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MATLAB开发-JPEG-LS编码器

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简介:
本项目旨在使用MATLAB实现JPEG-LS无损图像压缩算法的高效编码器,适用于图像处理与传输中的数据优化。 在MATLAB环境中开发JPEG-LS编解码器程序(JPEGLScodec),该程序实现jpeg-ls的无损压缩功能,但不包含JPEG文件头,仅处理图像数据部分。

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  • MATLAB-JPEG-LS
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    本项目旨在使用MATLAB实现JPEG-LS无损图像压缩算法的高效编码器,适用于图像处理与传输中的数据优化。 在MATLAB环境中开发JPEG-LS编解码器程序(JPEGLScodec),该程序实现jpeg-ls的无损压缩功能,但不包含JPEG文件头,仅处理图像数据部分。
  • JPEG-LS :无需 JPEG 标头的无损压缩与解压,仅含图像数据 - MATLAB
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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”。
  • JPEG-LS源程序
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    JPEG-LS编解码源程序提供了一种高效的无损和近无损图像压缩解决方案,适用于各种需要高质量图像数据传输与存储的应用场景。 JPEG-LS(ISO/IEC 14495-1)是一种无损图像压缩标准,由Loew 和 Goyal在1998年提出。它旨在提供与JPEG相似的压缩效率,但不引入视觉上的失真,因为它是无损的。这种算法在图像处理领域具有重要的应用价值,尤其是在需要保持原始数据完整性的场景下,如医疗成像、遥感和科学图像。 JPEG-LS的核心在于它的编码策略,主要分为预测和熵编码两部分: 1. **预测**:JPEG-LS使用邻近像素进行线性预测。有多种预测模式可供选择,包括最近邻(NN)、线性(A)、双线性(B)和自适应预测(AP)。计算出来的误差是接下来要编码的数据。 2. **熵编码**:通过一种称为“Near-lossless”(近无损)的方法对预测误差进行编码。这种方法结合了改进的运行长度编码(RLE) 和可变字长编码(VLC)。如果连续出现相同的误差值,RLE将记录这些重复次数;否则使用VLC为每个误差值生成码字。在解压缩过程中,首先解析熵编码以恢复预测错误,然后通过反向操作选定的预测模式来计算原始像素值。 JPEG-LS 的压缩和解压过程通常包括以下关键模块: - **初始化**:设置最大允许的预测误差、运行长度等参数。 - **输入/输出**: 读取或写入图像数据流。 - **熵编码与解码**:解析RLE 和 VLC 编码,恢复预测误差值。 - **位流管理**:处理缓冲区以确保正确的字节和比特操作。 - **错误处理**:检查并修复可能的解压缩错误。 理解这些源代码有助于深入掌握JPEG-LS的工作原理,并可用于开发或优化自己的编解码器。这对于提高图像处理软件性能及质量至关重要,同时也为学习图像处理与压缩理论的学生提供了一个有价值的实践项目。
  • JPEG-LS和解源程序
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    本项目提供了一套基于JPEG-LS标准的图像编码与解码开源实现方案,旨在为研究者及开发者简化相关技术的学习与应用过程。 JPEG-LS是一种用于图像无损压缩的算法,具有较低的复杂度。其基本原理可以在其他论文中找到。
  • MatLab中的JPEG
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    本项目是一个在MATLAB环境下实现JPEG图像压缩算法的工具箱。通过使用离散余弦变换(DCT)和霍夫曼编码等关键技术,能够有效减少图片文件大小并保持高质量视觉效果。 这段文字描述了一篇详细介绍JPEG编码过程并用MATLAB实现的文章,非常值得阅读。希望它能对大家有所帮助。
  • JPEG 压缩:JPEG 与图像压缩的简易 MATLAB - MATLAB
