图像数据压缩

由于用来表示图像的数据数量通常很大，图像处理也往往具有很大难度。在技术上，图像的分辨率（空间上和灰度级别上）在不断增加，谱段（spectral band）的数量也在增加，因而需要限制由此带来的数据屋。我们来伯一个遥感领域的例子，其中图像数据压缩是一个很重要的问题。日本高级地球观测卫星（ADEOS, Advanced Earth Observing Satellite）能够在彩色谱段以 8 米的空问分辨率、在多谱段以 16 米的空间分辨率对地球表面进行观测，它的数据传送速率高达 120Mb/s。因此，这样的遥感数据所需要的存储介质数量是非常大的。

有着 3D 和 4D 数据的医学图像处理的情况与此类似。比如，单独一个从头到脚的 64 探测器（64-detector）的 CT 全身拆描可以在 10 秒内完成。这样的 CT 装肯可以传输分辨率高达 $0.5 \mathrm{mm}^{3}$ 的立体图像。在这个分辨率下的一个全身扫描对应 于将近 2GB 的数据 ($512 \times 512 \times 3600 \times 2$ 字节）。用于对小动物做研究的显微 CT (micro-CT ) 扫描也能获得 类似大小的数据文件。有一个可以减少必要的存储介质数量的方法，那就是处理压缩过的图像数据。

数据压缩方法可以分为两大主要类别:信息保持压缩能够保证进行无错的数据重建(无损压缩);而有信息丢失( with loss of information)的压缩方法则不能完整地保持信息(有损压缩)。在图像处理中,一个详确的重建实际上不是十分必要的,所以对的需求比较弱,但是图像数据压缩不应造成图像的明显改变。在重建图像中数据压缩的成功性通常以最小均方差(MSE, Mean Square Error)、信噪比等来衡量,尽管这些全局性的误差衡量方法并不总是能反映主观上的图像质量

图像数据压缩设计由两部分组成。首先第一部必须确定图像数据的性质;为这一目的服务的通常有灰度直方图、图像熵、各种相关函数等。第二部分相对于量测到的图像性质形成合适的压缩技术设计。有损的信息数据压缩方法在图像处理中非常典型,因此我们要相当详细地讨论这类方法。尽管有损压缩技术也可以提供具有非常好的重建质量的实质性图像压缩,但是出于某些考虑,它们的应用可能会遭到禁止例如,在医疗成像方面,诊断通常是基于可视图像的检查,因此不能容忍任何信息损失,必须使用信息保持技术。