民用GPS数据准无损压缩算法

第２５卷第２期数据采集与处理Ｖ０１．２５Ｎｏ。２２０１０年３月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＤａｔａＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ＆ＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＭａｒ．２０１０

文章编号：１００４—９０３７（２０１０）０２一０２４５一０５

民用ＧＰＳ数据准无损压缩算法

任维政徐连明邓中亮

（北京邮电大学电子工程学院，北京，１００８７６）

摘要：为了提高民用ＧＰＳ精度范围内的定位数据压缩率和压缩速度，在对霍夫曼编码和算术编码的性能进行分析比较的基础上．将预测编码与霍夫曼编码有机结合，提出了面向民用ＧＰＳ精度范围的定位信息准无损压缩算法。该算法通过压缩预处理和二次量化去除冗余信息，采用预测编码提高编码效率，总压缩效率可迭８７％．采用ＭＳＰ４３０单片机对该算法进行了测试．在压缩数据量为６６８ＫＢ时，压缩率为８７．１％，处理时间为３１．４ｓ，与仿真结果基本吻合。实验结果表明，该算法经过优化后对硬件要求较低．提高了压缩率和压缩速度，节约了存储资源，节省了数据传输时的通信费用。

关键词：全球定位系统，数据压缩；预测编码；霍夫曼编码

中图分类号：ＴＮ９２９．５文献标识码：Ａ

Ｑｕａｓｉ—ｌｏｓｓｌｅｓｓＣｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＣｏｍｍｅｒｃｉａｌＧＰＳＤａｔａ

ＲｅｎＷｅｉｚｈｅｎｇ，ＸｕＬｉａｎｍｉｎｇ，ＤｅｎｇＺｈｏｎｇｌｉａｎｇ

（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄ

Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ，１００８７６，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｑｕａｓｉ－ｌｏｓｓｌｅｓｓｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｆｏｒｇｌｏｂａｌｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍ（ＧＰＳ）ｄａｔａｗｉｔｈｃｏｍｍｅｒｃｉａｌＧＰＳｐｒｅｃｉｓｉｏｎ．ＴｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｔｈｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｎｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｏｆｂｏｔｈＨｕｆｆｍａｎｃｏｄｉｎｇａｎｄａｒｉｔｈｍｅｔｉｃｃｏｄｉｎｇ．ＴｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｍｂｉｎｅｓｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｄｉｎｇａｎｄＨｕｆｆｍａｎｃｏｄｉｎｇ，ａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｒａｔｉｏａｎｄｔｈｅｓｐｅｅｄ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｒｅｍｏｖｅｓｔｈｅｒｅｄｕｎｄａｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｔｏｍ－ｐｒｅｓｓｉｏｎｐｒｅｔｒｅａｔｍｅｎｔａｎｄｔｈｅｓｅｃｏｎｄｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｃｏｄｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄｂｙｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｄｉｎｇ．ＴｅｓｔｓｗｉｔｈａｎＭＳＰ４３０ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｒａｔｉｏｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓ８７．１％ａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｉｍｅｉｓ３１．４Ｓｗｈｅｎｔｈｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｄａｔａｖｏｌ—ｕｍｅｒｅａｃｈｅｓ６６８ＫＢ．Ｔｅｓｔｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓａｒｅｉｎａｇｒｅｅｍｅｎｔｗｉｔｈｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓｔｈｅｌｏｗｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｆｏｒｈａｒｄｗａｒｅｒｅｓｏｕｒｃｅｓａｆｔｅｒｏｐｔｉ—ｍｉｚａｔｉｏｎ，ａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｒａｔｉｏａｎｄｔｈｅｃｏｄｉｎｇｓｐｅｅｄ，ｔｈｕｓｓａｖｉｎｇｔｈｅｓｔｏｒａｇｅｓｐａｃｅａｎｄｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｃｏｓｔｄｕｒｉｎｇｔｈｅｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｏｆＧＰＳｄａｔａ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｇｌｏｂａｌｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍ（ＧＰＳ）；ｄａｔａｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ；ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｄｉｎｇ；Ｈｕｆｆｍａｎｃｏｄｉｎｇ

引言

ＧＰＳ卫星定位系统接收机端是无源定位，要提供位置服务，必须与无线通信系统结合。现有的大多导航和监控的系统都是通过ＳＭＳ短消息、ＧＰＲＳ，ＣＤＭＡ或卫星通信方式来进行位置数据传

收稿日期：２００８－０４—１１，修订日期：２００８—１２—１５输［１］。为了降低定位数据传输的数据量，节省通信费用，需要有合适的压缩算法。

本文提到的ＧＰＳ准无损压缩是指在民用个人定位、车辆导航／监控和资产保全等领域ＧＰＳ精度范围内的压缩，对于源ＧＰＳ数据来说是有损压缩，但因其是民用定位精度范围内的数据压缩处理，压缩掉的数据对于民用精度应用无意义，故在此称其

