算法笔记（0001） - 【动态规划】图像压缩问题 问题描述 在计算机中，常用像素点的灰度值序列{p1,p1,……pn}表示图像。其中整数pi,1的灰度值。...（因为有的灰度值并没有达到255这么大）所以我们引入了图像压缩算法来解决这个问题。...图像压缩问题就是要确定像素序列{p1,p1,……pn}的最优分段，使得依此分段所需的存储空间最小。...那我们算法应该怎么做来找最优的值呢？？ 下面我一步一步介绍。 压缩过程中的数组存储： 既然是DP问题，所以我们肯定需要数组来记录每一步的最优值。..."<<"需要存储位数"<<b[i]<<endl; } } 参考文章 0016算法笔记——【动态规划】图像压缩问题 图像压缩－－－动态规划 动态规划之–图像压缩
本文来自AOMedia 2019 Research Symposium的演讲，演讲者是来自纽约大学Tandon工学院的Yao Wang教授。...Yao Wang首先介绍了之前使用变分自动编码器进行图像压缩的网络结构，然后指出了这项工作的一些问题：一个是不同码率的模型都需要设置不同的超参数进行单独训练，另一个是部署到网络应用中比较困难。...针对这两个问题，Yao Wang介绍了基于可扩展自动编码器（SAE）的分层图像压缩模型，该压缩模型可以产生一个基本层和若干增强层，并且每一层都使用相同的模型框架。...然后，Yao Wang介绍了另一个压缩器——非局部注意力优化的压缩器（NLAIC），详细介绍了该压缩器的网络结构和其中的非局部注意力机制，并给出了该压缩器在kodak数据集上与其他压缩器在PSNR指标下的对比结果...之后，Yao Wang又介绍了一项基于块的带边缘去噪的压缩器，并给出了该模型的网络框架和性能。
不久前，Google刚刚发布了一种名为RAISR（Rapid and Accurate Super Image Resolution，意为“快速、精确的超级图像分辨率技术”）的图像压缩技术，旨在保存宝贵的数据...，而不牺牲照片质量；并在带宽受限的移动设备上提供清晰锐利的图像。...看到这个技术，想测试一下，顺便看一下算法原理，刚好网上有一些相关的代码，主要参考代码如下：https://github.com/MKFMIKU/RAISR 仔细看了下算法的原理，才发现这个算法的压缩机制主要包括两个部分...： （1）先创建一个低分辨率的图片，保存在hashtable中。...剩下的相关修改地方已经提交在github程序中：https://github.com/ndscigdata/RAISR/tree/master 测试效果如下所示： ? ?
WinCE中解决“图片采集及压缩”问题的开发历程 作者：一点一滴的Beer http://beer.cnblogs.com/ 主要对解决问题的过程和方法进行介绍。...第三阶段：压缩BMP图片到JPEG图片 在XP下用C#可以直接读BMP文件，然后构造一个Bitmap类，然后有个成员函数，直接一步保存为你想要的格式，比如保存成JPG，可以从150K压缩到10K...想从最底层上对图片进行逐字节的运算和操作。但是后来想到Jpeg的压缩算法实在太复杂，最好是有现有的类函数提供编码解码压缩。 ...150K的位图可以压缩到10K。...第三阶段：在内存中实现图片压缩 在IImageFactory中，有个函数，可以直接将jpg的编码结果保存在IStream流中，当时自己很高兴，有个这现成的函数，但后来发现，数据根本就就没有保存进去
原因 用Java调用雪球的API，结果返回的是乱码，一番研究后发现是因为返回的数据使用了GZIP压缩，需要先解压才能得到正确数据。...思路 使用了GZIP压缩的数据在响应头里会有一项名为content-encoding的参数，值为gzip。 Java中可以使用.getHeaderField()读取响应头的参数。...解决方法 用.getHeaderField("content-encoding")读取content-encoding参数的值。 如果值不为空，通过值判断是否用了gzip压缩。
4d 光场的多视图表示 由于在 4d 光场中捕获了额外的光线方向信息，导致更高的数据负载，因此要求有更先进的光场图像的压缩技术。...近些年来，学术界已经提出了多种用于光场图像压缩的解决方案，其中大多数解决方案都受到传统图像和视频压缩领域发展的启发，并利用现有的标准设计编解码器，如 HEVC 和 JPEG。...随着深度学习在诸多领域的日益普及，图像压缩领域也出现了新的发展方向。基于学习的光场压缩方法也在不断涌现。...实验中，通过在 64×64 大小的patch上进行训练，但是测试是在整个图像上完成的，测试集包括 18 个光场场景。...，能够实现光场图像的压缩，无需其他手工提取特征，在图像重建和处理速度上展示了比较好的性能。