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图片视频压缩基础

时间:2020-12-23 11:36:40      阅读:0      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:开心   let   就是   padding   可见   nbsp   量化   line   img   

1.静态图片压缩

1.1对于图像而言,通常将图形分割成8 * 8 或者 16*16的这样子的一小块图像为单位进行压缩。下图是图像压缩过程图

技术图片

 

1.2将在空间频的图像转变到频率域以便更好的压缩(DCT  discrete consine transform, Discrete wavelet transform)

 

 技术图片

左图是原图,右边是原图DCT变化后的图形,可见大多数能量集中在左边上角。

1.3量化Quantization

量化:离散变换后的图片中的一些不重要的细节去掉.变化后的图,除以一个整数M。0到M之间的数变成0, 其他数还是一个整数。所以很多高频数据会被置为0。这样子的数据更适合用哈夫曼编码。编号后空间效率高。

1.4将图片数据重新排序

以如下方式讲图像数据重新排序,每组数据包含2个数据(前面的0的个数,当前像素点的值)

技术图片

1.5哈夫曼编码

前一步得到的数据进行哈夫曼编码后,图形就已经压缩好了。

1.6总结

解码和压缩的原理基本相同,就是要注意,压缩是有损压缩。因为量化后的数据,是不可复原到原来的精度的。


 

2.视频压缩

2.1 视频压缩和图片压缩的不同

因为通常视频是在时间中缓慢流动的,所以当前帧的数据可以利用之前几帧的数据大大减少当前帧需要的存储空间。

 

技术图片

 

图片引用于"Video Codec Design"

利用前面几帧的数据,来推算当前帧的数据(比如使用当前的帧减去上一帧)。最后得到的当前帧的数据一般都是很小的,最后再通过图片压缩程序压缩当前帧。

 完结

谢谢观看,希望你开心每一天。

 

图片视频压缩基础

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原文地址:https://www.cnblogs.com/robsann/p/14152473.html

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