本研究提出了一种创新的基于游程编码的图像压缩技术，旨在提高数据压缩比率和解压速度，适用于多种图像格式。
游程编码（Run-Length Encoding，RLE）是一种简单的无损数据压缩算法，在处理大量重复连续元素的数据时特别有效。在图像处理领域，由于图像通常包含大量的相同颜色区域，因此使用游程编码可以显著减少存储空间需求。
游程编码的基本原理是将连续出现的相同值作为“游程”进行编码。例如，在二维图像中，如果某个特定的颜色连续出现了n次，则只需记录该颜色及其重复次数即可。这样原本需要n个字节来表示的数据现在只需要2个字节（通常一个字节用于存储颜色信息，另一个字节用来计数）。
实施游程编码的过程包括扫描、计数和编码三个阶段：
1. 扫描：通过遍历像素矩阵识别每个连续相同颜色区域的起始位置及长度。
2. 计数：遇到连续相同的颜色时开始计数，并在颜色变化时停止，生成一系列的颜色值及其对应的重复次数。
3. 编码：将上述得到的信息组合成编码格式。常见的编码形式为“颜色+计数值”，也可以采用更复杂的结构来表示游程的结束或新游程的开始。
在实际应用中，游程编码往往与其他压缩算法结合使用以提升整体效率，例如霍夫曼编码（Huffman Coding）或算术编码（Arithmetic Coding）。这些组合方法首先通过游程编码减少数据冗余度，然后利用熵编码消除统计差异性来进一步提高压缩比率。
尽管如此，对于颜色分布非常均匀的图像而言，单纯使用游程编码可能无法达到理想的压缩效果。在这种情况下，其他更高级别的算法如JPEG、PNG或现代高压缩比的标准（例如HEVC）可能会提供更好的性能表现。然而，在低资源环境或者特定应用场景中，由于其简单性和易于实现的特点，游程编码仍然具有一定的竞争力和应用价值。
5星
