课程要求 Assignment IV Transform + Quantization + Entropy Coding Input: an intra-frame or a residue picture after motion compensation. Task: Code the input picture into a bitstream  and decode the picture from the generated bitstream. Specifications: Imp

作者: shawnzhao,QQ音乐技术团队一员 一.前言 在 Android 中进行图片压缩是非常常见的开发场景,主要的压缩方法有两种:其一是质量压缩,其二是下采样压缩. 前者是在不改变图片尺寸的情况下,改变图片的存储体积,而后者则是降低图像尺寸,达到相同目的. 由于本文的篇幅问题,分为上下两篇发布. 二.Android 质量压缩逻辑 在Android中,对图片进行质量压缩,通常我们的实现方式如下所示: ByteArrayOutputStream outputStream = new Byte

下载地址:点我 哔哩哔哩:点我 主题还是关于复仇者联盟的,这次是无限宝石的. 信息收集 虚拟机的IP为:192.168.116.137 ➜ ~ nmap -sn 192.168.116.1/24 Starting Nmap 7.80 ( https://nmap.org ) at 2019-09-23 19:53 CST Nmap scan report for 192.168.116.1 Host is up (0.0019s latency). Nmap scan report for 19

关于 下载地址:点我 Flag:/root/flag.txt 哔哩哔哩:视频 信息收集 网卡:虚拟机vmnet8 ➜ ~ ip addr show dev vmnet8 5: vmnet8: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc fq_codel state UNKNOWN group default qlen 1000 link/ether 00:50:56:c0:00:08 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff inet 1

一.实验目的:熟悉变换编码的图像压缩方法 二.实验内容:以所给图像为例,采用dct进行图像压缩编码,通过改变模板矩阵中非零元素的个数,得到不同缩编码图像, 根据公式 ,编写程序计算原图像和dct变换后得到的图像之间的均方误差.用到的matlab函数为im2double,dctmtx,blkproc. ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 先上实验要用到的图片 下面的程序的模板

哈夫曼算法原理 Wikipedia上面说的非常清楚了,这里我就不再赘述,直接贴过来了. 1952年, David A. Huffman提出了一个不同的算法,这个算法能够为不论什么的可能性提供出一个理想的树.香农-范诺编码(Shanno-Fano)是从树的根节点到叶子节点所进行的的编码,哈夫曼编码算法却是从相反的方向,暨从叶子节点到根节点的方向编码的. 为每一个符号建立一个叶子节点,并加上其对应的发生频率 当有一个以上的节点存在时,进行下列循环: 把这些节点作为带权值的二叉树的根节点,左右子树为空

DCT(Discrete Consine Transform),又叫离散余弦变换,它的第二种类型,经常用于信号和图像数据的压缩.经过DCT变换后的数据能量非常集中,一般只有左上角的数值是非零的,也就是能量都集中在离散余弦变换后的直流和低频部分. 1. 一维DCT变换 一维DCT变换共有8中,其中最实用的是第二种形式,公式如下: \[F(u)=c(u)\sum_{i=0}^{N-1}f(i)\cos{[\frac{(i+0.5)\pi}{N}u]}\] \[c(u)=\begin{cases}\s

哈夫曼树 哈夫曼树也叫最优二叉树(哈夫曼树) 问题:什么是哈夫曼树? 例:将学生的百分制成绩转换为五分制成绩:≥90 分: A,80-89分: B,70-79分: C,60-69分: D,<60分: E. if (a < 60){ b = 'E'; } else if (a < 70) { b = ‘D’; } else if (a<80) { b = ‘C’; } else if (a<90){ b = ‘B’; } else { b = ‘A’; } 判别树:用于描述分类

在您阅读本文前,先需要告诉你的是:即使是本文优化过的算法,DCT去噪的计算量依旧很大,请不要向这个算法提出实时运行的苛刻要求. 言归正传,在IPOL网站中有一篇基于DCT的图像去噪文章,具体的链接地址是:http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/,IPOL网站的最大特点就是他的文章全部提供源代码,而且可以基于网页运行相关算法,得到结果.不过其里面的代码本身是重实现论文的过程,基本不考虑速度的优化,因此,都相当的慢. 这篇文章的原理也是非常简单的,整个过程就是进

转载自:click here 1.哈夫曼编码的起源: 哈夫曼编码是 1952 年由 David A. Huffman 提出的一种无损数据压缩的编码算法.哈夫曼编码先统计出每种字母在字符串里出现的频率,根据频率建立一棵路径带权的二叉树,也就是哈夫曼树,树上每个结点存储字母出现的频率,根结点到结点的路径即是字母的编码,频率高的字母使用较短的编码,频率低的字母使用较长的编码,使得编码后的字符串占用空间最小. 2.哈夫曼树构造的过程: 首先统计每个字母在字符串里出现的频率,我们把每个字母看成一个结点,结

