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  • 以下是C语言实现无损压缩算法的代码:#include #include #include #define DNUM 64 //define data number 8*8#define LOOP 10000 //times of compressiontypedef struct{unsigned short weight, data;unsigned ...

    以下是C语言实现无损压缩算法的代码:

    #include

    #include

    #include

    #define DNUM 64  //define data number 8*8

    #define LOOP 10000 //times of compression

    typedef struct

    {

    unsigned short weight, data;

    unsigned short parent, lchild, rchild;

    } HuffNode;

    typedef struct

    {

    unsigned char code;

    unsigned short codelength;

    } HuffCode;

    unsigned int fCount[256] = {0};

    unsigned int data_num;

    unsigned int code_size;

    unsigned int last_bit;

    void FrequencyCount(unsigned char*);     //频率统计

    void HuffSelect(HuffNode*, int, int*, int*); //从结点中选出权的两个节点

    void HuffmanCodeTable(HuffNode*, HuffCode*); //构造huffman树,生成huffman编码表

    void HuffmanCompress(unsigned char*, unsigned char *, HuffCode*); //压缩数据

    void BitPrint(unsigned char*);        //按位打印结果,用于调试

    void main()

    {

    int i, j, loop;                //variable for loop

    HuffNode hfdata[2*DNUM] = {{0, 0, 0, 0, 0}}; //Huffman node

    HuffCode code_table[256] = {{0, 0}};     //code table will be searched by subscript

    unsigned char hfcode[2*DNUM];         //output code

    time_t time1, time2;

    /* unsigned char pixel[DNUM] = {

    1,2,3,4, 1,2,3,4, 1,2,3,4, 1,1,1,1};

    */

    /* unsigned char pixel[DNUM] = {

    139,144,149,153,155,155,155,155,

    144,151,153,156,159,156,156,156,

    150,155,160,163,158,156,156,156,

    159,161,162,160,160,159,159,159,

    159,160,161,162,162,155,155,155,

    161,161,161,161,160,157,157,157,

    162,162,161,163,162,157,157,157,

    162,162,161,161,163,158,158,158};

    */

    unsigned char pixel[DNUM] = { //random data

    141, 101, 126, 111, 163, 112, 133, 156,

    103, 144, 111, 176, 117, 120, 188, 187,

    175, 164, 190, 156, 112, 179, 142, 119,

    140, 111, 127, 186, 196, 190, 189, 127,

    185, 103, 185, 110, 192, 139, 159, 104,

    151, 193, 178, 198, 114, 170, 179, 149,

    124, 149, 165, 108, 141, 176, 113, 164,

    101, 140, 120, 126, 173, 189, 158, 184};

    /* unsigned char pixel[DNUM] = {

    202, 221, 159, 183, 41, 136, 247, 66,

    146, 29, 101, 108, 45, 61, 210, 236,

    90, 130, 54, 66, 132, 206, 119, 232,

    184, 135, 96, 78, 120, 41, 231, 203,

    150, 94, 172, 142, 122, 180, 150, 204,

    232, 121, 180, 221, 3, 207, 115, 147,

    72, 149, 169, 121, 76, 208, 235, 43,

    107, 58, 0, 237, 197, 7, 210, 89};

    */

    FrequencyCount(pixel);

    time1 = time(NULL);

    for (loop=0; loop

    //set huffman nodes data and weight, i=0:255, j=1:64

    for (i=0, j=1, data_num=0; i<256; i++) {

    if (fCount[i]) {

    hfdata[j].weight = fCount[i];

    hfdata[j++].data = i;

    data_num ++;

    }

    }

    //build huffman tree and generate huffman code table

    HuffmanCodeTable(hfdata, code_table);

    //compress source data to huffman code using code table

    HuffmanCompress(pixel, hfcode, code_table);

    //initial hfdata and code_table

    for (j=0; j<2*DNUM; j++) {

    hfdata[j].data=0;

    hfdata[j].lchild=0;

    hfdata[j].parent=0;

    hfdata[j].rchild=0;

    hfdata[j].weight=0;

