精华内容
下载资源
问答
  • 本文简要介绍了图像压缩的重要性和常用无损图像压缩算法,分析了快速高效无损图像压缩算法(FELICS)的优势,随后详细分析了该算法的编码步骤和硬件实现方案,最后公布了基于该方案的FPGA性能指标。和其他压缩算法...
  • 基于matlab的LZW图像压缩编码

    千次阅读 热门讨论 2018-11-13 19:43:36
    LZW压缩(LZW compression)是一种由Abraham Lempel、Jacob Ziv和Terry Welch发明的基于表查寻算法把文件压缩成小文件的无损压缩方法。LZW压缩使用的两个常用文件格式是用于网站的GIF图象格式和TIFF图象格式。LZW...

    LZW压缩
    LZW压缩(LZW compression)是一种由Abraham Lempel、Jacob Ziv和Terry Welch发明的基于表查寻算法把文件压缩成小文件的无损压缩方法。LZW压缩使用的两个常用文件格式是用于网站的GIF图象格式和TIFF图象格式。LZW压缩是还适合压缩文本文件。
    一个特殊的LZW压缩算法使用指定的长度的位的序列(例如,12位)并且在一个表(有时叫做“字典”或“译码本”)里为这个特殊的位模式产生一个条目创造一个词条,并把这个模式的本身和短代码结合起来。随着输入的读取,任何已经读取的模式将取代这些短的代码,有效的把输入压缩成一个更小的文件。
    LZW通俗理解:http://blog.csdn.net/krossford/article/details/49157531
    这个博主LZW的工作思路是错误的,下面的编码思路是正确的,比如abcabcabc编码后字节是6个,分别是a,b,c,ab,ca,bc,并不是博主上面说的3个字节。

    主程序:

    为什么要把int型转换成double型?
    1 、有些函数支持double型,而不支持uint8的数据类型,所以要转换
    2 、精度问题了,因为uint8进行数据处理的时候,容易造成数据溢出或精度不够。
    为了节省存储空间,matlab为图像提供了特殊的数据类型uint8(8位无符号整数),以此方式存储的图像称作8位图像。
    如果现在想imshow显示图像结果,就需要再转换成uint8格式。

    clear;clc
    I = rgb2gray(imread('DSC_0528.jpg'));
    [m,n] = size(I);
    x = double(I(:)'); % 转化格式类型
    % LZW编码
    [S,sz]=LZW(x);
    % LZW解码
    A =  [];
    for i = 1:length(sz)
        A = [A S{sz(i)}];
    end
    
    A = [A zeros(1,m*n-length(A))];
    II = uint8(reshape(A,m,n));
    [M,N]=size(II);
    b=length(S);
    sum=M*N;
    H=0;  %初始化信息熵
    for i=0:255;
        [r,c]=find(II==i);  %统计每个灰度值的像素点总数
        num(i+1)=length(r);
        p(i+1)=num(i+1)/sum;  %统计每个灰度值的概率
        if p(i+1)~=0
            H=H-p(i+1)*log2(p(i+1));  %计算信息熵
        end
    end
    
    %计算平均码字长度
    pjmc=b/sum
    %计算编码效率
    bmxl=H/pjmc
    %计算压缩比
    ysb=sum*8/b
    disp('信息熵');disp(H);disp('平均码字长度');disp(pjmc);
    disp('编码效率');disp(bmxl);disp('压缩比');disp(ysb);
    subplot(121);imshow(I);
    subplot(122);imshow(II);
    

    定义LZW编码函数:

