三种无损压缩原理介绍
文件压缩与解压缩
文件压缩与解压缩文件压缩与解压缩是计算机技术中常用的操作，可以有效地减小文件的大小，提高文件的传输速度和存储效率。
本文将介绍文件压缩与解压缩的原理、常用的文件压缩格式以及应用场景。
一、文件压缩的原理文件压缩的原理是通过编码算法将原始文件中的冗余信息去除，从而减小文件的体积。
常见的文件压缩算法有无损压缩和有损压缩两种。
1.无损压缩无损压缩是指在文件压缩的同时完全保留原始文件的内容，压缩前后的文件可以完全恢复一致。
无损压缩常用的算法有：ZIP压缩算法、GZIP压缩算法、RAR压缩算法等。
这些算法通常基于文本重复次数、字典查找和编码方式来实现文件的压缩。
2.有损压缩有损压缩是指在文件压缩的过程中，为了减小文件体积，舍弃了一部分对文件不重要的信息。
压缩后的文件无法完全恢复为原始文件。
有损压缩常用的算法有：JPEG压缩算法、MP3压缩算法、视频编码等。
这些算法根据人对图像、音频和视频的感知特性，对数据进行舍弃和压缩。
二、常用的文件压缩格式文件压缩格式是为了在不同的平台和操作系统上实现文件的互通而设立的一种标准格式。
常见的文件压缩格式有：ZIP、RAR、7Z、TAR、GZIP等。
1.ZIP格式ZIP格式是最为常用和通用的文件压缩格式，它基于ZIP算法，可以实现对多个文件或文件夹进行压缩和解压缩。
ZIP格式适用于各种操作系统，支持大多数的压缩软件。
2.RAR格式RAR格式是一种高级文件压缩格式，它采用了更加复杂的压缩算法和数据结构，可以实现更好的压缩率。
RAR格式适用于Windows系统，RAR软件可以对RAR格式文件进行解压缩。
3.7Z格式7Z格式是基于7-Zip算法的文件压缩格式，它具有更高的压缩率和更强的加密功能。
7Z格式适用于多种操作系统，其中7-Zip软件是对7Z格式的压缩和解压缩的主要工具。
4.TAR格式TAR格式是一种文件归档格式，常与GZIP结合使用，用于将多个文件打包成一个文件，压缩文件后缀通常为.tar.gz或.tgz。
zip 的压缩原理与实现
zip 的压缩原理与实现压缩是计算机领域中常用的数据处理技术，其中最常见的压缩方式之一就是使用 zip 压缩算法。
本文将详细介绍 zip 的压缩原理与实现。
一、压缩原理zip 压缩算法是一种无损压缩算法，它通过消除冗余数据来减小文件的大小。
其主要原理包括以下几个方面：1. 字典编码：zip 压缩算法使用了一种称为 LZ77 的字典编码技术。
该技术利用了数据中的重复模式，将重复浮现的数据片段替换为较短的引用，从而实现数据的压缩。
具体来说，LZ77 算法将数据分割成一个个的片段，并将每一个片段与之前的片段进行匹配，找出最长的匹配字符串，并用一个指针来表示匹配的位置和长度。
这样，相同的数据片段就可以被多个指针引用，从而实现了数据的压缩。
2. 霍夫曼编码：除了字典编码，zip 压缩算法还使用了一种称为霍夫曼编码的技术。
霍夫曼编码是一种变长编码方式，它根据字符的浮现频率来分配不同长度的编码。
频率较高的字符使用较短的编码，频率较低的字符使用较长的编码，从而实现了对数据的进一步压缩。
在 zip 压缩算法中，字典编码和霍夫曼编码相结合，可以更好地压缩数据。
3. 数据存储格式：zip 压缩算法还定义了一种特定的数据存储格式。
压缩后的数据被分割成多个数据块，每一个数据块包含了一些元数据和压缩数据。
元数据用于描述压缩数据的结构和属性，而压缩数据则是经过字典编码和霍夫曼编码处理后的结果。
通过这种数据存储格式，zip 压缩算法可以实现对多个文件的压缩和存储。
二、压缩实现zip 压缩算法的实现可以通过编程语言来完成。
