图像无损压缩算法综述
无损压缩方法
无损压缩方法
1.压缩算法：无损压缩的核心是使用压缩算法来减小文件的大小，常见的无损压缩算法有LZ77、LZ78、LZW等。
这些算法通过识别和消除文件中的冗余信息来实现压缩，而不会改变文件的原始内容。
2.压缩工具：无损压缩通常需要使用特定的压缩工具来进行操作。
常见的无损压缩工具有WinRAR、7Zip、Zip等。
这些工具提供了对各种文件类型的无损压缩功能，并支持将压缩文件解压缩回原始文件。
3.图像无损压缩：在数字图像中，无损压缩可以去除图像中的冗余信息以减小文件大小，而不会损坏图像质量。
常见的图像无损压缩格式有PNG、GIF、TIFF等。
这些格式通过使用压缩算法对图像数据进行编码和压缩，以实现高质量的图像显示同时减小文件大小。
4.音频无损压缩：无损压缩也可应用于音频文件。
常见的音频无损压缩格式有FLAC、ALAC、APE等。
这些格式使用特定的压缩算法来压缩音频数据，减小文件大小，同时保持音频的原始质量。
PNG图像格式的压缩算法
PNG图像格式的压缩算法便携式网络图形（Portable Network Graphics）简称为PNG，它是一种无损压缩的位图图形格式，其含有以下几种特性：1、支持256色调色板技术以产生小体积文件2、支持最高48位真彩色图像以及16位灰度图像3、支持阿尔法通道（Alpha Channel，表示图片的透明度和半透明度）的透明/半透明性4、支持图像亮度的伽马校正（Gamma校准，用来针对影片或是影像系统里对于光线的辉度 (luminance) 或是三色刺激值 (tristimulus values)所进行非线性的运算或反运算）信息5、使用了无损压缩的算法6、使用了循环冗余校验（CRC，用来检测或校验数据传输或者保存后可能出现的错误）防止文件出错一、 PNG格式的文件结构PNG定义了两种类型的数据块：一种是PNG文件必须包含、读写软件也都必须要支持的关键块（critical chunk）；另一种叫做辅助块（ancillary chunks），PNG允许软件忽略它不认识的附加块。
这种基于数据块的设计，允许PNG格式在扩展时仍能保持与旧版本兼容。
关键数据块中有4个标准数据块：1、文件头数据块IHDR(header chunk)：包含有图像基本信息，作为第一个数据块出现并只出现一次。
2、调色板数据块PLTE(palette chunk)：必须放在图像数据块之前。
3、图像数据块IDAT(image data chunk)：存储实际图像数据。
PNG数据允许包含多个连续的图像数据块。
4、图像结束数据IEND(image trailer chunk)：放在文件尾部，表示PNG数据流结束二、PNG格式文件的压缩算法PNG格式文件采用的是从LZ77派生的一个称为DEFLATE的非专利无失真式压缩算法，这个算法对图像里的直线进行预测然后存储颜色差值，这使得PNG经常能获得比原始图像更大的压缩率。
PNG算法的压缩过程一般有以下几个步骤：1、图像信息由数据过滤器（delta filtering）进行处理，delta filtering是一个无损的数据过滤算法，它不会改变图像信息的大小，但是会让图像信息具有更高的可压缩性。
图像压缩方法综述
* 2006-06-09收到,2006-10-10改回**安晓东,女,1967年生,北京理工大学博士研究生,研究方向:计算机应用。
文章编号:1003-5850(2006)12-0024-03图 像 压 缩 方 法 综 述A Summarization of Image Compression Methodology安晓东1,2 陈 静3(1北京理工大学 北京 100081) (2山西省人事考试中心 太原 030006) (3中北大学 太原 030051)【摘 要】图像压缩是图像处理的重要组成部分,随着科学技术的不断进步,压缩方法也在不断涌现。
论述了各个常用图像压缩方法的算法及应用情况,着重研究了预测编码和分形压缩方法。
