Huffman码在码元时间单位不同时的最优性研究

比较Morse码和Huffman码的编码效率,按照Morse码设计码元,用Huffman编码方法来编码.但由于Morse码的基本码元(点和划)所占的时间单位不同,所以若用0、1代表点和划,用Huffman来编码,则Huffman的基本码元0、1的时间单位也不同,这不是常规的Huffman编码.对于这种情况下的Huffman码的最优性问题,进行了一些探讨.     

几种无损数据压缩算法的探讨及在JAVA Web程序中的应用

随着知识爆炸式的发展,数据压缩在计算机领域起到举足轻重的作用。Huffman编码是一种常用的压缩方法,其原理是将使用次数多的代码转换成长度较短的代码,而使用次数少的可以使用较长的编码,并且保持编码的唯一可解性。LZ77算法通过使用已经出现过的相应匹配数据信息替换当前数据从而实现压缩功能。LZW算法是基于LZ77思想的一个变种。由于专利权原因,LZW没有得到像LZ77一样的流行。DEFLATE方法是LZ77算法与Huffman编码的组合,具有LZ77与Huffman编码的优势。DEFLATE方法具有开源通用高压缩率的优势,因此,得到了广泛的应用。将采用DEFLATE方法的GZIP压缩应用到B/S架构的企业应用中可以减小网络传输的数据量,进而提高系统的整体性能。     

基于Huffman编码的MP3隐写算法

针对MP3音频的编码特点,提出了基于Huffman码字替换原理的音频隐写算法。与以往的MP3隐写算法相比,该算法直接在MP3帧数据流中的Huffman码字上嵌入隐蔽信息,不需要局部解码,具有透明度高、嵌入量大、计算量小的特点。通过实验分析了算法的透明性、嵌入量、码字的统计特性等方面的特点。     

Huffman编码和解码的C语言实现

Huffman编码和解码,是一种有效的数据无损压缩与还原技术.对于如何实现这一编码和解码进行了描述,并给出了它们的C语言实现过程.     

基于广义规范Huffman树的高效编解码算法

为了减少编码时消耗的时间和空间,以便适应实时处理,提出了基于广义规范Huffman树的高效数据压缩算法。该算法利用层次和概率表顺序,保证编、解码的唯一性;利用移动排序替代搜索;建立索引表来简化排序操作;融入均衡编码的思想。同时,根据编码思想提出了相应的解码算法。通过实际数据验证,与传统的Huffman算法相比,该算法在时间和空间效率上有了一定提高,且使得码字更为均衡。     

基于广义规范Huffman树的高效编解码算法

为了减少编码时消耗的时间和空间,以便适应实时处理,提出了基于广义规范Huffman树的高效数据压缩算法。该算法利用层次和概率表顺序,保证编、解码的唯一性;利用移动排序替代搜索;建立索引表来简化排序操作;融入均衡编码的思想。同时,根据编码思想提出了相应的解码算法。通过实际数据验证,与传统的Huffman算法相比,该算法在时间和空间效率上有了一定提高,且使得码字更为均衡。     

活动图像的区域模型压缩编码

本文提出一种新型的基于模型方法的编码方案,在编码时采用Huffman与Arithmatic两种方法交替使用,以达到更高的压缩率。将此方法应用于国际通用测试序列(Miss Ameri-can),在对相隔三帧进行处理时,在5k bit/frame左右的低码率下不仅克服了方块效应,且图像无明显降质。     

基于Huffman编码的XML数据压缩方法

针对一定网络带宽下生产过程报表系统对大型数据源访问速率不高的问题,提出了一种基于Huffman编码的XML数据压缩方法。通过构造数据处理类获取XML文档中重复率高的节点单元,采用Huffman编码对节点单元进行编码,将编码后文档利用LZMA算法压缩,构建了Huffman-LZMA压缩算法,并将该压缩算法应用于生产过程报表系统设计。实际应用结果表明,该压缩算法对生产过程报表数据源的压缩率达到约88%,有效的节省了网络带宽和存储空间,提高了报表系统的访问速率。     

支持在压缩域提取识别特征的人脸图像压缩方法

目的 提出一种支持在压缩数据中提取识别特征的人脸图像压缩算法。方法 将人脸图像分为特征区、过渡区和背景区．特征区来用反对称双正交小波变换子带编码,过流区和背景区采用不同码率的改进型零树编码和Huffman编码。结果 验证了所提图像压缩算法的有效性。结论 在获得高压缩比的同时．较好地保留了人脸图像的识别特征和主观质量,且能控制编码的比特数。     

移动环境下Huffman索引树在多信道广播中的应用研究

移动计算环境中,为使移动客户能有效地从广播信道中获取数据,该文在多信道广播中提出了基于Huffman树的索引模型,并提出了基于Huffman索引树的索引节点组织方式.最后对Huffman索引树进行了性能分析和比较,表明该模式能有效的提高移动数据广播的性能.     

