8.14~8.16

最新推荐文章于 2025-07-24 16:05:36 发布
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分类专栏： 数字图像处理习题第八章 数字图像处理习题 文章标签： 算法
 
8.14
算术解码是算术编码的逆过程. 已知编码模型如下, 解码信息0.23355.
Symbol
Prob.
a
0.2
e
0.3
i
0.1
o
0.2
u
0.1
!
0.1
 
解答
20061104_8_14
 
8.15
用LZW编码算法编码7位ASCII字符”aaaaaaaaaaa”.
解答
ASCII码中a的编码是97, 采用8位LZW编码, 从0到127是字符编码, 字典从128开始编码.
当前识别序列
当前处理符号
编码输出
字典位置
字典条目
 
a
 
 
 
a
a
97
128
a-a
a
a
 
 
 
a-a
a
128
129
a-a-a
a
a
 
 
 
a-a
a
 
 
 
a-a-a
a
129
130
a-a-a-a
a
a
 
 
 
a-a
a
 
 
 
a-a-a
a
 
 
 
a-a-a-a
a
130
131
a-a-a-a-a
a
 
97
 
 
 
编码为97 128 129 130 97
 
8.16
设计一种算法对例8.12的LZW编码的输出进行解码. 因为编码时使用的字典是不可用的, 必须在解码过程中重建字典.
9位LZW的编码输出为: 39 39 126 126 256 258 260 259 257 126
解答
当前码
输出
未知编码序列
字典位置
字典条目
39
39
 
 
 
39
39
39-39
256
39-39
126
126
39-126
257
39-126
126
126
126-126
258
126-126
256
39-39
126-39
259
126-39
258
126-126
39-39-126
260
39-39-126
260
39-39-126
126-126-39
261
126-126-39
259
126-39
39-39-126-126
262
39-39-126-126
257
39-126
126-39-39
263
126-39-39
126
126
39-126-126
264
39-126-126
 
