MFV基于霍夫曼编码的图像压缩的处理
1.2 图像压缩理论历史、现状与趋势
1948 年提出电视数字化后，就开始对图像压缩编码技术的研究工作，至今已有
50 多年的历史。图像压缩的基本理论起源于20 世纪 40 年代末香农的信息理论。由香
农的编码定理可知，在不产生任何失真的前提下，通过合理的编码，对于每一个信源
符号分配不等长的码字，平均码长可以任意接近于信源的熵。在五十年代和吹冰十年代，
图像压缩技术由于受到电路技术等的制约，仅仅停留在预测编码、亚采样以及内插复
原等技术的研究，还很不成熟。1969 年在美国召开的第一届“图像编码会议”标志着图
像编码作为一门独立的学科诞生了。到了70 年代和 80 年代，图像压缩技术的主要成
果体现在变换编码技术上，矢量量化编码技术也有较大发展，有关于图像编码技术的
科技成果和科技论文与日俱增，图像编码技术开始走向繁荣。自 80 年代后期以后，
由于小波变换理论，分形理论，人工神经网络理论，视觉仿真理论的建立，人们开始
突破传统的信源编码理论，例如不再假设图像是平稳的随机场。图像压缩编码向着更
高的压缩比和更好的压缩质量的道路前进，进入了一个崭新的、欣欣向荣的大发展时
期。
如今图像压缩编码技术广泛地被应用在各个领域。如：电视计算机、多媒体出版
物、遥感图像数据库等。它已经为开创新的应用领域提供了良好的技术基础。到目前
为止，图像压缩编码技术已经发展到第二代编码技术。第一代编码技术包括建立在
shannon的码率失真理论基础上的预测编码、变换编码、统计编码及Oliver提出的PCM
编码理论。虽然这些编码技术在中等压缩率的情况下，能提供非常好的图像质量，但
在码率非常低的情况下，无法提供令人满意的质量。究其原因是由于这些技术没有利
用图像的结构特点，同时也没有考虑人类视觉系统的特性，因此它们也就只能以像素
或块作为编码的对象。第二代编码包括基于分形的编码、基于模型的编码、基于区域
分割的编码，以及基于神经网络的编码等。这类编码技术不再局限于信息论的框架，
充分利用了人类视觉以及图像信源的各种特征，实现从“波形”编码到“模型”编码的转
变，获得了更高的压缩比[3]
。
1.3 关于数字图像无损压缩编码
图像编码发展至今已经非常成熟了，但新颖的编码方法仍然层出不穷。不管具体
的编码形式如何，它们都是力图消除图像中的一种或者多种冗余。根据由压缩数据恢
复的图像与原始图像的差别，图像数据压缩可以简单分为两类：“有损压缩”和“无损压
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