压缩算法deflate

gzip,zlib,以及图形格式png，使用的是同一个压缩算法deflate。我们通过对gzip源码的分析来对deflate压缩算法做一个详细的说明。我阅读的gzip版本为 gzip-1.2.4。我们对算法做三种程度的说明。第一种程度，对gzip所使用压缩算法基本原理的说明。第二种程度，对gzip压缩算法实现方法的说明。第三种程度，对gzip实现源码级的说明。

如果你有时间的话，我建议你先不要看下面的内容，自己尝试通过读gzip 源码，来了解它的压缩解压缩是如何实现的，这将会是一个非常有趣的智力游戏，千万不要错过。当一个又一个的谜被解开时，那感觉就像唐伯虎同志所说的，“慷慨然诺杯酒中”。（小唐的诗，除了另一个倒霉蛋曹雪芹外，好像不太被人提。）

1 gzip所使用压缩算法的基本原理

gzip 对于要压缩的文件，首先使用lz77算法进行压缩，对得到的结果再使用huffman编码的方法进行压缩。所以我们分别对lz77和huffman编码的原理进行说明。

1.1 ... 1.2 ...

2 gzip压缩算法实现方法

2.1 LZ77算法的gzip实现

首先，gzip 从要压缩的文件中读入64KB的内容到一个叫window的缓冲区中。为了简单起见，我们以32KB以下文件的压缩为例做说明。对于我们这里使用32KB 以下文件，gzip将整个文件读入到window缓冲区中。然后使用一个叫strstart的变量在window数组中，从0开始一直向后移动。 strstart在每一个位置上，都在它之前的区域中，寻找和当前strstart开始的串的头3个字节匹配的串，并试图从这些匹配串中找到最长的匹配串。

如果当前的strstart开始的串，可以找到最少为3个字节的匹配串的话，当前的strstart开始的匹配长度那么长的串，将会被一个<匹配长度,到匹配串开头的距离>对替换。

如果当前的strstart开始的串，找不到任何的最少为3个字节的匹配串的话，那么当前strstart的所在字节将不作改动。

为了区分是一个<匹配长度,到匹配串开头的距离>对，还是一个没有被改动的字节，还需要为每一个没有被改动的字节或者<匹配长度,到匹配串开头的距离>对，另外再占用一

位，来进行区分。这位如果为1，表示是一个<匹配长度,到匹配串开头的距

离>对，这位如果为0，表示是一个没有被改动的字节。

现在来说明一下，为什么最小匹配为3个字节。这是由于，gzip 中，<匹配长度,到匹配串开头的距离>对中，"匹配长度"的范围为3-258，也就是256种可能值，需要8bit来保存。"到匹配串开头的距离"的范围为0-32K，需要15bit 来保存。所以一个<匹配长度,到匹配串开头的距离>对需要23位，差一位3个字节。如果匹配串小于 3个字节的话，使用<匹配长度,到匹配串开头的距离>对进行替换，不但没有压缩，反而还会增大。所以保存<匹配长度,到匹配串开头的距离>对所需要的位数，决定了最小匹配长度至少要为3个字节。

下面我们就来介绍gzip如何实现寻找当前strstart开始的串的最长匹配串。

如果每次为当前串寻找匹配串时，都要和之前的每个串的至少3个字节进行比较的话，那么比较量将是非常非常大的。为了提高比较速度，gzip使用了哈

希表。这是gzip实现LZ77的关键。这个哈希表是一个叫head的数组（后面我们将看到为什么这个缓冲区叫head）。gzip对windows中的每个串，使用串的头三个字节，也就是strstart,strstart+1,strstart+2，用一个设计好的哈希

函数来进行计算，得到一个插入位置 ins_h。也就是用串的头三个字节来确定一个插入位置。然后把串的位置，也就是 strstart的值，保存在head数组的第ins_h项中。我们马上就可以看到为什么要这样做。head数组在没有插入任何值时，全部为0。

当某处的当前串的三个字节确定了一个ins_h，并把当时当前串的位置也就是当时的strstart保存在了head[ins_h]中。之后另一处，当另一处的当前串的头三个字节，再为那三个字节时，再使用那个哈希函数来计算，由于是同样的三个字节，同样的哈希函数，得到的ins_h必然和前面得到的ins_h是相同的。于是就会发现head[ins_h]不为0。这就说明了，有一个头三个字节和自己相同的串把自己的位置保存在了这里，现在 head[ins_h]中保存的值，也就是那个串的开始位置，我们就可以找到那个串，那个串至少前3个字节和当前串的前3个字节相同（稍后我们就可以看到这种说法不准确，这里是为了说明方便），我们可以找到那个串，做进一步比较，看到底能有多长的匹配。

我们现在来说明一下，相同的三个字节，通过哈希函数得到的ins_h必然是相同的。而不同的三个字节，通过哈希函数有没有可能得到同一个ins_h，我

没有对这个哈希函数做研究，并不清楚，不过一般的哈希函数都是这样的，所以极大可能这里的也会是这种情况，即不同的三个字节，通过哈希函数有可能得到同一个ins_h，不过这并不要紧，我们发现有可能是匹配串之后，还会进行串

的比较。

一个文件中，可能有很多个串的头三个字节都是相同的，也就是说他们计算得到的ins_h都是相同的，如何能保证找到他们中的每一个串呢？gzip使用一个链把他们链在一起。gzip每次把当前串的位置插入head的当前串头三个字节算出的ins_h处时，都会首先把原来的head[ins_h]的值，保存到一个叫prev 的数组中，保存的位置就在现在的strstart处。这样当以后某处的当前串计算

