计算机图形学——图像压缩

首先，Huffman算法就可以进行压缩，但是直接用Huffman算法对图片的压缩效率并不高。

采用Haar Wavelets，对图片的像素进行处理。

首先，将第2i个值和第2i+1个值进行操作，相加除以2，得到的值，存放在i个位置，相减除以2，得到的值放在width/2 + i的像素上。其中，i的取值范围：[0，width/2].

如下图所示：

 

 

 

 

 

 

重复上述操作若干次。

对于一张图片，两个相邻的像素值相差很小，所以他们的差值除以2得到的结果很小。所以，压缩后的图片的后部分有可能像素值很小。在图片中，0表示黑色。

如图示意：

 

 

第二个图的后半部分图几乎都是黑色，表示他们的像素几乎都是0。在重复操作，黑色的部分越来越多。表示像素中的0的个数越来越大。

注意，这时的图片并没有被压缩，只是图片的像素值变小了，但是每个像素的存储空间没变。再用Huffman算法对上面所得的图片进行压缩。由于上述图片中0比较多，所以Huffman算法的压缩比很大。