4.4　无损压缩

无损压缩方法的优点是能够比较好地保存图像的质量，但是相对有损压缩来说这种方法的压缩率是比较低的。无损图像压缩的方法有:

(1)行程长度编码。RLE(Run－Length Encoding，行程长度编码)压缩算法是Windows系统中使用的一种图像文件压缩方法。其基本思想是:将一扫描行中颜色值相同的相邻像素用两个字节来表示，第一个字节是一个计数值，用于指定像素重复的次数，第二个字节是具体像素的值。主要通过压缩除掉数据中的冗余字节或字节中的冗余位，从而达到减少文件所占空间的目的。例如，有一表示颜色像素值的字符串RRRRRGGBBBBBB，用RLE压缩方法压缩后可用5R2G6B来代替，显然后者的串长度比前者的串长度小得多。译码时按照与编码时采用的相同规则进行，还原后得到的数据与压缩前的数据完全相同。因此，RLE是无损压缩技术。

如下程序是把一幅图像(图4－1)不同行程的起始坐标和灰度值都记录下来，保存在数组e中，程序代码如下:

f=imread('saturn.jpg');

imshow(f);

［m，n］=size(f);

c=f(1，1);

e(1，1)=1;

e(1，2)=1;

e(1，3)=c;

t=2;

for k=1:m;

for j=1:n;

if(not(and(k==1，j==1)));

if(not(f(k，j)==c));

e(t，1)=k;e(t，2)=j;e(t，3)=f(k，j);

c=f(k，j);

t=t+1;

end。

图4－1

(2)熵编码法。EE(Entropy Encoding，熵编码法)是一种进行无损失数据压缩的技术，在这个技术中一段文字中的每个字母被一段不同长度的比特(Bit)所代替。与此相对的是LZ77或者LZ78等数据压缩方法，在这些方法中原文的一段字母列被其他字母取代。要使得所有的字母可以在压缩后互相区别需要一定数量的比特，因此每个字母被取代的比特数不能无限小。每个字母按照其出现的可能性所获得的最佳比特数取决于熵。一般熵编码器与其他编码器联合使用。常见的Zip和Bzip格式文件的最后一级编码也是熵编码。

哈夫曼编码是一种典型的熵编码法。为了实现构建在哈夫曼编码中的压缩，对于产生代码的符号，不管它们是灰度级、游程长度或其他灰度映射操作的输出，都必须依照生成的代码对其进行变换或映射。MATLAB图像处理工具箱中提供了哈夫曼编码函数mat2huff()，在work目录下，调用mat2huff.p、imratio.p和huffman.p函数，对图4－2进行压缩，并存储到磁盘中，程序代码如下:

f=imread('a.jpg');

imshow(f);

g1=mat2huff(f);

h=imratio(f，g);

save SqueezeTracy g;

g2=imratio('a.jpg'，'SqueezeTracy.mat')。

图4－2