2014年计算机等级(一级MsOffice)考试考点辅导：多媒体数据压缩
2014年的计算机等级考试复习已经开始，同时也不容忽视基础知识的积累。为了帮助参加计算机一级考试的朋友们，我们考吧网整理了一些关于计算机一级MsOffice考试复习资料，希望你能够喜欢。
多媒体信息数字化之后，其数据量往往非常庞大。为了存储、处理和传输多媒体信息，人们 考虑采用压缩的方法来减少数据量。通常是将原始数据压缩后存放在磁盘上或是以压缩形式来传输，仅当用到它时才把数据解压缩以还原，以此来满足实际的需要。
1.无损压缩
数据压缩可以分为两种类型：无损压缩和有损压缩。无损压缩是利用数据的统计冗余进行
压缩，又称可逆编码，其原理是统计被压缩数据中重复数据的出现次数来进行编码。解压缩是对压缩的数据进行重构，重构后的数据与原来的数据完全相同。无损压缩能够确保解压后的数据不失真，是对原始对象的完整复制。
无损压缩的主要特点是压缩比较低，一般为2：1～5：1，通常广泛应用于文本数据、程序以 及重要图形和图像(如指纹图像、医学图像)的压缩。如压缩软件WinZip、WinRAR就是基于无损压缩原理设计的，因此可用来压缩任何类型的文件。但由于压缩比的限制，所以仅使用无损压缩技术不可能解决多媒体信息储存和传输的所有问题。常用无损压缩算法包括行程编码、霍夫曼编码(Huffman)、算术编码、LWZ(Lempel Ziv Welch)编码等
1)行程编码
3)算术编码
算术编码的优点是每个传输符号不需要被编码成整数“比特”。虽然算术编码实现方法复
杂一些，但通常算术编码的性能优于霍夫曼编码。
JPEG标准：是第一个针对静止图像压缩的国际标准。JPEG标准制定了两种基本的压缩编 码方案：以离散余弦变换为基础的有损压缩编码方案和以预测技术为基础的无损压缩编码方案。 JPEG成员对多幅图像的测试结果表明，算术编码比霍夫曼编码提高了5%左右的效率，因此在JPEG扩展系统中用算术编码取代了霍夫曼编码。JPEG 2000与JPEG最大的不同之处在于，它放弃了JPEG所采用的以离散余弦变换为主的区块编码方式，而采用以离散小波变换为主的多解析编码方式。此外，JPEG 2000还将彩色静态画面采用的JPEG编码方式与二值图像采用的JBIG编码方式统一起来，成为适应各种图像的通用编码方式。
MPEG标准：规定了声音数据和电视图像数据的编码和解码过程、声音和数据之间的同步等问题。MPEG-1和MPEG一2是数字电视标准，其内容包括MPEG电视图像、MPEG声音及MPEG系统等内容。MPEG-4是1999年发布的多媒体应用标准，其目标是在异种结构网络中能够有 很强的交互功能并且能够高度可靠地工作。MPEG-7是多媒体内容描述接口标准，其应用领域包括数字图书馆、多媒体创作等。
2.有损压缩
有损压缩又称不可逆编码，有损压缩是指压缩后的数据不能够完全还原成压缩前的数据，与 原始数据不同但是非常接近的压缩方法。有损压缩也称破坏性压缩，以损失文件中某些信息为代价来换取较高的压缩比，其损失的信息多是对视觉和听觉感知不重要的信息，但压缩比通常较高。一般为几十到几百，常用于音频、图像和视频的压缩。典型的有损压缩编码方法有预测编码、变换编码、基于模型编码、分形编码及矢量量化编码等。
1)预测编码
预测编码是根据离散信号之间存在着一定相关性的特点，利用前面一个或多个信号对下一 个信号进行预测，然后对实际值和预测值之差进行编码和传输。在接收端把差值与实际值相加，恢复原始值。在同等精度下，就可以用比较少的“比特”进行编码，达到压缩的目的。预测编码中典型的压缩方法有脉冲编码调制(Pulse Code M。dulati。n，PCM)、差分脉冲编码调制(Differential Pulse Code Modulation，DPCM)、自适应差分脉冲编码调制(Adaptive DifferentialPulse Code Modulation，ADPCM)等，它们较适合于声音、图像数据的压缩，因为这些数据由采样得到，相邻采样值之间相差不会很大，可以用较少位来表示。
2)变换编码
变换编码是指先对信号进行集种函数变换，从一种信号空间变换到另一种信号空间，然后再 对信号进行编码。如将时域信号变换到频域，因为声音、图像信号在频域中其能量相对集中在直流及低频部分，高频部分则只包含少量的细节，如果去除这些细节，并不影响人类对声音或图像的感知效果，所以对变换后的信号进行编码，能够大大压缩数据。变换编码包括四个步骤：变换、变换域采样、量化和编码。变换本身并不进行数据压缩，它只把信号映射到另一个域，使信号在变换域里容易进行压缩，变换后的样值更独立和有序。典型的变换有离散余弦变换DCT、离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT)、沃尔什一哈达码变换(Walsh—Hadamard Translation，wHT>和小波变换等。量化是将处于取值范围X的信号映射到一个较小的取值范围Y中，压缩后的信号比原信号所需的比特数减少。
3)基于模型编码
如果把以预测编码和变换编码为核心的基于波形的编码称作第一代编码技术，则基于模型 的编码就是第二代编码技术。基于模型编码的基本思想是：在发送端，利用图像分析模块对输入图像提取紧凑和必要的描述信息，得到一些数据量不大的模型参数;在接收端，利用图像综合模块重建原图像，是对图像信息的合成过程。
4)矢量量化编码
矢量量化编码也是在图像、语音信号编码技术中研究得较多的新型量化编码方法之一。在传统的预测和变换编码中，首先将信号经某种映射变换变成一个数的序列，然后对其逐个地进行标量量化编码。而在矢量量化编码中，则是把输入数据几个一组地分成许多组，成组地量化编码，即：将这些数看成一个k维矢量，然后以矢量为单位逐个矢量进行量化。矢量量化是一种限失真编码，其原理仍可用信息论中的信息率失真函数理论来分析。
5)分形编码
分形编码法的目的是发掘自然物体(如天空、云雾、森林等)在结构上的自相似形，这种自相 似形是图像整体与局部相关性的表现。分形编码正是利用了分形几何中的自相似的原理来实现的。首先对图像进行分块，然后寻找各块之间的相似形，这里相似形的描述主要是依靠仿射变换确定的。一旦找到了每块的仿射变换，就保存这个仿射变换的系数。由于每块的数据量远大于仿射变换的系数，因而图像得以大幅度的压缩。分形编码以其独特新颖的思想，成为目前数据压缩领域的研究热点之一。分形编码、基于模型编码与经典图像编码方法相比，在思想和思维上有了很大的突破，理论上的压缩比可超出经典编码方法两三个数量级。
推荐阅读：