求一篇“对多媒体的数据压缩技术或数据加密技术做实例分析，并研究它的发展趋势”有关的论文。

发布网友发布时间：2022-04-25 15:14

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热心网友时间：2023-10-11 18:30

多媒体数据压缩方法分类　　数据的压缩实际上是一个编码过程，即把原始的数据进行编码压缩。数据的解压缩是数据压缩的逆过程，即把压缩的编码还原为原始数据。因此数据压缩方法也称为编码方法。目前数据压缩技术日臻恼，适应各种应用场合的编码方法不断产生。针对多媒体数据冗余类型的不同，相应地有不同的压缩方法。按照压缩方法是否产生失真分类　　根据解码后数据与原始数据是否完全一致进行分类，压缩方法可被分为有失真编码和无失真编码两大类。　　有失真压缩法会压缩了熵，会减少信息量，而损失的信息是不能再恢复的，因此这种压缩法是不可逆的。无失真压缩法掉或减少数据中的冗余，但这些冗余值是可以重新插入到数据中的，因此冗余压缩是可逆的过程。　　无失真压缩是不会产生失真。从信息主义角度讲，无失真编码是泛指那种不考虑被压缩信息性质和压缩技术。它是基于平均信息量的技术，并把所有的数据当做比特序列，而不是根据压缩信息的类型来优化压缩。也就是说，平均信息量编码忽略被压缩信息主义内容。在多媒体技术中一般用于文本、数据的压缩，它能保证百分之百地恢复原始数据。但这种方法压缩比较低，如LZW编码、行程编码、霍夫曼（Huffman）编码的压缩比一般在2：1至5：1之间。按照压缩方法的原理分类　　根据编码原理进行分类，大致有编码、变换编码、统计编码、分析－合成编码、混合编码和其他一些编码方法。其中统计编码是无失真的编码，其他编码方法基本上都是有失真的编码。　　预测编码是针对空间冗余的压缩方法，其基本思想是利用已被编码的点的数据值，预测邻近的一个像素点的数据值。预测根据某个模型进行。如果模型选取得足够好的话，则只需存储和传输起始像素和模型参数就可代表全部数据了。按照模型的不同，预测编码又可分为线性预测、帧内预测和帧间预测。　　变换编码也是针对空间冗余和时间冗余的压缩方法。其基本思想是将图像的光强矩阵（时域信号）变换到系统空间（频域）上，然后对系统进行编码压缩。在空间上具有强相关性的信号，反映在频域上是某些特定区域内的能量常常被集中在一起，或者是系数矩阵的发布具有某些规律。可以利用这些规律，分配频域上的量化比特数，从而达到压缩的目的。由于时域映射到频域总是通过某种变换进行的，因此称变换编码。因为正交变换的变换矩阵是可逆的，且逆矩阵与转换置矩阵相等，解码运算方便且保证有解，所以变换编码总是采用正交变换。　　统计编码属于无失真编码。它是根据信息出现概率的分布而进行的压缩编码。编码时某种比特或字节模式的出现概率大，用较短的码字表示；出现概率小，用较长的码字表示。这样，可以保证总的平均码长最短。最常用的统计编码方法是哈夫曼编码方法。　　分析-合成编码实质上都是通过对原始数据的分析，将其分解成一系列更适合于表示“基元”或从中提取若干具有更为本质意义的参数，编码仅对这些基本单元或特征参数进行。译码时则借助于一定的规则或模型，按一定的算法将这些基元或参数，“综合”成原数据的一个*近。这种编码方法可能得到极高的数据压缩比。　　混合编码综合两种以上的编码方法，这些编码方法必须针对不同的冗余进行压缩，使总的压缩性能得到加强。