MATLAB嵌入式零树编码算法实现+文献综述(3)
们知道数字图像、音频等的数据量是相当庞大的。例如，一幅具有中等分辨率(640 X
480)的真彩图像(24 位/像素)，它的数据量约为 7.37 兆位/帧。若要达到每秒 25 帧的
全动态显示要求，每秒所需的数据量为184兆位，而且要求系统的数据传输率必须达
到 184兆位，这在目前的存储容量和带宽的传输信道是无法做到的。
由此可见数字化信息的庞大数据量给存储器的存储容量、通信干线的信道传输率
以及计算机的速度都增加了极大的压力。为了解决这一问题，单纯用扩大存储器容量
和增加通信干线的传输率的办法是远远不够的。而图像压缩技术是个行之有效而行之
必要的方法。通过压缩手段把信息数据量降下来，以压缩的形式存储和传输。这样既
节约了存储空间，又提高了通信干线的传输效率。另一方面，图像的统计特性和人类
视觉系统特性为图像压缩编码得以实现提供了依据。以目前常用的位图格式的图像存
储方式为例，在这种形式的图像数据中，像素与像素之间具有很大的相关性，因而整
体上数据的冗余度很大。在允许一定限度失真的前提下，图像压缩技术能够对图像数
据进行很大程度的压缩。 2.2 图像信息冗余量
图像中存在多种信息冗余量。图像压缩就是尽量减少这些冗余量。另外，在诸多
领域，图像数据允许有一定程度的失真，这也为提高压缩比提供了有利的条件。总之，
图像压缩的目的就是在给定失真条件下使用尽量少的数据来表征和重建原始图像，以
便于存储和传输图像信息。在图像中，图像信息冗余量可分为空间冗余、时间冗余、
信息熵冗余、结构冗余、知识冗余和视觉冗余等。 常见的冗余有以下几种[17]：
(1) 空间冗余
这是静态图像存在的最主要的一种数据冗余。一幅图像记录了画面上可见景
物的颜色。同一景物表面上各采样点的颜色之间存在着空间连贯性，但是基于离
散像素采样来表示物体颜色的方式通常没有利用景物表面颜色的这种空间连贯性，
从而产生了空间冗余。我们通过改变物体表面颜色的像素存储方式来利用空间连
贯性，达到减少数据量的目的。
(2) 时间冗余
时间冗余反映在运动图像中就是相邻帧图像之间有较大的相关性，一帧图像
中的某物体或场景可以由其他帧图像中的物体或场景重构出来。
(3) 信息熵冗余
信息熵冗余也称编码冗余，由信息论的有关原理可知，要表示图像数据的一
个像素点，只要按其信息熵的大小分配相应的比特数即可。然而对于实际图像数
据的每个像素，很难得到它的信息熵，在数字化一幅图像时，对每个像素是用相
同的比特数表示的，这样必然存在冗余。信息熵冗余、空间冗余和时间冗余统称
为统计冗余，因为它们都决定于图像数据的统计特性。
(4) 结构冗余
有些图像的纹理区中图像的像素值存在着明显的分布模式，即存在着结构冗余
(5) 知识冗余
有些图像的理解与某些知识有相当大的相关性，这类规律性的结构可由先验
知识和背景知识得到，该类冗余称为知识冗余。
(6) 视觉冗余
事实表明，人类的视觉系统对图像场的敏感性是非均匀和非线性的。然而，
在记录原始的图像数据时，通常假定视觉系统是均匀和线性的，对视觉敏感和不
敏感的部分等同对待，从而产生了比理想编码(即把视觉敏感和不敏感的部分区分
开来编码)更多的数据，这就是视觉冗余。通过对人类视觉进行大量实验，发现了