GZip、Deflate压缩算法对应的C#压缩解压函数
GZip、Deflate压缩算法对应的C#压缩解压函数
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/// GZip解压函数
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public byte[] GZipDecompress(byte[] data)
{
using (MemoryStream stream = new MemoryStream())
{
using (GZipStream gZipStream = new GZipStream(new MemoryStream(data), CompressionMode.Decompress))
{
byte[] bytes = new byte[40960];
int n;
while ((n = gZipStream.Read(bytes, 0,
bytes.Length)) != 0)
{
stream.Write(bytes, 0, n);
}
gZipStream.Close();
}
return stream.ToArray();
}
}
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/// GZip压缩函数
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public byte[] GZipCompress(byte[] data)
{
using (MemoryStream stream = new MemoryStream())
{
using (GZipStream gZipStream = new GZipStream(stream, https://www.sodocs.net/doc/9310835364.html,press))
{
gZipStream.Write(data, 0, data.Length);
gZipStream.Close();
}
return stream.ToArray();
}
}
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/// Deflate解压函数
/// JS:var details = eval('(' +
utf8to16(zip_depress(base64decode(hidEnCode.value))) + ')')对应的C#压缩方法
///
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///
public string DeflateDecompress(string strSource)
{
byte[] buffer = Convert.FromBase64String(strSource);
using (System.IO.MemoryStream ms = new
System.IO.MemoryStream())
{
ms.Write(buffer, 0, buffer.Length);
ms.Position = 0;
using (https://www.sodocs.net/doc/9310835364.html,pression.DeflateStream stream = new https://www.sodocs.net/doc/9310835364.html,pression.DeflateStream(ms,
https://www.sodocs.net/doc/9310835364.html,pressionMode.Decompress))
{
stream.Flush();
int nSize = 16 * 1024 + 256; //假设字符串不会超过16K
byte[] decompressBuffer = new byte[nSize];
int nSizeIncept = stream.Read(decompressBuffer, 0, nSize);
stream.Close();
return
System.Text.Encoding.UTF8.GetString(decompressBuffer, 0, nSizeIncept); //转换为普通的字符串
}
}
}
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/// Deflate压缩函数
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public string DeflateCompress(string strSource)
{
if (strSource == null || strSource.Length > 8 * 1024)
throw new System.ArgumentException("字符串为空或长度太大！");
byte[] buffer =
System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(strSource);
using (System.IO.MemoryStream ms = new
System.IO.MemoryStream())
{
using (https://www.sodocs.net/doc/9310835364.html,pression.DeflateStream stream = new https://www.sodocs.net/doc/9310835364.html,pression.DeflateStream(ms,
https://www.sodocs.net/doc/9310835364.html,press, true))
{
stream.Write(buffer, 0, buffer.Length);
stream.Close();
}
byte[] compressedData = ms.ToArray();
ms.Close();
return
Convert.ToBase64String(compressedData); //将压缩后的byte[]转换
为Base64String
}
}
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