输出为
39
39
126
126
39
39
126
126
39
39
126
126
39
39
126
126
 
 
LZW编码的学习与实现
kross
10-20 2万+
Preface 看了一天，感觉终于搞明白了一点（代码终于写对了），编码过程大四的时候学过一点点，按部就班的按照步骤来做就行了，解码过程貌似课堂上老师没讲，自己看wiki上的讲解和example搞懂了。 LZW全称Lempel–Ziv–Welch，就是这个三个人搞出来的。 LZW的工作思路，考虑一段数据，abcabcabc，对于这样的一段数据，如果不做任何处理和压缩，假设每个字符用一个字节来表
LZW编解码算法实现及编码效率分析
syf3032的博客
06-27 3555
编码原理 第二类算法的想法是企图从输入的数据中创建一个“短语词典（dictionary of the phrases）”，这种短语可以是任意字符的组合。编码数据过程中当遇到已经在词典中出现的“短语”时，编码器就输出这个词典中的短语的“索引号”，而不是短语本身。这种编码方法被称为 LZW 压缩编码。 LZW只输出代表词典中的字符串（String）的码字（code word)。这就意味着在开始时词典不能是空的，它必须包含可能在字符流中出现的所有单个字符。即在编码匹配时，至少可以在词典中找到长度为1的匹配
LZW编码
SmartWan的专栏
01-29 9427
    LZW(Lempel-Ziv & Welch)编码又称字串表编码，是Welch将Lemple和Ziv所提出来的无损压缩技术改进后的压缩方法。GIF图像文件采用的是一种改良的LZW压缩算法，通常称为GIF-LZW压缩算法。下面简要介绍GIF-LZW的编码与解码方法。例 现有来源于二色系统的图像数据源（假设数据以字符串表示）：aabbbaabb，试对其进行LZW编码及解码。解：1）
数字图像处理之算术解码（手动实现）
weixin_64489160的博客
04-23 840
写作业碰到的问题，对一个算数编码之后得到的数字进行解码发现解不完，甚至得不到原来的码字。发现了，T7-1第一个应该是0.312而不是0.321.。
LZW编解码算法实现与分析
qq_45422269的博客
04-27 440
lzw编解码原理 LZW的编码 LZW的编码思想是不断地从字符流中提取新的字符串，通俗地理解为新“词条”，然后用“代号”也就是码字表示这个“词条”。这样一来，对字符流的编码就变成了用码字去替换字符流，生成码字流，从而达到压缩数据的目的。LZW编码是围绕称为词典的转换表来完成的。LZW编码器通过管理这个词典完成输入与输出之间的转换。LZW编码器的输入是字符流，字符流可以是用8位ASCII字符组成的字...
Alibaba-Dragonwell-Standard-8.14.15-x64-windows.zip
02-10
《Alibaba Dragonwell：深入解析Java 8的稳定与高效》 Alibaba Dragonwell，作为阿里巴巴推出的免费OpenJDK发行版，是Java开发者们的重要选择，尤其对于那些寻求长期支持、稳定性能和安全修复的企业。...
最新Proteus 8.16仿真软件安装-2025年（Proteus8.6&Proteus 8.12&Proteus8.14）
KingMyfc的博客
01-09 4441
最新Proteus8.16软件下载安装如图，点击 proteus8.16.SP3.exe 文件，鼠标右键 选择以管理员身份运行
为什么我的protues8.14里没有Virtual Terminal”
04-09
最后，如果上述方法都无效，可能需要考虑下载补丁或更新到更高版本，比如用户提到的8.16版本，可能修复了相关的问题。或者检查是否有已知的bug导致Virtual Terminal在8.14版本中缺失，这时候查看官方论坛或支持文档...
Proteus 8.15介绍
weixin_45767909的博客
03-11 7947
Proteus 8.15安装包安装教程
模型与人协同：AI应用架构师解决人机协作中认知差异的6个方法
最新发布
AI天才研究院
07-24 290
总结：构建人机协同的智能系统参考资料认知差异映射：通过系统化分析，识别特定任务中人类与模型的认知差异点；认知对齐：设计技术或流程，将双方认知"翻译"为共同可理解的语言，减少协作摩擦。根据任务复杂度、模型能力边界和人类偏好，实时调整人机分工：让模型处理擅长的"重复性、数据密集型"任务，人类处理"模糊性、价值敏感型"任务，实现"优势互补"而非"竞争替代"。模型常输出"自信但错误"的结果（如：LLM回答"这个问题我100%确定"，但实际错误）。本方法通过可视化不确定性（告诉用户"模型有多不确定"）和。
【数据压缩】LZW编解码原理及算法实现
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spadeK2020的博客
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一、LZW简介 LZW压缩（LZW compression）是一种由Abraham Lempel、Jacob Ziv和Terry Welch发明的基于表查寻算法把文件压缩成小文件的无损压缩方法。 二、LZW编解码举例 1、LZW编码算法思想 举例：输入流 a b b a b a b a c 首先，以ASCII码为基础词典 已编码：a b 遇到a，用97表示，编码为97。 遇到b，用98表示，编码为98。 发现ab，加入词典，ab索引为256。 已编码：a b b a b 遇到b，编码为98，发
数据压缩作业：LZW词典编码
CM1487230062的博客
07-03 1383
LZW词典编码举例；借助VS2019软件，用C++语言编程实现LZW解码器并分析编解码算法。
算数编码原理解析
weixin_33777877的博客
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上一篇讲了LZW编码，本篇讨论另一种不同的编码算法，算数编码。和哈夫曼编码一样，算数编码是熵编码的一种，是基于数据中字符出现的概率，给不同字符以不同的编码。本文也会对这两种编码方式的相似和不同点进行比较。 编码原理 算数编码的原理我个人感觉其实并不太容易用三言两语直观地表达出来，其背后的数学思想则更是深刻。当然在这里我还是尽可能地将它表述...
opencv图像分析与处理（16）- 图像压缩中的编码方法：LZW编码
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06-27 2098
本节为opencv数字图像处理（15）：图像压缩的第二小节，图像压缩中的编码方法：LZW编码，主要包括：LZW编解码实例与实现代码。 1. LZW编码   这种编码目的在于消除图像中的空间冗余，是一种无误差的压缩方法，其将定长码字分配给边长新源符号序列。考虑一个大小为4×44\times 44×4的8比特垂直边缘图像：   假设有一个大小为512字带有0-255灰度值一一映射的字典，位置256到511开始时未使用。图像按从左到右、从上到下处理像素的方法来编码，十六个像素的编码过程如下表所示：   也.