出ins_h，发现head[ins_h]不空时，就可以到prev[ head[ins_h] ]中找到更前一个的头三个字节相同的串的位置。对此我们举例说明。

例，串

0abcdabceabcfabcg

^^^^^^^^^^^^^^^^^

01234567890123456

整个串被压缩程序处理之后。

由abc算出ins_h。

这时的head[ins_h]中为 13,即"abcg"的开始位置。

这时prev[13]中为 9，即"abcfabcg"的开始位置。

这时prev[9]中为 5，即"abceabcfabcg"的开始位置。

这时prev[5]中为 1，即"abcdabceabcfabcg"的开始位置。

这时prev[1]中为 0。

我们看到所有头三个字母为abc的串，被链在了一起，从head可以一直找下去，直到找到0。

现在我们也就知道了，三个字节通过哈希函数计算得到同一ins_h的所有的串被链在了一起，head[ins_h]为链头，prev数组中放着的更早的串。这也就是head和prev名称的由

来。

gzip寻找匹配串的另外一个值得注意的实现是，延迟匹配。会进行两次尝试。比如当前串为str,那么str发生匹配以后，并不发生压缩，还会对str+1串进行匹配，然后看哪种

匹配效果好。

例子 ...

从这个例子中我们就看到了做另外一次尝试的原因。如果碰到的一个匹配就使用了的话，可能错过更长匹配的机会。现在做两次会有所改善。

...

2.2 问题讨论

我在这里对gzip压缩算法做出了一些说明，是希望可以和对gzip或者压缩解压缩感兴趣的朋友进行交流。

我对gzip的了解要比这里说的更多一些，也有更多的例子。如果哪位朋友愿意对下面的问题进行研究，以及其他压缩解压缩的问题进行研究，来这里https://www.360docs.net/doc/a913578771.html,/forum/ 和我交流的话，我也愿意就我知道的内容进行更多的说明。

下面是几个问题

这种匹配算法，即用3个字节(最小匹配)来计算一个整数，是否比用串比较来得高效，高效到什么程度。

哈希函数的讨论。不同的三个字节，是否可能得到同一个ins_h。ins_h和计算它的三个字节的关系。

几次延迟尝试比较好？

用延迟，两次尝试是否对压缩率的改善是非常有限的？

影响lz77压缩率的因素。

压缩的极限。

2.3 ...

3 gzip源码分析

main() 中调用函数 treat_file() 。

treat_file() 中打开文件，调用函数 zip()。注意这里的 work 的用法，这是一个函数指针。

zip() 中输出gzip文件格式的头，调用 bi_init，ct_init，lm_init，其中在lm_init中将 head 初始化清0。初始化strstart为0。从文件中读入64KB的内容到window缓冲区中。

由于计算strstart=0时的ins_h，需要0,1,2这三个字节和哈希函数发生关系，所以在lm_init中，预读0,1两个字节，并和哈希函数发生关系。

然后lm_init调用 deflate()。

deflate() gzip的LZ77的实现主要deflate()中。

...

矢量数据主要压缩方法及比较

矢量数据主要压缩方法及比较张旭测绘工程 211305020021 摘要：矢量数据主要是指城市大比例尺地形图。此系统中图层主要分为底图层、道路层、单位层，合理的分层便于进行叠加分析、图形的阐述矢量数据压缩的概念，详细的对常见的矢量空间数据压缩方法了介绍与评价，并对一些改进方法做了介绍，希望通过本文的总结，大家能够更好地了解矢量数据及其压缩方法。关键词：矢量数据，压缩方法引言：矢量数据结构中，传统的方法是几何图形及其关系用文件方式组织，而属性数据通常采用关系型表文件记录，两者通过实体标识符连接。由于这一特点使得在某些方面有便利和独到之处，例如在计算长度、面积、形状和图形编辑、几何变换操作中，有很高的效率和精度。

矢量空间数据压缩 GIS中的矢量数据可分为点状图形要素、线状图形要素、面状图形要素。但从压缩的角度来看，矢量数据的压缩主要是线状图形要素的压缩,因为点状图形要素可看成是特殊的线状图形要素，面状图形要素的基础也是线状图形要素，需要由一条或多条线状图形要素围成。因此，线状图形要素的压缩就成为矢量数据压缩中最重要的问题。矢量数据压缩是从组成曲线的点集合A中抽取一个子集B，用这个子集B在一定的精度范围内尽可能地反映原数据集合A，而这个子集B 的点数应尽可能少。矢量数据压缩与化简的核心是在不扰乱拓扑关系的前提下对原始采样数据进行合理的删减。对矢量数据进行压缩除了能节约存贮空间，加快网络传输速度之外，其本质的原因在于原始的数据存在一定的冗余。这种数据冗余一方面是数据采样过程中不可避免产生的；另一方面是由于具体应用变化而产生，比如大比例尺的矢量数据用于小比例尺的应用时，就会存在不必要的数据冗余。因此应该根据具体应用来选择合适的矢量数据压缩与化简算法。 2、矢量数据压缩率与压缩误差压缩率和压缩误差是评价一个矢量数据压缩算法的基本要素。分别以N和n表示矢量数据压缩前后的结点数。矢量数据压缩率为压缩后点的数量与压缩前点的数量之比,即η= (N-n) / N * 100%。目前，描述压缩误差的方法主要有三种，分别是最大位移距离、位移距离之和以及偏差面积。假设压缩前的曲线为Fs,…,Ft，压缩后的线

