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LZO、LZSS和LZW等技术用于图形图像的压缩。

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简介：
这份关于图形图像压缩的详细资料，涵盖了 LZO、LZSS 和 LZW 三种压缩技术。内容包含完整的代码实现，以及丰富的实例演示和配套的文档支持。我们提供无损压缩算法的 C 和 C++ 源代码，希望能够共享这些宝贵的学习资源。

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  • 图象压缩资料（含LZO、LZSS和LZW）
    优质
    本资料深入探讨图像压缩技术，特别聚焦于LZO、LZSS及LZW算法，旨在提供对这些高效编码方法的理解与应用。 图形图像压缩资料包括LZO、LZSS和LZW算法的代码示例及文档。提供无损压缩算法C、C++源代码，共享这些优质资源。
     
  • LZW.rar_LZW图像_LZW图像压缩_图像编码LZW
    优质
    LZW（Lempel-Ziv-Welch）是一种广泛使用的无损数据压缩算法，在图像处理中尤其用于LZW图像格式的编码与解码，有效减少文件大小。 使用LZW编码方法来压缩文件在特定情况下非常有效，特别是对于像黑白图像这样的具有大面积连续相同颜色块的文件类型来说效率很高。然而，这种方法并不适用于彩色图像或相邻像素值不同的其他类型的文件，因为在这种情况下反而会增加数据量。
     
  • DCT图像压缩技术
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    DCT图像压缩技术是一种利用离散余弦变换对数字图像进行高效编码和压缩的方法，在保持高质量图像的同时显著减少存储空间与传输带宽需求。 这是多媒体技术课程的图像压缩实验作业二，使用DCT变换进行图像压缩。作业包含完整的代码以及详细的实验报告，并处理了一张jpg照片及其灰度矩阵txt文件。代码中有大量的注释（满足老师的要求）。为了上传资源，我已经重新整理了作业并添加了许多注释以方便理解。这样的努力值得5分的评价。
     
  • WSQ图像压缩技术
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    WSQ（Wireless Signature Quartz）是一种高效的指纹图像压缩格式和技术，特别适用于低带宽无线传输环境，能够显著减少存储空间和传输时间。 这段文字描述的代码实现了国际通用的WSQ图像压缩算法，并包含动态库和Java调用方式。
     
  • 基于MATLAB的压缩感知图像压缩代码-Compressed_Sensing: 使用压缩感知技术进行图像压缩
    优质
    本项目利用MATLAB实现压缩感知算法对图像进行高效压缩。通过稀疏表示和随机投影，实现在低比特率下的高质量图像重建。 压缩感知图像的MATLAB代码用于通过压缩感测技术实现图像压缩。该项目是加州大学伯克利分校EE227BT凸优化课程的一部分，作者为该校电子工程与计算机科学系研究生David Fridovich-Keil和Grace Kuo。 项目文件结构如下： - compressed_sensing/presentation：包含幻灯片副本及演示中使用的部分图片。 - compressed_sensing/writeup：包括最终报告的文档。 - compressed_sensing/data：存储三个示例图像，其中大部分实例使用了lenna.png图像。 - compressed_sensing/reconstructions: 包含两个子目录——matlabfigures和pythonfigures。这两个文件夹分别保存了通过MATLAB和Python测试脚本生成的压缩及重建结果。 此外，在compressed_sensing/src目录下有更多代码，其中matlab子目录包含了项目的最新代码库。
     
  • 基于MATLAB的DCT图像压缩技术
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    本研究探讨了运用MATLAB平台实现离散余弦变换(DCT)在图像压缩中的应用，分析其算法原理及优化方法，旨在提高图像数据压缩效率与质量。 在MATLAB环境下进行DCT图像压缩的代码如下： ```matlab X = imread(c:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\5.JPG); trueImage = double(X); trueImage = trueImage / 255; figure; imshow(trueImage); title(原始图象); % 对图像进行归一化 % 下面对图像进行DCT变换 dctm = dctmtx(8); imageDCT = blkproc(i, [8 8], @(x) x * dctm, dctm); DCTvar = im2col(imageDCT, [8 8]); n = size(DCTvar, 1); DCTvar = (sum(DCTvar .* DCTvar) - sum(sum(DCTvar)) / n.^2) ./ n; [dum, order] = sort(DCTvar); % 显示系数图像 cnum = 64-cnum; mask = ones(8,8); mask(order(1:cnum))=zeros(size(mask)); im8x8=zeros(9,9); im8x8(1:8,1:8)=mask; im128x128=kron(im8x8(1:8,1:8), ones(16)); figure; imshow(im128x128); title(DCT 系数); % 重构及显示图像 newImage = blkproc(imageDCT,[8 8], @(x) x .* dctm * mask); figure; imshow(newImage); title(重构图象); % 显示误差图象 figure; imshow(trueImage-newImage+0.45); title(误差图象); % 计算归一化图像的均方误差 error = (trueImage.^2 - newImage.^2); MSE=sum(error(:))/prod(size(trueImage)); ``` 注意，代码中使用了MATLAB内置函数`imread`, `dctmtx`, `blkproc`, `im2col`, 和一些矩阵操作来实现DCT变换、系数选择和图像重构。此外还展示了如何计算原始图与压缩后图之间的误差以及均方根误差（MSE）。
     
