文档介绍：数字图像处理图像压缩
这是由于眼睛对所有视觉信息感受的灵敏度不同。在正常视觉处理过程中各种信息的相对重要程度不同。 有些信息在通常的视觉过程中与另外一些信息相比并不那么重要，这些信息被认为是心理视觉冗余的，去除这些信息并不会、校验位、版权保护，实际上是增加冗余。
信道：如Internet、广播、通讯、可移动介质。
信源编码器
信源编码器
减少或消除输入图像中的编码冗余、像素间冗余及心理视觉冗余。
转换器：减少像素间冗余，如使用行程编码。或进行图像变换。
量化器：减少心理视觉冗余，该步操作是不可逆的。
符号编码器：减少编码冗余，如使用哈夫曼编码。
并不是每个图像压缩系统都必须包含这3种操作，如进行无误差压缩时，必须去掉量化器。
信源解码器
符号解码器：进行符号编码的逆操作
反向转换器：进行转换器的逆操作
因为量化操作是不可逆转的，所以信源解码器
中没有对量化的逆操作。
通信系统模型（图像压缩模型）
无误差压缩的必要性
在医疗或商业文件的归档，有损压缩因为法律原因而被禁止。
卫星成像的收集，考虑数据使用和所花费用，不希望有任何数据损失。
X光拍片，信息的丢失会导致诊断的正确性……
无误差压缩技术
减少像素间冗余
减少编码冗余
无误差压缩
1. 图像熵和平均码字长度
1) 图像熵（Entropy）
设数字图像像素灰度级集合为（X1,X2, ,Xk, ,XM)，其对应的概率分别为P1,P2, ,Pk, ,PM 。按信息论中信源信息熵定义，数字图像的熵H为：
熵表示每个像素的平均信息量为多少比特，是编码所需比特数的下限。
变长编码
一些基本概念
2) 平均码字长度
设ßk为数字图像第k个码字Ck的长度。其相应出现的概率为Pk ，则该数字图像所赋予的码字平均长度为：
3) 编码效率
在一般情况下，编码效率往往用下列简单公式表示：
一些基本概念
2. 变长最佳编码定理
[定理] 在变长码中，对出现概率大的信息符号赋予短码字，而对于出现概率小的信息符号赋予长码字。如果码字长度严格按照所对应符号出现概率大小顺序排列，则编码结果平均码字长度一定小于任何其它排列方式。
变长编码是统计编码中最为主要的一种方法。
一些基本概念
哈夫曼编码是根据最佳编码定理，应用哈夫曼算法而产生的一种编码方法。它的平均码字长度在具有相同输入概率集合的前提下，比其它任何一种单义码都小。因此也常称其为紧凑码。通过减少编码冗余来达到压缩的目的。
哈夫曼（Huffman）编码方法
哈夫曼编码基本思想
1) 统计一下符号的出现概率，
2) 建立一个概率统计表，
将最常出现（概率大的）的符号用最短的编码，
最少出现的符号用最长的编码。
例：设有数字图像，其灰度集合为 X={x1,x2,x3,x4,x5,x6}其概率分布分别为P(x1)=, P(x2)=, P(x3)=, P(x4)=, P(x5)=, P(x6)=, 现求其最佳哈夫曼编码W={w1,w2,w3,w4,w5,w6}。
哈夫曼（Huffman）编码方法
元素 xi x1 x2 x3 x4 x5 x6
概率 P(xi)
编码 wi 1 00 011 0100 01010 01011
x1
x2
x3
x4
x5
x6
(01010)
(01011)
(0100)
(0101)
(010)
(011)
(00)
(01)
(0)
(1)
Huffman