rle的管道图像无损压缩【字数：12338】
摘 要管道焊缝缺陷检测是保证长输管道施工质量的重要手段，管道图像的有效传输是管道全景检测机器人判别焊缝缺陷的重要前提，而管道图像的无损压缩是实现管道图像的有效传输的重要保证。管道图像的无损压缩大大减少了图像所占据的空间，在不损失图像数据质量的前提下加速了图像的传输。行程长度压缩算法（RLE）是一种非常简单的无损图像压缩算法，该算法特别适合冗余部分很多的图像，管道图像就是其中一种。对管道图像使用RLE算法进行无损压缩大量减少了图像传输中的问题。本文在RLE算法的基础上利用r,g,b三个颜色通道的像素值来进行无损压缩，尤其是在进行量化之后再进行无损压缩会提高压缩率。RLE算法不仅可以单独使用，还可以与其他转换算法进行结合（本次试验用的是BWT算法）这样不仅可以避免RLE的缺陷还可以提高压缩率以及压缩质量。
目录
1.引言 1
1.1 课题研究的背景及意义 1
1.2 课题研究的现状及发展趋势 3
1.3 课题研究的主要内容 4
2.开发环境及语言选择 5
2.1 开发环境 5
2.2 开发语言 5
3.图片无损压缩的影响 7
3.1 对人文的影响 7
3.2 对法律的影响 7
3.3 对环境的影响 7
4.前期图像无损压缩批处理研究 8
4.1 窗体触发 8
4.2 无损压缩处理 10
4.3 对象值转换 12
4.4 管道图像无损压缩实现 13
4.5 批处理实现的缺点 14
5.RLE算法理论研究基础 16
5.1 原始RLE压缩算法 16
5.2 RLE4压缩算法 18
5.3 RLE8压缩算法 20
6.基于RLE的管道图像无损压缩 23
6.1 BWT变换预处理 23
6.2 RLE与BWT结合方式 24
6.2.1 RLE0 24
6.2.2 RLE2 24
6.2.3 RLE2S 25
6.3 无损压缩算法的实现过程 25
6.3.1 生成颜色表 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
、检索表 25
6.3.2 进行RLE编码 26
6.3.3 获取图片矩阵 27
6.3.4 量化 27
6.3.5 写配置文件 28
6.3.6 解压检索表和配置文件 29
6.3.7 还原图像 30
6.4 图像压缩过程 30
6.5 基于RLE算法实现的优点 34
6.6 管道图像压缩实例 35
6.7 管道图像压缩率对比 37
7.总结 39
致谢 40
参考文献 41
1.引言
1.1 课题研究的背景及意义
数据压缩是一个古老而永久的新研究范围。也许数据压缩的第一个例子是速记（或简写），这是一种提高写作速度和简洁性的方法。直到最近，速记法被认为是秘书培训的重要组成部分，对记者也很有用，最早的已知速记系统指示来自古希腊，公元前4世纪中叶。一般来说大都使用数据压缩的方法来减少存储器或传输带宽等资源的浪费。由Clause Shannon于1949年创建的信息理论在数据压缩方面给出了非常优雅的问题，但它并没有给出任何答案，知道文件可以通过任何方法压缩多少，即它的熵是什么。当使用无损压缩方式可以使得压缩源的压缩率更加接近熵率。这已经表明，通过利用适当的编码方法，在数学上不可能比熵率更好。数据压缩领域作为一个开放的研究领域永远存在，实际上，如果给定一个特定的输入，如果压缩算法是特定的输入，那么它在计算上是不可判定的。研究人员正在研究压缩的算法和所需要的数据类型，最好的解决方案是对文件进行分类，并将数据类型与正确的算法相匹配。数据压缩域仍然是一个有趣的话题，这是因为文件/数据的数量持续呈指数级增长。现实中有许多快速增长的数字数据的例子。例如在医学照片方面，医院和临床环境正在迅速转向计算机化，这意味着数字化、处理、存储和传输医学图像。由于需要扫描的患者的增长，归档的医学图像的转换使图像数据大幅度增长。再比如在石油和天然气行业，该行业一直在开发所谓的“数字油田”，其中传感器监测勘探点和井口的活动连接到总部的信息系统并驱动运行和实时探索决策，这意味着每天产生更多数据。
无损压缩操纵图片内的每个数据位以最小化大小而不会在解码后丢失任何数据，这一特征非常重要，因为如果图片在解码后丢失了一个比特，那可能就意味着图片已被损坏。数据压缩也可以用于网络内处理技术，以节省能量，因为它减少了数据量，以减少传输的数据和/或减少传输时间。变换算法不压缩数据，而是重新排列或改变数据以优化下一个变换或压缩算法序列的输入，例如BWT算法。压缩方法大致可以分成物理和逻辑的，它们是物理的原因是因为只查看输入流中的位并忽略输入中内容的含义。这种方法按照比特流相互转换的思想，所耗费的资源更少，理解和解码输出流的唯一方法是了解它是如何编码的。它们同样也是合乎逻辑的，因为只查看源流中的各个内容并用短代码替换常见内容。逻辑压缩方法对某些类型的数据有用且有效（达到最佳压缩比）。压缩流的大小是由图像的复杂程度来决定的。图像压缩使图形文件的字节大小最小化，而不会将图像质量降低到不可接受的水平。文件大小的减小允许更多图像存储在给定数量的磁盘或存储空间中。它还减少了图像通过Internet发送或从网页下载所需的时间。计算机图形应用程序，尤其是生成数字照片和其他复杂彩色图像的应用程序，可以生成非常大的文件因此，存储空间的问题以及通过网络和因特网快速传输图像数据的要求导致了一系列图像压缩技术的发展，以减小文件的物理尺寸。大多数压缩技术独立于特定的文件格式。实际上，不同的压缩类型可以有不同的格式。图形压缩算法图形压缩算法分为两类：一类是通过删除一些图像信息以图像质量损失为代价实现其效果的有损压缩；一类是不仅减小了尺寸，同时保留了所有原始图像信息，不降低图像质量的无损压缩。