数据压缩,算法的综述

数据压缩算法的综述 S1******* 许申益摘要：数据压缩技术在数据通讯和数据存储应用中都有十分显著的益处。随着数据传输技术和计算机网络通讯技术的普及应用，以及在计算机应用中，应用软件的规模和处理的数据量的急剧增加，尤其是多媒体技术在计算机通讯领域中的出现，使数据压缩技术的研究越来越引起人们的注意。本文综述了在数据压缩算法上一些已经取得的成果，其中包括算术编码、字典式压缩方法以及Huffman码及其改进。关键字：数据压缩；数据存储；计算机通讯；多媒体技术 1.引言数据压缩技术在数据通讯和数据存储应用中都有十分显著的益处。在数据的存储和表示中常常存在一定的冗余度，一些研究者提出了不同的理论模型和编码技术降低了数据的冗余度。Huffman 提出了一种基于统计模型的压缩方法，Ziv Jacob 提出了一种基于字典模型的压缩方法。随着数据传输技术和计算机网络通讯技术的普及应用，以及在计算机应用中，应用软件的规模和处理的数据量的急剧增加，尤其是多媒体技术在计算机和通讯两个领域中的出现，使数据压缩技术的研究越来越引起人们的注意。本文综述了在数据压缩算法上的一些已经取得的成果。本文主要介绍了香农范诺编码以及哈弗曼算法的基本思想，运用其算法的基本思想设计了一个文件压缩器，用Java 语言内置的优先队列、对象序列化等功能实现了文件压缩器的压缩和解压功能。 2数据压缩算法的分类一般可以将数据压缩算法划分为静态的和动态的两类。动态方法又是又叫做适应性（adaptive）方法，相应的，静态方法又叫做非适应性方法（non-adaptive）。静态方法是压缩数据之前，对要压缩的数据经过预扫描，确定出信源数据的

图像压缩算法论文

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无损压缩算法的比较和分析

Adaptive-Huffman-Coding 自适应霍夫曼编码压缩比：1.79 分析：霍夫曼算法需要有关信息源的先验统计知识，而这样的信息通常很难获得，即使能够获得这些统计数字，符号表的传输仍然是一笔相当大的开销。自适应压缩算法能够解决上述问题，统计数字是随着数据流的到达而动态地收集和更新的。概率再不是基于先验知识而是基于到目前为止实际收到的数据。随着接收到的符号的概率分布的改变，符号将会被赋予新的码字，这在统计数字快速变化的多媒体数据中尤为适用。 Lempel-Ziv-Welch 基于字典的编码压缩比：1.86 分析： LZW算法利用了一种自适应的，基于字典的压缩技术。和变长编码方式不同，LZW使用定长的码字（本次实验使用12位定长码字）来表示通常会在一起出现的符号/字符的变长的字符串。 LZW编码器和解码器会在接受数据是动态的创建字典，编码器和解码器也会产生相同的字典。编码器的动作有时会先于解码器发生。因为这是一个顺序过程，所以从某种意义上说，这是可以预见的。

算术编码（arithmetic coding）压缩比：2 分析：算术编码是一种更现代化的编码方法，在实际中不赫夫曼编码更有效。算术编码把整个信息看作一个单元，在实际中，输入数据通常被分割成块以免错误传播。算术编码将整个要编码的数据映射到一个位于[0,1)的实数区间中。并且输出一个小于1同时大于0的小数来表示全部数据。利用这种方法算术编码可以让压缩率无限的接近数据的熵值，从而获得理论上的最高压缩率。比较分析：一般来说，算术编码的性能优于赫夫曼编码，因为前者将整个消息看作一个单元，而后者受到了必须为每一个符号分配整数位的限制。但是，算术编码要求进行无限精度的实数运算，这在仅能进行有限精度运算的计算机系统是无法进行的。随着研究的深入，有学者提出了一种基于整数运算的算术编码实现算法。在编码和解码的过程还需要不时的调整区间大小，以免精度不足，加大了实现的难度。在3种无损压缩算法中，LZW算法相对来说，实现最为简单，但其压缩效果要在数据源足够大的时候，才能显现出来。

JPEG图像压缩算法及其实现

多媒体技术及应用 JPEG图像压缩算法及其实现罗群书 0411102班 2011211684

一、JEPG压缩算法（标准） (一)JPEG压缩标准 JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一个由ISO/IEC JTC1/SC2/WG8和CCITT VIII/NIC于1986年底联合组成的一个专家组，负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准。迄今为止，该组织已经指定了3个静止图像编码标准，分别为JPEG、JPEG-LS和JPEG2000。这个专家组于1991年前后指定完毕第一个静止图像压缩标准JPEG标准，并且成为国际上通用的标准。JPEG标准是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准，既可用于灰度图像又可用于彩色图像。 JPEG专家组开发了两种基本的静止图像压缩算法，一种是采用以离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT)为基础的有损压缩算法，另一种是采用以预测技术为基础的无损压缩算法。使用无损压缩算法时，其压缩比比较低，但可保证图像不失真。使用有损压缩算法时，其算法实现较为复杂，但其压缩比大，按25：1压缩后还原得到的图像与原始图像相比较，非图像专家难于找出它们之间的区别，因此得到了广泛的应用。 JPEG有4种工作模式，分别为顺序编码，渐近编码，无失真编码和分层编码，他们有各自的应用场合，其中基于顺序编码工作模式的JPEG压缩系统也称为基本系统，该系统采用单遍扫描完成一个图像分量的编码，扫描次序从左到右、从上到下，基本系统要求图像像素的各个色彩分量都是8bit，并可通过量化线性地改变DCT系统的量化结果来调整图像质量和压缩比。下面介绍图像压缩采用基于DCT的顺序模式有损压缩算法，该算法下的JPEG压缩为基本系统。 (二)JPEG压缩基本系统编码器 JPEG压缩是有损压缩，它利用了人的视觉系统的特性，将量化和无损压缩编码相结合来去掉视觉的冗余信息和数据本身的冗余信息。基于基本系统的JPEG压缩编码器框图如图1所示，该编码器是对单个图像分量的处理，对于多个分量的图像，则首先应将图像多分量按照一定顺序和比例组成若干个最小压缩单元（MCU），然后同样按该编码器对每个MCU各个分量进行独立编码处理，最终图像压缩数据将由多个MCU压缩数据组成。图1 JPEG压缩编码器结构框图

