压缩编码基础理论

多媒体数据压缩编码与信息论密不可分。信息论是研究编解码的理论基础，信息论理论基础的建立始于香农（C．E．shannon）1948年发表的论文。文章中指出通信系统传递的对象就是信息，并提出了信息熵的概念，以及在噪声环境下有效而可靠地传递信息的主要方法就是编码等一系列经典理论。香农1959年的文章系统地提出了信息率失真理论和限失真信源编码定理，为各种数据压缩编码奠定了理论基础。信息论认为，如果信源编码的熵大于信源的实际熵，则该信源中一定存在冗余。去掉冗余不会减少信息量，仍可原样恢复数据；但是如果减少了熵，数据则不能完全恢复。不过，在允许的范围内损失一定的熵，数据仍然可以近似恢复，得到的信息仍然可以接受。

图像压缩一般是通过改变图像的表示方式来实现的，所以压缩和编码是分不开的。从20世纪60年代后期开始，信源编码逐渐成为人们研究的热点，尤其是在网络技术和多媒体技术飞速发展的今天更是如此。

编码模型中显示的编码器和解码器都包含两个彼此相关的函数或子块。编码器由一个消除输入冗余的信源编码器和一个用于增强信源编码器输出的噪声抗扰性的信道编码器构成。一个解码器包括一个信道解码器，它后面跟着一个信源解码器。如果编码器和解码器之间的信道是无噪声的，则信道编码器和信道解码器可以略去，而一般的编码器和解码器分别是信源编码器和信源解码器。

编码压缩方法分类

目前，图像编码压缩的方法很多，多媒体数据压缩方法根据不同的依据可产生不同的分类。

（1）根据解压缩后重建图像和原始图像之间是否具有误差，可以将图像编码与压缩方法分为无损（无失真或无误差）编码和有损（有失真或有误差）编码两大类。

·无损编码。这类压缩算法中删除的仅仅是图像数据中冗余的信息，因此在解压缩后能精确恢复原始图像。无损编码用于要求重建后图像严格地和原始图像保持相同的场合，例如用于复制、保存十分珍贵的历史、文物图像等。

·有损编码。这类算法是一种以放弃部分信息量为代价换取缩短平均码长的编码压缩方法。由于放弃了一些图像细节或其他不太重要的内容，因此在解压缩时只能对原始图像进行近似的恢复，而不能准确复原。它只适合大多数用于存储已数字化的模拟数据。

（2）根据编码原理，图像压缩编码分为熵编码、预测编码、变换编码和混合编码等。

·熵编码。熵编码是纯粹基于信号统计特性的编码技术，是一种无损编码。熵编码的基本原理是给出概率较大的符号赋予一个短码字，而给出现概率较小的符号赋予一个长码字，从而使得＊终的平均码长很小，常见的熵编码方法有霍夫曼编码、算术编码和行程编码。

·预测编码。预测编码是基于图像数据的空间或时间冗余特性，用相邻的已知像素（或像素块）来预测当前像素（或像素块）的取值，然后再对预测误差进行量化和编码。预测编码可分为帧内预测和帧间预测，常用的预测编码有差分脉冲编码调制和运动补偿法。

·变换编码。变换编码通常是将空间域上的图像经正交变换映射到另一变换域上，使变换后的系数之间的相关性降低。图像变换本身并不能压缩数据，但变换后图像的大部分能量只集中到少数几个变换系数上，再采用适当的量化和熵编码就可以有效地压缩图像。

·混合编码。混合编码是指综合了熵编码、变换编码和预测编码的编码方法，如JPEG 标准和MPEG标准。

（3）根据图像的光谱特征，图像压缩编码分为单色图像编码、彩色图像编码和多光谱图像编码。

（4）根据图像的灰度，图像压缩编码分为多灰度编码和二值图像编码。

以第一种分类为例。无损压缩可以精确地从压缩数据中恢复除原始数据。常见的无损压缩技术有：霍夫曼编码、算数编码、行程编码、字典编码。

有损压缩是以丢失部分信息为代价来换取高压缩比的，但是，如果丢失部分信息后造成的失真是可以容忍的，则压缩比增加是有效的。常见的有损压缩技术有：预测编码、变换编码、分形编码、基于模型编码、其他编码。

有损压缩技术主要应用于影像节目、可视电话会议和多媒体网络等由音频、彩色图像和视频组成的多媒体应用中。