    1、unique()函数:去掉矩阵中重复的元素
    2、细胞数组:细胞结构可以把不同类型的数据纳入到一个变量中。普通数组中的每个元素都必须具有相同的数据类型,而细胞则没有此要求。

    function [S,sz]=LZW(x)
    % LZW词典编码
    % x为输入序列  S为词典  sz为输出
    n = length(x); % 序列长度
    S = unique(x); % 初始化词典
    x = num2cell(x); % 转化为细胞数组
    S = num2cell(S); % 转化为细胞数组
    sz = []; % 初始化输出序列
    temp = []; % 当前序列
    % 开始编码
    for i = 1:n
        temp = [temp x{i}]; % 取一个元素放入序列中
        for j = 1:length(S)
            if isequal(S{j},temp) %判断S{j},temp两个数组是否相等
                flag = 1;
                break;
            else
                flag = 0;
            end
        end
        if flag == 1 % 如果当前序列在词典中
            continue;
        else % 如果当前序列不在词典中
            S = [S temp]; % 将当前序列加入词典
            for j = 1:length(S)
                if isequal(S{j},temp(1:end-1))
                    T = j;
                    break;
                end
            end
            sz = [sz T];
            temp = temp(end); % 重置temp
        end
    end
    for j = 1:length(S)
        if isequal(S{j},temp)
            T = j;
            break;
        end
    end
    sz = [sz T]; % 最后一位加入输出
    
    展开全文
  • Word 资料 Matlab的图像压缩技术 一目的要求 掌握Matlab图像图像压缩技术原理和方法理解有损压缩和无损压缩的概念了解几种常用图像压缩编码方式利用matlab进行图像压缩算法验证 二实验内容 1观察颜色映像矩阵的...
  • 1.图像压缩简介 2.图像压缩用途 3. 源编码与信道编码 4. 有损压缩与无损压缩 2. 图像压缩的必要性 常见的压缩标准 图像压缩的基本流程 JPEG的压缩方法 3. 量化 4. 常用编码方法 1.KLT 2. DCT 5. Huffman...

    Table of Contents

    1.图像压缩简介

    2.图像压缩用途

    3. 源编码与信道编码

    4. 有损压缩与无损压缩

    2. 图像压缩的必要性

    常见的压缩标准

    图像压缩的基本流程

    JPEG的压缩方法

    3. 量化

    4. 常用编码方法

    1.KLT

    2. DCT

    5. Huffman编码与信息熵

    为什么要进行编码?

    概率高的符号用短码,概率低的符号用长码

    Huffman编码生成方式

    理论最小平均码长(信息熵)

    三叉Huffman编码方法

    6. OpenCV+C++语言实现图像压缩


    PART I 图像编码

    1.图像压缩简介

    • 图像编码是指在空间域下对图像像素值进行编码,其典型的用途是:
    1. 图像压缩
    2. 图像加密
    3. 图像水印等
    • 图像编码压缩的主要目的是用尽可能少的bits去表示一副图像,于此同时,图像的质量和信息得以保留。
    • 衡量压缩质量的主要标准:MSE(Mean Square Error)均方误差、PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)峰值信噪比、SSIM(Structural similarity index)等。

    2.图像压缩用途

    1. 减少信道传输时所需的带宽;
    2. 减少存储时所需的磁盘空间。

    3. 源编码与信道编码

    4. 有损压缩与无损压缩


    2. 图像压缩的必要性

    图像压缩


      某天陈老师要录动作大片,经过长期艰苦奋斗,他制成了这样一段视频:画面大小1000×1000pixel,24位真彩色,每秒30帧,时长2小时。
      如果不进行任何压缩,存储这段视频需要1000*1000*24*30*60*120=5.184 ×1012 bit ≈ 648GB的空间。(2014年4月5日,500GB硬盘最低价格是299元~)
      用4M宽带下载这部大片,最少需要360小时 = 15天。
      可见,要保障人民群众的切身利益,压缩技术非常有必要。

    压缩的可能性

    图像压缩
      就单幅图像而言,压缩的可能性是显而易见的。
      如上面三幅小图,图a每个形状里面都填充着相同的颜色,图b每一行的颜色是相同的,更过分的图c整幅图只填充了一种颜色。
      压缩前:第1个点灰色,第2个点灰色,第3个点灰色,第4个点灰色,第5个点灰色,第6个点灰色......第89个点灰色,第90个点黑色......
      最简单的压缩后:第1到89个点灰色,第90个点黑色。

