1、 信息论与编码期末考察报告题 目 JPEG 编码学生姓名 蒲亚洁学 号 20102334916院 系 电子工程专 业 通信工程二一三年 一月 八 日JPEG 编码蒲亚洁滨江学院电子工程系通信工程专业 10 级 3 班摘要：本文介绍了 JPEG。JPEG 是一种针对相片影像而广泛使用的一种失真压缩标准方法。JPEG 标准指定了一系列实现静态图像压缩编码的方法,这些方法的选择决定于具体应用的要求及性能价格比的考虑。这些方法基本上可以分为两种：一种是采用以离散余弦变换(DCT)为基础的有损压缩算法，另一种是采用以预测技术为基础的无损压缩算法。使用有损压缩算法时在压缩比为 251 的情况下压缩后还原的
2、图像与原始图像相比较非图像专家难以找到它们的区别因此得到了广泛的应用。JPEG 采取多种编码方式，包含有行程编码(Run Length Coding)和哈夫曼(Huffman)编码，有很高的压缩比。在编码前，先对数据进行分块，离散余弦变换（DCT）及量化，保留能量大的低频信号，丢弃高频信号以达到压缩。解码时，进行熵解码，反量化，反离散余弦变换（IDCT） 。关键词：有损压缩算法；无损压缩算法；失真压缩标准方法；哈夫曼编码;有损压缩；JPEGAbstract：This paper introduced JPEG.JPEG is a widely used for photo image of a
3、 standard method for compression distortion. JPEG standard specifies a series of static image compression coding method, these methods of selection determines the specific application requirements and performance considerations. These methods generally can be divided into two kinds: one is using a d
4、iscrete cosine transform (DCT) based on lossy compression algorithm, another is using a lossless compression algorithm based on prediction technology. When using lossy compression algorithms in the compression ratio of 25: 1 compressed restored image and non-image compared to the original image expe
5、rts struggling to find their difference therefore is widely applied. JPEG multiple encoding contains the run length encoding (Run Length Coding), and Huffman (Huffman) encoding, a very high compression ratio. Before encoding, chunked data first, discrete cosine transform (DCT) and quantified, retain
6、 the energy of low-frequency signals, discarding high frequency signals in order to achieve compression. When decoding, entropy decoding, inverse quantization and inverse discrete cosine transform (IDCT).Keywords: A lossy compression algorithm;Llossy compression algorithm;Lossy compression standard
7、method;Huffman coding;Lossy compression;JPEG1、 引言信息时代，人们对使用计算机获取信息、处理信息的依赖性越来越高。计算机系统面临的是数值、文字、语言、音乐、图形、动画、静图像、电视视频图像等多种媒体。数字化的视频和音频信号的数量之大是惊人的，对于电视画面的分辨率 640480 的彩色图像，30 帧/s，则一秒钟的数据量为：6404802430221.12M，所以播放时，需要 221Mbps 的通信回路。存储时，1 张 CD 可存 640M，则仅可以存放 2.89s 的数据。大数据量的图像信息会给存储器的存储容量，通信干线信道的带宽，以及计算机的处理
8、速度增加极大的压力。单纯靠增加存储器容量，提高信道带宽以及计算机的处理速度等方法来解决这个问题是不现实的，这时就要考虑压缩。2、 JPEG 整个编码过程实现jpeg 整个的编码过程实现：8*8 的源图像数据变为范围为 -128127 对转换范围后的数据进行 DCT 变换 ，并四舍五入取接近的整数，公式为 FDCT 变换公式。一共得到 64 个 DCT 变换系数。u=0 且 v=0 时，称为 DC 系数，是 64 个图像采样平均值。剩下的 63 个系数称为 AC 系数。 对这 64 个 DCT 变换系数根据亮度量化表和色度量化表进行量化。 对量化后的系数进行采用 zig-zag（“Z”字形）扫描
9、，然后对量化后的 DC 系数进行 DPCM 编码，对量化后的 AC 系数进行行程编码。 对 DPCM 编码后的 DC 系数和行程编码后的 AC 系数继续进行熵编码，最后得到压缩后的图像数据。 FDCT 变换公式：每个 8*8 二维源图像采集数据块，实际上是 64 点离散信号，该信号是空间二维参数 x 和 y 的函数。离散余弦的变换的的每个变换系数值由64 个输入信号唯一确定。在频域平面上变换系数是二维频域变量 u 和 v的函数。对应于 u=0，v=0 的系数，称作直流分量，即 DC 系数，其余 63个系数称作 AC 系数，即交流分量1。图像基础知识在图像处理中，为了利用人的视角特性，从而降低数
