写一个在jupyter notebooks上运行的基于游程编码的图像压缩算法
时间: 2024-02-15 17:05:06 浏览: 28
好的,下面是一个简单的基于游程编码的图像压缩算法实现。这个算法将图像像素按行扫描,并将相同像素连续出现的次数编码成游程,然后将游程序列进行压缩。这个算法是一种无损压缩算法,可以还原原始图像。
```python
import numpy as np
def run_length_encoding(image):
# 将图像像素按行扫描
pixels = image.flatten()
# 计算游程
runs = []
run = [pixels[0], 0]
for pixel in pixels:
if pixel == run[0]:
run[1] += 1
else:
runs.append(run)
run = [pixel, 1]
runs.append(run)
# 将游程序列进行压缩
compressed = []
for run in runs:
compressed.append(run[0])
compressed.append(run[1])
return compressed
def run_length_decoding(compressed, shape):
# 将压缩的游程序列进行解码
runs = []
for i in range(0, len(compressed), 2):
runs.append([compressed[i], compressed[i+1]])
# 还原原始图像
pixels = np.zeros(shape).flatten()
pos = 0
for run in runs:
for i in range(run[1]):
pixels[pos] = run[0]
pos += 1
return pixels.reshape(shape)
# 测试
image = np.random.randint(0, 256, size=(100, 100)).astype(np.uint8)
compressed = run_length_encoding(image)
decoded = run_length_decoding(compressed, image.shape)
assert np.allclose(image, decoded)
```
这个算法可以用于压缩二值图像或灰度图像。对于彩色图像,可以将其分解为三个通道分别进行压缩。当然,这个实现还有很多可以优化的地方,例如使用更高效的数据结构来存储游程序列等等。