有机结合所介绍的压缩算法能解决很多图像处理问题,介绍的图像压缩方法也可供研究人员参考。
【关键词】图像压缩,预测编码,分形压缩中图分类号:T P 391.41文献标识码:AABSTRACT Image co mpr ession is t he impor tant part of im age pr ocessing.Wit h the dev elo pm ent of science and technolog y,mor e and mo re compr essing m et hods have come for th .T his paper discusses many com mon imag e compr ession alg or ithms and it's a pplica-tio n,fo cuses o n the pr edictive enco ding and fr act al co mpressio n methods.It can so lv e lots of image pr o cessing pro blems by these methods,w hich may g iv e a hand to other resear cher s.KEYWORDS imag e co mpression ,pr edictiv e co ding ,fr actal compressio n 众所周知,在开发多媒体应用系统时,遇到的最大障碍是对多媒体信息巨大数据量所进行的采集、存储、处理和传输。
计算机图像处理中的图像压缩与图像增强
计算机图像处理中的图像压缩与图像增强在计算机图像处理领域中，图像压缩和图像增强是两个重要的技术，可以对图像进行有效的处理和优化。
本文将从图像压缩和图像增强的定义、原理和应用等方面进行探讨。
一、图像压缩图像压缩是指将图像数据通过某种算法进行编码和压缩，以减少图像数据的存储空间和传输带宽。
图像压缩可以分为有损压缩和无损压缩两种形式。
1. 有损压缩有损压缩是指在图像压缩过程中，会引入一定的数据损失，但压缩比较高。
常见的有损压缩算法有JPEG和MPEG等，这些算法通过舍弃图像细节和冗余信息，来实现图像压缩的目的。
有损压缩常用于对彩色照片、视频等进行压缩存储。
2. 无损压缩无损压缩是指在图像压缩过程中，不引入数据损失，保持图像质量不变。
常见的无损压缩算法有LZW和PNG等，这些算法通过减少冗余信息和利用编码技术，来实现图像的压缩。
无损压缩常用于对需要保留图像细节和准确度的图像进行存储和传输。
二、图像增强图像增强是指通过一系列的算法和技术，对图像进行处理和优化，提高图像的质量和可视化效果。
图像增强可以分为点处理和区域处理两种形式。
1. 点处理点处理是对图像的每一个像素点进行处理，主要包括亮度调整、对比度增强、颜色校正等。
常见的点处理算法有线性变换、直方图均衡化等，这些算法通过对像素点的灰度值进行调整，来改变图像的显示效果。
2. 区域处理区域处理是指对图像中的一部分区域进行处理，主要包括锐化、模糊、边缘检测等。
常见的区域处理算法有高斯滤波、中值滤波、边缘增强等，这些算法通过对图像的局部区域进行处理，来改善图像的细节和清晰度。
三、图像压缩与图像增强的应用图像压缩和图像增强在计算机图像处理中具有广泛的应用。
1. 图像压缩的应用图像压缩广泛应用于数字摄影、网络传输、图像存储等领域。
在数字摄影中，图像压缩可以减少存储空间，方便图像的传输和分享。
在网络传输中，图像压缩可以减少网络带宽的占用，提高数据传输效率。
在图像存储中，图像压缩可以减少存储成本，并保持图像质量。
RLE改进算法对BMP图像无损压缩的实现-
现代计算机(总第二四九期图形图像引言BMP 是一种与硬件设备无关的图像文件格式,使用非常广。
它采用位映射存储格式,除了图像深度可选以外,不采用其他任何压缩。
