基于数据类型转换的点云快速有损压缩算法

针对海量三维点云数据为计算机存储和传输增加沉重负担的问题,提出一种基于数 据类型转换的点云快速有损压缩算法。首先设计出一种数据类型转化规则-FtoI 规则,根据FtoI 规则将浮点数类型点云转换成整数类型点云,然后将整数类型点云切分成许多小单元面块,每一 单元点云生成最小生成树,按广度优先的顺序对树形结构进行编码。同时,按照树形结构对父子 节点的差值进行编码,把整型差值分成两部分编码,符号一部分,其绝对值一部分,其中绝对值 部分采用算术编码进行压缩。实验表明该文算法在保证整个三维点云模型的质量情况下,具有不 错的压缩速度和压缩率。     

面向相似数据集的关系数据库压缩

采用关系数据库模型进行建模,对于同一关系框架上的数据定义了相似数据集。对单个数据集,通过关系拆分对数据库模型进行规范化处理,去除了关系内部的数据冗余;对多个数据集之间的压缩提出了一种基于0-1状态标记序列的增量式无损压缩算法,压缩后的数据可以快速地完全解压缩。试验结果表明,算法可以实现对相似数据集的高效无损压缩和快速查询。     

基于可变模版的三角网格拓扑压缩

针对三角网格模型的拓扑信息。提出了一种高效压缩方法.不同于以往的单纯利用算术编码或霍夫曼鳊码对遍历三角网格生成的拓扑流进行编码压缩,根据三角网格模型(特别是规则三角网格模型)的特点,自适应地提高编码过程中对当前编码字符发生的预测准确率,实现对三角网格模型的拓扑信息的高效压缩.算法首先遍历三角网格模型,得到操作符序列;然后对得到的操作符序列的每个操作符作模版可变的自适应算术编码.在编码过程中,根据当前编码字符的前一个操作符、三角网格模型的特点以及网格遍历方法为当前编码操作符计算一个模版,在这个模版中,预测准确率高的操作符用较短的二进制串表示.根据当前编码操作符的可变模版,可以得到该操作符的二进制表示,并对这个二进制表示的每个比特作自适应算术编码.该方法是针对流形三角网格模型的拓扑信息作单分辨率的基于面的无损压缩,可以得到很好的三角网格拓扑信息的压缩结果,其压缩比甚至比拓扑压缩领域压缩比方面最好的TG算法的压缩比还要好.     

基于Mandelbrot集和Logistic映射的分形图像压缩编码

改变传统的一幅图像对应一个压缩字典、一幅图像固定一张量化表的分形图像压缩方法,提出基于M集和Logistic映射的分形图像压缩编码算法.采用函数f(z)=z2 c,生成M集曲线,使用Logistic混沌映射生成的量化表量化M集曲线,生成图像块,构成丰富的压缩字典.编码时将量化后的M集图像块与压缩字典中的图像块进行匹配,选出满足条件的图像块,然后对该图像块进行编码;解码时读取压缩字典,重建图像.该算法生成了丰富的压缩字典,解码图像质量高,并且比传统分形图像压缩算法压缩比高.     

基于ARC算法的数据压缩技术和实现

针对无损压缩技术在航天遥测系统中的应用情况,提出了基于现场可编程门阵列(FPGA)和数字信号处理器(DSP)硬件结构的遥测噪声数据实时无损压缩系统的方案。结合Shannon信息论中信息熵的概念,研究了数据压缩的本质和算法评估标准。通过PC仿真试验对多种算法的压缩效果进行了比较,最终选择算术编码(ARC)作为无损压缩的算法。测试结果表明,该方案能够实时采集并压缩遥测噪声数据,有效地提高压缩去除率和压缩速度,优化压缩性能。     

基于FPC和区间编码的工业浮点数据的压缩传输

为解决大量工业浮点数据在GPRS网络上传输时实时性降低的问题,提出了基于科学计算双浮点数压缩算法（FPC）与区间编码相结合的无损压缩方法IFPC实现工业浮点数据的压缩传输及解压缩。先对FPC算法与通用无损压缩算法应用在浮点数部分时的压缩效果作实验对比,实验结果表明FPC算法相比于通用的无损压缩算法在浮点数压缩上具有较好的压缩率以及较短的压缩与解压缩时间。将FPC算法与区间编码结合后的IFPC算法对整个数据域压缩与解压缩的实验结果表明,所提出的方法相比通用无损压缩算法,压缩率最低可提高7.6%,压缩时间最低可减少49.1%,综合传输时间减少了21.3%,提高了传输实时性。     

一种使用帧间差值的图像传感器片上视频压缩算法

为了减少图像传感器视频数据的输出,提出了一种通过编码相邻两帧之间差值的无损视频压缩算法.算法首先将基于差分脉冲编码调制原理的差分操作在模拟域实现,减小了电路的复杂度.然后两帧之间的差值被基于块的无损压缩方案编码.实验结果证明,压缩后的图像数据可以被无损失的还原.通过对7个具有代表性的8位深度1280×720@60 fps的样本视频进行测试,在块大小为4×4和模式切换阈值为63时实现了最佳的压缩效果.在几乎没有光的条件下压缩率高达78.5％.在复杂运动场景下该算法压缩率为43.5％.提出的压缩算法更适用于长时间处于静止场景的视频录制.     

抖动半调图像跳黑块无损压缩算法

提出了一种有序抖动半调图像跳黑块无损压缩方法。通过分析抖动半调图像特性,对半调图进行分块及块间异或预处理,使其转变为较大面积黑色区域中夹杂着零星白点的二值图像,接着运用跳黑块编码法对其无损压缩。在跳黑块编码中,对只有一个白像素的非黑块采用特定的短码字编码;对其余类型的非黑块采用直接编码。实验结果表明,改进的跳黑块编码能在一定程度上对非黑块进行有效压缩,且新算法不但具有较高的压缩效率,时间、空间复杂度也较低。     

BWT与经典压缩算法研究

为提高无损压缩的效果,分析了BWT的基本原理,回顾并比较了霍夫曼编码、算术编码、LZ77和LZW算法的性能,然后把BWT与多阶算术编码、LZW编码结合起来研究,结果表明,对大于BWT分组数据块的文件先经过BWT预处理,再进行压缩,压缩效果明显提高。     

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。