摘要:图像是生活中信息的主要载体之一,将图像进行压缩能完成图像的高效存储和传输,进一步则可以促进信息的交流和交换。本次毕业设计中,通过多种压缩算法理论进行学习及比较之后,选择Huffman编码、RLE编码(Run Length Encoding)、DCT编码(Discrete Cosine Transform Encoding)三种算法进行JAVA语言编码实现,并对比了三种算法的压缩效果。在此基础上,针对每种算法的不同特点进行了优化操作,Huffman算法优化了其时间及空间复杂度,改进RLE和DCT在原基础上改善了压缩率,并提升用户适用性。同时,对优化前后的每种算法优劣也进行了简要分析。29494
关键词:数字图像;行程编码;哈夫曼编码;离散余弦变换;JAVA
To Compare and Optimize the Effect of Compression Algorithm about Digital Image
Abstract:Considering that the image is one of the main carriers of information in our life. So it can be completed that more efficient to store and transport images, and further can promote the exchange of information if the image is compressed. In this graduation design, through learning and comparing the theoretical knowledge of several compression algorithms, I decided to use JAVA language to achieve Huffman coding, RLE encoding (Run Length Encoding) and DCT encoding (Discrete Cosine Transform Encoding). At the same time I compared the compression effect of the three algorithms, and on the basis of this, three algorithms are optimized according to the different characteristics of each algorithm. Finally, the optimized Huffman algorithm improves its temporal and spatial complexity and the improved RLE algorithm and DCT algorithm reduce the compression ratio and applicability on the original basis. In order to comprehensively understand the algorithm, we also have a briefly analyzing about the advantages and disadvantages of each algorithm.
Key words: digital image; Run Length Coding; Huffman Coding; Discrete Cosine Transform; JAVA
目  录
摘要    1
关键词    1
ABSTRACT.    1
KEY WORDS    1
引言    1
1  选题背景    1
1.1  图像压缩简介    1
1.2  研究状况    2
1.2.1  国外现状    2
1.2.2  国内现状    2
2  待研究算法简介    3
2.1  哈夫曼编码    3
2.2  行程编码    3
2.3  离散余弦变换编码    3
3  前期准备    4
3.1  开发环境及配置    4
3.2  图像样本    4
4  算法重现    4
4.1  用户界面    4
4.2  数据结构设计    5
4.3  算法流程    6
4.4  算法结果分析    13
4.4.1  算法性能    13
4.4.2  压缩率    13
4.4.3  图像失真    14
5  算法优化    14
5.1  算法不足及优化方向    14
5.1.1  经典算法中的不足    14
5.1.2  优化方向    15
5.2  优化方案    15
5.2.1  优化Huffman算法    15
5.2.2  优化RLE算法    16
5.2.3  优化DCT算法    17
5.3  优化结果分析    18
6  程序测试    20
7  总结    23
8  未来展望    24
致谢    24
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