视频压缩算法研究现状论文题目

视频有mpeg1,mpeg2,mpeg4,h.261,h.263等，mpeg1的标准是1.5mb/s，主要与cd-rom速度相容，也就是vcd所用的压缩格式，mpeg2目标是4-60mb/s主要用于数字电视方面，mpeg4压缩率很低，用途很广了，用在一些可视电话，远程监控等，h.261是国际视频会议标准了，主要用于视频会议和可视电话中了～～～～～～频视频压缩技术基本原理的一个简单介绍，以及对各种主流音频视频压缩技术的简单描述视频和音频压缩技术的基本原理一致，既经历傅立叶变换，采样，然后用各种算法进行数据压缩三大步骤先说音频，音频压缩技术又有两个分支，一个是语音压缩，一个是适合于所有音频的压缩技术，前者如LPC，后者如MP3。两者的区别在于语音压缩主要偏重于对于声音载波中的 20HZ-3.5KHZ即人能发出的声音所在的主要频率进行的压缩，这种压缩技术侧重于对于人声音的模拟，而不是对于所有人耳能听到的频段的模拟，这里要注意human voice 20HZ-3.5khz,而人耳能听到的频段为0-20KHZ。这样做的好处是大大的降低了数据量而换来了不是很差的效果，由于大多数的音频应用是对于human voice的应用，比如移动电话，蜂窝式无线网络对于数据传输率的限制使得语音压缩技术得到广泛应用。下面我简单介绍一下主流的语音压缩技术。 首先要说的是普通电话，普通电话用的是很简单的PCM，在话筒中装入低通滤波器用于过滤掉高频声音以防止出现混淆噪音（aliasing noise,关于这个如果有兴趣的话提一下我可以详细解释），然后按照8K sample/sec的速度采样，每个采样点用8 bit来描述，然后对每个采样点进行传输，普通的电话线路64Kb/s的带宽用来传输PCM音频。但是这样子人们发现效果不佳，因为用8bit 来描述一个采样点是不足够的，人们发现当说话声音低的时候听不清楚。所以发明了后来的ulaw encoding技术，既用16位来采样，而用8bit来描述这16bit 的采样点。 如何实现？ 这是用了所谓的指数编码法， 这16 bit 不是平均分布的，而是在音量小的声音用多的bit来 描述，高音用少一点bit来描述，然后将之用均匀分布的用8bit来表示，这样的结果是低音和高音（音量）的损失量是一样的，可以比较清晰的传输音量较低的声音。这就是PCM技术了，这也是为什么你如果通过电话来听点歌的话会发现那歌声有多恶心，电话是用表示语音的技术来表示音乐，所以我在这里大胆预测，一切电话点歌类行业最终都将走向灭亡！ PCM技术是今天我们普通电话网络所采用的压缩技术，然而由于其占满了64Kb带宽，当人们想在原有的电话线路上实现视频电话时发现首先要做的事情就是大大的降低音频数据量。这就让后来的DPCM 和 ADPCM技术有用武之地了。DPCM中的D为differenital，由于传送整个sample太耗费带宽，而如果传送sample与sample之间的差异则可以大量的减少数据量，所以人们只发送第一个sample,后来都只发送其中的差值，在接收端将收到的差值根据之前的sample运算后取得当前的sample。而所谓的ADPCM即 Adaptive DPCM，在ADPCM中利用一个自适应运算器对于输入的音频进行计算以调整自己的位阶运算，e.g. 4bit 可以表示 -7----8的数据，当运算器发现difference数值很大的时候就使用-56,-48－－－－64来表示数据以取得尽可能好的效果。 PCM，ADPCM是当今语音压缩的主流，但人们发现其数据量还是太大，比如用于移动电话的时候，这就让LPC应运而生了。 LPC 是GSM所用的音频压缩技术。 在语音输入话筒后， 手机背后是如何工作的？ 手机会将你的声音分门别类，是元音还是辅音？ 音量多大？音调如何？ 然后将这些参数输入一个运算部件来得到一个系数， 我们网络所要传输的也就是这个系数。 接收端收到这个系数后会将之按照原样恢复， 当然，由于采得那些数据参数时肯定是有损失的，所以LPC技术的声音损失率比电话更大，而且极不抗噪音，你在讲手机的时候会发现如果对方处在一个噪杂的环境那你根本就听不清他说什么，这不是因为你耳朵不好，而是对方的手机把噪音和对方的声音一起输入话筒，编码部件将之混在一起编码，硬将之算出一些音调参数啊什么的然后传输，你可以想像其传输的都是污七八糟什么东西了。但是经过LPC压缩后比特速率可以降低到1.2Kb-4Kb/s，这又是一个以效果换带宽的tradeoff.