按:去年接手一个项目,涉及到一个一个叫做Mxpeg的非主流视频编码格式,编解码器是厂商以源代码形式提供的,但是可能代码写的不算健壮,以至于我们tcp直连设备很正常,但是经过一个UDP数据分发服务器之后,在偶尔有丢包的情况下解码器会偶发崩溃,翻了翻他们的代码觉得可能问题出在Huffman这一块.水平有限也没有看太懂他们的源码,而且我也不是科班出身当时对Huffman编码算法只是知道这么个名字,还好服务端软件那边做了修改,解决了丢包的问题.在回家过年的火车上想起这件事,阅读了一些关于Huffman编

亮度DC系数的取值范围及序号:                                                               序号(size) 取值范围 0 0  1 -1,1 2 -3,-2,2,3 3 -7~-4,4~7 4 -15~-8,8~15 5 -31~-16,16~31 6 -63~-32,32~63 7 -127~-64,64~127 8 -255~-128,128~255 9 -511~-256,256~511 10 -1023~-512,512~

首先把所有的字符加入到优先队列,然后每次弹出两个结点,用这两个结点作为左右孩子,构造一个子树,子树的跟结点的权值为左右孩子的权值的和,然后将子树插入到优先队列,重复这个步骤,直到优先队列中只有一个结点为止,这个结点就是最终哈夫曼树的根结点. 在定义指针类型的优先队列priority_queue<node*>的时候,需要注意,指针类型默认在比较的时候是直接比较指针的值,也就是地址的大小,要实现比较权值,有两种方法. 一.另外定义一个结构体PNode,结构体中只有一个成员变量: node* p;然

//编码#include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<cstdlib> #include<algorithm> #include<queue> #include<fstream> #include<map> using namespace std; typedef struct HuffmanNode{ int w;//节点的权值

哈夫曼(Huffman)树又称最优二叉树.它是一种带权路径长度最短的树,应用非常广泛. 关于Huffman Tree会涉及到下面的一些概念: 1. 路径和路径长度路径是指在树中从一个结点到另一个结点所走过的路程.路径长度是一个结点到另一个结点之间的分支数目.树的路径长度是指从树的树根到每一个结点的路径长度的和. 2. 树的带权路径长度结点的带权路径长度为从该结点到树根之间的路径长度与结点上权的乘积.树的带权路径长度为树中所有叶子结点的带权路径长度之和. 3. 哈夫曼树哈夫曼树就是带权路径长度最小

//最优二叉树 #include <iostream> #include <iomanip> using namespace std; //定义结点类型 //[weight | lchid | rchild | parent] //为了判定一个结点是否已加入到要建立的哈夫曼树中 //可通过parent域的值来确定. //初始时parent = -1,当结点加入到树中时,该结点parent的值 //为其父亲结点在数组Huffman中的序号. template<typename

//最优二叉树 #include <iostream> #include <iomanip> using namespace std; //定义结点类型 //[weight | lchid | rchild | parent] //为了判定一个结点是否已加入到要建立的哈夫曼树中 //可通过parent域的值来确定. //初始时parent = -1,当结点加入到树中时,该结点parent的值 //为其父亲结点在数组Huffman中的序号. template<typename

SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解) 算法优缺点: 优点:简化数据,去除噪声,提高算法结果 缺点:数据的转换可能难于理解 适用数据类型:数值型数据 算法思想: 很多情况下,数据的一小部分包含了数据的绝大部分信息,线性代数中有很多矩阵的分解技术可以将矩阵表示成新的易于处理的形式,不同的方法使用与不同的情况.最常见的就是SVD,SVD将数据分成三个矩阵U(mm),sigma(mn),VT(nn),这里得到的sigma是一个对角阵,其中对角元素为奇异值,并且它

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <string> using namespace std; struct Node { char character; unsigned int weight; unsigned int parent; unsign

1.任务说明 将LENA图像用JPEG方式压缩. 2.算法原理 JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一个由ISO和IEC两个组织机构联合组成的一个专家组,负责制定静态 的数字图像数据压缩编码标准,这个专家组开发的算法称为JPEG算法,并且成为国际上通用的标准,因此又称为JPEG标准. JPEG是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准,既可用于灰度图像又可用于彩色图像. JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法,一种是采用以离散余弦变换(Discrete C