一种基于自适应Huffman编码的无失真图像压缩方法

本文提出了一种适用于静止灰度图像无失真压缩的自知识编码算法，该算法根据图像行间的相关性，利用前一行图像数据生成Ｈｕｆｆｍａｎ码表，并利用此码表对本行数据编译码。对几幅１０ｂｉｔ卫星云图的实验结果表明：该算法的平均压缩比高于采用固定Ｈｕｆｆｍａｎ码表的算法，编译码速度也较快。     

无失真信源的编码方法

本文主要介绍了编码的定义及编码的方法,并对离散信源编码的常用的哈夫曼编码方法做了比较详细的介绍,同时也对这编码方法在实现条件上做了分析,从编码效率上考虑该编码方法得实用性。     

图像处理中线划图的快速无失真编码方法研究

本文在充分研究各类通用失真编码的基础上，针对线划图的特征，对几种常用的无失真编码的方案进行了分析，提出了一种新的无失真编码方案ＳＣＬ编码。     

快速傅立叶变换的图像数据压缩算法

当今图像数据信息的海量化,使得图像压缩编码应用显得尤为重要,图像压缩的分类方法很多,限失真编码以其压缩比高而得到广泛应用。常见的限失真编码主要采用余弦变换,K-L变换,小波变换等。该文另辟蹊径采用快速傅里叶变换,及霍夫曼编码方式对标准lena图像数据进行限失真压缩编码压缩,得到了较好的压缩效果。     

无失真JPEG图象压缩方案与基于S变换的无失真图象压缩

基于DCT变换的JPEG图象编码方案是众所周知，但ISOJPEG另一种无失真的图象编码方案却很少介绍，本文将对无失真的JPEG方案作详细介绍，同时对图象的新一代无失真压缩S＋P算法也给出详细的论述。实验结果表明，S＋P算法对无失真图象压缩有更好的压缩比。     

几种常用无损数据压缩算法研究

随着网络承载的信息量的飞速增长,数据压缩必然会备受人们重视。数据压缩可分成两种类型,一种叫做无损压缩,另一种叫做有损压缩。文中主要介绍目前用得最多和技术最成熟的无损数据压缩技术,按照无损压缩方法采用的压缩技术的不同,从基于统计的压缩思想和基于字典的压缩思想两个方面对其中最具有代表性的无损数据压缩方法进行了详细的分类讨论和优缺点比较,并对基于字典压缩算法的一些成熟的改进算法进行了汇总介绍,便于对无损数据压缩技术感兴趣的同志学习参考。     

一种无参考视频条纹失真的检测方法

条纹失真是降低视频图像质量的一个重要因素。现有的条纹失真去除算法需要已知条纹方向等先验知识,如何自动地判断和获取条纹失真图像以及条纹的方向有重要的研究意义。提出一种检测无参考视频图像中单一方向条纹失真的方法,并获取条纹与水平正方向的夹角。算法的核心思想基于条纹图像的频率特性,即图像中的条纹的频谱能量值会在频域空间中沿着与空域中条纹方向正交的方向附近聚集,且在对应的频率分量处会出现峰值。针对单一方向的条纹失真视频图像,实验结果表明,提出的算法具有很好的检测效果,且能够较准确地确定条纹的方向。另一方面,算法对随机噪声不敏感,对低对比度条纹仍具有较高的检测率。     

基于层次结构的彩色图象无失真编码的研究

本文提出了一种新的基于层次结构彩色图象无失真编码的图象压缩算法，此算法可以变块为基础，利用邻近象素点之间的相关性，由基块逐步生成超块，每一块都用相应层次中一个独立的地址编码，以达到图象的无失真压缩，结果获得比行程编码更高的图象压缩比。     

金融业务数据库的数据压缩方法

针对金融业务中实时数据库的数据存储特点,提出结构混合压缩(SMC)算法。SMC算法利用金融数据具有纯文本、数据分散和数据项内重复少的特点,以哈夫曼编码作为算法基础,根据词频将单字和词组混合,在哈夫曼树中引入数组结构,对文本数据进行压缩。测试结果表明,SMC算法的平均数据压缩率比原始哈夫曼算法提高了约13%。     

一种面向移动用户的空间矢量数据压缩算法

针对迅速发展的面向移动的空间信息服务系统中的数据传输问题,基于第二代小波变换理论,提出了空间矢量数据的压缩算法,该算法对空间矢量数据进行不失真压缩,从而降低了传输的数据,提高了移动服务的速度和质量。