万方数据

矢量数据主要压缩方法及比较

矢量数据主要压缩方法及比较 张旭 测绘工程 211305020021 摘要：矢量数据主要是指城市大比例尺地形图。此系统中图层主要分为底图层、道路层、单位层，合理的分层便于进行叠加分析、图形的 阐述矢量数据压缩的概念，详细的对常见的矢量空间数据压缩方法了介绍与评价，并对一些改进方法做了介绍，希望通过本文的总结，大家能够更好地了解矢量数据及其压缩方法。 关键词：矢量数据，压缩方法 引言：矢量数据结构中，传统的方法是几何图形及其关系用文件方式组织，而属性数据通常采用关系型表文件记录，两者通过实体标识符连接。由于这一特点使得在某些方面有便利和独到之处，例如在计算长度、面积、形状和图形编辑、几何变换操作中，有很高的效率和精度。

矢量空间数据压缩 GIS中的矢量数据可分为点状图形要素、线状图形要素、面状图形要素。但从压缩的角度来看，矢量数据的压缩主要是线状图形要素的压缩,因为点状图形要素可看成是特殊的线状图形要素，面状图形要素的基础也是线状图形要素，需要由一条或多条线状图形要素围成。因此，线状图形要素的压缩就成为矢量数据压缩中最重要的问题。 矢量数据压缩是从组成曲线的点集合A中抽取一个子集B，用这个子集B在一定的精度范围内尽可能地反映原数据集合A，而这个子集B 的点数应尽可能少。矢量数据压缩与化简的核心是在不扰乱拓扑关系的前提下对原始采样数据进行合理的删减。 对矢量数据进行压缩除了能节约存贮空间，加快网络传输速度之外，其本质的原因在于原始的数据存在一定的冗余。这种数据冗余一方面是数据采样过程中不可避免产生的；另一方面是由于具体应用变化而产生，比如大比例尺的矢量数据用于小比例尺的应用时，就会存在不必要的数据冗余。因此应该根据具体应用来选择合适的矢量数据压缩与化简算法。 2、矢量数据压缩率与压缩误差 压缩率和压缩误差是评价一个矢量数据压缩算法的基本要素。分别以N和n表示矢量数据压缩前后的结点数。矢量数据压缩率为压缩后点的数量与压缩前点的数量之比,即η= (N-n) / N * 100%。 目前，描述压缩误差的方法主要有三种，分别是最大位移距离、位移距离之和以及偏差面积。假设压缩前的曲线为Fs,…,Ft，压缩后的线

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

图像压缩综述

图像压缩综述 摘要：随着信息时代的不断发展，数字图像处理技术得到了广泛的应用，而作为数字图像处理技术的重要组成部分——数字图像压缩，也得到了迅猛的发展。本文从数字图像压缩的概念、发展历史、图像压缩的必要性和可能性、图像压缩标准、图像压缩基本方法和图像压缩效果评价等方面进行了综述。 引言 在当前这个信息化社会中，新信息技术革命使人类被日益增多的多媒体信息所包围。多媒体信息主要是由图像、文本和声音三大元素组成。图像作为其主要元素之一，发挥着越来越重要的作用。而传输和存储图像需要占用大量的数据空间，这严重影响了传输速率和实时处理量,极大地制约了图像通信的发展。其中，数据量最大的是数字视频数据。未经处理的数字视频信息需要消耗巨大的存储资源，以主流高清视频为例，在分辨率为1280×720，帧率为30帧每秒的视频应用中，存储一分钟的视频信息，需要约18.5G(以常4:2:0视频，每像素12比特)比特存储空间，一部120分钟高清电影约需要2225G比特的存储空间。可见未经处理的视频信息量非常大，为了满足存储和传输需求，视频信息的压缩是十分必要的。在同等的通信容量下，如果图像数据可以压缩之后再传输，就可以使传输的数据量变得很小，也就能够增加通信能力。因此图像压缩编码技术受到了越来越多的关注及广泛的应用。如数码相机、USB摄像头、可视电话、视频点播、视频会议系统、数字监控系统等等，都使用到了图像或视频的压缩技术。 数字图像压缩是以尽可能少的比特数代表图像或图像中所包含的信息量的技术，图像通过压缩处理去掉其中的数据冗余、符号冗余、视觉冗余等各种冗余信息，提高传输速率，节省存储空间。 1图像压缩的发展历史 自1948年提出的电视信号数字化设想后, 即开始了图像压缩的研究，到现在已有60多年的历史。20世纪五六十年代的图像压缩编码主要集中在预测编码、哈夫曼编码等技术的研究,还不成熟。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学科的诞生。到了七八十年代,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的发展。80年代末,小波变换理论、分形理论、人工神经网络理论、视觉仿真理论建立,人们开始突破传统的信源编码理论, 图像压缩编码向着更高的压缩率和更好的压缩质量的方向发展,进入了一个崭新的发展时期。 2图像压缩的可能性 图像之所以能够进行压缩有以下几个方面的原因: 一是原始图像数据是高度相关的,存在很大的数据冗余。如图像内相邻像素之间的空间冗余度、系列图像前后帧之间的时间冗余度、多光谱遥感图像各频谱间的频率域冗余度等,它们造成了大量的比特数浪费,消除这些冗余就可以节约码字,大大减少数据量,达到数据压 缩的目的。 二是信源符号出现的概率不同,若用相同码长表示不同出现概率的符号,就会造成符号冗余度。如果采用可变长编码技术,对出现概率高的符号用短码字,对出现概率低的符号用长码字表示,就可以消除符号冗余度,从而节约码字。 三是人眼具有视觉冗余,允许图像编码有一定的失真。人类视觉系统(HVS)是有缺陷的,人眼对于某些失真不敏感难以察觉。在许多场合中,并不要求经压缩及复原以后的图像和原始图像完全相同,可以允许有少量的失真,只要这些失真并不被人眼所察觉即可。这就为压缩比的提高提供了十分有利的条件,这种有失真的编码称为限失真编码。在多数应用中,人眼往

