图像压缩算法设计与分析

"图像压缩-算法设计与分析ppt" 在图像压缩领域，算法设计与分析是至关重要的。图像压缩的目标是减少存储图像所需的数据量，同时尽可能保持图像的质量。描述中的内容涉及一种基于分段的图像压缩方法，这种方法将像素序列分割成连续段，并根据每个段中的像素数量和表示每个像素所需的位数来确定存储需求。 首先，每个像素段(Si)由一系列具有相同位宽(b[i])的像素组成，这个位宽决定了表示这些像素所需的位数。段的长度(l[i])是指段内像素的数量。根据描述，hi ≤ b[i] ≤ 8，意味着每个像素可以用1到8位来表示。为了存储b[i]和l[i]，我们需要3位来编码b[i]的值，因为它们的范围是1到7，以及8位来编码l[i]，因为它可能从1到255。因此，第i个像素段所需的存储空间是l[i]*b[i] + 11位。 图像压缩问题转化为寻找最佳的像素序列分段，以最小化总存储需求。每个分段的长度不能超过256位，这是一个约束条件。这个问题可以通过应用不同的算法策略来解决，如分治法、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等，这些都是计算机科学中用于解决复杂问题的有效工具。 例如，在动态规划中，可以构建一个表格来记录不同前缀段的最佳组合，从而找出全局最优解。贪心算法可能会每次选择能立即减少最多存储的分段，但不一定能得到全局最优解。回溯法和分支限界法则会通过尝试所有可能的分段组合，然后在不满足约束或无法进一步优化时回溯，以找到最优解。 在第1章"算法引论"中，介绍了算法的基本概念，包括算法与程序的区别。算法是一组确定的、有限的、无歧义的指令，而程序是算法的具体实现，可能不满足算法的有限性。从机器语言到高级语言的抽象是编程语言发展的重要步骤，它使程序员能够更专注于算法设计，而不是底层的机器细节。高级语言提供了抽象数据类型（ADT），这是算法设计的强大工具，因为它将数据结构和操作封装在一起，增加了代码的可读性和可维护性。 在书中，作者选择了Java语言来描述算法，这是因为Java具有良好的跨平台性、丰富的库支持和面向对象的特性，使得算法描述更加直观和易于理解。在Java程序结构中，类、对象和接口等概念是描述算法的重要组成部分。 图像压缩问题涉及数据压缩理论和算法设计，而算法设计则涉及到递归、分治、动态规划等多种策略。在实际应用中，根据问题的特性选择合适的算法至关重要，这不仅关乎到存储效率，还直接影响到计算时间和最终的图像质量。