文章目录

  • 有损压缩
  • 概念
  • 主要算法
  • 哈夫曼编码
  • 定义
  • 性质
  • 定长和变长编码比较
  • 示例
  • 生成哈夫曼编码


有损压缩

概念

按照压缩方法是否丢失信息分为有损压缩和无损压缩,有损压缩解压缩后的数据与原始数据完全相同。 解压缩后获得的数据是原始数据的副本,是一种不可逆压缩。

主要算法

消除编码冗余: 哈夫曼编码和算术编码。
消除像素间冗余:LZW编码,位平面编码,行程编码和无损预测编码。

哈夫曼编码

定义

哈夫曼编码,又称为霍夫曼编码,是一种字符编码。

在计算机数据压缩处理中,霍夫曼编码使用变长编码表()对源符号(如文件中的一个字母)进行编码,其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现几率的方法得到的,出现几率高的字母使用较短的编码,反之出现几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长度、期望值降低,从而达到无损压缩数据的目的。

性质

  • 可变字长编码(VLC)
  • 源符号出现的频率越高,使用的代码字长越少。
  • 一致的编码方法(也称为“熵编码方法”),用于数据的无损压缩。

信息熵

英文entoropy,反映图像中的平均信息量。

定长和变长编码比较

定长编码:fixed length coding (FLC),如定长一字节或者定长二字节
变长编码:virable length coding(VLC)

示例

Symbol

Probability

FLC

VLC1

VLC2

VLC3

K

1/2

00

0

111

0

L

1/4

01

10

110

1

P

1/8

10

110

10

01

C

1/8

11

111

0

10

对 KLKPLCKK 用上述四个方式编码

方式

表示

编码长度length

FLC

00 01 00 10 11 00 00

2*8 =16 bits

VLC1

0 10 0 110 10 111 0 0

1+2+1+3+2+3+2 = 14 bits

VLC2

111 110 111 10 110 0 111 111

3+3+3+2+3+1+3+3 = 21 bits

VLC3

0 1 0 01 1 10 0 0

1+1+1+2+1+2+1+1 = 10 bits

总结 根据最后编码长度,VLC3 的长度最短,符合出现概率高的字母使用较短的编码,因此是哈夫曼码。

信息熵:反映图像中的平均信息量,用H(entoropy)表示,小于等于Lavg(average length)

示例

python基于霍夫曼进行图像矫正_有损压缩

生成哈夫曼编码

python基于霍夫曼进行图像矫正_压缩编码_02