LZW无损压缩算法的实现与研究

通过程序设计实现了LZW文本压缩算法，并对其进行了改进以适合于中文压缩，改进后的压缩程序的测试结果证明改进是有一定效果的，相比于标准LZW压缩算不，压缩率有了一定程度的降低，对于中长文件，其压缩效果更好，对于英文文本的压缩效果也要好于普通LZW算法，有一定的实用价值。     

LZW无损压缩算法在计算机取证中的应用研究

介绍了计算机取证和LZW无损压缩算法的基本概念和应用特点.在此基础上,详细分析了计算机取证技术的搜索时间成本问题,并提出了一种降低时间成本的解决方案.     

LZW数据无损压缩算法的C++实现

本文简要介绍了一晨常巧妙且非常简洁易读的数据无损压缩算法（LZW）,并采用C＋＋／OOP编程技术完整实现了该压缩算法,提供了多种函数调用接口。本文代码采用了哈希表检索、函数闭包、自释放动态数组多种编程技术,代码执行速度很快,而且思想清晰明了,很容易读懂,不仅可以帮助读迅速理解该压缩算法的原理,还可以作为读者在C＋＋编程方面的参考资料。     

基于OBDD的灰度图像无损压缩算法

提出一种基于有序决策二叉图(OBDD)的灰度图像无损压缩算法,该算法将灰度图像划分成独立的位平面,利用二值图像的开关性,用OBDD模型来表征位平面,然后对OBDD进行有效的编码,最后用算术编码压缩进一步减少冗余.实验结果表明,本算法的压缩比优于WinZIP.     

无损压缩算法LZW前缀编码优化及应用

利用LZW算法进行数据压缩,当字典长度为l时,前缀在区间[0,l-1]中,因而只能通过「Ibl」bit对前缀进行编码,使区间[l,2~(「Ibl」)-1]内的数据不能被充分利用,造成冗余现象。针对该问题,提出一种前缀映射编码的改进压缩算法。对满足条件的前缀不直接编码输出,而是将其映射到区间[l,2~(「Ibl」)-1],此时编码位数并未减少但却隐含一个标志位信息,标志下一个前缀编码用更少的比特位来编码。与原LZW算法相比,改进算法不增加计算量和存储空间,并且通用性好。英文文本数据压缩仿真和残差数据压缩应用结果均验证了该算法的有效性。     

基于DPCM与Hilbert扫描的灰度图像无损压缩方法

提出一种基于DPCM与Hilbert曲线的医疗图像无损压缩方法,通过差分脉码调制技术（DPCM）对图像进行预测处理,得到差值图像,再利用Hilbert曲线对医疗图像像素的进行扫描,得到图像的一维数据,然后分别用哈夫曼编码、游程编码和字典编码对一维数据进行压缩。实验结果显示Hilbert扫描可以增加像素的相关性,对提高压缩比有一定的贡献。     

遥测数据采集压缩系统的LZW算法优化设计

针对数据采集压缩系统压缩速率慢和压缩效果不足这一问题,分析了字典大小和查找字典的方式对压缩性能的影响,提出了优化LZW算法的方法。该方法引入基于散列函数的字典查找方式和删除当前未被引用词条的字典更新方式提高字典压缩效率,并通过优化算法和传统算法的比较以及仿真,验证了算法的优越性。测试结果表明,该优化方法整体上提高了系统的压缩性能,具有较高的工程实用性。     

LZW无损压缩算法的研究与改进

研究了数据压缩技术领域中一种较有效的无损压缩算法--LZW.LZW的原理在于用字典中词条的编码代替被压缩数据中的字符串.因此字典中的词条越长越多,压缩比就越高.加大字典的容量可以提高压缩比.但字典的容量要受到计算机内存的限制,而且其字典也存在被填满的可能.这样当字典不能再加入新词条后,过老的字典就不能保证高的压缩比.为了解决这个问题,设计并实现了一种改进算法;分析了改进算法对复杂度的影响,并选用一些典型文件对改进后的算法进行了应用测试.测试结果表明,改进后的算法具有较好的压缩比和较理想的压缩效率.     