目录
1.引言 1
1.1 课题研究的背景及意义 1
1.2 课题研究的现状及发展趋势 3
1.3 课题研究的主要内容 4
2.开发环境及语言选择 5
2.1 开发环境 5
2.2 开发语言 5
3.图片无损压缩的影响 7
3.1 对人文的影响 7
3.2 对法律的影响 7
3.3 对环境的影响 7
4.前期图像无损压缩批处理研究 8
4.1 窗体触发 8
4.2 无损压缩处理 10
4.3 对象值转换 12
4.4 管道图像无损压缩实现 13
4.5 批处理实现的缺点 14
5.RLE算法理论研究基础 16
5.1 原始RLE压缩算法 16
5.2 RLE4压缩算法 18
5.3 RLE8压缩算法 20
6.基于RLE的管道图像无损压缩 23
6.1 BWT变换预处理 23
6.2 RLE与BWT结合方式 24
6.2.1 RLE0 24
6.2.2 RLE2 24
6.2.3 RLE2S 25
6.3 无损压缩算法的实现过程 25
6.3.1 生成颜色表 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
、检索表 25
6.3.2 进行RLE编码 26
6.3.3 获取图片矩阵 27
6.3.4 量化 27
6.3.5 写配置文件 28
6.3.6 解压检索表和配置文件 29
6.3.7 还原图像 30
6.4 图像压缩过程 30
6.5 基于RLE算法实现的优点 34
6.6 管道图像压缩实例 35
6.7 管道图像压缩率对比 37
7.总结 39
致谢 40
参考文献 41
1.引言
1.1 课题研究的背景及意义
数据压缩是一个古老而永久的新研究范围。也许数据压缩的第一个例子是速记（或简写），这是一种提高写作速度和简洁性的方法。直到最近，速记法被认为是秘书培训的重要组成部分，对记者也很有用，最早的已知速记系统指示来自古希腊，公元前4世纪中叶。一般来说大都使用数据压缩的方法来减少存储器或传输带宽等资源的浪费。由Clause Shannon于1949年创建的信息理论在数据压缩方面给出了非常优雅的问题，但它并没有给出任何答案，知道文件可以通过任何方法压缩多少，即它的熵是什么。当使用无损压缩方式可以使得压缩源的压缩率更加接近熵率。这已经表明，通过利用适当的编码方法，在数学上不可能比熵率更好。数据压缩领域作为一个开放的研究领域永远存在，实际上，如果给定一个特定的输入，如果压缩算法是特定的输入，那么它在计算上是不可判定的。研究人员正在研究压缩的算法和所需要的数据类型，最好的解决方案是对文件进行分类，并将数据类型与正确的算法相匹配。数据压缩域仍然是一个有趣的话题，这是因为文件/数据的数量持续呈指数级增长。现实中有许多快速增长的数字数据的例子。例如在医学照片方面，医院和临床环境正在迅速转向计算机化，这意味着数字化、处理、存储和传输医学图像。由于需要扫描的患者的增长，归档的医学图像的转换使图像数据大幅度增长。再比如在石油和天然气行业，该行业一直在开发所谓的“数字油田”，其中传感器监测勘探点和井口的活动连接到总部的信息系统并驱动运行和实时探索决策，这意味着每天产生更多数据。
无损压缩操纵图片内的每个数据位以最小化大小而不会在解码后丢失任何数据，这一特征非常重要，因为如果图片在解码后丢失了一个比特，那可能就意味着图片已被损坏。数据压缩也可以用于网络内处理技术，以节省能量，因为它减少了数据量，以减少传输的数据和/或减少传输时间。变换算法不压缩数据，而是重新排列或改变数据以优化下一个变换或压缩算法序列的输入，例如BWT算法。压缩方法大致可以分成物理和逻辑的，它们是物理的原因是因为只查看输入流中的位并忽略输入中内容的含义。这种方法按照比特流相互转换的思想，所耗费的资源更少，理解和解码输出流的唯一方法是了解它是如何编码的。它们同样也是合乎逻辑的，因为只查看源流中的各个内容并用短代码替换常见内容。逻辑压缩方法对某些类型的数据有用且有效（达到最佳压缩比）。压缩流的大小是由图像的复杂程度来决定的。图像压缩使图形文件的字节大小最小化，而不会将图像质量降低到不可接受的水平。文件大小的减小允许更多图像存储在给定数量的磁盘或存储空间中。它还减少了图像通过Internet发送或从网页下载所需的时间。计算机图形应用程序，尤其是生成数字照片和其他复杂彩色图像的应用程序，可以生成非常大的文件因此，存储空间的问题以及通过网络和因特网快速传输图像数据的要求导致了一系列图像压缩技术的发展，以减小文件的物理尺寸。大多数压缩技术独立于特定的文件格式。实际上，不同的压缩类型可以有不同的格式。图形压缩算法图形压缩算法分为两类：一类是通过删除一些图像信息以图像质量损失为代价实现其效果的有损压缩；一类是不仅减小了尺寸，同时保留了所有原始图像信息，不降低图像质量的无损压缩。
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