    常见的压缩标准

    图像压缩
      JPEG是广泛使用的照片存储格式,它适应人的视觉,用更多的数据来存储人眼敏感的图像低频部分,用很少的数据存储人眼不关心的高频部分。维基百科有很详尽的讲解http://zh.wikipedia.org/wiki/JPEG
      JPEG 2000是基于小波变换的图像压缩标准,可以获得比JPEG更大的压缩比,通常它被认为是未来取代JPEG的标准。http://zh.wikipedia.org/wiki/JPEG_2000

    图像压缩的基本流程

    图像压缩
    图像压缩基本按照以下流程进行:
    原图像 -> 映射 -> 量化 -> 符号编码 -> 存储/传输 -> 符号解码 -> 反映射 -> 图像
    映射(Mapper):对原图像进行变换,使之更容易被压缩。(比如傅里叶变换)
    量化(Quantizer):量化是压缩的主要图像,主要也是它引入误差的。比如有一个以2为单位的量化器,看到原图像值是17,将它除2向下取整,量化得到8;图像还原的时候,用8×2=16得到还原值,与真实值相差了1。
    符号编码(Symbol encoder):图像已经变换量化完了,该为存储和传输作准备了。符号编码可以进一步地压缩文件大小:将重复出现次数多的数据,用简短的符号进行编码;出现次数少的数据,用较长的符号进行编码;后面的哈夫曼(Huffman)编码会详细讲到~

    JPEG的压缩方法

    图像压缩
      鉴于图像压缩的每个步骤都能有不同的方法,所以有必要制定统一的标准,使得图像在每台电脑每部手机中都能正常使用。
      JPEG是其中一个标准,它的压缩套路如下:
      原图像 -> 分解成一个个小图像 -> 变换 -> 量化 -> 符号编码 -> 压缩后的图像
      分解图像:JPEG会将一幅大图像分解成8×8的小图像。至于为什么是8×8呢,嗯,欢迎各位同学剧透;
      变换:JPEG使用DCT变换(离散余弦变换),类似傅里叶变换,不过它是取实部。(不由感慨,学好“信号与系统”也是很有必要的...)
      量化:JPEG通过各种除法来进行量化,不过对于不同重要程度的信息,它所除的数的大小会有所不同;
      符号编码:JPEG使用常见的哈夫曼(Huffman)编码。
      图像还原,就是反过来进行这些步骤。
      JPEG的实现方法比较简单,也因为简单高效,所以JPEG的应用范围相当广泛。


    3. 量化

    数字图像与模拟图像的重要区别,在与它是数字的。(还能有更废的话吗...)数字,意味着它的离散的:图像空间上的像素点是离散的,像素点的灰度值(颜色值)也是离散的。相反,模拟图像(比如胶卷)出来的图像空间上和数值上都是连续的。

    下图是JPEG的压缩编码流程,本节介绍的,是其中的“量化”(Quantizer)部分。
    JPEG压缩流程
    JPEG的压缩方法,可以所是非常聪明。
    人眼看图像,不会太注重细节。左边一个像素与右边一个像素灰度值相差10或是11,基本不会影响理解。
    简单地说,JPEG用最多的空间,来存储对人理解最重要的信息,而一些微乎其微的小细节,基本不会储存。

    打个比方,JPEG是这样描述一个图像的:
    1. 这是一个人;
    2. 是一个女人;
    3. 1.7米高,三围Beep——
    4. 肤色棕黑;
    5. 眼睛大大,鼻子高高;
    6. 牙齿奶黄色,身上有不显眼的体毛;
    7. 体毛长度介于1.2cm-1.3cm;
    8. 体毛的弧度可以用这个函数表示(省略);
    9. 毛上面有这么些粗糙的细节;
    10. 毛上面粗糙的细节的纹路是这样字的。
    11. (更加细微和揪心的...)
    上面是从对人理解的重要性高到低排序的,只要看到1-9,人就能很好地理解这个图像了。(不是我喜欢的类型~!) 那些微观的细节,对人理解没有太大帮助,而存储它占据的空间是跟存储前面宏观内容是一样的。
    所以,

    JPEG是用更多空间存储“大”的东西,而用更少空间存储“微小的细节”,这样图像大小就能大大地被压缩,而不影响人的理解。
    JPEG压缩
    JPEG
    JPEG量化
    JPEG

    Lloyd—Max quantizer

    JPEG量化

     


    4. 常用编码方法

    1.KLT

    KLT的不足:

    2. DCT

     


    5. Huffman编码与信息熵

    JPEG用哈夫曼编码(Huffman Encoder)作为其符号编码。哈弗曼编码是压缩算法中的经典,它理论上可以将数据编成平均长度最小的无前缀码(Prefix-Free Code)。

    为什么要进行编码?

