标签:开心 let 就是 padding 可见 nbsp 量化 line img
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。
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。
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)
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。
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。
2.1 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。
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。
谢谢观看,希望你开心每一天。
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原文地址:https://www.cnblogs.com/robsann/p/14152473.html