图像压缩（2）《数字图像处理》第八章 8.1节基础知识

图像压缩（1）《数字图像处理》第八章8.1节基础知识

[一. 前言](#一. 前言)
二.引言
三.基础知识
[8.1.1 编码冗余](#8.1.1 编码冗余)
[8.1.2 空间冗余和时间冗余](#8.1.2 空间冗余和时间冗余)
[8.1.3 不相关的信息](#8.1.3 不相关的信息)
8.1.4图像信息的度量
8.1.5保真度准则
[8.1.6 图像压缩模型](#8.1.6 图像压缩模型)
[8.1.7 图像格式、容器和压缩标准](#8.1.7 图像格式、容器和压缩标准)
[四. 小结](#四. 小结)

一. 前言

始于那本深蓝色的大块头，冈萨勒斯的《数字图像处理》，从此走上了图像信号处理的不归路，大神的书块头很大，应该是在2013还是2014年的样子，学校发的教材是纯外文的，当时网络还没这么发达，自己是查到在长沙有店里有这本书的汉译版，所以就赶紧联系了自己在中南的高中同学，帮忙拿下，随后直接快递到学校，第一眼看到这部大块头，心下只是徒生悲凉，因为喜欢保存教材，这本书便开始了和我走南闯北的日子，从北到南。

这次重新温故知新，是因为工作中需要涉及到图像压缩相关的知识，偶尔从书橱里翻出这本译本，正好第八章有图像压缩的内容，索性就直接拿过来啃一啃，算是好好复习一下。记得研究生时，正好有一门课是数字图像处理，彼时代课老师因为出国精进，所以委托自己已经毕业的同门大师兄前来代课，记得第一节课，师兄就说当时他研究生入学的时候，立志要把这本书啃下来，因为这本图像的开山之作，博大而精深，能把这本书全部拿下，在图像处理这个领域也基本上可以算是入了门了。想来又是寒来暑往几度春秋，师兄还在学校传道受业，自己也已经在职场摸爬滚打了五年了，今年有机会回一趟师门，一定和师兄好好叙叙旧。闲言少叙，本文的各章节中尽量从原文开始表述，同时也会加入自己多年来图像处理相关的理解与实用技巧，欢迎同学们一起学习交流。

二.引言

由此可知，图像压缩其实就是数据压缩的一种，由于互联网数字化的迅猛发展，大数据，云计算等等新技术层出不穷，如今我们每天产生的数据无计其数，其中有许多数据是没有价值的，只要保留其有价值的部分，将那些当前有价值或者未来可能有价值的数据进行备份存储，数据压缩也就由此产生了巨大的需求，因为数据的传输和存储都是需要媒介和信道的，而这些传输与存储的成本也就决定了，必定要舍弃一些无价值无意义的数据。

三.基础知识

本书的汉译版有些地方翻译得比较生硬，比如这一小节，涉及到《信息论》的相关基础知识，而信息论又涉及到一些数学的概率论相关的内容，这里如果大家有时间，可以扩展一下，去了解学习一下香农定律相关的知识，香农定理之于通信，等价于牛顿万有引力之于物理学，一点也不为过。

香农在二十世纪四十年代初奠定了通信的数字理论基础。同时香农三大定律是信息论的基础，虽然没有提出具体的编码实现方法，但是为通信信息的研究指明了方向。他的"信道容量定理"指出，可以找到这样一种技术，当数据传输速率不大于某个最大传输的速率时，通过它可以以任意小的错误概率传输信号。同时香农也给出了有噪声信道的最大传输速率与宽带的关系。

香农三大定理是信息论的基础理论，是存在性定理，虽然并没有提供具体的编码实现方法，但为通信信息的研究指明了方向。可变长无失真信源编码定理，采用无失真最佳信源编码可使得用于每个信源符号的编码位数尽可能地小，但它的极限是原始信源的熵值，但是超过了这一极限就不可能实现无失真的译码。有噪信道编码定理，是当信道的信息传输率不超过信道容量时，采用合适的信道编码方法，可以实现任意高的传输可靠性，但是若信息传输率超过了信道容量，就不可能实现可靠的传输。而保真度准则下的信源编码定理，或称有损信源编码定理，只要码长足够长，总可以找到一种信源编码，使编码后的信息传输率略大于率失真函数，而码的平均失真度不大于给定的允许失真度。

香农三大定律结合起来就构成了现代信息论的基础理论，三大理论之间相辅相成，相互联系，为现代通信数字理论的发展做出了巨大的贡献。

8.1.1 编码冗余

编码冗余在实际压缩编码时不可避免的存在，其中最主要的关键因素：数据本身和压缩比；因为数据的不可知性，对简单图像数据进行压缩时，可能可以采用非常简单的压缩编码方式，但在图像数据的某些纹理分布中，必须进行较为复杂的编码，才能尽可能的保证数据的误差最小，所以由此带来压缩编码的关键问题：有损编码与无损编码。根据不同的应用，需要设计不同的编码方式，不同的编码方式，也就势必带来不同的编码冗余。