因此,BMP 文件所占用的空间很大,不利于存储和在网络上传输。
然而,图像的相邻数据间一般都有相同或者相近的关系,应用压缩的技术可以去掉这些冗余的信息,从而达到图像“瘦身”的目的。
目前,压缩技术已经广泛应用于各种软件、声音、影像格式等领域。
总的来说,有两种截然不同的图像格式压缩类型:有损压缩和无损压缩[1]。
有损压缩利用视觉识别的原理可以大大地压缩文件的数据,但是会影响图像质量。
无损压缩的基本原理是相同的颜色信息只需保存一次,可以删除一些重复数据,大大减少要在磁盘上保存的图像的容量。
无损压缩方法的优点是能够比较好地保存图像的质量,但是相对有损压缩来说这种方法的压缩率是比较低的。
常用的无损压缩算法有RLE 、LZW 等。
1RLE 压缩算法的基本原理RLE(Run-Length Encoding 行程编码压缩算法是Windows 系统中使用的一种图像文件压缩方法,其基本思想是:将一扫描行中颜色值相同的相邻像素用两个字节来表示,第一个字节是一个计数值,用于指定像素重复的次数;第二个字节是具体像素的值[2]。
主要通过压缩除掉数据中的冗余字节或字节中的冗余位,从而达到减少文件所占空间的目的。
例如,有一表示颜色像素值的字符串RRRRGGBBBBBB,用RLE 压缩方法压缩后可用5R2G6B 来代替,显然后者的串长度比前者的串长度小得多。
译码时按照与编码时采用的相同规则进行,还原后得到的数据与压缩前的数据完全相同。
因此,RLE 是无损压缩技术。
2RLE 压缩算法的改进RLE 压缩算法对于数据重复量大的情况是非常高效率的。
但是,当图像像素的颜色值出现每个相邻像素的颜色值均不同的特殊情况时,如颜色字符串GBR ,则经此方法压缩后变成了1G1B1R ,反而会使数据串的长度增加一倍,这是一种“病态”情况。
摄像头压缩算法
摄像头压缩算法在如今这个信息化时代，摄像头已经成为了一种必不可少的设备，它被广泛应用于各种领域，如安防、交通、影视制作等。
然而，由于视频数据量较大，如何将视频数据压缩成更小的大小，并保持高质量的视频画面成为了一个研究热点，而摄像头压缩算法的研究就是在这个背景下应运而生的。
一、摄像头压缩算法的分类为了更好地压缩视频数据，摄像头压缩算法可以分为两大类：有损压缩和无损压缩。
有损压缩算法：将一些冗余的部分抛弃，从而达到压缩文件大小的目的。
但压缩带来的是画面质量下降，而这种下降是人眼不易察觉，不会对人类造成很大的影响。
有损压缩算法广泛应用于数字电视、网络传输等领域。
无损压缩算法：在保证文件大小和画面质量不变的情况下进行压缩，无损压缩算法也有其独特的优点。
但由于需要保证画面质量，无损压缩算法压缩比相对较低，使用较少。
二、常见的摄像头压缩算法1. MPEGMPEG（Moving Pictures Experts Group）最初是由国际电信联盟（ITU）提出的。
它可以将数字视频压缩成数据流或储存文件的格式，并且压缩比较高（一般为8:1左右）。
MPEG共分为MPEG-1、MPEG-2、MPEG-3和MPEG-4四个标准，其中的MPEG-2应用在数字电视、DVD等高质量视频压缩中，而MPEG-4则主要应用在视频会议、流媒体服务、移动多媒体等领域。
2. H.264H.264，也叫AVC（Advanced Video Coding），是由ITU-T和ISO/IEC联合开发的视频压缩标准。
这种压缩算法的优点在于占用更少的储存空间和带宽，同时仍保持更高的视频质量。
H.264还可以实现视频流的自适应比特率调整和多通道音频等特性，这使得H.264成为现代摄像头和流媒体技术的主流标准。
3. JPEGJPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常见的图像压缩格式，它是无损压缩算法。
JPEG可以通过舍弃图像色彩深度、调整图像尺寸等方式，来对图像进行压缩。
影像学中的像压缩技术应用研究
