数字图像压缩算法效率对比及其优化(附件)
图像是生活中信息的主要载体之一，将图像进行压缩能完成图像的高效存储和传输，进一步则可以促进信息的交流和交换。本次毕业设计中，通过多种压缩算法理论进行学习及比较之后，选择Huffman编码、RLE编码（Run Length Encoding）、DCT编码（Discrete Cosine Transform Encoding）三种算法进行JAVA语言编码实现，并对比了三种算法的压缩效果。在此基础上，针对每种算法的不同特点进行了优化操作，Huffman算法优化了其时间及空间复杂度，改进RLE和DCT在原基础上改善了压缩率，并提升用户适用性。同时，对优化前后的每种算法优劣也进行了简要分析。
目录
摘要 １
关键词 １
ABSTRACT. １
KEY WORDS １
引言
1 选题背景 １
1.1 图像压缩简介 １
1.2 研究状况 ２
1.2.1 国外现状 ２
1.2.2 国内现状 ２
2 待研究算法简介 ３
2.1 哈夫曼编码 ３
2.2 行程编码 ３
2.3 离散余弦变换编码 ３
3 前期准备 ４
3.1 开发环境及配置 ４
3.2 图像样本 ４
4 算法重现 ４
4.1 用户界面 ４
4.2 数据结构设计 ５
4.3 算法流程 ６
4.4 算法结果分析 １３
4.4.1 算法性能 １３
4.4.2 压缩率 １３
4.4.3 图像失真 １４
5 算法优化 １４
5.1 算法不足及优化方向 １４
5.1.1 经典算法中的不足 １４
5.1.2 优化方向 １５
5.2 优化方案 １５
5.2.1 优化Huffman算法 １５
5.2.2 优化RLE算法 １６
5.2.3 优化DCT算法 １７
5.3 优化结果分析 １８
6 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072^
程序测试 ２０
7 总结 ２３
8 未来展望 ２４
致谢 ２４
参考文献 ２４
数字图像压缩算法效率对比及优化
To Compare and Optimize the Effect of Compression Algorithm about Digital Image
Student majoring in network WU Min
Tutor SHU Xin
Abstract：Considering that the image is one of the main carriers of information in our life. So it can be completed that more efficient to store and transport images, and further can promote the exchange of information if the image is compressed. In this graduation design, through learning and comparing the theoretical knowledge of several compression algorithms, I decided to use JAVA language to achieve Huffman coding, RLE encoding (Run Length Encoding) and DCT encoding (Discrete Cosine Transform Encoding). At the same time I compared the compression effect of the three algorithms, and on the basis of this, three algorithms are optimized according to the different characteristics of each algorithm. Finally, the optimized Huffman algorithm improves its temporal and spatial complexity and the improved RLE algorithm and DCT algorithm reduce the compression ratio and applicability on the original basis. In order to comprehensively understand the algorithm, we also have a briefly analyzing about the advantages and disadvantages of each algorithm.