数字图像处理LZW编码期末例题
qq_52251819的博客
01-10 1251
一、 答： 二、 使用LZW编码，对7比特ASCII码字符串“aaaaaaaaaaa” 答：
LZW编码算法实现与分析
weixin_45443751的博客
04-26 1008
编码原理 不断地从字符流中提取新定字符串，然后用码字表示这个字符串。从而对字符流的编码转换为对字符流对应码字的编码，达到数据压缩的目的。 数据结构分析： 尾缀字符（suffix） 母节点（parent） 第一个孩子节点（firstchild） 下一个兄弟节点（nextsibling） 编码算法步骤：1.将词典初始化为包含所有可能的字符，当前前缀P初始化为空 ​ ...
实验五-LZW编码的MATLAB实现
虎慕的博客
07-06 6793
LZW编码(串表压缩算法)
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cxrabc的博客
04-10 497
这里写目录标题一、实验目的二、实验思路1. 编码2. 解码3. 数据结构分析三、代码部分1. bitio.h2. bitio.c3. main.c四、结果分析LZW编码的应用 一、实验目的 首先调试LZW的编码程序，以一个文本文件作为输入，得到输出的LZW编码文件。 以实验步骤一得到的编码文件作为输入，编写LZW的解码程序。在写解码程序时需要对关键语句加上注释，并说明进行何操作。重点说明当前码字在词典中不存在时应如何处理并解释原因。 选择至少十种不同格式类型的文件，使用LZW编码器进行压缩得到输出的压缩比
H265 CABAC学习笔记
lichtenlade的博客
11-05 1450
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Ma...
算术编码
04-02
### 算术编码概述 算术编码是一种高效的数据压缩算法，其核心思想是通过将输入数据映射到实数轴上的一段区间来实现压缩。相比于传统的哈夫曼编码，它能够更有效地利用概率分布的特点，在理论上可以接近熵的极限压缩效率[^4]。 #### 基本原理 算术编码的核心原则在于：对于出现频率较高的信息分配较少的比特位，而对于出现频率较低的信息则分配较多的比特位。具体来说，整个过程涉及将一系列符号的概率范围逐步缩小并最终表示为一个单一的浮点数值。这一数值位于 `[0, 1)` 的区间内。 --- ### 编码流程 以下是算术编码的主要实现步骤： 1. **初始化变量** 定义两个边界 `low` 和 `high` 来表示当前区间的上下限，初始值分别为 `0` 和 `1`。 2. **遍历输入序列中的每个符号** 对于每一个符号 `symbol[i]`，更新区间的大小以及新的下界和上界： ```python delta = high - low low = low + delta * symbol[i].lowProbability high = low + delta * (symbol[i].highProbability - symbol[i].lowProbability) ``` 3. **输出结果** 当所有符号处理完毕后，取 `low` 或者 `high` 中任意一个作为最终的结果。这个结果是一个介于 `[0, 1)` 范围内的浮点数，代表原始消息被压缩后的形式[^3]。 --- ### 解码流程 解码的过程是对上述编码逆向操作的具体体现： 1. 首先构建与编码阶段相同的概率模型（即符号及其对应的累积概率）。这一步可以通过预先定义或者共享的方式完成。 2. 利用已知的压缩数据（通常是编码得到的小数），判断该数值落在哪一个符号所对应的子区间中，并恢复出相应的符号。 3. 更新剩余未解析部分的新区间范围，继续重复第 2 步骤直至全部符号都被成功还原出来为止。需要注意的是为了避免无限循环的情况发生，实际应用当中还需要提前设定好预期解码长度以便适时终止运算进程。 --- ### Python 实现示例 下面给出一段简单的Python代码用于演示如何基于给定的概率模型执行基本版本的算术编码/解码功能: ```python class ArithmeticCoding: def __init__(self, prob_table): self.prob_table = prob_table def encode(self, data): low_level, high_level = 0.0, 1.0 for char in data: delta = high_level - low_level low_prob, high_prob = self.prob_table[char] low_level += delta * low_prob high_level = low_level + delta * (high_prob - low_prob) return low_level # Return the lower bound as encoded result. def decode(self, value, length): decoded_data = [] current_value = value for _ in range(length): for char, (low_prob, high_prob) in self.prob_table.items(): if low_prob <= current_value < high_prob: decoded_data.append(char) delta = high_prob - low_prob current_value = (current_value - low_prob) / delta break return ''.join(decoded_data) # Example usage probabilities = { 'A': (0.0, 0.4), 'B': (0.4, 0.7), 'C': (0.7, 1.0) } coder = ArithmeticCoding(probabilities) encoded_val = coder.encode('ABC') decoded_str = coder.decode(encoded_val, 3) print(f"Encoded Value: {encoded_val}") print(f"Decoded String: {decoded_str}") ``` 此脚本展示了怎样依据预设好的字符集与其关联的可能性来进行基础层次上的算术编译及反编译动作。 ---
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