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关于Kakadu的JPEG 2000源代码

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简介:
这段内容介绍的是与Kakadu软件库相关的JPEG 2000源代码。Kakadu是一个用于编码和解码JPEG 2000图像格式的专业级软件工具包,其源代码提供了对这种高效压缩标准的深入访问和操作能力。 JPEG2000的源码Kakadu非常难得且优秀,只需1个积分即可获取。

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客服
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  • KakaduJPEG 2000
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    这段内容介绍的是与Kakadu软件库相关的JPEG 2000源代码。Kakadu是一个用于编码和解码JPEG 2000图像格式的专业级软件工具包,其源代码提供了对这种高效压缩标准的深入访问和操作能力。 JPEG2000的源码Kakadu非常难得且优秀,只需1个积分即可获取。
  • JPEG 2000标准与Kakadu软件
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    本文章将介绍JPEG 2000这一高级图像压缩标准及其核心技术,并探讨如何利用开源库Kakadu实现高效能的JPEG 2000编码和解码。 基于JPEG2000标准的Kakadu软件能够高效地对灰度图像、彩色图像及视频进行编码、压缩与解码。
  • JPEG 2000
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    JPEG 2000源代码提供了关于下一代JPEG标准的技术细节和实现方法,包含图像压缩、编码等核心算法。适合开发者深入研究与应用开发。 JPEG2000是一种先进的数字图像编码标准,在2000年由国际电信联盟(ITU)和国际标准化组织(ISO)共同发布,它是JPEG(联合图片专家组)标准的升级版。相较于传统的JPEG,JPEG2000在图像压缩、传输和解码方面具有显著优势,特别是在无损压缩和部分解码方面表现出色。 这个源代码包名为“JPEG2000源代码”,表明其中包含了用于VC++开发环境的JPEG2000编码和解码的源代码,版本号为2.2.3。这意味着开发者可以利用这些源代码在Windows平台上构建自己的JPEG2000编解码器或进行相关研究与二次开发。 Visual C++(简称VC++)是微软公司开发的一款强大的C++集成开发环境,在Windows平台上的应用程序开发中广泛应用。“标签:VC++ 图片处理”表明这些源代码是为了在VC++环境中处理图像,尤其是JPEG2000格式的图像而设计的。 压缩包内有两个文件:“www.pudn.com.txt”可能是下载来源说明或版权信息,通常这类文本段落件会包含资源描述和使用条款。“openjpeg”根据名字推测,可能是一个开源的JPEG2000库。OpenJPEG是流行的JPEG2000编解码库之一,支持包括分块编码、多分辨率处理、有损与无损压缩以及色彩空间转换等主要特性。 通过这些源代码,开发者可以深入了解JPEG2000的工作原理: 1. **分层编码**:JPEG2000使用小波变换将图像数据分解为不同分辨率的层次,允许按需解码以实现部分浏览。 2. **码流结构**:理解如何构建和解析JPEG2000的码流,包括SOT(Start of Tile)与SOD(Start of Codestream)等标记。 3. **ROI编码**:学习对图像特定区域进行优先压缩的方法,以适应不同的应用需求。 4. **颜色管理**:了解如何处理不同色彩空间的数据,并进行转换。 5. **有损和无损压缩**:深入理解JPEG2000在平衡压缩效率与图像质量方面的机制,以及实现无损模式的细节。 通过阅读和实践这些源代码,开发者可以掌握VC++环境下的C++项目组织、编译方法及使用预处理器宏、类、函数等语言特性。同时还能学会如何与其他Windows API或库进行交互。 对于希望在VC++环境下开发JPEG2000应用或者从事图像处理研究的人来说,这个压缩包是一个宝贵的资源。通过学习和实践可以提升自己的专业技能,并加深对JPEG2000编码标准的理解。
  • JPEG 2000套件
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    JPEG 2000套件是一组先进的图像编码标准,提供高质量、高压缩比和灵活的分层编码技术,适用于各种多媒体应用。 《JPEG 2000 Suite》一书全面介绍了基线JPEG 2000标准及其扩展内容。书中第一部分详细阐述了核心编码系统、对标准的补充以及参考软件;第二部分则探讨了JPEG 2000在视频监控、数字电影、数字电视、医疗成像、国防影像、安全领域、地理信息和遥感技术、数字化文化图像及3D图形等领域的成功应用。本书还介绍了实施策略,并提供了现有的软硬件解决方案。 书中涵盖了如安全的JPEG 2000(JPSEC)、交互协议(JPIP)、体积数据压缩(JP3D)以及无线环境下的图像压缩(JPWL)等内容,结构清晰便于与标准组件进行对照参考。同时,本书还展示了实际应用案例和成果,并探讨了未来图像压缩技术的发展策略,包括高级影像编码及JPEG XR。 此外,《JPEG 2000 Suite》汇集了来自学术界和工业界的国际专家们在开发JPEG 2000标准过程中的贡献。此书不仅为从事电子工程、研究人员以及使用或开发图像编码技术的软硬件开发者提供了优秀的入门指南,而且对于学习图像压缩、数字存档及数据存储课程的研究生同样具有参考价值;同时也适合图形设计师、艺术家和在数字化应用领域做出决策的人士阅读。
