1．变换编码简介

预测编码的方法能够压缩图像数据的空间和时间冗余性。特点是直观、简捷和易于实现。 在传输速度要求很高的应用中,大多选用此方法。然而 , 预测方法的不足是压缩能力有限。为了更好地提高压缩能力 , 可以采用变换编码方法。
http://courseware.ecnudec.com/zsb/zjs/zjs08/image/zp0800028.gifcoding)" TITLE="变换编码(transform coding)" /> 变换编码也是一种针对统计冗余进行压缩的方法, 它是将图像光强矩阵 ( 时域信号 ) 变换到系数空间 ( 频域 )上进行处理的方法。

2.变换编码的思路

把一组数据转换成另一种表示形式 , 这种表示形式有利于实现某一特定目标。变换是可以反向进行的, 即存在反变换, 以恢复原来的数据。在图像压缩中, 一组数据是指一组像素 ( 通常是二维数组 ) 。变换将使这个二维数组数据量减少,以便于数据的传输和存储。解压缩时 , 利用反变换恢复原始像素。

3．变换编码的基本方法

对于一组给定的时序信号 Y(t), 分析这组信号的频率、能量甚至模式等固有的特征或者求解时 , 可利用如傅立叶变换或 Z 变换等工具 , 比直接对 Y(t) 去积分和微分方便得多。这些变换是将时域上的信号 Y(t) 变换到频域上 , 再进行分析和求解, 图像压缩问题亦可以变换到频域上去做。

4． 变换方法的特点

① 在频域上信息是按频谱的能量与频率分布排列的。
在傅氏变换平面上 , 图像信号场的能量集中在以圆点为中心的圆环内 , 因而只要对频域平面量化器进行合理的比特分配,高能量区给以高比特,低能量区给以低比特,就可以得到高的压缩能力。

② 变换运算比其他方法的计算复杂性高。
实际应用中做图像压缩处理时 , 常用 Hadamazd 变换、离散余弦变换和傅立叶变换等。