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Retinex算法的学术论文压缩包。

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简介:
多篇学术论文探讨了Retinex算法,这些研究集中于计算机视觉以及图像处理领域,旨在深入理解和应用该算法。

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客服
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  • Retinex
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    Retinex算法是一种用于图像处理的技术,专注于改善图像的质量和视觉效果。本课程将带领学习者深入理解并掌握该算法的基本原理及其应用实践。 这是自己在学习Retinex算法过程中整理出来的PPT和文档,还有参考的经典论文,想了解Retinex算法的可以参考学习一下。
  • LZW LZW LZW
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    LZW(Lempel-Ziv-Welch)是一种广泛使用的无损数据压缩算法,通过创建字符串字典来减少文件大小,常应用于图像、文本和各类数据传输中。 LZW(Lempel-Ziv-Welch)压缩是一种广泛应用于文本、图像及其他数字数据的高效无损压缩算法。该方法由Abraham Lempel、Jacob Ziv与Willis Welch于1977年提出,基于先前开发的LZ77和LZ78算法。 LZW的核心在于自适应编码表管理:它可以在处理过程中根据已出现的数据动态调整编码方式,从而提高压缩效率。其工作原理包括: 1. **初始化编码表**:开始时包含所有单字符及其对应的唯一数字代码(通常从1开始)。 2. **编码过程**:读取输入流中的连续字节序列形成模式串;如果该模式已存在于当前的编码表中,则发送对应代码,反之则添加新条目至表并仅传输现有前缀的代码。 3. **更新编码表**:随着新的字符组合被发现,不断扩充和优化编码表。当达到最大容量时可能需要重新初始化或采用其他策略管理旧数据。 4. **解码过程**:接收端依据相同的规则重建原始序列,通过接收到的代码查找并输出相应的模式串。 在LZW实现中,“`LZW.h`”文件通常定义了主函数和全局变量声明;“`decode.h`”负责解码逻辑;“hash.h”可能涉及到哈希表技术以加快编码表查询速度。“encode.h”包含具体压缩算法的细节,而“fileio.h”则处理输入输出操作。 LZW在GIF图像格式中被广泛应用。但由于专利问题,在其他场合如PNG等,则采用类似的无损算法替代(例如自适应霍夫曼编码)。对于含有大量重复模式的数据集,LZW可以实现显著压缩效果;但对于随机性较高的数据,其效率则会降低。 总之,LZW通过识别并有效处理输入中的重复序列来达成高效且灵活的无损压缩。在实际应用中需注意编码表维护、算法执行速度以及如何合理控制编码表大小等问题。
  • 关于Retinex合集.rar
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    本合集中包含了多篇研究Retinex算法的学术论文,探讨了该算法在图像增强、色彩校正及视觉效果优化等领域的应用与改进。 几篇关于Retinex算法的论文探讨了计算机视觉与图像处理领域的相关研究。这些文献深入分析了Retinex理论及其在增强图像质量和改善视觉效果方面的应用。通过不同方法和模型的应用,研究人员展示了如何利用Retinex技术解决光照不均、色彩失真等问题,并提出了改进方案以优化现有算法的性能。
  • PPM分析及实现(
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    本文深入探讨了PPM压缩算法的工作原理及其在数据压缩中的应用,并详细介绍了该算法的具体实现方法和优化策略。 本段落全面介绍了PPM压缩算法的结构与实现方法,并深入探讨了利用Trie树及Context Trie构建统计模型的具体方式及其性能对比分析。文中还详细阐述了几种旨在提升算法效率的技术优化方案,包括专用内存管理器的设计原理和实施细节,以及局部阶估计(LOE)、二次逃逸估计(SEE)、信息继承(II)与无限长度上下文(ULC)等四种变体策略的理论依据、执行步骤及相互结合的方式。此外,文章还通过大量测试进行了对比分析,并提供了实际应用案例。
  • Java中实现