算法论文 基于huffman编码的图像压缩技术 姓名：康凯 学院：计算机学院 专业：网络工程1102 学号：201126680208 摘要 随着多媒体技术和通讯技术的不断发展, 多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求, 也给现有的有限带宽以严峻的考验, 特别是具有庞大数据量的数字图像通信, 更难以传输和存储, 极大地制约了图像通信的发展, 因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输,并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩, 可以减轻图像存储和传输的负担, 使图像在网络上实现快速传输和实时处理。 本文主要介绍数字图像处理的发展概况，图像压缩处理的原理和特点，对多种压缩编码方法进行描述和比较，详细讨论了Huffman编码的图像压缩处理的原理和应用。 关键词：图像处理,图像压缩,压缩算法,图像编码,霍夫曼编码 Abstract With the developing of multimedia technology and communication technology, multimedia entertainment, information, information highway have kept on data storage and transmission put forward higher requirements, but also to the limited bandwidth available to a severe test, especially with large data amount of digital image communication, more difficult to transport and storage, greatly restricted the development of image communication, image compression techniques are therefore more and more attention. The purpose of image compression is to exhaust the original image less the larger the bytes and transmission, and requires better quality of
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
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
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
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.sodocs.net/doc/9310835364.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·
实时数据压缩算法(GE Historian Compression Methods)
申明：本文中思想及图片都是参照EVSystems（网址如下）说明文档，版权归其所有，鄙人只管翻译和归纳。要转载本文也请说明出处，谢谢！ https://www.sodocs.net/doc/9310835364.html, sfriedenthal@https://www.sodocs.net/doc/9310835364.html, 实时数据压缩算法（GE Historian Compression Methods） 一、GE Historian Compression Methods 1. CC：Collector Compression ‘X’表示丢弃的数，圆表示保留的数。 方法：选一个点为起始点，以此点为中心，在y轴方向规定一个‘Dead band’区域，在区域内的点丢弃，直到遇到一个不再区域内的点，该点作为新的起始点，从而设定新的‘Dead band’区域。 此方法的缺点是：不能丢弃‘保持斜率不变’的点，如图中‘Constant slope line’。 2. AC：Archive Compression（存档压缩） 此方法通过判断斜率区域来丢弃多余的点，可识别并丢弃‘保持斜率不变’的点，AC一般在CC之后使用。具体实现方法在下文中说明。 CC和AC组合实现实时数据压缩，统称为：GE Historian Compression Methods
二、OSI PI Swinging Door Comrpession（美国OSI公司：游泳门压缩） 方法：选一个点为起始点（存储点）如图中‘Archived Point’，图中‘New Point ’称为当前点。然后依次选取后面的点（做当前点）做平行四边形，如下图所示： 当产生的平行四边形不能容纳上个存储点到当前点之间的所有数据点时，即 有数据点落在当前平行四边形覆盖面积之外时，则将‘当前点’的前一个数据点保存，作为新的存储点，其他点舍弃。以此往复。如下图所示： 判断一个点是否在当前平行四边形覆盖面积之内的方法如下图（能看懂就不翻译了）： 该方法的缺点是：计算量大，CPU占时太多，程序实现复杂。 GE Historian Compression Methods和Swinging Door Comrpession不同之处在于:其丢弃点动作的触发条件不一样，它不计算一个点是否在平行四边形中，通过斜率范围来判断，即判断“存储点和但前点之间连线是否与他们中间各个点的dead band 线相交”，其判断方法及整体示意图如下两图所示：
PNG图像的压缩算法
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。
哈夫曼数据压缩算法的实现及性能分析
不同排序算法的实现和性能比较 学院信息学院 专业计算机系统结构 姓名张凯歌 学号1201001179 指导教师岳昆（副教授）
一、引言 (3) 二、排序算法 (3) 三、算法实现及性能比较 (4) 附录 (9) 参考文献 (16)
一、引言 排序是日常生活和工作中的一个常见问题，其目的是将一组原本无序的数据元素（或记录）序列，按照人们所需要的顺序，排列成有规律的按关键字有序的序列。 在现实生活中，人们要用到排序。如：学生成绩往往需要按照成绩高低或按学号从前到后排序；在图书馆众多的图书中，需要按照各个学科将书籍归类；排队时从高到低的顺序排队等问题。同样，排序也是计算机程序设计中的一个非常重要的操作，在计算机软件设计中占有极其重要的地位。本文将对排序算法中直接插入排序、快速排序和简单选择排序三种算法的实现做一些研究。 二、排序算法 排序是计算机内部经常进行的一种操作，其目的是将一组无序的记录序列调整为有序的记录序列，其可分为内部排序和外部排序（这里我们所说的排序只指前者）。下面我们将对这五中算法进行简单介绍和分析，然后通过实验数据给出五种中算法的性能比较。 (1) 插入排序（insertion sort）：插入排序的思想是将一组无序的元素（这里我们用正整数来代替）分别插入一个已经有序的的数组里，并保证插入后的数组也是有序的。当所有无序组的元素都插入完毕时，一个有序数组构造完成。数组n[1…r]为初始的一个无序数组（为了直观起见，我们这里设定数组从1开始，而不是0），则n[1]默认为只有一个元素的有序数组，n[2]插入只有n[1]构成的有序数组中，则此时有序数组的元素数量变为2。以此类推，到第i个元素时，前i-1个元素已经是有序的，此时只需将第i个元素插入到有序数组中并使之保持有序。如此直至最后一个元素插入完毕，整个插入排序完成。 (2) 冒泡排序（bubble sort）：冒泡排序每遍历一次数组，便将最大的元素放到数组最后边。下次遍历将次大的元素放到数组倒数第二位，依次类推，直至将最小的元素放到最前边，此时冒泡排序完成。 (3) 堆排序（heap sort）：堆排序与其他排序算法最大的区别是它依靠一种特殊的数据结构——堆来进行排序。堆是一种完全二叉树，并且根节点不大于左右子树中的所有节点（这里描述的是小根堆，大根堆的话情况恰好相反），n[i]<=n[2*i]&&n[i]<=n[2*i+1]。因此堆排序算法首先要将给出的无序数组构造成一个堆，然后输出根节点（最小元素），将剩余元素重新恢复成堆，再次输出根节点。依次类推，直至最后一个节点输出，此时堆排序完成。
