在圖像處理的方法中，無損壓縮格式是備受大家關(guān)注的，對此方法的研究一直在進行。因為，這種圖像處理方法在多個領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。這是一篇2017職稱論文投稿范文：固定特征長度的圖像無損壓縮處理方法。小編進行了相關(guān)整理，以供您學習和參考!

　　關(guān)鍵詞：無損壓縮 固定特征長度 圖像壓縮

　　一、引言

　　圖像壓縮編碼的主要任務(wù)是去掉各種冗余和不相干的信息。根據(jù)解碼后的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)是否一致，圖像壓縮方法可以分為無損壓縮編碼和有損壓縮編碼。常見的無損數(shù)據(jù)壓縮有以下幾種：字典編碼(包括游長編碼、LZW(Lempel-Ziv-Welch)編碼等)、熵編碼法(包括香農(nóng)-范諾編碼、哈夫曼編碼、算術(shù)編碼等)以及其他編碼法[1-4]。

　　本文將長度減半的二進制碼流編碼算法用于圖像的無損壓縮，采用固定特征長度進行無損壓縮，分析了基于該算法的壓縮效率。

　　二、長度減半的二進制碼流編碼

　　長度減半的二進制碼流編碼簡要流程[5]：

　　(1)統(tǒng)計數(shù)據(jù)中連續(xù)“0”的長度L0，以及連續(xù)“1”的長度L1，分別選擇“0”和“1”合適的特征長度l0和l1。

　　(2)分別將大于等于特征長度l0和l1的L0和L1分別加上l0和l1，然后除以2，得到商Q0(Q1)和余數(shù)R0(R1)，可知Q0編碼為Q0個“0”，Q1編碼為Q1個“1”。

　　(3)小于各自特征長度l0和l1的L0和L1不做編碼處理，依然存儲 L0個“0”和L1個“1”。

　　(4)按照原數(shù)據(jù)的順序?qū)⑸叹幋a和未編碼的存入商編碼表。余數(shù)編碼R0、R1存入余數(shù)編碼表。

　　長度要比原始碼字長度要短。而且，生成的商編碼表Q內(nèi)的碼字連續(xù)“1”和連續(xù)“0”仍是交替出現(xiàn)的且有較長的長度，因此可以用上述算法對其進行二、三次及多次編碼。

　　經(jīng)統(tǒng)計，信源數(shù)據(jù)由189bit經(jīng)一次編碼后為126bit，經(jīng)二次編碼后為103bit，經(jīng)三次編碼后為100bit。

　　所以，基于該算法對于連續(xù)相同的數(shù)據(jù)經(jīng)過簡單的編碼就可以得到較為明顯的壓縮效果。

　　三、固定特征長度的圖像壓縮

　　鑒于該算法的壓縮效率較高[5]，并且實現(xiàn)較為方便，本文將采用的是選取“1”和“0”的特征長度均為2，采用固定特征長度對圖像進行無損壓縮。

　　對于一副圖像，每個像素分成R、G、B三原色，第n個像素的Rn、Gn、Bn值和第n+1個像素的Rn+1、Gn+1、Bn+1很可能是近似相等的，基于圖像這樣一個特點，將該算法分別用到每一行的RGB數(shù)據(jù)上進行編碼。如圖3-1所示。

　　以一個像素為800*600、顏色深度為24bit的圖片為例，依次取出R[7]- R[0]、G[7]- G[0]、B[7]- B[0]，對于該行，分別將這24個長度為800bit的數(shù)據(jù)進行基于壓縮。

　　壓縮具體流程如圖3-2所示，采用python腳本語言將其R[7]- R[0]、G[7]- G[0]、B[7]- B[0]數(shù)據(jù)分別取出，存為24個txt格式文件，用C語言進行長度減半的壓縮操作。

　　對測試圖像Pens、Pepper、Lenna、Boatscolor做了如上所述的壓縮(如圖3-3所示)，其統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

　　由表1可以看出，圖像的R、G、B，Bit值越高，壓縮效果越明顯。而相鄰像素一般突變概率很小，像素高Bit值基本相同，為連續(xù)的“0”或 “1”，那么采用該算法進行多次壓縮，必定可以獲得良好的無損壓縮效果。其中，Pepper的B信號的Bit：7的數(shù)據(jù)量大小為245352bit，實現(xiàn)了245352/480000=51%的壓縮效率。可以得到這樣的推論，對于每行的連續(xù)數(shù)據(jù)進行多次的壓縮，圖片R、G、B 高Bit值的壓縮效果越明顯，對于整體的壓縮效果也將更加明顯。

　　四、結(jié)語

　　將長度減半二進制碼流編碼用于圖像無損壓縮，采用固定特征長度的方法簡化了編碼難度，測試結(jié)果表明對于每行的連續(xù)數(shù)據(jù)進行多次的壓縮，圖片R、G、B 高Bit值的壓縮效果越明顯，對于整體的壓縮效果也將更加明顯。

　　參考文獻：

　　[1]張曉玲.圖像無損壓縮算法初步研究[D].北京：北京工業(yè)大學，2001.

　　[2]籍俊偉.無損圖像壓縮技術(shù)的研究與應(yīng)用[D].北京：北京化工大學，2004.

　　[3]孟憲偉，晏磊.圖像壓縮編碼方法綜述[J].影像技術(shù)，2007(1)：6-8

　　[4]田勇，丁學君.數(shù)字圖像壓縮技術(shù)的研究及進展[J].裝備制造技術(shù)，2007(4)：72-75.

　　[5]高健，劉萬，宋奧等.基于長度減半的二進制碼流的壓縮算法[J].計算機應(yīng)用，2011(7)：1856-1858.
 

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