用来表示其后所剩余的AC系数皆等于0，以中间符号值作为索引值，从相应的AC编码表中找出适当的霍夫曼码值，再与AC值相连即可。例如某一组亮度的中间符为5/3，AC值为4，首先以5/3为索引值，从亮度AC的Huffman编码表中找到1111111110011110霍夫曼码值，于是加上原来100（4）即是用来取[5，4]的Huffman编码1111111110011110100，[5，4]表示AC值为4的前面有5个零。由于亮度AC，色度AC霍夫曼编码表比较长，在此省略去，有兴趣者可参阅相关书籍。实现上述四个步骤，即完成一幅图像的JPEG压缩。
关于内容：1、一般概括性内容：课题标题、答辩人、课题执行时间、课题指导教师、课题的归属、致谢等。2、课题研究内容：研究目的、方案设计（流程图）、运行过程、研究结果、创新性、应用价值、有关课题延续的新看法等。3、PPT要图文并茂，突出重点，让答辩老师明白哪些是自己独立完成的，页数不要太多，30页左右足够，不要出现太多文字，老师对文字和公式都不怎么感兴趣；4、凡是贴在PPT上的图和公式，要能够自圆其说，没有把握的坚决不要往上面贴。5、每页下面记得标页码，这样比较方便评委老师提问的时候review关于模板：1、可以去像素网选择一套合适的论文答辩PPT模板，不要用太华丽的企业商务模板，学术ppt最好低调简洁一些；2、推荐底色白底（黑字、红字和蓝字）、蓝底（白字或黄字）、黑底（白字和黄字），这三种配色方式可保证幻灯质量。我个人觉得学术ppt还是白底好；3、动手能力强的大牛可以自己做附和课题主题的模板，其实很简单，就是把喜欢的图在“幻灯片母版”模式下插入就行了。关于文字：1、首先就是：不要太多！！！图优于表，表优于文字，答辩的时候照着ppt念的人最逊了；2、字体大小最好选ppt默认的，标题用44号或40号，正文用32号，一般不要小于20号。标题推荐黑体，正文推荐宋体，如果一定要用少见字体，记得答辩的时候一起copy到答辩电脑上，不然会显示不出来；3、正文内的文字排列，一般一行字数在20～25个左右，不要超过6～7行。更不要超过10行。行与行之间、段与段之间要有一定的间距，标题之间的距离（段间距）要大于行间距；关于图片：1、图片在ppt里的位置最好统一，整个ppt里的版式安排不要超过3种。图片最好统一格式，一方面很精制，另一方面也显示出做学问的严谨态度。图片的外周，有时候加上阴影或外框，会有意想不到的效果；2、关于格式，tif格式主要用于印刷，它的高质量在ppt上体现不出来，照片选用jpg就可以了，示意图我推荐bmp格式，直接在windows画笔里按照需要的大小画，不要缩放，出来的都是矢量效果，比较pro，相关的箭头元素可以直接从word里copy过来；3、流程图，用viso画就可以了，这个地球人都知道；4、ppt里出现图片的动画方式最好简洁到2种以下，还是那句话，低调朴素为主；5、动手能力允许的话，学习一下photoshop里的基本操作，一些照片类的图片，在ps里做一下曲线和对比度的基本调整，质量会好很多。windos画笔+ps，基本可以搞定一切学术图片。关于提问环节：评委老师一般提问主要从以下几个方面：1.他本人的研究方向及其擅长的领域；2.可能来自课题的问题：是确实切合本研究涉及到的学术问题（包括选题意义、重要观点及概念、课题新意、课题细节、课题薄弱环节、建议可行性以及对自己所做工作的提问）；3.来自论文的问题：论文书写的规范性，数据来源，对论文提到的重要参考文献以及有争议的某些观察标准等；4.来自幻灯的问题：某些图片或图表，要求进一步解释；5.不大容易估计到的问题：和课题完全不相干的问题。似乎相干，但是答辩者根本未做过，也不是课题涉及的问题。答辩者没有做的，但是评委想到了的东西，答辩者进一步打算怎么做。提问环节很容易因为紧张被老师误导，如果老师指出你xx地方做错了，先冷静想一下，别立马就附和说啊我错了啊我没有考虑到。一般来说答辩老师提的问题，很少有你做课题这几年之中都没考虑到的。想好了再回答，不要顶撞老师，实在不会的问题，千万不要“蒙”，态度一定要谦虚，哪怕直接说“自己没有考虑到这点，请老师指正”。