一种易于硬件实现的LZW算法的应用

实测表明,遥测系统传输的数据冗余度高达90%,这严重降低了遥测系统的工作性能,而目前还没有针对遥测数据硬件压缩系统而设定的数据无损压缩的统一标准。为了实现遥测数据硬件系统的无损压缩,通过适当增加字典的分配空间,优化LZW算法的查找方式,改进LZW算法的字典更新方法,调试出了一种易于硬件实现的LZW算法。最终,通过软件仿真及实际测试,结果表明,遥测数据压缩比达1.8:1以上,完成了设计的预期目标。     

数据通信中文本文件无损压缩算法的实现

针对目前人们对数据通信的需求日益增加,由于种种原因,数据通信的速率还不够高,数据通信的低速率已经成为数据通信系统的瓶颈。在“短波单边带微机信息传输系统”中,作者利用基于字典的ＬＺＷ无损压缩算法（对象是文本文件）,实现了用软件的方法将通信速率提高了大于３００％的实际效果。编程语言采用ＶＣ＋＋,并制作成．ＤＬＬ文件。     

数据多次分组的图像无损压缩算法

对经典的图像无损压缩方法进行了比较全面的分析和研究。提出一种利用图像相邻像素之间的相关性对数据进行多次分组压缩的图像无损压缩算法,并提出了四种处理相同像素值或相近像素值的RLE改进算法和一种针对二值序列的长度编码表压缩算法,取得了较好的压缩效果。实验结果表明本算法的压缩比优于WinZIP,与WinRAR基本相当。     

基于波段分组的3D-SPIHT高光谱图像无损压缩算法

波段间隔为纳米级的高光谱图像具有很强的谱间相关性，但不同频谱波段图像之间的相关性不同，本文提出了一种基于波段分组的3D—SPIHT(set partitioning in hierarchical trees)高光谱图像无损压缩方法。对高光谱图像按照谱段类型进行分组，接着通过3维整型小波变换，对图像组去除空间相关性和光谱维相关性，最后以3D—SPIHT的空间方向树组织方式来进行编码，去除小波变换后子带间系数的冗余。实验结果表明，该方法能够有效地去除空间和谱间相关性，在算法复杂度和计算时间上较整体处理有一定优势，同时可获得较好的无损压缩结果。     

逻辑分析仪数据处理软件无损压缩算法研究

在对信号进行分析处理时,经常使用逻辑分析仪设备对被测信号进行采集分析,采集数据将在上位机进行存储;如果直接存储,无疑将占用大量的存储空间,为了解决逻辑分析仪采集数据量大、数据直接存储占用空间大的问题,文章以AMC2511逻辑分析仪和码型发生器为硬件平台,详细研究了数据的各种无损压缩算法,并根据采集数据本身的特点,提出了RLE和LZW算法相结合的设计思路;通过对采集数据进行压缩试验,总结出该算法在获取大的压缩比的同时,缩短了压缩时间。     

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。     

基于分形特征的半调图像无损压缩算法

针对分形编码不能直接用于半调图像的问题,结合有序抖动半调图像特点改造仿射变换,提出一种基于分形特征的的半调图像无损压缩算法.对分块后的半调图像进行块匹配编码,从中提取码本,并记录相应的编码参数,利用哈夫曼编码对码本和编码参数做进一步压缩.实验结果表明,该算法的压缩效率较高.     

基于LZW的RFID标签数据压缩算法

针对射频标签(RFID)标签存储空间不大但数据重复性较高的问题,提出一种改进的基于LZW的RFID标签数据压缩算法,采用多叉树存储结构以提高数据压缩速度,改进阈值判断操作方法以避免浪费存储空间。实验结果表明,与其他算法相比,改进算法在压缩时间与压缩效率上具有较大优势。     

DPCM与整数小波变换相结合的图像无损压缩

论文讨论了将DPCM变换与整数小波变换相结合的方法来实现图像的无失真压缩。在论文压缩算法中,首先对图像进行DPCM预测,将差值图像经过整数小波变换,然后再用无损SPIHT算法进行压缩编码,最后再经过相应的逆变换即可以得到重构的无失真图像。该方法简单易懂,硬件实现方便。仿真结果表明,这是一种效果很好的图像无损压缩方法。     

基于多参数的数据压缩算法

通过对Huffman编码方法的研究,文中提出了一种基于多参数的数据无损压缩算法。基于原始数据集的元素个数统计,对原始数据集进行多次的合并,使合并后所得到的新数据集满足Huffman最佳编码要求,由此生成规模较小的数据合并对应表,并将数据编码分为一元即时码（前缀）和区分码（后缀）两个部分。数据多次合并的不同起始点为文中无损压缩方法的多参数,利用这些参数结合编码前缀及后缀即可唯一表示原始数据,去除了编码表。解码时无需逐位匹配即可复原原始数据。与传统方法相比,文中构造的基于多参数的数据无损压缩方法,编码结构简单,运算开销小,编解码效率较高。