Advertisement

JPEG-LS 无损压缩 C 代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供了一个高效的JPEG-LS无损图像压缩算法的C语言实现版本，适用于需要高质量无损压缩的应用场景。 JPEG-LS无损压缩C代码实现了一个优秀的国际标准。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • JPEG-LS 无损压缩 C 代码
    优质
    本项目提供了一个高效的JPEG-LS无损图像压缩算法的C语言实现版本，适用于需要高质量无损压缩的应用场景。 JPEG-LS无损压缩C代码实现了一个优秀的国际标准。
     
  • JPEG-LS 编解码器：无需 JPEG 标头的无损压缩与解压，仅含图像数据 - MATLAB 开发
    优质
    这是一个MATLAB项目，实现JPEG-LS算法用于图像的无损压缩和解压。该编解码器直接处理图像数据而不需要JPEG标头信息。 1. 该程序是一个JPEG-LS无损编码器/解码器。 2. 程序不包含JPEG-LS头数据，只压缩图像的数据部分。 3. 对于8位图像且只有一个分量（例如R、G、B或灰度），逐行进行编码处理。 4. outstream的每个字节都被存储在“buff”数组中。 5. 用户可以选择“Run&Regular模式”和“Regular Only模式”。
     
  • JPEG压缩的MATLAB代码-JPEG-Compression:JPEG压缩
    优质
    JPEG-Compression 是一个使用 MATLAB 实现 JPEG 图像压缩算法的项目。该项目提供了从量化到编码等一系列核心步骤的源码，便于学习和研究图像处理技术。 JPEG压缩的Matlab项目旨在使用JPEG技术对预加载图像进行压缩处理。该过程将原始图像转换为一组二进制代码（1和0）。随后通过解压重建出原图，但在这一过程中会引入一些噪声，导致最终输出与初始输入不完全一致。此外，该项目还会计算所用的压缩算法对应的信噪比。 程序首先将图像转化为矩阵形式以进行后续处理，并在图像上应用8x8离散余弦变换（DCT）和量化步骤。默认情况下采用量化因子Qk=1来调整系数值。对于直流DC（即1号位置）和交流AC系数，分别使用了可变游程编码技术对它们进行了编码。 压缩后的数据被解码为比特流，并保存到输出文件中以备后续处理或传输。在接收端，则按照相反的操作流程进行工作：从比特流开始重建图像，最终恢复原始版本的图像内容。
     
  • JPEG_LS.rar_JPEG-LS_无损图像压缩_JPEG无损编码_lossless_图像压缩代码
    优质
    本资源包包含JPEG-LS算法实现，适用于无损图像压缩。提供基于JPEG标准的无损编码技术，内含详细的图像压缩代码示例。 连续色调图像无损（近无损）压缩标准JPEG_LS的源代码。
     
  • 基于MATLAB的JPEG标准（哈夫曼编码）无损压缩
    优质
    本项目基于MATLAB平台，实现JPEG标准中的哈夫曼编码技术进行图像文件的无损压缩，旨在优化存储空间和传输效率。 本实例是一个用Matlab编写的对图像进行无损压缩的.m文件，其中要处理的文件名为comp（你可以将其替换为你想要压缩的文件）。该功能虽然不是非常强大，但十分实用，适合初级人员学习使用。
     
  • 基于FPGA的JPEG-LS图像压缩方案：支持可配置的无损和有损压缩，附带工程源码和仿真测试报告
    优质
    本项目提出了一种在FPGA上实现的JPEG-LS图像压缩算法，提供灵活的无损与有损压缩模式选择，并包含完整的硬件设计文件及验证文档。 本设计采用System Verilog语言开发了一种JPEG-LS图像压缩加速器，在FPGA系统下实现。输入数据为8位灰度图，输出为16位的JPEG-LS压缩后的图像数据。该方案集成了有损与无损两种压缩模式，并且在顶层参数配置中可以灵活选择这两种模式以及有损压缩时的不同等级（从1到7）。此外，还提供了加速器的仿真源文件，允许使用Vivado或其他软件进行详细测试和验证。 设计特点： - 使用System Verilog语言编写 - 输入为8位灰度图像数据 - 输出为JPEG-LS格式的16位压缩数据 - 支持有损与无损两种压缩模式，并可通过参数配置选择具体模式及有损等级（从1到7） - 提供完整的仿真文件，便于进一步开发和测试
     
  • Python图片无损压缩实例代码
    优质
    本项目提供一系列使用Python进行图片无损优化与压缩的实际操作代码示例，旨在帮助开发者高效处理图像文件而不损失画质。 本段落介绍了使用Python进行无损压缩图片的方法，并提供了简单的代码示例来实现这一功能。有兴趣的读者可以参考此内容了解详情。
     
  • 无损图像压缩源码
    优质
    本项目提供了一套高效的无损图像压缩算法源代码，旨在减少图片文件大小的同时保持原始像素级别的细节和质量。适用于需要存储或传输大量高质量图像的应用场景。 JPEG图片压缩：根据输入的图片路径进行高清无损压缩。在压缩过程中，请注意设置合适的压缩比，一旦图片被压缩到一定程度后将无法进一步深度压缩。
     
  • MATLAB中的JPEG压缩代码
    优质
    本代码实现了一种在MATLAB环境下进行JPEG图像压缩的方法。通过量化、离散余弦变换等步骤优化存储和传输效率。 使用JPRG对一幅图片进行压缩包括DCT变换、系数量化和哈夫曼编码。
     
  • JPEG压缩的MATLAB代码-Image-Compression: 实现JPEG有损图像压缩、Otsu阈值及色度降采样等功能
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的JPEG图像压缩工具包，涵盖有损压缩、Otsu阈值分割和色度降采样等关键技术。 JPEG压缩的MATLAB代码使用用户定义的离散大小块中的图像阈值OTSU方法进行处理，这取决于图像是灰度还是RGB格式。 对于RGB图像：如果图像是RGB，则首先提取其亮度（Y）和色度分量（Cb, Cr），然后对色度部分进行降采样。这是因为人眼对亮度变化比颜色差异更敏感，因此在压缩过程中可以丢弃更多颜色信息而不影响视觉效果。JPEG格式将8位的RGB数据转换为8位的YCbCr数据。 接下来，我们将亮度分量分离到单独的数据通道中，并使用DCT（离散余弦变换）算法对每个(N×N)块进行处理以进一步压缩图像。然后应用OTSU阈值化方法来确定每个块的重要性等级：根据最小类别方差的原则，强度值高于该标准的像素将获得更高的排名。 最后，依据上述排名结果量化各数据块，并将其编码为压缩后的形式，同时存储这些信息在不同的矩阵中以备后续使用。