面向超声无损检测数据的改进自适应哈夫曼编码

随着无损检测精度要求的提高,多探头检测、密集采集点等产生大量数据的技术被广泛使用,这引起了检测数据传输效率低和存储空间负担大等问题。为提高数据传输效率,减轻存储空间负担,提出一种带阈值的快速自适应哈夫曼编码方法。该方法通过减少相邻采集点处超声波的冗余信息、设置字符出现阈值和采取局部更新编码表的方式改进传统自适应哈夫曼编码。对比实验表明,该方法在数据分布不平滑时,压缩效果优于Deflate编码、LZW编码以及自适应哈夫曼编码,且压缩速度较改进前的方法提高了100%。

新媒体高清视频传输的哈夫曼编码策略

分析哈夫曼编码技术与新媒体等新兴技术的融合创新,阐述其在提升直播平台实时编码效率和画质稳定性方面的应用。指出哈夫曼编码在新媒体领域的特殊优势,包括快速适应性、高压缩效率和跨平台兼容性。展望哈夫曼编码技术未来研究方向,强调理论研究的深化和新技术融合创新的重要性。

融合情境式教学的数据结构与算法课程探索与实践——以哈夫曼树与哈夫曼编码为例

数据结构与算法是计算机科学与工程领域的核心课程,但因课程内容的抽象性和复杂性,学生在学习过程中存在理解困难和兴趣流失问题,导致其难以有效地达成计算机人才培养目标。文章通过分析情境式教学的理论基础及当前教学现状,研究围绕哈夫曼树这样一个知识点构建与现实世界紧密相关的学习情境,设计基于情境的教学实施方案,并在实际教学中应用和评估效果。研究发现,情境式教学既能提高理论与实践的结合度,激发学生的学习动机与学习兴趣,又能增强学生的国家观念和历史使命感。

一种提升哈夫曼编码压缩比的方法

图像压缩领域中,哈夫曼编码被广泛用于消除图像中的编码冗余,但当图像像素值的离散程度较大时,使用哈夫曼编码对图像进行压缩后的压缩比相对较低。针对上述问题,研究了图像像素值的离散程度与哈夫曼编码压缩比的关联关系,提出了一种提升哈夫曼编码压缩比的方法,该方法利用直方图规定化算法,在图像进行哈夫曼编码之前,对图像直方图进行预处理,将图像像素值集中在直方图上一个较窄的灰度级区间,降低图像像素值的离散程度,达到后期提升哈夫曼编码压缩比的目的。通过客观数据和主观观察验证了该方法在不影响图像视觉质量的前提下,有效提高哈夫曼编码的压缩比。

基于自适应哈夫曼编码的密文可逆信息隐藏算法

随着云存储和隐私保护的发展,密文域可逆信息隐藏作为一种可以在密文中嵌入秘密信息,保证嵌入后的信息可以无错误提取,并能无损恢复原始明文图像的技术,越来越受到人们的关注.本文提出了一种基于自适应哈夫曼编码的密文域可逆信息隐藏算法,对不同的图像采用不同的哈夫曼码字编码腾出空间来嵌入秘密信息.首先利用自然图像相邻像素间的相关性对原始明文图像进行像素值预测,从最高有效位到最低有效位,对原始像素值和预测像素值的相同比特位进行自适应的哈夫曼编码标记.然后,利用流密码对原始明文图像进行加密.最后在腾出的空间,通过位替换来自适应的嵌入秘密信息.由于哈夫曼编码和解码的可逆性,合法接收者可以对原始明文图像和秘密信息实现分离的无损恢复和提取.实验结果表明,与现有的几种方法相比,本文提出的方法具有更好的安全性和更高的嵌入率,在BOSSBase、BOWS-2和UCID三个数据集上的平均嵌入率比MPHC算法分别提高了0.09bpp、0.062 bpp和0.06bpp,在最佳情况下比MPHC算法能分别高出0.958 bpp、0.797 bpp和0.320 bpp,最差情况下的嵌入率比MPHC算法也分别高出了 0.01 bpp、0.039 bpp和0.061 bpp.