    }

    }

    time2 = time(NULL);

    //conclude

    printf("n哈夫曼编码压缩图块,压缩n华中科技大学力学系:李美之n");

    printf("n◎源数据(%d字节):n ", DNUM);

    for (i=0; i

    printf(i%8==7 ? "%02Xn " : "%02X ", pixel[i]);

    }

    printf("n◎压缩数据(%d字节):n ", code_size);

    for (i=0; i

    printf(i%8==7 ? "%02Xn " : "%02X ", hfcode[i]);

    }

    //打印码表

    printf("nn◎码表-编码字典(%d项)n", data_num);

    for (i=0; i<256; i++) {

    if (code_table[i].codelength) {

    printf("%3d|%02X: ", i, i);

    for (j=0; j

    printf("%d", ((code_table[i].code << j)&0x80)>>7);

    }

    printf("t");

    }

    }

    printf("nn◎压缩率:%2.0f%% t压缩时间:%.3f毫秒n",(float)code_size/DNUM * 100, 1E3*(time2-time1)/LOOP);

    }

    void BitPrint(unsigned char *hfcode)

    {

    int i, j;

    int endbit = last_bit;

    unsigned char thebyte;

    for (i=0; i < code_size-1; i++) {

    thebyte = hfcode[i];

    for (j=0; j<8; j++) {

    printf("%d", ((thebyte<>7);

    }

    }

    if (last_bit == 7) {

    endbit = -1;

    }

    thebyte = hfcode[i];

    for (j=7; j>endbit; j--) {

    printf("%d", ((thebyte<>7);

    }

    }

    void HuffmanCompress(unsigned char *pixel, unsigned char *hfcode, HuffCode * code_table)

    {

    int i, j;

    int curbit=7; //current bit in _thebyte_

    unsigned int bytenum=0; //number of destination code can also be position of byte processed in destination

    unsigned int ptbyte=0; //position of byte processed in destination

    unsigned int curlength; //code's length of _curcode_

    unsigned char curcode; //current byte's huffman code

    unsigned char thebyte=0; //destination byte write

    unsigned char value; //current byte's value (pixel[])

    //process every byte

    for (i=0; i

    value = pixel[i];

    curcode = (code_table[value]).code;

    curlength = (code_table[value]).codelength;

    //move out every bit from curcode to destination

    for (j=0;j<=curlength;j++) {

    if ((curcode<

    thebyte |= (unsigned char)(0x01<

    }

    curbit --;

    if (curbit < 0) {

    hfcode[ptbyte++] = thebyte;

    thebyte = 0;

    curbit = 7;

    bytenum ++;

    }

    }

    }

    //think about which bit is the end

    if (curbit != 7) {

    hfcode[ptbyte] = thebyte;

    bytenum ++;

    }

    code_size = bytenum;

    last_bit = curbit;

    }

    void HuffmanCodeTable(HuffNode *hfdata, HuffCode *code_table)

    {

    int i, j; //variable for loop

    int tree_num = 2*data_num - 1; //node of huffman tree

    int min1, min2; //two minimum weight

    int p; //the id of parent node

    unsigned char curcode; //current code being processing

    int curlength; //current code's length

    //build huffman tree

    for (i=data_num; i

    HuffSelect(hfdata, i, &min1, &min2);

    hfdata[min1].parent = i+1;

    hfdata[min2].parent = i+1;

    hfdata[i+1].lchild = min1;

    hfdata[i+1].rchild = min2;

    hfdata[i+1].weight = hfdata[min1].weight + hfdata[min2].weight;

    }

    //generate huffman code

    //i present the i th code, j present from leaf to root in huffman tree

    //hfdata[i].data (0:255) is a byte number

    //编码从叶读到根,按位从高往低压入一个字节,读编码从左向右

    for (i=1; i<=data_num; i++) {

    curcode = 0;

    curlength = 0;

    for (j=i, p=hfdata[j].parent; p!=0; j=p, p=hfdata[j].parent) {

    curlength ++;

    if (j==hfdata[p].lchild) curcode >>= 1;

    else curcode = (curcode >> 1) | 0x80; //0x80 = 128 = B1000 0000

    }

    code_table[hfdata[i].data].code = curcode;

    code_table[hfdata[i].data].codelength = curlength;