以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用 Python 实现 zip 压缩：```pythonimport zipfiledef compress_files(file_list, output_file):with zipfile.ZipFile(output_file, 'w') as zipf:for file in file_list:zipf.write(file)print("压缩完成！")file_list = ['file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt']output_file = 'compressed.zip'compress_files(file_list, output_file)```上述代码中，我们使用了 Python 的 zipfile 模块来进行压缩操作。
无损压缩的方法
无损压缩的方法随着数字化时代的到来，电子音乐逐渐成为广大音乐爱好者的音乐选择，而在收听电子音乐的过程中，无损压缩也变得越来越重要。
无损压缩其实就是一种不会丢失质量的压缩方式，可以将音频文件的体积缩小，而不会对原始音频质量造成影响。
本文将介绍无损压缩的几种方法以及其优缺点。
一、无损压缩的方法1. FLAC压缩FLAC是一种无损音频压缩编码，它可以将原始音频数据无损压缩到原始文件大小的60%-70%，而不会降低音频的质量。
FLAC的主要优点是支持多个平台，如Windows、Mac和Linux，以及大多数便携式音频设备。
2. APE压缩APE是一种高度压缩的音频文件格式，它可以将原始文件压缩到70%到50%以内的大小，而不会失去音频质量。
APE的主要优点是良好的音频性能，它是一种高质量的音频压缩格式。
3. TTA压缩TTA是一种免费的无损音频压缩编码，它可以将音频数据效率高效地压缩，压缩比如FLAC，但是它的编码速度非常快，适合于一些需要快速编码的音频数据。
二、无损压缩的优缺点1.优点（1）无损压缩可以压缩大文件，并且能够保留原始音频文件的高质量，这次可以节省硬盘存储空间。
（2）无损压缩不会使原始文件改变，因此你可以在包含压缩文件的任何位置播放音频文件。
（3）压缩音频数据的过程是完全透明的，不会引入任何新的噪声或变形。
（4）无损压缩的音质几乎和原始文件一致，并且可以压缩的更优秀。
2.缺点（1）无损压缩的文件不能作为相同格式的压缩文件的代替。
（2）压缩速度较慢，占用处理器资源较大。
三、无损压缩的应用1.无损压缩被广泛应用于存储和传输音频文件，以节省存储空间并提高音频文件的传输效率。
2.无损压缩音频数据在专业录音和设计领域也常用于存档和传输出口，以保证录音质量并节省存储空间。
3.无损压缩音频还广泛应用于在线音乐和广播领域，以保证在线音乐和广播品质，使用户可更好地享受音乐。
综上所述，无损压缩是一种很好的技术，在音乐制作、音乐消费、互联网传输等领域都有着广泛的应用。
图片压缩原理
图⽚压缩原理
⼀、⽆损压缩：
相同颜⾊的的信息只需要保存⼀次，从本质上来讲⽆损压缩可以删除⼀些重复的像素数据，从⽽减少图⽚占⽤磁盘空间的⼤⼩。
特点：
1.可以减少占⽤磁盘空间⼤⼩
2.⽆法压缩图⽚载⼊内存的⼤⼩因为图⽚的分辨率和像素值没变
应⽤：上传本地图⽚到服务器（如：拍照、本地制作的图⽚等）
⼆、有损压缩：
有损压缩是图⽚的尺⼨或者胡⼦良有⼀定程度的损失。
如：改变图⽚的尺⼨、改变图⽚单位像素所占⽤的字节数等
特点：
1.⽆法减少图⽚占⽤磁盘空间的⼤⼩（相对同等⼤⼩的图⽚）
2.可减少图⽚内存中所占⽤的⼤⼩，如尺⼨压缩、单位像素所占字节数压缩导等。
例如：把1920*1080*4的图⽚压缩成480*800*2，显然后者所占⽤的内存更⼩。
应⽤：常⽤与设备图⽚缓存
贴⼀下⽹上主流定义：
