unity3d中圖像壓縮原理是什么

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)unity3d中圖像壓縮原理是什么，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

1 圖像可壓縮的原因

一張?jiān)紙D像(1920x1080)，如果每個(gè)像素32bit表示（RGBA），那么，圖像需要的內(nèi)存大小
1920x1080x4 = 8294400 Byte，大約8M。這我們是萬萬不能接受的。如果這樣，1G硬盤才存100多張圖片，傷不起啊！視頻也一樣，如果視頻是1920x1080，30fps， 1小時(shí)。那不壓縮大概需要的內(nèi)存：
8Mx30x60*60 = 864000M，都800多G了！瘋了吧！

所以說，我們需要圖像壓縮。

那圖像為何可以壓縮呢？因?yàn)樗泻芏嗳哂嘈畔ⅰ?br/> 常見圖像、視頻、音頻數(shù)據(jù)中存在的冗余類型如下：
1. 空間冗余
2. 時(shí)間冗余
3. 視覺冗余
下面詳細(xì)介紹。

1.1 空間冗余

一幅圖像表面上各采樣點(diǎn)的顏色之間往往存在著空間連貫性，比如下圖，兩只老鼠的顏色，背后的墻，灰色的地板，顏色都一樣。這些顏色相同的塊就可以壓縮。
比如說，第一行像素基本都一樣，假設(shè)亮度值Y是這么存的
[105 105 105…….105]，如果共100個(gè)像素，那需要1Byte*100。
最簡單的壓縮：[105, 100]，表示接下來100個(gè)像素的亮度都是105，那么只要2個(gè)字節(jié)，就能表示整行數(shù)據(jù)了！豈不是壓縮了！

空間冗余主要發(fā)生在單張圖片，比如我們的照片。

1.2 時(shí)間冗余

這種冗余主要針對視頻。
運(yùn)動(dòng)圖像（視頻）一般為位于一時(shí)間軸區(qū)間的一組連續(xù)畫面，其中的相鄰幀往往包含相同的背景和移動(dòng)物體，只不過移動(dòng)物體所在的空間位置略有不同，所以后一幀的數(shù)據(jù)與前一幀的數(shù)據(jù)有許多共同的地方，這種共同性是由于相鄰幀記錄了相鄰時(shí)刻的同一場景畫面，所以稱為時(shí)間冗余。
如下圖所示，其實(shí)1秒30幀，每一幀之間都是33ms，這么短，前后幀的變話很少，也許只有嘴巴動(dòng)了，背景沒動(dòng)。

1.3 視覺冗余

人類的視覺系統(tǒng)由于受生理特性的限制，對于圖像場的注意是非均勻的，人對細(xì)微的顏色差異感覺不明顯。
例如，人類視覺的一般分辨能力為26灰度等級，而一般的圖像的量化采用的是28灰度等級，即存在視覺冗余。
人類的聽覺對某些信號反映不太敏感，使得壓縮后再還原有允許范圍的變化，人也感覺不出來。

2 數(shù)據(jù)壓縮方法的分類

2.1 按照壓縮方法是否產(chǎn)生失真分類

2.1.1 無失真壓縮

無失真壓縮要求解壓以后的數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)完全一致。解壓后得到的數(shù)據(jù)是原數(shù)據(jù)的復(fù)制，是一種可逆壓縮。
無失真壓縮法去掉或減少數(shù)據(jù)中的冗余，恢復(fù)時(shí)再重新插到數(shù)據(jù)中，因此是可逆過程
根據(jù)目前的技術(shù)水平，無損壓縮算法一般可以把普通文件的數(shù)據(jù)壓縮到原來的1/2－1/4。一些常用的無損壓縮算法有赫夫曼(Huffman)算法和LZW(Lenpel-Ziv & Welch)壓縮算法

2.1.2 有失真壓縮

解壓以后的數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)不完全一致，是不可逆壓縮方式。有失真壓縮還原后，不影響信息的表達(dá)
例如，圖像、視頻、音頻數(shù)據(jù)的壓縮就可以采用有損壓縮方法，因?yàn)槠渲邪臄?shù)據(jù)往往多于我們的視覺系統(tǒng)和聽覺系統(tǒng)所能接收的信息，丟掉一些數(shù)據(jù)而不至于對聲音或者圖像所表達(dá)的意思產(chǎn)生誤解，但可大大提高壓縮比。圖像、視頻、音頻數(shù)據(jù)的壓縮比可高達(dá)100:1，但人的主觀感受仍不會對原始信息產(chǎn)生誤解。

2.2 按照壓縮方法的原理分類

2.2.1 預(yù)測編碼

基本思想是利用已被編碼的點(diǎn)的數(shù)據(jù)值，預(yù)測鄰近的一個(gè)像素點(diǎn)的數(shù)據(jù)值

2.2.2 變換編碼

基本思想是將圖像的光強(qiáng)矩陣變換到系數(shù)空間上，然后對系數(shù)進(jìn)行編碼壓縮

2.2.3 統(tǒng)計(jì)編碼

根據(jù)信息出現(xiàn)概率的分布特性而進(jìn)行的壓縮編碼。比如霍夫曼編碼。

3 圖像壓縮的要素

壓縮比
壓縮前后文件大小之比，越高越好，但受速度、消耗資源等的影響。
圖像質(zhì)量
還原后與原圖像相比，評估的方法有客觀評估和主觀評估。
壓縮與解壓縮速度
與壓縮方法和壓縮編碼的算法有關(guān)，一般壓縮比解壓縮計(jì)算量大，因而壓縮比解壓縮慢。

