量、通信信道的带宽以及计算机的处理速度增加极大的压力。为了解决这个问题,必须对图像进行压缩处理。数字图像压缩编码的目的就是要以尽可能少的比特数来表征图像,同时保持恢复图像的质量,对图像编码和解码算法的研究,己经受到人们越来越多的关注,成为近些年信息技术中的热点。Р1.2图像压缩技术的历史与现状Р图像压缩编码技术始于二十世纪四十年代末的电视信号数字化,至今己有将近六十年的历史。在这几十年的时间内,出现了大量的图像压缩方法和理论M.Kunt将图像压缩的编码理论及方法分为两代:传统的压缩编码方法和新型图像编码方法。传统编码技术包括脉码调制、量化法、熵编码、预测编码、变换编码、矢量编码等十余种编码方法。然而随着人们对这些传统编码方法的深入应用,也逐渐发现了这些方法的许多缺点:比如在传统的编码方法中由于正交变换时频局域性很差,变换后的系数失去了对原图像精细结构的描述,从变换图像得不到原图像边缘轮廓等局部信息,因此,在量化编码时无法采用特殊方法;高压缩比时它还导致图像的边缘轮廓模糊显现和出现严重的方块效应;而且人类视觉系统(Humna Visual Sysetm,即HVS)的特性也不易被引入到压缩算法中。这些缺点使得它们不适应于需要较高压缩比的应用场合。Р80年代中后期,人们结合模式识别、计算机图形学、计算机视觉、神经网络、小波分析和分形几何等理论,开始探索图像信号压缩编码的新途径。同时考虑到人类的视觉心理特性,新型图像压缩编码方法相继提出:M.Kuni于1985年提出基于人眼视觉特性的第二代图像编码技术,1988年M.Barnsley提出基于迭代函数系统的分形图像编码技术,以及90年代初发展起来的基于模型的图像编码方法。Р其中离散余弦变换不仅是现在研究的热点,而且这方面的编码也取得了一些引人注目的成功。如离散余弦变换技术己经作为联合图像专家组新的图像压缩标准JPEG2000的核心技术
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