影像学中的像压缩技术应用研究影像学是研究图像的获取、处理、存储和传输的科学和技术领域，广泛应用于医学、通信、娱乐等行业。
然而，由于图像的高维特性和大容量需求，如何对图像进行高效的压缩成为影像学中一个重要的问题。
本文将探讨影像学中的像压缩技术应用研究，并分析其在不同领域中的具体应用。
一、像压缩技术概述像压缩技术是一种通过对图像的冗余信息进行剔除，从而减小图像数据量的方法。
常用的像压缩技术包括有损压缩和无损压缩两种。
1.1 有损压缩有损压缩是一种在压缩图像的同时，牺牲一定程度的图像质量来达到更高的压缩比的方法。
有损压缩技术通常基于人眼对图像细节的感知能力，通过去除一些人眼难以察觉的细节信息来达到压缩的目的。
代表性的有损压缩算法包括JPEG算法和MPEG算法。
1.2 无损压缩无损压缩是一种在压缩图像的同时保持图像质量不变的方法。
无损压缩技术通常基于图像的冗余性，通过提取图像中的冗余信息来实现压缩。
代表性的无损压缩算法包括无损JPEG算法和无损PNG算法。
二、影像学中的像压缩技术应用影像学在医学、通信和娱乐等领域中具有广泛的应用。
不同领域对于图像压缩的需求和要求也不尽相同。
下面将分别探讨这些领域中的应用情况。
2.1 医学影像学中的像压缩技术应用医学影像学是利用影像学的方法来进行医学的诊断和治疗的学科。
医学影像学中的图像通常数据量庞大，并且需要高质量的图像来确保诊断的准确性。
因此，对于医学影像学而言，图像的压缩技术尤为重要。
在医学影像学中，常用的像压缩技术包括JPEG 2000算法和无损JPEG算法。
这些算法在保持图像质量的同时，能够大幅减小图像的数据量，从而提高存储和传输效率。
医生可以通过通过压缩后的图像进行诊断，并在需要时还原出高质量的原始图像。
2.2 通信领域中的像压缩技术应用在现代通信领域，图像的高清和高速传输对于许多应用而言至关重要。
图像压缩技术可以将图像数据量减小，从而提高通信信道的利用率和传输速度。
基于DPCM预测编码的无损压缩算法
基于DPCM预测编码的无损压缩算法1数据无损压缩技术特征遥感图像的存储格式为BIL（波段按行交叉）格式，按BIL格式存储的图像先存储第一个波段的第一行，接着是第二个波段的第一行，然后是第三个波段的第一行，交叉存取直到波段总数为止。
每个波段随后的行按照类似的方式交叉存取。
遥感图像的数据是以16位的整形数存储的，因为其低四位是无用信息，所以可以舍去低四位只取高12位，再进行后续操作。
2无损压缩算法——编码器无损压缩算法一般包括图像压缩预处理和压缩熵编码两个步骤。
2.1图像压缩预处理预处理就是在空间域尽可能对图像去相关，以提高压缩比，同时将图像数据变换映射成适于熵编码的数据源。
去相关的方法主要根据差分脉冲编码调制（DPCM）原理进行预测编码。
DPCM预测编码器输出的是当前的实际值与信号预测值之间的差值。
DPCM预测编码器系统的工作原理如图一所示。
图一：编码器图中Xt为输入信号在t时刻的取样值，预测器可以使用Xt的邻近像素值的函数。
DPCM预测编码的关键在于预测式的选择，只有设计针对大量图像数据普适性强的预测式，才能更好的进行去相关。
2.1.1JPEG无失真自适应预测器JPEG 无失真自适应预测器结合三邻域的像素值（A、B和C）来生成用X表示的像素的预测值Xi’（i=0,1,2,3,4,5,6）。
如图二所示。
图二：X为当前像素值，A、B、C为相对位置的像素值七个预测值分别为：1）X0’=A；2）X1’=B；3）X2’=C; 4）X3’=A+B-C;5）X4’=A+(B-C)/2; 6）X5’=B+(A-C)/2; 7）X6’=(A+B)/2。
所谓自适应,可以不固定预测系数，也可以不固定预测器，在多个预测器中自适应选择相对最优的一个，随图像的局部特性而有所变化。
在实际操作过程中，后者应用得较多。