基于改进哈夫曼编码的大规模动态图可达查询方法

随着社交网络分析、生物信息网络分析等新必应用的涌现和计算机技术的飞速发展,图的规模迅速增长,并且频繁更新,使得对大规模动态图数据的处理需求愈加迫切.现有的面向大规模动态图的可达查询研究成果较少,尚存在索引压缩困难以及图结构待优化等问题.本文提出了一种支持大规模动态图的基于改进哈夫曼编码的可达查询处理方法(Huffman-based Label Reachability,HuffLR).该方法首先对预处理图进行结构上的两次压缩,得到双压缩图;其次,基于双压缩图提出一种前缀label索引,该索引能够有效表达节点问的可达关系;最后,提出双压缩图的演进和可达查询处理及优化算法,主要包括边的插入与删除、节点的插入与删除.实验表明,本文提出的基于改进哈夫曼编码的大规模动态图可达查询处理方法具有良好的可行性和有效性.

一种易于硬件实现的快速自适应哈夫曼编码算法

自适应哈夫曼编码由于其良好的实时性,特别适合于通信系统等对速度要求高的场合.为此提出一种新的自适应哈夫曼编码算法,它利用符号到达前后构造哈夫曼树的相似性,仅更新少量节点即可完成编码过程.与原有的V算法相比,有效降低了编码复杂度,占用存储资源较少,易于硬件实现.

基于哈夫曼编码的矢量量化图像压缩算法

现有边缘匹配矢量量化(SMVQ)算法没有考虑码字索引分布规律。针对该问题,通过理论分析得到码字索引严重非均匀分布的规律,基于该规律提出结合哈夫曼编码的SMVQ图像压缩算法。实验结果表明,与穷尽搜索算法相比,该算法在保持相同编码质量的情况下,编码码率下降50%,与SMVQ相比,其PSNR提高0.8dB,编码码率下降30%。

优化哈夫曼编码数据压缩技术及程序实现

讨论优化哈夫曼编码的数据压缩技术及Ｃ语言程序实现，并与静态哈夫曼编码方法进行比较，给出部分压缩率实例．

通过哈夫曼编码实现文件的压缩与解压

从介绍常见压缩与解压软件出发,通过分析哈夫曼编码能够压缩一般文件的原理,详细说明了通过哈夫曼编码实现文件的压缩与解压的过程,并通过几个不同类型文件的压缩效果进行检验。同时说明了伪哈夫曼编码表文件能够增强压缩文件的安全性。

一种不用构造二叉树的哈夫曼编码

针对传统哈夫曼编码算法都需要建立哈夫曼树的缺点,提出了一种不用建立哈夫曼树也可以进行哈夫曼编码的算法。该算法抛开具体的树结构,只需用一维数组模拟二叉树的创建过程求得每个符号的编码长度,然后根据编码长度为每个符号分配编码。算法分析表明,该算法需要的内存空间比传统哈夫曼编码算法要少很多。同时,算法的时间复杂度为O(n)。

利用改进的哈夫曼编码实现文件的压缩与解压

通过分析哈夫曼算法的思想,提出了一种改进的哈夫曼数据压缩算法。针对经典哈夫曼算法的不足,采用堆排序的思想构建哈夫曼树并得到哈夫曼编码,这种方法可以减少内存的读写次数,提高系统的响应时间。通过二次映射,把编码文件中每8位二进制转换成一个对应字符,提高了文件的压缩率,保证了最终生成的压缩文件的安全保密性。本文最后采用3个文本文件对改进的哈夫曼算法进行了压缩测试,实验表明,改进的算法,在压缩率上略强于经典算法。