几种视频压缩算法对比

视频压缩算法对比视频2008-05-23 10:10:09 阅读557 评论0 字号：大中小订阅视频压缩标准及比较原始的数字视频信号的数据量是相当惊人的，例如，NTSC 图像以大约640X480的分辨率，24bist/象素，每秒30帧的质量传输时，则视频数据有640X480x24X30=221Mb/S或28MB/s秒，显然这样庞大的数据流对大多数传输线路来说是无法承受的，而且也是无法存储的。为此人们开始专门研究将这些视频、音频数据流进行压缩。很多压缩编码标准相继推出，主要有JPEG月吐一JPEG‘，幻，_H.261旧.263和MPEG等标准。其中JPEG标准主要是用在静止图像的压缩。M一PJEG是将PJEG改进后用到运动图像上，在压缩比不高时，有较好的复现图像质量，但占用存储空间大;在压缩比高的情况下，复现图像质量差。.H261爪.263标准是专门为用于图像质量要求不高的视频会议和可视电话设计。MpEG(MovnigPictureExPertGorPu即活动图像专家组)。它是由150(国际标准化组织)和正(c国际电工委员会)于1988年联合成立的。专门致力于运动图像及伴音编码标准化工作。它们推出了MPEG编码标准【1卜，1l。到现在为止，专家组己制定了MPEG一1，MPEG一2和MPEG一4三种标准，由于其标准化、较大的压缩比及较高的画面质量，成为视频压缩系统首选算法。 MPEGI是一种压缩比高但图像质量稍差的技术;而MPEGZ技术主要专注于图像质量，压缩比小，因此需要的存储空间就大;MPEG4技术是时下比较流行的技术，使用这种技术可以节省空间、提高图像质量、节省网络传输带宽等优点。来自：https://www.360docs.net/doc/a913578771.html,/blog/static/80720305200842310109120/

五种大数据压缩算法

?哈弗曼编码 A method for the construction of minimum-re-dundancy codes, 耿国华1数据结构1北京:高等教育出版社,2005:182—190 严蔚敏,吴伟民.数据结构(C语言版)[M].北京:清华大学出版社,1997. 冯桂,林其伟,陈东华.信息论与编码技术[M].北京:清华大学出版社,2007. 刘大有,唐海鹰,孙舒杨,等.数据结构[M].北京:高等教育出版社,2001 ?压缩实现速度要求为了让它(huffman.cpp)快速运行，同时不使用任何动态库，比如STL或者MFC。它压缩1M数据少于100ms（P3处理器，主频1G）。压缩过程压缩代码非常简单，首先用ASCII值初始化511个哈夫曼节点： CHuffmanNode nodes[511]; for(int nCount = 0; nCount < 256; nCount++) nodes[nCount].byAscii = nCount; 其次，计算在输入缓冲区数据中，每个ASCII码出现的频率： for(nCount = 0; nCount < nSrcLen; nCount++) nodes[pSrc[nCount]].nFrequency++; 然后，根据频率进行排序： qsort(nodes, 256, sizeof(CHuffmanNode), frequencyCompare); 哈夫曼树，获取每个ASCII码对应的位序列： int nNodeCount = GetHuffmanTree(nodes); 构造哈夫曼树构造哈夫曼树非常简单，将所有的节点放到一个队列中，用一个节点替换两个频率最低的节点，新节点的频率就是这两个节点的频率之和。这样，新节点就是两个被替换节点的父

浅谈无损压缩算法

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/a913578771.html, 浅谈无损压缩算法作者：孔凡龙,程思远,关迅来源：《电脑知识与技术》2011年第22期摘要：该文介绍了经典的Huffman编码和目前压缩比最高的PAQ系列压缩算法，包括Huffman编码的原型，改进后的自适应Huffman编码及他们各自的实现方法和优缺点，PAQ系列压缩算法是如何进行上下文建模，预测和编码的。关键词：无损压缩；Huffman；PAQ 中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)22-5466-02 在信息高速发展的今天，人们进行交流沟通的数据量相当的庞大，如何更好，更快的传输和存储数据已成为一个重大的问题，单纯地提高存储容量，并不能从根本解决问题，而数据的压缩是解决这一问题的重要方法。从无损音乐格式ape到文档的存储，数据的无损压缩已广泛应用于各个领域。 1 无损压缩概述数据压缩是按照特定的编码机制用比未经编码少的数据位（或者其它信息相关的单位）表示信息的过程。无损压缩是利用数据的统计冗余进行压缩，可完全回复原始数据而不引起任何失真，但压缩率是受到数据统计冗余度的理论限制，一般为20%到50%。这类方法广泛用于文本数据，程序和特殊应用场合的图像数据的压缩。 2 无损压缩算法Huffman和PAQ 2.1 基于Huffman编码的压缩 2.1.1 静态Huffman和动态Huffman编码 Huffman编码使用变长编码表对源符号进行编码，其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的，出现次数多的符号使用较短的编码，出现次数少的则使用较长的编码，这便使编码之后的符号串的平均长度降低，从而达到无损压缩数据的目的。Huffman编码是通过构建最优二叉树即带权路径长度最小的二叉树，来实现对数据的编码。Huffman编码的过程：（1）对数据中的源符号的种类和数量进行统计，共有n个源符号，其出现的频率分别为w1,w2...wn；

