一种基于GZIP的压缩与高效解压系统

为了节约嵌入式系统中的存储空间,降低数据传输对带宽的压力,提高解压的效率,研究并设计了一种基于GZIP的数据压缩与解压系统.在压缩时,压缩核心算法使用开源GZIP压缩算法,在此算法基础上进行设计,通过Visual Studio 2012对原始数据进行改进后的压缩.在解压时,为了提高解压速率,选择通过FPGA进行实现.通...     

基于LZW文本压缩解压器的设计与实现

本文介绍了LZW的压缩和解压算法,采用c语言实现了一个基于LZW的简单的文本压缩解压器,可以实现文本文件内容的压缩和解压,具有很好的效果。     

一种快速的纹理预测和混合哥伦布的无损压缩算法

为了进一步降低芯片内无损压缩的运算复杂度和编码时间,该文在保持高压缩率的基础上,提出一种基于方向预测和混合熵编码的快速无损压缩算法。该算法首先采用自适应方法进行纹理方向的预测,以获得当前像素的参考像素,并计算预测残差;然后对预测残差进行混合哥伦布编码,最终大幅度地提高了无损压缩的压缩性能。实验结果显示,与基于梯度预测和变长编码的无损压缩算法相比,该算法在平均压缩率略有提升的前提下,平均编码时间减少了36.86%。     

基于改进LZO的高灵敏度图像无损压缩方法

针对测控装备图像传输中无损压缩的问题,提出了一种基于改进LZO(Lempel-Ziv-Oberhumer)的高灵敏度图像无损压缩方法.分析了无损压缩算法原理,根据高灵敏度图像特点,利用中值边缘预测消除空间冗余,改进LZO算法流程.试验表明:改进算法无损压缩效率高,性能稳定,能够满足任务图像实时无损的传输需求.     

基于流量分析的XML嵌套数据流无损压缩算法

为避免基体的反复压缩操作,提出一种基于流量分析的XML嵌套数据流无损压缩算法。利用GDDStream算法对高相似度的XML嵌套数据流进行聚类分析,并表述成“簇中心(基体)+个体差异量”形式,分解数据流,完成一次基体压缩;仅对差异量进行压缩,极大减少对基体的反复压缩操作;利用改进LZW算法实现XML嵌套数据流无损压缩。实验结果表明,压缩后不仅数据完整性得到了保证,数据量也大幅减少,数据冗余度降低,与压缩前数据相比,压缩后数据未出现变化,说明压缩算法性能较好。     

一种JPEG无损压缩专利算法的改进与实现

为了改善各种算法对JPEG文件无损压缩效果不佳的问题,改进了一种洗牌算法和无损压缩算法相结合的无损压缩专利方法.通过实验验证,改进算法能够进一步去除JPEG图像文件中的少量冗余,算法表现出了强劲的压缩性能.得出结论:提出的改进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.     

一种提高图像无损压缩效率的方法

非自然图像的直方图一般具有"稀疏"性,现有的无损压缩方法并未完全利用这种特性,因此压缩效果不太好.本文提出了一种通过调整直方图的预处理技术来提高无损压缩性能,主要是对直方图排序并利用领域像素分布来调整原始图像,使原始图像在统计意义上变得"平滑"些,利于提高无损压缩的压缩比.本方法只对原始图像进行预处理,并不改变现有压缩算法技术,因此具有很好的适应性,实验结果证明这种预处理方法是有效的.     

一种基于阵列配置加速比模型的无损压缩算法

针对现有压缩算法通过增加复杂度来降低压缩率,获得信息高效传输的问题。该文提出阵列配置加速比模型,证明低压缩率不一定能提高传输效率,并找到影响信息传输效率的因子,即解压模块吞吐率和数据块压缩率。将影响因子与配置信息特征结合,设计了一种新的无损压缩算法,并硬件实现了解压模块,吞吐率可达到16.1 Gbps。采用AES, A5-1和SM4对无损压缩算法进行测试,然后与主流无损压缩算法LZW, Huffman, LPAQ1和Arithmetic对比。结果表明,整体压缩率相当,但该文压缩算法产生的数据块压缩率经过优化,不仅能满足加速需求,且具有高吞吐率的解压性能;该文无损压缩算法获得的配置加速比,比硬件吞吐率理想情况下的LPAQl, Arithmetic, Huffman, LZW算法分别高8%, 9%, 10%, 22%左右。     

常用数据无损压缩算法分析

在数据采集和数据传输系统中常运用数据压缩技术,数据压缩通常可分为无损压缩和有损压缩两种.结合常用数据无损压缩算法原理,给出了实现流程图,并着重讨论各算法的优缺点,最后分析了在实现与优化算法过程中需要注意的问题.     

