基于游程编码实现图像压缩算法附Matlab代码

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本文介绍了基于游程编码的图像压缩算法,包括游程编码原理和具体实现步骤。通过Matlab代码展示了如何将图像转化为灰度图像,进行8*8分块,差分编码和游程编码,最终实现图像的压缩并存储为.rle文件。文章还给出了压缩比的计算和示例。

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基于游程编码实现图像压缩算法附Matlab代码

  1. 前言
    在当今数字化的世界里,图像的应用越来越广泛。例如互联网、计算机视觉、医学影像学等等领域都离不开图像。同时,随着人们对数据存储和传输的挑战越来越高,如何把图像进行高效的压缩已经成为了一项重要的课题。本文介绍了一种基于游程编码的图像压缩算法,并附有相应的Matlab代码。

  2. 游程编码原理
    游程编码是一种基于数据冗余的压缩算法,它会将连续重复出现的数据序列压缩为一个符号和一个计数值的形式。以图像为例,假设某个像素点周围的8个邻居像素值都与该像素值相同,那么我们可以将这9个像素压缩为“像素值+9”,从而实现了针对图像中重复信息的压缩。

具体实现时,游程编码有两种模式,即RLE(Run Length Encoding)和RLC(Run Length Coding)。其中RLE模式针对连续重复的0和1的位流进行编码,而RLC模式则是对图像或声音波形进行编码。

  1. 基于游程编码的图像压缩算法
    下面我们来介绍一种基于游程编码的图像压缩算法,该算法的主要步骤如下:
    (1)将原始图像转化为灰度图像(如果原始图像已经是灰度图像,则可跳过此步骤);
    (2)采用88的分块方式对灰
以下是一个基于游程编码图像压缩算法MATLAB代码,它可以将输入图像进行二值化处理后进行游程编码,并计算压缩比。其中,RLEencode函数实现游程编码的功能,RLEdecode函数实现了对游程编码结果的解码。具体实现如下: ``` clc; clear all; %% 读取图像 I = imread('lena.tif'); figure imshow(I) title('原图像') %% 图像二值化 BW = imbinarize(I); %% 游程编码 [zipped, info] = RLEencode(BW); %% 计算压缩比 cr = info.rows * info.cols / (size(zipped, 1) * 2); %% 游程解码 unzipped = RLEdecode(zipped); %% 显示解码后图像 figure imshow(unzipped) title('解码后图像') %% 游程编码函数 function [zipped, info] = RLEencode(vector) %% 向量转换成一维数组 vector = vector(:); L = length(vector); %% 初始化游程编码结果 c = vector(1); t1 = 1; e(t1, 1) = c; e(t1, 2) = 0; %% 统计游程编码结果 for j = 1:L if (vector(j) == c) e(t1, 2) = e(t1, 2) + 1; else c = vector(j); t1 = t1 + 1; e(t1, 1) = c; e(t1, 2) = 1; end end %% 将游程编码结果转换成一维数组 zipped = reshape(e', 1, []); %% 保存图像信息 [info.rows, info.cols] = size(vector); info.ratio = length(vector) / length(zipped); end %% 游程解码函数 function unzipped = RLEdecode(zip) %% 将游程编码结果转换成二维矩阵 e = reshape(zip, 2, []); %% 计算解码后的向量长度 L = sum(e(2, :)); %% 解码 unzipped = zeros(1, L); idx = 1; for i = 1:length(e) for j = 1:e(2, i) unzipped(idx) = e(1, i); idx = idx + 1; end end %% 将向量转换成图像 unzipped = reshape(unzipped, [], length(unzipped)/length(e)); end ``` 该代码中,先读取了lena.tif图像,然后将其二值化,然后对二值化后的图像进行游程编码,并计算了压缩比。接着对游程编码结果进行解码,将解码后的向量转换成图像并进行显示。需要注意的是,该代码中的游程编码和解码函数是基于一维向量实现的,因此在进行游程编码和解码时需要将图像转换成一维向量。
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