1.预测编码

  这是针对统计冗余进行压缩的方法,对于空间冗余来说,它所反映的是在同帧图像内,相邻像素点之间的相关性比较强,因而任意一个像素点均在可以用与它相信的且已经被编码的点来进行预测估计,预测是根据某一模型进行的,如果模型选取足够好,则只需要存储或传输起始像素和模型参数就可以代替某一帧图像了,但实际上预测不会完全正确,例如,在边界处预测往往会失败.

2.变换编码

  这也是对统计冗余进行压缩的方法,所谓变换编码是将图像光强矩阵变换到系数空间上进行处理的方法,在空间上具有强相关的特性,反映在频域上是某些特定的区域内能量常常被集中在一起,或者是系数矩阵的分布具有某些规律,我们可以利用这些规律分配频域上的量化比特数,从而达到压缩的目的,因为由时域映射到频域总是通过某种变换进行的,这种方法由此得名.

3.量化与向量量化编码

  当对模拟量进行数字化时,必然要经历一个量化的过程,量化器设计是一个很关键的步骤,量化器设计的好坏对于量化误差的大小有直接影响.

4.分频带编码

  将图像数据变换到频域后,按频率分带,然后有不同的量化器进行量化,从而达到最优的组合,或者是分步渐进编码,在初始对某一频带的信号进行解码,然后逐渐扩展到所有的频带,随着解码数据的增加,解码图像也逐渐起来,此方法对于远程图像模糊查询与检索的应用比较有效.

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