渐近式图像无损压缩算法

提出一种基于游程编码RLC(Run-Length Coding)的渐近式图像无损压缩算法。根据提出的转换法对二进制码流进行转换来调整二进制码流的顺序以提高数据的相关性,在此基础上利用新的基于RLC的编码算法对二进制码流进行编码。最后转换与编码过程不断迭代直到不能压缩为止。实验结果表明,本文提出的压缩算法既适用于各种纹理的图像,又能提高压缩比。     

A Hardware Architecture for the LZW Compression and Decompression Algorithms Based on Parallel Dictionaries

In this paper, a parallel dictionary based LZW algorithm called PDLZW algorithm and its hardware architecture for compression and decompression processors are proposed. In this architecture, instead of using a unique fixed-word-width dictionary a hierarchical variable-word-width dictionary set containing several dictionaries of small address space and increasing word widths is used for both compression and decompression algorithms. The results show that the new architecture not only can be easily implemented in VLSI technology because of its high regularity but also has faster compression and decompression rate since it no longer needs to search the dictionary recursively as the conventional implementations do.     

基于LOCO—I算法的星载图像无损压缩的FPGA实现

LOC0-I图像无损压缩算法是JPEG--LS标准的核心算法．文中针对于星载图像无损压缩的具体应用,充分利用了流水和并行技术,给出了基于该算法的高速星载图像无损压缩核的设计和实现．压缩验证系统实验结果表明,该设计可每周期处理一个像素,50MHz频率下数据处理速度可达400Mbps,满足星载图像无损压缩的实际要求．     

基于RICE的遥感多光谱图像无损压缩算法

目前应用于遥感多光谱图像的无损压缩算法复杂度较高,不利于硬件实现.针对这一不足,这里根据遥感多光谱图像的成像特点,提出一种采用可逆的分量变换(RCT)对谱段信息重新分配,再利用优化的RICE算法对图像数据进行编码的无损压缩算法.实验表明,该算法所采用的分块计算k值、预测器预测和改进的熵编码器较原RICE熵编码器更适于硬件实现,且该算法复杂度低,执行效率高,更好地满足了星载图像无损压缩的要求.     

基于FPGA的无损图像压缩算法实现

针对采用传统硬件方法实现JPEG LS无损图像压缩算法时延时较多、实时性较差的问题,文中提出了一种基于FPGA的全流水线结构来实现JPEG LS算法。该结构以提高最大吞吐量为主要目标,通过多级流水线降低每一级运算的延迟,大幅提高了压缩算法的实时性,硬件电路操作频率可达120 MHz。     

雷达模拟回波压缩/解压缩的一种算法及其实现

从介绍基本的压缩编码算法入手,详细说明了一种完全由硬件(FPGA)实现的快速多比特雷达回波压缩／解压缩控制板的设计原理和技术特点,并对其性能做了评估。     

基于虚拟信源的无损数据压缩方法研究

本文首先提出了虚拟信源概念和基于虚拟信源构建数据压缩方法的思想,设立了0与1的字符长串的通用虚拟信源Y,然后用神经网络建立了虚拟信源Y的模型,又用该模型和一个取整函数构造出了基于虚拟信源的无损数据压缩方法。实验表明,一些情况下此压缩法的压缩比为3：1,该压缩方法体现了虚拟信源建模思想,它与已有的熵编码（无损）压缩方法考察数据压缩问题的角度完全不同,它能压缩一些已用熵编码压缩过的数据。它与高保真的小波编码方法结合能获得一些高压缩比又高保真的数据压缩实例。     

基于波段分组的高光谱图像无损压缩

高光谱图像海量数据给存储和传输带来极大困难,必须对其进行有效压缩。针对高光谱图像不同频谱波段间相关性不同的特点,提出一种基于波段分组的高光谱图像无损压缩算法。为了降低波段排序算法的计算量,根据相邻波段相关性大小预先进行分组,采用最佳后向排序算法对各组波段进行重新排序。在当前波段和参考波段中选取具有相同空间位置的邻域结构,在最小二乘准则下,利用邻域像素对当前预测像素进行最优谱间预测。参考波段和预测残差数据进行JPEG-LS压缩。对OMIS-I型高光谱图像进行实验的结果表明,与基于多波段预测算法相比,该算法可进一步降低压缩后的平均比特率。     

基于小波变换的遥感图像无损压缩算法研究

随着遥感技术的迅速发展,遥感图像数据量日益增大,有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出。在应用中,常要对遥感图像进行无损压缩存储,但是由于遥感图像自身的特点,其能够达到的无损压缩效率一直较低。文中探讨了利用小波变换对遥感图像进行压缩的技术,并研究三维整型DCT变换的无损压缩方法。     

一种基于混合整型变换和3D-SPIHT的高光谱图像嵌入式无损压缩方法

利用高光谱图像空间、谱间相关性不同的特点,本文提出了一种基于混合整型变换和三维分层树集合划分算法(3D-SPIHT)的高光谱图像无损压缩方法,首先将波段进行分组,针对每一分组,采用不同的整型变换技术去相关,然后对变换系数进行系数重组,采用高效的基于小波系数特点的3D-SPIHT编码方法得到嵌入式码流,具有一定的抗误码性能.实验结果表明,该方法能够有效的去除高光谱图像的空间和谱间相关性,与现有的国际标准JPEG-LS、JPEG2000和基于三维离散余弦变换(3D-DCT)或三维离散小波变换(3D-DWT)的编码方法相比,压缩后的平均比特率均有明显降低.