本资源提供基于MATLAB 6.5开发的图形图像处理源程序，涵盖多种图像处理技术与算法，适用于科研和工程应用。
第十七章 图像编码与压缩
17.1 图像编码基础
图像编码压缩的必要性在于减少存储空间需求，并加快传输速度；其可能性则基于数据冗余的存在，通过有效利用这些冗余信息可以实现高效的数据缩减和压缩效果。根据处理方式的不同，图像编码被分为无损和有损两大类：前者确保解码后的图像与原始图像完全一致，适用于需要保持高精度的场合；后者允许一定的质量损失以达到更高的压缩比，在大多数多媒体应用中更为常见。
17.2 无损压缩编码
无损压缩技术包括行程编码、哈夫曼（Huffman）编码和算术编码等方法。这些算法通过不同的策略来减少数据量，同时确保解码后图像的完整性和原始细节不会丢失。
- 行程编码：将连续重复出现的数据以更紧凑的形式表示；
- 哈夫曼编码：利用统计学原理为不同频率的信息分配不等长的二进制代码从而实现压缩；
- 算术编码：通过概率模型来高效地表达数据流，进一步提高压缩比率。
17.3 有损压缩编码
有损图像处理技术涵盖预测编码和正交变换编码等多种途径。这些方法允许在一定程度上牺牲视觉质量以换取更高的压缩效率。
- 预测编码利用相邻像素间的相关性来减小信息冗余；
- 正交变换（如离散余弦变换DCT）则将图像转换到频域，通过屏蔽不重要的高频成分达到数据缩减的目的。
本章还将探讨如何使用MATLAB实现基于正交变换和小波变换的压缩技术。
5星