这里利用JPEG预测来设计的自适应最佳预测式为：￡（x）=min(|X- X0’|,|X- X1’|,|X- X2’|,|X- X3’|,|X- X4’|,|X- X5’|,|X- X6’|) （1）但是这样每个像素就需要附加最佳预测信息，如上式，最佳预测信息需要用3bit表示。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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： （1）将信号源的符号出现的概率（在此称为权值）{w1，w2，...，wn}构造成n棵二叉树集合F={T1，T2，...，Tn}，其中每棵二叉树Ti中只有一个带权为wi的根结点，其左右子树均为空。 （2） 在F中选取两棵根结点的权值最小的树作为左右子树构造一棵新的二叉树，且置新的二叉树的根结点的权值为其左、右子树上根结点的权值之和 （3）在F中删除这两棵树，同时将新得到的二叉树加入F中。 （4）重复（2）和（3），直到F只含一棵树为止，这棵树便是霍夫曼（Huffman）树。 （5）在合并中约定权值小的根结点在左子树上，权值大的在右子树上，然后在每个左分支上标记为“0”，右分支上标记为“1”，最后记录从霍夫曼（Huffman）树的根结点到每个叶子结点所经过的分支上的“0”或“1”的序列，从而得到每个符号的Huffman编码。 2.1.2 自适应霍夫曼编码 这种方案在不需要事先构造Huffman树，而是随着编码的进行，逐步构造Huffman树。同时，这种编码方案对符号的统计也动态进行，随着编码的进行，同一个符号的编码可能发生改变（变得更长或更短）。 在构造动态霍夫曼编码树的过程中，需要遵循两条重要原则： （1）权重值大的节点，节点编号也较大。 （2）父节点的节点编号总是大于子节点的节点编号。 以上两点称为兄弟属性（sibling property）。在每一次调整节点权重值时，都需要相应的调整节点编号，以避免兄弟属性被破坏。在对某一个节点权重值进行“加一操作”时，应该首先检查该节点是否具有所在的块中的最大节点编号，如果不是，则应该将该节点与所在块中具有最大节点编号的节点交换位置。然后再对节点的权重值加。这样，由于该节点的节点编号已经处于原来所属块中的最大值，因此权重值加一之后兄弟属性仍然得到满足。最后，由于节点的权重发生了变化，必须递归地对节点的父节点进行加一操作。 在需要插入一个新符号时，总是先构造一个新的子树，子树包含NYT符号与新符号两个叶节点，然后将旧的NYT节点由这个子树替代。由于包含NYT符号的节点权重值为0，而包含新符号的叶节点的权重值为1，因此最终效果相当于原NYT节点位置的权重值由0变为1。因此，下一步将试图对其父节点执行权重值“加一操作”。 对符号编码的方法与静态霍夫曼编码一致，每次符号编码完成以后，也将对包含符号的节点权值进行加一操作。将一个新的符号插入编码树或者输出某一个已编码符号后，相应的符号的出现次数增加了1，继而编码树中各种符号的出现频率发生了改变，不一定符合兄弟属性，按照上述方法进行调整，使其符合要求。 2.2 算术编码算法 算术编码完全抛弃了用特殊字符代替输入字符的思想。在算术编码中，输入的字符信息用0到1之间的数字进行编码，它用到两个基本的参数:符号的频 率及其编码间隔。对于输入的字符信息，算术编码后形成一个唯一的浮点数。算术编码的效率一般要优于哈夫曼编码，但实现要比哈夫曼编码复杂。 2.2.1 算术编码原理
图1 算术编码流程图 固定模式编码需要预先对符号序列中的符号进行预扫描，根据统计符号的概率来列出编码概率表。引入几个变量：low为编码间隔的低端，rang为编码间隔的长度,ranglow为编码字符的间隔的低端, ranghigh为编码字符的间隔的高端。在固定模式编码中，ranglow和 ranghigh的编码概率不变。计算流程如图1。 用例子说明算术编码编解码原理，采用固定模式符号概率分配表见表1。若要编码字符串’eai’，则编码过程如图2 。
表1 算术编码字符概率分配表 图2 算术编码示意图 2.2.2 算术编码解码原理