质量压缩并不会改变图⽚在内存中的⼤⼩，仅仅会减⼩图⽚所占⽤的磁盘空间的⼤⼩，因为质量压缩不会改变图⽚的分辨率，⽽图⽚在内存中的⼤⼩是根据width*height*⼀个像素的所占⽤的字节数计算的，宽⾼没变，在内存中占⽤的⼤⼩⾃然不会变，质量压缩的原理是通过改变图⽚的位深和透明度来减⼩图⽚占⽤的磁盘空间⼤⼩，所以不适合作为缩略图，可以⽤于想保持图⽚质量的同时减⼩图⽚所占⽤的磁盘空间⼤⼩。
另外，由于png是⽆损压缩，所以设置quality⽆效。
无损压缩的方法
无损压缩的方法1. 无损压缩的概念无损压缩是一种数据压缩方法，通过减少数据文件的大小，但又不会丢失任何原始信息。
在计算机科学中，无损压缩广泛应用于各种领域，比如图像、音频、视频和文本等。
这种压缩方法可以减少存储空间和传输带宽的使用，提高数据的传输效率。
2. 无损压缩的原理无损压缩的原理是通过利用数据中的冗余和可预测性，从而找到可以减少文件大小的方式，同时又能完整还原原始数据。
具体来说，无损压缩可以采用以下几种方法：2.1 字典编码字典编码是一种通过构建字典来减小文件大小的方法。
在压缩过程中，系统会先建立一个字典，其中包含了数据中的常见模式或字符串。
然后，系统会将数据中的每个模式或字符串替换为字典中的索引值。
这样就可以用较少的位数来表示相同的模式或字符串，从而减小文件的大小。
2.2 霍夫曼编码霍夫曼编码是一种通过构建变长编码来减小文件大小的方法。
在压缩过程中，系统会根据数据项的出现频率构建一颗霍夫曼树。
树的节点代表了数据项，而路径则代表了数据项在压缩后的编码。
频率较高的数据项会被赋予较短的编码，而频率较低的数据项会被赋予较长的编码。
这样就可以用较少的位数来表示出现频率较高的数据项，从而减小文件的大小。
2.3 游程编码游程编码是一种通过记录重复出现的数据项来减小文件大小的方法。
在压缩过程中，系统会将连续重复出现的数据项记录为游程的长度和值。
这样就可以用更少的位数来表示重复出现的数据项，从而减小文件的大小。
3. 无损压缩的优缺点3.1 优点•无损压缩可以完整还原原始数据，不会丢失任何信息。
•无损压缩可以减小文件大小，节省存储空间和传输带宽的使用。
•无损压缩可以提高数据的传输效率，减少传输时间。
3.2 缺点•无损压缩的压缩率一般比有损压缩低，无法达到极高的压缩比。
•无损压缩的处理过程相对复杂，对计算资源要求较高。
•无损压缩的压缩速度较慢，不适用于实时压缩和解压缩的场景。
4. 常见的无损压缩算法4.1 ZIP压缩算法ZIP压缩算法是一种常见的无损压缩算法，广泛应用于文件压缩和解压缩。
无损压缩算法及其应用实现
无损压缩算法及其应用实现随着计算机技术的飞速发展，数据处理已经成为了现代社会的重要组成部分。
随着每天产生的数据量不断增加，传统的存储方法已经显得力不从心。
同时，网络传输的速度也给压缩技术带来了巨大的挑战。
因此，如何实现高效的数据压缩已经成为了一个热门话题。
无损压缩算法因为其不会改变源文件数据，而且解压出来的数据和原文件相同，被广泛应用于数据压缩中。
本文将着重介绍无损压缩算法的原理和应用实现，并探讨它的优缺点。
一、无损压缩算法原理无损压缩算法，通常是为了在保证数据质量不变的情况下实现数据压缩。
它的原理是利用多种技术，对数据的冗余部分进行处理，并通过一系列的算法实现数据的快速压缩和还原。
无损压缩算法的主要处理过程包括：去重、编码和压缩三个环节。
1. 去重在去重环节中，无损压缩算法会利用一些算法来查找源文件中的重复部分，并将其提取出来。
这些重复部分会被记录下来，并在编码和压缩环节中被适当地处理。
这样就能避免对源文件进行重复的压缩操作，从而实现了更加高效的数据压缩。
2. 编码在编码环节中，无损压缩算法使用了一些熵编码技术来提高压缩效率。
这些编码技术旨在利用数据的统计特性来构建一种适当的编码方式，从而实现高效的数据压缩。
在编码过程中，数据会被转换为一个或多个用于描述数据的符号，并通过一个编码表映射到一个最小位数的编码串中。