一种基于小波变换的图像压缩编码方法

在分组霍夫曼编码的基础上提出了一种更有效的编码方法,即自适应分组霍夫曼编码方法．采用自适应分组霍夫曼编码方法及小波变换相结合对图像数据进行压缩．与基于小波变换的霍夫曼编码方法相比,压缩比大大提高,而计算复杂度只是略有增加实验证明这是一种具有良好性能和计算量较少的静止图像压缩编码方案。     

霍夫曼码平均冗余量的研究

霍夫曼码是Huffman在1952年提出的一种最优不等长码,在通信、信号处理等许多领域都有广泛应用。文中研究了离散无记忆二进信源的n阶扩展源的霍夫曼码平均冗余量问题,对WojciechSzpankowski提出的精确渐近结果给出了一种新的证明方法。这种证明所采用的数学方法在信息论及其他有关渐近问题的相关工程学科中都是极有意义的。     

基于Huffman树的图像压缩编码在数字图书馆中的应用

探讨了采用Huffman编码技术实现数据压缩的方法,并提供了实验结果。     

采用视觉加权自适应阈值量化的彩色图像小波编码方法

提出了一种基于视觉特性的彩色图像小波变换编码方法.该方法是以一种简单的灰度图像小波编码方法为基础,首先通过小波变换将图像进行多分辨率分解;然后对彩色分量的高频子带数据进行适当的抛弃;对小波图像的高频数据采取自适应阈值量化方法克服恢复图像中的分量独立点噪声污染现象;最后根据小波系数的码字分布特征,采用行程编码结合Huffman编码.该方法可保证重建图像的主观视觉效果良好,而且具有较高的压缩倍率.     

最小冗余的哈夫曼码表的构造方法

设计了一种存储哈夫曼码表的数据结构，给出了O(n)时间的生成算法。该方法通过先序遍历哈夫曼树，记录遍历过程，得到存储哈夫曼码表的一种数据结构。本文最后定量地分析了该数据结构的存储性能，并证明了该数据结构具有最小冗余。     

基于小波分析的医学超声图像压缩及分组霍夫曼算法

介绍了一种医学超声图像小波分解和重构方法,即根据二维图像的结构,在小波分解后采用二维分组Huffman编码算法．讨论了基于小波分析的压缩算法的误差,采取相应的措施改进了压缩算法,以重建图像和原始图像的归一化相关系数来衡量重建图像的质量。模拟结果表明在保证重建超声图像质量的前提下,分组Huffman编码较大地提高了超声图像的压缩比。     

一种基于小波变换的混合图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的静态图像压缩方法．将图像作多次小波分解后，对高频系数进行适当量化以减少其符号数，然后对量化后的系数作Huffman编码及RLE编码．实验证明这是一种比较有效的编码方法，消除了方块效应，且该算法可得到不同的质量等级和比特率，适合网络图像传输．     

基于小波分解和分形迭代的图像编码新方法

综合利用了位图压缩、小波分解、分形迭代与霍夫曼编码技术,提出了一种图像压缩的新方法．该方法采用位图平面分解进行第一步压缩,然后对位图压缩后的图像进行正交小波分解,利用相同尺度和不同尺度上的局部相似性构造迭代函数系统,最后对所有参数进行霍夫曼编码．实验结果表明这是一种有效的图像压缩方法     

哈夫曼编码的实现与自适应模型的探讨

哈夫曼编码是著名的数据压缩方法之一,它广泛适用于西文、中文、图象数据等领域的信息压缩之中。本文给出了用PASCAL语言实现其过程的程序,以便于哈夫曼编码的推广和应用;同时给出了一个自适应哈夫曼编码模型,以适应卫星通讯、网络技术中,实现信息的迅速传输和压缩。