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...常用压缩格式：.zip， .gz ，.bz2，tar.gz， .tar.bz2 Linux中常用的软件包都是用红色展示的 压缩文件不一定比原文件小，因为压缩文件还包括压缩格式，当原文件比较小时，压缩文件可能会比原文件大....zip压缩 Windows和Linux中的.zip格式是通用的 zip 压缩文件名 源文件 //压缩文件 例：zip 12.zip（必须要加后缀名） 12 zip -r 压缩目录名 源目录 /.../压缩目录 .zip格式解压缩 unzip 压缩文件 //解压缩文件 .gz格式压缩 Windows可以解压缩Linux的.gs格式文件，Linux不能解压缩Windows的.rar格式文件 gzip...源文件 //压缩为.gz格式的压缩文件，源文件会消失 gzip -c 源文件 > 压缩文件 //压缩为.gz格式，源文件保留 例：gzip -c 12 > 12.gz gzip -r 目录 //压缩目录下所有子文件
在 “基于递归神经网络的全分辨率图像压缩 ” 一文中，我们对以往使用神经网络进行数据压缩的研究进行了拓展，以探索机器学习是否能像在图像识别与文本摘要领域中的表现一样，提供更好的图像压缩效果。...我们的 RGRU 是将原本的 GRU 与文章 “深度残差学习图像识别 ” 中引入的残差连接相结合，以实现在给定的压缩率下获得更显着的图像质量增益。...而该图像随后则作为输入提供给神经网络，其目的是剔除下一版本的压缩图像中的压缩错误。现在压缩的图像则是由 B[1] 至 B[N] 的连接表示。...那么问题来了，系统是如何根据输入的残差 R[1] 重新创建出这样一个更好的图像（P[2]，下图中部）的呢？这是由于模型使用了带有记忆功能的循环节点，因此网络会保存每次迭代中可用于下一次迭代的信息。...由于本次我们重建得到的图像和原始图像之间的差异较小，因此残差也较小。 2.png 在之后的每次迭代中，网络将获得更多由于压缩而引入的误差的信息（通过残差图像捕获到的信息）。
2012 一种基于小波稀疏基的压缩感知图像融合算法 针对图像小波分解系数特点，提出了一种基于双放射状采样模式的压缩传感域图像融合算法。...2014 基于 DWT 的高频系数压缩感知图像融合 算法思想： 传统的基于 DWT 的压缩感知图像融合方法针对的是整个稀疏系数，由于小波系数的低频部分为非稀疏的，导致其压缩重构质量差。...针对该问题，提出了一种基于 DWT 高频系数压缩测量的融合方法，该压缩模式可以提高重构信号的质量，进而提高融合图像的效果。...首先，对图像作小波稀疏变换，得到低频和高频系数，并对高频系数压缩测量得到测量值；然后，在小波域和压缩域分别进行融合，并对融合后的测量值进行重构得到融合后的高频系数；最后，经小波逆变换得到融合后的图像。...2015 基于分块压缩感知的遥感图像融合 首先利用分块压缩感知(BCS)对输入图像进行压缩采样 ，再对压缩测量采用线性加权策略融合 ，最后采用迭代阈值投影(ITP)重构算法重构融合图像，并消除分块效应。
本文会为你介绍6种不同的无损数据压缩算法，以及4种基于深度学习的图像/视频压缩算法。六款无损数据压缩算法无损压缩算法通常被用于归档或其他高保真目的。...作为很多其他无损压缩算法的基础，它使用了“滑动窗口”的概念。在这个概念中，LZ77管理了一个字典。...你可以看下下表的拆解过程：这个例子中，被压缩后的数据并不比初始数据小多少。但一般情况下，当文件很长时，这种压缩效果就会显现出来。2....四种基于深度学习的图像/视频压缩算法除了上面介绍的静态压缩算法，还有基于深度学习的压缩算法可供选择。1....主要的原理是基于最相关的特征来压缩图片。当解码的时候，算法基于这些特征来重建图像。和基于CNN算法相比，基于GAN的压缩算法通过消除对抗损失能够产生更高品质的图像。
在优化过程中，作者还探索了将频率正则化技术集成到“AlexNet”和“EfficientNetB0”模型压缩中。 作者旨在看看这个压缩模型是否能在生成图像标注的同时保持其有效性，并且更加资源高效。...尽管LSTM单元在降低梯度消失问题和记忆依赖关系方面具有优势，但它们众所周知比较复杂，这可能是其性能的潜在局限性。针对这一局限性，本文提出了一种用于图像字幕生成的卷积方法。...他们处理了诸如语言不规则性、字幕重复和数椐集重叠等问题。本文的作者[13]提出了一种基于图像生成描述性句子的模型，弥合了计算机视觉和自然语言处理之间的鸿沟。...该模型得出的分数为59，而之前最佳模型的分数为25。 在本文中，作者首先解决了存储和计算要求的问题，特别是对于移动设备。然后提出了一种方法，不仅压缩较小的权重，而且压缩所有权重及其底层连接。...通过探索基于频域中压缩网络稀疏性的更便宜的卷积计算，CNNpack保持了原始网络的功能，同时实现了高压缩比。所提出的方法是一种简单且易于实现的方法。