    }

    }

    void HuffSelect(HuffNode *hfdata, int end, int *min1, int *min2)

    {

    int i; //variable for loop

    int s1, s2;

    HuffNode wath[30];

    for (i=0; i<30; i++) {

    wath[i] = hfdata[i];

    }

    s1 = s2 = 1;

    while (hfdata[s1].parent) {

    s1++;

    }

    for (i=2; i<=end; i++) {

    if (hfdata[i].parent == 0 && hfdata[i].weight < hfdata[s1].weight) {

    s1 = i;

    }

    }

    while (hfdata[s2].parent || s1 == s2) {

    s2++;

    }

    for (i=1; i<=end; i++) {

    if (hfdata[i].parent ==0 && hfdata[i].weight < hfdata[s2].weight && (i - s1)) {

    s2 = i;

    }

    }

    *min1 = s1;

    *min2 = s2;

    }

    void FrequencyCount(unsigned char *chs)

    {

    int i;

    for (i=0; i

    fCount[*(chs+i)] ++;

    }

    }

    :

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  • 常用的无损压缩算法有:1、LZ77算法,该算法是很多其他无损压缩算法的基础;2、LZR算法,是旨在提升LZ77的一个算法;3、LZSS算法,该算法目标是成为LZ77的一个线性时间替换算法;4、DEFLATE算法;5、LZMA算法等等。...

    常用的无损压缩算法有:1、LZ77算法,该算法是很多其他无损压缩算法的基础;2、LZR算法,是旨在提升LZ77的一个算法;3、LZSS算法,该算法目标是成为LZ77的一个线性时间替换算法;4、DEFLATE算法;5、LZMA算法等等。

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    数据压缩是保留相同或绝大部分数据前提下减小文件大小的过程。 它的原理是消除不必要的数据或以更高效的格式重新组织数据。在进行数据压缩时,你可以选择使用有损方法或无损方法。有损方法会永久性地擦除掉一些数据,而无损方法则能保证持有全部的数据。使用哪类方法取决于你要让你的文件保持多大的精准度。

    本文会为你介绍6种不同的无损数据压缩算法,以及4种基于深度学习的图像/视频压缩算法。

    6款无损数据压缩算法

    无损压缩算法通常被用于归档或其他高保真目的。这些算法能够让你在确保文件可被完整恢复的同时减少文件大小。有很多种无损压缩算法供你选择。下面介绍6种常用的算法:

    1. LZ77

    LZ77算法发布于1977年。作为很多其他无损压缩算法的基础,它使用了“滑动窗口”的概念。在这个概念中,LZ77管理了一个字典。该字典使用三元组的方式:

    偏移量(Offset):短语起始处于文件开头之间的距离

    行程长度(Run length):组成短语的字符数

    偏离字符:表明新短语的标记符,匹配结束后,前向缓冲区中的第一个符号

    当文件被解析时,字典会被实时更新以反映最新的压缩数据和大小。举个例子,如果一个文件包含字符串"abbadabba",那么被压缩到字典中的项就是"abb(0,1,'d')(0,3,'a')"。你可以看下下表的拆解过程:

    346002da35408bd6907eca864c5beb8b.png

    这个例子中,被压缩后的数据并不比初始数据小多少。但一般情况下,当文件很长时,这种压缩效果就会显现出来。

    2. LZR

    LZR由Michael Rodeh于1981年提出,它是在LZ77的基础上发展而来。这个算法目标是成为LZ77的一个线性时间替换算法,但编码后Udell指针可能指向文件的任意偏移量,意味着需要耗费可观的内存,因此表现不如LZ77。