这些编码串就是用来表示源数据的压缩数据。
3. 压缩在压缩环节中，无损压缩算法会使用一些压缩技术来进一步压缩压缩数据。
这些技术通常包括哈夫曼编码、算术编码和字典压缩，等等。
这些技术的主要目的是使压缩数据尽可能地短，从而实现更加高效的数据压缩。
当需要还原数据时，压缩数据会通过相反的方式进行解压，并还原为源数据。
二、无损压缩算法的应用实现目前，无损压缩算法已成为了数据处理中不可或缺的一部分。
它广泛应用于网络传输、文件存储、图像和音频处理等领域。
下面，我们着重探讨一下无损压缩算法在不同应用场景的实现方法。
数据压缩算法的原理和效果评估
数据压缩算法的原理和效果评估标题：数据压缩算法的原理和效果评估导言：数据压缩旨在减少存储和传输数据所需的空间或带宽。
各种数据压缩算法已被广泛应用于多个领域，如图像、音频和文本处理。
本文将详细介绍数据压缩算法的原理，并探讨如何评估其效果。
一、数据压缩算法的原理1. 无损压缩算法a. 预测编码算法：通过对数据进行建模和预测，将预测残差编码来压缩数据。
常见算法包括LZ77和LZW。
b. 字典压缩算法：建立一个字典来存储出现频率较高的数据片段，用较短的代表符号来表示这些片段。
常见算法包括Huffman和Arithmetic编码。
2. 有损压缩算法a. 转换编码算法：将数据从其原始表示转换为另一种表示，以减少冗余信息。
常见算法包括离散余弦变换和小波变换。
b. 量化算法：降低数据精度以减小所需的存储空间。
常见算法包括基于均匀分割和非均匀量化。
二、数据压缩算法的效果评估1. 无损压缩算法的评估a. 压缩比率：压缩前后数据的比率。
计算方法为压缩前数据大小除以压缩后数据大小。
b. 压缩速度：压缩算法执行的时间消耗。
通过记录执行算法所需的时间来评估。
c. 解压缩速度：解压算法执行的时间消耗。
通过记录解压算法所需的时间来评估。
d. 保真性：压缩后数据与原始数据之间的差异程度。
通过比较解压缩后数据与原始数据的差异来评估。
2. 有损压缩算法的评估a. 压缩比率：同样计算压缩前后数据的比率。
b. 信噪比：压缩后数据与原始数据之间的信噪比。
通过比较压缩数据与原始数据的相关性来评估。
c. 主观评估：由人类主观判断压缩后数据是否与原始数据相似或损失了哪些细节。
通过调查或专家评估来获取。
三、数据压缩算法的应用1. 图像压缩：采用无损或有损压缩算法来减小图像文件的大小。
2. 音频压缩：通过转换编码和量化算法来减小音频文件的大小，通常使用有损压缩算法。
3. 文本压缩：利用字典压缩算法和预测编码算法来压缩文本数据。
结论：数据压缩算法在现代技术中发挥着重要作用。
四种压缩算法原理介绍
四种压缩算法原理介绍压缩算法是将数据经过特定的编码或转换方式，以减少数据占用空间的方式进行压缩。
常见的压缩算法可以分为四种：无损压缩算法、有损压缩算法、字典压缩算法和算术编码压缩算法。
一、无损压缩算法是指在数据压缩的过程中不丢失任何信息，压缩前后的数据完全相同，通过对数据进行编码或转换，以减少数据的存储空间。
常见的无损压缩算法有：1. 霍夫曼编码（Huffman Coding）：霍夫曼编码是一种可变长度编码方式，通过根据数据出现频率给予高频率数据较低的编码长度，低频率数据较高的编码长度，从而达到减少数据存储空间的目的。
2.雷霍尔曼编码（LZ77/LZ78）：雷霍尔曼编码是一种字典压缩算法，它通过在数据中并替换相同的字节序列，从而实现数据的压缩。
LZ77算法是将数据划分为窗口和查找缓冲区，通过在查找缓冲区中查找与窗口中相匹配的字节序列来进行压缩。
LZ78算法主要通过建立一个字典，将数据中的字节序列与字典中的序列进行匹配并进行替换，实现数据的压缩。
3.哈夫曼-雷霍尔曼编码（LZW）：哈夫曼-雷霍尔曼编码是一种常见的字典压缩算法，它综合了霍夫曼编码和雷霍尔曼编码的特点。