JEPG压缩算法
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：
JPEG图像压缩算法基本介绍
JPEG图像压缩算法基本介绍 JPEG压缩算法可以用失真的压缩方式来处理图像，但失真的程度却是肉眼所无法辩认的。这也就是为什么JPEG会有如此满意的压缩比例的原因。 下面主要讨论，JPEG基本压缩法。 一、图像压缩算法之JPEG压缩过程 JPEG压缩分四个步骤实现： 1.颜色模式转换及采样； 2.DCT变换； 3.量化； 4.编码。 二、图像压缩算法具体操作 1、图像压缩算法之颜色模式转换及采样 RGB色彩系统是我们最常用的表示颜色的方式。JPEG采用的是YCbCr色彩系统。想要用JPEG基本压缩法处理全彩色图像，得先把RGB颜色模式图像数据，转换为YCbCr颜色模式的数据。Y代表亮度，Cb和Cr则代表色度、饱和度。通过下列计算公式可完成数据转换。 Y=0.2990R+0.5870G+0.1140B Cb=-0.1687R-0.3313G+0.5000B+128 Cr=0.5000R-0.4187G-0.0813B＋128 人类的眼晴对低频的数据比对高频的数据具有更高的敏感度，事实上，人类的眼睛对亮度的改变也比对色彩的改变要敏感得多，也就是说Y成份的数据是比较重要的。既然Cb成份和Cr成份的数据比较相对不重要，就可以只取部分数据来处理。以增加压缩的比例。JPEG 通常有两种采样方式：YUV411和YUV422，它们所代表的意义是Y、Cb和Cr三个成份的数据取样比例。 2、图像压缩算法之DCT变换
DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，是指将一组光强数据转换成频率数据，以便得知强度变化的情形。若对高频的数据做些修饰，再转回原来形式的数据时，显然与原始数据有些差异，但是人类的眼睛却是不容易辨认出来。 压缩时，将原始图像数据分成8*8数据单元矩阵，例如亮度值的第一个矩阵内容如下： JPEG将整个亮度矩阵与色度Cb矩阵，饱和度Cr矩阵，视为一个基本单元称作MCU。每个MCU所包含的矩阵数量不得超过10个。例如，行和列采样的比例皆为4:2:2，则每个MCU将包含四个亮度矩阵，一个色度矩阵及一个饱和度矩阵。 当图像数据分成一个8*8矩阵后，还必须将每个数值减去128，然后一一代入DCT变换公式中，即可达到DCT变换的目的。图像数据值必须减去128，是因为DCT转换公式所接受的数字范围是在-128到+127之间。 DCT变换公式： x,y代表图像数据矩阵内某个数值的坐标位置 f(x,y)代表图像数据矩阵内的数个数值 u,v代表DCT变换后矩阵内某个数值的坐标位置 F(u,v)代表DCT变换后矩阵内的某个数值 u=0 且v=0 c(u)c(v)=1/1.414 u>0 或v>0 c(u)c(v)=1 经过DCT变换后的矩阵数据自然数为频率系数，这些系数以F（0，0）的值最大，称为DC，其余的63个频率系数则多半是一些接近于0的正负浮点数，一概称之为AC。 3、图像压缩算法之量化 图像数据转换为频率系数后，还得接受一项量化程序，才能进入编码阶段。 量化阶段需要两个8*8矩阵数据，一个是专门处理亮度的频率系数，另一个则是针对色度的频率系数，将频率系数除以量化矩阵的值，取得与商数最近的整数，即完成量化。
bmp图像压缩算法详细解析
问题：将一张bmp图像的灰度值压缩存储到一个中间文件，然后利用中间文件还原这张图片。 初一看，这应该是两个程序吧，一个压缩程序一个解压程序。那就先压缩好喽，恩，压缩...可是要怎么读取它的灰度值呀？文件里不会只保存它的灰度值吧，点开属性，发现这是一张256*192的图片，如果图片文件里只有灰度值，那么大小应该是256*192 B，而实际大小是50230字节。。可见还有其它信息，根据经验，应该还有一个对图像的描述信息吧，这样那些图像显示程序才能知道以怎样的方式去显示它，毕竟不是所有的bmp图片都是灰度图片。额，只好求助百度了.............经过整理，我把bmp图像编码格式发到下面。 BMP文件被分成4个部分：位图文件头（Bitmap File Header）、位图信息（BitmapInfoHeader）、颜色表（Color Map）和位图数据（即图像数据，Data Bits或Data Body） 第1部分为位图文件头BITMAPFILEHEADER，是一个结构体类型，该结构的长度是固定的，为14个字节。其定义如下： typedef struct tagBITMAPFILEHEADER { WORD bfType; 位图文件类型，必须是0x424D，即字符串“BM” DWORD bfSize; 位图文件大小，包括这14个字节。 WORD bfReserved1; Windows保留字，暂不用。 WORD bfReserved2; Windows保留字，暂不用。 DWORD bfOffBits; 从文件头到实际的位图数据的偏移字节数 } BITMAPFILEHEADER, FAR *LPBITMAPFILEHEADER, *PBITMAPFILEHEADER; 第2部分为位图信息头BITMAPINFOHEADER，也是一个结构体类型的数据结构，该结构的长度也是固定的，为40个字节（WORD为无符号16位整数，DWORD为无符号32位整数，LONG为32位整数）。其定义如下： typedef struct tagBITMAPINFOHEADER { DWORD biSize; 本结构的长度，为40个字节。 LONG biWidth; 位图的宽度，以像素为单位。 LONG biHeight; 位图的高度，以像素为单位. WORD biPlanes; 目标设备的级别，必须是1。 WORD biBitCount 每个像素所占的位数（bit），其值必须为1（黑白图像）、4（16色图）8 （256色）、24（真彩色图），新的BMP格式支持32位色。 DWORD biCompression; 位图压缩类型，有效的值为BI_RGB（未经压缩）、BI_RLE8、BI_RLE4、BI_BITFILEDS（均为Windows定义常量）。这里只讨论未经压缩的情况，即biCompression=BI_RGB。