    3. LZSS

    LZSS,全称Lempel-Ziv-Storer-Szymanski,于1982年提出。它也是旨在提升LZ77的一个算法。它引入了一个方法能够检测是否真的减少了文件大小。如果未能起到压缩效果,就保持原来的输入格式。LZSS还移除了对偏离字符的使用,只使用对。这个压缩算法广泛用于归档格式,如RAR以及网络数据的压缩。

    4. DEFLATE

    DEFLATE算法于1993年提出。作者是Phil Katz。该算法结合了LZ77或LZSS预处理器与霍夫曼编码。霍夫曼编码是1952年提出的诉法。它是一种熵编码,主要基于字符出现频度分配编码。

    5. LZMA

    LZMA算法,全称是Lempel-Ziv Markov chain Algorithm(LZMA),于1998年提出,是LZ77的改进版,旨在实现.7z格式的7-ZIp文件归档。它使用链式压缩方法,在比特而非字节级别上应用修改后的LZ77算法。该压缩算法的输出稍后被算数编码进行处理以便后续进一步压缩。根据具体的实现不同,可能会引入其他的压缩步骤。

    6. LZMA2

    LZMA2算法于2009年提出,是LZMA的改良版。它提升了LZMA在多线程能力上的性能以及提升了处理不可压缩类型数据的表现。

    4种基于深度学习的图像/视频压缩算法

    除了上面介绍的静态压缩算法,还有基于深度学习的压缩算法可供选择。

    1. 基于多层感知机的压缩算法

    多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)技术使用多层神经元来获取、处理以及输出数据。它能够被应用到数据降维任务和数据压缩。首个基于MLP的算法于1988年被提出,目前已经被应用到:

    二进制编码——标准的双符号编码

    量化——限制从连续集到离散集的输入

    特定领域内的转换——像素级的数据变更

    MLP算法利用分解神经网络上一步的输出来确定最佳的二进制码组合。后面,使用预测技术优化这个方法。预测技术能够通过反向传播基于相邻数据来提升数据准确度。

    2. DeepCoder -- 基于视频压缩的深度神经网络

    DeepCoder是一个基于卷积神经网络(CNN)的框架,它是传统视频压缩技术的替代。该模型为预测信号和残留信号使用单独的CNN。它使用标量量化技术和一个传统的文件压缩算法——霍夫曼编码——将编码特征映射到一个二进制流中。一般认为,该模型的性能要优于著名的H.264/AVC视频编码规范。

    3. 基于CNN的压缩算法

    CNN是分层的神经网络,通常用于图像识别和特征检测。当应用到压缩时,这些神经网络使用卷积操作来计算相邻像素点之间的相关性。CNN展示出了比基于MLP算法更好的压缩结果,提升了超分辨率下的性能以及减少了伪影。另外,基于CNN的压缩还提升了JPEG图像的品质,因为它减少了峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)。基于CNN的压缩通过使用熵估计法还实现了HEVC的性能。

    4. 基于生成式对抗网络(GAN)的压缩算法

    GAN属于神经网络的一种,它使用两个神经网络彼此竞争的方式来产生更精确的分析和预测。最早基于GAN的压缩算法于2017年被提出。这些算法的文件压缩比例是其他常见方法(如JPEG、WebP等)的2.5倍。你可以使用基于GAN的方法通过并行化处理来实现实时压缩。主要的原理是基于最相关的特征来压缩图片。当解码的时候,算法基于这些特征来重建图像。和基于CNN算法相比,基于GAN的压缩算法通过消除对抗损失能够产生更高品质的图像。

    总结

    压缩算法能够帮助你优化文件大小。不同的算法有不同的结果。本文简述了6种静态的无损压缩算法以及4种基于深度学习的压缩算法。当然,如果这些算法都不适用于你的场景,你可以查看这篇文章来寻找适合你场景的算法。算法有很多,总有一款适合你!