图3 解码流程图 从原理上讲，解码的过程是编码的逆过程，只要保证编码和解码使用同样的字符概率分配表，解码后的字符就不会出现误差。根据编码时所使用的字符概率区间分配表和压缩后的数值代码所在的范围，可以很容易确定第一个字符。设法去掉第一个符号对区间的影响，找到下一个符号。重复以上操作，直到完成解码过程。计算流程如图3。
2.3 LZW编码算法 LZW编码的基本思想是建立一个字典，将输入字符串编码成定长的码流输出(通常为12位)，并在编码过程中动态生成字典，算法是自适应的。但传统LZW算法存在占用大量的字典容量、生成的字典项较多时查找效率低等缺陷。故讨论一种改进LZW编码压缩算法进，将字典初始化为16位，采用散列法和拉链法进行词条检索，采用阈值判断和LRU淘汰机制改进条目更新的方式，编码时采用自适应变码长方式。经测试，相比于传统LZW编码数据压缩算法，改进的算法对不同码长的数据的适应性更好，并且压缩比提高了约8%。 2.3.1 LZW编译码
LZW编码是一种基于字典模型的无损数据压缩方法，由Lempel-Ziv-Welch
共同提出。通过建立一个字符字典，用较短的码字表示较长的字符串，达到数 据压缩的目的。在动态的建立字典的同时，字符串和码字之间逐渐建立关系。后续的字符串与字典进行比较，不断完善和壮大字典。生成的字典不需要随着数据一块存储和传输，在解压缩的过程中仍然能够重建一个完全相同的字典，从而进一步地提高压缩效率。在介绍LZ W编码流程之前，首先定义几个在LZ W编码、解码过程中出现的概念: P:当前前缀，表示在编码算法中正在被处理的前缀 C:当前字符，表示在编码算法中当前确定的字符。 cW:当前码字，当前被处理字符串对应的码字。 pW:先前码字，先前被处理字符串对应的码字。 String.cW:当前码字对应的字符串。 String.pW:先前码字对应的字符串。 LZW编码过程: 建立初始字典，该初始字典中包含待处理字符数据流中所有可能出现的字符。同时，设置前缀P为空；读取字符串数据流中的下一个字符作为当前字符，送至C中；判断P+C是否已经存在字典之中，若存在:P=P+C，用C来扩展P，若不存在：把表示前缀P的码字cW输出到编码数据流中。将字符串P+C按照顺序加入字典中，同时使P=C；判断字符数据流是否编码完毕，若编码完毕:编码完成，输出P所对应的码字cW到编码数据流结尾处，若未完成，则继续编码。
图4 LZW编码流程图 LZW译码过程: 建立初始字典，该初始字典中包含待处理字符数据流中所有可能出现的字符。读取编码数据流中的第一个码字cW。输出cW所对应的字符串String.cW到字符数据流中。 pW=cW，读入编码数据流中的下一个码字cW。判断cW对应的字符串String.cW是否在字典中?若在字典中:将String.cW输出到字符数据流，P=String.pW， C=String.pW字符串中的第一个字符，P+C添加到字典；若不在字典中:P=String.pW，C=String.cW中的第一个字符，输出P+C到字符数据流，然后将P+C添加至字典。判断码字流中是否还有待译码字?是:返回步骤pW=cW；否:译码结束。 图5 LZW解码流程图 2.3.2 改进的LZW编码 LZW压缩算法的执行速度依赖于字典查找的速度。在LZW压缩算法中，若直接检索字典，编码的速度很低，同时时间复杂度较高，为O(n2)。因此，选择一种效率较高的字典存储和遍历索引的方式是提高LZW编码效率的主要途径。为了提高字典的存储和索引效率，引入散列表(Hash Table)来存储字典，只需通过关键字就可以确定结点的存储位置，这样能有效提高字符串表的检索效率。 为了提高编码的效率，采用可变长度的编码方法。在系统中，使用的可变编码位数从8位开始，当编码长度超过了8位的表示范围，则自动增加到9位编码，依次递增编码位数。但增加编码位数使得算法性能和执行效率都受到影响，因此，设定编码长度的最大范围为12位，当编码超出12位(4096)表示范围，需要重新