Fractal and Wavelet Image Compression Techniques pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Society of Photo Optical

作者:Welstead, Stephen

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:

价格:471.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780819435033

丛书系列:

图书标签:

• 图像压缩
• 分形
• 小波变换
• 图像处理
• 数据压缩
• 信号处理
• 算法
• 编码
• Fractal Compression
• Wavelet Compression

图像压缩技术：深度解析与前沿探索 图书简介 本书致力于为读者构建一个关于现代图像压缩技术的全面、深入且具有前瞻性的知识体系。我们摈弃对特定数学工具（如分形或小波变换）的单一聚焦，转而采用更宏观、更贴近工程实践的视角，剖析支撑当今数字图像存储与传输的通用原理、关键算法及其发展趋势。 全书结构围绕图像信息论基础、经典编码方法、感知驱动的优化策略以及面向未来的新兴技术展开，旨在培养读者从底层原理到高级应用的综合分析能力。 第一部分：信息论基础与数字图像表示 本部分奠定了理解所有压缩技术的基础。我们首先回顾香农的信息论基石，探讨熵的概念如何界定任何无损压缩的理论极限。随后，深入剖析数字图像的数学模型——从离散余弦变换（DCT）前的空间域表示，到彩色空间的转换（如RGB到YCbCr），详细阐述这些转换如何为后续的压缩处理奠定基础，特别是如何分离亮度（人眼敏感）和色度（人眼不敏感）信息。 我们细致讨论了量化理论，这是有损压缩中信息损失的直接来源。内容涵盖了均匀量化与非均匀量化的优缺点，以及如何设计最优的量化矩阵以匹配人类视觉系统的特性曲线。 第二部分：经典编码范式与标准解析 本部分系统梳理了目前工业界应用最为广泛的图像压缩标准背后的核心思想与技术细节。 1. 经典的无损压缩技术： 重点介绍行程长度编码（RLE）的局限性，并深入分析霍夫曼编码（Huffman Coding）的构建过程、最优前缀码的生成算法及其效率分析。接着，详细阐述算术编码（Arithmetic Coding）的工作原理，展示它如何突破霍夫曼编码的符号独立性限制，实现接近理论熵的压缩比。我们还会探讨自适应编码的策略，即如何根据当前扫描区域的数据分布动态调整编码模型。 2. 现代有损压缩的核心流程（以JPEG为例）： 虽然不专注于特定变换，但本部分详尽剖析了基于变换域的压缩流程，这已成为图像压缩的主流。我们探讨了离散余弦变换（DCT）在线性变换中的核心地位，解释其能量集中特性。关键章节将放在量化后的系数处理上。这包括了对系数的“Z”字形扫描、零游程的有效编码（Run-Length Encoding的专门应用），以及最后的熵编码步骤。我们深入探讨了如何通过优化这些步骤，平衡压缩比和重建质量。 第三部分：人眼视觉系统与感知驱动优化 本部分强调了图像压缩的最终目标是满足人眼的感知需求，而非纯粹的数学优化。 我们详细研究了视觉阈值模型，包括亮度对比敏感度函数（CSF）和掩蔽效应（Masking Effects）。基于这些模型，我们探讨了如何设计自适应量化表，使之在人眼不敏感的区域进行更激进的量化（引入更多失真），而在人眼高度敏感的区域（如边缘或高频细节）保留更多信息。 此外，内容涵盖了失真度量。除了传统的均方误差（MSE）外，我们深入比较了峰值信噪比（PSNR）的局限性，并详细介绍了结构相似性指数（SSIM）及其变体，解释它们如何更好地反映人眼对结构和纹理退化的敏感程度。 第四部分：面向未来的高效与高保真技术 本部分聚焦于超越传统标准的最新研究方向，特别是那些致力于实现更高压缩效率和更优失真控制的新范式。 1. 块划分与预测编码的优化： 探讨了超越固定块大小的基于内容的自适应块划分（Rate-Distortion Optimized Quadtree/SPS/Sliceing）策略。我们分析了帧内预测（Intra-prediction）技术，说明如何利用空间冗余通过对邻近像素的线性组合来预测当前块，从而极大地减少了待编码残差信息的量化负担。 2. 基于模型的高级压缩架构： 介绍现代视频压缩标准（如HEVC/VVC的基础思想）对图像压缩的启示。这包括环路滤波（In-loop Filtering）技术，如去块效应滤波器（Deblocking Filter）和样本自适应偏移（SAO），这些滤波器的目标是在不增加过多比特率的情况下，改善人眼感知的重建质量，是现代编码器中至关重要的一环。 3. 神经网络驱动的压缩前景（不涉及具体分形或小波网络）： 本部分概述了深度学习在图像压缩中的应用趋势。我们讨论了如何使用端到端可训练的神经网络（例如，基于自编码器结构）来替代传统的DCT/量化/熵编码流程。重点在于网络的率-失真优化（Rate-Distortion Optimization, RDO）过程，即如何设计损失函数，使其同时最小化比特率和感知失真，为下一代视觉数据编码提供理论和实验基础。 全书通过大量图示、算法伪代码和实际性能对比案例，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”以及“为何如此设计”。本书的目标读者包括计算机视觉工程师、多媒体系统开发者、通信工程师以及对此领域有浓厚兴趣的研究生。

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