10、据量，通常把 RGB 空间表示的彩色图像变换到其他色彩空间。现在常用的色彩空间变换有三种：YIQ，YUV 和 YCrCb。每一种色彩空间都产生一种亮度分量信号和两种色度分量信号，而每一种变换使用的参数都是为了适应某种类型的显示设备。YIQ：用于 NTSC 彩色电视制式 YUV：用于 PAL 和 SECAM 彩色电视制式 YCbCr：用于计算机显示器 这三种彩色空间变换都会产生一种亮度分量信号和两种色度分量信号，然后把这些信号单独存储，显示的时候一起显示JPEG 编码过程框图如下：量化表是控制 JPEG 压缩比的关键，这个步骤除掉了一些高频量；另一个重要原因是所有图片的点与点之间会有一个色彩过渡
11、的过程，大量的图像信息被包含在低频率中，经过量化处理后，在高频率段，将出现大量连续的零。2 3、 哈夫曼编码Huffman 编码是一种常用的压缩编码方法，是 Huffman 于 1952 年为压缩文本文件建立的。它的基本原理是频繁使用的数据用较短的代码代替，较少使用的数据用较长的代码代替，每个数据的代码各不相同。这些代码都是二进制码，且码的长度是可变的。举个例子：假设一个文件中出现了8 种符号 S0，S1，S2，S3，S4，S5，S6，S7，那么每种符号要编码，至少需要 3 比特，假设编码成000，001，010，011，100，101，110，111（称做码字）。那么符号序列S0S1S7S0
12、S1S6S2S2S3S4S5S0S0S1 编码后变成000001111000001110010010011100101000000001，共用了 42 比特。我们发现 S0，S1，S2 这三个符号出现的频率比较大，其它符号出现的频率比较小，如果我们采用一种编码方案使得 S0，S1，S2 的码字短，其它符号的码字长，这样就能够减少占用的比特数。例如，我们采用这样的编码方案：S0 到 S7 的码字分别01，11，101，0000，0001，0010，0011，100，那么上述符号序列变成011110001110011101101000000010010010111，共用了 39 比特，尽管有些码字
13、如 S3，S4，S5，S6 变长了（由 3 位变成 4 位），但使用频繁的几个码字如 S0，S1 变短了，所以实现了压缩。上述的编码是如何得到的呢？随意乱写是不行的。编码必须保证不能出现一个码字和另一个的前几位相同的情况，比如说，如果 S0 的码字为01，S2 的码字为 011，那么当序列中出现 011 时，你不知道是 S0 的码字后面跟了个 1，还是完整的一个 S2 的码字。我们给出的编码能够保证这一点。下面给出具体的 Huffman 编码算法。1.首先统计出每个符号出现的频率，上例 S0 到 S7 的出现频率分别为4/14，3/14，2/14，1/14，1/14，1/14，1/14，1/1
14、4。2.从左到右把上述频率按从小到大的顺序排列。3.每一次选出最小的两个值，作为二叉树的两个叶子节点，将和作为它们的根节点，这两个叶子节点不再参与比较，新的根节点参与比较。4.重复 3，直到最后得到和为 1 的根节点。5.将形成的二叉树的左节点标 0，右节点标 1。把从最上面的根节点到最下面的叶子节点途中遇到的 0,1 序列串起来，就得到了各个符号的编码。上面的例子用 Huffman 编码的过程如下图所示，其中圆圈中的数字是新节点产生的顺序。可见，我们上面给出的编码就是这么得到的。4、 JPEG 编码应用在图像处理领域,随着人们对于图像数据量的要求越来越大。图像数据如果不进行有效压缩处理的话,
15、不论是处理、传输还是存储,都将面临极大的困难。现有的计算机的处理能力也难以处理这么大的数据信息,绝大多数网络的带宽,也不足以承载如此巨大的数据传输速率。只有对图像数据进行压缩后,才适宜于处理,从而可大大减少用于传输和存储的工作量。所以,图像数据在处理、传输和存储前必须要进行压缩,解决这一问题的有效方法就是利用数据压缩技术。为了实现静止图像低复杂度和高压缩比的有效统一。近年来 JPEG 标准在静止图像处理领域受到了广泛的关注,并对JPEG 压缩编码算法的应用及发展前景进行研究。2 静态图像压缩标准 JPEGJPEG8是联合图像专家组(Joint Picture Ex-pert Group)的英文
16、缩写,是国际标准化组织(ISO)和 CCITT 联合制定的静态图像的压缩编码标准。和相同图像质量的其它常用文件格式(如GIF,TIFF,PCX)相比,JPEG 是目前静态图像中压缩比最高的。5、 结论这次论文只要是讨论了下图像压缩系统的原理、特点、应用和前景。通过本学期学习，使我对编码过程有了详细的理解，把原来信息论与编码所讲的理论运用到了实践中。通过这一段的编码学习，我对所学的知识可以熟练掌握。在这半学期中我阅读了大量通信专业文献，并将之应用到实际编码中，在自学能力和编程方面有了提高，这些对我以后的工作学习是一种很好的锻炼。在这次学习的整个过程中，收获主要有以下几点：1)很好地实现了理论知识
17、与实践的结合。把以往所学的专业知识和编码思想应用到了实际当中，比较顺利地解决了编码中想不通的问题。同时对所学的理论知识也有了更深刻、更系统的了解。也增强了运用所学知识解决实际问题的能力。2)这次写论文过程中，我虚心向老师和其它同学请教，与其团结协作，很好地培养了我的团队精神和协作能力。通过学习和交流，看到了别人的优点，也发现了自己的不足，以后要进一步完善自己。参考文献：1 田青. 图像压缩技术J. 警察技术, 2002, (1),pp: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)：,pp831-835.3 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),pp883-889.4 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),pp1-5.5 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),pp7-10.