JPEG2000图像压缩算法标准剖析

JPEG2000图像压缩算法标准摘要：JPEG2000是为适应不断发展的图像压缩应用而出现的新的静止图像压缩标准。本文介绍了JPEG2000图像编码系统的实现过程, 对其中采用的基本算法和关键技术进行了描述，介绍了这一新标准的特点及应用场合，并对其性能进行了分析。关键词：JPEG2000；图像压缩；基本原理；感兴趣区域引言随着多媒体技术的不断运用，图像压缩要求更高的性能和新的特征。为了满足静止图像在特殊领域编码的需求，JPEG2000作为一个新的标准处于不断的发展中。它不仅希望提供优于现行标准的失真率和个人图像压缩性能，而且还可以提供一些现行标准不能有效地实现甚至在很多情况下完全无法实现的功能和特性。这种新的标准更加注重图像的可伸缩表述。所以就可以在任意给定的分辨率级别上来提供一个低质量的图像恢复，或者在要求的分辨率和信噪比的情况下提取图像的部分区域。 1.JPEG2000的基本介绍及优势相信大家对JPEG这种图像格式都非常熟悉，在我们日常所接触的图像中，绝大多数都是JPEG格式的。JPEG的全称为Joint Photographic Experts Group，它是一个在国际标准组织(ISO)下从事静态图像压缩标准制定的委员会，它制定出了第一套国际静态图像压缩标准：ISO 10918－1，俗称JPEG。由于相对于BMP等格式而言，品质相差无己的JPEG格式能让图像文件“苗条”很多，无论是传送还是保存都非常方便，因此JPEG格式在推出后大受欢迎。随着网络的发展，JPEG的应用更加广泛，目前网站上80％的图像都采用JPEG格式。但是，随着多媒体应用领域的快速增长，传统JPEG压缩技术已无法满足人们对数字化多媒体图像资料的要求：网上JPEG图像只能一行一行地下载，直到全部下载完毕，才可以看到整个图像，如果只对图像的局部感兴趣也只能将整个图片载下来再处理；JPEG格式的图像文件体积仍然嫌大；JPEG格式属于有损压缩，当被压缩的图像上有大片近似颜色时，会出现马赛克现象；同样由于有损压缩的原因，许多对图像质量要求较高的应用JPEG无法胜任。 JPEG2000是为21世纪准备的压缩标准，它采用改进的压缩技术来提供更高的解像度，其伸缩能力可以为一个文件提供从无损到有损的多种画质和解像选择。JPEG2000被认为是互联网和无线接入应用的理想影像编码解决方案。 “高压缩、低比特速率”是JPEG2000的目标。在压缩率相同的情况下，JPEG2000的信噪比将比JPEG提高30%左右。JPEG2000拥有5种层次的编码形式：彩色静态画面采用的JPEG 编码、2值图像采用的JBIG、低压缩率图像采用JPEGLS等，成为应对各种图像的通用编码方式。在编码算法上，JPEG2000采用离散小波变换（DWT）和bit plain算术编码（MQ coder）。此外，JPEG2000还能根据用户的线路速度以及利用方式(是在个人电脑上观看还是在PDA上观看)，以不同的分辨率及压缩率发送图像。 JPEG2000的制定始于1997年3月，但因为无法很快确定算法，因此耽误了不少时间，直到2000年 3 月，规定基本编码系统的最终协议草案才出台。目前JPEG2000已由ISO和

图像无损压缩算法综述

图像无损压缩算法综述【摘要】本文介绍了常见的图像无损压缩方法：静态及动态霍夫曼(Huffman)编码算法、算术编码算法、LZW ( lanpel-ziv-velch)编码及其改进算法、行程编码（又称游程编码，RLE）及改进自适应游程编码算法、费诺-香农编码算法和一种改进的编码方法。简要分析了各种算法的优缺点。【关键词】霍夫曼算术编码 LZW 行程编码费诺-香农编码 1 前言随着技术的不断发展，多媒体技术和通讯技术等对信息数据的存储和传输也提出了更高的要求，给现有的有限带宽带来更严峻的考验，尤其是具有庞大数据量的数字图像通信。存储和传输的高难度极大地制约了图像通信的发展，因此对图像信息压缩技术的研究受到了越来越多的关注。压缩数据量是图像压缩的首要目的，但保证压缩后图像的质量也是非常重要的，无损压缩是指能精确恢复原始图像数据的压缩方法，其在编码压缩过程中没有图像信号的损失。本文介绍了常见的无损压缩方法：静态及动态霍夫曼(Huffman)编码算法、算术编码算法、LZW ( lanpel-ziv-velch)编码及其改进算法、行程编码（又称游程编码，RLE）及改进自适应游程编码算法、费诺-香农编码算法和一种改进的编码方法。 2 常见图像无损压缩算法 2.1 霍夫曼算法 Huffman算法是一种用于数据压缩的算法，由D.A.Huffman最先提出。它完全依据字符出现概率来构造平均长度最短的编码，有时称之为最佳编码，一般叫做Huffman编码。频繁使用的数据用较短的代码代替，较少使用的数据用较长的代码代替，每个数据的代码各不相同。这些代码都是二进制码，且码的长度是可变的。 2.1.1 静态霍夫曼编码步骤：

