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关于HEVC框架下的无损压缩编码算法的研究（2013年）

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简介：
本研究聚焦于HEVC框架下开发高效的无损压缩编码算法，旨在优化数据传输效率与存储空间利用，同时保持信息的完整性和准确性。 为了进一步提高无损压缩的效率，我们提出了一种基于高效率视频编码（High Efficiency Video Coding, 简称HEVC）框架的无损压缩编码算法。此框架不仅对视频压缩有效，还适用于全I帧视频序列和图像，因此可以用于图像压缩。该算法通过采用自适应差分脉冲编码调制（Differential Pulse Code Modulation, 简称DPCM）与误差补偿相结合的方法来提高预测精度，并以此降低码率。实验结果表明，此方法相较于HEVC原有的无损压缩方式可节省约10%的码率。

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  • 关于HEVC框架下的无损压缩编码算法的研究（2013年）
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    本研究聚焦于HEVC框架下开发高效的无损压缩编码算法，旨在优化数据传输效率与存储空间利用，同时保持信息的完整性和准确性。 为了进一步提高无损压缩的效率，我们提出了一种基于高效率视频编码（High Efficiency Video Coding, 简称HEVC）框架的无损压缩编码算法。此框架不仅对视频压缩有效，还适用于全I帧视频序列和图像，因此可以用于图像压缩。该算法通过采用自适应差分脉冲编码调制（Differential Pulse Code Modulation, 简称DPCM）与误差补偿相结合的方法来提高预测精度，并以此降低码率。实验结果表明，此方法相较于HEVC原有的无损压缩方式可节省约10%的码率。
     
  • 关于ADPCM语音压缩编码算法的研究和实现
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    本研究深入探讨了ADPCM语音压缩编码算法的工作原理及其在现代通信系统中的应用，并实现了该算法的具体操作流程。通过优化参数配置及测试不同场景下的性能，为提高语音传输效率提供了有效方案。 本段落描述了ADPCM语音编码与解码的数字实现原理框图，并详细介绍了整体ADPCM预测过程的数学原理。此外还对各个模块进行了介绍以及算法的具体实现方法。
     
  • 关于斜脉冲压缩算法的研究
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    本文研究了斜脉冲压缩算法，探讨其在信号处理中的应用及优化方法，分析了该算法的优势与局限性，并提出了改进方案。 本仿真对脉冲压缩技术进行了改进，并提出了去斜处理方法。与传统的脉冲压缩技术不同，该算法适用于带宽极广的雷达定位应用，如穿墙雷达和探地雷达等。此方法具有出色的定位效果，并为后续的压缩感知及后投影BP算法研究提供了新的思路。
     
  • 关于PDC编码中文文本压缩算法的研究论文.pdf
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    本文档是一篇研究论文，探讨了PDC编码在中文文本压缩领域的应用与效果。通过详细分析和实验验证，提出了改进方案以提升中文文本数据的压缩效率及质量。 针对中文文本结构的特点以及传统压缩算法对中文文本的不足之处，我们提出并实现了一种基于PDC编码的新型中文文本压缩算法。该方法采用字典压缩技术：首先根据单个汉字在文档中出现的概率进行Huffman前缀变长编码；接着定义了以某个汉字为起点的所有词组和短语的深度层级；然后对具有相同前缀以及同样深度级别的词组与短语实施局部定长编码，形成一个特定的压缩字典。通过比较使用该算法、传统LZW及LZSS编码方法处理同一文本后的数据结果可以看出，在不同情况下，本算法可以提高2.53%到40.48%不等的数据压缩率，显示了其在中文文档压缩方面的优越性。
     