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    这段MATLAB开发资源提供了JPEG图像编码和解码的基础实现,以及使用MATLAB进行图像压缩的简化代码。适合初学者学习和实验。 这段文字介绍了JPEG压缩标准的简单实现方法,并且每个步骤都附有易于理解的算法说明。
  • JPEG
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    JPEG编码器是一种用于将图像数据压缩为JPEG格式的软件或硬件工具。它利用离散余弦变换技术减少文件大小,同时保持良好的视觉质量,便于存储和传输图片。 通过PNGEncoder和JPEGEncoder可以将bitmapdata编码转换为对应的图像格式的bytearray。这一过程会根据不同的压缩算法对原始数据进行处理,并将其转换成相应的编码形式。例如,使用联合图像专家组(JPG)时,它会对位图图像应用有损压缩来生成编码后的图像;而PNGEncoder则采用便携网络图形(PNG)无损压缩技术将原始的位图图像转化为编码格式。
  • JPEG-LS 无损压缩 C 代
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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。
  • 小型JPEG
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    小型JPEG编码器是一款高效的图像压缩工具,专为处理和传输JPEG格式图片设计,适用于资源受限的设备。 我开发了一个非常小且快速的JPEG编码器,特别适合嵌入式应用。我已经成功地将其移植到了ARM9平台上。在我的项目——一个扫描仪中,使用这个编码器可以在ARM9上实时进行JPEG编码。
  • MATLAB-LZW
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    本项目提供了一个基于MATLAB实现的LZW(Lempel-Ziv-Welch)算法编码和解码工具。该代码简洁高效,适用于数据压缩研究与教学演示。 本段落将深入探讨如何使用MATLAB实现LZW(Lempel-Ziv-Welch)编码与解码算法。这是一种广泛应用于数据压缩的无损压缩技术,最初由Abraham Lempel、Jacob Ziv及Welch提出,并特别适用于文本和图像的数据压缩,如TIFF格式。 ### LZW 编码原理 LZW是一种基于词典的编码方法。它从一个空字典开始,将输入数据流中的单个字符作为初始词汇。随着处理过程推进,新出现的一系列连续字符组合会被添加到词典中,并以更长“单词”的形式进行存储。每个新增加的单词都用其在当前词典中的唯一编码来表示,从而达到压缩效果。 1. **初始化**:创建一个包含所有可能单个字符的初始字典。 2. **查找匹配**:从输入数据流中读取未被编码的部分,并检查该部分是否存在于现有的字典里。 3. **添加新词**:如果当前字符串不在现有字典内,则将此字符串加入到字典,同时输出其对应的编码值。 4. **更新词典**:接着读入下一个字符与上一编码的最后一个字符组合形成新的待处理串,并重复以上步骤。 5. **结束处理**:当数据流到达末尾时,如果当前未完全发送的字符串需要通过特殊方式标记以完成整个压缩过程。 ### MATLAB 实现LZW 编码 在MATLAB中实现LZW编码涉及创建能够存储字典的数据结构以及负责输入输出操作的相关函数。这包括: - **编码功能**:读取原始数据,并执行上述步骤,最终生成并返回经过编码的序列。 - **构建词典**:按照规则动态地建立和更新字典内容。 - **处理机制**:可能需要对原始数据进行预处理(如转换为二进制格式)以及在解码后对其进行整理。 ### LZW 解码原理 LZW解码是编码的逆过程,主要步骤如下: 1. **初始化词典**:使用与编码相同的初始字典。 2. **读取编码值**:从压缩数据流中获取第一个编码数值。 3. **查找并添加新条目**:如果找到对应的字符串,则输出它;否则根据当前的编码规则构造新的字符串,并将其加入到字典内。 4. **循环解码**:重复上述操作,直到所有输入都被处理完毕。 ### MATLAB 实现LZW 解码 在MATLAB中实现这个过程需要一个能够读取压缩数据流、并恢复原始信息的功能。同样地,在此过程中也需要维护词典,并根据编码规则动态更新字典内容。 通过本段落的介绍和分析,读者可以更好地理解LZW算法的工作原理及其在MATLAB中的具体应用方式,这对于学习数据压缩技术以及如何使用MATLAB与其他编程语言进行接口设计具有重要意义。