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matlab基于小波变换的图像压缩技术(4)

时间:2020-08-08 11:23来源:毕业论文
(2)算术编码。算术编码和霍夫曼编码是相似的,用相对较短的代码更换相对频繁的数据,及使用的长码替换低频率图象数据,从而达到数据压缩的目的

(2)算术编码。算术编码和霍夫曼编码是相似的,用相对较短的代码更换相对频繁的数据,及使用的长码替换低频率图象数据,从而达到数据压缩的目的。基本思想是将数据序列被编码成0和1之间的间隔(即十进制的范围内),间隔的位置和输入数据的时间概率分布相关。信息越长,间隔小,所以需要更多的二进制位数。算术压缩算法中包括源数据的频率和相应的时间间隔两个基本要素。其中,源数据的代码的频率以及间隔决定算术编码算法的最终输出数据。

(3)运行长度编码。运行长度编码是一个相当简单的编码技术,通常表示RLE。它是沿该扫描线的统计像素数相同的颜色值,然后,具有相同的颜色的像素值的两个值(N,M)中,n表示的像素值,M表示的像素数,称为运行长度。

2.预测编码。预测编码,是在本编码技术中最广泛使用的。预测编码包括DPCM(差分脉冲编码调制)和ADPCM(自适应差分脉冲编码调制)。通常情况下,相邻的像素值在图像相邻像素之间具有很强的相关性,观察一个像素可以得到很多信息的像素。这种属性容易导致预测编码。使用预测编码,是不实际的像素值的图像传输(色度和亮度值),而是实际的像素和预测的像素值,即预测误差。预测编码无损预测编码和有损编码。无损预测编码是指没有量化的预测误差,所以它不会丢失任何信息。有损压缩是预测误差的量化,量化就必然产生一定的误差。

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