在Texture2D的设置选项中，你可以针对不同的平台，设置不同的压缩格式，如IOS设置成PVRTC4，安卓平台设置成RGBA16等 ?...纹理压缩可以通过减少内存来显著地提高OpenGL的性能，使内存使用的效率更高 问题：无法兼容多个平台的问题，在Android平台，使用ETC1纹理+Alpha通道图的方式；IOS平台，使用PVRTC4...中清晰中压缩 - RGBA16 + Dithering RGBA16+Dithering ? image 既然叫RGBA16，自然就是RGBA32的阉割版。 ...同样，对图像进行抖动处理，也是预先在TexturePacker使用FloydSteinberg算法进行图像抖动，再在Unity中导入使用。 ...1、移动端手游开发（Android/IOS）中，一般会使用3个级别的压缩程度：高清晰无压缩、中清晰中压缩、低清晰高压缩；4种压缩方法：RGBA32， RGBA16+Dithering，ETC1+Alpha
OpenMP2.5规范中，对于可以多线程执行的循环有如下5点约束： 1.循环语句中的循环变量必须是有符号整形，如果是无符号整形就无法使用，OpenMP3.0中取消了这个约束 2.循环语句中的比较操作必须是这样的样式...在并行区的最后，还要将最后一次迭代/结构化块中计算出的私有变量复制出来（Copy-out），复制到主线程中的原始变量中。...该子句可以关联single结构(用于single指令中的指定变量为多个线程的共享变量)，在所有的线程都离开该结构中的同步点之前，广播操作就已经完成。 14....//返回可用的处理核个数 下面我们来看一个具体的应用例，从硬盘读入两幅图像，对这两幅图像分别提取特征点，特征点匹配，最后将图像与匹配特征点画出来。...理解该例子需要一些图像处理的基本知识，我不在此详细介绍。另外，编译该例需要opencv，我用的版本是2.3.1，关于opencv的安装与配置也不在此介绍。我们首先来看传统串行编程的方式。
然而，大多数传统的或可学习的图像编解码器都是最小化人类视觉系统的失真，而没有考虑到机器视觉系统的需求。在这项工作中，我们提出了一种用于机器视觉任务的图像压缩前处理方法。...为了解决这个问题，在训练阶段，我们额外引入了一个可学习的图像压缩网络作为传统编解码器的代理网络，并将代理网络的梯度传播到前处理模块。在我们的实现中，我们使用BPG作为传统编解码器。...基于这个策略，预处理模块中的中间特征将根据量化参数进行调制；因此，我们的模块将为BPG编解码器中给定的QP生成最佳的滤波图像 \bar{X} ，并实现更好的码率-准确性权衡。...代理网络 表1 在我们的框架中，为了实现整个系统的端到端优化，引入了一个可学习的图像压缩网络作为代理网络，在反向传播阶段替代传统编解码器。...显然，我们的图像压缩前处理方法在下游目标检测任务中显示出比基线方法更好的码率-准确率性能。
在Java中可以使用ZipOutputStream和ZipInputStream来实现zip的压缩和解压缩操作，另外使用FileSystem也可以用来实现zip的解压缩，下面将介绍这几种方式，直接上代码...; byte[] byteArray; int len; //遍历目录下的所有文件/目录，并将它们添加到压缩文件中 for (File file : files) { //一个ZipEntry...对应压缩文件中的一项 zipEntry = new ZipEntry(file.getName()); zipOutputStream.putNextEntry(zipEntry);...zip解压缩 遍历zip文件中的所有项，并获取对应项的输入流，然后通过FileOutputStream输出到指定目录中。...使用FileSystem解压缩 建立一个文件系统，包含zip文件中的所有项。 遍历zip文件中的所有项，通过文件访问器SimpleFileVisitor将每个项复制到指定目录中。
在老外的一篇文章那里看到一个Jeff 之前不知道的信息：当jpeg 格式的图像被上传到WordPress，它会自动压缩图片为原来的90％ 。...不过那个谁说得好：“实践是检验真理的唯一标准”，Jeff亲自去上传了一张高分辨率、高容量的jpeg 格式的图像。但最后发现，无论是图片文件体积还是清晰度都没有改变。...老外的原英文文章点击这里，不知道是不是Jeff 理解错误，反正WordPress 就是没有压缩图片（恩，一定是我打开的方式不对）。...该文还给出了个自定义压缩率的代码，呵呵，真搞不懂；既然我都发现没有压缩，怎么还有自定义压缩率的？？...;' ) ); 自定义图片压缩率： add_filter( 'jpeg_quality', create_function( '', 'return 80;' ) ); 这代码都不知有木有用。
