一种快速解压的无损压缩算法

随着信息技术的不断发展,大量数据给存储和传输都带来了巨大的挑战。数据压缩能够有效减少数据量,方便数据的处理和传输。无损压缩是一种利用数据的冗余特点进行压缩的压缩方法,解压时可以完全还原数据而不会有任何失真。在研究LZO算法的快速解压原理基础上,设计了一种新的压缩算法。该算法通过减少压缩数据中压缩块的数量,降低了解压程序的执行开销。测试结果表明,新算法可实现比LZO算法更快的解压速度。     

遥测数据的无损压缩技术

桑地亚国家实验室面临着各种测试传感器产生的数字化数据的无损压缩问题。他们所关心的数据一旦产生，就对其进行压缩，即处于实时状态。     

基于感知器的快速彩色图像无损压缩算法

针对彩色图像像素和颜色分量之间存在的相关性，将神经网络中的感知器技术引入彩色图像的无损压缩算法中，提出了一种新的预测模型。应用感知器的自学习和自适应能力，对预测值进行自适应调整，使算法在运行过程中具有很小的预测残差并具有较小的动态范围。同时应用颜色空间变换来减小颜色分量间的相关性。相对于新的国际标准JPEG—LS，这种预测模型具有较低的计算复杂性。对比实验结果说明，这种算法的性能明显优于传统算法，在压缩比损失很小的前提下，其执行速度高于JPEG—LS。     

驱动热报

Foobar2000同Winamp的知名度相比,显然后者要占上风,但Foobar2000正是Winamp的作者Peter的杰作。它摒弃了Winamp华丽的界面,也没有风格各异的Skin和丰富的Plugin,它朴素的外表也许会让很多刚接触它的用户转身而去。其实,朴素的外表下     

超分辨率扫描成像系统图像无损压缩算法研究

针对光纤耦合的超分辨率扫描成像系统因传输的数据量过大而导致的丢帧现象,引入无损压缩技术对耦合的图像数据进行压缩传输。系统采用可逆的整数小波变换和集合树分裂算法组成的无损压缩方案,并根据耦合成像的特性,对耦合图像进行分割处理,以满足系统对压缩效率的要求。图像的平均压缩比达到了2.3,传输的波特率降到200 Mbps,目前系统提供的256 Mbps的带宽已经完全满足需求。实验结果表明,无损压缩编解码器的引入,降低了光纤耦合系统对传输带宽的要求,并保证了图像的完全重构。     

基于云计算的配电自动化集群Lzo无损压缩新方法

针对配电自动化监控系统中大数据集信息和压缩存储率低的问题,提出一种基于Hadoop云计算的信息流集群无损压缩新方法;从监控业务信息流出发,将Lzo无损压缩编码融入Map/Reduce计算任务中,实现对大数据集监控信息流的有效压缩;以配电网监控信息流的处理为例,分别取300万和1000万断面记录进行测试,结果表明:每秒可压缩处理记录数从4万提高至8.4万条,处理效率提高了52.4%,同时压缩比也从55.4%提高至62%,适用于动态量测过程的信息处理,提高了压缩处理的效果。     

一种使用帧间差值的图像传感器片上视频压缩算法

为了减少图像传感器视频数据的输出,提出了一种通过编码相邻两帧之间差值的无损视频压缩算法.算法首先将基于差分脉冲编码调制原理的差分操作在模拟域实现,减小了电路的复杂度.然后两帧之间的差值被基于块的无损压缩方案编码.实验结果证明,压缩后的图像数据可以被无损失的还原.通过对7个具有代表性的8位深度1280×720@60 fps的样本视频进行测试,在块大小为4×4和模式切换阈值为63时实现了最佳的压缩效果.在几乎没有光的条件下压缩率高达78.5％.在复杂运动场景下该算法压缩率为43.5％.提出的压缩算法更适用于长时间处于静止场景的视频录制.     

基于局部边缘预测的空谱联合高光谱图像无损压缩

利用高光谱图像丰富的边缘特性和很强的谱间结构相似性,提出一种基于局部边缘预测的空谱联合高光谱图像无损压缩方法。该方法利用谱间最小方差算法的编码框架,在原有谱内、谱间预测模式的基础上,增加了第三种"无预测"的预测模式,以更好地适应高光谱图像的相关特性。在谱内预测时,针对图像中普遍存在的局部斜边缘,将对角边缘检测引入到中值预测中,提出了改进的对角边缘预测算法。在谱间预测时,通过分析局部边缘存在时上下文的特点,提出简单有效的上下文选择策略,在此基础上,提出了基于局部边缘结构相似性的谱间预测算法,在上下文模板内自适应地选择最佳预测上下文进行谱间预测。实验结果表明,本文方法有效利用了图像的局部边缘特性,更好地去除了谱内和谱间的相关性,改善了预测性能,提高了无损压缩比。     

一种JPEG无损压缩算法的仿真与实现

研究图像压缩算法优化算法的效果,针对目前通用无损压缩算法都难以对JPEG文件进行压缩,提出了一种洗牌算法和无损压缩算法相结合的无损压缩方法。在将JPEG图像文件进行压缩前对文件进行有效规整,产生冗余,然后再结合通用无损压缩算法进行无损压缩进一步去除文件内部信息冗余。进行仿真实验验证,算法能够进一步将JPEG图像文件无损压缩1%-3%。结果表明,上述算法能进一步无损去除文件内部冗余,减小文件体积,算法简单,时间复杂度低,易于实现,是一种有效的快速图像压缩算法。算法已经获得专利保护。