论文题目是：数字电视接收机的视频压缩技术 帮写内容：（1）选题依据及研究意义； （2） 选题研究现状； （3）研究内容（包括基本思路、框架、主要研究方式、方法 等） 一共是三点，请大家教一下我这三点该怎么写？！ 注明：论文我已经写好了：下面是论文提纲(含论文选题、论文主体框架) 论文选题：数字电视接收机的视频压缩技术 第一章：绪论 一、数字电视的发展及视频压缩的必要性； 二、视频图象数字压缩的客观依据； 三、数字电视与接收机（机顶盒）； 四、电视信号模数转换标准； 第二章:数字电视机顶盒技术 一、什么是数字电视机顶盒； 二、数字电视机顶盒的基本原理； 三、数字电视机顶盒的结构； 四、数字电视机顶盒的主要技术； 第三章：视频压缩编码技术 一 空间或时间性编码； 二. 加权； 三. 遍历(Scannng)； 四. 熵编码； 五. 空间性编码器； 六. 时间性编码； 七. 运动补偿； 八. 双向编码； 九. I、P 和B 画面； 十. MPEG 压缩器； 十一. 预处理； 十二. 类和级； 十三. 小波； 第四章：视频图象压缩标准 一、H．261标准； 二、JPEG标准； 三、MPEG-1压缩编码标准； 四、MPEG-2压缩编码标准； 五、MPEG-4压缩编码标准； 结束语 ； 参考文献 ；问题补充：题目是学校帮我选择的！ 大家可以帮忙把这三点写一下吗？ 我真不知道该怎么写！ 或者大家帮我写前两点也好了~ 谢谢帮我忙的所有朋友！ 拜托各位了！我开题16号就要交了看看这个能不能帮您！ 一、如何选择问题 我一起萦绕于怀的，是在写博士论文开题报告的一年多时间里，导师薛澜教授反复追问的一个问题：“你的 puzzle 是什么？”多少次我不假思索地回答“我的问题就是，中国的半导体产业为什么发展不起来。”薛老师问题以其特有的储蓄，笑而不答。我在心中既恼火又懊丧：这么简单的道理，这么明显的答案，到底哪儿不对了？！ 奥妙就在于提出问题的“层次”。不同于政策研究报告，学术文章聚集理论层面、解决理论问题。理论是由一系列前设和术语构造的逻辑体系。特定领域的理论有其特定的概念、范畴和研究范式。只有在相同的概念、视角和范式下，理论才能够对话；只有通过对话，理论才能够发展。极少有硕博论文是创造新理论的，能这样当然最好，但难度很大。我们多数是在既有理论的基础上加以发展，因此，在提出问题时，要以“内行”看得懂的术语和明确的逻辑来表述。审视我最初提出的问题“中国半导体产业为什么发展不起来”，这仅仅是对现象的探询，而非有待求证的理论命题。我的理论命题是：“中国产业政策过程是精英主导的共识过程吗？”在这个命题中，“政策过程”、“精英政治”、“共识诉求”三个术语勾勒出研究的理论大体范围和视角。 其次，选择问题是一个“剥笋”的过程。理论问题总是深深地隐藏在纷繁复杂的现实背后，而发现理论问题，则需要运用理论思维的能力。理论思维的训练是一个长期积累的过程。不过初学者也不必望而却步，大体上可以分“三步走”：第一步，先划定一个“兴趣范围”，如半导体产业、信息产业、农村医疗、高等教育体制等，广泛浏览相关的媒体报道、政府文献和学术文章，找到其中的“症结”或“热点”。第二步，总结以往的研究者大体从哪些理论视角来分析“症结”或“热点”、运用了哪些理论工具，如公共财政的视角、社会冲突范式等。第三步，考察问题的可研究性，也就是我们自己的研究空间和研究的可行性。例如，西方的理论是否无法解释中国的问题？或者同一个问题能否用不同的理论来解释？或者理论本身的前提假设、逻辑推演是否存在缺陷？通过回答这些问题，我们找到自己研究的立足点。不过还要注意我们研究在规定的一到两年时间内，是否可能完成？资料获取是否可行？等等。 最后，如何陈述问题？陈述问题实质上就是凝练核心观点的过程。观点应当来自对现实问题的思考和总结，而不是为了套理论而“削足适履”。中国的政治、经济和社会发展充满动态的、丰富的景象，如何才能用恰当的术语、准确的逻辑表述出来呢？雄心勃勃的初学者往往提出宏伟的概念或框架，但我的建议是尽可能缩小研究范围、明确研究对象，从而理清对象的内存逻辑，保证能在有限的时间内完成规范的学 术论文。如“中国半导体产业政策研究”就是一个非常含糊的陈述，我们可以从几个方面来收缩话题：（ 1 ）时间：从 1980 年到 2000 年；（ 2 ）对象：政府的叛乱者和决策行为，而不是市场、企业、治理结构等；（ 3 ）视角：政治和政府理论中的精英研究；（ 4 ）案例： 908 工程、 909 工程、 13 号文件和《电子振兴》，这是发生在 1980 － 2000 年间半导体政策领域的两个重大工程和两个重要文件。通过这样的明确界定，我们将目光集中在“政策过程”、“精英”、“共识”几个显而易见的概念上，问题也就水落石出了。同时，问题清楚了，我们在筛选信息和资料时也就有了明确的标准，在这个“信息冗余”的时代，能够大大提高研究效率。 二、 如何做文献综述 首先需要将“文献综述（ Literature Review) ”与“背景描述 (Backupground Description) ”区分开来。