它通过维护一个字典，将数据中的字节序列与字典中的序列进行匹配并进行替换，实现数据的压缩。
二、有损压缩算法是指在数据压缩的过程中会丢失一部分信息，压缩后的数据无法完全还原为原始数据。
常见的有损压缩算法有：1. JPEG（Joint Photographic Experts Group）：JPEG 是一种常用的图像压缩算法，它主要通过对图像的颜色和亮度的变化进行压缩。
JPEG算法将图像分成8x8的块，对每个块进行离散余弦变换（DCT），并通过量化系数来削减数据，进而实现压缩。
2. MP3（MPEG Audio Layer-3）：MP3 是一种常用的音频压缩算法，它通过分析音频中的声音频率以及人耳对声音的敏感程度，对音频数据进行丢弃或砍切，以减少数据的占用空间。
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三种无损压缩原理介绍1.前言现代社会是信息社会，我们无时无刻都在跟信息打交道，如上网查阅图文资料，浏览最新的新闻，QQ聊天或者传送文件等。
人类对信息的要求越来越丰富，希望无论何时何地都能够方便、快捷、灵活地通过文字、语音、图像以及视频等多媒体进行通信。
在早期的通信领域中，能够处理和传输的主要是文字和声音，因此，早期的计算机和通信设备的处理能力跟人类的需求有相当大的差距。
随着通信信道及计算机容量和速度的提高，如今图像信息已成为通信和计算机系统的一种处理对象，成为通信领域市场的热点之一。
可是，大数据量的图像信息会给存储器的存储容量、通信干线信道的带宽以及计算机的处理速度增加极大的压力。
单纯依靠增加存储器容量、提高通信网络带宽和计算机处理速度来解决问题，在技术和经济上都不太现实。
显然，在信道带宽、通信链路容量一定的前提下，采用编码压缩技术，减少传输数据量，是提高通信速度的重要手段。
2.正文2.1图像压缩编码的现状和发展趋势1948年提出电视数字化后，就开始对图像压缩编码技术的研究工作，至今已有50多年的历史。
图像压缩的基本理论起源于20世纪40年代末香农的信息理论。
香农的编码定理告诉我们，在不产生任何失真的前提下，通过合理的编码，对于每一个信源符号分配不等长的码字，平均码长可以任意接近于信源的熵。
在五十年代和六十年代，图像压缩技术由于受到电路技术等的制约，仅仅停留在预测编码、亚采样以及内插复原等技术的研究，还很不成熟。
1969年在美国召开的第一届“图像编码会议”标志着图像编码作为一门独立的学科诞生了。
到了70年代和80年代，图像压缩技术的主要成果体现在变换编码技术上，矢量量化编码技术也有较大发展，有关于图像编码技术的科技成果和科技论文与日俱增，图像编码技术开始走向繁荣。
自80年代后期以后，由于小波变换理论，分形理论，人工神经网络理论，视觉仿真理论的建立，人们开始突破传统的信源编码理论，例如不再假设图像是平稳的随机场。
图像压缩编码向着更高的压缩比和更好的压缩质量的道路前进，进入了一个崭新的、欣欣向荣的大发展时期。
如今图像压缩编码技术广泛地被应用在各个领域。
如：电视计算机、多媒体出版物、遥感图像数据库等。
它已经为开创新的应用领域提供了良好的技术基础。
到目前为止，图像压缩编码技术已经发展到第二代编码技术。
1、第一代编码技术包括建立在shannon的码率失真理论基础上的预测编码、变换编码、统计编码及Oliver提出的PCM编码理论。
虽然这些编码技术在中等压缩率的情况下，能提供非常好的图像质量，但在码率非常低得情况下，无法提供令人满意的质量。
究其原因是由于这些技术没有利用图像的结构特点，同时也没有考虑人类视觉系统的特性，因此它们也就只能以像素或块作为编码的对象。
2、第二代编码包括基于分形的编码、基于模型的编码、基于区域分割的编码，以及基于神经网络的编码等。