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    本文探讨了在Java编程环境中高效实现算术运算算法的方法,并介绍了如何通过代码优化和数据结构选择来减少内存使用和提高执行效率。 算术压缩算法是用Java实现的,符合大作业要求,并且可以运行。
  • C++图像
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    本研究聚焦于运用C++编程语言开发先进的图像压缩算法,旨在提高数据传输效率与存储空间利用率,同时保持高质量的视觉效果。 基于C++的图像压缩算法能够处理多种类型的图片,并且可以调节压缩率。
  • EZW.rar_EZW_基于EZW
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    本资源包提供了基于EZW(Embedded Zerotree Wavelet)算法的图像和数据压缩技术的相关资料与源代码,适用于研究与学习。 EZW图像压缩与解压缩编码算法流程详解以及实现。
  • LZW助力件快速
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    LZW(Lempel-Ziv-Welch)压缩算法通过编码已识别的数据模式来高效减少数据量,尤其适用于频繁重复字符序列的文本和图形文件。该算法在不牺牲解压速度的前提下,能显著加快文件的压缩过程,广泛应用于图像、文档及多媒体内容的存储与传输中。 LZW(Lempel-Ziv-Welch)压缩算法是一种广泛应用于文本、图像和其他二进制数据的高效压缩方法。它通过构建字典来查找并编码重复模式,从而实现对文件的有效压缩。 1. **字典构建**:在开始时,字典包含所有单个字符,并为每个字符分配一个唯一的编码。随着算法进行,字典会动态扩展以包括输入流中出现的连续字符序列。 2. **编码过程**:从输入文件的第一个字符起始查找该字符对应的当前字典中的唯一编码。找到后发送此编码并创建新的字典条目,即在现有编码后面添加下一个新字符。 3. **字典更新**:当达到最大容量(通常由位数限制决定)时,需要重置字典但保持已发送的字符串信息不变,确保解压缩后的数据完整性不受影响。 4. **分块处理**:LZW算法一般不一次性处理整个文件而是将其划分为较小的数据块以避免内存使用问题。每个独立单元经过单独压缩后连接形成完整的压缩文件。 5. **解压过程**:逆向操作编码步骤,从输出的编码流中读取并利用当前字典来解析每一个代码值,并将对应的字符串添加到字典里。与压缩不同的是,在解码过程中不需要重置字典。 6. **优化与变种**:尽管基础LZW算法已非常高效,但通过调整如改变字典大小和编码位数等策略可以进一步提高其效率以适应各种类型的输入数据。 7. **应用领域**:该技术被广泛应用于多种场合中最著名的是早期的TIFF图像格式以及GIF图形格式中。尽管有更先进的压缩算法(例如DEFLATE用于ZIP和GZIP,Bzip2),LZW仍然是理解数据压缩原理的重要基础。 8. **编程实现**:编写自己的程序来执行LZW编码通常涉及读取输入文件并按照步骤进行编码然后将结果写入输出文件。在实际编程过程中需要注意处理边界条件如字典大小限制和数据块划分。 9. **版权问题**:虽然算法本身不受专利保护,但在某些特定实现形式(例如用于GIF图像格式的版本)曾受到过专利保护,在过去这可能影响了其商业软件中的直接使用。
  • 关于图像综述性.doc
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    本文为一篇综述性论文,全面回顾并分析了当前主流的图像压缩算法及其应用。通过对比不同方法的特点和性能,旨在为相关领域的研究者提供有价值的参考与借鉴。 随着多媒体技术和通信技术的持续进步,多媒体娱乐、信息高速公路等领域对数据存储与传输的要求日益提高,这对现有的有限带宽构成了严峻挑战,尤其是对于需要大量数据处理的数字图像通信而言更是如此。由于难以有效传输和储存庞大的图像数据量,这严重限制了图像通信的发展。因此,越来越多的人开始关注图像压缩技术。 图像压缩的目标是通过尽可能少的数据字节来表示并传送原始较大的图像,并且在复原时保持良好的质量。运用这种技术可以减少存储空间的需求以及传输过程中的负担,使得在网络上快速地传递和实时处理成为可能。鉴于此,研究新的图像压缩方法显得尤为重要。
  • 关于Retinex图像增强汇编
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    本论文集汇集了多篇研究文章,专注于探讨和发展Retinex理论在图像增强领域的应用与优化。 近年来收录了一些国内优秀的Retinex图像增强算法的论文。