影像壓縮原理與技術

多媒體資料一般都有資料累贅,為了降低傳輸的頻實及儲存的空間,影像壓縮就更顯其重要了。 本文概念性介紹幾種無失真影像壓縮的方法,及四種最重要的失真壓縮技巧,最後也介紹目前最新的壓縮標準JPEG2000,它已經被列為第三代手機之基本原件。

VVC的全名是Versatile Video coding (多功能影像編碼)，是目前最新的國際影像壓縮標準，在影像資料的壓縮率比上一代標準H.265/HEVC提升了2倍，即相同的影像品質之下bit rate減少約50%，此外，H.266/VCC的標準中描述了針對多種特性的影像來源資料以及影像應用的編碼格式及解碼方式，因此取名為多功能影像編碼。

掌握JPEG、PNG、WebP和GIF壓縮的網路傳輸優化。 學習提升傳輸速度、減少頻寬使用和改善網路載入效能的高級技術。

影像壓縮傳輸（Display Stream Compression）簡稱 DSC，是將影像數據壓縮後進行傳輸，達成低頻寬就可輸出高解析度內容，並且經壓縮後畫面表現上視覺無失真、低延遲的技術。

應用在數位影像壓縮-三種資料多餘量可用 Æ 編碼多餘量(coding redundancy) Æ 像素間多餘量(interpixel redundancy) Æ 心理視覺多餘量(psychovisual redundancy)

這樣的辨識工作是在數據中心中運作而不是在手機裝置裡面，因此就產生了影像及視訊壓縮傳輸的需求，只是它的傳輸目的是給雲端機器做應用，尤其是在未來5G或6G的世代下，傳輸頻寬更高、傳輸延遲非常低，對影像及視訊壓縮傳輸技術的優化也將更加受到重視。 目前學習式影像及視訊壓縮技術大致上可分為三大主軸：「基於AI的壓縮」（AI-based Compression）、「AI輔助的壓縮」（AI-assisted Compression）、「併合式的壓縮」（Hybrid-based Compression）。

壓縮的通則即是利用資料的，越一致的資料，越能夠進行壓縮。 除此之外，也可利用資料的規則性與可預測性來對其作壓縮。 通常而言，若可以用比較 精簡的自然語言 來描述一個東西，那麼也就越能夠對這個東西作壓縮。