利用哈夫曼算法实现压缩解压缩，Linux c

机车 面向飞行安全和便携性的 LOCO-I（图像的低复杂度 LOssless 压缩）算法的实现 开发者/维护者：Neil Abcouwer, neil.abcouwer [at] jpl.nasa.gov 该软件基于 LOCO-I 算法，其描述如下： Marcelo J. Weinberger、Gadiel Seroussi 和 Guillermo Sapiro，“LOCO-I：一种低复杂性、基于上下文的无损图像压缩算法”，在 Proc. 数据压缩会议 (DCC '96)，第 140-149 页，1996 年。 此实现源自 Matt Klimesh 和 Aaron Kiely 的 MER 实现，并由 Neil Abcouwer 修改。 修改包括使用固定宽度类型、将压缩和解压缩的通用代码放在 loco_common 文件中、删除全局变量以支持传递的结构指针、通过使用结构减少函数参数以及

骑士在线HDR解包器 骑士在线安装文件夹中有hdr文件。 这些文件包含dxt文件，uif文件等。 将文件放在其文件夹中后，启动器会自动将文件插入xxx.hdr和xxx.src。 这使得所有资产都只有一个文件。 此解包程序将解压缩hdr和src。 它将创建一个输出文件夹。 如果在存在输出文件夹的情况下打开启动器，启动器会将所有文件插入.hdr和.src。 因此，在打开启动器之前要格外小心。 您可能不小心增加了这些文件的大小 安装 安装node.js 在终端npm i ko-hdr-unpacker -g 用法 输入终端hdrunpack file.hdr 会有output文件夹

压缩感知理论在数据获取、数据存储/传输、数据分析和处理方面有很大优势,成为近年来的研究热点.考虑到大多数图像信号信息分布有差异,编码端,在对图像分块的基础上,融合熵估计和边缘检测方法计算各图像块的信息含量,再从两个不同的角度进行分类采样:依据信息量多少将图像块分为平滑、过渡和纹理3类,使用不同的采样率采样;依据信息量的分布特征,采用不同的采样率分配策略进行采样.在解码端,根据不同类型的图像块构造不同的线性算子进行重构,再运用改进的迭代阈值算法去除块效应和噪声.实验证明,算法在提升图像重构质量的同时缩短了重构时间,并且对纹理边缘多的图像的重构效果较其他方法理想.

Lz77压缩 Lz77压缩算法的实现 介绍 无损数据压缩的硬件实现对于优化存储设备的容量/成本/功耗很重要。 GZIP是一种用于文件压缩和解压缩的文件格式，它基于最流行的无损存储算法之一-DEFLATE。 DEFLATE结合使用LZ77算法和霍夫曼编码。 在这项工作中，我们使用MaxCompiler编程工具套件在FPGA上实现LZ77算法。 特征 表现： 吞吐量：每个周期时钟8个输入字节 压缩比：1.88 压缩速度：FPGA上为1.6GB / s，时钟频率为200MHz 资源使用情况： 逻辑资源：255764/262400（97.47％） 块内存：1315/2567（51.23％） 用法 文件夹层次结构（可在每个文件夹中找到更多信息） 应用程序/ build / (Where you can build/run DFE or simulations) src / (W

基于LZW算法的数据无损压缩硬件实现,当前数据压缩技术分为有损压缩和无损压缩，算术编码、游程编码、霍夫曼和LZW压缩是传统的数据压缩方法，属于无损数据压缩;而基于小波变换的数据压缩和基于神经网络的编码方式是近年来新发展起来的现代数据压缩方法，

实现bmp图像的压缩编码解压，包括哈弗曼编码解码 dct变换 量化

该函数使用此处描述的 GE Historian 压缩算法（类似于 Swinging Door 算法）删除 EPS 容差区间内的冗余数据点： http : //www.evsystems.net/files/GE_Historian_Compression_Overview.ppt

普通PHP 按一定比例压缩图片后，图片会出现模糊，该代码可以保证图片压缩后的清晰度

Oracle EBS 功能顾问入门必备参考书目。共上下两册。每册分为两个压缩包，需要同时下载完后才能解压成功。本资源是上册第一个压缩包。其余压缩包请从本人其他上传资源中找。