    图像处理


    关于Lena:莱娜图(Lenna)是指刊于1972年11月号《花花公子》(Playboy)杂志上的一张裸体插图照片的一部分,是一张大小为512x512像素的标准测试图。该图在数位影像处里学习与研究中颇为知名,常被用作数位影像处里各种实验(例如资料压缩和降噪)及科学出版物的例图。(几乎每一本图像处理相关的书都会出现这张图片~)
    Lena的直方图(Histogram):从Lena的直方图中可以看出,图片中每个灰度值出现的概率是不相同的。这里,中间灰度值部分出现的概率比较高,两边灰度值出现概率非常低。所以,如果每个灰度值都进行同样长度的编码,似乎就太浪费了。

     

    概率高的符号用短码,概率低的符号用长码


    正是因为每个灰度值出现的概率不一样,我们用更短的编码来表示经常出现的灰度值,用更长的编码来表示几乎不出现的灰度值,平均下来编码长度就会比等长编码短,从而节省了空间。

    Huffman编码生成方式


    1. 将要编码的符号按出现概率高到低排列;
    2. 将出现概率最低的两个符号进行组合,两者概率加起来得到组合概率;
    3. 将得到的组合概率与其他符号的概率再进行排序;
    4. 重复(2),直到出现组合概率为1。

    图片1
    首先,按照各符号出现概率大小进行排列;
    图片2
    找到概率最小的两个符号,进行组合。这里是a3和a5最小,两者组合起来概率为0.1;
    图片3
    将组合好的两个符号看作一个新的符号,与其他符号再进行一次排列,找到出现概率最小的两个;
    图片4
    将两个出现概率小的符号再进行一次组合,有得到一个组合概率;
    图片5
    如此进行下去,知道组合到概率为1;
    图片6
    至此,这棵哈夫曼“树”算是画完了,可以进行编码了;
    从概率为1(最右)开始,上面分叉编号1,下面分叉编号0(反过来也可以),编号到最左边。
    从右到左读数:


    a2 = 1;
    a6 = 01;
    a1 = 001;
    a4 = 0001;
    a3 = 00001;
    a5 = 00000;


    哈夫曼编码的一大好处是,它是Prefix-Free的,也就是每个符号之间不加分隔符,解码器也能识别;
    对上面6个符号,如果采用统一长度编码,一个符号需要3bit;
    用哈夫曼进行编码,


    平均码长 = 1*0.4 + 2*0.3 + 3*0.1 + 4*0.1 + 5*0.06 + 5*0.04 = 2.2bit;
    压缩比 = 2.2/3=0.7333333333;


    如果概率分布更集中,压缩效果更明显。

     

    理论最小平均码长(信息熵)


    我还依稀记得,香农老人家语重心长地教诲我:哈夫曼编码的最小平均码长,是熵(信息论)
    不过实践经验告诉我,一般哈夫曼编码出来的平均码长,会比这个理论值大那么一丢丢

    三叉Huffman编码方法

    经历完上学期的“信息论”考试,我才知道,地球上还存在N叉哈夫曼编码。
    一般二叉都会使用二叉哈夫曼编码,也就是用0、1作为分叉。
    但考试非要考三叉哈夫曼编码,也就是用0、1、2来进行编码。
    方法很简单:方法与二叉Huffman编码一致,如果待编码的符号数不是3的倍数,就自行补上几个“概率为0”的符号,使符号的总个数为3的倍数。

    JPEG分块对图像进行处理

      JPEG压缩图像的第一步,是将图像分解成一个个8×8小图像,之后再分别对这些小图像进行变换量化编码。
    02_03 - Video -[00_04_23][20140407-001045-0]

    为什么JPEG要使用8×8的分块?