我们在选择研究问题的时候，需要了解该问题产生的背景和来龙去脉，如“中国半导体产业的发展历程”、“国外政府发展半导体产业的政策和问题”等等，这些内容属于“背景描述”，关注的是现实层面的问题，严格讲不是“文献综述”，关注的是现实层面问题，严格讲不是“文献综述”。“文献综述”是对学术观点和理论方法的整理。其次，文献综述是评论性的（ Review 就是“评论”的意思），因此要带着作者本人批判的眼光 (critical thinking) 来归纳和评论文献，而不仅仅是相关领域学术研究的“堆砌”。评论的主线，要按照问题展开，也就是说，别的学者是如何看待和解决你提出的问题的，他们的方法和理论是否有什么缺陷？要是别的学者已经很完美地解决了你提出的问题，那就没有重复研究的必要了。 清楚了文献综述的意涵，现来说说怎么做文献综述。虽说，尽可能广泛地收集资料是负责任的研究态度，但如果缺乏标准，就极易将人引入文献的泥沼。 技巧一：瞄准主流。主流文献，如该领域的核心期刊、经典著作、专职部门的研究报告、重要化合物的观点和论述等，是做文献综述的“必修课”。而多数大众媒体上的相关报道或言论，虽然多少有点价值，但时间精力所限，可以从简。怎样摸清该领域的主流呢？建议从以下几条途径入手：一是图书馆的中外学术期刊，找到一两篇“经典”的文章后“顺藤摸瓜”，留意它们的参考文献。质量较高的学术文章，通常是不会忽略该领域的主流、经典文献的。二是利用学校图书馆的“中国期刊网”、“外文期刊数据库检索”和外文过刊阅览室，能够查到一些较为早期的经典文献。三是国家图书馆，有些上世纪七八十年代甚至更早出版的社科图书，学校图书馆往往没有收藏，但是国图却是一本不少（国内出版的所有图书都要送缴国家图书馆），不仅如此，国图还收藏了很多研究中国政治和政府的外文书籍，从互联网上可以轻松查询到。 技巧二：随时整理，如对文献进行分类，记录文献信息和藏书地点。做博士论文的时间很长，有的文献看过了当时不一定有用，事后想起来却找不着了，所以有时记录是很有必要的。罗仆人就积累有一份研究中国政策过程的书单，还特别记录了图书分类号码和藏书地点。同时，对于特别重要的文献，不妨做一个读书笔记，摘录其中的重要观点和论述。这样一步一个脚印，到真正开始写论文时就积累了大量“干货”，可以随时享用。 技巧三：要按照问题来组织文献综述。看过一些文献以后，我们有很强烈的愿望要把自己看到的东西都陈述出来，像“竹筒倒豆子”一样，洋洋洒洒，蔚为壮观。仿佛一定要向读者证明自己劳苦功高。我写过十多万字的文献综述，后来发觉真正有意义的不过数千字。文献综述就像是在文献的丛林中开辟道路，这条道路本来就是要指向我们所要解决的问题，当然是直线距离最短、最省事，但是一路上风景颇多，迷恋风景的人便往往绕行于迤逦的丛林中，反面“乱花渐欲迷人眼”，“曲径通幽”不知所终了。因此，在做文献综述时，头脑时刻要清醒：我要解决什么问题，人家是怎么解决问题的，说的有没有道理，就行了。 三、如何撰写开题报告 问题清楚了，文献综述也做过了，开题报告便呼之欲出。事实也是如此，一个清晰的问题，往往已经隐含着论文的基本结论；对现有文献的缺点的评论，也基本暗含着改进的方向。开题报告就是要把这些暗含的结论、论证结论的逻辑推理，清楚地展现出来。 写开题报告的目的，是要请老师和专家帮我们判断一下：这个问题有没有研究价值、这个研究方法有没有可能奏效、这个论证逻辑有没有明显缺陷。因此，开题报告的主要内容，就要按照“研究目的和意义”、“文献综述和理论空间”、“基本论点和研究方法”、“资料收集方法和工作步骤”这样几个方面展开。其中，“基本论点和研究方法”是重点，许多人往往花费大量笔墨铺陈文献综述，但一谈到自己的研究方法时但寥寥数语、一掠而过。这样的话，评审老师怎么能判断出你的研究前景呢？又怎么能对你的研究方法给予切实的指导和建议呢？ 对于不同的选题，研究方法有很大的差异。一个严谨规范的学术研究，必须以严谨规范的方法为支撑。在博士生课程的日常教学中，有些老师致力于传授研究方法；有的则突出讨论方法论的问题。这都有利于我们每一个人提高自己对研究方法的认识、理解、选择与应用，并具体实施于自己的论文工作中。

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；2.DCT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=0.2990R+0.5870G+0.1140BCb=-0.1687R-0.3313G+0.5000B+128Cr=0.5000R-0.4187G-0.0813B＋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。2．2.DCT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)=1/1.414u>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。