  • JPEG.rar_JPEG2000_JPEGCode_jpeg2000 Java
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    本资源包包含JPEG及相关JPEG2000标准的Java实现代码,适用于图像压缩与处理的学习和研究。 用Java编写的JPEG2000的编解码程序包括三部分:源程序、二进制代码以及说明文档。该项目是JJ2000项目的共享软件。
  • Kakadu及使用文档
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    Kakadu代码及使用文档提供全面详细的指南和资源,帮助用户掌握Kakadu软件库的各项功能和技术细节,适用于JPEG2000编码与解码。 《Kakadu 代码与使用详解:JPEG2000图像压缩的高效工具》 Kakadu 是一款强大的JPEG2000图像处理软件,版本为2.2.3,专为JPEG2000标准下的图片编码和解码而设计。它提供完整的源代码及详尽文档供开发者深入理解其工作原理并进行定制开发。本段落将探讨Kakadu的核心功能、编译过程以及如何在不同环境中使用。 一、核心功能 1. 高效的压缩与解压:采用最新JPEG2000标准,提供高效的编码和解码算法,在保持图像质量的同时实现快速的数据压缩与恢复。 2. 多级编码支持:Kakadu 支持多层级的压缩率选择,以满足不同的应用场景需求,如网络传输、存储等。 3. 图像处理功能:除基本的操作外,还提供色彩空间转换和重采样等功能来提升图像质量或适应特定应用要求。 4. 灵活API接口:丰富的API便于开发者将Kakadu的功能集成到自己的应用程序中。 二、编译过程 1. 编译coresys模块:这是Kakadu的基础库,包含了核心的JPEG2000处理算法。在Windows环境下使用Visual Studio(如vc6.0或VS2008)打开项目文件进行配置和编译。 2. 编译app模块:完成基础库的编译后,接下来需要对包含应用程序代码的部分进行编译,并链接上之前生成的基础库。 三、在不同开发环境中的使用 1. VC6.0:开发者需根据指示设置好Visual C++ 6.0下的路径及其他配置选项。 2. VS2008:此版本为开发者提供了更现代的开发体验,支持C++的新特性。同样需要进行相应的项目设定。 四、文档的重要性 附带的使用手册对理解和利用Kakadu至关重要。它详述了API用法、编译步骤及示例代码等内容,并能解答常见问题,无论是新手还是有经验的人士都能从中受益。 总结:作为一款强大且灵活的JPEG2000图像处理工具,Kakadu 2.2.3为开发者提供了深入学习和应用的机会。通过掌握其功能与使用方法,可以有效应对各种图像处理挑战,并提升项目性能及用户体验。
  • JPEG FPGA
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    JPEG FPGA代码是指针对FPGA(现场可编程门阵列)硬件平台优化实现的JPEG图像压缩与解压缩算法的源代码。这段代码能够高效地在硬件上进行图像处理,适用于嵌入式系统和高性能计算领域。 基于FPGA的JPEG图像压缩芯片设计主要探讨了如何利用现场可编程门阵列(FPGA)技术来实现高效的JPEG图像压缩功能。这种设计能够显著提升数据传输效率,减少存储空间需求,并且在硬件资源有限的情况下提供灵活、可定制化的解决方案。通过优化算法和架构设计,该芯片可以广泛应用于各种需要高性能图像处理的场景中,如视频监控系统、移动通信设备以及医疗影像等领域。
  • JPEG压缩MATLAB-JPEG-Compression:JPEG压缩
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    JPEG-Compression 是一个使用 MATLAB 实现 JPEG 图像压缩算法的项目。该项目提供了从量化到编码等一系列核心步骤的源码,便于学习和研究图像处理技术。 JPEG压缩的Matlab项目旨在使用JPEG技术对预加载图像进行压缩处理。该过程将原始图像转换为一组二进制代码(1和0)。随后通过解压重建出原图,但在这一过程中会引入一些噪声,导致最终输出与初始输入不完全一致。此外,该项目还会计算所用的压缩算法对应的信噪比。 程序首先将图像转化为矩阵形式以进行后续处理,并在图像上应用8x8离散余弦变换(DCT)和量化步骤。默认情况下采用量化因子Qk=1来调整系数值。对于直流DC(即1号位置)和交流AC系数,分别使用了可变游程编码技术对它们进行了编码。 压缩后的数据被解码为比特流,并保存到输出文件中以备后续处理或传输。在接收端,则按照相反的操作流程进行工作:从比特流开始重建图像,最终恢复原始版本的图像内容。
  • QT,JPEG(已完结)