图像压缩编码实验报告

图像压缩编码实验报告 一、实验目的 1.了解有关数字图像压缩的基本概念，了解几种常用的图像压缩编码方式； 2.进一步熟悉JPEG编码与离散余弦变换（DCT）变换的原理及含义； 3.掌握编程实现离散余弦变换（DCT）变换及JPEG编码的方法； 4.对重建图像的质量进行评价。 二、实验原理 1、图像压缩基本概念及原理 图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3类： （1）无损压缩编码种类 哈夫曼（Huffman）编码，算术编码，行程（RLE）编码，Lempel zev编码。（2）有损压缩编码种类 预测编码，DPCM，运动补偿； 频率域方法：正交变换编码(如DCT)，子带编码； 空间域方法：统计分块编码； 模型方法：分形编码，模型基编码； 基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化； （3）混合编码 JBIG，，JPEG，MPEG等技术标准。 2、JPEG 压缩编码原理 JPEG是一个应用广泛的静态图像数据压缩标准，其中包含两种压缩算法(DCT和DPCM)，并考虑了人眼的视觉特性，在量化和无损压缩编码方面综合权衡，达到较大的压缩比(25:1以上)。JPEG既适用于灰度图像也适用于彩色图像。其中最常用的是基于DCT变换的顺序式模式，又称为基本系统。JPEG 的压缩编码大致

图像压缩算法性能的测试与分析工具

图像压缩算法性能的测试与分析工具1 蔡正兴，张虹 中国矿业大学计算机科学与技术学院，江苏徐州 (221008) 摘要：本文研究了图像压缩算法性能的评价方法，提出了图像压缩算法性能的测试算法，包括横向比较测试和纵向分解测试，并在此基础上设计并实现了压缩算法性能的测试与分析工具。该工具能够测试和分析压缩算法的性能，并自动生成各种分析图表，为用户提供了方便，具有较大的实用价值。为了提高评价的效率、准确性和全面性，文中提出了测试图像的选择方法和测试结果的分析方法，具有一定的理论意义。 关键词：压缩性能，测试方法，分析方法，图像选择方法 1. 引言 近年来，图像压缩得到快速发展[1]，各种算法层出不穷，比如有损的压缩算法可以在低失真的条件下达到高压缩比[2，3]，而无损的压缩算法则可以保证重建图像的无失真[4]。因此在实际应用中得知各种压缩算法的性能及特点是必要的。在评价图像压缩算法性能时主要考虑压缩比、重建质量、时间复杂度、空间复杂度和实现代价这几个方面[5]，其中较为重要的是压缩比、重建质量和时间复杂度。为了计算这些压缩性能指标，常常使用一些工具软件，比如在图像处理领域广泛使用的MATLAB系列软件，它提供了大量的内置函数[6]，操作方便，功能强大，但它不是评价图像压缩算法性能的专业工具，需要进行二次开发，不能有效的分析和评价压缩性能。其次，利用性能指标来评价压缩方法，尽管方便快捷，但还不能反映图像压缩算法的全部特点。例如，在考虑变换编码系统的失真性质时，一般采用MSE(均方误差)，有时利用MSE计算得到的重建质量很好，但视觉效果却不好，这是因为MSE对图像中的失真显著性不敏感[7]，可见，性能指标仅仅是对压缩算法进行宏观上的评价，无法评价每个过程对压缩性能的影响。再次，在评价压缩性能时，不可避免地要使用测试图像，用户在选择测试图像时带有随机性，不利于全面地评价压缩方法。针对这些不足，本文设计了图像压缩算法性能的测试与分析工具——AutoTA。AutoTA的目标是自动地对图像压缩算法进行测试与分析，并生成各种分析图表，全面的评价图像压缩算法的性能。AutoTA具有广泛的应用前景，科研人员利用AutoTA可横向比较各种压缩算法的性能，也可纵向分析压缩算法的特点；工程技术人员也可以根据AutoTA的测试结果，在实际应用中选择合适的图像压缩算法。 2. 压缩算法性能指标 压缩性能指标是评价压缩算法的重要方面，也是AutoTA分析图像压缩算法性能的重要依据，下面将描述相关的性能指标。 2.1压缩比 压缩比是指压缩过程中输入数据量和输出数据量之比，反映了图像压缩算法的压缩性能，当压缩比小于1时为正压缩，当压缩比大于1时为负压缩。压缩比的计算公式为： 1本课题得到国家自然科学基金项目(编号：60372102)、教育部博士点基金项目(编号：20030290011)、软件新技术国家重点实验室课题(编号：A200309)资助。

