几种常用图像压缩编码方法的研究及C#实现

图像压缩是数字图像处理的一项重要技术。本文研究基于统计特性的三种熵编码图像压缩编码方法—香农编码、香农-弗诺编码和哈夫曼编码。并以C#为工具,对三种编码方法进行实验及对比,并通过实验结果分析各算法的特点。实验表明,哈夫曼编码最节省存储空间,单位码长表达的信息量最为丰富;香农-弗诺编码所占的存储空间稍大于哈夫曼编码,单位码长表达的信息量比哈夫曼编码稍少一些;而香农编码所占存储空间最大,单位码长表达的信息量最少。     

两种常用编码方法的研究及C#实现

图像压缩是数字图像处理的一项重要技术。论文研究了基于统计特性的两种熵编码图像压缩编码方法——香农编码和哈夫曼编码,并以C#为工具,对两种编码方法进行实验及对比。实验表明,哈夫曼编码的编码效率远高于香农编码。香农编码占用的存储空间较大,单位码长表达的信息量少;哈夫曼编码节省存储空间,单位码长表达了更为丰富的信息量。     

常见离散信源编码方法的比较

信源的编码方法提高了通信的有效性。信源的编码方法分为定长编码和变长编码,定长编码要实现无失真,需要的编码长度大,效率不高;变长编码的编码长度不需要很大就可以达到相当高的编码效率,而且可以实现无失真编码。香农编码、费诺编码和哈夫曼编码是常见的离散无记忆信源编码方法。     

脉冲神经网络图像分割的编码方法

针对脉冲神经网络图像分割中的脉冲编码问题,基于Time-to-First-Spike编码策略提出2种编码方式：线性编码和非线性编码。线性编码方法采用从图像像素值到神经元脉冲发放时间的线性函数对应关系,而非线性编码方法采用Sigmoid函数的对应关系。应用2种方法对图像进行分割,实验结果表明,非线性编码方法的分割结果优于线性编码方法,分割图像具有更大的香农熵值,并且非线性编码方法在图像分割时具有更大的取值区间,更容易对参数进行选择,取得最佳的图像分割结果。     

一种基于JPEG的MPCC方法

介绍了JPEG图像压缩编码技术的总体框架,提出了一种基于JPEG的分层渐进图像压缩编码方法,并通过实验对该方法和传统的JPEG图像压缩编码方法进行了比较。     

一种新的基于素数的XML动态编码方法

现有XML文档树编码存储空间较大,动态更新困难。结合DeweyBFN提出一种新的基于素数的XML动态编码方法。新方法采用子树域映射机制,避免使用较大素数,平均编码长度较小。理论分析和实验结果表明,该编码方法可以有效降低编码存储空间,具有较高的查询效率,支持XML数据的动态更新。     

图像压缩编码方法综述

图像压缩编码在图像处理中起着至关重要的作用,该文首先介绍了图像压缩技术的发展历程和原理;然后对图像压缩的两代编码方法进行了汇总和分析,并根据图像压缩性能评价标准对图像压缩编码方法进行了展望。     

分组无损图像压缩编码方法

提出了一种分组无损图像压缩编码方法,该方法预先确定码字,码字由组号和组内码字表示两部分组成,每组中包含了2n个组内码字,组内码字长度不等.灰度级根据概率大小重新排序,与码字一一对应,得到新的编码表,由此达到图像压缩的目的.将此压缩编码方法与Huffman编码进行比较,比较结果表明,该方法在压缩比和编解码效率等方面都要优于Huffman编码.     

分形图像压缩编码技术介绍

分形图像编码是目前研究较为广泛的一种现代编码方法本文在比较经典编码方法和现代编码方法的基础上介绍了分形的概念、分形图像压缩技术方案及实现,并阐述了分形编码的应用前景。     

二值图像矩形划分优化编码研究

针对二值图像矩形划分编码在表示矩形顶点时存在的冗余位,提出了两种优化编码方法。一种是缩减信源的自适应算术编码,通过增加运算复杂度提高编码效率,另一种是列等分相邻位置关联编码（CA-APRE）,CA-APRE充分利用了图像的行列先验结构信息,可减小复杂二值图像的码长15%-30%以上,且编码运算量与原方法相同,CA-RPRE在运算复杂度和编码效率方面明显优于自适应算术编码。     

基于方块编码的图像压缩

随着多媒体技术的迅速发展,图像压缩与编码方法日益重要。方块编码是有损压缩方法中的一种重要的编码方法,它的基本原理是将图像分割成子块矩阵,并为各子块矩阵设计其量化电平,量化后用位映像矩阵代替子块矩阵,从而达到数据压缩的目的。给出了用MATLAB编写的实现代码及实验结果。     