    1. 分块小,比如2×2,图像还原质量差;
    2. 分块大,比如将整幅图作为一块,消耗计算资源多;

    平衡质量和资源,JPEG默认使用8×8的分块。当然,我觉得一定是有更深层原因的....
    02_04 - Video -[00_21_06][20140408-233518-0]

    用YCrCb表示颜色

      JPEG是“色盲”的,它不能直接作用于彩色图像要处理彩色图像,显而易见的解决办法是分别对RGB三个通道进行处理,后果是,图像中三种颜色的联系被活活的拆散了。因此,JPEG采用YCrCb来表示颜色。
      想当年,黑白电视占主流,彩色电视刚面世。为了使黑白电视也能看到彩色电视信号装载的节目,聪明的人类想到了一种办法:用Y通道表示图像的亮度CrCb表示色差,这样黑白电视只接收Y通道的信号,就能看到黑白图像彩色电视则通过YCbCr,来获得彩色图像。因为人对图像的亮度比较敏感,可以用更多数据来传输Y通道,用更少数据来传送CbCr通道,从而提升图像压缩率。


    6. OpenCV+C++语言实现图像压缩

    见另一篇博客

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    展开全文
  •  压缩编码的方法有很多,主要分成以下四大类:象素编码,预测编码,变换编码和其它方法。 1) 象素编码:编码时对每个象素单独处理,不考虑象素之间的相关性。常用的几种方法有:脉冲编码调制(PCM),熵...

    注:1英寸=25.4毫米

     从信息论的角度来看,压缩就是去掉信息中的冗余,即保留不确定的信息,去掉确定的信息(可推知的),也就是用一种更接近信息本质的描述来代替原有冗余的描述。

      压缩可分为两大类:无损压缩(可逆)和有损压缩(不可逆)。

      压缩编码的方法有很多,主要分成以下四大类:象素编码,预测编码,变换编码和其它方法。

    1)      象素编码:编码时对每个象素单独处理,不考虑象素之间的相关性。常用的几种方法有:脉冲编码调制(PCM),熵编码,行程编码和位平面编码。

    2)      预测编码: 去除相邻象素之间的相关性和冗余性,只对新的信息进行编码。常用的预测编码有调制(DM);微分预测编码(DPCM)

    3)      变换编码: 将给定的图象变换到另一个数据域(如频域)上,使得大量的信息能用较少的数据来表示。变换编码有很多,如离散傅立叶变换(DFT),离散余弦变换(DCT)和离散哈达玛变换(DHT)

    4)      其它的编码方法也有很多,如混合编码、矢量量化(VQ) LZW算法。

     

    9.1 哈夫曼编码

      它的基本原理是频繁使用的数据用较短的代码代替,较少使用的数据用较长的代码代替,每个数据的代码各不相同。

    产生Huffman编码需要对原始数据扫描两遍。第一遍扫描要精确地统计出原始数据中,每个值出现的频率,第二遍是建立Huffman树并进行编码。由于需要建立二叉树并遍历二叉树生成编码,因此数据压缩和还原速度都较慢,但简单有效,因而得到广泛的应用。

       由于以前学过这种编码,所以算法就不详记了~

     

    9.2 行程编码

      行程编码的原理也很简单:将一行中颜色值相同的相邻象素用一个计数值和该颜色值来代替。

    优点:如果一幅图象是由很多块颜色相同的大面积区域组成,那么压缩效率惊人。

    缺点:如果图象中每两个相邻点的颜色都不同,用这种算法不但不能压缩,反而数据量增加一倍。所以现在单纯采用行程编码的压缩算法用得并不多PCX文件算是其中的一种。

     

    9.3 LZW算法的大体思想

    LZW是一种比较复杂的压缩算法,其压缩效率也比较高。它的基本原理LZW把每一个第一次出现的字符串用一个数值来编码,在还原程序中再将这个数值还成原来的字符串。LZW无损的。GIF文件采用了这种压缩算法。

     

    9.4 JPEG压缩编码标准

      额。。。 最后一节实在是看不下去了!