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。

无损压缩算法的比较和分析

Adaptive-Huffman-Coding 自适应霍夫曼编码 压缩比：1.79 分析： 霍夫曼算法需要有关信息源的先验统计知识，而这样的信息通常很难获得，即使能够获得这些统计数字，符号表的传输仍然是一笔相当大的开销。 自适应压缩算法能够解决上述问题，统计数字是随着数据流的到达而动态地收集和更新的。概率再不是基于先验知识而是基于到目前为止实际收到的数据。随着接收到的符号的概率分布的改变，符号将会被赋予新的码字，这在统计数字快速变化的多媒体数据中尤为适用。 Lempel-Ziv-Welch 基于字典的编码 压缩比：1.86 分析： LZW算法利用了一种自适应的，基于字典的压缩技术。和变长编码方式不同，LZW使用定长的码字（本次实验使用12位定长码字）来表示通常会在一起出现的符号/字符的变长的字符串。 LZW编码器和解码器会在接受数据是动态的创建字典，编码器和解码器也会产生相同的字典。 编码器的动作有时会先于解码器发生。因为这是一个顺序过程，所以从某种意义上说，这是可以预见的。

算术编码（arithmetic coding） 压缩比：2 分析： 算术编码是一种更现代化的编码方法，在实际中不赫夫曼编码更有效。 算术编码把整个信息看作一个单元，在实际中，输入数据通常被分割成块以免错误传播。 算术编码将整个要编码的数据映射到一个位于[0,1)的实数区间中。并且输出一个小于1同时大于0的小数来表示全部数据。利用这种方法算术编码可以让压缩率无限的接近数据的熵值，从而获得理论上的最高压缩率。 比较分析： 一般来说，算术编码的性能优于赫夫曼编码，因为前者将整个消息看作一个单元，而后者受到了必须为每一个符号分配整数位的限制。 但是，算术编码要求进行无限精度的实数运算，这在仅能进行有限精度运算的计算机系统是无法进行的。随着研究的深入，有学者提出了一种基于整数运算的算术编码实现算法。在编码和解码的过程还需要不时的调整区间大小，以免精度不足，加大了实现的难度。 在3种无损压缩算法中，LZW算法相对来说，实现最为简单，但其压缩效果要在数据源足够大的时候，才能显现出来。

如何用SPSS探测及检验异常值

异常值SS探测及检验如何用SP 一、采用数据探索过程探测异常值–>“Analyze”–>“Descriptive 菜单程序为: 主现SPSS菜单实中选>–>“Statistics”按钮–Statistics”–>“Explore……”选项个最小值作为异常5“Outliers”复选框。输出结果中将列出5个最大值和的嫌疑值。）探测异常值二、采用箱线图（boxplot箱线图比较直观、形象，易于理解，因此它在统计分析中占有非常重要的地位。利用上述的数据探测过程，在“Explore”对话框中单击“Plots”，出1. 通过“Boxplots”方框可以确定箱线图的生成方式。现如图2所示的对话框，“Factor levels together”复选框表示将要为每个因变量创建一个箱线图，“Dependent together”复选框表示将为每个分组变量水平创建箱线图，“None”复选框表示不创建箱线图。一种给出了两种箱线图，SPSS2. 直接利用SPSS中的画图功能实现箱线图，点:是基本箱线图，另一种是交互式箱线图。基本箱线图的SPSS菜单实现为击主菜单中的“Graphs”选项，在弹出的一级菜单中选择“Boxplot……”点击主菜单中的“Graphs”选项，SPSS菜单实现为:选项。交互式箱形图的在弹出的一级菜单中点击“Interactive”选项，在弹出的二级菜单中选择公司雇员分工种的开始工资为例构造基“Boxplot……”选项。下面仍以A。箱线图中的“○”表示可疑的异常值，此处异常值的确3)(本箱线图如图百分位点上25百分位点和75变量值超过第:，即定采用的是“五数概括法”

