MFV基于霍夫曼编码的图像压缩的处理(3)
本问题都是视觉效果和存储空间的取舍。
假设有一幅黑白灰度的照片，因为它在水平于垂直方向上的灰度变化都是连续
的，都可认为有无数个像素，而且任一点上灰度的取值都是从黑到白可以有无限个可
能值。通过沿水平和垂直方向的等间隔采样可将这幅模拟图像分解为近似的有限个像
素，每个像素的取值代表该像素的灰度（亮度）。对灰度进行量化，使其取值变为有
限个可能值。
经过这样采样和量化得到的一幅空间上表现为离散分布的有限个像素，灰度取值
上表现为有限个离散的可能值的图像称为数字图像。只要水平和垂直方向采样点数足
够多，量化比特数足够大，数字图像的质量就比原始模拟图像毫不逊色。
在量化时所确定的离散取值个数称为量化级数。为表示量化的色彩值（或亮度值）
所需的二进制位数称为量化字长，一般可用 8 位、16 位、24 位或更高的量化字长来
表示图像的颜色；量化字长越大，则越能真实地反映原有的图像的颜色，但得到的数
字图像的容量也越大。
例如：图 2.2，沿线段 AB（左图）的连续图像灰度值的曲线（右图） ，取白色值
最大，黑色值最小。 先采样：沿线段 AB 等间隔进行采样，取样值在灰度值上是连续分布的，如图 2.3 左
图；再量化：连续的灰度值再进行数字化（8 个级别的灰度级标尺），如图 2.3所示。
2.1.3 压缩编码
数字化后得到的图像数据量十分巨大，必须采用编码技术来压缩其信息量。在一
定意义上讲，编码压缩技术是实现图像传输与储存的关键。
当需要对所传输或存储的图像信息进行高比率压缩时，必须采取复杂的图像编码
技术。但是，如果没有一个共同的标准做基础，不同系统间不能兼容，除非每一编码
方法的各个细节完全相同，否则各系统间的连接十分困难。
为了使图像压缩标准化，20世纪 90 年代后，国际电信联盟(ITU)、国际标准化组
织ISO和国际电工委员会IEC今年来已经制定并继续制定一系列静止和活动图像编码
的国际标准，现已批准的标准主要有EG标准、MPEG标准、H.261 等。这些标准和
建议是在相应领域工作的各国专家合作研究的成果和经验的总结。这些国际标准的出
现也使图像编码尤其使视频图像编码压缩技术得到了飞速发展[5]
。
2.2 几种常用的图像压缩编码
图像压缩编码的分类没有统一的标准，不同应用目的和不同的图像内容有不同的
压缩算法，并且随着微电子技术日新月异的发展，许多新理论、新方法不断涌现，使
图像压缩编码有了很大的发展。压缩数据量的重要方法是消除冗余数据，从数学角度
来说是要将原始图像转化为从统计角度看尽可能不相关的数据集。从信息论角度出
发，编码压缩方法可分为两大类，如图2.4所示。
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