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    这是一个关于QT和JPEG解码技术的完整源代码集合,适用于研究与学习图像处理及编解码算法。 #ifndef JPEGDECODE_H #define JPEGDECODE_H #include global.h #include globalextern.h typedef unsigned char BYTE; struct ImageComponentData { double value[3]; }; class MBitReader { public: BYTE* Data; int m_currentData; int m_currentDataIndex; int m_currentBitPosition; MBitReader(BYTE* data, int currentDataIndex) { Data = data; m_currentBitPosition = 8; m_currentDataIndex = currentDataIndex; m_currentData = Data[m_currentDataIndex]; } public: int ReadNextBit() { if (m_currentBitPosition - 1 < 0) { if (Data[m_currentDataIndex + 1] != 0xFF) { m_currentBitPosition = 8; ++m_currentDataIndex; m_currentData = Data[m_currentDataIndex]; } else { switch (Data[m_currentDataIndex + 2]) { case 0x00: m_currentBitPosition = 8; m_currentDataIndex += 2; m_currentData = 0xFF; break; case 0xD9: return 0; break; default: m_currentBitPosition = 8; m_currentDataIndex += 2; m_currentData = Data[m_currentDataIndex]; } } } --m_currentBitPosition; return (m_currentData >> m_currentBitPosition) & 0x01; } }; class MJpegDecode { public: struct _JFIFAPPOInfo { BYTE APP0[2]; /* 02h 应用标记 */ BYTE Length[2]; /* 04h APP0字段长度 */ BYTE Identifier[5]; /* 06h JFIF (零终止标识符字符串) */ BYTE Version[2]; /* 0Bh JFIF格式修订号 */ BYTE Units; /* 0Dh 使用的单位 */ BYTE Xdensity[2]; /* 0Eh 水平分辨率 */ BYTE Ydensity[2]; /* 10h 垂直分辨率 */ BYTE XThumbnail; /* 12h 缩略图水平像素数 */ BYTE YThumbnail; /* 13h 缩略图垂直像素数 */ } JFIFAPPOINFO; struct _JFIFDQTInfo { BYTE DQT[2]; // 量化表段标记 BYTE Length[2]; // 量化表长度 BYTE Identifier; // 量化表ID BYTE QTData[64]; // 量化表数据 } JFIFDQTINFO[2]; struct _JFIFSOFOInfo { BYTE SOFO[2]; // 帧开始段标记 BYTE Length[2]; // 帧长度 BYTE BitCount; // 样本精度位数 BYTE Height[2]; // 图像像素高度 BYTE Width[2]; // 图像像素宽度 BYTE ComponentsCount; // 组件计数 BYTE YIdentifier; // 亮度Y的ID号 BYTE YHVSamplingCoefficient; // 垂直和水平采样系数 BYTE YUsedDQTIdentifier; // 使用量化表ID BYTE CbIdentifier; // 色度Cb的ID号 BYTE CbHVSamplingCoefficient; // 垂直和水平采样系数 BYTE CbUsedDQTIdentifier; // 量化表使用ID BYTE CrIdentifier; // 色度Cr的ID号 BYTE CrHVSamplingCoefficient; // 垂直和水平采样系数 BYTE CrUsedDQTIdentifier; // 使用量化表ID } JFIFSOFOINFO; struct _JFIFDRIInfo { BYTE DRI[2]; BYTE Length[2]; BYTE NMCUReset[2]; // 每n个MCU块有一个RSTn标记 } JFIFDRIINFO; struct _JFIFDHTInfo { BYTE DHT[2]; // 哈夫曼表定义段标记 BYTE Length[2]; // 表长度 BYTE HTIdentifier; // 哈夫曼表号 BYTE NBitsSymbolsCount[16]; // 符号个数 BYTE SymbolsTable[256]; // 递增次序代码长度的符号表 } JFIFDHTINFO[2][2]; struct _JFIFSOSInfo {
  • OpenCVJPEG压缩技术
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    本篇文章深入探讨了OpenCV库中的JPEG图像压缩技术,分析其原理、应用场景及优化策略。适合对计算机视觉和图像处理感兴趣的读者阅读。 在VS2005+OpenCV 2.0平台上,使用OpenCV的cvLoadImage函数读取图片,并获取图像的RGB数据。然后对这些数据进行压缩并保存为JPEG格式。