摘要：在现代信息技术飞速发展的今天，对于器件微型化和高度集成化的要求日益增大，如何在纳米尺寸的层面上实现信息传输处理成为了科学研究的一个重要课题。然而，衍射极限的存在导致了在此方面研究的局限性，而表面等离子基元能够突破衍射极限，并具有很强的的局域场增强特点，可以实现纳米尺度的光信息传输与处理，因此表面等离子基元的研究越来越受到重视。波导结构的识别作为表面等离激元的一种应用也被广泛运用，但是由于其傅里叶平面图像携带信息量过大导致识别算法运行较慢，为了解决此问题，图像压缩技术的研究不可或缺。本文主要针对当前存在的几种压缩方法进行介绍和整理。
关键词 表面等离子基元 傅里叶平面 图像压缩
1 研究现状
第一代图像压缩编码的研究工作是从上个世纪50年代提出电视信号数字后开始的，至今有60多年的历史。主要基于信息论的编码方法，旨在去除图像数据中的线性相关性的一类编码技术。这类技术去除客观和视觉的冗余信息的能力已近接近极限，其压缩比不高。为了克服第一代图像压缩存在的压缩比小、图像复原质量不理想等，1985年Kunt等人充分利用人眼视觉特性提出了第二代图像压缩编码的概念。第二代图像编码技术是指不局限于SHANNON信息论的框架，要求充分利用人的视觉生理心理特性和图像信源的各种特性，能获得高压缩比的一类编码技术。这其中以小波变换编码、分形编码和模型基编码最具有代表性，也很有可能成为新一代国际图像压缩标准的核心理论[1]~[8]。
2 图像压缩方法
2.1 哈夫曼编码
无失真编码方法中，哈夫曼编码[9]是一种比较有效的编码方法，是哈夫曼在1952年提出的。由于其原理较为简单一直被广泛运用。其原理为：通过统计信源中各种符号出现的概率，对于出现概率越高的符号为其设计的码字越短，出现概率越小的符号，则对应的码字越长，以减少平均码长。虽然其实现原理简单，但是产生哈夫曼编码要对原始数据扫描两遍，数据压缩还原速度较慢对于位的增减反应敏感。其最高压缩效率可达8：1。
2.2 游程编码（RLE）
游程编码也是一种较为简单的无失真编码方法。其基本原理为：把一个相同值的连续串用一个代表值和串长来表示，例如对于一串字母数据“aaabbbcccddd”经过压缩后为“3a3b3c3d”。随终点位置标记方法不同，游程编码可分为“游程终点编码”和“游程长度编码”。游程编码方法简单且易于实现，但是仅仅对包含很少几个灰度级的图像，特别是二值图像比较有效，对于灰度级较多的图像，压缩效果并不能让人满意。
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