题目: Practical Learned Image Compression with Rate Control 内容整理：胡锦堋 这篇文章主要介绍了图像压缩中的新技术。...讨论 引言 图像压缩是一种广泛使用的技术。在过去的几十年里，传统的图像压缩方法发挥了重要作用。JPEG 是一种基本的图像压缩方法，自20世纪90年代以来一直被使用，并且仍然是主流的压缩格式。...尽管这些强大的工具极大地提高了图像压缩性能，但手动设计的搜索空间和变换仍然可能限制性能。与传统的图像压缩方法相比，LIC是一种数据驱动的方法，不需要手动设计特定的规则。...模型是通过反向传播算法进行端到端训练的，因此它们可能更有潜力找到最佳表示和压缩规则。目前，主要有两种架构：一种是基于 RNN 的图像压缩，另一种是是基于变分自动编码器（VAE）的图像压缩。...相邻块注意力机制 对于图像压缩任务，附近的像素通常具有很强的相关性。在图 2 中，NPA涉及附近 patch 的信息作为额外的输入源，并通过简洁的方式捕获周围的信息。
分形图像压缩技术 作者 技术 功能 优点 缺点 应用 结果 Jeng et al. (2009) Huber 分形图像压缩 嵌入线性Huber回归编码 保持图像质量 高计算成本 适用于损坏的图像压缩 由于图像中的噪声...类似或更高级的纯有损静态图像方法 Liu et al. (2002) 染色体图像的小波压缩 根据ROI的特点对染色体图像进行压缩 远程医疗的传输 - 生物医学图像存档 压缩达到双倍 Liang (1999...基于无损压缩技术的图像压缩 高质量的图像，较少的传输时间 - 卫星图像传输和存储系统 月相92%的比特率 Peng and Kieffer (2004) 嵌入式图像压缩 在小波域的建模和排序方法 具有灵活复杂度的可伸缩性...计算量大 数字图像的传输 1.0 bpp 和 PSNR = 0.45 db Wu and Hsu (2000) 图像压缩中的离散小波变换 (DWT) 具有不同决策级别的熵函数的全局极大值 保持良好的图像保真度与高压缩比...) 基于线的减少内存压缩 解决小波图像压缩内存不足的问题 在速度和内存方面是高效的 - 大众市场消费品 胜过基于 DCT 的编码器 Meyer et al. (2000) 自适应小波包图像压缩 快速二维卷积算法
通常我们所说的JPEG是指由联合照片专家组开发并命名为“ISO 10918-1”的一项数字图像压缩标准，一种有损压缩的数字图像技术，核心算法为离散余弦变换(DCT)，压缩数据再根据JFIF文件格式标准进行存储...，文件后缀为.jpg或.jpeg JPEG图像压缩的主要步骤 ?...在手机拍照输出.jpg照片的过程中，Camera ISP有个CSC模块就是做这个事的； 分块：JPEG标准中处理图片时会把图片按8x8像素进行分块，主要是为了后续的DCT操作，因为DCT中的n值一般都是...数字图像处理中离散余弦变换是使用最为广泛的。DCT变换公示为： ?...熵编码：一种无损压缩编码，JPEG中主要采用Huffman编码 Huffman编码主要思想为概率高的数值用短码表示，概率小的数值用长码表示，这样编码后的总长度会小于编码前的长度 JPEG图像的解码就是压缩编码的逆过程
JPEG 是目前比较常见的图像压缩方式，在获得极高压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像，但是它采用有损压缩格式，会丢失图像中的重复或不重要的信息，因此容易造成图像数据的损失。...他举了如下例子：一些利用 HEVC 或 JPEG 压缩的图像存在块效应（块效应：基于块的变换编码在图像压缩编码中得到广泛应用，随着码率的降低，量化变得粗糙，在块的边界会出现不连续，形成重建图像的明显缺陷...该数据单元中可放一个浮点数、整形数或者是二进制数。这之后就涉及到数据类型的选择。 从图像恢复角度和神经网络原理来讲，如果压缩特征数据都是浮点数，恢复图像质量是最高的。...码率控制的目的是在保证图像恢复质量的前提下，让压缩特征数据单元中的数据分布尽可能集中、出现数值范围尽可能小，这样我们就可以通过熵编码技术来进一步降低 1 这个数值，图像压缩率会进一步提升。...首先就是量化并不好建模，他们最初量化的时候想直接将数据进行截断，再拿来建模，可是这样存在一个问题——梯度传不回去。通过不断试验，他们最后采用监督学习的方式解决这一问题。 而同时也存在效率的问题。
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