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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

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简介：
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

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  • 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
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    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
     
  • JPEG-LS 无损压缩 C 代码
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    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。
     
  • 基于DCT的图像有损压缩MATLAB仿真
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    本研究采用MATLAB平台进行仿真分析，探讨了基于离散余弦变换(DCT)技术实现图像有损压缩的方法与效果，旨在优化图像数据存储和传输效率。 在图像处理领域，有损压缩是一种常见的数据减量化方法，其中离散余弦变换（DCT）是核心技术之一。本项目基于MATLAB实现JPEG标准的图像压缩算法，并探讨如何利用这种强大的数值计算工具进行操作。 首先了解离散余弦变换（DCT）。这是一种数学转换技术，能够将像素值从空间域转移到频率域，在该领域中，图像的主要信息集中在低频部分而高频部分则包含更多噪声和细节。因此，通过丢弃或减少高频分量的精度可以有效压缩数据。 JPEG标准结合了霍夫曼编码来进一步提高效率。这种变字长编码方法根据符号出现的概率分配不同的位数，频繁出现的符号使用较短代码表示以更高效地利用存储空间。 在MATLAB中实现该过程需要以下几个步骤： 1. **读取图像**：通过`imread`函数加载原始图像，并转换为双精度浮点型格式以便于DCT计算。 2. **分块处理**：根据JPEG标准，将图像分割成8x8的像素块进行独立处理。这可以通过MATLAB中的切片操作完成。 3. **执行二维离散余弦变换（DCT）**：使用`dct2`函数对每个8x8图像块应用二维DCT转换。 4. **量化**：利用预定义的量化表对DCT系数进行处理，通常较大的值对应较低的质量设置。这一步可以减少数据量同时保留主要视觉信息。 5. **霍夫曼编码**：使用自定义或开源库实现霍夫曼编码器来压缩量化后的系数。 6. **生成JPEG文件流**：将所有经过霍夫曼编码的块合并成一个大的二进制流，并添加相应的元数据和头信息以符合JPEG格式要求。 7. **保存结果**：使用`fwrite`函数将最终的二进制序列写入磁盘，形成压缩后的图像。 此外，在实际操作中还需要考虑解压过程。这包括霍夫曼解码、逆量化以及应用二维逆DCT变换来恢复原始图像数据。通过这个项目可以深入学习到DCT和霍夫曼编码的基本原理，并掌握MATLAB在数字信号处理中的应用技巧，这对于进一步理解相关技术具有重要意义。 该项目为初学者提供了一个实践平台，使他们能够直观地了解有损压缩的工作机制及其对图像质量和文件大小的影响，同时也适用于课程作业需求。
     
  • 无损图像压缩源码
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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
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    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”。
     
  • 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。
     
  • 【图像压缩】利用MATLAB实现霍夫曼、行程及算术编码对灰度图进行无损和有损压缩【附带MATLAB代码 3018期】.mp4
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    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB进行图像压缩，涵盖霍夫曼编码、行程编码以及算术编码技术的应用，并提供用于灰度图无损与有损压缩的完整代码。 佛怒唐莲上传的视频均配有完整的可运行代码，适合编程初学者使用； 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m及其它调用函数m文件； 2. 运行环境为Matlab 2019b版本，如遇错误，请根据提示进行修改； 3. 运行操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行，等待程序完成并查看结果； 4. 如需更多服务或咨询，请联系博主进行询问： 4.1 提供博客或资源的完整代码 4.2 复现期刊或参考文献中的实验内容 4.3 定制Matlab程序 4.4 科研合作
     
  • 基于MATLAB的JPEG标准（哈夫曼编码）无损压缩
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    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。
     
  • Python中Huffman编码的图像无损压缩与解压缩示例代码
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    本示例展示了如何使用Python实现基于Huffman编码的图像无损压缩及解压缩。通过构建字符频率表和对应的Huffman树，对图像数据进行高效编码，最终达到减少存储空间的目的，并提供完整可执行代码。 本程序实现了利用 Huffman 编码对图像进行无损压缩和解压缩。Huffman 编码是一种基于字符出现频率构建相应前缀码的无损数据压缩算法。 使用方法： 1. 安装 OpenCV 和 Numpy 库：`pip install opencv-python numpy` 2. 直接运行 main.py 脚本即可使用。 压缩原理： 1. 统计输入图像中每个像素值出现的频率，建立字符到频率的映射表。 2. 根据频率使用最小堆构建 Huffman 树。 3. 根据 Huffman 树为每个像素值赋予一个可变长度的二进制编码。 4. 使用上一步得到的编码对原始图像进行编码。 5. 对编码后的位串进行填充，确保长度是 8 的倍数。 6. 将编码后的位串转换为字节序列写入压缩文件。 解压原理： 1. 从压缩文件读取编码后的位串。 2. 去除填充，提取实际的编码文本。 3. 对编码文本进行解码，恢复原始的像素值序列。 4. 将解码得到的一维像素值序列 reshape 还原为图像。 5. 将图像写入解压后的文件。