图像压缩算法

《算法设计与分析》课程报告姓名：文亮学号：201322220254 学院：信息与软件工程学院老师：屈老师；王老师

算法实现与应用——《算法设计与分析》课程报告一．基本要求 1. 题目: 图像压缩 2. 问题描述掌握基于DCT 变换的图像压缩的基本原理及其实现步骤；对同一幅原始图像进行压缩，进一步掌握DCT 和图像压缩。 3. 算法基本思想图像数据压缩的目的是在满足一定图像质量的条件下，用尽可能少的比特数来表示原始图像，以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量，在信息论中称为信源编码。图像压缩是通过删除图像数据中冗余的或者不必要的部分来减小图像数据量的技术，压缩过程就是编码过程，解压缩过程就是解码过程。压缩技术分为无损压缩和有损压缩两大类，前者在解码时可以精确地恢复原图像，没有任何损失；后者在解码时只能近似原图像，不能无失真地恢复原图像。假设有一个无记忆的信源,它产生的消息为{}N ≤≤i a i 1,其出现的概率是已知的,记为()i a p 。则其信息量定义为: ()()i i a p a log -=I 由此可见一个消息出现的可能性越小，其信息量就越多，其出现对信息的贡献量越大，反之亦然。信源的平均信息量称为“熵”（entropy ），可以表示为： ()()[]()()∑∑==-=?=H N i i i N i i i a p a p a p I a p 1 1 log 对上式取以2为底的对数时，单位为比特（bits ）： ()()∑=-=H N i i i a p a p 1log 根据香农（Shannon ）无噪声编码定理，对于熵为H 的信号源，对其进行无

基于DCT和DWT的遥感图像压缩算法比较_严俊雄

第8卷第19期 2008年10月1671-1819(2008)18-5439-07 科学技术与工程 Sc ience T echno l ogy and Eng i nee ri ng V ol 18 N o 119 O ct . 2008Z 2008 Sci 1T ech 1Engng 1 基于DCT 和D W T 的遥感图像压缩算法比较严俊雄 1,2 王文1 李子扬 2,3 李安1 陈勃 1 (中国科学院对地观测与数字地球科学中心,北京100086;中国科学院研究生院2,北京100080;中国科学院光电研究院3,北京100080) 摘要由于遥感图像具有数据量大、分辨率高、覆盖范围广、纹理复杂、细节多、灰度变化大、目标小、空间相关性较差等特点,很难对其进行高比例压缩。因此遥感图像的及时显示、共享与数据传输问题,一直是遥感数据存储、处理与分析过程中存在的技术瓶颈。另一方面,在目前网络带宽有限的情况下,这也为G IS(地理信息系统)信息的实时动态应用造成了困难。因此,图像压缩在遥感数据存储、传输与共享等应用上有很重要的作用。探讨应用在遥感领域的DCT (JPEG )和D W T (JPEG 2000,EC W,M R SI D )算法,然后采用基于这些算法的技术工具比较压缩重建后图像的质量。最后,针对不同的遥感应用提出了一些建议。关键词 DCT D W T 遥感图像图像压缩中图法分类号 TP75111; 文献标志码 A 2008年6月19日收到中国科学院知识创新工程青年人才领域前沿项目资助第一作者简介:严俊雄(1983)),男,中国科学院对地观测与数学地球科学中心研究生,研究方向:遥感卫星数据处理,E-m ai:l j xy -an@rs gs 1ac 1cn 。所有图像压缩技术都是通过降低数据冗余度来达到压缩的目的。图像压缩分为无损压缩和有损压缩。无损压缩是指数据经过压缩后信息不受损失,还能完全恢复到压缩前的原样。有损压缩允许压缩过程中损失一定的信息,虽然不能完全恢复图像,但是所损失的部分应对原始图像的影响较小,但却提高了压缩比。根据编码理论,图像压缩又可分为概率统计编码、预测编码,变换编码等。常用的霍夫曼编码、算术编码、游程编码和LZ W 编码就都属于概率统计编码。由于这些编码都是基于图像的统计特性,因此压缩高冗余图像可以获得高压缩比,低冗余图像则对应低压缩比。预测编码则首先预测目标值,然后根据预测值与实际值的差进行量化和编码,最后在接收端解码,根据预测值和解码值重建图像。DPC M (D ifferentia l Pu lse Code M odu lation),作为最重要的预测编码方法,易于硬件实现,在许多领域得到了广泛的应用。它的最大的弱点是降低了抗误码能力,容易造成误码扩散现象。随着近年来数学方法与工具的发展,变换编码获得了长足的发展,成为了最有效的压缩方法之一。变换编码的基本思想是从频域(变换域)的角度减小数据相关性,通过正交变换将数据从相关性很强的空间域变换到相关性较弱的变换域,并通过保留方差较大的变换系数,舍弃方差较小的变换系数来实现压缩。常用的变换有K I 变换、DCT 变换、DST 变换、DFT 变换及D WT 变换等。作为最成熟的技术,DCT (D iscrete Cosi n e Transfo r m ,离散余弦变换)在很多领域得到了广泛应用。而D W T (D is -creteW ave letT ransfor m ,离散小波变换)因为其显著的特点也引起了越来越多的注意,许多学者进行了深入的研究。一系列基于DCT 和D W T 的压缩算法和工具涌现出来。本文主要讨论并比较基于DCT 和DWT 的压缩算法。另外,基于自相似性和尺度变化无限性的分形图像压缩方法能获得相当高的压缩比和很好的压缩效果,具有很大的潜力。但这项技术还不够成熟,在图像压缩领域还不占主导地位。 1 遥感图像压缩的分类遥感图像压缩可分为星上无损压缩、星上有损