  • 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PCX算法的图像无损压缩-PCX_Coding.rar
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    本资源提供了一种高效的图像无损压缩方法——PCX算法。通过下载配套文件PCX_Coding.rar，用户可以获得详细的实现代码和示例，适用于各种图像处理场景。 标题中的“基于PCX算法图像无失真压缩PCX_Coding.rar”表明这是一个关于使用PCX算法实现图像无损压缩的项目或教程资源。PCX（Paintbrush File Format）是一种早期的图形文件格式，主要由DOS时代的画图程序ZSoft Corporation开发，在1980年代末到1990年代初非常流行。尽管现在已被更现代的格式如JPEG、PNG和TIFF取代，但在某些领域和历史性的文件中仍然可以看到它的存在。 PCX算法的核心在于它如何存储和压缩图像数据。这种格式可以包含各种颜色深度的图像，从单色到24位真彩色。PCX文件采用两种主要方式来处理：RLE（Run Length Encoding）压缩和未压缩模式。RLE是一种简单的无损压缩方法，通过检测连续相同的像素值，并将其编码为一个计数值和像素值以减少文件大小。这种技术特别适合于有大量重复的图像数据，比如文本或线条艺术。 描述中的“利用PCX算法进行图像无失真压缩”强调了我们处理的是无损压缩技术。这意味着在解压后可以完全恢复原始图像的数据，不会出现任何质量损失。这对于需要保留所有细节的应用场景非常重要，例如医疗成像分析、专业图形设计或者法律文档存储等。 尽管PCX文件格式支持两种无损模式——不压缩和RLE压缩，但相比于其他更先进的算法如JPEG-LS或PNG的无损压缩方法，PCX的效率可能较低。在实际应用中，“Exp2_Coding”可能是实验报告的一部分，包含源代码、示例图像和其他相关资料。 为了深入理解并实现基于PCX算法的图像无失真压缩技术，需要掌握以下关键知识点： 1. 图像文件格式基础：了解不同类型的图像文件格式及其优缺点。 2. RLE压缩原理：学习如何识别和编码连续像素序列，并解码以恢复原始数据。 3. PCX文件结构：熟悉PCX文件的头部信息、调色板及图像数据等组成部分。 4. 编程实践：通过编程语言（如C++或Python）实现RLE算法的压缩与解压功能。 5. 图像质量评估方法：了解如何使用PSNR和SSIM等指标来量化并比较不同压缩技术对图像的影响。 6. 应用场景分析：讨论无损压缩在哪些领域具有优势，以及选择PCX算法的原因。 通过深入研究这些知识点，你可以全面掌握基于PCX的图像无失真压缩方法，并有能力开发出自己的工具。这将有助于提升你在数据处理和信息保存领域的专业技能。
     
  • 基于八叉树与损失编码的MATLAB无损点云压缩方法
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    本研究提出了一种结合八叉树分割和熵编码技术，在MATLAB环境下实现高效无损点云数据压缩的方法。 本段落介绍了一种基于八叉树和损失编码的无损点云压缩方法及其质量评价过程。该方法首先将点云数据转换为bin文件，然后进行解码以恢复原始的点云数据。
     
  • 关于噪声图像的分形压缩编码研究
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    本研究聚焦于噪声图像处理技术，探讨并改进了基于分型理论的压缩编码方法，旨在提高图像在存在噪声情况下的压缩效率与重构质量。 分形图像压缩编码是一种近年来发展起来的新技术，在其极高的压缩比优势下得到了广泛的关注。本段落主要探讨了如何在小波域内去除噪声，并研究将该方法与分形图像压缩相结合，以期实现高效的编码效果及优质的图像质量。 1975年，数学家B.Mandelbrot提出了“分形”的概念，定义为由许多个局部部分构成的整体中具有相似性的图形。这一理论的提出和随之而来的分形几何学的发展使得描述客观世界有了更精确的数学模型。作为几何学延伸与发展的分支，基于分形的研究成果形成了新的图像学科——分形图像学。同时, 基于分形的图像编码方法实质上是对于图像中一个或多个相对较大的部分进行处理的一种技术手段。
     
  • 关于Huffman哈夫曼编码的文件压缩和解压缩研究.7z_huffman_
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    本研究探讨了基于Huffman算法的数据压缩与解压技术，并分析其在7z格式文件中的应用效果，旨在提升数据存储及传输效率。 Huffman编码下载后可以学习使用，理解其编码解码过程非常有用。
     
  • 关于压缩感知中MP和OMP算法的研究
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    本研究聚焦于压缩感知领域内的匹配 pursuit（MP）与正交匹配 Pursuit (OMP) 算法，深入探讨其理论基础及实际应用效果。 基于压缩感知的MP和OMP算法的Matlab代码实现。