这类编码技术不再局限于信息论的框架，充分利用了人类视觉以及图像信源的各种特征，实现从“波形”编码到“模型”编码的转变，获得了更高的压缩比。
2.2关于数据图像无损压缩编码图像编码发展至今已经非常成熟了，但新颖的编码方法仍然层出不穷。
不管具体的编码形式如何，它们都是力图消除图像中的一种或者多种冗余。
根据由压缩数据恢复的图像与原始图像的差别，图像数据压缩可以简单分为两类：“有损压缩”和“无损压缩”。
其中无损压缩在信息论中就称为“熵编码”。
无损压缩仅仅是删除图像数据中的冗余信息，在可完全恢复原始数据而不引入任何失真的条件下使比特率最小的压缩方法。
由于压缩率受到数据统计冗余度的理论限制，压缩比一般为2:1到5：1.在众多的应用中，无损压缩是仅有的可以接受的数据压缩方法，其中的一种应用是医疗或商业文件的归档。
在这些应用场合中，有损压缩通常因为法律原因而被禁止。
另一种应用是卫星成像处理。
还有一类应用是数字X光照相术，这种应用中信息的丢失会导致损坏诊断的精确性。
在这一类的情况下，无损压缩的需要是由与其用户和图像性质所推动的。
无损压缩广泛地被应用在各个所需的领域，适应当前多媒体技术发展的需要。
可见，这一领域的突破对于通信和多媒体事业的发展将具有深远的影响。
经常使用的无损压缩方法有游程编码、霍夫曼编码和算术编码等。
2.2.1 游程编码原理游程编码主要用于量化后出现概率大量零系数的情形，利用游程来表示连零码，以降低为表示零码所用的数据量。
游程编码往往与其他编码方法结合使用。
游程编码通过将信源中相同符号序列转换成一个计数字段再加上一个重复字符标志实现压缩。
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。
游程：数字序列中连续出现相同符号的一段。
(1)二元序列的游程：只有“0”和“1”两种符号。
连0的个数称为0游程；连1的个数称为1游程。
(2)游程变换：二元序列 000101110010001.、、、、、、可变换成如下游程序列 30 11 10 31 20 11 30 11当游程很短，也就是像素的灰度频繁改变时，使用行程码不适宜的。
2.2.2霍夫曼编码原理霍夫曼编码属于码词长度可变的编码类，是霍夫曼在1952年提出的一种编码方法，即从下到上的编码方法。
同其他码词长度可变的编码一样，可区别的不同码词的生成是基于不同符号出现的不同概率。
生成霍夫曼编码算法基于一种称为“编码树”（coding tree）的技术。
算法步骤如下：（1）初始化，根据符号概率的大小按由大到小顺序对符号进行排序。
（2）把概率最小的两个符号组成一个新符号（节点），即新符号的概率等于这两个符号概率之和。
（3）重复第2步，直到形成一个符号为止（树），其概率最后等于1。
（4）从编码树的根开始回溯到原始的符号，并将每一下分枝赋值为1，上分枝赋值为0。
以下这个简单例子说明了这一过程。
1)．字母A,B,C,D,E已被编码，相应的出现概率如下：p(A)=0.16, p(B)=0.51, p(C)=0.09, p(D)=0.13, p(E)=0.112)．C和E概率最小，被排在第一棵二叉树中作为树叶。
它们的根节点CE 的组合概率为0.20。
从CE到C的一边被标记为1，从CE到E的一边被标记为0。
这种标记是强制性的。
所以，不同的霍夫曼编码可能由相同的数据产生。
3)．各节点相应的概率如下：p(A)=0.16, p(B)=0.51, p(CE)=0.20, p(D)=0.13D和A两个节点的概率最小。
这两个节点作为叶子组合成一棵新的二叉树。
根节点AD的组合概率为0.29。
由AD到A的一边标记为0，由AD到D的一边标记为1。
如果不同的二叉树的根节点有相同的概率，那么具有从根到节点最短的最大路径的二叉树应先生成。
这样能保持编码的长度基本稳定。
4)．剩下节点的概率如下：p(AD)=0.29, p(B)=0.51, p(CE)=0.20AD和CE两节点的概率最小。