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  • RLE压缩算法

    2021-11-18 10:33:51
    RLE全称(run-length encoding),翻译为游程编码,又译...如图为RLE算法描述 RLE在用于二进制多重复的情况下比较好, 特点是可以做到无损压缩, 但是用于字符多且重复性差的情况下可能做到事倍功半, 比如 ABCDEFG经压缩

    RLE压缩算法(下简称RLE算法)的基本思路是把数据按照线性序列分成两种情况:一种是连续的重复数据块,另一种是连续的不重复数据块。

    RLE算法的原理就是用一个表示块数的属性加上一个数据块代表原来连续的若干块数据,从而达到节省存储空间的目的。一般RLE算法都选择数据块的长度为 1 字节,表示块数的长度也用1字节表示,对于颜色数小于 256 色的图像文件或文本文件,块长度选择 1 字节是比较合适的。可以参照这里

    RLE全称(run-length encoding),翻译为游程编码,又译行程长度编码,又称变动长度编码法(run coding),在控制论中对于二值图像而言是一种编码方法,对连续的黑、白像素数(游程)以不同的码字进行编码。游程编码是一种简单的非破坏性资料压缩法,其好处是加压缩和解压缩都非常快。其方法是计算连续出现的资料长度压缩。

    如图为RLE算法描述

    RLE在用于二进制多重复的情况下比较好, 特点是可以做到无损压缩, 但是用于字符多且重复性差的情况下可能做到事倍功半, 比如 ABCDEFG经压缩后将成为1A1B1C1D1E1F1G, 字符串整整扩大了一倍.

    为了模拟出有重复性的数据, 我以如下方式进行数据生成:

    #include<bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    
    int main(){
    	freopen("file.txt","w",stdout);	//输出重定向,输出到文件
    	srand(time(0));	//以当前时间作为种子
    	char x;
    	for(int i = 0; i <= 10000000; ++i){
    		x = 'a' + rand()%26;
    		cout<<x<<x<<x<<x;
    	}
    	return 0;
    }
    
    

    RLE算法代码:

    编写一个程序,可以在命令行输入参数,完成指定文件的压缩解压,命令行参数如下

    rle file1 –c(-d) file2

    第一个参数为可执行程序名称,第二个参数为原始文件名,第三个参数为压缩或解压缩选项,第四个参数为新文件名

    #include<bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    
    void zip(char* filename,char *outfile){
    	FILE *in, *out;
    	int filelen;
    	char cur, tmp;	
    	if(!(in = fopen(filename,"rb")))
    		cout<<"文件打开失败"<<endl;
    	else
    	{
    		out = fopen(outfile,"wb");
    		cur = fgetc(in);
    		tmp = cur;
    		filelen = 1;
    		while(!feof(in)){
    			cur = fgetc(in);
    			if(cur == tmp){
    				filelen++;
    			}
    			else{
    				fputc(filelen+'0',out);
    				fputc(tmp,out);
    				tmp = cur;
    				filelen = 1;
    			}
    		}
    	}
    	fclose(in);
    	fclose(out);
    }	
    
    void unzip(char *filename,char *outfile){
    	FILE *in, *out;
    	int filelen;
    	char cur;	//光标
    	if(!(in = fopen(filename,"rb")))
    		cout<<"文件打开失败"<<endl;
    	else
    	{
    		out = fopen(outfile,"wb");
    		while(!feof(in)){
    			filelen = fgetc(in)-'0';
    			if(feof(in))break;	//feof的问题,折腾了好一会,不好表述,总之在feof应当在每一次读操作之后判断是否到文件末, 不然会造成多读一次的错误
    			cur = fgetc(in);
    			while(filelen--)
    				fputc(cur,out);
    		}
    	}
    	fclose(in);
    	fclose(out);
    }	
    
    
    int main(int argc,char *argv[]){
    	if(!strcmp(argv[2], "-d")){
    		unzip(argv[1], argv[3]);
    		cout<<"decompress finished"<<endl;
    	}
    
    	else if(!strcmp(argv[2],"-c")){
    		zip(argv[1], argv[3]);
    		cout<<"compress finished"<<endl;
    	}
    	else
    		cout<<"输入参数有误,请重新检查,-c : compress; -d : decompress"<<endl; 
    	return 0;
    }
    