Key words: digital image; Run Length Coding; Huffman Coding; Discrete Cosine Transform; JAVA
引言
随着采集设备更新的加速化，图像数据量呈几何增长，人们对图像质量、尺寸、读取速度的要求越来越高。
物理的传输带宽和存储介质都是有限的资源，在传递大量的图像信息时，如果可以在保证信息正确性的基础上实现图像的压缩，不仅能够节省物理存储资源，也可以增大图像在信道中的传输效率。尤其是在如今的互联网中，图像的重要性更加凸显，无论是购物还是社交聊天，图像都不可或缺，实现图像的高效压缩成为非常重要的课题。影响图像压缩效果的因素众多，压缩算法将成为主要突破口之一。
1 选题背景
1.1 图像压缩简介
图像数据中或多或少存在着冗余是图像可进行压缩主要原因。Shannon首先提出把数据看作是信息和冗余度[]的组合。冗余度是指一副图像的每个像素之间或多或少存在着一定的相关性，而通过编码的方法，可以减少或消除相关性，从而减少冗余数据完成压缩。
图像压缩[]实际是一个对像素进行编码和解码的过程，即将图像经过压缩算法后进行存储或传输，打开图像时再利用对应解压算法进行图像的解码，从而还原图像数据。图像压缩过程如图 1所示。
图 1 图像压缩过程
目录
摘要 １
关键词 １
ABSTRACT. １
KEY WORDS １
引言
1 选题背景 １
1.1 图像压缩简介 １
1.2 研究状况 ２
1.2.1 国外现状 ２
1.2.2 国内现状 ２
2 待研究算法简介 ３
2.1 哈夫曼编码 ３
2.2 行程编码 ３
2.3 离散余弦变换编码 ３
3 前期准备 ４
3.1 开发环境及配置 ４
3.2 图像样本 ４
4 算法重现 ４
4.1 用户界面 ４
4.2 数据结构设计 ５
4.3 算法流程 ６
4.4 算法结果分析 １３
4.4.1 算法性能 １３
4.4.2 压缩率 １３
4.4.3 图像失真 １４
5 算法优化 １４
5.1 算法不足及优化方向 １４
5.1.1 经典算法中的不足 １４
5.1.2 优化方向 １５
5.2 优化方案 １５
5.2.1 优化Huffman算法 １５
5.2.2 优化RLE算法 １６
5.2.3 优化DCT算法 １７
5.3 优化结果分析 １８
6 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072^
程序测试 ２０
7 总结 ２３
8 未来展望 ２４
致谢 ２４
参考文献 ２４
数字图像压缩算法效率对比及优化
To Compare and Optimize the Effect of Compression Algorithm about Digital Image
Student majoring in network WU Min
Tutor SHU Xin
Abstract：Considering that the image is one of the main carriers of information in our life. So it can be completed that more efficient to store and transport images, and further can promote the exchange of information if the image is compressed. In this graduation design, through learning and comparing the theoretical knowledge of several compression algorithms, I decided to use JAVA language to achieve Huffman coding, RLE encoding (Run Length Encoding) and DCT encoding (Discrete Cosine Transform Encoding). At the same time I compared the compression effect of the three algorithms, and on the basis of this, three algorithms are optimized according to the different characteristics of each algorithm. Finally, the optimized Huffman algorithm improves its temporal and spatial complexity and the improved RLE algorithm and DCT algorithm reduce the compression ratio and applicability on the original basis. In order to comprehensively understand the algorithm, we also have a briefly analyzing about the advantages and disadvantages of each algorithm.
Key words: digital image; Run Length Coding; Huffman Coding; Discrete Cosine Transform; JAVA
引言
随着采集设备更新的加速化，图像数据量呈几何增长，人们对图像质量、尺寸、读取速度的要求越来越高。
物理的传输带宽和存储介质都是有限的资源，在传递大量的图像信息时，如果可以在保证信息正确性的基础上实现图像的压缩，不仅能够节省物理存储资源，也可以增大图像在信道中的传输效率。尤其是在如今的互联网中，图像的重要性更加凸显，无论是购物还是社交聊天，图像都不可或缺，实现图像的高效压缩成为非常重要的课题。影响图像压缩效果的因素众多，压缩算法将成为主要突破口之一。
1 选题背景
1.1 图像压缩简介
图像数据中或多或少存在着冗余是图像可进行压缩主要原因。Shannon首先提出把数据看作是信息和冗余度[]的组合。冗余度是指一副图像的每个像素之间或多或少存在着一定的相关性，而通过编码的方法，可以减少或消除相关性，从而减少冗余数据完成压缩。
图像压缩[]实际是一个对像素进行编码和解码的过程，即将图像经过压缩算法后进行存储或传输，打开图像时再利用对应解压算法进行图像的解码，从而还原图像数据。图像压缩过程如图 1所示。
图 1 图像压缩过程
版权保护: 本文由 hbsrm.com编辑，转载请保留链接: www.hbsrm.com/jsj/wljs/445.html