百分位点上变75百分位点和25变量值之差的倍(箱体上方)或变量值小于第的点对应的值。箱体下方)量值之差的倍( 。：？？？如何设置。。后的新功能 Data –> Validation三、SPSS 14 法）：±3δ以外的数据为高度异常值，应予剔除。四、Z分标准化法（3δ五、数据异常值的检验能使异常值的检中没有提供直接检验异常数据的工具，但是使用SPSSSPSS等过程，可以对指定变Frequencies中的验工作变得非常方便。通过SPSS量的数据同时得到均值、方差等统计量，代入上述的公式，结合查表，很快更显方便，因为剔除前SPSS就能得出检验结果。在多个异常数据下，使用一个异常数据后，需要对剩余的数据重新计算均值和方差，如果数据很多，只需要重新，而通过SPSS用手工计算将是很烦琐的事情，而且准确度不高。过程的操作就可以了。选择数据以后，重复一次Frequencies 并比较后才能增分别对含异常值和删去异常值两种情况下的数据进 行分析，加可信度，避免误删。 SPSS中异常值的剔除六、Data发现异常值后，把大于等于最小异常值或小于等于最大异常值的值用子菜单里的条件设置按钮，就可以自动剔除异常Cases Select主菜单里的值。承接心得1，数据预处理第二点异常值的处理。我大概学了两门统计软件SPSS和Stata，SPSS用的时间久些，熟悉一下，Stata 最近才学，不是太熟。关于这点我结合着来说。关于异常值的处理可分为两点，一是怎么判定一个值是异常值，二是怎么去处理。判定异常值的方法我个人认为常用的有两点： 是描述性统计分析，看均值、标准差和最大最小值。一般情况下，若

浅析图像压缩编码方法

Computer Knowledge and Technology 电脑知识 与技术第6卷第23期(2010年8月)浅析图像压缩编码方法 徐飞 （闽西职业技术学院，福建龙岩364021） 摘要：该文描述了图像压缩编码的概念，原理以及主要分类，介绍了目前常见的三种图像压缩编码方法的原理，特点以及简单讨论了其中两种方法的MATLAB 代码实现。 关键词：图像压缩编码；编码原理；编码分类；编码方法；MATLAB 中图分类号：TP301文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2010)23-6584-03 Analysis of the Image Compression Coding Method XU Fei (Minxi Vocational &Technical College,Longyan 364021,China) Abstract:This paper is mainly about the concept,principle and classification of image compression coding,introduces the concepts and characteristic of three kinds of image compression coding methods that are common used,and discusses how to using matlab to accomplish the two common methods which mentions in the front. Key words:image compression coding;coding principle;coding classification;coding method;MATLAB 现代社会是信息社会，随着信息技术的发展，图像信息被广泛应用于多媒体通信、计算机系统和网络中。因为对图像的要求越来越高，图像信息量也越来越大，所以在传输之前需要进行信息处理，必须采用合适的方法对其进行压缩，因此有必要对图像压缩编码方法进行研究。 1图像压缩编码 1.1概述 图像压缩编码就是在满足一定保真度和图像质量的前提下，对图像数据进行变换、编码和压缩，去除多余的数据以减少表示数字图像时需要的数据量，便于图像的存储和传输。即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。 1.2图像压缩编码原理 图像数据的压缩机理来自两个方面:一是利用图像中存在大量冗余度可供压缩；二是利用人眼的视觉特性。 1.2.1图像数据的冗余度 1)空间冗余： 在一幅图像中规则的物体和规则的背景具有很强的相关性。 2)时间冗余：电视图像序列中相邻两幅图像之间有较大的相关性。 3)结构冗余和知识冗余： 图像从大面积上看常存在有纹理结构，称之为结构冗余。 4)视觉冗余：人眼的视觉系统对于图像的感知是非均匀和非线性的，对图像的变化并不都能察觉出来。 1.2.2人眼的视觉特性 1)亮度辨别阈值：当景物的亮度在背景亮度基础上增加很少时，人眼是辨别不出的，只有当亮度增加到某一数值时，人眼才能感觉其亮度有变化。人眼刚刚能察觉的亮度变化值称为亮度辨别阈值。 2)视觉阈值：视觉阈值是指干扰或失真刚好可以被察觉的门限值，低于它就察觉不出来，高于它才看得出来，这是一个统计值。3)空间分辨力：空间分辨力是指对一幅图像相邻像素的灰度和细节的分辨力，视觉对于不同图像内容的分辨力不同。 4)掩盖效应：“掩盖效应”是指人眼对图像中量化误差的敏感程度，与图像信号变化的剧烈程度有关。 1.3图像压缩编码的分类 根据编码过程中是否存在信息损耗可将图像编码分为: 1)无损压缩:又称为可逆编码(Reversible Coding)，解压缩时可完全回复原始数据而不引起任何失真； 2)有损压缩:又称不可逆压缩(Non-Reversible Coding)，不能完全恢复原始数据，一定的失真换来可观的压缩比。 根据编码原理可以将图像编码分为: 1)熵编码：熵编码是编码过程中按熵原理不丢失任何信息的编码。熵编码基本原理是给出现概率大的信息符号赋予短码字，出收稿日期：2010-06-10 作者简介；徐飞（1982-），男，福建龙岩人，闽西职业技术学院，助教，理学学士，主要研究方向为数字图象，软件开发，软件测试。ISSN 1009-3044Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.6,No.23,August 2010,pp.6584-6586,6589E-mail:eduf@https://www.wendangku.net/doc/011956906.html, https://www.wendangku.net/doc/011956906.html, Tel:+86-551-56909635690964

