2.2  图像压缩的可能性

 图像能够被压缩，是因为有大量的冗余信息存在，图像冗余包括[10]：

(1)空域冗余：也可以被称为几何或者空间冗余，直接联系像素间的相关性。

(2)时域冗余：又可以被称为时间冗余。

(3)频域冗余：把空域的信息映射到频域中，从而可以用较少的信息来表示。

(4)信息熵冗余：不均匀出现的像素灰度，造成图像信息熵冗余。源:自~优尔-·论`文'网·www.youerw.com/

2.3  图像压缩编码的分类

图像压缩编码的方法目前已有很多种，分类方法因角度不同而不同。例如，按照计算方法和数学理论进行分类的话，可以分为变换编码(Transform Coding)、预测编码(Predictive Coding)和统计编码(Statistical Coding)---大类[11]；

（1）预测编码

预测编码(predictive coding)主要是降低了数据相关性在空间和时间上的大小，所以如果是时间序列数据，那么这将有着普片的被利用价值。预测编码在通信数字系统中，比如图片的解码还有编码、语音的分解还有合成，已经成为实际应用的主要方面。

预测编码大量应用于音频视频等数据的压缩中，是一种简单而且非常有用的数据压缩方法。谈及预测，就是根据下一个数据和已经出现的数据的相关性，来预测出下一个数据。众所周知声音、图像的连续性非常强，从而根据相邻采样点间变化的数值就可以较为准确地估计出目前样本的大小，而且误差一般也很小。预测编码的基本思想是我们先做预测，放弃传统的先对原始数据进行编码，仅编码预测出的较小误差，如此图像被压缩了，而且码长被减少了。

（2）变换编码

    变换编码就是把图像的空域信号通过某种方法转变到变换域或频域的矢量正交空间，放弃了传统的先对空域图像信号进行编码，获得一系列变换数据，这之后编码处理这些变换数据。而其中的变换就是正交变换，它的目的是去掉像素值间的空间相关性，减少冗余度。正交变换图像编码有哈尔（Haar）变换（HRT）、离散傅立叶(FOURIER)变换(DFT)、斜变换（SLT）、沃尔什-哈达玛（Walsh-Hadamard）变换（WHT）、K-L（Karhunen-loeve）变换（KLT）、离散余弦变换（DCT）等。这些变换中，都有快速算法如果不包括K-L变换的话。文献综述

（3）统计编码

    这是一类信息保持型字变长编码，依据原理是信息熵，也称熵编码。编码时对出现机率低的事件用长码表示，相反对出现几率高的事件用短码表示。当前国际图像编码标准中，常见的熵编码有算术编码以及赫夫曼（Huffman）编码。如果符号集（被编码的）特别大，考虑到减少解码器复杂度的问题，可以稍许牺牲编码的效率，采用准字长变编码，如线性码、对数码等。

如果从压缩过程的可逆性这方面来看，分为无损和有损压缩两类。没有丢失任何信息，原来的图像可以从压缩后的图像中完全恢复出，称为无损压缩；一定有丢失信息的而且无法完全从压缩图像恢复出原图像的，就是有损压缩。按实际情况选择具体采用哪一类压缩，通常压缩比无损压缩比有损压缩低。