      深刻总结,对图像压缩和编码完全没有兴趣~ 就饶了我吧~~~~~~~~~

          祈祷——别让我从事压缩和编码这方面的事情~~~~

    展开全文
  • 数字图像处理05(图像压缩

    千次阅读 2015-07-31 14:22:20
    数据冗余的分类:编码冗余、像素冗余(图像的相邻关系)、视觉心里冗余(人眼无法分辨) 二、衡量压缩的指标 压缩比、压缩算法、失真性(以及编码效率、实时性、失真度、设备复杂程度、经济实用性) 常用混合编码,...

    一、数据冗余

    压缩率、相对数据冗余;

    数据冗余的分类:编码冗余、像素冗余(图像的相邻关系)、视觉心里冗余(人眼无法分辨)


    二、衡量压缩的指标

    压缩比、压缩算法、失真性(以及编码效率、实时性、失真度、设备复杂程度、经济实用性)

    常用混合编码,来满足性能和经济上的折中。

    三、信息的度量

    信息熵,平均码子长,编码效率

      


    四、常见的编码方法




    1. 无损压缩:能保真的还原图像,但是压缩比本少有超过3:1的,常用语要求高的场合。
    2. 有损压缩:有一定误差,压缩比大于30:1时乃可以重构,而在10:1到20:1之间,重构图像和原图几乎没有区别。




    五、霍夫曼编码

    是一种变长编码:概率小的用长的码子,概率大的用段码子编码,是无所压缩。流程如下:



    例子:


    运用到图像上的步骤(个人认为):

    1. 统计灰度概率(直方图);
    2. 概率大小排序
    3. 上找上面的图解求出编码。
    4. 相应的像素用编码替代(原来灰度图像时8位,现在是变长的二进制)。

    六、小波编码

    由于个人原因,小波分析部分跳过了,小波压缩很重要,等看小波分析的时候统一讲解小波的各种应用(压缩,融合等)。


    七、静态图像压缩标准(jpeg,jpeg2000)

    jpeg:有损压缩,压缩比在12:1左右,肉眼分辨不出来失真,采用离散傅立叶变换(DCT)+ 量化 + 量化后用Fuffman可变长编码。

    jpeg2000:更进一步的压缩标准,比jpeg提高了30%左右,主要采用的是离散小波变换。

    具体参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_604102590100dtc3.html


    八、动态压缩标准(MPEG)


    展开全文
  • 熵编码是基于信号统计特性的无损编码技术,用于压缩编码冗余(或称信息熵冗余),其基本原理是用短码字表示出现概率较大的符号,用长码字表示出现概率较小的符号,从而使最终的平均码字很小。 常用的熵编码方法有...
  • 压缩记录格式的D1、D2、D3、D5等系列,它是以原有信号码率直接记录输入信号,保持了信号的原有水平,为无损记录。记录方式又分数字分量(D1、D5)和数字复合(D2、D3),它们代表了视频设备最高标准,图像质量最高...
  • 压缩记录格式的D1、D2、D3、D5等系列,它是以原有信号码率直接记录输入信号,保持了信号的原有水平,为无损记录。记录方式又分数字分量(D1、D5)和数字复合(D2、D3),它们代表了视频设备最高标准,图像质量最高...
  • 图像处理