几种视频压缩算法对比

视频压缩算法对比 视频2008-05-23 10:10:09 阅读557 评论0 字号：大中小订阅 视频压缩标准及比较原始的数字视频信号的数据量是相当惊人的，例如，NTSC 图像以大约640X480的分辨率，24bist/象素，每秒30帧的质量传输时，则视频数据有640X480x24X30=221Mb/S或28MB/s秒，显然这样庞大的数据流对大多数传输线路来说是无法承受的，而且也是无法存储的。为此人们开始专门研究将这些视频、音频数据流进行压缩。很多压缩编码标准相继推出，主要有JPEG月吐一JPEG‘，幻，_H.261旧.263和MPEG等标准。其中JPEG标准主要是用在静止图像的压缩。M一PJEG是将PJEG改进后用到运动图像上，在压缩比不高时，有较好的复现图像质量，但占用存储空间大;在压缩比高的情况下，复现图像质量差。.H261爪.263标准是专门为用于图像质量要求不高的视频会议和可视电话设计。MpEG(MovnigPictureExPertGorPu即活动图像专家组)。它是由150(国际标准化组织)和正(c国际电工委员会)于1988年联合成立的。专门致力于运动图像及伴音编码标准化工作。它们推出了MPEG编码标准【1卜，1l。到现在为止，专家组己制定了MPEG一1，MPEG一2和MPEG一4三种标准，由于其标准化、较大的压缩比及较高的画面质量，成为视频压缩系统首选算法。 MPEGI是一种压缩比高但图像质量稍差的技术;而MPEGZ技术主要专注于图像质量，压缩比小，因此需要的存储空间就大;MPEG4技术是时下比较流行的技术，使用这种技术可以节省空间、提高图像质量、节省网络传输带宽等优点。 来自：https://www.wendangku.net/doc/011956906.html,/blog/static/80720305200842310109120/

图像压缩方法综述

图像压缩方法综述 陈清早 (电信科学技术研究院PT1400158) 摘要：图像压缩编码技术就是对要处理的图像数据按一定的规则进行变换和组合,从而达到以尽可能少的数据流(代码)来表示尽可能多的数据信息。由于图像数据量的庞大,在存储、传输、处理时非常困难,因此图像数据的压缩就显得非常重要。图像压缩分为无损图像压缩和有损图像压缩或者分为变换编码、统计编码。在这里，我们简单的介绍几种几种图像压缩编码的方法，如：DCT编码、DWT编码、哈夫曼(Huffman)编码和算术编码。 关键字：图像压缩；DCT压缩编码；DWT压缩编码；哈夫曼编码；算术编码 1引言 在随着计算机与数字通信技术的迅速发展,特别是网络和多媒体技术的兴起,大数据量的图像信息会给存储器的存储容量、通信信道的带宽以及计算机的处理速度增加极大的压力。为了解决这个问题,必须进行压缩处理。图像数据之所以能被压缩，就是因为数据中存在着冗余。图像数据的冗余主要表现为：图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余；图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余；不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。数据压缩的目的就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比特数。信息时代带来了“信息爆炸”，使数据量大增，无论传输或存储都需要对数据进行有效的压缩。因此图像数据的压缩就显得非常重要。 在此，我们主要介绍变换编码的DCT编码和DWT编码和统计编码的哈夫曼(Huffman)编码和算术编码。 2变换编码 变换编码是将空域中描述的图像数据经过某种正交变换转换到另一个变换域(频率域)中进行描述，变换后的结果是一批变换系数，然后对这些变换系数进行编码处理，从而达到压缩图像数据的目的。主要的变换编码有DCT编码和DWT编码 1.1DCT编码 DCT编码属于正交变换编码方式，用于去除图像数据的空间冗余。变换编码就是将图像光强矩阵(时域信号)变换到系数空间(频域信号)上进行处理的方法。在空间上具有强相关的信号，反映在频域上是在某些特定的区域内能量常常被集中在一起，或者是系数矩阵的分布具有某些规律。我们可以利用这些规律在频域上减少量化比特数，达到压缩的目的。也就是说，图像变换本身并不能压缩数据，但变换后图像大部分能量集中到了少数几个变换系数上，再采用适当的量化和熵编码便可以有效地压缩图像。量化是对经过DCT变换后的频率系数进行量化，其目的是减小非“0”系数的幅度以及增加“0”值系数的数目，它是图像质量下降的最主要原因。 图像经DCT变换以后，DCT系数之间的相关性就会变小。而且大部分能量集中在少数的系数上，因此，DCT变换在图像压缩中非常有用，是有损图像压缩国际标准JPEG的核心。从原理上讲可以对整幅图像进行DCT变换，但由于图像各部位上细节的丰富程度不同，这种整体处理的方式效果不好。为此，发送者首先将输入图像分解为8*8或16*16块，然后再对每个图像块进行二维DCT变换，接着再对DCT系数进行量化、编码和传输；接收者通过对量化的DCT系数进行解码，并对每个图像块进行的二维DCT反变换。最后将操作完成后所有的块拼接起来构成一幅单一的图像。对于一般的图像而言，大多数DCT系数值都接近于0，所以去掉这些系数不会对重建图像的质量产生较大影响。因此，利用DCT进行图像压缩确实可以节约大量的存储空间。 由于图像可看成二维数据矩阵，所以在图像编码中多采用二维正交变换方式，然而其正交变换的计算量太大，所以在实用中变换编码并不是对整幅图像进行变换和编码，而是将图像分成若