    其中应用到了两个之前没用过的函数fgetc和fputc, 这里简单记录一下:

    1. fgetc是一种计算机C语言中的函数。意为从文件指针stream指向的文件中读取一个字符,读取一个字节后,光标位置后移一个字节。函数格式:int fgetc(FILE *stream)
    2. fputc函数功能: 将字符ch写到文件指针fp所指向的文件的当前写指针的位置。函数格式:int fputc (int c, FILE *fp)

    结果:

     源文件----35MB

     压缩后文件----15MB

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  • 图像压缩算法

    千次阅读 2021-06-03 21:26:58
    图像压缩算法是对图像在资源空间上的压缩,每一个色块的颜色可以粗略的由红、绿、蓝的各自三个不同的深度合成得来。 那么,如果我们每一个颜色的程度用8位的二进制码来表示,最终需要24m2大小的空间(这里的m2不是...

    图像压缩

    图像压缩算法是对图像在资源空间上的压缩,每一个色块的颜色可以粗略的由红、绿、蓝的各自三个不同的深度合成得来。
    那么,如果我们每一个颜色的程度用8位的二进制码来表示,最终需要24m2大小的空间(这里的m2不是表示平方米,是一种空间大小的计量单位);而如果我们用5位来表示,需要15m2大小的空间。
    在这里插入图片描述
    选用的位数多,图像色彩更加丰富图像会更清晰,可空间上占用太多资源;而位数少,可以节省空间,可图片就会不够清晰。
    我们目前的磁盘空间一般都比较大了,空间不再是特别昂贵的资源。可我们需要考虑一些其他的情况,比如我们的一些特殊的原件,内存空间十分有限,那么我们就需要在空间上有所拮据;亦或者我们网页应用,如果图片较大,那么在加载时需要的时间就会增长,体验感上难免不舒服;再者我们的用户量多的服务器,空间总是有限的,如果数量级达到一定程度也是十分恐怖的。
    那么总而言之,算法对于程序来说,是十分重要的。也是一个程序品质的真正内核所在!

    那么我们接下来就以8位为例,来体会一下这个图像压缩算法。图像压缩的本质实质上来自于动态规划,大家可以在我们之后的过程中慢慢体会。

    为了减少空间的消耗,我们尝试一种变长的模式来存储,不同像素采用不同的位数。
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    1.图像线性化

    那么,我们首先要做的是将数据线性化,就是将矩阵式的数字变成线性。
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    变完之后的效果就是这样:
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    2.分段

    接下来,我们对上面整理好的线性数据进行分段。
    分段规则如下:
    1.每一段中的像素位数设置相同。
    2.每段是相邻的几个元素的集合。
    3.每段最多含256个元素,若超过就需要增加段来表示。(由于最高位数设置为8
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    3.分配空间

    我们将数据分好段了,就可以按照之前的这个表查找,这一个段的所有元素,最大需要的存储位数了。那么我们说,只要给这段的每个元素以最大需要的位数空间,那么我们每个元素就都能存的下了。
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    我们再举一个例子:
    将这一个集合如图分成三段,然后按照表格记录每一段所需要的存储位数。那么除此之外,我们还需要记录每一段包含了几个元素。
    而这两个变量,我们也需要一定的空间存储,每增加一段,就需要一份这样的开销:
    段数3+段数8,化简得:段数*11。

    3表示:我们每个段所需要的存储位数,最大为8位,那么8这个十进制数,我们需要3位的二进制来表示。
    8表示:我们每段包含的元素个数,最大不能超过256(超过就需要两个段了),那么这个十进制的256,需要8位的二进制进行表示。

    所以,我们每多分一个段,就会多一个11的开销,这个十一是固定不能变的,而某种意义上,这部分空间就属于被浪费了,因为他没有起到存储图像内容的作用。因此,我们明白了,合理的分段可以节省空间,可盲目对图像分段细化,只会造成过多的11无用开销。

    所以,图像压缩算法就是找到一个平衡点,找出最优的分段方案!

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空空如也

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