4. 圖像壓縮編碼舉例

4.1 行程編碼（RLE）

這是最好理解的一種編碼了。
現(xiàn)實(shí)中有許多這樣的圖像，在一幅圖像中具有許多顏色相同的圖塊。在這些圖塊中，許多行上都具有相同的顏色，或者在一行上有許多連續(xù)的像素都具有相同的顏色值。在這種情況下就不需要存儲每一個(gè)像素的顏色值，而僅僅存儲一個(gè)像素的顏色值，以及具有相同顏色的像素?cái)?shù)目就可以，或者存儲像素的顏色值，以及具有相同顏色值的行數(shù)。
這種壓縮編碼稱為行程編碼(run length encoding，RLE)，具有相同顏色并且是連續(xù)的像素?cái)?shù)目稱為行程長度。
例如,字符串AAABCDDDDDDDDBBBBB
利用RLE原理可以壓縮為3ABC8D5B
RLE編碼簡單直觀，編碼/解碼速度快，
因此許多圖形和視頻文件，如.BMP .TIFF及AVI等格式文件的壓縮均采用此方法.
由于一幅圖像中有許多顏色相同的圖塊，用一整數(shù)對存儲一個(gè)像素的顏色值及相同顏色像素的數(shù)目（長度）。例如：
（G ，L）//G為顏色值，L為長度值
編碼時(shí)采用從左到右，從上到下的排列，每當(dāng)遇到一串相同數(shù)據(jù)時(shí)就用該數(shù)據(jù)及重復(fù)次數(shù)代替原來的數(shù)據(jù)串。

舉例，如下的18*7的像素（假設(shè)只有灰度值，1字節(jié)）
000000003333333333
222222222226666666
111111111111111111
111111555555555555
888888888888888888
555555555555553333
222222222222222222
僅僅需要11對數(shù)據(jù)表示。
(0,8) (3,10) (2,11) (6,7)
(1,18) (1,6) (5,12) (8,18)
(5,14) (3,4) (2,18)

游程長度編碼特點(diǎn)：
直觀，經(jīng)濟(jì)；
是一種無損壓縮；
壓縮比取決于圖像本身特點(diǎn)，相同顏色圖像塊越大，圖像塊數(shù)目越少，壓縮比越高。
適用于計(jì)算機(jī)生成的圖像，例如。BMP、TIF等，不適于顏色豐富的自然圖像。

這并不是說RLE編碼方法不適用于自然圖像的壓縮，相反，在自然圖像的壓縮中少不了RLE，只不過是不能單純使用RLE一種編碼方法，需要和其他的壓縮編碼技術(shù)聯(lián)合應(yīng)用。

4.2 哈夫曼編碼（Huffman)

由于圖像中表示顏色的數(shù)據(jù)出現(xiàn)的概率不同，對于出現(xiàn)頻率高的賦（編）予較短字長的碼，對出現(xiàn)頻率小的編于較長字長的碼，從而減少總的代碼量，但不減少總的信息量。

編碼步驟：
(1)初始化，根據(jù)符號概率的大小按由大到小順序?qū)Ψ栠M(jìn)行排序
(2)把概率最小的兩個(gè)符號組成一個(gè)節(jié)點(diǎn)，如圖4-02中的D和E組成節(jié)點(diǎn)P1。
(3)重復(fù)步驟2，得到節(jié)點(diǎn)P2、P3和P4，形成一棵“樹”，其中的P4稱為根節(jié)點(diǎn)。
(4)從根節(jié)點(diǎn)P4開始到相應(yīng)于每個(gè)符號的“樹葉”，從上到下標(biāo)上“0”(上枝)或者“1”(下枝)，至于哪個(gè)為“1”哪個(gè)為“0”則無關(guān)緊要，最后的結(jié)果僅僅是分配的代碼不同，而代碼的平均長度是相同的。
(5)從根節(jié)點(diǎn)P4開始順著樹枝到每個(gè)葉子分別寫出每個(gè)符號的代碼。

4.3 DCT編碼

4.3.1 基本概念

將在空域上描述的圖象，經(jīng)過某種變換（通常采用，余弦變換、傅立葉變換、沃爾什變換等），在某種變換域里進(jìn)行描述。
在變換域里，首先降低了圖象的相關(guān)性；其次通過某種圖象處理（如頻域的二維濾波）以及熵編碼，則可進(jìn)一步壓縮圖象的編碼比特率。
這種變換常用于JPEG圖像壓縮。

4.3.2 變換壓縮原理框圖

G : 輸入源圖像
G’ :解碼后的圖像
U： 二維正交變換
U’ : 二維正交逆變換

除了這些常見的壓縮算法，還有很多種其他算法，這里就不一一介紹啦，反正你有個(gè)感性的認(rèn)識就行。

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