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

浅谈无损压缩算法

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/011956906.html, 浅谈无损压缩算法 作者：孔凡龙,程思远,关迅 来源：《电脑知识与技术》2011年第22期 摘要：该文介绍了经典的Huffman编码和目前压缩比最高的PAQ系列压缩算法，包括Huffman编码的原型，改进后的自适应Huffman编码及他们各自的实现方法和优缺点，PAQ系列压缩算法是如何进行上下文建模，预测和编码的。 关键词：无损压缩；Huffman；PAQ 中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)22-5466-02 在信息高速发展的今天，人们进行交流沟通的数据量相当的庞大，如何更好，更快的传输和存储数据已成为一个重大的问题，单纯地提高存储容量，并不能从根本解决问题，而数据的压缩是解决这一问题的重要方法。从无损音乐格式ape到文档的存储，数据的无损压缩已广泛应用于各个领域。 1 无损压缩概述 数据压缩是按照特定的编码机制用比未经编码少的数据位（或者其它信息相关的单位）表示信息的过程。无损压缩是利用数据的统计冗余进行压缩，可完全回复原始数据而不引起任何失真，但压缩率是受到数据统计冗余度的理论限制，一般为20%到50%。这类方法广泛用于 文本数据，程序和特殊应用场合的图像数据的压缩。 2 无损压缩算法Huffman和PAQ 2.1 基于Huffman编码的压缩 2.1.1 静态Huffman和动态Huffman编码 Huffman编码使用变长编码表对源符号进行编码，其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的，出现次数多的符号使用较短的编码，出现次数少的则使用较长的编码，这便使编码之后的符号串的平均长度降低，从而达到无损压缩数据的目的。Huffman编码是通过构建最优二叉树即带权路径长度最小的二叉树，来实现对数据的编码。Huffman编码的过程： （1）对数据中的源符号的种类和数量进行统计，共有n个源符号，其出现的频率分别为w1,w2...wn；

基于时空数据挖掘的案事件时空分析研究开题报告

如文档对您有帮助，欢迎下载支持，谢谢！ 福州大学硕士研究生论文开题报告

一、论文选题依据（包括本课题国内外研究现状述评，研究的理论与实际意义，对科技、经济和社会发展的作用等） 1. 选题依据 1.1研究背景 上世纪90年代以来，为适应全球信息高速公路建设的潮流，我国先后启动了面向政府办公业务的十二个重点信息应用系统工程，简称“十二金工程”[1]。公安信息化工程（即“金盾工程”）就是其中重要的业务系统之一。经过十几年的发展，基本实现了以全国犯罪信息中心（CCIC）为核心，以各项公安业务应用为基础的信息共享和综合利用，为各项公安工作提供强有力的信息支持。与此同时，公安信息系统中也积累了海量的业务信息，其中案事件信息达数百万条，且以每年100至120万条的速度递增[2]。 然而，面对日益庞大的案事件信息和日趋复杂的犯罪形势，以传统的查询、统计等方法和技术很难发现其中隐藏的关联、规律和发展趋势，数据丰富而知识贫乏在相当程度上制约了打击预防犯罪工作的开展。近年来，大数据成为新的创新、竞争和生产力的前沿领域，基于案事件全量大数据的获取、组织、管理和利用为解决上述问题提供了机遇，提出了挑战。因此，利用案事件大数据，分析、挖掘犯罪在空间和时间上的分布规律和变化趋势，获得其隐含的知识和洞察力，为制定犯罪控制策略、识别犯罪模式、优化警力部署和警区规划等提供科学依据，从而增强公安部门打击预防犯罪的能力，提高警务决策水平，具有重要的意义。 1.2 研究意义 案事件的发生与所处的社会、经济、人口和环境之间构成一个复杂系统[3-4]。犯罪问题也是一个复杂的社会问题，受社会环境、经济、人口、文化、心理等多种因素的共同影响，所以可以认为案事件在微观上的技术、手段和宏观上的时空分布规律的变化存在着所处社会环境的表征。以边沁（Jeremy Bentham）为代表的古典犯罪学派和犯罪学之父龙勃罗梭（Cesare Lombroso）开创的实证学派都对犯罪成因做了相关研究。菲利（Enrico Ferri）还系统提出了犯罪原因三元论：人类学因素、自然因素和社会因素[5]，李斯特（Frantz von Liszt）认为自然因素只是社会因素的一种，主张二元论，即社会因素和个人因素[6]。这些理论只能定性地说明和解释犯罪行为产生的原因，包括现代犯罪成因研究采用多元回归等统计方法建立的各种犯罪学模型也只能在一定意义上验证已有理论，定量解释和预测较大时间、空间跨度下犯罪行为的变化趋势[7]，且具有一定的滞后性，而对于小范围、中短期警务决策所起的作用微乎其微。 以往对案事件的分布研究主要集中于对犯罪空间集聚情况的识别与探测，对时间信息没有充分利用和深度挖掘[8-9]，越来越多的研究者发现，案事件从大时间尺度到小时间尺度都表现出一些季节性、周期性甚至是昼夜更替的时间分布特征，犯罪时空分布研究领域也越来越受到关注[10]。时空数据挖掘作为一个新兴的研究领域，正致力于开发和应用新兴的计算技术来分析海量、高维的时空数据，揭示时空数据中的有价

