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  • 探析基于固定特征長(zhǎng)度的圖像無(wú)損壓縮研究

    時(shí)間:2024-09-24 22:02:28 計(jì)算機(jī)畢業(yè)論文 我要投稿
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    探析基于固定特征長(zhǎng)度的圖像無(wú)損壓縮研究

      所謂無(wú)損壓縮格式,是利用數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)冗余進(jìn)行壓縮,可完全恢復(fù)原始數(shù)據(jù)而不引起任何失真,但壓縮率是受到數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)冗余度的理論限制,一般為2:1到5:1.這類方法廣泛用于文本數(shù)據(jù),程序和特殊應(yīng)用場(chǎng)合的圖像數(shù)據(jù)(如指紋圖像,醫(yī)學(xué)圖像等)的壓縮。

    探析基于固定特征長(zhǎng)度的圖像無(wú)損壓縮研究

      摘要:本文將長(zhǎng)度減半的二進(jìn)制碼流編碼算法用于圖像的無(wú)損壓縮研究,采用固定特征長(zhǎng)度對(duì)于經(jīng)典測(cè)試圖像進(jìn)行無(wú)損壓縮。測(cè)試結(jié)果表明,基于該算法對(duì)于連續(xù)相同的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單的編碼就可以得到較為明顯的壓縮效果,其中測(cè)試圖像R、G、B 越高Bit值部分的壓縮效果越明顯,對(duì)于整體的壓縮效果也將更加明顯,所以具有較好的應(yīng)用價(jià)值。

      關(guān)鍵詞:無(wú)損壓縮 固定特征長(zhǎng)度 圖像壓縮

      一、引言

      圖像壓縮編碼的主要任務(wù)是去掉各種冗余和不相干的信息。根據(jù)解碼后的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)是否一致,圖像壓縮方法可以分為無(wú)損壓縮編碼和有損壓縮編碼。常見(jiàn)的無(wú)損數(shù)據(jù)壓縮有以下幾種:字典編碼(包括游長(zhǎng)編碼、LZW(Lempel-Ziv-Welch)編碼等)、熵編碼法(包括香農(nóng)-范諾編碼、哈夫曼編碼、算術(shù)編碼等)以及其他編碼法[1-4]。

      本文將長(zhǎng)度減半的二進(jìn)制碼流編碼算法用于圖像的無(wú)損壓縮,采用固定特征長(zhǎng)度進(jìn)行無(wú)損壓縮,分析了基于該算法的壓縮效率。

      二、長(zhǎng)度減半的二進(jìn)制碼流編碼

      長(zhǎng)度減半的二進(jìn)制碼流編碼簡(jiǎn)要流程[5]:

      (1)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中連續(xù)“0”的長(zhǎng)度L0,以及連續(xù)“1”的長(zhǎng)度L1,分別選擇“0”和“1”合適的特征長(zhǎng)度l0和l1。

      (2)分別將大于等于特征長(zhǎng)度l0和l1的L0和L1分別加上l0和l1,然后除以2,得到商Q0(Q1)和余數(shù)R0(R1),可知Q0編碼為Q0個(gè)“0”,Q1編碼為Q1個(gè)“1”。

      (3)小于各自特征長(zhǎng)度l0和l1的L0和L1不做編碼處理,依然存儲(chǔ) L0個(gè)“0”和L1個(gè)“1”。

      (4)按照原數(shù)據(jù)的順序?qū)⑸叹幋a和未編碼的存入商編碼表。余數(shù)編碼R0、R1存入余數(shù)編碼表。

      長(zhǎng)度要比原始碼字長(zhǎng)度要短。而且,生成的商編碼表Q內(nèi)的碼字連續(xù)“1”和連續(xù)“0”仍是交替出現(xiàn)的且有較長(zhǎng)的長(zhǎng)度,因此可以用上述算法對(duì)其進(jìn)行二、三次及多次編碼。

      經(jīng)統(tǒng)計(jì),信源數(shù)據(jù)由189bit經(jīng)一次編碼后為126bit,經(jīng)二次編碼后為103bit,經(jīng)三次編碼后為100bit。

      所以,基于該算法對(duì)于連續(xù)相同的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單的編碼就可以得到較為明顯的壓縮效果。

      三、固定特征長(zhǎng)度的圖像壓縮

      鑒于該算法的壓縮效率較高[5],并且實(shí)現(xiàn)較為方便,本文將采用的是選取“1”和“0”的特征長(zhǎng)度均為2,采用固定特征長(zhǎng)度對(duì)圖像進(jìn)行無(wú)損壓縮。

      對(duì)于一副圖像,每個(gè)像素分成R、G、B三原色,第n個(gè)像素的Rn、Gn、Bn值和第n+1個(gè)像素的Rn+1、Gn+1、Bn+1很可能是近似相等的,基于圖像這樣一個(gè)特點(diǎn),將該算法分別用到每一行的RGB數(shù)據(jù)上進(jìn)行編碼。如圖3-1所示。

      以一個(gè)像素為800*600、顏色深度為24bit的圖片為例,依次取出R[7]- R[0]、G[7]- G[0]、B[7]- B[0],對(duì)于該行,分別將這24個(gè)長(zhǎng)度為800bit的數(shù)據(jù)進(jìn)行基于壓縮。

      壓縮具體流程如圖3-2所示,采用python腳本語(yǔ)言將其R[7]- R[0]、G[7]- G[0]、B[7]- B[0]數(shù)據(jù)分別取出,存為24個(gè)txt格式文件,用C語(yǔ)言進(jìn)行長(zhǎng)度減半的壓縮操作。

      對(duì)測(cè)試圖像Pens、Pepper、Lenna、Boatscolor做了如上所述的壓縮(如圖3-3所示),其統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

      由表1可以看出,圖像的R、G、B,Bit值越高,壓縮效果越明顯。而相鄰像素一般突變概率很小,像素高Bit值基本相同,為連續(xù)的“0”或 “1”,那么采用該算法進(jìn)行多次壓縮,必定可以獲得良好的無(wú)損壓縮效果。其中,Pepper的B信號(hào)的Bit:7的數(shù)據(jù)量大小為245352bit,實(shí)現(xiàn)了245352/480000=51%的壓縮效率?梢缘玫竭@樣的推論,對(duì)于每行的連續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行多次的壓縮,圖片R、G、B 高Bit值的壓縮效果越明顯,對(duì)于整體的壓縮效果也將更加明顯。

      四、結(jié)語(yǔ)

      將長(zhǎng)度減半二進(jìn)制碼流編碼用于圖像無(wú)損壓縮,采用固定特征長(zhǎng)度的方法簡(jiǎn)化了編碼難度,測(cè)試結(jié)果表明對(duì)于每行的連續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行多次的壓縮,圖片R、G、B 高Bit值的壓縮效果越明顯,對(duì)于整體的壓縮效果也將更加明顯。

      參考文獻(xiàn):

      [1]張曉玲.圖像無(wú)損壓縮算法初步研究[D].北京:北京工業(yè)大學(xué),2001.

      [2]籍俊偉.無(wú)損圖像壓縮技術(shù)的研究與應(yīng)用[D].北京:北京化工大學(xué),2004.

      [3]孟憲偉,晏磊.圖像壓縮編碼方法綜述[J].影像技術(shù),2007(1):6-8

      [4]田勇,丁學(xué)君.數(shù)字圖像壓縮技術(shù)的研究及進(jìn)展[J].裝備制造技術(shù),2007(4):72-75.

      [5]高健,劉萬(wàn),宋奧等.基于長(zhǎng)度減半的二進(jìn)制碼流的壓縮算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2011(7):1856-1858.

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