数字图像算术编码图片压缩

数字图像算术编码是一种常用的无损压缩算法，其核心思想是将图像中的每个像素值看作是一个概率事件，并用一个区间来表示这个概率事件的范围。通过不断缩小这个区间，最终得到一个二进制数，并将其存储下来。这样，就可以实现对图像数据的压缩。

具体地，将图像中的每个像素值看作是一个概率事件，计算每个像素值出现的概率，并将其转化为一个区间。假设当前区间为[a,b)，像素值为x，那么将区间[a,b)分成x个子区间，其中第x个子区间为[a+(b-a)*p(x-1), a+(b-a)*p(x)]，其中p(x)为像素值x出现的概率累计分布函数。然后，将当前区间设为第x个子区间，并不断重复上述过程，直到得到一个二进制数，并将其存储下来。这样，就可以实现对图像数据的无损压缩。

数字图像算术编码相比于游程编码等其他压缩算法，可以更好地利用图像中每个像素值的概率信息，从而实现更高效的压缩。

相关问题

matlab数字图像算术编码图片压缩

在MATLAB中实现数字图像算术编码图片压缩可以使用MATLAB自带的函数`arithenco`和`arithdeco`。下面是一个简单的实现步骤：

1. 读取图像文件并将其转换为灰度图像。可以使用`imread`函数读取图像，再使用`rgb2gray`函数将其转换为灰度图像。

img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. 将灰度图像矩阵中的像素值转换为0到255之间的整数。可以使用`double`函数将矩阵转换为双精度浮点数，再使用`round`函数将其四舍五入为整数。

int_img = round(double(gray_img) / 255 * 255);

3. 对图像进行算术编码并将编码结果保存为二进制文件。可以使用`arithenco`函数进行算术编码，再使用`fwrite`函数将编码结果保存为二进制文件。

code = arithenco(int_img(:), histcounts(int_img(:), 0:255));
fid = fopen('compressed.bin', 'wb');
fwrite(fid, code, 'uint8');
fclose(fid);

4. 对压缩后的二进制文件进行解码并还原为原始图像。可以使用`fread`函数读取二进制文件中的编码数据，再使用`arithdeco`函数进行解码，并使用`reshape`函数将解码后的数据还原为原始图像。

fid = fopen('compressed.bin', 'rb');
code = fread(fid, 'uint8');
fclose(fid);
int_img_decoded = arithdeco(code, histcounts(int_img(:), 0:255), numel(int_img));
decoded_img = reshape(int_img_decoded, size(int_img));

5. 将还原后的图像保存为图像文件。可以使用`imwrite`函数将还原后的图像保存为图像文件。

imwrite(decoded_img, 'decoded_image.jpg');

以上是一个简单的MATLAB实现步骤，实际上还需要进行一些细节处理，比如处理图像边界和处理编码数据的字节对齐等。

Matlab-数字图像算术编码压缩图像

数字图像算术编码是一种基于概率统计的无损压缩算法，它能够将图像中的每个像素值编码成一个二进制数，从而压缩图像文件大小。这种算法的原理是将所有像素值看作一个区间，并根据像素值在区间中的概率进行编码。数字图像算术编码的压缩率比较高，但编码和解码时间较长，因此通常用于静态图像的压缩。Matlab中提供了一些数字图像算术编码的函数，如arithenco和arithdeco，可以用于图像的压缩和解压缩。