图像的无损压缩程序设计 霍夫曼编码

成绩评定表

课程设计任务书

摘要 哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，以哈夫曼树—即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，经常应用于数据压缩。在计算机信息处理中，“哈夫曼编码”是一种一致性编码法（又称"熵编码法"），用于数据的无损耗压缩。这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符（例如某文件中的一个符号）进行编码。这张编码表的特殊之处在于，它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的（出现概率高的字符使用较短的编码，反之出现概率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低，从而达到无损压缩数据的目的）。 本课题通过MATLAB编写适当的函数，对一个随机信源进行哈夫曼编码，得出码字，平均码长和编码效率。从而理解信源编码的基本思想与目的以及哈夫曼编码方法的基本过程与特点，并且提高综合运用所学理论知识独立分析和解决问题的能力。 关键字：哈夫曼；信源编码；MATLAB

目录 1设计目的及相关知识 (1) 1.1设计目的 (1) 1.2图像的霍夫曼编码概念 (1) 1.3Matlab图像处理通用函数 (1) 2课程设计分析 (3) 2.1 图像的霍夫曼编码概述 (3) 2.2 图像的霍夫曼编码举例 (4) 3仿真 (6) 4结果及分析 (9) 5附录 (12) 结束语 (15) 参考文献 (16)

1设计目的及相关知识 1.1设计目的 1）了解霍夫曼编码的原理。 2）理解图像的霍夫曼编码原理，了解其应用，掌握图像的霍夫曼编码的方法。3）对图像编码程序设计进行较深入的认识，对知识牢固掌握。 4）掌握图像霍夫曼编码的整个过程及其中的注意事项。 5）了解图像无损压缩的目的及好处。 1.2图像的霍夫曼编码概念 所谓霍夫曼编码的具体方法：先按出现的概率大小排队，把两个最小的概率相加，作为新的概率和剩余的概率重新排队，再把最小的两个概率相加，再重新排队，直到最后变成1。每次相加时都将“0”和“1”赋与相加的两个概率，读出时由该符号开始一直走到最后的“1”，将路线上所遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的顺序排好，就是该符号的霍夫曼编码 1.3 Matlab图像处理通用函数 colorbar 显示彩色条 语法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage从坐标轴取得图像数据 语法：A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimage imshow显示图像 语法：imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow(...) montage 在矩形框中同时显示多幅图像 语法：montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage(...)

图像压缩技术的综述

题目：图像压缩技术的综述 学生姓名：徐欢学号：070110117 系别：计算机与信息学院专业：计算机科学与技术 入学年份：2010年9月 导师姓名：陈蕴谷职称/学位：讲师/硕士研究生 导师所在单位：中国科学院合肥物质研究院 完成时间:2014年4月 1.引言 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。 图像数据是用来表示图像信息的，如果不同的方法为表示相同的信息使用了不同的数据量，那么使用较多数据量的方法中，有些数据必然代表了无用的信息，或者是重复的表示了其他数据表示的信息，前者成为数据冗余，后者成为不相干信息。图像压缩编码的主要目的，就是通过删除冗余的或者是不相干的信息，以尽可能地的数码率来存储和传输数字图像数据。 图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化，到今天已经有50多年的历史了。在此期间出现了很多种图像压缩编码方法，特别是到了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，图像压缩技术得到了前所未有的发展，其中分形图像压缩和小波图像压缩是当前研究的热点。本文对当前最为广泛使用的图像压缩算法进行综述，讨论了它们的优缺点以及发展前景。 图像编码基础 图像编码压缩是指在满足一定图像质量的条件下，用尽可能少的数据量来表示图像。编码技术比较系统的研究始于Shannon信息论，从此理论出发可以得到数据压缩的两种基本途径。一种是联合信源的冗余度也寓于信源间的相关性之

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：