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分形法图像压缩算法.pdf

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第9章 分形图像压缩
9.1 图像压缩简介
9.1 数据压缩简介
数据压缩
9.1.1 多媒体数据压缩概述
9.1.1.1 数据压缩的重要性
9.1.1.2 压缩的可能性
9.1.1.3 冗余的种类
9.1.1.3 冗余的种类
9.1.1.3 冗余的种类
9.1.1.3 冗余的种类
9.1.1.3 冗余的种类
9.1.1.3 冗余的种类
9.1.1.5 压缩方法分类
9.1.1.4 压缩原理
9.1.1.5 压缩方法分类
9.1.1.5 压缩方法分类
9.1.1.5 压缩方法分类
9.1.1.5 压缩方法分类
9.1.1.4 压缩原理
9.1.1.4 压缩原理
9.1.1.4 压缩原理
9.1.1.4 压缩原理
9.1.1.4 压缩原理
9.1.1.4 压缩原理
9.1.2 数据压缩的发展历程
9.1.3 数据压缩的技术基础
9.1.3.1 熵的概念
9.1.3.1 熵的概念
9.1.3.1 熵的概念
9.1.3.2 数据压缩模型
9.1.3.2 数据压缩模型
9.1.3.2 数据压缩模型
9.1.3.3 数据压缩编码
9.1.3.3 数据压缩编码
9.1.3.3 数据压缩编码
9.1.3.3 数据压缩编码
9.1.3.3 数据压缩编码
9.1.4 常用的无损数据压缩方法
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码:
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.1 香农-范诺与哈夫曼编码
9.1.4.2 算术编码
9.1.4.2 算术编码
9.1.4.2 算术编码
9.1.4.2 算术编码
9.1.4.2 算术编码
9.1.4.2 算术编码
9.1.4.2 算术编码
9.1.4.2 算术编码
9.1.4.2 算术编码
9.1.4.2 算术编码
9.1.4.2 算术编码
9.1.4.2 算术编码
9.1.4.2 算术编码
9.1.4.3 行程RLE编码
9.1.4.3 行程RLE编码
9.1.4.3 行程RLE编码
9.1.4.3 行程RLE编码
碎形壓縮
簡介
簡介
簡介
歷史
何謂碎形壓縮
何謂碎形壓縮
何謂碎形壓縮
何謂碎形壓縮
何謂碎形壓縮
何謂碎形壓縮
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何謂碎形壓縮
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理論
理論
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遞迴函數系統
遞迴函數系統
遞迴函數系統
遞迴函數系統
遞迴函數系統
遞迴函數系統
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分割遞迴函數系統
分割遞迴函數系統
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分割遞迴函數系統
分割遞迴函數系統
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分割遞迴函數系統
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影像碎形壓縮—編碼
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影像碎形壓縮—編碼
影像碎形壓縮—編碼
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影像碎形壓縮—解碼
影像碎形壓縮—解碼
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影像碎形壓縮—結果
影像碎形壓縮之加速
影像碎形壓縮之加速
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Saupe快速演算法—初始
Saupe快速演算法—合併
Saupe快速演算法—合併
結果
結果
結果
結果
結果
結果
結果
結論
分形图像压缩技术
目 录
图像压缩背景知识
图像压缩背景知识
图像压缩背景知识
图像压缩背景知识
分形基本理论
分形图像压缩方法
Jacquin的PIFS分形编码方法
分形图像压缩的特点
PIFS改进算法
第9章 分形图像压缩 Digitalstone
9.1 图像压缩简介 Digitalstone
9.1 数据压缩简介 数据压缩的基本概念 数据压缩的发展历程 数据压缩的技术基础 常用的无损数据压缩方法  常用的有损数据压缩方法 数据压缩国际标准 Digitalstone
数据压缩 • 通俗地说,数据压缩就是用最少的数码来表示 信号。其作用是:能较快地传输各种信号,如 传真、Modem通信等;在现有的通信干线并行 开通更多的多媒体业务,如各种增值业务;紧 缩数据存储容量,如CD-ROM、VCD和DVD 等;降低发信机功率,这对于多媒体移动通信 系统尤为重要。由此看来,通信时间、传输带 宽、存储空间甚至发射能量,都可能成为数据 压缩的原因。 Digitalstone
9.1.1 多媒体数据压缩概述 • 数据压缩的重要性 • 压缩的可能性 • 冗余的种类 • 压缩方法分类 Digitalstone
9.1.1.1 数据压缩的重要性 多媒体数据为什么要进行压缩,主要原因有: 1. 原始采样的媒体数据量巨大; 2. 有效利用存储器存储容量; 3. 提高通信线路的传输效率; 4. 消除计算机系统处理视频I/O瓶颈 例如,一幅具有中等分辨率(640×480)的真彩色图像(24b/像 素),它的数据量约为7.37Mb/帧,一个 100MB(Byte)的硬盘只能存放约 100帧图像。若要达到每秒25帧的全动态显示要求,每秒所需的数据量为 184Mb,而且要求系统的数据传输率必须达到184Mb/s。对于声音也是如此, 若采用16b样值的PCM编码,采样速率选为44.1kHZ,则双声道立体声声音每 秒将有176KB的数据量。 Digitalstone
9.1.1.2 压缩的可能性 多媒体数据就像海绵一样是可以压缩的, 因为多媒体数据包括两部分内容:信息和 冗余数据,信息是有用的数据,而冗余数 据就是无用的内容,可以压缩掉。 冗余的具体表现就是相同或者相似信息的 重复。 冗余为数据压缩技术的应用提供了可能 Digitalstone
9.1.1.3 冗余的种类 1.空间冗余 静态图像中存在的最主要的一种数据冗余。同 一景物表面上采样点的颜色之间往往存在着空 间连贯性,但是基于离散像素采样来表示物体 颜色的方式通常没有利用这种连贯性。例如: 图像中有一片连续的区域,其像素为相同的颜 色,空间冗余产生。 Digitalstone
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