多媒体数据处理中几种无损压缩算法的比较概要

119 摘要:为了使大容量的多媒体数据在网络上有效的传输,必须对多媒体数据进行压缩。对多媒体数据压缩中的几种无损压缩方法进行了比较,并对每种方法用一个例子说明。关键词:数据压缩;霍夫曼树;LZW;二叉树引言随着网络发展的速度越来越快,视频, 音频的广泛应用使得大数据量的传输显得尤为重要,如何更快、更多、更好地传输与存储数据成为数据信息处理的首要问题。在压缩算法中分为无损压缩和有损压缩。相对于有损压缩来说,无损压缩的占用空间大,压缩比不高,但是它100%的保存了原始信息,没有任何信号丢失并且音质高,

不受信号源的影响,这点是有损压缩不可比拟的。而且随着时间的推移,限制无损格式的种种因素将逐渐被消除,比如说硬盘容量的急剧增长以及低廉的价格使得无损压缩格式的前景无比光明。 1、无损压缩的原理以及几种常见算法本质上压缩数据是因为数据自身具有冗余性。数据压缩是利用各种算法将数据冗余压缩到最小,并尽可能地减少失真,从而提高传输效率和节约存储空间。常见的无损压缩算法有,游长编码;香浓-凡诺算法;霍夫曼算法;LZW算法;下面详细介绍这些算法或编码步骤,并比较其优缺点。 2、游长编码也叫行程编码,它是数据压缩中最简单的一种方法。它的思想是:将图像一行中颜色值相同的相邻象素用一个计数值和该颜色值来代替。例如:aabbbccccdddddeeeeee对

其进行游长编码可得2a3b4c5d6e,可见其效率很高。但它有两个致命缺点。一:如果图象中每两个相邻点的颜色都不同,用这种算法不但不能压缩,反而数据量会增加,例如对abcdeabcde进行编码得 1a2b3c4d5e1a2b3c4d5e,可见数据量反而增加了1倍。二:容错性差。还是以aabbbccccddddde eeeee为例,如果在第二位a出错,例如丢失了a,那么编码后结果为1a3b4c5d6e,虽然只有一位发生了错误,但是在恢复数据时,将和原始数据完全不同。所以说游长编码在要压缩信息源中的符号形成连续出现片段时才有效,并且它不是一种自适应的编码方式。 3、香浓-凡诺算法香浓-凡诺算法由贝尔实验室的Shannon 和MIT的Robert Fano开发的。它的编码步骤如下:一:根据符号出现的频率对符号进行排序二:递归的把符号分成两部分,每一部分中的符号具有相似的频率,直到所有的部分只有一个符号为止。这样,就得到一颗二叉树,我们把树中的左支赋为0,把树中的右支赋为1。那么从根节点到节点的路径即为它的编码。例如:对字符串abcccd编码。进行排序后为cabd。递归过程图1-图3。应当指出香浓-凡诺算法的编码结果并不是唯一的,例如在图1的时候可以交换左右子树的位置,在图3的时候也可以交换b,d的位置。香