    2017-04-14 12:18:15
    图像处理技术的一般包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。 图像压缩编辑 由数字化得到的一幅图像的数据量十分巨大...最常用无损压缩算法取空间或时间上相邻像素值的差,再进行编码。游程码就是这类
  • 压缩编码方式 性质 典型应用 开发公司 BMP RLE (行程长度编码) 无损 Windows应用程序 Microsoft TIF RLE,LZW (字典编码) 无损 桌面出版 Aldus, Microsoft GIF LZW 无损 互联网 CompuServe JPEG DCT...
  • 17.2 无损压缩编码 17.2.1 行程编码 17.2.2 哈夫曼( Huffman )编码 17.2.3 算术编码 17.2.4 词典编码 17.3 有损压缩编码 17.3.1 预测编码 17.3.2 正交变换编码 17.3.3 MATLAB 实现余弦变换压缩 ...
  • 5.1 BMP图像文件格式  BMP图像文件格式是游戏中常用图像资源文件格式,BMP图像文件起源早,...针对BMP压缩的算法比较成熟,压缩效果也不差,而且都是无损压缩编码,即可以100%还原BMP图像质量。 虽然JPG格式...
  • JPEG编码原理 ...基于DPCM的无损编码模式:压缩比可达2:1 基于DCT的有损顺序编码模式:压缩比可达10:1以上 基于DCT的递增编码模式 基于DCT的分层编码模式 基本的JPEG编码原理可以用图如下的流程图表
  • MATLAB图形图像处理

    热门讨论 2011-01-03 12:20:11
    17.2 无损压缩编码 17.2.1 行程编码 17.2.2 哈夫曼( Huffman )编码 17.2.3 算术编码 17.2.4 词典编码 17.3 有损压缩编码 17.3.1 预测编码 17.3.2 正交变换编码 17.3.3 MATLAB 实现余弦变换压缩 17.3.4 ...
  • 【说明】 在计算机网络应用很广泛的今天,多媒体通信成为生产和生活领域的...根据解压缩后重建图像和原始图像之间是否具有误差,可以将图像编码压缩方法分为无损(无失真或无误差)编码和有损(有失真或有误差)编码两...
  • 由于目前常用图像、音频等多媒体的信息量巨大,因此必须采用数据压缩技术来存储和传输。数据压缩技术通过对数据进行重新编码压缩存储,以便减少数据占用的存储空间,在使用时再进行解压缩,恢复数据的原有特性。...
  • 音视频回顾

    2021-01-29 11:00:47
    无损压缩的方式 哈夫曼编码原理 音频编码的过程 音频编码器都有哪些?各自特点 A AC的规格有哪些? AAC编码器规格的特点? AAC的格式有哪些?各自特点? 为什么要音频重采样? 重采样的API 音频编码的命令 音频编码...
  • 17.2 无损压缩编码 17.2.1 行程编码 17.2.2 哈夫曼( Huffman )编码 17.2.3 算术编码 17.2.4 词典编码 17.3 有损压缩编码 17.3.1 预测编码 17.3.2 正交变换编码 17.3.3 MATLAB 实现余弦变换压缩 17.3.4 ...
  • 无损压缩图像文件,黑白图像解码后压缩为G4,其它解码后压缩成ZIP数据流嵌入PDF文件。 支持多页TIFF和多帧(动画)GIF,每页或每帧算一幅图像。 可以指定生成的PDF文件的页面大小(除A4、B5等,还支持国内常用...
  • 然后从常用Web服务器控件、ASP.NET安全验证控件、数据绑定控件、Web用户控件和ASP.NET导航控件全面介绍了几乎所有ASP.NET控件应用,接着以AJAX无刷新技术及页面模板设计对ASP.NET客户端进行了详细介绍,最后以高效...
  • 然后从常用Web服务器控件、ASP.NET安全验证控件、数据绑定控件、Web用户控件和ASP.NET导航控件全面介绍了几乎所有ASP.NET控件应用,接着以AJAX无刷新技术及页面模板设计对ASP.NET客户端进行了详细介绍,最后以高效...
  • 然后从常用Web服务器控件、ASP.NET安全验证控件、数据绑定控件、Web用户控件和ASP.NET导航控件全面介绍了几乎所有ASP.NET控件应用,接着以AJAX无刷新技术及页面模板设计对ASP.NET客户端进行了详细介绍,最后以高效...
  • ✅ 在线AI图像处理:一款免下载免注册的在线图像处理工具,支持黑白照片上色、图像无损放大、人像漫画化 - 更多介绍 2020年6月1号添加 timeromantic - Github ✅ 鱼塘热榜:专注摸鱼的趣味新闻热榜网站 - 更...

空空如也

空空如也

1 2
收藏数 25
精华内容 10
关键字:

常用无损图像压缩编码