它们生成一棵二叉树。
其根节点ADCE的组合概率为0.49。
由ADCE到AD一边标记为0，由ADCE到CE的一边标记为1。
5)．剩下两个节点相应的概率如下：p(ADCE)=0.49, p(B)=0.51它们生成最后一棵根节点为ADCEB的二叉树。
由ADCEB到B的一边记为1，由ADCEB 到ADCE的一边记为0。
6)．图2-1为霍夫曼树结构。
编码结果被存放在一个表中：w(A)=001, w(B)=0, w(C)=111, w(D)=100, w(E)=011P(A)=0.16 0P(B)=0.51 0 (1.00)（0.29） 0P(C)=0.09 1 1（0.2） 1 (0.49)P(D)=0.13 1P(E)=0.11 0图2-1 霍夫曼树结构符号概率霍夫曼编码A 0.16 001B 0.51 0C 0.09 111D 0.13 100E 0.11 011表2-2 霍夫曼编码表2.2.3 算术编码原理算术编码是20世纪80年代发展起来的一种熵编码方法，它已渐渐受到人们的注意。
它的基本原理是，任何一个数据序列均可表示成0和1之间的一个间隔，该间隔的位置与输入的概率分布有关。
可以根据信源的统计特性来设计具体的编码器，也可以针对未知概率的信源设计能够自适应适配其分布的算术编码器，这两种形式的编码器均可以用硬件实现，有关的实验数据表明，在未知信源概率分布的大部分情形下，算术编码优于霍夫曼编码。
算术编码的基本规则如下：（1）初始状态：编码起点 C0=0，区间宽度A0=1.（2）新编码点：Ci=C i-1+(Ai-1)*Pi式中：C i-1是原编码点，Ai-1是原区间宽度，Pi为所编符号对应的积累概率。
新区间宽度：Ai=Ai-1*Pi式中：Pi为所编符号对应的概率。
3、结论目前，图像压缩技术已经得到了广泛的推广应用，对人们的日常生活产生了重要的影响。
VCD、DVD和各种档次的数字点数都是图像压缩技术的应用实例。
“图像压缩编码”是图像处理的重要内容，随着通信技术和多媒体技术的发展，图像压缩编码技术已进入实用阶段，图像编码可以看作是一维信号编码或三维的推广。
在当前数字图像压缩领域中，无损压缩由于具有高度的保真效果，完全的可复原性，获得了越来越多的关注。
在卫星科学探测领域，数据存储和传输必须用无损压缩技术才能保证图像细节不被破坏。
企事业单位的数据存档必须是无损的，这样才能完全复原而不至于丢失重要信息。
因此，对高效的无损压缩方法有着越来越迫切的需要，除了对压缩比的要求外，还需要压缩的实时性好，可靠性高等。
研究高性能的无损压缩算法，具有一定的理论意义和实用价值。
4、参考文献1、贾永红，数字图像处理，武汉：武汉大学出版社，2003.92、黄贤武，王佳俊，李家华，数字图像处理与压缩编码技术，四川：电子科技大学出版社，2000年。
3、Tinku Acharya Ajoy K.Ray著，田浩等译，Image Processing Principlesand Applications，北京：清华大学出版社，2007.74、C算法.第一卷。
基础、数据结构、排序和搜索，Robert Sedgewick著，周良忠译，北京：人民邮电出版社，2004.65、籍俊伟.无损压缩技术的研究与应用【期刊论文】-北京工业大学，20046、田瑞财，殷晓丽.基于哈弗曼编码的图像压缩技术研究【期刊论文】-科技资讯，20097、章毓晋.图像工程（上册）-图像分析，第二版，北京：清华大学出版社，2005,78、章毓晋.图像工程（下册）-图像分析，第二版，北京：清华大学出版社，2005,79、冯希.几种图像无损压缩与编码方法的比较研究【期刊论文】-中国科学院研究生院，（西安光学精密机械研究所）200810、王汇源. 数字图像传输原理与技术. 北京:国防工业出版社,1995，9。