整数(5,3)小波变换结合SPIHT的无损图像压缩

讨论了整数(5,3)小波变换的构造方法,在此基础上提出了一种整数(5,3)小波与SPIH T以及自适应编码相结合的无损图像压缩编码方法,该方法运算速度快,硬件实现简单,实验结果表明,与其他的无损压缩方法相比,压缩比均有提高,是一种有效的无损图像压缩方法。     

Photoshop中图像压缩编码技术解析

一副数字图像包含大量的信息,而表达图像所需的数据量通常很大,由于存储空间和网络带宽的限制,对图像进行存储和传输之前,就要对图像进行压缩.文章介绍了Photoshop中常用的几种图像压缩编码技术.     

一种基于JPEG2000的医学图像感兴趣区域编码技术

感兴趣区域编码是静态图像压缩标准JPEG2000支持的一种非常重要的功能,该标准提供了两种感兴趣区域编码的方法,这两种方法用于医学图像的处理却存在不同的不足之处。该文结合这两种编码方法各自的优点,提出了一种分步位移的处理方法,该方法不仅支持多个感兴趣区域的编码,而且还能自由调整感兴趣区与背景区图像的压缩质量。实验结果表明,医学图像的压缩性能得到了明显的改善。     

基于分层结构的前缀编码方案研究

在分析现有XML文档树前缀编码[1-4]存储空间特性的基础上,提出了一种新的基于分层结构的前缀编码方法.本编码方案具有较小的平均编码长度,且编码长度不随XML文档中结点深度的增加而加大;给出了查询轴关系计算的算法,由于编码长度较小,在查询轴关系计算时比较次数较少,因此可以提高计算效率,加速查询过程.充分的理论分析和试验结果证明,基于分层结构的前缀编码方案是一种加速查询和节约编码存储空间的较好的编码方案.     

基于小波包变换的分层预测图像压缩算法

将基于上下文的算法编码方法和位平面编码方法有机结合,得到了基于小波包变换的分层预测图像压缩算法ＢＰＰ,为了充分利用小波系数间的各种相关性,在组合父子,邻居和兄弟相关性基础上得到了其它四种相关性,提出了小波包基选择方法既保持了父子相关性,彰关,根据二类拉数据的特点,进行了相应的预测和编码,对比分析表明ＢＰＰ的压缩效果 一的其它小波图像压缩算法。     

香农熵加权稀疏表示图像融合方法研究

针对传统稀疏表示同步超分图像融合模型中对于 LL （Low-low frequency）、LH （Low-high frequency）、H （High frequency）三部分等比例加权,不能突出重点信息之不足,本文提出一种香农熵多视角加权稀疏表示同步超分图像融合方法. 该方法引入香农熵加权技术,针对 LL、LH、H三部分根据图像特征进行自适应加权,突出重点频率段的影响,从而提高了图像融合的效果. 在多组不同类型图像上进行了实验,实验结果表明所提方法无论从融合视觉效果还是评价指标上均显示出有效性.     

用改进的SPIHT算法实现遥感图像压缩

遥感图像纹理复杂,采用传统的SPIHT算法进行图像压缩编码存在运算量大、效率低、压缩率不高,压缩后仍有很大的编码冗余等缺陷。根据遥感图像小波变换后系数的特点改进算法,对高低频分量采用不同的编码方法,且对SPIHT算法的运算流程进行改进,得到一种更有效的编码方法。通过实验仿真证明,该算法各方面的性能均明显优于原算法。     

基于JPEG2000的医学图像感兴趣区编码与渐进传输

针对JPEG2000标准使用的两种感兴趣编码方法,最大位移法和一般位移法对医学图像处理的不足,采用了一种分步提升方法,以完成医学图像感兴趣区域编码,以及图像中病灶区域和非病灶区域图像质量的自由调整。并根据率失真优化策略组织压缩码流,实现医学图像的感兴趣区域编码与渐进传输。实验结果表明,该方法可在低码率下实现感兴趣区域的高保真度压缩,有效提高图像压缩和传输的效率。     

一种分块图像信源信道联合编码方法

基于分块的图像压缩编码方法在数据传输过程中,由于传输信道误码率的存在,使得某些比特的数据发生错误,可能就会导致整块的数据丢失。分析了分块压缩编码数据对信道干扰的敏感程度,针对各部分数据的不同特点,结合VCFL编码,可以分别采用信源信道联合编码方法或者误差掩蔽方法来消除或减小其对图像质量的影响。 提出了一种信源信道联合编码方法,并且对这种信源信道联合编码方法的失真度及其优化方法进行了分析.