数据快速压缩算法的C语言实现

价值工程置，是一项十分有意义的工作。另外恶意代码的检测和分析是一个长期的过程，应对其新的特征和发展趋势作进一步研究，建立完善的分析库。参考文献： [1]CNCERT/CC.https://www.360docs.net/doc/a913578771.html,/publish/main/46/index.html. [2]LO R,LEVITTK,OL SSONN R.MFC:a malicious code filter [J].Computer and Security,1995,14(6):541-566. [3]KA SP ER SKY L.The evolution of technologies used to detect malicious code [M].Moscow:Kaspersky Lap,2007. [4]LC Briand,J Feng,Y Labiche.Experimenting with Genetic Algorithms and Coupling Measures to devise optimal integration test orders.Software Engineering with Computational Intelligence,Kluwer,2003. [5]Steven A.Hofmeyr,Stephanie Forrest,Anil Somayaji.Intrusion Detection using Sequences of System calls.Journal of Computer Security Vol,Jun.1998. [6]李华,刘智,覃征,张小松.基于行为分析和特征码的恶意代码检测技术[J].计算机应用研究，2011，28（3）：1127-1129. [7]刘威，刘鑫，杜振华.2010年我国恶意代码新特点的研究.第26次全国计算机安全学术交流会论文集，2011，（09）. [8]IDIKA N,MATHUR A P.A Survey of Malware Detection Techniques [R].Tehnical Report,Department of Computer Science,Purdue University,2007. 0引言现有的压缩算法有很多种，但是都存在一定的局限性，比如：LZw [1]。主要是针对数据量较大的图像之类的进行压缩，不适合对简单报文的压缩。比如说，传输中有长度限制的数据，而实际传输的数据大于限制传输的数据长度，总体数据长度在100字节左右，此时使用一些流行算法反而达不到压缩的目的，甚至增大数据的长度。本文假设该批数据为纯数字数据，实现压缩并解压缩算法。 1数据压缩概念数据压缩是指在不丢失信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率的一种技术方法。或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间。常用的压缩方式[2,3]有统计编码、预测编码、变换编码和混合编码等。统计编码包含哈夫曼编码、算术编码、游程编码、字典编码等。 2常见几种压缩算法的比较2.1霍夫曼编码压缩[4]：也是一种常用的压缩方法。其基本原理是频繁使用的数据用较短的代码代替，很少使用的数据用较长的代码代替，每个数据的代码各不相同。这些代码都是二进制码，且码的长度是可变的。 2.2LZW 压缩方法[5,6]：LZW 压缩技术比其它大多数压缩技术都复杂，压缩效率也较高。其基本原理是把每一个第一次出现的字符串用一个数值来编码，在还原程序中再将这个数值还成原来的字符串，如用数值0x100代替字符串ccddeee"这样每当出现该字符串时，都用0x100代替，起到了压缩的作用。 3简单报文数据压缩算法及实现 3.1算法的基本思想数字0-9在内存中占用的位最大为4bit ，而一个字节有8个bit ，显然一个字节至少可以保存两个数字，而一个字符型的数字在内存中是占用一个字节的，那么就可以实现2:1的压缩，压缩算法有几种，比如，一个自己的高四位保存一个数字，低四位保存另外一个数字，或者，一组数字字符可以转换为一个n 字节的数值。N 为C 语言某种数值类型的所占的字节长度，本文讨论后一种算法的实现。 3.2算法步骤 ①确定一种C 语言的数值类型。 —————————————————————— —作者简介：安建梅（1981-），女，山西忻州人，助理实验室，研究方向为软件开发与软交换技术；季松华（1978-），男，江苏南通人，高级软件工程师，研究方向为软件开发。数据快速压缩算法的研究以及C 语言实现 The Study of Data Compression and Encryption Algorithm and Realization with C Language 安建梅①AN Jian-mei ；季松华②JI Song-hua （①重庆文理学院软件工程学院，永川402160；②中信网络科技股份有限公司，重庆400000）（①The Software Engineering Institute of Chongqing University of Arts and Sciences ，Chongqing 402160，China ； ②CITIC Application Service Provider Co.，Ltd.，Chongqing 400000，China ）摘要：压缩算法有很多种，但是对需要压缩到一定长度的简单的报文进行处理时，现有的算法不仅达不到目的，并且变得复杂，本文针对目前一些企业的需要，实现了对简单报文的压缩加密，此算法不仅可以快速对几十上百位的数据进行压缩，而且通过不断的优化，解决了由于各种情况引发的解密错误，在解密的过程中不会出现任何差错。 Abstract:Although,there are many kinds of compression algorithm,the need for encryption and compression of a length of a simple message processing,the existing algorithm is not only counterproductive,but also complicated.To some enterprises need,this paper realizes the simple message of compression and encryption.This algorithm can not only fast for tens of hundreds of data compression,but also,solve the various conditions triggered by decryption errors through continuous optimization;therefore,the decryption process does not appear in any error. 关键词：压缩；解压缩；数字字符；简单报文Key words:compression ；decompression ；encryption ；message 中图分类号：TP39文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）35-0192-02 ·192·

数据压缩笔记

数据压缩编码理论读书心得姓名：赵利英学号：2011522116 专业：信号与信息处理

数据压缩读书心得这学期我们学习了数据压缩这门课程，我更深刻地理解了信息论，最主要的是这些知识都是随处可见的，下面我们来看一下我们日常生活中常用的压缩软件。一常用的压缩软件 1.文件压缩软件 (1)Winzip：知名度最高、使用率最高的压缩软件。该软件界面简洁友好，特别是鼠标右键的直觉式压缩是一大特色。 (2)WinArj：方便实用，其压缩比高于Winzip。 (3)WinRAR：也与Winzip、WinArj齐名，3种软件中压缩比最高的一种文件压缩软件。 (4)WinPack：集各家软件之大成的全方位的压缩软件。该软件可压缩出zip、Arj、RAR等压缩文件格式，还可将这些文件格式进行互换。 2.声音压缩软件 (1)Windows系统附件中的“录音机”：可通过设定采样频率压缩出3种不同的PCM文件。文件量最小的适合压缩说话声音。 (2)MP3 Compressor：该软件界面友好，操作简便，压缩时间短，其最大的特色是将WA V文件压缩成MP3文件后可直接在附件的“录音机”中播放。 (3)Real Encoder：可将WA V或MP3等声音文件压缩成RA（Real Audio）网上即时传输文件，需要Real Player播放。 (4)超级解霸：将WA V、MPEG文件压缩为MP3文件。 3.图像压缩软件

(1)JPGE SmartSaver：可将其他格式的图像文件压缩成最佳化的文件量较小的JPEG文件。 (2)GIF SmartSaver：可将其他格式的图像文件压缩成最佳化的文件量较小的GIF文件。 (3)Animation SmartSaver：可将动态的GIF格式的图像文件最佳化成文件量较小的同格式文件。 4.视频压缩软件 (1)Ulead Mediostudio：可将一个未压缩的A VI文件压缩成具有压缩格式的 A VI文件。当其压缩比达到1/18时，画质没有太明显的差别。 (2)Ulead MPEG Converter：可将一个A VI文件压缩成MPEG文件。当其压缩比达到1/20时画质还相当不错，但压缩时间较长。 (3)XingMPEG Encoder：可将一个A VI文件压缩成MPEG文件。 (4)Real Encoder：可将A VI视频文件压缩成RM（Real Video）网上即时传输文件，需要Real Player播放。 (5)超级解霸：可将A VI文件压缩为MPEG文件。二数据压缩的技术指标 1.数据压缩的目的通过压缩手段把数据量压下来以压缩形式存储和传输，这样既节约了空间，又提高了传输速率，同时也使计算机可实时处理音频视频信息，以保证播放出高质量的音频、视频节目称为可能。对图像的压缩编码有多种方法。如亚采样编码思想：一组像素可用一个像素表示以达到压缩图像存储容量。