手机开发实战153——GIF介绍1

GIF是一种采用LZW压缩算法的连续色调无损压缩格式,最多支持256色,广泛应用于网络图像和动画。它允许设置背景透明,并能在一个文件中存储多幅图像以实现动画效果。GIF解码快速,文件体积小,适用于网页展示。GIF文件结构包括头、控制块、图形描绘块和专用块等,控制块如文件头、逻辑屏幕描述块、图形控制扩展块等,而图形描绘块包含图像描述块等。

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GIF格式

标准介绍

GIF(Graphics Interchange Format)的原义是"图像互换格式",是CompuServe公司开发的图像文件存储格式,1987年开发的GIF文件格式版本号是GIF87a1989年进行了扩充,扩充后的版本号定义为GIF89a

GIF文件格式采用了LZW(Lempel-Ziv Walch)压缩算法来存储图像数据,是一种连续色调的无损压缩格式,其压缩率一般在50%左右,定义了允许用户为图像设置背景的透明(transparency)属性。此外,GIF文件格式可在一个文件中存放多幅彩色图形/图像。如果在GIF文件中存放有多幅图,它们可以像演幻灯片那样显示或者像动画那样演示。

  GIF图像文件的数据是经过压缩的,而且是采用了可变长度等压缩算法。所以GIF的图像深度从lbit8bit,也即GIF最多支持256种色彩的图像。

  GIF解码较快,因为采用隔行存放的GIF图像,在边解码边显示的时候可分成四遍扫描。第一遍扫描虽然只显示了整个图像的八分之一,第二遍的扫描后也只显示了14,但这已经把整幅图像的概貌显示出来了。在显示GIF图像时,隔行存放的图像会给您感觉到它的显示速度似乎要比其他图像快一些,这是隔行存放的优点。

  GIF格式的文件是8为图像文件,最多为256色,不支持Alpha通道。gif格式产生的文件较小,常用于网络传输,做网页上见到的图片大多是gifjpeg格式的。gif格式与jpeg格式相比,其优点在于gif格式的文件可以保持动画效果。

GFI图像文件以数据块(block)为单位来存储图像的相关信息。一个GIF文件由表示图形/图像的数据块、数据子块以及显示图形/图像的控制信息块组成,称为GIF数据流(Data Stream)。数据流中的所有控制信息块和数据块都必须在文件头(Header)和文件结束块(Trailer)之间。

文件结构

GIF文件结构的典型结构如图所示。为下文说明方便,在构件左边加了编号。

1

Header

 

GIF文件头

 

2

Logical Screen Descriptor

 

逻辑屏幕描述块

 

3

Global Color Table

 

全局彩色表

 

 

… 扩展模块(任选) …

 

 

 

4

Image Descriptor

 

图形描述块

 

5

Local Color Table

 

局部彩色表(可重复n次)

6

Table Based Image Data

 

表式压缩图像数据

7

Graphic Control Extension

 

图像控制扩展块

8

Plain Text Extension

 

无格式文本扩展块

n

9

Comment Extension

 

注释扩展块

10

Applicaton Extension

 

应用程序扩展块

 

 

… 扩展模块(任选) …

 

 

 

11

GIF Trailer

 

GIF文件结束块

 

  

GIF文件结构

     数据块可分成3类:控制块(Control Block),图形描绘块(Graphic-Rendering Block)和专用块(Special Purpose Block)

(1) 控制块:

GIF文件头(Header)

逻辑屏幕描述块(Logical Screen Descriptor)

图形控制扩展块(Graphic Control Extension)

文件结束块(Trailer)

(2) 图形描绘块:

图像描述块(Image Descriptor)

无格式文本扩展块(Plain Text Extension)

(3) 特殊用途数据块;

注释扩展块(Comment Extension)

应用扩展块(Application Extension)

除了在控制块中的逻辑屏幕描述块(Logical Screen Descriptor)和全局彩色表(Global Color Table)的作用范围是整个数据流(Data Stream)之外所有其他控制块仅控制跟在它们后面的图形描绘块。

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了像质量。 适合人群:从事医学像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升像重建效果。
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