海洋遥感数据的矩阵重构优化行程——哈夫曼编码无损压缩

在经典的行程编码压缩算法基础上,根据海洋遥感数据取值范围以及空间上相邻其值更易趋同的特点,提出了矩阵重构优化行程编码算法,并与哈夫曼编码算法相结合,实现了海洋遥感数据的高效压缩。经大量的海洋水色、水温遥感数据测试表明,该算法较常规的三元组、行程编码、LZW、单纯的哈夫曼编码压缩算法以及流行工具WinRAR相比,均具有更高的压缩效率和优势,可极大地节约海洋遥感数据的存储与共享空间,提高相关数据的网络传输发布效率及安全可靠性。

基于二叉排序树的哈夫曼编码

传统的哈夫曼编码的实现方式是在构造哈夫曼的基础上,从叶子节点到根节点逆向进行的。为了提高编码的效率,给出了一种新的哈夫曼编码实现方式,该方式通过利用二叉排序树的数据结构,从哈夫曼的根节点出发,向叶子节点进行编码,在编码过程中仅将哈夫曼树的每个叶子节点进行一次扫描便可以得到各个叶子节点的哈夫曼编码。该方法不仅符合编码的思维方式,而且解决了原先编码过程中大量指针移动的问题。

基于哈夫曼编码的图像压缩技术研究

哈夫曼编码是一种数据编码方式,以哈夫曼树——即最优二叉树,用带权路径长度最小的二叉树,对数据进行重编码,经常应用于数据压缩。在计算机信息处理中,"哈夫曼编码"是一种一致性编码法(又称"熵编码法"),用于数据的无损压缩。本文主要介绍了基于哈夫曼编码图像压缩技术的原理、算法、过程,并利用VB6.0作为编程开发工具,开发了一个对256色BMP图像进行压缩/解压缩的软件系统,验证了算法的合理性和可行性。

广义哈夫曼树及其在汉字编码中的应用(英文)

提出了广义哈夫曼树的概念 ,证明了有关的定理和结论 ,构造了广义哈夫曼树的算法 ,最后在汉字编码方面进行了应用 .

基于改进哈夫曼编码的数据压缩方法研究

作为一种无损压缩编码方法,哈夫曼编码在数据压缩中具有重要的应用。经典的哈夫曼编码是在构造哈夫曼的基础上自下而上进行的,通过分析哈夫曼算法的思想,给出了一种改进的哈夫曼数据压缩算法。该算法利用队列结构,从哈夫曼的根节点出发,向叶子节点进行编码,在编码过程中仅将哈夫曼树的每个叶子节点进行一次扫描便可以得到各个叶子节点的哈夫曼编码。实验表明,改进算法不仅压缩率高于以往算法,而且保证了最终生成的压缩文件的安全性。

基于改进哈夫曼编码的全文索引结构压缩算法

为解决全文索引的索引结构压缩问题,提出了文本的基于正规哈夫曼编码小波树形式,并将该结构与后缀数组结合,实现了基于正规哈夫曼编码的小波树和高效构造算法。实验结果表明,在不降低运行效率的前提下,存储空间得到有效的压缩,从而证明了改进方法的有效性。

信息的压缩处理技术——哈夫曼编码

信息的传输与存贮依赖于信息的长度,为了提高信息的传输速度和减少占用的空间,必须采用信息的压缩技术。哈夫曼编码是著名的数据压缩方法之一,它广泛适用于西文、中文、图象数据等领域的信息压缩中。本文给出了Pascal语言的实现过程,并讨论了在各项领域中的应用。

地震波逆时偏移成像与哈夫曼编码的应用研究

逆时偏移成像精准,但是其偏移时计算机机时过长的问题一直困扰着逆时偏移的实际应用。以缩短逆时偏移的计算机机时为目的,在分析了造成计算机机时过长的原因的基础上,采用基于图像编码的哈夫曼编码方法缩减逆时偏移计算时的内存占有量,从而解决计算机机时过长的问题,通过对Marmousi模型的叠前深度逆时偏移处理,由偏移成像结果可见提出的将哈夫曼编码应用于逆时偏移成像不仅能够解决逆时偏移计算机机时过长的问题,而且具有良好的成像效果。