  • 图像的压缩感知技术
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    图像的压缩感知技术是一种革命性的信号处理方法，它通过在采样过程中结合稀疏表示和随机投影，实现低于Nyquist理论的采样率下获取高质量图像的目标。这种方法广泛应用于数据采集、图像重建等领域，大幅节省了存储空间与传输带宽，并且保证了信息的质量与完整性。 Matlab代码实现了二维图像的压缩感知以及OMP算法。
     
  • 基于DCT的图像压缩与解压技术
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    本研究聚焦于利用离散余弦变换(DCT)进行高效的图像数据压缩及解压方法，旨在减少存储空间和加快传输速度的同时保持良好的视觉质量。 基于DCT的数字图像压缩解压方法可以使用MATLAB实现。这种方法利用离散余弦变换来减少图像数据量，在保持良好视觉效果的同时提高存储效率或传输速度。在处理过程中，通过将图像转换到频域进行系数截断或量化以达到压缩目的；随后再经过逆DCT操作恢复原始图像信息。此过程适用于多种应用场景下的高效编码需求。
     
  • 在图像压缩编码中应用LZW编码
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    本文探讨了将LZW（Lempel-Ziv-Welch）编码技术应用于图像压缩领域的方法和效果。通过实验分析展示了该方法在保持高质量视觉效果的同时，有效减少数据传输量和存储空间的优势。 在图像处理领域，数据压缩是一项关键的技术，因为它能有效减小文件大小，并便于存储与传输。LZW（Lempel-Ziv-Welch）编码是一种无损的数据压缩算法，广泛应用于文本及图像的压缩任务中。本段落将详细探讨LZW编码的工作原理、实现方法及其在MATLAB中的应用。 该编码的核心理念在于利用数据内部的统计冗余进行优化处理。具体而言，它通过构建一个不断扩增的字典来对输入的数据流进行编码操作，其中每个条目代表了一个独一无二的字符串序列。在实际编码过程中，新读取到的数据块会与当前字典中的已有词条做匹配对比；若发现完全吻合，则输出该词条的索引值；反之则将此数据块加入至字典中，并同时给出之前匹配成功的那个字符串的索引号。随着不断更新字典内容，编码效率也会随之提升，从而实现有效的压缩效果。 在MATLAB环境中实施LZW编码时，首先需要建立一个空字典结构（如哈希表或关联数组），接着读取并逐个处理输入图像中的像素值数据。对于每一个像素值单元，系统会检查其是否与当前字典中已有的连续序列匹配；如果存在，则输出该序列的索引，并更新字典以包含由新像素值扩展而成的新词条；若无匹配结果，则将此像素视为新的独立词条进行处理并输出前一个成功匹配条目的索引，同时添加至字典。 解码过程则是上述编码流程的一个逆向操作。从压缩后的数据流中逐个读取索引号，并通过查询字典找到对应的字符串内容；随后更新字典以包含当前的输入序列（除非为首个词条）。这样便能逐步重建原始的数据信息。 在使用MATLAB进行LZW编码实现时，主要涉及以下步骤： 1. 初始化字典：通常包括所有可能的单字符条目。 2. 编码操作：遍历整个数据集，查找匹配字符串，并输出其索引号及更新字典内容。 3. 压缩结果处理：将得到的编码信息转换为二进制格式以便存储传输。 4. 解压缩过程：读取并解析已压缩的数据流，依据字典恢复原始序列结构。 5. 数据还原：最终将解码输出的信息转化为原图像文件形式。 通过研究和实践这些MATLAB代码示例，学习者不仅能加深对LZW编码机制的理解，还能掌握在数据压缩领域运用MATLAB技术的技巧。LZW算法特别适合处理具有重复模式的数据集，在提高编程技能的同时也为其他领域的应用提供了有力支持。
     
  • JPEG.zip_C Builder_JPEG压缩_c++_JPEG图像压缩_图像处理/jpeg_压缩技术探讨
    优质
    本资源深入探讨了JPEG图像压缩技术，并提供了基于C++和C Builder环境下实现JPEG压缩的示例代码，适用于图像处理学习与研究。 JPEG静图像压缩是一种广泛使用的图像文件格式的压缩技术。它能够有效地减少图像文件大小，同时保持较高的视觉质量。这种压缩方法在存储、传输和展示数字图片方面非常有用。JPEG采用了有损压缩算法，在去除冗余信息的同时，可能会导致一些细微的质量损失，但通常人眼难以察觉这些差异。