基于改进图像块分类算法的图像压缩方法

俞 华，韩 钰，牛 彪，高义斌，赵亚宁

(1. 国网山西省电力公司 电力科学研究院，山西 太原 030001； 2. 重庆大学 电气工程学院，重庆 400044；3. 国网山西省电力公司，山西 太原 030021)

图像传输技术在众多的信息通信方法中已成为重要的通信技术，但由于图像信息巨大的数据量，造成数据传输时极其占用传输带宽，最终导致图像传输和保存也存在诸多问题. 因此，为了有效利用现代通信网络和存储设备空间，无论是图像数据传输还是存储，都要求对图像数据进行压缩处理.

图像压缩主要分为两类： 一类是能完整还原数据的无损压缩； 另一类是会丢失部分数据且无法恢复的有损压缩[1]. 前者通过图像数据的统计冗余特点，全部恢复图像原来的数据而不引起失真，但由于图像特征变化不一、压缩数据统计冗余度理论的限制等，导致该方法在图像压缩比上很难控制到很低； 后者是一种解压缩数据与原来图像数据有差异却又非常近似的压缩方法，该方法利用了人眼对图像中某些因素不敏感的特点，虽然在压缩过程中损失一些不影响人眼对原始图像理解的图像信息，但是可以获得更大的压缩比. 由于图像有损压缩技术可以有选择地在相应于需求场合掌控其压缩比，因此，在当前图像压缩技术中得到广泛应用. 随之，一些新型的图像压缩算法也不断被提出，如基于小波变换、小波包分解、神经网络的图像压缩算法等[2-6].

基于神经网络的图像压缩算法很……