【正文】 時(shí)代擺在人們面前的熱點(diǎn)問(wèn)題。 致謝 ......................................................................................................... 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 Run Length Coding III 目 錄 第 1 章 緒論 .......................................................................................................................... 1 圖像壓縮編碼技術(shù)研究目的和意義 ............................. 1 圖像壓縮編碼技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀 ................................... 2 論文主要研究?jī)?nèi)容 .......................................... 3 論文框架組織結(jié)構(gòu) .......................................... 3 第 2 章 圖像壓縮編碼技術(shù)基礎(chǔ)及概念 .......................................................................... 4 圖像壓縮和數(shù)據(jù)冗余 ........................................ 4 圖像壓縮的原理 ........................................... 4 數(shù)據(jù)冗余的分類 ........................................... 4 圖像壓縮編碼技術(shù)主要方法 ................................... 5 哈弗曼編碼 ............................................... 5 方塊編碼 ................................................. 6 行程編碼 ................................................. 7 變換編碼 ................................................. 8 位平面編碼 ............................................... 9 Visual C++ 介紹 ...................................... 9 Visual C++軟件平臺(tái) ..................................... 10 VC++技術(shù)特性 ........................................... 10 數(shù)字圖像基本概念 ......................................... 11 與設(shè)備無(wú)關(guān)的位圖 (DIB) .................................... 12 BMP 位圖文件結(jié)構(gòu) ......................................... 12 CDIB 類庫(kù)的建立 .......................................... 12 設(shè)計(jì)目標(biāo) ................................................ 12 構(gòu)造 CDIB 類 ............................................. 13 本章小結(jié) ................................................ 13 IV 第 3 章 圖像壓縮技術(shù)編碼的算法研究 ........................................................................ 14 哈弗曼編碼 .............................................. 14 哈弗曼編碼基本原理 ...................................... 14 哈弗曼編碼步驟 .......................................... 14 哈弗曼編碼特點(diǎn) .......................................... 16 香農(nóng) 費(fèi)諾編碼 ........................................... 16 香農(nóng) 費(fèi)諾編碼基本原理 ................................... 16 香農(nóng) 費(fèi)諾編碼步 驟 ....................................... 16 香農(nóng) 費(fèi)諾編碼特點(diǎn) ....................................... 17 行程編碼 ................................................ 17 行程編碼基本原理 ...................................... 18 行程編碼步驟 ........................................... 18 行程編碼特點(diǎn) ........................................... 19 本章小結(jié) ................................................ 19 第 4 章 圖像壓縮技術(shù)編碼方法設(shè)計(jì) ............................................................................ 20 哈弗曼編碼 .............................................. 20 哈弗曼編碼算法實(shí)現(xiàn) ...................................... 20 視圖類 On Huffman coding()函數(shù) .......................... 25 香農(nóng) 費(fèi)諾編碼 ........................................... 28 香農(nóng) 費(fèi)諾編碼算法實(shí)現(xiàn) ................................... 28 視圖類處理函數(shù) On Shannon Coding()函數(shù) .................. 36 行程編碼 ................................................ 38 行程編碼算法實(shí)現(xiàn) ........................................ 38 視圖類處理函數(shù) OnRleCoding() ............................ 43 本章小結(jié) ................................................ 45 第 5 章 圖像壓縮編碼的實(shí)現(xiàn) ........................................................................................ 46 圖像壓縮編碼結(jié)果 ......................................... 46 哈弗曼編碼結(jié)果 .......................................... 46 V 香農(nóng) 費(fèi)諾編碼結(jié)果 ....................................... 47 行程編碼結(jié)果 ............................................ 47 本章小結(jié) ................................................ 49 結(jié)論 ...................................................................................................................................... 50 參考文獻(xiàn) .............................................................................................................................. 51 附錄 ......................................................................................................... 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 Huffman Coding。本論文首先介紹了圖像壓縮編碼技術(shù)的概念、分類、特點(diǎn)、發(fā)展方向及應(yīng)用等基礎(chǔ)知識(shí)，介紹了開(kāi)發(fā)工具 VC++的特點(diǎn)，較詳細(xì)的說(shuō)明了對(duì)位圖圖像進(jìn)行處理的基礎(chǔ)知識(shí)，然后分別對(duì)三種編碼方法的原理和算法進(jìn)行了分析，最后通過(guò)整體程序的運(yùn)行結(jié)果得出結(jié)論。 因此圖像數(shù)據(jù)還具有一定的視覺(jué)冗余 ， 也就是說(shuō) ， 在對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮時(shí) ， 可以允許一定程度的失真 。 各個(gè)像素點(diǎn)之間不論在行的方向還是在列的方向上都具有很大的相關(guān)性 ， 因而整個(gè)圖像數(shù)據(jù)就具有相當(dāng)大的冗余度 ， 也就有相當(dāng)?shù)膲嚎s潛力 。 由于未經(jīng)處理的圖像信息量非常大 ，大力研究和開(kāi) 發(fā)圖像壓縮編碼技術(shù) 就非常重要 。 I 摘要 長(zhǎng)期以來(lái)，人類獲取到的信息其 80％來(lái)源于圖像媒體， 15％來(lái)源于語(yǔ)音。所以，人們?cè)谧匀唤绺惺艿降淖钪饕?的信息是視覺(jué)信息，這說(shuō)明圖像是人們生活中信息交流最為重要的載體 ， 也是蘊(yùn)含信息量最大的媒體。 圖像之所以可以被壓縮 ， 其根本原因就在于圖像數(shù)據(jù)具有較多的信息冗余 。 再者 ， 圖像品質(zhì)的評(píng)價(jià)取決于人眼 ， 而人眼由于其視覺(jué)特 性對(duì)圖像的細(xì)微差別還是很難分辨的 。 本論文主要 是 通過(guò) 哈弗曼 編碼、香農(nóng) 費(fèi)諾編碼和行程編碼三種方法對(duì)同一幅圖像進(jìn)行壓縮，對(duì)所得到的圖像壓縮比進(jìn)行比較，最后得出每種壓縮方法的優(yōu)缺點(diǎn)。 關(guān) 鍵詞： 圖像 壓縮；哈夫曼編碼；香農(nóng) 費(fèi)諾編碼；行程編碼 II Abstract For long term, 80% information the humanity gains originated from image media, and 15% from sound media. Therefore, main information through which people feel the nature is visual information. This illustrates that image is the most important munication carrier in lives and also is the biggest information media. Because image without processing obtains a great deal of information, it is extremely important to study and develop image pressing and coding technologies vigorously. The basic reason that image can be pressed is that image data have information redundancy. Each pixel point has a big relevance with others, thus entire image data have a quite great redundance and also have a great pression potential. Furthermore, evaluation of an image quality is decided by the human eyes. However, the human eyes have their visual characteristics, so it is very difficult to distinguish the image fine or not. Therefore the image also has certain visual redundancy. In other words, some distortion may be accepted in pressing an image data. My graduation project is mainly about Huffman Coding, Shannon Fannon Coding, and Run Length Coding. I am applying