本书是数据压缩方面的经典著作，目前已经出到了第4 版。数据压缩技术及其应用从未停止前进的步伐，图像、语音、文本、音频、视频等新的应用领域层出不穷。本书也与时俱进，不断更新，这一版基本涵盖了数据压缩领域的最新发展。书中首先介绍了基本压缩方法( 包括无损压缩和有损压缩) 涉及的数学知识，然后从无损压缩开始，依次讲述了霍夫曼编码、算术编码以及词典编码技术等。对于有损压缩，还描述了标量、矢量以及微分编码和分形压缩技术。本书在上一版的基础上，扩展讨论了基于小波的压缩技术，特别是越来越流行的JPEG 2000 标准，还增加了范式霍夫曼码以及更多有关二进制算术编码的信息。 本书非常适合从事数据压缩相关工作的专业技术人员、软硬件工程师、学生等阅读，数字图书馆、多媒体等领域的技术人员也可参考。

算术编码Python 该项目实现了称为算术编码（AE）的无损数据压缩技术。 该项目很简单，仅具有一些基本功能。 该项目支持将输入编码为浮点值和二进制代码。 该项目有一个名为pyae.py的主模块，其中包含一个名为ArithmeticEncoding的类，用于对消息进行编码和解码。 使用步骤 要使用该项目，请按照下列步骤操作： 进口pyae 实例化ArithmeticEncoding类 准备留言 编码消息 获取编码消息的二进制代码。 解码消息 进口pyae 第一步是导入pyae模块。 import pyae 实例化ArithmeticEncoding类 创建ArithmeticEncoding类的实例。 它的构造函数接受2个参数： frequency_table ：作为字典的频率表，其中key是符号，而value是频率。 save_stages ：如果为True ，则每个

这是关于图像视频压缩的电子书，高清，2000年版本，经典著作，英文版

纳米级 纳米产品量化（nanopq）：产品量化（PQ）和优化产品量化（OPQ）的纯实现，以纯python编写，没有任何第三方依赖性。 正在安装 您可以通过pip安装软件包。 该库可在Linux上与Python 3.5+一起使用。 pip install nanopq 例子 import nanopq import numpy as np N , Nt , D = 10000 , 2000 , 128 X = np . random . random (( N , D )). astype ( np . float32 ) # 10,000 128-dim vectors to be indexed Xt = np . random . random (( Nt , D )). astype ( np . float32 ) # 2,000 128-dim vectors for t

PointCloud-八叉树压缩 用于PointCloud Octree压缩的Matlab代码 这是一个基于八叉树占用率和算术编码的无损点云压缩MATLAB演示。

viewer for DjVu documents. http://djvulibre.djvuzone.org

LZ4-极快的压缩 LZ4是无损压缩算法，提供每核心大于500 MB / s的压缩速度，可通过多核CPU进行扩展。 它具有极快的解码器，每个内核的速度为多个GB / s，通常在多内核系统上达到RAM速度限制。 速度可以动态调整，选择一个“加速”因数，以权衡压缩比以获得更快的速度。 另一方面，还提供了高压缩导数LZ4_HC，以CPU时间为代价来提高压缩率。 所有版本均具有相同的减压速度。 LZ4还与和级别的兼容。 尽管仅使用最后的64KB，但它可以将任何输入文件作为字典接收。 该功能可以与结合使用，以大大提高小文件的压缩性能。 LZ4库作为使用BSD 2条款许可证的开源软件提供。 科 状

Matlab代码verilog 用于图像压缩的32x32灰度图像的主成分分析 使用的技术：Verilog，Matlab编程语言，FPGA Zynq，浮点单元。 使用的软件：ISE设计套件14.7，Matlab 2018a（带HDL编码器）。 概括： 我们制作了一个Matlab程序，可以找到“ n”维灰度图像的特征值和特征向量。 之后，我们必须用硬件描述语言Verilog来实现，然后将代码转储到FPGA上。 学习成果：我们学习了如何压缩图像。

Matlab jpeg2000压缩代码多分量医学图像的无损压缩方法 抽象的 在疾病诊断中，医学图像起着重要的作用。 它的无损压缩非常关键，它直接决定了本地存储空间的需求和远程医疗系统的通信带宽，从而有助于患者的诊断和治疗。 与医学图像有关的有两个非凡属性：无损和相似。 如何利用这两个属性来减少表示图像所需的信息是压缩的关键点。 在本文中，我们利用大数据挖掘来建立图像码本。 也就是说，找到图像的基本组成部分。 我们提出了一种用于多成分医学图像的软压缩算法，该算法可以准确反映图像的基本结构。 提出了图像压缩的通用表示框架，对压缩结果的测量结果表明，我们开发的软压缩算法在压缩率方面可以胜过流行的基准测试。 角色 该代码是为无损模式下的多分量图像压缩而设计的。 该代码可以在疟疾，BCCD和黑色素瘤数据集上获得压缩比结果。 对于其他数据集，只需做一些更改即可达到压缩效果。 代码先决条件 所需的软件包： pip install opencv-python --user pip install opencv-contrib-python --user pip install numpy 数据集： B

所提出的系统基于使用离散小波变换 (DWT) 技术的图像压缩和使用人工蜂群和粒子群优化等进化算法的优化。 优化提供了良好的图像质量以提供更好的结果。 随着图像质量及其大小的不断增加。 市场上的许多产品都采用先进技术的图像进行控制和显示。 图像压缩是不同类型多媒体服务中的一种技术。 在这个项目中，称为离散小波变换 (DWT) 的编码技术应用于图像压缩。 这些技术使用较少的内存。 为了找到最好的图像质量，我们将使用进化算法进行优化。 进化算法是物种的进化，它侧重于机制。 由于使用 DWT 压缩图像后图像质量下降，因此我们使用进化算法来优化压缩图像。 这里使用了两种进化算法：人工蜂群和粒子群优化，并根据 PSNR、CR、MSE 和熵等参数对它们进行比较。