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基于上下文的、自适应的、无损图像编码。

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简介：
利用上下文信息、自适应机制和无损压缩技术，实现图像编码。

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  • 基于上下文的自适应二进制算术编码研究
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    本研究聚焦于探索并改进基于上下文模型的自适应二进制算术编码技术，旨在优化数据压缩效率与解码速度，适用于多种数字通信场景。 上下文的自适应二进制算术编码研究
     
  • 基于LMS的图像自适应预测编码方法
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    本研究提出了一种基于LMS算法的图像自适应预测编码方法，能够有效提升图像压缩效率与解压后的视觉效果。 为了提升图像编码预测器的性能，我们提出了一种低复杂度且高效的自适应预测方法。该方法采用LMS（最小均方）自适应滤波技术进行预测，并通过减去邻域平均值的方式进行了改进，从而有效解决了图像非零均值和非平稳性的挑战，满足了LMS算法的要求，进而提高了预测性能。实验结果显示，在不同类型的图像上应用此方法时，其差值图的熵比GAP算法和MED算法分别减少了约0.1 bit/pixel，并且其均方误差（MSE）也低于这两种对比算法。
     
  • 自适应哈夫曼编解码的无损压缩技术
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    简介：本文介绍了一种基于自适应哈夫曼算法的高效无损数据压缩与解压方法，适用于多种类型的数据文件。 数字音视频实验作业，包括完整可运行代码和实验报告。
     
  • JPEG_LS.rar_JPEG-LS_无损图像压缩_JPEG无损编码_lossless_图像压缩代码
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    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的哈夫曼编码实现 - ImageHuffmanCoding：用于无损图像压缩的霍夫曼编码应用
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    ImageHuffmanCoding是一款利用MATLAB开发的应用程序，专注于使用哈夫曼编码技术进行高效的无损图像压缩。通过分析图像数据中的频率分布来构建最优前缀码，从而有效减少存储空间和传输时间，同时保持原始图像的质量不变。此工具为研究人员、工程师及学生提供了一个便捷的平台来探索霍夫曼编码在图像处理领域的应用潜力。 哈夫曼编码的Matlab代码可用于无损图像压缩。通过霍夫曼编码技术对图像进行处理以实现无损压缩。在Project中使用了Matlab库来完成这一任务，即输入要压缩的图像文件，然后利用霍夫曼编码算法对其进行压缩，并最终返回解压后的原始图像。HuffmanImageCoding.m脚本实现了上述功能流程。
     
  • 基于图上自适应正则化的图像去噪方法（2012年）
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    本研究提出了一种创新的图像去噪技术，采用图上自适应正则化策略，有效提升图像处理质量，特别是在复杂背景下的细节保留与噪声去除方面表现出色。该方法利用图像自身的结构信息进行优化调整，适用于多种类型的图像去噪任务，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。 自适应正则化方法能够在不同的局部区域选择不同的正则化参数和约束条件，从而能够灵活地区分边缘与噪声处理。基于图论的框架下提出了一种具有自适应参数的新型正则化模型，并利用nonlocal means算法定义加权图上的权重函数。通过建立在图上的自适应方程进行图像去噪处理，实验结果显示该方法能有效去除图像中的噪声，在性能上超过了部分基于图论偏微分方程的方法。
     
  • 基于自适应的图像增强完整OpenCV代码
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    本项目提供了一套完整的OpenCV代码实现，用于执行基于自适应直方图均衡化的图像增强技术。通过调整算法参数，能够有效提升图像对比度与清晰度，在各种照明条件下改善视觉效果。 自己编写的彩色图像自适应增强的完整代码可以下载后配置环境直接运行。如无支付能力，请在我的博客留言，我会将代码发送给你。
     
  • 隐藏图像于图像之中：实现无损编码与解码的代码工具
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    这款创新的代码工具能够将一张图片无缝嵌入另一张中，同时确保原始数据的完整性和无失真恢复能力，适用于隐蔽通信和高效数据存储。 该脚本允许您通过将图像编码到另一幅图像的像素子集的最低有效位位置来隐藏一个图像。经过编码后的图像可以被解码并恢复，不会丢失任何信息。使用方法为：执行 `python encode.py image_for_hiding image_to_hide encoded_output_destination` 命令进行编码，其中第一张图片是用于隐藏内容的载体图，第二张则是需要被隐藏的实际图。作为载体的第一幅图像必须满足像素数至少为要隐藏图像像素数量两倍的要求。 编码后的结果是一张视觉上与原始图像相差无几的新图像，但实际上其部分最低有效位已经被替换成了待隐藏图片的信息。执行 `python decode.py encoded_image decoded_output_destination` 命令进行解码操作以恢复被隐藏的原图信息。
     
  • 基于自适应全变分的图像去噪Matlab源码RAR文件
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    本RAR文件包含一套基于自适应全变分方法的图像去噪MATLAB代码，旨在提供高效、高质量的图像处理解决方案。 自适应全变分图像去噪的Matlab源代码设计简洁明了，能够实现最基本的功能，并且排版清晰易懂。