图像压缩技术自诞生之日起，经过 60 多年的发展，逐渐在众多领域占有重要 地位。图像压缩研究出的多种编码方法在不同的领域可以实现各自的巨大作用，然 而，每项技术的发展总会伴随着一些问题和困难，图像压缩技术也需要进一步完善。 随着科技的发展，科学研究的速度需要跟上时代前进的步伐，图像压缩技术对于现 在的应用需求来说，还有许多不足之处需要解决。本文利用霍夫曼编码方法，来研 究图像压缩及重建，主要是为了解决一些图像压缩技术中所遇到的问题。对基于霍 夫曼编码的图像压缩方向的研究，可以解决无损压缩领域所遇到的困难，对图像文 档保存、医疗领域的发展都有极大的推动作用，可以说该课题是一个非常有用的研 究方向，研究该领域对于我们的信息生活和通信事业的发展有着深远的意义。

1。3 图像压缩发展及国内外研究现状

1。4 当前存在的问题

如何利用图像自身的冗余性来减少图像数据量是图像压缩技术研究的主要内 容。很多图像压缩编码都是根据处理图像的冗余性来达到图像压缩的目的，然而， 不同的图像压缩方法对处理图像冗余性的能力有好坏之分，对待不同用途和目的的 图像压缩时需要寻找合适的方法。图像经过压缩之后可以保留原来图像的全部信息， 也可以有部分的损失。根据处理之后图片质量是否有所损失或者失真，图像压缩可 以分为有损压缩和无损压缩。图像压缩技术对于图像压缩处理后的图片，通常使用 压缩比、均方根误差等指标来衡量图像压缩方法的优劣。 

目前图像压缩技术存在的主要问题是，能够同时控制好衡量指标的压缩方法较 少，需要进一步研究更多压缩方法或者改进现有的压缩编码来解决问题。同时，根 据压缩图像的衡量指标选取更加合适的压缩方法也值得研究。在有损压缩中，如分 形压缩、变换编码等。图像在压缩前和解压缩后有一定程度的不同，降低了图像数 据的精确性，但是压缩比很高。在无损压缩中，如霍夫曼编码、算数编码等方法。 解压后的图像可完全恢复原始数据而不引起任何失真，但是存在的问题是压缩比不 高，还有并不能减少图像的内存占用量。如何提高图像的压缩质量，尽量还原原始 图像数据，同时又能够提高压缩比是研究图像压缩技术需要解决的主要问题。 

1。5 本文主要内容

本文主要内容围绕基于霍夫曼编码及译码的图像压缩及重建进行叙述，主要介 绍了图像压缩和重建的原理、基础理论等，并对霍夫曼编码和译码原理做了介绍， 最后通过设计的方案进行实验仿真。本文的主要内容可以简要分为以下几点： 

(1)介绍数字图像的压缩及重建相关基础知识； (2)介绍并分析霍夫曼编码及译码原理和方法； (3)根据霍夫曼方法设计图像压缩及重建的总体方案； 

(4)使用 MATLAB 语言编程，进行基于霍夫曼编码及译码的数字图像压缩及重 建程序实验仿真； 

(5)分析处理后的图像和数据，对实验仿真结果进行评估和总结。 

第二章 图像压缩及重建相关理论

2。1 图像压缩背景和基本理论

2。1。1 图像压缩背景

图像压缩技术可以实现的背景是图像的可压缩性。经过研究表明，图像可以被 压缩主要有以下几个原因：组成图像的每个像素无论在垂直方向还是在水平方向上 都存在着一定的相关性，这些相关性使原始图像数据高度相关，如果应用某一种编 码方法减少或分离这些相关性，便可以达到压缩图像数据的目的；图像的原始数据 从信息理论上来看的话，可以分为有效信息量和冗余量，存在的冗余量占用了存储 和传输过程之中较多的带宽和空间，去除这些冗余量，在保证节省带宽和空间的同 时也可以保留图像信源的有效信息量；在一些特定应用领域，图像编码不需要保证 和原图一模一样，可以存在适度的失真，这也为图像压缩能够实现提供了一个前提 条件。 文献综述